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Die empirische Untersuchung sprachlicher Variation setzt eine adäquate Datenbasis voraus, um möglichst zutreffende Schlussfolgerungen ziehen zu können. Citizen Science ist als empirischer Erhebungsansatz zunehmend in den Fokus der Sprachwissenschaft gerückt, da damit eine größere und potenziell sprachlich/sozial besser stratifizierte Datenbasis erhoben werden kann. Der vorliegende Aufsatz stellt ein Exponat vor, das 2022 auf dem Museumsschiff „MS Wissenschaft“ durch Deutschland und Österreich tourte und einer jungen Zielgruppe sprachliche Variation und sprachwissenschaftliche Forschungsmethoden näherbringen sollte. Außerdem enthielt es Citizen-Science-basierte Erhebungskomponenten, mit denen unter anderem Daten zu Schreibvarianten von Anglizismen gesammelt wurden. Hier werden erste Datenauswertungen vorgestellt und mit existierenden Forschungsdaten basierend auf Korpusanalysen verglichen.
Dieser Beitrag beschreibt die Prozesse der Datenerhebung, -aufbereitung und geplanten Veröffentlichung eines Teilkorpus des vom österreichischen Wissenschaftsfonds (FWF) finanzierten Spezialforschungsbereichs (SFB) „Deutsch in Österreich. Variation – Kontakt – Perzeption“ (FWF F060). Die Daten werden v. a. aus variationslinguistischer, kontaktlinguistischer wie auch perzeptionslinguistischer Perspektive analysiert, wofür eigene Tools entwickelt wurden, die – ebenso wie das Korpus selbst – mittelfristig der interessierten Öffentlichkeit zur Verfügung gestellt werden.
"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.
KoMuX, der Kompositamuster-Explorer, (www.owid.de/plus/komux) ist eine Webanwendung, die es ermöglicht, mehr als 50.000 nominale Komposita des Deutschen gezielt nach abstrakten oder lexikalisch-teilspezifizierten Mustern zu durchsuchen. Unterschiedliche Visualisierungen helfen dabei, Strukturen und Zusammenhänge innerhalb der Ergebnismenge zu erfassen.
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.
Welche Veränderungen fallen Menschen in der deutschen Sprache auf? Sprache in Zahlen: Folge 11
(2023)
Neue Entwicklungen in der Korpuslandschaft der Germanistik. Beiträge zur IDS-Methodenmesse 2022
(2023)
Die in diesem Band versammelten Beiträge zur Methodenmesse der Jahrestagung 2022 des Leibniz-Instituts für Deutsche Sprache geben einen Überblick über die aktuelle Korpuslandschaft in der germanistischen Linguistik: von historischen Sammlungen authentischer Sprachdaten über aktuelle Zeitungs- und Social-Media-Korpora, Gesprächskorpora, Korpora aus Texten von Deutschlernenden bis hin zu einem Korpus mit Texten leichter Sprache und einem Gebärdensprachekorpus. Die Beiträge erläutern jeweils die Designkriterien sowie die Methodik der Datenerhebung und geben einen Einblick, wie die Daten sprachwissenschaftlich verwendet werden können.
Das Leibniz-Institut für Deutsche Sprache (IDS) führt seit den 1990er Jahren regelmäßig Repräsentativerhebungen zu sprachlichen Fragen durch. Über die letzten Umfragen, die Deutschland-Erhebung 2017 und die Erhebung Dialekt und Beruf 2019, wurde bereits in dieser Reihe berichtet. Informationen über die Deutschland-Erhebung 2017 finden sich in Folge 1 bis 6 dieser Reihe. In den Folgen 7 bis 9 wurden Ergebnisse der Erhebung Dialekt und Beruf 2019 vorgestellt. Im Winter 2022 hat das IDS eine neue Repräsentativumfrage durchgeführt: die Deutschland-Erhebung 2022. Darin wurden Einstellungen zum Deutschen und anderen Sprachen sowie die Wahrnehmung von sprachlichen Veränderungen erfasst. In dieser Folge 10 werden die Erhebung und erste Ergebnisse vorgestellt
Fragen der Verdatung sind Bestandteil der digitalen Diskursanalyse und keine Vorarbeiten. Die Analyse digital(isiert)er Diskurse setzt im Unterschied zur Auswertung nicht-digital repräsentierter Sprache und Kommunikation notwendig technische Verfahren und Praktiken, Algorithmen und Software voraus, die den Untersuchungsgegenstand als digitales Datum konstituieren. Die nachfolgenden Abschnitte beschreiben kurz und knapp wiederkehrende Aspekte dieser Verdatungstechniken und -praktiken, insbesondere mit Blick auf Erhebung und Transformation (Abschnitt 2), Korpuskompilierung (Abschnitt 3), Annotation (Abschnitt 4) und Wege der analytischen Datenerschließung (Abschnitt 5). Im Fazit wird die Relevanz der Verdatungsarbeit für den Analyseprozess zusammengefasst (6).
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.