('urn:cts:dhd:2016.posters.076:','urn:cts:dhd:2016.posters.076:	edition	\nurn:cts:dhd:2016.posters.076:1	body	\nurn:cts:dhd:2016.posters.076:1.1	p	Das 2013 gestartete Projekt <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Die Schule von Salamanca. Eine digitale Quellensammlung und ein Wörterbuch ihrer juristisch-politischen Sprache</hi> umfasst eine Sammlung von über 100 Texten iberischer Theologen und Juristen des 16. und 17. Jahrhunderts zu politischen und rechtlichen Themen. Diese Sammlung wird ergänzt durch ein Handbuch, in dem neben biografischen Informationen zu den in der Edition vertretenen Autoren die Entwicklung zentraler Begriffe der europäischen Rechts- und politischen Ideengeschichte in diesem Diskussionszusammenhang erschlossen wird. Beide Teile werden vollumfänglich und frei online zugänglich sein; zu Beginn des Jahres 2016 werden die ersten Daten der Quellensammlung und des Wörterbuchs zur Verfügung gestellt. Dies sind insbesondere die TEI-XML Dateien der Volltexte der ersten Werke sowie die dazugehörigen Digitalisate. Parallel besorgen wir die Bereitstellung der Daten als Linked Open Data in Verbindung mit einem SPARQL-Endpoint.\nurn:cts:dhd:2016.posters.076:1.2	p	Zu Beginn des DHd-Vortrags wird das Projekt und seine Website kurz vorgestellt. Eine wichtige Facette besonders der künftigen Projektentwicklung sehen wir aber in der Einbindung unserer Daten in eine Linked Data Infrastruktur. Der Vortrag soll daher vor allem dafür genutzt werden, um einen Einblick in die Arbeitsschritte, Entscheidungen und Implementierungen zu geben, die in dieser Hinsicht erfolgt sind und noch ausstehen.\nurn:cts:dhd:2016.posters.076:1.3	p	1. Wie werden die TEI-Daten in einer Linked-Data-Umwelt angeboten: welche Elemente oder Attribute werden welchen Objekten und Prädikaten welcher Ontologien zugeordnet? Wie wird diese Zuordnung in Anschlag gebracht, um die Daten als semantische Daten anzubieten? Wie ist die zeitliche Dimension vieler biographischer Angaben abzubilden? Wie ist mit alternativen Werten, z. B. konkurrierenden Angaben zu Geburtsdaten, umzugehen? Gibt es Rückwirkungen auf unser „Kerngeschäft“, i. e. das TEI Schema und die Datenerfassung?\nurn:cts:dhd:2016.posters.076:1.4	p	Wir werden semantische Daten zu den Werken und zu den in der Edition vertretenen Autoren anbieten, dabei hauptsächlich auf die foaf-, bio-, relationship-, und SPAR-Ontologien zurückgreifen und die TEI Daten über den xtriples Webservice (xTriples 2015) in RDF umwandeln.\nurn:cts:dhd:2016.posters.076:1.5	p	2. Wie werden die Daten in unseren eigenen Diensten vernetzt genutzt, wie sollen sie zur externen Nachnutzung und Vernetzung angeboten werden: Welche Dienste und Ressourcen sollen – direkt oder indirekt – über das Projekt angeboten werden? <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" type=\"note\" target=\"n01\" n=\"1\">1</ref> Welche Möglichkeiten ergeben sich durch die Vernetzung unserer Daten mit denen anderer Anbieter, Forschungsfragen in neuer Weise zu bearbeiten? In welcher Form können oder sollen solche erweiterten Möglichkeiten auf der Projektsite öffentlich angeboten werden, wie verhält es sich mit Rechtemanagement und Qualitätssicherung in föderierten Abfragen/Daten? Welche anderen Datenanbieter sind interessante Kooperationspartner, welches sind die einschlägigen Normdatenbanken? <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" type=\"note\" target=\"n02\" n=\"2\">2</ref> Was sind die Erfahrungen mit den verfügbaren Schnittstellen dieser Anbieter?\nurn:cts:dhd:2016.posters.076:1.6	p	Wir werden sowohl auflösbare Entitäten URIs als auch einen SPARQL Endpoint anbieten. Föderierte Abfragen zur Bearbeitung spezieller Forschungsfragen werden im Vortrag vorgestellt. Auch für uns bislang noch ungelöste Probleme, die sich z. B. aus der heterogenen Struktur und Qualität der Daten ergeben, werden angesprochen.\nurn:cts:dhd:2016.posters.076:1.7	p	Über die infrastrukturelle Seite dieser Vernetzung hinaus gilt es hier die Benutzerperspektive nicht aus den Augen zu verlieren: Wie und wo sollen welche Art von Benutzern Vernetzungen und Abfragen selbständig definieren können? Weit mehr als eine Frage der technischen Möglichkeiten ist dies ein Problem der Widmung und des Einsatzes von Entwicklungsressourcen, denn sie betrifft die Entwicklung von Oberflächen, deren Nutzung weit über die Kernaufgaben der meisten Projekte hinausgeht. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" type=\"note\" target=\"n03\" n=\"3\">3</ref>\nurn:cts:dhd:2016.posters.076:1.8	p	3. Visualisierungsmöglichkeiten, aufsetzend auf verschiedene Services: Ein Problem bei der Gewinnung vieler Daten aus dem Semantic Web ist ihre Aufbereitung in einer Form, die den Anwendenden dazu befähigt, neue Entdeckungen zu machen, vielleicht sogar neue wissenschaftliche Erkenntnisse zu generieren. Je größer dabei die Quantität und die Heterogenität der Daten ist, desto anspruchsvoller wird die Aufgabe, eine gute Visualisierung zu erzeugen.\nurn:cts:dhd:2016.posters.076:1.9	p	Es gibt bereits verschiedene Open Source Programme, die sich als Visualisierungstools eignen und bei denen es sich lohnt, über einen Einsatz nachzudenken. Neben generischen Visualisierungs-Tools (z. B. NodeBox 2015, Sgvizler 2015, d3SPARQL 2015), <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Google Heatmaps</hi> (Heatmaps 2015) und Zeitverlaufsanzeigen (z. B. über Timeline 2015; HDAT 2015) etwa durch Abfragen von Koordinaten aus dem TGN, lohnt es auch, einen Blick auf <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">RelFinder</hi> (2015) zu werfen. RelFinder visualisiert die Beziehungen zwischen zwei Ressourcen und gibt auch den jeweiligen Inhalt der Ressource aus. Für alle diese Werkzeuge gilt es jedoch das mögliche Einsatzszenario sorgfältig zu entwerfen. Überlegungen und Kriterien für ein allgemeines Verfahren solcher Entwürfe sollen vorgestellt werden.