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Der Beitrag betrachtet das Deutsche Referenzkorpus DeReKo in Bezug auf Strategien für seinen Ausbau, den Zugriff über die Korpusanalyseplattform KorAP und seine Einbettung in Forschungsinfrastrukturen und in die deutschsprachige und europäische Korpuslandschaft. Ausgehend von dieser Bestandsaufnahme werden Perspektiven zu seiner Weiterentwicklung aufgezeigt. Zu den Zukunftsvisionen gehören die Verteilung von Korpussressourcen und die Konstruktion multilingualer vergleichbarer Korpora anhand der Bestände der National- und Referenzkorpora, eine Plattform zur Abgabe und Aufbereitung von Sprachspenden als eine Anwendung von Citizen Science sowie eine Komponente zur automatischen Identifikation von übersetzten bzw. maschinenverfassten Texten.
Was darf die sprachwissenschaftliche Forschung? Juristische Fragen bei der Arbeit mit Sprachdaten
(2022)
Sich in der Linguistik mit rechtlichen Themen beschäftigen zu müssen, ist auf den ersten Blick überraschend. Da jedoch in den Sprachwissenschaften empirisch gearbeitet wird und Sprachdaten, insbesondere Texte und Ton- und Videoaufnahmen sowie Transkripte gesprochener Sprache, in den letzten Jahren auch verstärkt Sprachdaten internetbasierter Kommunikation, als Basis für die linguistische Forschung dienen, müssen rechtliche Rahmenbedingungen für jede Art von Datennutzung beachtet werden. Natürlich arbeiten auch andere Wissenschaften, wie z. B. die Astronomie oder die Meteorologie, empirisch. Jedoch gibt es einen grundsätzlichen Unterschied der empirischen Basis: Im Gegensatz zu Temperaturen, die gemessen, oder Konstellationen von Himmelskörpern, die beobachtet werden, basieren Sprachdaten auf schriftlichen, mündlichen oder gebärdeten Äußerungen von Menschen, wodurch sich juristisch begründete Beschränkungen ihrer Nutzung ergeben.
Das vom BMBF geförderte Verbundprojekt CLARIAH-DE, an dem über 25 Partnerinstitutionen mitwirken, unter ihnen auch das IDS, hat zum Ziel, mit der Entwicklung einer Forschungsinfrastruktur zahlreiche Angebote zur Verfügung zu stellen, die die Bedingungen der Forschungsarbeit mit digitalen Werkzeugen, Diensten sowie umfangreichen Datenbeständen im Bereich der geisteswissenschaftlichen Forschung und benachbarter Disziplinen verbessern. Die in CLARIAH-DE entwickelte Infrastruktur bietet den Forschenden Unterstützung bei der Analyse und Aufbereitung von Sprachdaten für linguistische Untersuchungen in unterschiedlichsten Anwendungskontexten und leistet somit einen Beitrag zur Entwicklung der NFDI.
Interoperability in an Infrastructure Enabling Multidisciplinary Research: The case of CLARIN
(2020)
CLARIN is a European Research Infrastructure providing access to language resources and technologies for researchers in the humanities and social sciences. It supports the use and study of language data in general and aims to increase the potential for comparative research of cultural and societal phenomena across the boundaries of languages and disciplines, all in line with the European agenda for Open Science. Data infrastructures such as CLARIN have recently embarked on the emerging frameworks for the federation of infrastructural services, such as the European Open Science Cloud and the integration of services resulting from multidisciplinary collaboration in federated services for the wider domain of the social sciences and humanities (SSH). In this paper we describe the interoperability requirements that arise through the existing ambitions and the emerging frameworks. The interoperability theme will be addressed at several levels, including organisation and ecosystem, design of workflow services, data curation, performance measurement and collaboration. For each level, some concrete outcomes are described.
Privacy by Design (also referred to as Data Protection by Design) is an approach in which solutions and mechanisms addressing privacy and data protection are embedded through the entire project lifecycle, from the early design stage, rather than just added as an additional layer to the final product. Formulated in the 1990 by the Privacy Commissionner of Ontario, the principle of Privacy by Design has been discussed by institutions and policymakers on both sides of the Atlantic, and mentioned already in the 1995 EU Data Protection Directive (95/46/EC). More recently, Privacy by Design was introduced as one of the requirements of the General Data Protection Regulation (GDPR), obliging data controllers to define and adopt, already at the conception phase, appropriate measures and safeguards to implement data protection principles and protect the rights of the data subject. Failing to meet this obligation may result in a hefty fine, as it was the case in the Uniontrad decision by the French Data Protection Authority (CNIL). The ambition of the proposed paper is to analyse the practical meaning of Privacy by Design in the context of Language Resources, and propose measures and safeguards that can be implemented by the community to ensure respect of this principle.
Beyond Citations: Corpus-based Methods for Detecting the Impact of Research Outcomes on Society
(2020)
This paper proposes, implements and evaluates a novel, corpus-based approach for identifying categories indicative of the impact of research via a deductive (top-down, from theory to data) and an inductive (bottom-up, from data to theory) approach. The resulting categorization schemes differ in substance. Research outcomes are typically assessed by using bibliometric methods, such as citation counts and patterns, or alternative metrics, such as references to research in the media. Shortcomings with these methods are their inability to identify impact of research beyond academia (bibliometrics) and considering text-based impact indicators beyond those that capture attention (altmetrics). We address these limitations by leveraging a mixed-methods approach for eliciting impact categories from experts, project personnel (deductive) and texts (inductive). Using these categories, we label a corpus of project reports per category schema, and apply supervised machine learning to infer these categories from project reports. The classification results show that we can predict deductively and inductively derived impact categories with 76.39% and 78.81% accuracy (F1-score), respectively. Our approach can complement solutions from bibliometrics and scientometrics for assessing the impact of research and studying the scope and types of advancements transferred from academia to society.
The DRuKoLA project
(2019)
DRuKoLA, the accompanying project in the making of the Corpus of Romanian Language, is a cooperation between German and Romanian computer scientists, corpus linguists and linguists, aiming at linking reference corpora of European languages under one corpus analysis tool able to manage big data. KorAP, the analysis tool developed at the Leibniz Institute for the German Language (Mannheim), is being tailored for the Romanian language in a first attempt to reunite reference corpora under the EuReCo initiative, detailed in this paper. The paper describes the necessary steps of harmonization within KorAP and the corpus of Romanian language and discusses, as one important goal of this project, criteria and ways to build virtual comparable corpora to be used for contrastive linguistic analyses.