Quantitative Linguistik
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Wenn alle Forschungsfragen gestellt, alle Hypothesen formuliert, alle Korpora kompiliert und alle Daten von Proband*innen gesammelt wurden, befinden Sie sich auf einer der letzten Etappen Ihrer linguistischen Studie: der Analyse der Daten. In diesem Kapitel werden Sie einige Werkzeuge kennenlernen, die Sie dabei unterstützen können. Hier nehmen wir an, dass Sie in irgendeiner Form eine quantitative statistische Auswertung vornehmen möchten, denn für qualitative Analysen sind die Werkzeuge, die wir Ihnen vorstellen werden, weniger bis gar nicht geeignet.
Transkriptionswerkzeuge sind spezialisierte Softwaretools für die Transkription und Annotation von Audio- oder Videoaufzeichnungen gesprochener Sprache. Dieses Kapitel erklärt einleitend, worin der zusätzliche Nutzen solcher Werkzeuge gegenüber einfacher Textverarbeitungssoftware liegt, und gibt dann einen Überblick über grundlegende Prinzipien und einige weitverbreitete Tools dieser Art. Am Beispiel der Editoren FOLKER und OrthoNormal wird schließlich der praktische Einsatz zweier Werkzeuge in den Arbeitsabläufen eines Korpusprojekts illustriert.
Was darf die sprachwissenschaftliche Forschung? Juristische Fragen bei der Arbeit mit Sprachdaten
(2022)
Sich in der Linguistik mit rechtlichen Themen beschäftigen zu müssen, ist auf den ersten Blick überraschend. Da jedoch in den Sprachwissenschaften empirisch gearbeitet wird und Sprachdaten, insbesondere Texte und Ton- und Videoaufnahmen sowie Transkripte gesprochener Sprache, in den letzten Jahren auch verstärkt Sprachdaten internetbasierter Kommunikation, als Basis für die linguistische Forschung dienen, müssen rechtliche Rahmenbedingungen für jede Art von Datennutzung beachtet werden. Natürlich arbeiten auch andere Wissenschaften, wie z. B. die Astronomie oder die Meteorologie, empirisch. Jedoch gibt es einen grundsätzlichen Unterschied der empirischen Basis: Im Gegensatz zu Temperaturen, die gemessen, oder Konstellationen von Himmelskörpern, die beobachtet werden, basieren Sprachdaten auf schriftlichen, mündlichen oder gebärdeten Äußerungen von Menschen, wodurch sich juristisch begründete Beschränkungen ihrer Nutzung ergeben.
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.
Der folgende Leitfaden bietet eine grundlegende Übersicht darüber, welche Schritte bei der Konzeption und Durchführung einer empirischen Untersuchung in der germanistischen Linguistik zu beachten sind. Wir werden den grundlegenden Ablauf und die zugrunde liegenden Konzepte allgemein bzw. modellhaft beschreiben und sie anhand von einfachen Beispielen illustrieren. Eine stärkere Ausgestaltung anhand von Beispielen zu verschiedenen linguistischen Forschungsfragen und -feldern und damit auch mehr Illustrationen, wie die einzelnen Schritte für bestimmte Forschungsfragen umzusetzen sind, finden Sie in den Fallstudien im —> Teil III dieses Bandes. Detailliertere Ausführungen zu den zentralen Konzepten des empirischen Arbeitens in der Linguistik finden Sie in —> Teil VI dieses Bandes. Weiterführende Literatur findet sich am Ende des Beitrags.
Daten und Metadaten
(2022)
In diesem Kapitel werden Metadaten als Daten definiert, die der Dokumentation und/oder Beschreibung empirischer Sprachdaten dienen. Einleitend werden die verschiedenen Funktionen von Metadaten im Forschungsprozess und ihre Bedeutung für die Konzepte der Ausgewogenheit und Repräsentativität diskutiert. Anhand des Forschungs- und Lehrkorpus Gesprochenes Deutsch (FOLK) werden dann Metadaten eines konkreten Korpus vorgestellt, und es wird gezeigt, wie diese bei Korpusanalysen zum Einsatz kommen.
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.
Studying Lexical Dynamics and Language Change via Generalized Entropies: The Problem of Sample Size
(2020)
Recently, it was demonstrated that generalized entropies of order α offer novel and important opportunities to quantify the similarity of symbol sequences where α is a free parameter. Varying this parameter makes it possible to magnify differences between different texts at specific scales of the corresponding word frequency spectrum. For the analysis of the statistical properties of natural languages, this is especially interesting, because textual data are characterized by Zipf’s law, i.e., there are very few word types that occur very often (e.g., function words expressing grammatical relationships) and many word types with a very low frequency (e.g., content words carrying most of the meaning of a sentence). Here, this approach is systematically and empirically studied by analyzing the lexical dynamics of the German weekly news magazine Der Spiegel (consisting of approximately 365,000 articles and 237,000,000 words that were published between 1947 and 2017). We show that, analogous to most other measures in quantitative linguistics, similarity measures based on generalized entropies depend heavily on the sample size (i.e., text length). We argue that this makes it difficult to quantify lexical dynamics and language change and show that standard sampling approaches do not solve this problem. We discuss the consequences of the results for the statistical analysis of languages.