\nurn:cts:dhd:2016.posters.076:1.10	p	Die Zukunftsperspektiven für die Bereiche Vernetzung und Visualisierung werden im Salamanca-Projekt stets mitbedacht, und so umreißt der Vortrag bereits erbrachte Leistungen und Implementierungen, getroffene Entscheidungen aber auch noch offene und zu erprobende Themen: Insbesondere in Punkt 1 gehen viele Aspekte schon im Frühjahr 2016 in „production use“, in Punkt 2 werden einige konzeptuelle Fragen angesprochen, die wir für uns noch nicht gelöst haben, in Punkt 3 werden wir beschreiben, wie wir von einem eher zufälligen Spiel mit verschiedensten technischen Möglichkeiten zu einem systematischen Prozess der Reflexion über aktuelle und neue Entwicklungsziele übergehen.\nurn:cts:dhd:2016.posters.076:2	back	\nurn:cts:dhd:2016.posters.076:2.1	Notes	<note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"n01\" n=\"1\">Z.B. Auflösung von Ressourcen-URLs, content negotiation, triple-store dump, Linked Data Fragments, SPARQL Endpoint usw.</note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"n02\" n=\"2\">Projekte: z. B. <hi rend=\"italic\">Scholasticon</hi> (Schmutz 2009) mit biographischen Informationen, die Sammlung <hi rend=\"italic\">Post-Reformation Digital Library </hi> <hi rend=\"italic\">Scholastica</hi> (PRDL 2013) mit Informationen zu Universitäten, Fakultäten und Lehrstühlen der Frühen Neuzeit oder <hi rend=\"italic\">Early Modern Letters Online</hi> (EMLO 2015) mit Daten zu frühneuzeitlichen Korrespondenzen. Normdatenbanken: z. B. <hi rend=\"italic\">Getty Thesaurus of Geographic Names</hi> (TGN 2015), <hi rend=\"italic\">Gemeinsame Normdatenbank</hi> der Deutschen Nationalbibliothek (GND 2015) oder der <hi rend=\"italic\">CERL Thesaurus</hi> (CERL 2015).</note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"n03\" n=\"3\"> Die Anwendung <hi rend=\"italic\">Linked Data Fragments Client</hi> (LDFC 2015) zeigt etwa Beispiele, wie sich Nutzende Ressource(n) und Abfragen zusammenklicken können. Eine graphische Oberfläche für (begrenzte) Abfragen ermöglicht einen effizienten Umgang mit Linked Open Data, ohne dafür die Abfragesyntax beherrschen zu müssen. Auch über <hi rend=\"italic\">LodLive</hi> (LodLive 2012) ließe sich ein entsprechendes Abfrage-Interface realisieren. </note>\nurn:cts:dhd:2016.posters.076:2.2	bibliogr	\nurn:cts:dhd:2016.posters.076:2.2.1	listBibl	\nurn:cts:dhd:2016.posters.076:2.2.1.1	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">CERL</hi> (2015): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">CERL Thesaurus</hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://thesaurus.cerl.org/\">http://thesaurus.cerl.org</ref> [letzter Zugriff 14. Oktober 2015 ].\nurn:cts:dhd:2016.posters.076:2.2.1.2	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">d3SPARQL</hi> (2015): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">d3sparql.js</hi> Utilities for visualizing SPARQL results with the D3 library <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://biohackathon.org/d3sparql/\">http://biohackathon.org/d3sparql/</ref> [letzter Zugriff 13. Oktober 2015 ].\nurn:cts:dhd:2016.posters.076:2.2.1.3	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">EMLO</hi> (2015): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Early Modern Letters Online</hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://emlo.bodleian.ox.ac.uk/\">http://emlo.bodleian.ox.ac.uk/</ref> [letzter Zugriff 14. Oktober 2015 ].\nurn:cts:dhd:2016.posters.076:2.2.1.4	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">GND</hi> (2015): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Gemeinsame Normdatei</hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.dnb.de/DE/Header/Hilfe/kataloghilfe.html#doc207526bodyText73\">http://www.dnb.de/DE/Header/Hilfe/kataloghilfe.html#doc207526bodyText73</ref> [letzter Zugriff 14. Oktober 2015 ].\nurn:cts:dhd:2016.posters.076:2.2.1.5	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">HDAT</hi> (2015): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Historical Dutch-Asiatic Shipping</hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://app.thebrownmap.nl/\">http://app.thebrownmap.nl/</ref> [letzter Zugriff 13. Oktober 2015 ].\nurn:cts:dhd:2016.posters.076:2.2.1.6	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Heatmaps</hi> (2015): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Google Maps Javascript API</hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://developers.google.com/maps/documentation/javascript/heatmaplayer\">https://developers.google.com/maps/documentation/javascript/heatmaplayer</ref> [letzter Zugriff 13. Oktober 2015 ].\nurn:cts:dhd:2016.posters.076:2.2.1.7	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">LDFC</hi> (2015): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Linked Data Fragments client</hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://client.linkeddatafragments.org/\">http://client.linkeddatafragments.org/</ref> [letzter Zugriff 13. Oktober 2015 ].\nurn:cts:dhd:2016.posters.076:2.2.1.8	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">LodLive</hi> (2012): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">LodLive</hi> Browsing the Web of Data <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://en.lodlive.it/\">http://en.lodlive.it/</ref> [letzter Zugriff 13. Oktober 2015 ].\nurn:cts:dhd:2016.posters.076:2.2.1.9	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">NodeBox</hi> (2015): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Meet NodeBox 3</hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.nodebox.net/node/\">https://www.nodebox.net/node/</ref> [letzter Zugriff 13. Oktober 2015].\nurn:cts:dhd:2016.posters.076:2.2.1.10	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">PRDL</hi> (2013): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Scholastica</hi> Early Modern Academies & Universities <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.prdl.org/schools.php\">http://www.prdl.org/schools.php</ref> [letzter Zugriff 14. Oktober 2015 ].\nurn:cts:dhd:2016.posters.076:2.2.1.11	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">RelFinder</hi> (2015): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">RelFinder</hi> Interactive Relationship Discovery in RDF Data <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.visualdataweb.org/relfinder.php\">http://www.visualdataweb.org/relfinder.php</ref> [letzter Zugriff 13. Oktober 2015 ].