Für das DFG-Projekt „Schreibweisen der Gegenwart. Zeitreflexion und literarische Verfahren nach der Digitalisierung“ (2020-2022), das nach Wechselwirkungen von Zeitreflexion und literarischen Verfahren unter den Bedingungen der Digitalisierung fragt, haben wir im Februar 2020 ein Twitter-Korpus mit den Timelines von 117 öffentlichen Accounts erstellt, die sich in einem erweiterten Sinne der deutschsprachigen Literaturszene zurechnen lassen. Der Datenerhebung war eine teilnehmende Beobachtung über zwei Monate vorausgegangen, die neben der Identifizierung relevanter Accounts auch ergeben hat, dass eine starke Trennung Autor*innen/Literaturbetrieb nicht sinnvoll ist. Unter Nutzung der API über die Software rtweet (Kearney 2018) konnten den Beschränkungen der API entsprechend pro Account bis zu 3000 Tweets erhoben werden, das Korpus umfasst insgesamt 219.450 Tweets aus dem Zeitraum 2009–2020 im Umfang von 3.552.773 Wörtern. Für korpuslinguistische Untersuchungen wurden die Daten in einem XML-Format mit umfangreichen Metadaten aufbereitet, das über den Text hinaus auch interaktive Aspekte wie Reply-Strukturen (Hoppe et al. 2018) und Social Media-charakteristische Metadaten wie Anzahl der Likes und Retweets erfasst. Die Entscheidung für ein eigenes Datenmodell begründet sich durch die fehlenden Standards zur Encodierung von Social Media-Texten (etwa nach TEI), welche die für unsere Fragestellung relevante Interaktivität erfassen. Die Daten wurden mithilfe der auf Social Media-Daten trainierten Python-Module SoMaJo und SoMeWeTa (Proisl & Uhrig 2016; Proisl 2018) tokenisiert, nach Wortarten annotiert und lemmatisiert. Über die webbasierte Korpusanalyseplattform CQPweb (Hardie 2012), das äußerst flexible Abfragen der annotierten Daten und der Metadaten erlaubt, wird das Korpus den Projektbeteiligten zur Verfügung gestellt. Formulierungsmuster, semantische Profile, aber auch Interaktions- und Vernetzungsstrukturen können so computergestützt untersucht werden. Dafür können die in die Software implementierten korpuslinguistischen Methoden wie Keywords in Context, Kollokationsanalysen, Ngramm-Analysen, Distributionsanalysen und Keyword-Berechnungen genutzt werden. Darüber hinaus sind im Projekt auch andere digitale Textanalysemethoden wie etwa Topic Modeling zum Einsatz gekommen (Schöch 2017).