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Es gibt viele linguistische Forschungsfragen, für deren Beantwortung man Korpusdaten qualitativ und quantitativ auswerten möchte. Beide Auswertungsmethoden können sich auf den Korpustext, aber auch auf Annotationsebenen beziehen. Jede Art von Annotation, also Kategorisierung, stellt einen kontrollierten und notwendigen Informationsverlust dar. Das bedeutet, dass jede Art von Kategorisierung auch eine Interpretation der Daten ist. In den meisten großen Korpora wird zu jeder vorgesehenen Annotationsebene, wie z. B. Wortart-Ebene oder Lemma-Ebene, genau eine Interpretation angeboten. In den letzten Jahren haben sich neben den großen, ,,flach“ annotierten Korpora Korpusmodelle herausgebildet, mit denen man konfligierende Informationen kodieren kann, die so genannten Mehrebenen-Modelle (multilevel standoff corpora), in denen alle Annotationsebenen unabhängig vom Text gespeichert werden und nur auf bestimmte Textanker verweisen. Ich argumentiere anhand der Fehlerannotation in einem Lernerkorpus dafür, dass zumindest Korpora, in denen es stark variierende Annotationsbedürfnisse und umstrittene Analysen geben kann, davon profitieren, in Mehrebenen-Modellen kodiert zu werden.
Der vorliegende Aufsatz beschäftigt sich mit einigen Aspekten der variationistischen Annotation von Korpusdaten. Anhand von mehreren Beispielen wird gezeigt, dass der Vergleich von Kategorien in einem Korpus oder der Vergleich von zwei Korpora nur unter bestimmten Bedingungen variationistisch interpretiert werden kann. Da die Definition von Variablen oft schwierig ist und die Zuordnung von Varianten zu Variablen je nach Forschungsfrage unterschiedlich sein kann, müssen Variablen und Varianten in einem Korpus (für alle transparent und nachvollziehbar) annotiert werden. Dabei wird für eine offene Korpusarchitektur argumentiert, in der in einem bestehenden Korpus jederzeit Variablen und Varianten hinzugefügt werden können.