Die Praxis in Sprachberufen untersuchen
Mit Bedacht verallgemeinern: Fallstudien auswerten | Prof. Dr. Daniel Perrin
Thema a Datenaufbereitung: Erfasstes für die Forschung zugänglich machen
Aufgabe 1 | Transkription: ELAN mit Elan [40']
Multimodale Daten und Gesprächsdaten einer Fallstudie müssen transkribiert und annotiert werden, bevor die Forschenden sie analysieren und interpretieren können. Dazu gibt es verschiedene Programme. Hier lernen Sie ELAN besser kennen. Die Abkürzung steht für European distributed corpora project Linguistic Annotator. Das Werkzeug nützt vor allem beim Transkribieren von Multimedia-Aufnahmen.
Schauen Sie die folgenden Videos an auf https://beyzasumer.com/elanport/. Verfolgen Sie Schritt für Schritt die Instruktionen, die in den Videos vermittelt werden – und testen Sie gleich selbst, ob die Anleitung funktioniert und Sie mit ELAN transkribieren können.
Introduction to ELANport (2:06)
How to download ELAN (3:13)
How to create an ELAN file (3:08)
How to open an ELAN file (1:02)
How to navigate through a video in ELAN (3:06)
Introduction to tier structure (2:51)
How to create tiers (4:04)
Um aufzuzeigen, wie eine multimodale Transkription in ELAN aussieht, wird hier ein kleiner Transkriptionsausschnitt per Bildschirmfoto abgebildet. Die dargestellten Daten wurden für eine Forschungsstudie zum multimodalen Ausdruck von sprachlicher Sicherheit vs. Unsicherheit erhoben und transkribiert. Bei der Datenerhebung war jeweils eine Person anwesend, die Fragen zum Allgemeinwissen stellte, und eine Person, welche die Fragen beantworten musste. In der Videoaufnahme ist aber nur die Person zu sehen, welche die Fragen beantworten musste, da sie im Zentrum der Fragestellung stand. In dem dargestellten Ausschnitt werden insgesamt sechs Spuren (tiers) angezeigt (siehe Foto links); einerseits die verbale Transkription in Originalsprache und als Übersetzung auf Englisch – und andererseits die multimodalen Signale, die parallel dazu produziert wurden.
Aufgabe 2 | Datenmanagement: FAIR Principles [10']
Gutes Datenmanagement bedingt Forschungsdaten und eine Forschungstätigkeit, die den FAIR-Prinzipien folgen. Das Akronym FAIR steht für Findable (auffindbar), Accessible (zugänglich), Interoperable (in gängigen Dateiformaten) und Reusable (wiederverwendbar). Überlegen Sie sich, warum die Umsetzung von FAIR-Prinzipien vorteilhaft ist.
Die FAIR-Prinzipien machen die Forschungsprozesse und -ergebnisse transparenter und effizienter. So steigt etwa die Qualität der Daten durch Rückmeldungen von Forscherkolleg*innen. Auch werden kostspielige Doppel- oder Mehrfacherhebungen bestenfalls vermieden. Etwas detaillierter heißt das:
- Datensätze sind leichter auffindbar. Damit wird auch die Forschung selbst sichtbarer in der Gesellschaft.
- Forschungsergebnisse können besser nachvollzogen werden, wenn die Daten, aus denen sie gewonnen wurden, einsehbar sind.
- Forschung wird effizienter, da doppelte Erhebungen oder Mehrfacharbeit wegfallen. Wer sieht, worauf aufgebaut werden kann, muss dort das Rad nicht neu erfinden.
- Neue Forschungsfragen können aus den Erkenntnissen einer vorherigen Studie und dem dazugehörigen Datensatz entstehen.
- Zusammenarbeit wird erleichtert – sowohl im Forschungsprojekt als auch darüber hinaus und idealerweise weltweit.
Aufgabe 3 | Open Research: Von Archiven zu digitalen Repositorien [10']
Umfassendes Forschungsmanagement ist angelegt auf Transparenz, auf Open Research. Datenrepositorien spielen dabei eine wichtige Rolle. Was ist ein Datenrepositorium? Lesen Sie dazu diesen Text zu Repositorien:
https://forschungsdaten.info/themen/veroeffentlichen-und-archivieren/repositorien/