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2022 | OriginalPaper | Chapter

12. Computerlinguistik: Eine Fallstudie zu Corona anhand der Analyse lokaler und bundesweiter Diskurse in ausgewählten Medien

Authors : Heike Walterscheid, Veton Matoshi, Katarzyna Wiśniewiecka-Brückner, Klaus Rothenhäusler, Frank Eckardt

Published in: Corona und die anderen Wissenschaften

Publisher: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Zusammenfassung

Auf der Grundlage des methodischen Hilfsmittels der veröffentlichten und öffentlichen Meinung, die von der tatsächlichen gesellschaftlichen (versteckten) Meinung abweichen können, wurden Texte aus lokalen und bundesweiten digitalen Medien extrahiert, um aus diesen mit LDA als gängigem Topic-Modeling Verfahren und einer auf BERT basierten Variante Corona-relevante Medien-Diskurse experimentell zu identifizieren. Die intuitive Erwartung eines positiven Befundes wurde bestätigt. Die Ähnlichkeit der Ergebnisse der unterschiedlichen Verfahren des maschinellen Lernens liefert einen Hinweis auf die grundsätzliche Eignung der methodischen Erfassung digitaler Diskurse. Allerdings bedarf es der methodischen Verbesserung, um das Potenzial des primär erhobenen Datensatzes auch mit Blick auf zunächst nicht offensichtliche Diskurse zu erschließen.

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Zeitraum: 2001–2020; Umfang: 121.388.607 Mio. Token. Korpusinhalt: lokale Medien der süddeutschen Regionen Freiburg und Südbaden: Badische Zeitung (www.badische-zeitung.de/), Die Oberbadische (www.verlagshaus-jaumann.de), Wochenblatt (www.wzo.de/home), Baden FM Das Radio für Freiburg und Südbaden (www.baden.fm), Radio Regenbogen (www.regenbogen.de), Südwestfunks (www.swr.de/swraktuell/baden-wuerttemberg/suedbaden/index.html).

Korpusinhalt: Die Zeit (www.zeit.de), Frankfurter Allgemeine Zeitung (www.faz.net), Frankfurter Rundschau (www.fr.de), Süddeutsche Zeitung (www.sueddeutsche.de), Der Spiegel (www.spiegel.de), Bild (www.bild.de), Fokus (www.focus.de), Die Welt (www.welt.de) und Stern (www.stern.de).

Als Topic ist die im LDA-Verfahren ermittelte zusammengehörige Wortmenge zu verstehen.

Als Thema ist die Interpretation der im LDA-Verfahren ermittelten zusammengehörigen Wortmenge, des Topics, zu verstehen.

Als relevant sollen Diskurse gelten, wenn ihre Verbreitung festgestellt werden kann und Subdiskurse gebildet werden.

Unter Salienz wird in diesem Beitrag verstanden, dass ein Thema besonders aus seinem Kontext hervorsticht und deshalb stärker wahrgenommen wird als andere Themen.

Lemma (Plural: Lemmata): die Grundform eines Wortes, die alle grammatischen Formen des Wortes miteinschließt. Elektronische Sprachdaten werden automatisch lemmatisiert, damit alle Formen eines Wortes gefunden werden können und dem jeweiligen Lemma zugeschrieben werden können. Die Lemmatisierung der Daten ist ein gängiger Datenvorbereitungsvorgang in der Korpuslinguistik. Besonders im Falle flektierender Sprachen, zu denen die deutsche Sprache gehört, ist Lemmatisierung wichtig.

Als Doubletten werden im Beitrag formal und semantisch identische Einheiten eingestuft. Bei semantischer Identität und formaler (orthografischer, grammatischer) Ungleichheit werden Varianten separat berücksichtigt und aufgeführt. Vgl. Coronakrise: Corona-Krise.

