430 Deutsch
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Auch Linguist*innen, die gesprochene Sprache untersuchen, kommen schon seit längerem nicht mehr ohne digitale Infrastrukturen aus. Seit Beginn der Gesprochene-Sprache-Forschung werden Gespräche aufgezeichnet und anschließend transkribiert, da die flüchtigen, innerhalb von Bruchteilen von Sekunden stattfindenden Feinheiten des Gesprochenen paradoxerweise nur durch Verschriftung im Detail untersucht werden können. Diese Detailuntersuchungen beschränkten sich im vergangenen Jahrhundert meist auf wenige Einzelbelege für ein untersuchtes Phänomen. Das heißt, die Forschenden hatten den unmittelbaren Überblick über ihre Datenkollektionen und benötigten keine elaborierten digitalen Methoden zu deren Aufbereitung, Annotation und Analyse. Dies hat sich in den letzten beiden Jahrzehnten stark geändert: Es wurden vermehrt gezielt große Datenmengen gesammelt, in Datenbanken organisiert und der Forschungsgemeinschaft zur Nutzung zur Verfügung gestellt. An erster Stelle muss hier das Forschungs- und Lehrkorpus gesprochenes Deutsch (FOLK) genannt werden (vgl. Schmidt 2014). Dieses wird seit 2008 am Leibniz-Institut für Deutsche Sprache (IDS) aufgebaut und ist heute das größte Referenzkorpus für das gesprochene Deutsch.
Die ansprechende und geeignete Visualisierung linguistischer Daten gewinnt analog zum steigenden Einfluss quantitativer Methoden in der Linguistik immer mehr an Bedeutung. R ist eine flexible und freie Entwicklungsumgebung zur Umsetzung von statistischen Analysen, die zahlreiche Optionen zur Datenvisualisierung bereithält und sehr gut für große Datensätze geeignet ist. Statistische Analysen und Visualisierungen von Daten werden auf diese Weise in einer Umgebung verzahnt. Durch die zahlreichen Zusatzpakete stehen auch weiterhin zeitgemäße Methoden zur Verfügung, um (linguistische) Daten zu analysieren und darzustellen.
Der Beitrag vermittelt einen stark anwendungsorientierten Einstieg in das Programm und legt mithilfe von vielen praktischen Übungen und Anwendungsbeispielen die Grundlagen für ein eigenständiges Weiterentwickeln der individuellen Fähigkeiten im Umgang mit der Software. Neben einer kurzen, eher theoretisch angelegten Einleitung zu explorativen und explanatorischen Visualisierungsstrategien von Daten werden verschiedene Pakete vorgestellt, die für die Visualisierung in R benutzt werden können.