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Die Sprache in Sozialen Medien zeigt auf allen Ebenen eine hohe Variabilität und wurde daher als eine Mischung verschiedener Register (Tagliamonte/Denis 2008) analysiert, die sowohl informelle als auch formelle Formen umfassen. Im Gegensatz zu herkömmlichen schriftlichen Medien, wie z.B. Zeitungstexten, sind Soziale Medien wie Chat, Twitter, Forumsdiskussionen, Facebook oder Blogs für diverse Autor/innen zugänglich, sind spontaner, und unterliegen weniger den sprachlichen Standards. Ein Teil der in diesen Kommunikationskanälen gefundenen Variabilität wird häufig auf Fehler zurückgeführt, es gibt jedoch viele Phänomene, die eigenen Regeln folgen. In Bezug auf das Kontinuum von konzeptueller/medialer Mündlichkeit/Schriftlichkeit (Koch/Oesterreicher 1985) befinden sich die meisten Social-Media-Beitrage in der Mitte des konzeptuellen Oralitätskontinuums, obwohl deren genaue Position bisher weitgehend unbestimmt ist. Soweit Nicht-Standard-Merkmale untersucht wurden, wurde meist die Orthographie, Morphologie, das Lexikon und die Syntax (z.B. Abkürzungen, Emoticons, Ellipsis) berücksichtigt.
Im Gegensatz dazu wählen wir einen pragmatischen, diskursorientierten Standpunkt: Welche Diskursstrategien wählen Sprecher/innen in Sozialen Medien und wie unterscheiden sich diese von bisher untersuchten Medienformen?
Der Beitrag gibt zunächst einen Überblick über die Herangehensweisen der Computerlinguistik an das Automatische Textverstehen seit den Siebziger Jahren. Nach einer psycholinguistisch geprägten Frühphase rückten zunächst die wissensbasierten Ansätze der Künstlichen Intelligenz in den Mittelpunkt des Interesses, die allerdings nicht über den Status kleiner experimenteller Systeme hinaus gelangen konnten. Es folgte eine Hinwendung zur Linguistik mit syntaktischer und semantischer Analyse, bevor um 1990 die „statistische Wende“ der Computerlinguistik begann; seither stehen quantitative Verfahren im Vordergrund. Am Beispiel der Aufgabe der Automatischen Textzusammenfassung plädiert der Beitrag dafür, intelligente Verknüpfungen von symbolischen linguistisch-fundierten und statistischen Verfahren zu suchen, um die Robustheit statistischer Verfahren auch durch eine insgesamt höhere Qualität zu verbessern.