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"Reproducibility crisis" and "empirical turn" are only two keywords when it comes to providing reasons for research data management. Research data is omnipresent and with the more and more automatic data processing procedures, they become even more important. However, just because new methods require data and produce data, this does not mean that data are easily accessible, reusable or even make a difference in the CV of a researcher, even if a large portion of research goes into data creation, acquisition, preparation, and analysis. In this talk I will present where we find data in the research process, where we may find appropriate support for data management and advocate for a procedure for including it in research publications and resumes.
This presentation relies on work within the BMBF-funded project CLARIN-D. It also builds on work within the German National Research Data Infrastructure (NFDI) consortium Text+, DFG project number 460033370.
For many reasons, Mennonite Low German is a language whose documentation and investigation is of great importance for linguistics. To date, most research projects that deal with this language and/ or its speakers have had a relatively narrow focus, with many of the data cited being of limited relevance beyond the projects for which they were collected. In order to create a resource for a broad range of researchers, especially those working on Mennonite Low German, the dataset presented here has been transformed into a structured and searchable corpus that is accessible online. The translations of 46 English, Spanish, or Portuguese stimulus sentences into Mennonite Low German by 321 consultants form the core of the MEND-corpus (Mennonite Low German in North and South America) in the Archive for Spoken German. In addition to describing the origin of this corpus and discussing possibilities and limitations for further research, we discuss the technical structure and search possibilities of the Database for Spoken German. Among other things, this database allows for a structured search of metadata, a context-sensitive token search, and the generation of virtual corpora that can be shared with others. Moreover, thanks to its text-sound alignment, one can easily switch from a particular text section of the corpus to the corresponding audio section. Aside from the desire to equip the reader with the technical knowledge necessary to use this corpus, a further goal of this paper is to demonstrate that the corpus still offers many possibilities for future research.
"Das im Januar 2022 gestartete Projekt "Sprachanfragen" (https://www.ids-mannheim.de/gra/projekte2/sprachanfragen/) verfolgt erstmalig das Ziel, Sprachanfragedaten zu erfassen, aufzubereiten und ein wissenschaftsöffentliches Monitorkorpus aus ihnen zu erstellen. Dazukommend wird eine Rechercheschnittstelle entwickelt, mit der die Sprachanfragen systematisch wissenschaftlich analysierbar gemacht werden. Das Poster gibt einen Überblick über das Projekt, zeigt erste Ergebnisse und bietet einen Ausblick auf Überlegungen zur Konzeption eines Chatbots zur automatisierten Beantwortung von Sprachanfragen." Ein Beitrag zur 9. Tagung des Verbands "Digital Humanities im deutschsprachigen Raum" - DHd 2023 Open Humanities Open Culture.
Welche Veränderungen fallen Menschen in der deutschen Sprache auf? Sprache in Zahlen: Folge 11
(2023)
Ziel dieses Projekts ist es, Sprachdaten so nah wie möglich am Jetzt zu erheben und analysierbar zu machen. Wir möchten, dass möglichst viele Menschen, nicht nur Sprachwissenschaftlerinnen und Sprachwissenschaftler, in die Lage versetzt werden, Sprachdaten zu explorieren und zu nutzen. Hierzu erheben wir ein Korpus, d. h. eine aufbereitete Sammlung von Sprachdaten von RSS-Feeds deutschsprachiger Onlinequellen. Wir zeichnen die Entwicklung der Analysewerkzeuge von einem Prototyp hin zur aktuellen Form der Anwendung nach, die eine komplette Reimplementierung darstellt. Dabei gehen wir auf die Architektur, einige Analysebeispiele sowie Erweiterungsmöglichkeiten ein. Fragen der Skalierbarkeit und Performanz stehen dabei im Mittelpunkt. Unsere Darstellungen lassen sich daher auf andere Data-Science-Projekte verallgemeinern.
Das Deutsche Referenzkorpus DeReKo dient als eine empirische Grundlage für die germanistische Linguistik. In diesem Beitrag geben wir einen Überblick über Grundlagen und Neuigkeiten zu DeReKo und seine Verwendungsmöglichkeiten sowie einen Einblick in seine strategische Gesamtkonzeption, die zum Ziel hat, DeReKo trotz begrenzter Ressourcen für einerseits möglichst viele und andererseits auch für innovative und anspruchsvolle Anwendungen nutzbar zu machen. Insbesondere erläutern wir dabei Strategien zur Aufbereitung sehr großer Korpora mit notwendigerweise heuristischen Verfahren und Herausforderungen, die sich auf dem Weg zur linguistischen Erschließung solcher Korpora stellen.