\nurn:cts:dhd:2016.posters.076:2.2.1.12	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Schmutz, Jacob </hi> (2009): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Scholasticon</hi> Ressources en ligne pour l\'étude de la scolastique moderne (1500-1800): auteurs, sources, institutions <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://scholasticon.ish-lyon.cnrs.fr/\">http://scholasticon.ish-lyon.cnrs.fr</ref> [letzter Zugriff 14. Oktober 2015 ].\nurn:cts:dhd:2016.posters.076:2.2.1.13	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Sgvizler</hi> (2015): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Sgvizler</hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://dev.data2000.no/sgvizler/\">http://dev.data2000.no/sgvizler/</ref> [letzter Zugriff 13. Oktober 2015].\nurn:cts:dhd:2016.posters.076:2.2.1.14	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">TGN</hi> (2015): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">The Getty Thesaurus of Geographic Names</hi> (TGN) <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://vocab.getty.edu/\">http://vocab.getty.edu/</ref> [letzter Zugriff 13. Oktober 2015 ].\nurn:cts:dhd:2016.posters.076:2.2.1.15	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Timeline</hi> (2015): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Leaflet.timeline</hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://github.com/skeate/Leaflet.timeline\">https://github.com/skeate/Leaflet.timeline</ref> [letzter Zugriff 13. Oktober 2015].\nurn:cts:dhd:2016.posters.076:2.2.1.16	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">xTriples</hi> (2015): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Xtriples</hi> A generic webservice to extract RDF statements from XML resources <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://xtriples.spatialhumanities.de/index.html\">http://xtriples.spatialhumanities.de/index.html</ref> [letzter Zugriff 13. Oktober 2015 ].','urn:cts:dhd:2016.posters.076:	edition	\nurn:cts:dhd:2016.posters.076:1	body	\nurn:cts:dhd:2016.posters.076:1.1	p	das 2013 gestartete projekt <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">die schule von salamanca. eine digitale quellensammlung und ein wörterbuch ihrer juristisch-politischen sprache</hi> umfasst eine sammlung von über 100 texten iberischer theologen und juristen des 16. und 17. jahrhunderts zu politischen und rechtlichen themen. diese sammlung wird ergänzt durch ein handbuch, in dem neben biografischen informationen zu den in der edition vertretenen autoren die entwicklung zentraler begriffe der europäischen rechts- und politischen ideengeschichte in diesem diskussionszusammenhang erschlossen wird. beide teile werden vollumfänglich und frei online zugänglich sein; zu beginn des jahres 2016 werden die ersten daten der quellensammlung und des wörterbuchs zur verfügung gestellt. dies sind insbesondere die tei-xml dateien der volltexte der ersten werke sowie die dazugehörigen digitalisate. parallel besorgen wir die bereitstellung der daten als linked open data in verbindung mit einem sparql-endpoint.\nurn:cts:dhd:2016.posters.076:1.2	p	zu beginn des dhd-vortrags wird das projekt und seine website kurz vorgestellt. eine wichtige facette besonders der künftigen projektentwicklung sehen wir aber in der einbindung unserer daten in eine linked data infrastruktur. der vortrag soll daher vor allem dafür genutzt werden, um einen einblick in die arbeitsschritte, entscheidungen und implementierungen zu geben, die in dieser hinsicht erfolgt sind und noch ausstehen.\nurn:cts:dhd:2016.posters.076:1.3	p	1. wie werden die tei-daten in einer linked-data-umwelt angeboten: welche elemente oder attribute werden welchen objekten und prädikaten welcher ontologien zugeordnet? wie wird diese zuordnung in anschlag gebracht, um die daten als semantische daten anzubieten? wie ist die zeitliche dimension vieler biographischer angaben abzubilden? wie ist mit alternativen werten, z. b. konkurrierenden angaben zu geburtsdaten, umzugehen? gibt es rückwirkungen auf unser „kerngeschäft“, i. e. das tei schema und die datenerfassung?\nurn:cts:dhd:2016.posters.076:1.4	p	wir werden semantische daten zu den werken und zu den in der edition vertretenen autoren anbieten, dabei hauptsächlich auf die foaf-, bio-, relationship-, und spar-ontologien zurückgreifen und die tei daten über den xtriples webservice (xtriples 2015) in rdf umwandeln.\nurn:cts:dhd:2016.posters.076:1.5	p	2. wie werden die daten in unseren eigenen diensten vernetzt genutzt, wie sollen sie zur externen nachnutzung und vernetzung angeboten werden: welche dienste und ressourcen sollen – direkt oder indirekt – über das projekt angeboten werden? <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" type=\"note\" target=\"n01\" n=\"1\">1</ref> welche möglichkeiten ergeben sich durch die vernetzung unserer daten mit denen anderer anbieter, forschungsfragen in neuer weise zu bearbeiten? in welcher form können oder sollen solche erweiterten möglichkeiten auf der projektsite öffentlich angeboten werden, wie verhält es sich mit rechtemanagement und qualitätssicherung in föderierten abfragen/daten? welche anderen datenanbieter sind interessante kooperationspartner, welches sind die einschlägigen normdatenbanken? <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" type=\"note\" target=\"n02\" n=\"2\">2</ref> was sind die erfahrungen mit den verfügbaren schnittstellen dieser anbieter?\nurn:cts:dhd:2016.posters.076:1.6	p	wir werden sowohl auflösbare entitäten uris als auch einen sparql endpoint anbieten. föderierte abfragen zur bearbeitung spezieller forschungsfragen werden im vortrag vorgestellt. auch für uns bislang noch ungelöste probleme, die sich z. b. aus der heterogenen struktur und qualität der daten ergeben, werden angesprochen.