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Wir stellen eine empirische Studie vor, die der Frage nachgeht, ob und in welchem Ausmaß Wörterbücher und andere lexikographische Ressourcen die Ergebnisse von Textüberarbeitungen verbessern. Studierende wurden in unserer Studie gebeten, zwei Texte zu optimieren und waren dabei zufällig in drei unterschiedliche Versuchsbedingungen eingeteilt: 1. ein Ausgangstext ohne Hinweise auf potenzielle Fehler im Text, 2. ein Ausgangstext, bei dem problematische Stellen im Text hervorgehoben waren und 3. ein Ausgangstext mit hervorgehobenen Problemstellen zusammen mit lexikographischen Ressourcen, die zur Lösung der spezifischen Probleme verwendet werden konnten. Wir fanden heraus, dass die Teilnehmer*innen der dritten Gruppe die meisten Probleme korrigierten und die wenigsten semantischen Verzerrungen während der Überarbeitung einführten. Außerdem waren sie am effizientesten (gemessen in verbesserten Textabschnitten pro Zeit). Wir berichten in dieser Fallstudie ausführlich vom Versuchsaufbau, der methodischen Durchführung der Studie und eventuellen Limitationen unserer Ergebnisse.
Based on the privative derivational suffix -los, we test statements found in the literature on word formation using a – at least in this field – novel empirical basis: a list of affective-emotional ratings of base nouns and associated -los derivations. In addition to a frequency analysis based on the German Reference Corpus, we show that, in general, emotional polarity (so-called valence, positive vs. negative emotions) is reversed by suffixation with -los. This change is stronger for more polarized base nouns. The perceived intensity of emotion (so-called arousal) is generally lower for -los derivations than for base nouns. Finally, to capture the results theoretically, we propose a prototypical -los construction in the framework of Construction Morphology.
Wenn alle Forschungsfragen gestellt, alle Hypothesen formuliert, alle Korpora kompiliert und alle Daten von Proband*innen gesammelt wurden, befinden Sie sich auf einer der letzten Etappen Ihrer linguistischen Studie: der Analyse der Daten. In diesem Kapitel werden Sie einige Werkzeuge kennenlernen, die Sie dabei unterstützen können. Hier nehmen wir an, dass Sie in irgendeiner Form eine quantitative statistische Auswertung vornehmen möchten, denn für qualitative Analysen sind die Werkzeuge, die wir Ihnen vorstellen werden, weniger bis gar nicht geeignet.
Um eine bessere Erreichbarkeit und Zugänglichkeit zu bestehenden sowie neuen Angeboten von Lehr- und Schulungsmaterialien im Bereich der Digital Humanities zu ermöglichen, sollten diese in einem zentralen Verzeichnis zur Verfügung gestellt werden. Im Rahmen des CLARIAH-DE Projekts wurde – zunächst für die Umsetzung eines Projektmeilensteins – eine Lösung gesucht, die eine übergreifende Suche in frei zugänglichen und nachnutzbaren Lehr- und Schulungsmaterialien zu Forschungsmethoden, Verfahren sowie Werkzeugen im Bereich der Digital Humanities in unterschiedlichen Plattformen und Repositorien bietet.