Gesprächsforschung / Gesprochene Sprache
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Mit dem cGAT-Handbuch stellt das FOLK-Projekt eine Richtlinie für das computergestützte Transkribieren nach GAT 2 zur Verfügung. Das Handbuch wurde anhand der Transkriptionspraxis in FOLK entwickelt und enthält eine Vielzahl von authentischen Beispielen, die mit dem zugehörigen Audio auch über die Datenbank für Gesprochenes Deutsch (DGD) abgerufen werden können.
In this paper, we address two problems in indexing and querying spoken language corpora with overlapping speaker contributions. First, we look into how token distance and token precedence can be measured when multiple primary data streams are available and when transcriptions happen to be tokenized, but are not synchronized with the sound at the level of individual tokens. We propose and experiment with a speaker based search mode that enables any speaker’s transcription tier to be the basic tokenization layer whereby the contributions of other speakers are mapped to this given tier. Secondly, we address two distinct methods of how speaker overlaps can be captured in the TEI based ISO Standard for Spoken Language Transcriptions (ISO 24624:2016) and how they can be queried by MTAS – an open source Lucene-based search engine for querying text with multilevel annotations. We illustrate the problems, introduce possible solutions and discuss their benefits and drawbacks.
Older adults are often exposed to elderspeak, a specialized speech register linked with negative outcomes. However, previous research has mainly been conducted in nursing homes without considering multiple contextual conditions. Based on a novel contextually-driven framework, we examined elderspeak in an acute general versus geriatric German hospital setting. Individuallevel information such as cognitive impairment (CI) and audio-recorded data from care interactions between 105 older patients (M = 83.2 years; 49% with severe CI) and 34 registered nurses (M = 38.9 years) were assessed. Psycholinguistic analyses were based on manual coding (k = .85 to k = .97) and computer-assisted procedures. First, diminutives (61%), collective pronouns (70%), and tag questions (97%) were detected. Second, patients’ functional impairment emerged as an important factor for elderspeak. Our study suggests that functional impairment may be a more salient trigger of stereotype activation than CI and that elderspeak deserves more attention in acute hospital settings.
Dieser Beitrag widmet sich der Beschreibung des Korpus Deutsch in Namibia (DNam), das über die Datenbank für Gesprochenes Deutsch (DGD) frei zugänglich ist. Bei diesem Korpus handelt es sich um eine neue digitale Ressource, die den Sprachgebrauch der deutschsprachigen Minderheit in Namibia sowie die zugehörigen Spracheinstellungen umfassend und systematisch dokumentiert. Wir beschreiben die Datenerhebung und die dabei angewandten Methoden (freie Gespräche, „Sprachsituationen“, semi-strukturierte Interviews), die Datenaufbereitung inklusive Transkription, Normalisierung und Tagging sowie die Eigenschaften des verfügbaren Korpus (Umfang, verfügbare Metadaten usw.) und einige grundlegende Funktionalitäten im Rahmen der DGD. Erste Forschungsergebnisse, die mithilfe der neuen Ressource erzielt wurden, veranschaulichen die vielseitige Nutzbarkeit des Korpus für Fragestellungen aus den Bereichen Kontakt-, Variations-
und Soziolinguistik.
Die folgenden Ausführungen zur Maskierung basieren auf den Erfahrungen bei der Aufbereitung der Daten des Forschungs- und Lehrkorpus Gesprochenes Deutsch (FOLK) für die Veröffentlichung in der Datenbank für Gesprochenes Deutsch (DGD). Sie sollen anderen Forschern und Forschungsprojekten als praktische Hilfestellung für die Maskierung von Aufnahmen dienen, können aber selbstverständlich nicht die gesamte Bandbreite von Einzelfallentscheidungen und Pflichten der Forschenden abdecken.
Es werden sowohl allgemeine Hinweise zur Maskierung von Audio- und Videoaufnahmen gegeben als auch praktische Tipps zur Umsetzung der Maskierung mit dem Transkriptionseditor FOLKER.
Die in den Ausführungen geschilderten arbeitsteiligen Prozesse in größeren Projekten können in kleineren Projekten einzelner Forscher selbstverständlich auch von einer einzelnen Person ausgeführt werden.
Dieser Beitrag setzt sich mit Gesprächskorpora als einem besonderen Typus von Korpora gesprochener Sprache auseinander. Es werden zunächst wesentliche Eigenschaften solcher Korpora herausgearbeitet und einige der wichtigsten deutschsprachigen Gesprächskorpora vorgestellt. Der zweite Teil des Beitrags setzt sich dann mit dem Forschungs- und Lehrkorpus Gesprochenes Deutsch (FOLK) auseinander. FOLK hat sich zum Ziel gesetzt, ein wissenschaftsöffentliches Korpus von Interaktionsdaten aufzubauen, das methodisch und technisch dem aktuellen Forschungsstand entspricht. Die Herausforderungen, die sich beim Aufbau von FOLK in methodischer und korpustechnologischer Hinsicht stellen, werden in abschließenden Abschnitt diskutiert.
Das Archiv für Gesprochenes Deutsch (AGD, Stift/Schmidt 2014) am Institut für Deutsche Sprache ist die zentrale Sammelstelle für Korpora des Gesprochenen Deutsch. Gegründet als Deutsches Spracharchiv (DSAv) im Jahre 1932 hat es über Eigenprojekte, Kooperationen und Übernahmen von Daten aus abgeschlossenen Forschungsprojekten einen Bestand von etwa 50 Variations- und Gesprächskorpora aufgebaut. Heute ist dieser Bestand fast vollständig digitalisiert und wird zu einem großen Teil der wissenschaftlichen Gemeinschaft über die Datenbank für Gesprochenes Deutsch (DGD) im Internet zur Nutzung in Forschung und Lehre angeboten.
Die Guidelines sind eine Erweiterung des STTS (Schiller et al. 1999) für die Annotation von Transkripten gesprochener Sprache. Dieses Tagset basiert auf der Annotation des FOLK-Korpus des IDS Mannheim (Schmidt 2014) und es wurde gegenüber dem STTS erweitert in Hinblick auf typisch gesprochensprachliche Phänomene bzw. Eigenheiten der Transkription derselben. Es entstand im Rahmen des Dissertationsprojekts „POS für(s) FOLK – Entwicklung eines automatisierten Part-of-Speech-Tagging von spontansprachlichen Daten“ (Westpfahl 2017 (i.V.)).