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Metadata provides important information relevant both to finding and understanding corpus data. Meaningful linguistic data requires both reasonable annotations and documentation of these annotations. This documentation is part of the metadata of a dataset. While corpus documentation has often been provided in the form of accompanying publications, machinereadable metadata, both containing the bibliographic information and documenting the corpus data, has many advantages. Metadata standards allow for the development of common tools and interfaces. In this paper I want to add a new perspective from an archive’s point of view and look at the metadata provided for four learner corpora and discuss the suitability of established standards for machine-readable metadata. I am are aware that there is ongoing work towards metadata standards for learner corpora. However, I would like to keep the discussion going and add another point of view: increasing findability and reusability of learner corpora in an archiving context.
FAIR-Prinzipien und Qualitätskriterien für Transkriptionsdaten. Empfehlungen und offene Fragen
(2022)
Dieser Beitrag behandelt die mittlerweile als Bestandteil guter wissenschaftlicher Praxis anerkannten FAIR-Prinzipien in Bezug auf die Transkription und Annotation gesprochener Sprache und multimodaler Interaktion. Forschungsdaten - und somit Transkriptionsdaten - sollen heute Findable, Accessible, Interoperable und Reusable sein. Der Beitrag versucht dementsprechend, empirische Methoden im Prozess der Digitalisierung und generische Prinzipien des digitalen Forschungsdatenmanagements zusammenzubringen, um für diesen Kontext einem operationalisierten Begriff der „FAIRness“ näher zu kommen und möglichst konkrete Empfehlungen aufzustellen. Der Beitrag sollte aber gleichzeitig zur Diskussion anregen, denn konkrete Anforderungen in Bezug auf das Forschungsdatenmanagement und die Datenqualität müssen auch im Rahmen der FAIR-Prinzipien von den Fachgemeinschaften selbst herausgearbeitet werden.