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A large database is a desirable basis for multimodal analysis. The development of more elaborate methods, data banks, and tools for a stronger empirical grounding of multimodal analysis is a prevailing topic within multimodality. Prereq- uisite for this are corpora for multimodal data. Our contribution aims at developing a proposal for gathering and building multimodal corpora of audio-visual social media data, predominantly YouTube data.Our contribution has two parts: First we outline a participation framework which is able to represent the complexity of YouTube communication. To this end we ‘dissect’ the different communicative and multimodal layers YouTube consists of. Besides the Video performance YouTube also integrates comments, social media operators, commercials, and announcements for further YouTube Videos. The data consists of various media and modes and is interactively engaged in various discourses. Hence, it is rather difficult to decide what can be considered as a basic communicative unit (or a ‘turn’) and how it can be mapped. Another decision to be made is which elements are of higher priority than others, thus have to be integrated in an adequate transcription format. We illustrate our conceptual considerations on the example of so-called L e t’s Plays, which are supposed to present and comment Computer gaming processes.The second part is devoted to corpus building. Most previous studies either worked with ad hoc data samples or outlined data mining and data sampling strategies. Our main aim is to delineate in a systematic way and based on the conceptual outline in the first part necessary elements which should be part of a YouTube corpus. To this end we describe in a first Step which components (e.g., the Video itself, the comments, the metadata, etc.) should be captured. ln a second Step we outline why and which relations (e.g., screen appearances, hypertextual struc- tures, etc.) are worth to get part of the corpus. In sum, our contribution aims at outlining a proposal for gathering and systematizing multimodal data, specifically audio-visual social media data, in a corpus derived from a conceptual modeling of important communicative processes of the research object itself.
Der Beitrag spürt dem spannungsreichen Verhältnis von diskursanalytischen Ansätzen und (neo-)marxistischer Kapitalismuskritik nach und erkundet mögliche Beiträge diskursanalytischer Perspektiven zu Kapitalismusanalysen. In einem ersten Schritt wird anhand einiger ausgewählter Diskurstheoretikerinnen und -theoretiker der Eindruck einer zwischen affirmierter Nähe und skeptischer Abgrenzung schwankenden Positionierung zu marxistischen Ansätzen verdeutlicht. Gegen elementare Grundannahmen marxistischer Wissenschafts- und Gesellschaftskonzepte, so etwa den Begriff der ‚Ideologie‘ oder die Annahme einer klar nachvollziehbaren und damit voraussagbaren gesellschaftlich-politischen Determinierung durch ökonomische ‚Basisprozesse‘ setzten sie die Ansicht, dass Wissen, Wahrheit, soziale Identitäten wie auch gesellschaftliche Praktiken als kontingente und stets unabgeschlossene Ergebnisse sozialer Konstruktionsprozesse zu begreifen seien. Am Beispiel verschiedener marxistischer Grundannahmen, wie der Trennung von Lohnarbeit und Kapital, dem Verwertungszwang des Kapitals, dem Auseinanderfallen von Politik und Ökonomie, wird anschließend dafür plädiert, diese nicht als gegebene Tatsachen hinzunehmen, sondern in ihrer diskursiven Verfasstheit selbst zu untersuchen. Erst dann – so die Annahme – lässt sich zeigen, ob und wie diese Elemente gesellschaftlich wirkmächtig werden.