\nurn:cts:dhd:2016.posters.076:1.7	p	Über die infrastrukturelle seite dieser vernetzung hinaus gilt es hier die benutzerperspektive nicht aus den augen zu verlieren: wie und wo sollen welche art von benutzern vernetzungen und abfragen selbständig definieren können? weit mehr als eine frage der technischen möglichkeiten ist dies ein problem der widmung und des einsatzes von entwicklungsressourcen, denn sie betrifft die entwicklung von oberflächen, deren nutzung weit über die kernaufgaben der meisten projekte hinausgeht. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" type=\"note\" target=\"n03\" n=\"3\">3</ref>\nurn:cts:dhd:2016.posters.076:1.8	p	3. visualisierungsmöglichkeiten, aufsetzend auf verschiedene services: ein problem bei der gewinnung vieler daten aus dem semantic web ist ihre aufbereitung in einer form, die den anwendenden dazu befähigt, neue entdeckungen zu machen, vielleicht sogar neue wissenschaftliche erkenntnisse zu generieren. je größer dabei die quantität und die heterogenität der daten ist, desto anspruchsvoller wird die aufgabe, eine gute visualisierung zu erzeugen.\nurn:cts:dhd:2016.posters.076:1.9	p	es gibt bereits verschiedene open source programme, die sich als visualisierungstools eignen und bei denen es sich lohnt, über einen einsatz nachzudenken. neben generischen visualisierungs-tools (z. b. nodebox 2015, sgvizler 2015, d3sparql 2015), <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">google heatmaps</hi> (heatmaps 2015) und zeitverlaufsanzeigen (z. b. über timeline 2015; hdat 2015) etwa durch abfragen von koordinaten aus dem tgn, lohnt es auch, einen blick auf <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">relfinder</hi> (2015) zu werfen. relfinder visualisiert die beziehungen zwischen zwei ressourcen und gibt auch den jeweiligen inhalt der ressource aus. für alle diese werkzeuge gilt es jedoch das mögliche einsatzszenario sorgfältig zu entwerfen. Überlegungen und kriterien für ein allgemeines verfahren solcher entwürfe sollen vorgestellt werden.\nurn:cts:dhd:2016.posters.076:1.10	p	die zukunftsperspektiven für die bereiche vernetzung und visualisierung werden im salamanca-projekt stets mitbedacht, und so umreißt der vortrag bereits erbrachte leistungen und implementierungen, getroffene entscheidungen aber auch noch offene und zu erprobende themen: insbesondere in punkt 1 gehen viele aspekte schon im frühjahr 2016 in „production use“, in punkt 2 werden einige konzeptuelle fragen angesprochen, die wir für uns noch nicht gelöst haben, in punkt 3 werden wir beschreiben, wie wir von einem eher zufälligen spiel mit verschiedensten technischen möglichkeiten zu einem systematischen prozess der reflexion über aktuelle und neue entwicklungsziele übergehen.\nurn:cts:dhd:2016.posters.076:2	back	\nurn:cts:dhd:2016.posters.076:2.1	Notes	<note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"n01\" n=\"1\">z.b. auflösung von ressourcen-urls, content negotiation, triple-store dump, linked data fragments, sparql endpoint usw.</note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"n02\" n=\"2\">projekte: z. b. <hi rend=\"italic\">scholasticon</hi> (schmutz 2009) mit biographischen informationen, die sammlung <hi rend=\"italic\">post-reformation digital library </hi> <hi rend=\"italic\">scholastica</hi> (prdl 2013) mit informationen zu universitäten, fakultäten und lehrstühlen der frühen neuzeit oder <hi rend=\"italic\">early modern letters online</hi> (emlo 2015) mit daten zu frühneuzeitlichen korrespondenzen. normdatenbanken: z. b. <hi rend=\"italic\">getty thesaurus of geographic names</hi> (tgn 2015), <hi rend=\"italic\">gemeinsame normdatenbank</hi> der deutschen nationalbibliothek (gnd 2015) oder der <hi rend=\"italic\">cerl thesaurus</hi> (cerl 2015).</note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"n03\" n=\"3\"> die anwendung <hi rend=\"italic\">linked data fragments client</hi> (ldfc 2015) zeigt etwa beispiele, wie sich nutzende ressource(n) und abfragen zusammenklicken können. eine graphische oberfläche für (begrenzte) abfragen ermöglicht einen effizienten umgang mit linked open data, ohne dafür die abfragesyntax beherrschen zu müssen. auch über <hi rend=\"italic\">lodlive</hi> (lodlive 2012) ließe sich ein entsprechendes abfrage-interface realisieren. </note>\nurn:cts:dhd:2016.posters.076:2.2	bibliogr	\nurn:cts:dhd:2016.posters.076:2.2.1	listBibl	\nurn:cts:dhd:2016.posters.076:2.2.1.1	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">cerl</hi> (2015): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">cerl thesaurus</hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://thesaurus.cerl.org/\">http://thesaurus.cerl.org</ref> [letzter zugriff 14. oktober 2015 ].\nurn:cts:dhd:2016.posters.076:2.2.1.2	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">d3sparql</hi> (2015): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">d3sparql.js</hi> utilities for visualizing sparql results with the d3 library <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://biohackathon.org/d3sparql/\">http://biohackathon.org/d3sparql/</ref> [letzter zugriff 13. oktober 2015 ].\nurn:cts:dhd:2016.posters.076:2.2.1.3	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">emlo</hi> (2015): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">early modern letters online</hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://emlo.bodleian.ox.ac.uk/\">http://emlo.bodleian.ox.ac.uk/</ref> [letzter zugriff 14. oktober 2015 ].\nurn:cts:dhd:2016.posters.076:2.2.1.4	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">gnd</hi> (2015): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">gemeinsame normdatei</hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.dnb.de/de/header/hilfe/kataloghilfe.html#doc207526bodytext73\">http://www.dnb.de/de/header/hilfe/kataloghilfe.html#doc207526bodytext73</ref> [letzter zugriff 14. oktober 2015 ].\nurn:cts:dhd:2016.posters.076:2.2.1.5	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">hdat</hi> (2015): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">historical dutch-asiatic shipping</hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://app.thebrownmap.nl/\">http://app.thebrownmap.nl/</ref> [letzter zugriff 13. oktober 2015 ].