Auch Linguist*innen, die gesprochene Sprache untersuchen, kommen schon seit längerem nicht mehr ohne digitale Infrastrukturen aus. Seit Beginn der Gesprochene-Sprache-Forschung werden Gespräche aufgezeichnet und anschließend transkribiert, da die flüchtigen, innerhalb von Bruchteilen von Sekunden stattfindenden Feinheiten des Gesprochenen paradoxerweise nur durch Verschriftung im Detail untersucht werden können. Diese Detailuntersuchungen beschränkten sich im vergangenen Jahrhundert meist auf wenige Einzelbelege für ein untersuchtes Phänomen. Das heißt, die Forschenden hatten den unmittelbaren Überblick über ihre Datenkollektionen und benötigten keine elaborierten digitalen Methoden zu deren Aufbereitung, Annotation und Analyse. Dies hat sich in den letzten beiden Jahrzehnten stark geändert: Es wurden vermehrt gezielt große Datenmengen gesammelt, in Datenbanken organisiert und der Forschungsgemeinschaft zur Nutzung zur Verfügung gestellt. An erster Stelle muss hier das Forschungs- und Lehrkorpus gesprochenes Deutsch (FOLK) genannt werden (vgl. Schmidt 2014). Dieses wird seit 2008 am Leibniz-Institut für Deutsche Sprache (IDS) aufgebaut und ist heute das größte Referenzkorpus für das gesprochene Deutsch.
Sobald eine statistische Datenanalyse abgeschlossen ist, müssen in einem weiteren Schritt die Untersuchungsergebnisse aufbereitet und dargestellt werden. Hierzu gibt es verschiedene Möglichkeiten, die davon abhängig sind, welche Art von Analyse man durchgeführt hat. Aus diesem Grund ist der Beitrag gegliedert in die Aufbereitung von Ergebnissen für deskriptive, also beschreibende statistische Analysen (Abschnitt 2) und in die Ergebnisdarstellung von inferenzstatistischen (= schließenden) Auswertungen (Abschnitt 3). Wir gehen dabei auf die Aufbereitung der Daten in Tabellenform ein, werden an einem Beispiel zeigen, wie man die Ergebnisse von statistischen Tests berichtet und einige Visualisierungsmöglichkeiten vorstellen.
Dieses Kapitel gibt einen Überblick über Korpora internetbasierter Kommunikation, die als digitale Ressourcen frei zur Verfügung stehen und für eigene linguistische Forschungsarbeiten genutzt werden können. In Abschnitt 1 erläutern wir korpuslinguistische Basiskonzepte, die für die Arbeit mit Korpora internetbasierter Kommunikation benötigt werden, und präzisieren die Sprachgebrauchsdomäne Internetbasierte Kommunikation, die den Gegenstand des hier beschriebenen Ressourcentyps bildet. Abschnitt 2 gibt einen Überblick zu existierenden Korpusressourcen für das Deutsche und stellt ausgewählte Korpora zu weiteren europäischen Sprachen vor. In Abschnitt 3 geben wir abschließend einen kurzen Einblick in aktuelle Forschungsfelder, die sich im Bereich der Korpuslinguistik und Sprachtechnologie in Bezug auf den Aufbau und die Aufbereitung von Korpora internetbasierter Kommunikation stellen.
In diesem Beitrag widmen wir uns der Frage, welche Schritte unternommen werden müssen, um Skripte, die bei der Aufbereitung und/oder Auswertung von Forschungsdaten Anwendung finden, so FAIR wie möglich zu gestalten. Dabei nehmen wir sowohl Reproduzierbarkeit, also den Weg von den (Roh)daten zu den Ergebnissen einer Studie, als auch Wiederverwertbarkeit, also die Möglichkeit, die Methoden einer Studie mittels des Skripts auf andere Daten anzuwenden, in den Fokus und beleuchten dabei die folgenden Aspekte: Arbeitsumgebung, Datenvalidierung, Modularisierung, Dokumentation und Lizenz.