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Drei Fragen an Expert:innen - Wie gewinnen Sie Ihre korpuslinguistischen Hypothesen?

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Drei Fragen an Expert:innen - Wie gewinnen Sie Ihre korpuslinguistischen Hypothesen?
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3
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Abstract
In diesem zweiten Teil der dreiteiligen Videoserie "3 Fragen an Expert:innen" beantworten Korpuslinguist:innen aus verschiedenen Forschungsdisziplinen die Frage "Wie gewinnen Sie Ihre korpuslinguistischen Hypothesen?".
Keywords
Meeting/Interview
Meeting/Interview
Meeting/Interview
Computer animationMeeting/Interview
Also ehrlich gesagt gewinne ich die Fragestellungen meistens gar nicht, sondern die Fragestellungen gewinnen eher mich.
Wenn sie einmal empirisch gearbeitet haben, dann kommen während der Arbeit immer ganz viele neue Fragen auf, die man dann auch untersuchen möchte. Das ist so wie in der Odyssee mit der Hydra. Wenn sie der Frage den Kopf abschlagen, dann wachsen immer gleich zwei neue Köpfe nach. Die Frage ist, wie man dann aus so einer wissenschaftlichen Alltagsfrage eine Forschungsfrage macht
durch Präzisierung und Operationalisierung. Und das macht man oft mit Hilfe von Pilot-Corporal, also vorläufigen kleinen Textsammlungen, an denen man dann die Fragen präzisiert und sie dann auch mal übersetzt in Korpusabfragestrategien
oder statistische Hypothesen. Das wäre dann der Operationalisierungsschritt. Das ist meiner Arbeit ein bisschen anders als vielleicht bei vielen anderen Forschern, weil bei mir der Kernpunkt ist, die Methodik zu schärfen, zu überprüfen. Ich habe ganz oft tatsächlich entweder eine didaktische Motivation, dass ich versuchen
kann, daran gut auch mal die Methodik zu erklären, oder ich habe Kooperationen mit anderen Partnern, die dann zum Teil das Setting ein bisschen vorgeben. Ich habe eine schöne Anekdote dazu, dass eine Kollegin mich gefragt hat, ob ich etwas zu dem Wort authentisch aus dem Corporal herausfinden kann. Und da war die Hypothese sehr, sehr schwach. Im Grunde, sie hat nur gefragt, kannst du etwas herausfinden?
Und dann habe ich ein bisschen gestöbert mit den Methoden, die mir zur Verfügung stehen und nach und nach erst aus dem, was ich gefunden habe, festgestellt, dass es ein total spannendes Wort ist, das sich im Laufe der letzten Jahre in seiner Bedeutung, seiner Verwendung geändert hat. Und das konnte ich auch immer genauer einschränken durch die Anwendung meiner Verfahren. Und das habe ich der Kollegin zurückgemeldet, die sehr überrascht war, weil es genau auch
ihre These war, von der ich über vorher gar nichts wusste. Also insofern ist es eigentlich die ideale Möglichkeit, mit Corporal zu arbeiten, wenn man möglichst hypothesenarm, möglichst prämissenarm an die Daten herantritt. In der Regel arbeiten wir mit den Disziplinen zusammen, die tatsächlich inhaltliche Fragen
haben an das Corpus. Also das kann die Sozialwissenschaften sein, das können die Erziehungswissenschaften sein, das ist natürlich sehr oft auch die Linguistik selbst. Und die kommen dann im Grunde zu uns und wir bringen dann die Technologie und die statistische Expertise mit, um diese Fragen dann konkret auf Grundlage der Corporal auch zu beantworten. In der letzten Zeit jetzt erst passiert es auch, dass wir sozusagen genuinen computerlinguistischen
Fragestellungen haben, sind dann häufig von der Form, wir haben hier ein Modell, das liefert uns auf einem Corpus bestimmte Ergebnisse und wir wollen gerne besser verstehen, warum es diese Ergebnisse liefert, warum es beispielsweise bestimmte Fehler macht. Ich arbeite eigentlich so an der Schnittstelle zwischen datengeleitet und theoriegeleitet.
Also manchmal ist es einfach so, dass ich bei der Lektüre von Texten oder auch sonst bei der Lektüre von sprachlichem Material Ideen habe, mir fallen Phänomene auf oder bestimmte Hypothesen von Literatur, die ich dann einfach mal anhand meiner eigenen Daten
überprüfe. Ich nutze aber genauso auch datengeleitete Verfahren, dass ich einfach das ganze Corpus mal durchjage und mir auffällige Muster ausgeben lasse, um dann davon ausgehend meine Fragestellungen zu entwickeln. Ich glaube, dass beide Arten total legitim sind und sich idealerweise auch ergänzen
sollten.