\nurn:cts:dhd:2016.posters.076:2.2.1.6	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">heatmaps</hi> (2015): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">google maps javascript api</hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://developers.google.com/maps/documentation/javascript/heatmaplayer\">https://developers.google.com/maps/documentation/javascript/heatmaplayer</ref> [letzter zugriff 13. oktober 2015 ].\nurn:cts:dhd:2016.posters.076:2.2.1.7	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">ldfc</hi> (2015): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">linked data fragments client</hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://client.linkeddatafragments.org/\">http://client.linkeddatafragments.org/</ref> [letzter zugriff 13. oktober 2015 ].\nurn:cts:dhd:2016.posters.076:2.2.1.8	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">lodlive</hi> (2012): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">lodlive</hi> browsing the web of data <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://en.lodlive.it/\">http://en.lodlive.it/</ref> [letzter zugriff 13. oktober 2015 ].\nurn:cts:dhd:2016.posters.076:2.2.1.9	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">nodebox</hi> (2015): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">meet nodebox 3</hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.nodebox.net/node/\">https://www.nodebox.net/node/</ref> [letzter zugriff 13. oktober 2015].\nurn:cts:dhd:2016.posters.076:2.2.1.10	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">prdl</hi> (2013): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">scholastica</hi> early modern academies & universities <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.prdl.org/schools.php\">http://www.prdl.org/schools.php</ref> [letzter zugriff 14. oktober 2015 ].\nurn:cts:dhd:2016.posters.076:2.2.1.11	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">relfinder</hi> (2015): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">relfinder</hi> interactive relationship discovery in rdf data <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.visualdataweb.org/relfinder.php\">http://www.visualdataweb.org/relfinder.php</ref> [letzter zugriff 13. oktober 2015 ].\nurn:cts:dhd:2016.posters.076:2.2.1.12	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">schmutz, jacob </hi> (2009): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">scholasticon</hi> ressources en ligne pour l\'étude de la scolastique moderne (1500-1800): auteurs, sources, institutions <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://scholasticon.ish-lyon.cnrs.fr/\">http://scholasticon.ish-lyon.cnrs.fr</ref> [letzter zugriff 14. oktober 2015 ].\nurn:cts:dhd:2016.posters.076:2.2.1.13	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">sgvizler</hi> (2015): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">sgvizler</hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://dev.data2000.no/sgvizler/\">http://dev.data2000.no/sgvizler/</ref> [letzter zugriff 13. oktober 2015].\nurn:cts:dhd:2016.posters.076:2.2.1.14	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">tgn</hi> (2015): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">the getty thesaurus of geographic names</hi> (tgn) <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://vocab.getty.edu/\">http://vocab.getty.edu/</ref> [letzter zugriff 13. oktober 2015 ].\nurn:cts:dhd:2016.posters.076:2.2.1.15	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">timeline</hi> (2015): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">leaflet.timeline</hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://github.com/skeate/leaflet.timeline\">https://github.com/skeate/leaflet.timeline</ref> [letzter zugriff 13. oktober 2015].\nurn:cts:dhd:2016.posters.076:2.2.1.16	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">xtriples</hi> (2015): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">xtriples</hi> a generic webservice to extract rdf statements from xml resources <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://xtriples.spatialhumanities.de/index.html\">http://xtriples.spatialhumanities.de/index.html</ref> [letzter zugriff 13. oktober 2015 ].'),('urn:cts:dhd:2016.posters.077:','urn:cts:dhd:2016.posters.077:	edition	\nurn:cts:dhd:2016.posters.077:1	body	\nurn:cts:dhd:2016.posters.077:1.1	div1	\nurn:cts:dhd:2016.posters.077:1.1.1	p	In diesem Beitrag stellen wir erste Einsichten aus einer quantitativen Analyse von Dramen vor, sowie unsere Konzeption für eine darauf aufbauende interaktive Werkbank, die einen Anstoß für eine Diskussion zur Tool-Unterstützung quantitativer Dramenanalyse geben soll. Die Werkbank unterstützt interessierte Forscherinnen und Forscher beim Einlesen von Dramen aus TEI-basierten Quellen und befindet sich noch in Entwicklung <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" type=\"note\" target=\"n01\" n=\"1\">1</ref>. Neben den in Dramen schon explizit kodierten strukturellen Informationen (Wer spricht was?) stellt die Werkbank insbesondere Möglichkeiten zur Verfügung mit Werkzeugen zur maschinellen Sprachverarbeitung auch den Inhalt der Figurenrede zu analysieren. Inspektions- und Aggregationswerkzeuge und -sichten erlauben auch die Analyse größerer Korpora.\nurn:cts:dhd:2016.posters.077:1.1.2	p	Um die Anwendungsgebiete der Werkbank aufzuzeigen, skizzieren wir – anhand einer <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Pilotstudie</hi> zur Analyse des Verhältnisses von dramatischer Figur zur dramatischen Handlung – den Problemhorizont quantitativer Literaturwissenschaft. Dabei interessieren uns insbesondere diese Fragen: Gibt es einen Zusammenhang zwischen angenommenen prototypischen Rollen (Protagonist, Intrigant, König usw.) und Länge bzw. Häufigkeit der Redebeiträge oder der Referenz auf die Figur? Wird über bestimmte Figuren(-rollen) auf bestimmte Arten gesprochen (abwertend / aufwertend, ...)? Gibt es Figuren(-rollen)konstellationen, die häufig kookurrieren, und zwar in Bezug auf ihren eigenen Rede- und Bühnenbeitrag als auch im Bezug auf die Referenzen auf die Figuren?