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Die folgenden Ausführungen zur Maskierung basieren auf den Erfahrungen bei der Aufbereitung der Daten des Forschungs- und Lehrkorpus Gesprochenes Deutsch (FOLK) für die Veröffentlichung in der Datenbank für Gesprochenes Deutsch (DGD). Sie sollen anderen Forschern und Forschungsprojekten als praktische Hilfestellung für die Maskierung von Aufnahmen dienen, können aber selbstverständlich nicht die gesamte Bandbreite von Einzelfallentscheidungen und Pflichten der Forschenden abdecken.
Es werden sowohl allgemeine Hinweise zur Maskierung von Audio- und Videoaufnahmen gegeben als auch praktische Tipps zur Umsetzung der Maskierung mit dem Transkriptionseditor FOLKER.
Die in den Ausführungen geschilderten arbeitsteiligen Prozesse in größeren Projekten können in kleineren Projekten einzelner Forscher selbstverständlich auch von einer einzelnen Person ausgeführt werden.
Ein CERN der deutschen Sprache. Überlegungen zu einem Dokumentationszentrum der deutschen Sprache
(2019)
Das Archiv für Gesprochenes Deutsch (AGD, Stift/Schmidt 2014) am Leibniz-Institut für Deutsche Sprache ist ein Forschungsdatenzentrum für Korpora des gesprochenen Deutsch. Gegründet als Deutsches Spracharchiv (DSAv) im Jahre 1932 hat es über Eigenprojekte, Kooperationen und Übernahmen von Daten aus abgeschlossenen Forschungsprojekten einen Bestand von bald 100 Variations-, Interview- und Gesprächskorpora aufgebaut, die u. a. dialektalen Sprachgebrauch, mündliche Kommunikationsformen oder die Sprachverwendung bestimmter Sprechertypen oder zu bestimmten Themen dokumentieren. Heute ist dieser Bestand fast vollständig digitalisiert und wird zu einem großen Teil der wissenschaftlichen Gemeinschaft über die Datenbank für Gesprochenes Deutsch (DGD) im Internet zur Nutzung in Forschung und Lehre angeboten.
Vorwort
(2019)
Nachruf auf Ulrich Engel
(2020)
Maske oder Mundschutz?
(2020)
Shutdown, Lockdown und Exit
(2020)
Von Nichtstun und Erholung (an Weihnachten und zu anderen Zeiten) (aus der Rubrik Neuer Wortschatz)
(2020)
Von Gummistiefelmomenten
(2020)
cOWIDplus Analyse ist eine kontinuierlich aktualisierte Ressource zu der Frage, ob und wie stark sich der Wortschatz ausgewählter deutscher Online-Pressemeldungen während der Corona-Pandemie systematisch einschränkt und ob bzw. wann sich das Vokabular nach der Krise wieder ausweitet. In diesem Artikel erläutern die Autor*innen die hinter der Ressource stehende Forschungsfrage, die zugrunde gelegten Daten, die Methode sowie die bisherigen Ergebnisse.
Corona- und andere Partys
(2020)
cOWIDplus
(2020)
Die Corona-Krise hat Einfluss auf die Sprache in deutschsprachigen Online-Medien. Wir haben die Hypothese, dass sich die Vielfältigkeit des verwendeten Vokabulars einschränkt. Wir glauben zudem, dass sich die Diversität des Vokabulars nach "überstandener" Krise wieder auf ein "Prä-Pandemie-Niveau" einpendeln wird. Diese zweite Hypothese lässt sich erst im Laufe der Zeit überprüfen.
cOWIDplus Viewer
(2020)
Die zentrale Aufgabenstellung des Verbundprojektes TextTransfer (Pilot) war eine Machbarkeitsprüfung für die Entwicklung eines Text-Mining-Verfahrens, mit dem Forschungsergebnisse automatisiert auf Hinweise zu Transfer- und Impactpotenzialen untersucht werden können. Das vom Projektkoordinator IDS verantwortete Teilprojekt konzentrierte sich dabei auf die Entwicklung der methodischen Grundlagen, während der Projektpartner TIB vornehmlich für die Bereitstellung eines geeigneten Datensatzes verantwortlich war. Solchen automatisierten Verfahren liegen zumeist textbasierte Daten als physisches Manifest wissenschaftlicher Erkenntnisse zugrunde, die im Falle von TextTransfer (Pilot) als empirische Grundlage herangezogen wurden. Das im Verbund zur Anwendung gebrachte maschinelle Lernverfahren stützte sich ausschließlich auf deutschsprachige Projektendberichte öffentlich geförderter Forschung. Diese Textgattung eignet sich insbesondere hinsichtlich ihrer öffentlichen Verfügbarkeit bei zuständigen Gedächtnisorganisationen und aufgrund ihrer im Vergleich zu anderen Formaten wissenschaftlicher Publikation relativen strukturellen wie sprachlichen Homogenität. TextTransfer (Pilot) ging daher grundsätzlich von der Annahme struktureller bzw. sprachlicher Ähnlichkeit in Berichtstexten aus, bei denen der Nachweis tatsächlich erfolgten Transfers zu erbringen war. Im Folgenden wird in diesen Fällen von Texten bzw. textgebundenen Forschungsergebnissen mit Transfer- und Impactpotenzial gesprochen werden. Es wurde ferner postuliert, dass sich diese Indizien von sprachlichen Eigenschaften in Texten zu Projekten ohne nachzuweisenden bzw. ggf. auch niemals erfolgtem, aber potenziell möglichem Transfer oder Impact unterscheiden lassen. Mit einer Verifizierung dieser Annahmen war es möglich, Transfer- oder Impactwahrscheinlichkeiten in großen Mengen von Berichtsdaten ohne eingehende Lektüre zu prognostizieren.