Die Texte beider Korpora werden mithilfedes Parsers MATE (Bohnet 2010), trainiert auf der Hamburger DependencyTreebank (Foth et al. 2014), mit Lemmata, Wortarten und syntaktischenDependenzen annotiert. Unter Kollokationen verstehen wir „acombination of two words that exhibit a tendency to occur near eachother in natural language“ (Evert 2008: 1214). Bei derOperationalisierung von „near each other“ können Kriterien an derTextoberfläche oder syntaktische Kriterien angesetzt werden: Für deneinfachen Ansatz ohne Annotationen betrachten wir Wörter in einemKontextfenster von +/- 3 Wörtern als benachbart, für den syntaktischenAnsatz Wörter mit einer direkten Dependenzrelation. In beiden Fällenwird mithilfe des Log-Likelihood-Ratios (LLR, Dunning 1993) berechnet,welche Kombinationen häufiger im Korpus vorkommen, als basierend aufden Einzelfrequenzen der Wörter zu erwarten wäre. Im Falle dersyntaktischen Kollokationen werden dafür die Einzelfrequenzen in derspezifischen syntaktischen Relation genutzt. Die Ergebnisse basierenauf den Lemmata und werden nach Schlüsselwörtern gefiltert, die fürdie jeweiligen Fragestellungen als bedeutsam ausgewählt wurden(<hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">T</hi>/<hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">telemed</hi> bzw. <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">E</hi>/<hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">entscheid</hi>). Das hierfür verwendete Analyseskript steht auf GitHub zur Verfügung.<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="1" target="ftn1" /> Für die Interpretation werden die Top 10 beider Listen verglichen und nach Bedarf weitere Einträge gesichtet.