\nurn:cts:dhd:2016.posters.077:1.2	div1	\nurn:cts:dhd:2016.posters.077:1.2.1	p	Dramentexte unterscheiden sich insbesondere durch zwei zusammenhängende Eigenschaften von Prosatexten: a) Dramatische Texte sind im Gegensatz zu vielen anderen Textsorten auf allen Ebenen (Akt- bis Redefolge) ausgesprochen gut strukturiert und ermöglichen somit eine verhältnismäßig unaufwändige Datenerhebung. Die Kehrseite der guten Strukturiertheit ist dass dramatische Texte damit nicht dem Prototyp eines Textes entsprechen, wie er von vielen Werkzeugen zur Sprachverarbeitung angenommen wird. Die maschinelle Sprachverarbeitung auf dramatischen Texten ist damit nicht durch existierende Werkzeuge „out of the box“ zu leisten. b) Die dramatischen Figuren sprechen <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">unvermittelt</hi>. Unterscheidungen zwischen Erzähler- und Figurenrede und -denken spielen in Dramen keine Rolle. Während Ansätze der Stilometrie, das Figurensignal vom Erzähler- und jenes wiederum vom Gattungssignal zu trennen (Jannidis 2014), noch in den Kinderschuhen stecken, muss sich die (teil-)automatische quantitative Dramenanalyse diesen interpretativen Problemen nicht stellen. Sie hat vor allem <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">technisch</hi>- <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">methodische</hi> Probleme zu lösen: a) Erfassung und Einlesen der Daten und b) (teil-)automatische Textanalyse in Dramen. Zu letzterem gehört auch der adäquate Einsatz von interpretierbaren Maßen und transparenten Verfahren sowie visuellen Repräsentationen von Ergebnissen.\nurn:cts:dhd:2016.posters.077:1.3	div1	\nurn:cts:dhd:2016.posters.077:1.3.1	p	Eine automatisierte Erfassung der Oberflächenstruktur inklusiver aller relevanten Metadaten dramatischer Texte ist die Grundvoraussatzung einer quantitativen Textanalyse im oben genannten Sinne. TEI / XML ist als Standard etabliert, um Texte und Korpora möglichst genau entsprechend der/einer gedruckten Edition digital zu kodieren (cf. TextGrid; DTA). Insbesondere erlaubt TEI auch die Kodierung von Seitenzahlen, Formatierungen, Zeilenumbrüchen, Kopf- und Fußzeilen und vieles mehr, was über den reinen Textinhalt hinausgeht.\nurn:cts:dhd:2016.posters.077:1.3.2	p	Wie Trilcke et al. (2015) auch schon festgestellt haben, ist die Extraktion der inhaltlichen Textstruktur aus den TEI-Daten keineswegs trivial. Für Netzwerkanalyse ist die eindeutige Identifizierung von Figuren besonders relevant, für eine (maschinelle, computergestützte) Analyse des Inhaltes und der Häufigkeit der Figurenrede kommen o.g. Formatierungsmarkierungen noch als Herausforderung hinzu. In unserer Werkbank bieten wir einen Plausibilitätscheck an, der es erlaubt, Fehler im Importprozess (die sowohl durch Fehlannahmen im Importmodul als auch durch Fehlkodierungen in den Quelldaten verursacht werden können) direkt zu erkennen und zu beheben. Einmal identifizierte und behobene Fehler fließen in die Quelldaten zurück.\nurn:cts:dhd:2016.posters.077:1.4	div1	\nurn:cts:dhd:2016.posters.077:1.4.1	p	In den bereits existierenden Arbeiten zur Stilometrie auf Dramen werden komplette Dramen verglichen (z. B. durch Vorverarbeitung mit DIGIVOY). Ein differenzierter Vergleich, bei dem einzelne Figuren oder Gruppen von Figuren betrachtet werden, ist so noch nicht möglich gewesen.\nurn:cts:dhd:2016.posters.077:1.4.2	p	Andere Projekte gehen genau den gegenteiligen Weg und verwerfen alle Dialoginhalte und beziehen ihre Netzwerkanalyse nur auf die Interaktion der jeweils in der Szene aktiven Figuren (cf. Trilcke et al.). Uns ist kein verfügbares System bekannt, das diese Lücke schließt und eine inhaltliche Analyse erlaubt, die sowohl die Interaktion der aktiven Figuren als auch deren Redeinhalt einbezieht.\nurn:cts:dhd:2016.posters.077:1.4.3	p	In unserer Werkbank erfolgt die Textanalyse mit computerlinguistischen Werkzeugen, welche durch die CLARIN-D Infrastruktur (Mahlow et al. 2014) bereitgestellt werden. Der Aufbau von Dramen erfordert eine spezielle Herangehensweise bei der Textanalyse, da die in der Computerlinguistik oft getroffene Annahme, dass Texte aus vollständigen und grammatikalisch wohlgeformten Sätzen bestehen, in Dramen nicht zutrifft (wie auch in Texten aus sozialen Medien oder in gesprochener Sprache). Daneben weisen Dramen die oben genannte spezifische Struktur auf, die eine adäquate Vorverarbeitung bedingt. Um eine Verarbeitung mit einer nicht modifizierten CL-Verarbeitungskette zu ermöglichen, wird das Drama vorher in passende Textsegmente zerlegt. Segmente, die zu einem Dialog gehören müssen nach der Verarbeitung wieder der jeweiligen Figur zugeordnet werden. Im Kontext der Figurenanalyse sind insbesondere Eigennamenerkennung und Koreferenzresolution von Interesse. Wenn man den stilometrischen Blick weitet und auch syntaktische Konstruktionen (verwendet eine Figur mehr oder weniger komplexe Satzstruktur?) untersuchen möchte, sind auch andere linguistische Verarbeitungsschritte möglich.\nurn:cts:dhd:2016.posters.077:1.4.4	p	Die Ergebnisse dieser Verarbeitung werden nicht fehlerfrei sein, deswegen bietet die Werkbank Möglichkeiten, die Ergebnisse zu korrigieren. Insbesondere die Zusammenführung von unterschiedlich genannten oder geschriebenen (z. B. „Emilia“ vs. „Emilie“ oder „die Soldaten“ vs. „erster Soldat“) Figuren ist nicht trivial und teilweise nur durch zusätzliches Weltwissen realisierbar. Damit dieser Schritt vereinfacht wird kommt hier ein halb-automatischer Figurenabgleich zum Einsatz. Das überarbeitete und manuell geprüfte Drama kann in einem TEI-konformen Format exportiert werden, damit die so kuratierte Ressource wieder der Community zur Verfügung gestellt werden kann. Linguistische Annotationen, die in TEI nicht direkt repräsentiert werden können, werden in einem geeigneten stand-off-Format exportiert.\nurn:cts:dhd:2016.posters.077:1.4.5	div2	\nurn:cts:dhd:2016.posters.077:1.4.5.1	p	In einer Pilotstudie haben wir anhand eines einzelnen Dramas exploriert, wie der Zusammenhang von (der zentralen) Dramenfigur zur dramatischen Handlung automatisiert sichtbar gemacht werden kann. Die (zentrale) Stellung im Figurennetzwerk wird dabei nicht (wie in der aktuellen Forschung gängig; vgl. Moretti 2011) lediglich durch häufige Präsenz oder Interaktion auf der Bühne repräsentiert, sondern durch differenziertere Analysen der Figurenaktivität. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Wie häufig</hi> eine Figur spricht, <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">wie viel</hi> sie spricht und <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">wie häufig über sie</hi> gesprochen wird, sind dabei die Kerndaten der quantitativen Analyse, auf der weiter vorzustellende Analysen beruhen. Eine manuelle Datenerfassung übersteigt jedoch selbst bei einzelnen Dramen schnell den vom Menschen leistbaren Zeiteinsatz (wie die in Abbildung 1 manuell erstellte Erfassung der Redeteile in <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Emilia Galotti</hi> zeigt):\nurn:cts:dhd:2016.posters.077:1.4.5.2	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Abb. 1</hi>: „ <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Token von x</hi>“ = Gesamthäufigkeit der Nennung jeder einzelnen Namensvariante. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Figurennennung</hi> = Nennung der Namensvarianten in der Rede anderer Figuren. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Redehäufigkeit</hi> = Wie oft spricht eine Figur. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Gesamtzahl der Wörter…</hi> = Redelänge in Wörtern. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">(Aktivitäts)Quotient</hi> = Summe der Redehäufigkeit geteilt durch die Summe der Figurennennung: X &gt; 1 = Aktiv (Redet häufiger als über sie geredet wird); X &lt; 1 = Passiv.\nurn:cts:dhd:2016.posters.077:1.5	div1	\nurn:cts:dhd:2016.posters.077:1.5.1	p	Die Kombination von in Dramen vorhandenen strukturellen Informationen und durch automatische Verarbeitung ermittelte inhaltlich-semantische Information erlaubt neue, feinkörnige Analysen von Dramen. Die im Folgenden genannten sollen durch die Werkbank unterstützt werden, entweder durch Integration existierender oder durch Entwicklung neuer Tools.\nurn:cts:dhd:2016.posters.077:1.5.2	div2	\nurn:cts:dhd:2016.posters.077:1.5.2.1	p	Möglich ist eine automatische Auswertung der Figurenreden nach inhaltlichen Kriterien. Ohne Vorwissen bereitstellen zu müssen, lassen sich wichtige Begriffe, durch deren Verwendung sich eine Figur von anderen unterscheidet, mit Verfahren wie TF*IDF ermitteln und z. B. als Tabelle oder als Wortwolke darstellen. Komplexere Verfahren wie topic modeling (Blei et al. 2003) oder Wortfeldanalysen können natürlich auch auf den Redeinhalt einer Person (ggf. auf Akte / Szenen o. ä. eingeschränkt) angewendet werden, erfordern aber zumindest die Einstellung von Parametern (z. B. Anzahl der topics im topic modelling) oder das Spezifizieren von Wortfeldern. Automatische Methoden zur Erweiterung von Wortfeldern (angelehnt an z. B. Query Expansion, vgl. Manning et al. 2008) können diesen Prozess unterstützen und sollen im Rahmen der Werkbank erprobt und integriert werden. Abbildung 2 zeigt eine visuelle Auswertung dieser Analyse.\nurn:cts:dhd:2016.posters.077:1.5.2.2	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Abb. 2</hi>: Strukturelle und inhaltliche Analyse von Schillers Johanna von Orleans. Unten: Figurenaktivität. Oben: Prominenz ausgewählter semantischer Räume in der Figurenrede (Frankreich, Gott, Militär).\nurn:cts:dhd:2016.posters.077:1.5.2.3	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Abb. 3</hi>: Anhand der Häufigkeit der Figurennennung („Emilia“ vs. „Tochter“) kann der (bisher kaum erforschte) Diskursverlauf im Sinne einer Unterscheidung in private und öffentliche Konversation sehr gut nachvollzogen werden.\nurn:cts:dhd:2016.posters.077:1.5.3	div2	\nurn:cts:dhd:2016.posters.077:1.5.3.1	p	Stilometrische Analysen werden durch eine Schnittstelle ermöglicht, durch die man Figurenrede als Datenstrukturen in R abrufen und dann nach diversen Kriterien untersuchen kann, etwa mit Hilfe von stylo (Eder et al. 2013). Es ließe sich z. B. untersuchen, ob Könige bei Schiller anders sprechen als bei Lessing, oder ob Bürgerfiguren in einem bestimmten Dramenkorpus anders sprechen als Adelsfiguren:\nurn:cts:dhd:2016.posters.077:1.5.3.2	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Abb. 4</hi>: Figurenreden, extrahiert aus 34 Dramen; nach Standeszugehörigkeit benannt.\nurn:cts:dhd:2016.posters.077:1.5.4	div2	\nurn:cts:dhd:2016.posters.077:1.5.4.1	p	Durch Methoden aus der Sentiment-Analyse (die zur automatisierten Analyse von Produktreviews eingesetzt wird) ließe sich z. B. analysieren, wie und ob bestimmte Figuren über andere sprechen. Neben positiv / negativ wären auch feinere, dramenspezifische Unterscheidungen denkbar (Feigling, Hahnrei, ...).\nurn:cts:dhd:2016.posters.077:1.5.5	div2	\nurn:cts:dhd:2016.posters.077:1.5.5.1	p	Die Kombination dieser Techniken mit Netzwerkanalyseverfahren würde es erlauben, im Netzwerk auch Entitäten darzustellen über die geredet wird, ohne dass sie direkt im Drama vorkommen (z. B. Gott), Kanten zwischen Knoten können dann (z. B. durch Farben) auch inhaltliche, relationale Informationen kodieren (X spricht viel / positiv über Y).\nurn:cts:dhd:2016.posters.077:1.5.5.2	p	Eine Netzwerkdarstellung, in der die Position der Figuren nicht mehr zufällig (oder durch Layout-Algorithmen gesteuert) ist ist ebenfalls denkbar (Abbildung 4). Dabei werden prototypischen Figurenrollen feste Positionen in einem Raster zugewiesen, so dass große Mengen an Netzwerken schnell und direkt verglichen werden können.\nurn:cts:dhd:2016.posters.077:2	back	\nurn:cts:dhd:2016.posters.077:2.1	Notes	<note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"n01\" n=\"1\"> http://www.ims.uni-stuttgart.de/short/dramen</note>\nurn:cts:dhd:2016.posters.077:2.2	bibliogr	\nurn:cts:dhd:2016.posters.077:2.2.1	listBibl	\nurn:cts:dhd:2016.posters.077:2.2.1.1	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Blei, David / Ng, Andrew Y. / Jordan, Michael I.</hi> (2003): „Latent Dirichlet Allocation“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Journal of Machine Learning Research</hi> 3: 993–1022.