Der Relevanzwert bewegt sich in einem Spektrum von λ = 1 (relevant) und λ = 0 (nicht relevant).

vgl.: [T7A-loc (2,7 %): Absage, Corona-Zahlen, Schutzmaske, Krankheit]; [T27A-loc (1,5 %): Pandemie-Lage, Pandemie, Corona-Regeln, Corona-Infektionen, Hygieneregel]; [T28A-loc (1,5 %): Quarantäne, Corona-Krise, Korona-Fälle, Fall, Welle]; [T41A-loc (1,2 %): Krise, Lockerung, Covid-19, Fall, Beschränkung].

vgl.: [T8A-nat (1,4 %): Coronavirus, Virus, Kampf, Krankheit, Ausbreitung, Mensch, Schuld, Medikament, Covid-19, Mediziner, Verlierer, Corona, Verbreitung, Corona-Pandemie, Infektion, China, Bundesgesundheitsminister, Nachbarland, Besserung].

Als affin werden Terme eingestuft, die eine formale, semantische oder formalsemantische Beziehung zum Thema Corona aufweisen. Aus der so verstandenen Affinität ergibt sich die Relevanzzuschreibung für das Thema Corona.

Vgl. Corona in Zahlen.de. https://www.corona-in-zahlen.de/weltweit/deutschland/. Zugegriffen im Juni 2021.

Für eine kurze Beschreibung des Tf-idf-Maßes (term frequency & inverse document frequency) siehe Qaiser und Ali (2018).

Angelov D (2020) Top2Vec: distributed representations of topics. https://www.researchgate.net/publication/343825670_Top2Vec_Distributed_Representations_of_Topics. Zugegriffen am 03.03.2021

Blei D, Ng A, Jordan M (2003) Latent Dirichlet Allocation. J Mach Learn Res 3:993–1022. https://dl.acm.org/doi/10.5555/944919.944937MATH

Bubenhofer N, Rothenhäusler K (2018) „Die Aussicht ist grandios!“ – Korpuslinguistische Analyse narrativer Muster in Bergtourenberichten. In: Eller-Wildfeuer N, Rössler P, Wildfeuer A (Hrsg) Alpindeutsch. Einfluss und Verwendung des Deutschen im Alpinen Raum. Edition Vulpes, Regensburg, S 39–60

Bubenhofer N, Rothenhäusler K, Affolter K, Pajovic D (2019) The linguistic construction of world: an example of visual analysis and methodological challenges. In: Scholz R (Hrsg) Quantifying approaches to discourse for social scientists. Springer, Cham, S 251–284CrossRef

Campello RJGB, Moulavi D, Sander J (2013) Density-based clustering based on hierarchical density estimates. In: Pei J, Tseng VS, Cao L, Motoda H, Xu G (Hrsg) BT – advances in knowledge discovery and data mining. 17th Pacific-Asia conference, PAKDD 2013, proceedings, part II. Springer Nature, Heidelberg, S 160–172. https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-642-37456-2

Devlin J, Chang M-W, Lee K, Toutanova K (2019) BERT: pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding. In: Devlin J, Chang M-W, Lee K, Toutanova K (Hrsg) Proceedings of the 2019 conference of the North American chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies, Bd 1. Association for Computational Linguistics, Minneaplois, S 4171–4186. https://www.aclweb.org/anthology/N19-1423/

Luhmann N (1985) Die Autopoiesis des Bewusstseins. Soziale Welt 36:402–446

Luhmann N (1999) Soziale Systeme. Suhrkamp, Frankfurt am Main

Noelle-Neumann E (1980) Die Schweigespirale – Öffentliche Meinung, unsere soziale Haut. Piper, München

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Walterscheid H, Matoshi V, Wiśniewiecka-Brückner K, Rothenhäusler K, Eckardt F (2021) LDA, BERT: comparison of method application under corona conditions. In: 12th international conference on Applied Human Factors and Ergonomics (AHEF 2021). Springer Nature, Heidelberg. Erscheint demnächst

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Title: Computerlinguistik: Eine Fallstudie zu Corona anhand der Analyse lokaler und bundesweiter Diskurse in ausgewählten Medien
Authors: Heike Walterscheid
Veton Matoshi
Katarzyna Wiśniewiecka-Brückner
Klaus Rothenhäusler
Frank Eckardt
Publisher: Springer Fachmedien Wiesbaden
Book: Corona und die anderen Wissenschaften
Print ISBN: 978-3-658-36902-6

Electronic ISBN: 978-3-658-36903-3

Copyright Year: 2022
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-658-36903-3_12

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