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Social media, as the fifth estate, increasingly influence public discourses and play a major role in shaping public opinion. Undoubtedly, they have the potential to promote participation and democracy. On the other side, they also constitute a risk for democratic societies, as the spread of hate speech and fake news has shown. As a response, forms of counterspeech organised by civil society have emerged in social media to counter the normalisation of hate speech and democracy-threatening discourses. In order to influence discourse in social media in terms of the fifth estate, counterspeech campaigns must be visible also quantitatively. In this ethnographic contrastive study, I analysed the activities of the German and Finnish Facebook groups of the network #iamhere international. The intensity and continuity of their activities is obviously influenced by their strategic organisation: conventionalised rules support them whereas lacking or inconsequent rules seemed to be counterproductive.
cOWIDplus Analyse ist eine kontinuierlich aktualisierte Ressource zu der Frage, ob und wie stark sich der Wortschatz ausgewählter deutscher Online-Pressemeldungen während der Corona-Pandemie systematisch einschränkt und ob bzw. wann sich das Vokabular nach der Krise wieder ausweitet. In diesem Artikel erläutern die Autor*innen die hinter der Ressource stehende Forschungsfrage, die zugrunde gelegten Daten, die Methode sowie die bisherigen Ergebnisse.
cOWIDplus
(2020)
Die Corona-Krise hat Einfluss auf die Sprache in deutschsprachigen Online-Medien. Wir haben die Hypothese, dass sich die Vielfältigkeit des verwendeten Vokabulars einschränkt. Wir glauben zudem, dass sich die Diversität des Vokabulars nach "überstandener" Krise wieder auf ein "Prä-Pandemie-Niveau" einpendeln wird. Diese zweite Hypothese lässt sich erst im Laufe der Zeit überprüfen.
cOWIDplus Viewer
(2020)
Die zentrale Aufgabenstellung des Verbundprojektes TextTransfer (Pilot) war eine Machbarkeitsprüfung für die Entwicklung eines Text-Mining-Verfahrens, mit dem Forschungsergebnisse automatisiert auf Hinweise zu Transfer- und Impactpotenzialen untersucht werden können. Das vom Projektkoordinator IDS verantwortete Teilprojekt konzentrierte sich dabei auf die Entwicklung der methodischen Grundlagen, während der Projektpartner TIB vornehmlich für die Bereitstellung eines geeigneten Datensatzes verantwortlich war. Solchen automatisierten Verfahren liegen zumeist textbasierte Daten als physisches Manifest wissenschaftlicher Erkenntnisse zugrunde, die im Falle von TextTransfer (Pilot) als empirische Grundlage herangezogen wurden. Das im Verbund zur Anwendung gebrachte maschinelle Lernverfahren stützte sich ausschließlich auf deutschsprachige Projektendberichte öffentlich geförderter Forschung. Diese Textgattung eignet sich insbesondere hinsichtlich ihrer öffentlichen Verfügbarkeit bei zuständigen Gedächtnisorganisationen und aufgrund ihrer im Vergleich zu anderen Formaten wissenschaftlicher Publikation relativen strukturellen wie sprachlichen Homogenität. TextTransfer (Pilot) ging daher grundsätzlich von der Annahme struktureller bzw. sprachlicher Ähnlichkeit in Berichtstexten aus, bei denen der Nachweis tatsächlich erfolgten Transfers zu erbringen war. Im Folgenden wird in diesen Fällen von Texten bzw. textgebundenen Forschungsergebnissen mit Transfer- und Impactpotenzial gesprochen werden. Es wurde ferner postuliert, dass sich diese Indizien von sprachlichen Eigenschaften in Texten zu Projekten ohne nachzuweisenden bzw. ggf. auch niemals erfolgtem, aber potenziell möglichem Transfer oder Impact unterscheiden lassen. Mit einer Verifizierung dieser Annahmen war es möglich, Transfer- oder Impactwahrscheinlichkeiten in großen Mengen von Berichtsdaten ohne eingehende Lektüre zu prognostizieren.
Datensatz Nominalphrasen
(2021)
Der Datensatz Nominalphrasen enthält Belege zu nichtpronominalen (d.h. vollen, lexikalischen) Nominalphrasen (NPs) mit einem Substantiv oder einer Nominalisierung als Kopf. Jeder Beleg ist in Bezug auf eine Reihe linguistisch relevanter Merkmale annotiert. Insgesamt enthält der Datensatz 8.137 Belegstellen. Nach dem Aussortieren von Fehlbelegen (siehe Spalten „valide“ und „nicht-valide_Begründung“) bleiben noch 7.813 einschlägige Belege. Die Suchanfrage erfolgte über das Kopfnomen; für Details zur Datenerhebung siehe Weber (2021a). Das Kopfnomen erscheint in der Spalte „Kopf_der_NP“. In manchen Fällen besteht die NP nur aus dem Kopfnomen, in den meisten Fällen geht sie aber darüber hinaus; sie erstreckt sich dann auf einen Teil des vorangehenden Kontexts (Spalte „Satzkontext_vor_Beleg“) und/oder des nachfolgenden Kontexts („Satzkontext_nach_Beleg“). Der Datensatz dient der Untersuchung der syntaktischen Funktionen von NPs (Weber 2021a) und der Determination in der NP (Weber 2021b).