<note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="footnote text" xml:id="ftn1" n="1"> Probleme mit Goldstandard-Annotation im Bereich des NLP werden in Kovář et al., 2016 diskutiert. </note><note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="footnote text" xml:id="ftn2" n="2"> Bei Andresen et al. werden als Kriterien „plausibility, consistency and formal correctness of the annotations“ genannt (Andresen et al. 2022), wobei allerdings offenbleibt, wie etwa die Konsistenz auf den Prüfstand gestellt oder wie Plausibilität definiert wird. </note><note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="footnote text" xml:id="ftn3" n="3"> Zu den Kriterien für die Korpuserstellung siehe Blessing et al., 2024. </note><note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="footnote text" xml:id="ftn4" n="4"> Das können beispielsweise Texte sein, in denen besonders viele Unzuverlässigkeitsannotationen vorkommen oder in denen sich die Annotator:innen besonders uneinig sind, das IAA also besonders niedrig ist. </note><note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="footnote text" xml:id="ftn5" n="5"> Im Kontext von CAUTION ist die Wahl auf die intuitiv und kollaborativ nutzbare Software MindMup gefallen ( <ref target="https://www.mindmup.com/mindmup-gold/">https://www.mindmup.com/mindmup-gold/</ref>, 22.07.2024). Es ließe sich aber mit anderer Software experimentieren, die durch mehr Codierungsoptionen weitere Analysen der Argumentationsdaten zulässt, etwa mit Argdown ( <ref target="https://argdown.org/">https://argdown.org/</ref>, 22.07.2024). </note><note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="footnote text" xml:id="ftn6" n="6"> Das Verhältnis zwischen ‚pauschalen‘ Aussagen über die Zuverlässigkeit von Erzählinstanzen einerseits und der textstellenbasierten Feststellung inkorrekter Aussagen andererseits ist nicht trivial. Eine plausible These wäre, dass Erzählinstanzen dann als (mimetisch) unzuverlässig bezeichnet werden, wenn ihre inkorrekten Aussagen einen Grenzwert erreichen, der sich aus Häufigkeit, Intensität und interpretatorischer Relevanz zusammensetzt (vgl. Jacke, 2020, 180–182). Dieser Zusammenhang wird in CAUTION ebenfalls untersucht, steht aber nicht im Fokus. </note><note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="footnote text" xml:id="ftn7" n="7"> Vorbild für die Arbeit mit Argumentbäumen im literaturwissenschaftlichen Bereich ist das Projekt ArguLit (vgl. Descher et al., 2023), in dem Argumentbäume allerdings zur Rekonstruktion von Argumentationen in literaturwissenschaftlichen Interpretationstexten genutzt wurden und nicht, wie hier, als heuristisches Werkzeug zur Explizierung und kollaborativen Verbesserung eigener Interpretationen und Annotationen. </note><note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="footnote text" xml:id="ftn8" n="8"> Als methodische Heranführung an die Erstellung eines Argumentbaums erstellen die Annotatorinnen (zumindest für den ersten analysierten Text) zunächst eine Liste relevanter Fragen über die fiktive Welt sowie mögliche Antworten. Im Anschluss wird ein knapper Text verfasst, der diese Fragen beantwortet und argumentativ stützt. In einem letzten Schritt wird dieser Text in einen Argumentbaum überführt. </note><note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="footnote text" xml:id="ftn9" n="9"> <hi style="font-size:10pt">Im Zusammenhang mit literaturwissenschaftlicher Argumentation sind Argumente oft nicht formal (deduktiv) schlüssig. Was als hinreichend argumentativ gestützt gilt, ist hier also ebenfalls Teil des diskursiven Aushandlungsprozesses.</hi> </note><note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="footnote text" xml:id="ftn10" n="10"> Zum Verfassungszeitpunkt dieses Abstracts läuft der Prozess der Überarbeitung der Annotationen noch – bis März 2025 werden aber für mehrere Texte alle Daten vorliegen, so dass im Vortrag auch die überarbeiteten mit den intuitiven Annotationen verglichen werden können. </note><note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="footnote text" xml:id="ftn11" n="11"> Siehe Fußnote 8. </note>