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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.
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.