Open Access

Empirische Ansätze halten zunehmend Einzug in die Methodik und Herangehensweise geisteswissenschaftlicher Forschung. Die Sprachwissenschaften stützen sich zunehmend auf Forschungsdaten und Sprachmodelle, um ein digitales Bild natürlicher Sprachen zu erzeugen. Auf dieser Grundlage wird es möglich, entlang nutzerspezifischer Suchanfragen des distant reading automatisiert semantische Muster in Texten zu erkennen. Seit mithilfe solcher Modelle, etwa in Suchmaschinen, webbasierten Übersetzungs- oder Konversationstools, sprachliche Informationen maschinell in sinnhaften Zusammenhängen reproduziert werden können, sind die Implikationen sogenannter Künstlicher Intelligenz (KI) zu einem Thema im gesamtgesellschaftlichen Diskurs avanciert. Vielen Linguisten ist es deshalb ein Anliegen, ihre Erkenntnisse für neue Anwendungsfelder jenseits ihrer unmittelbaren disziplinären Umgebung zu öffnen und zu einer fundierten Debatte beizutragen. Dieser Feststellung gegenüber steht die Einsicht, dass Forschungsergebnisse aller Disziplinen zwar archiviert, aber mangels gezielter Interpretierbarkeit großer und komplexer Datenmengen häufig für diesen breiten Diskurs nicht genutzt werden. Ein nachweisbarer Impact bleibt aus. An dieser Schnittstelle erarbeitet das vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) finanzierte Projekt TextTransfer einen Ansatz, um per distant reading auf Art und Wahrscheinlichkeit eines gesellschaftlichen, wirtschaftlichen oder politischen Impacts textgebundenen Forschungswissens zu schließen. Zu diesem Zweck baut TextTransfer ein maschinelles Lernverfahren auf, das auf empirischem Erfahrungswissen zu Impacterfolgen von Forschungsprojekten fußt. Als wesentlicher Baustein dieses Erfahrungsgewinns gilt die Verifizierbarkeit der Lernergebnisse. Der vorliegende Artikel zeigt einen ersten Ansatz im Projekt, ein Sprachmodell in einem gesteuerten Lernverfahren mit belastbaren Lerndaten zu trainieren, um möglichst hohe Präzision im Impact-Assessment zu erreichen.

Das vorliegende Papier fasst den bisherigen Diskussionsstand zur Konzeption eines Organisationsmodells für die institutionelle Verstetigung des Verbundforschungsprojektes TextGrid zusammen und bündelt die bisherigen Arbeitsergebnisse im Arbeitspaket 3 – Strukturelle und organisatorische Nachhaltigkeit. Das hier skizzierte Organisationsmodell basiert auf den in D-Grid und WissGrid erarbeiteten Nachhaltigkeitskonzepten und adaptiert das Konzept der Virtuellen Organisation (VO) für TextGrid. Insgesamt strebt TextGrid eine institutionelle Verstetigung seiner Aktivitäten nach Ende der Projektlaufzeit an und beabsichtigt gemeinsam mit Virtuellen Forschungsumgebungen aus anderen Wissenschaftsdisziplinen Wege und Prozesse etablieren zu können. Am 24./25. Februar 2011 hat TextGrid einen Strategie-Workshop in Berlin ausgerichtet, zu dem sich eine Expertenrunde zur „Nachhaltigkeit von Virtuellen Forschungsumgebungen“ eingefunden hat. Diskutiert werden wird, wie Virtuelle Forschungsumgebungen basierend auf heutigen finanziellen und organisatorischen Strukturen nachhaltig sein können und welche Empfehlungen sich daraus für TextGrid ableiten. Die Diskussionsergebnisse der Expertenrunde werden zusammen mit den Überlegungen in diesem Papier in die Konzeption eines umfassenderen Organisationsmodells einfließen, das die Grundlage für eine Verstetigung von TextGrid bilden wird.

This paper proposes, implements and evaluates a novel, corpus-based approach for identifying categories indicative of the impact of research via a deductive (top-down, from theory to data) and an inductive (bottom-up, from data to theory) approach. The resulting categorization schemes differ in substance. Research outcomes are typically assessed by using bibliometric methods, such as citation counts and patterns, or alternative metrics, such as references to research in the media. Shortcomings with these methods are their inability to identify impact of research beyond academia (bibliometrics) and considering text-based impact indicators beyond those that capture attention (altmetrics). We address these limitations by leveraging a mixed-methods approach for eliciting impact categories from experts, project personnel (deductive) and texts (inductive). Using these categories, we label a corpus of project reports per category schema, and apply supervised machine learning to infer these categories from project reports. The classification results show that we can predict deductively and inductively derived impact categories with 76.39% and 78.81% accuracy (F1-score), respectively. Our approach can complement solutions from bibliometrics and scientometrics for assessing the impact of research and studying the scope and types of advancements transferred from academia to society.

Der Beitrag rekonstruiert die Geschichte des Korpus „Deutsche Mundarten: DDR“ von den ersten Planungen der Tonaufnahmen am Beginn der 1950er Jahre über ihre Durchführung und Aufbereitung bis hin zur Rezeption in der Sprachwissenschaft der DDR und der BRD. Besonderes Augenmerk wird auf das Verhältnis der DDR-Aufnahmen zum impulsgebenden Parallelprojekt Zwirners gelegt. Am Schicksal des Korpus wird überdies nachgezeichnet, wie sich die Dialektologie in der DDR unter politischem Druck in die Richtung einer modernen Regionalsprachenforschung entwickelte. Quellengrundlage der Korpusgeschichte sind Archivbestände der ehemaligen Akademie der Wissenschaften der DDR, Akten zur Förderung Eberhard Zwirners durch die Deutsche Forschungsgemeinschaft sowie zeitgenössische und neuere linguistische Publikationen, die mit dem Aufnahmekorpus gearbeitet haben.