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In Dresden entsteht für den Forschungshub Digital Herrnhut der Pilot für ein agiles und multimodales Referenzkorpus der nächsten Generation (Nex-Gen Agile Reference Corpus (NARC)) in Zusammenarbeit mit der Sächsischen Landesbibliothek - Staats- und Universitätsbibliothek Dresden (SLUB). Dieses Korpus (N-ARC1) wird textliche, kartografische und audiovisuelle Quellen sowie weitere Artefakte fassen, die, miteinander vernetzt, als offene Forschungsdaten (teil-)maschinell angereichert werden können und in einer virtuellen Forschungsumgebung öffentlich und nachnutzbar zur Verfügung stehen sollen. Dafür bieten die Dokumente und Spuren der Herrnhuter Brüdergemeine - eine am Beginn des 18. Jahrhundert gegründete und in nur wenigen Jahrzehnten weltumspannende Glaubensgemeinschaft - einen idealen Ausgangspunkt. Im Beitrag werde ich exemplarisch an einigen ausgewählten Beispielen aus den Themenkreisen Datenerschließung, Datenstrukturierung, -erweiterung und -vernetzung zwischen akademischer Lehre, Forschung und bürgerwissenschaftlicher Beteiligung die Herausforderungen illustrieren, vor denen wir derzeit in der Umsetzung in Dresden stehen.
Das Deutsche Referenzkorpus DeReKo dient als eine empirische Grundlage für die germanistische Linguistik. In diesem Beitrag geben wir einen Überblick über Grundlagen und Neuigkeiten zu DeReKo und seine Verwendungsmöglichkeiten sowie einen Einblick in seine strategische Gesamtkonzeption, die zum Ziel hat, DeReKo trotz begrenzter Ressourcen für einerseits möglichst viele und andererseits auch für innovative und anspruchsvolle Anwendungen nutzbar zu machen. Insbesondere erläutern wir dabei Strategien zur Aufbereitung sehr großer Korpora mit notwendigerweise heuristischen Verfahren und Herausforderungen, die sich auf dem Weg zur linguistischen Erschließung solcher Korpora stellen.
FAIR-Prinzipien und Qualitätskriterien für Transkriptionsdaten. Empfehlungen und offene Fragen
(2022)
Dieser Beitrag behandelt die mittlerweile als Bestandteil guter wissenschaftlicher Praxis anerkannten FAIR-Prinzipien in Bezug auf die Transkription und Annotation gesprochener Sprache und multimodaler Interaktion. Forschungsdaten - und somit Transkriptionsdaten - sollen heute Findable, Accessible, Interoperable und Reusable sein. Der Beitrag versucht dementsprechend, empirische Methoden im Prozess der Digitalisierung und generische Prinzipien des digitalen Forschungsdatenmanagements zusammenzubringen, um für diesen Kontext einem operationalisierten Begriff der „FAIRness“ näher zu kommen und möglichst konkrete Empfehlungen aufzustellen. Der Beitrag sollte aber gleichzeitig zur Diskussion anregen, denn konkrete Anforderungen in Bezug auf das Forschungsdatenmanagement und die Datenqualität müssen auch im Rahmen der FAIR-Prinzipien von den Fachgemeinschaften selbst herausgearbeitet werden.
Die Gemeinsame Wissenschaftskonferenz hat den Verbund „Text+“ bewilligt. „Text+“ hat sich zum Ziel gesetzt, text- und sprachbasierte Forschungsdaten langfristig zu erhalten und ihre breite Nutzung in der Wissenschaft zu ermöglichen. Die Initiative startet somit nach mehrjähriger Vorbereitungszeit und wird zunächst für fünf Jahre durch die Deutsche Forschungsgemeinschaft gefördert.
Der vorliegende Beitrag stellt Konzeptualisierungen von Sprachlagen des individuellen Spektrums linguistischer ungeschulter Personen dar und vergleicht dabei erstmalig attitudinale Daten aus Wien und ruralen Regionen Österreichs. Im Fokus der Pilotstudie stehen dabei insbesondere Konzepte zu ‚Dialekt‘, ‚Hochdeutsch‘ sowie ‚Wienerisch‘, die sich in einem mehrstufigen Analyseverfahren als äußerst heterogen erweisen. Ihre Heterogenität speist sich aus einem komplexen Zusammenspiel soziodemografischer, regionaler, situativer sowie dynamischer Parameter, die kontrastiv diskutiert werden und auf distinkte Sprachlagenkonzepte hindeuten.
Forschungsprojekte erschließen, erfassen und publizieren eine große Menge digitaler Daten. Bis zur Publikation entstehen häufig Vorarbeiten oder auch Nebenprodukte des beabsichtigten Ergebnisses (beispielsweise Transkriptionen einzelner Texte oder Textzeugen, die die Grundlage z.B. für eine Edition bilden). CLARIAH-DE bietet verschiedene Möglichkeiten zur Integration von Angeboten und Inhalten aus der Community, die deren längerfristige Sicht- und Nachnutzbarkeit sicherstellt. Die vorliegende Handreichung befasst sich mit den Fragen, welche Textangebote wo und auf welche Weise archiviert werden können, sowie welche Kriterien verschiedene Arten von Daten erfüllen müssen, um grundsätzlich für eine Übernahme in den CLARIAH-DE-, Forschungsdatenmanagement- oder NFDI-Kontext geeignet zu sein.
Dieser Beitrag beschreibt, welche Schritte nötig sind, um die Daten des Archivs der Grafen v. Platen (AGP) für Forschungsdateninfrastrukturen (FDI) zugänglich zu machen: die Daten konvertieren, die Metadaten extrahieren, Daten und Metadaten indizieren sowie die Datenmodelle für Daten und Metadaten so ergänzen, dass sie die Bestände des Archivs sinnvoll erfassen. Zugleich wird begründet, weshalb man überhaupt solchen Aufwand treiben sollte: nämlich, damit die Daten einem größeren Publikum zur Verfügung stehen und überdies mit Werkzeugen bearbeitet werden können, die in den Infrastrukturen zur Verfügung stehen, und damit eine weitere Verlinkung und Kombination mit externen Ressourcen erfolgen kann, sodass ein deutlicher Mehrwert entstehen kann.
Für den öffentlichen Sprachgebrauch im Internet ist Facebook, das mit 15 Jahren zur älteren Generation von Social-Media-Sites zählt, nach wie vor hochrelevant. Im deutschsprachigen Raum ist es die am meisten genutzte Social-Media-Plattform (Newman et al. 2019). Zu den Diensten gehören unter anderem Facebook-Seiten (Pages), die von Unternehmen, Parteien, Medien und anderen Institutionen oder Individuen betrieben werden und als öffentliche Angebote prinzipiell auch von nicht bei Facebook angemeldeten Personen eingesehen werden können. Solche öffentlichen Facebook-Seiten sind als sites of engagement zwischen gesellschaftlichen Institutionen und Individuen reichhaltige Quellen für die linguistische Forschung.
Im Vergleich zu anderen Plattformen bietet Facebook aber nur einen eingeschränkten Zugriff auf diese öffentlichen Sprach- und Interaktionsdaten (Freelon 2018). Während beispielsweise für Twitter viele Tools zur Datensammlung existieren und auch die Plattform selbst eine ausgebaute Suchmaske bietet, erschweren die limitierten Suchmöglichkeiten der Facebook-Plattform und das fehlende Angebot von einfach nutzbarer Software linguistische Projekte in Forschung und Lehre. Gleichzeitig stellen sich neben den praktischen Fragen an vielen Stellen auch forschungsethische Fragen im Umgang mit Onlinedaten.