\nurn:cts:dhd:2016.posters.077:2.2.1.2	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Eder, Maciej / Kestemont, Mike / Rybicki, Jan</hi> (2013): „Stylometry with R: a suite of tools“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Digital Humanities 2013 Conference Abstracts</hi> 487-89.\nurn:cts:dhd:2016.posters.077:2.2.1.3	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Jannidis, Fotis</hi> (2014): „Der Autor ganz nah. Autorstil in Stilistik und Stilometrie“, in: Schaffrick, Matthias / Marcus Willand (eds.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Theorien und Praktiken der Autorschaft</hi>. Berlin: De Gruyter 169-195.\nurn:cts:dhd:2016.posters.077:2.2.1.4	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Mahlow, Cerstin / Eckart, Kerstin / Stegmann, Jens / Blessing, Andre / Thiele, Gregor / Gärtner, Markus / Kuhn, Jonas</hi> (2014): „Resources, Tools, and Applications at the CLARIN Center Stuttgart“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Akten der 12. Konferenz zur Verarbeitung natürlicher Sprache (KONVENS 2014)</hi> 11-21.\nurn:cts:dhd:2016.posters.077:2.2.1.5	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Moretti, Franco</hi> (2011): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Network Theory, Plot Analysis</hi>. LiteraryLab Pamphlet 2: <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://litlab.stanford.edu/LiteraryLabPamphlet2.pdf\">http://litlab.stanford.edu/LiteraryLabPamphlet2.pdf</ref> [letzter Zugriff 20. August 2014].\nurn:cts:dhd:2016.posters.077:2.2.1.6	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Manning, Christopher D / Raghavan, Prabhakar / Schütze, Hinrich</hi> (2008): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Introduction to Information Retrieval</hi>. Cambridge: Cambridge University Press.\nurn:cts:dhd:2016.posters.077:2.2.1.7	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Trilcke, Peer / Fischer, Frank / Kampkaspar, Dario</hi> (2015): „Digital Network Analysis of Dramatic“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Digital Humanities 2015 Conference Abstracts</hi>: <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://dh2015.org/abstracts/xml/FISCHER_Frank_Digital_Network_Analysis_of_Dramati/FISCHER_Frank_Digital_Network_Analysis_of_Dramatic_Text.xml\">http://dh2015.org/abstracts/xml/FISCHER_Frank_Digital_Network_Analysis_of_ Dramati/FISCHER_Frank_Digital_Network_ Analysis_of_Dramatic _Text.xml</ref> [letzter Zugriff 16. Februar 2016].','urn:cts:dhd:2016.posters.077:	edition	\nurn:cts:dhd:2016.posters.077:1	body	\nurn:cts:dhd:2016.posters.077:1.1	div1	\nurn:cts:dhd:2016.posters.077:1.1.1	p	in diesem beitrag stellen wir erste einsichten aus einer quantitativen analyse von dramen vor, sowie unsere konzeption für eine darauf aufbauende interaktive werkbank, die einen anstoß für eine diskussion zur tool-unterstützung quantitativer dramenanalyse geben soll. die werkbank unterstützt interessierte forscherinnen und forscher beim einlesen von dramen aus tei-basierten quellen und befindet sich noch in entwicklung <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" type=\"note\" target=\"n01\" n=\"1\">1</ref>. neben den in dramen schon explizit kodierten strukturellen informationen (wer spricht was?) stellt die werkbank insbesondere möglichkeiten zur verfügung mit werkzeugen zur maschinellen sprachverarbeitung auch den inhalt der figurenrede zu analysieren. inspektions- und aggregationswerkzeuge und -sichten erlauben auch die analyse größerer korpora.\nurn:cts:dhd:2016.posters.077:1.1.2	p	um die anwendungsgebiete der werkbank aufzuzeigen, skizzieren wir – anhand einer <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">pilotstudie</hi> zur analyse des verhältnisses von dramatischer figur zur dramatischen handlung – den problemhorizont quantitativer literaturwissenschaft. dabei interessieren uns insbesondere diese fragen: gibt es einen zusammenhang zwischen angenommenen prototypischen rollen (protagonist, intrigant, könig usw.) und länge bzw. häufigkeit der redebeiträge oder der referenz auf die figur? wird über bestimmte figuren(-rollen) auf bestimmte arten gesprochen (abwertend / aufwertend, ...)? gibt es figuren(-rollen)konstellationen, die häufig kookurrieren, und zwar in bezug auf ihren eigenen rede- und bühnenbeitrag als auch im bezug auf die referenzen auf die figuren?\nurn:cts:dhd:2016.posters.077:1.2	div1	\nurn:cts:dhd:2016.posters.077:1.2.1	p	dramentexte unterscheiden sich insbesondere durch zwei zusammenhängende eigenschaften von prosatexten: a) dramatische texte sind im gegensatz zu vielen anderen textsorten auf allen ebenen (akt- bis redefolge) ausgesprochen gut strukturiert und ermöglichen somit eine verhältnismäßig unaufwändige datenerhebung. die kehrseite der guten strukturiertheit ist dass dramatische texte damit nicht dem prototyp eines textes entsprechen, wie er von vielen werkzeugen zur sprachverarbeitung angenommen wird. die maschinelle sprachverarbeitung auf dramatischen texten ist damit nicht durch existierende werkzeuge „out of the box“ zu leisten. b) die dramatischen figuren sprechen <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">unvermittelt</hi>. unterscheidungen zwischen erzähler- und figurenrede und -denken spielen in dramen keine rolle. während ansätze der stilometrie, das figurensignal vom erzähler- und jenes wiederum vom gattungssignal zu trennen (jannidis 2014), noch in den kinderschuhen stecken, muss sich die (teil-)automatische quantitative dramenanalyse diesen interpretativen problemen nicht stellen. sie hat vor allem <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">technisch</hi>- <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">methodische</hi> probleme zu lösen: a) erfassung und einlesen der daten und b) (teil-)automatische textanalyse in dramen. zu letzterem gehört auch der adäquate einsatz von interpretierbaren maßen und transparenten verfahren sowie visuellen repräsentationen von ergebnissen.\nurn:cts:dhd:2016.posters.077:1.3	div1	\nurn:cts:dhd:2016.posters.077:1.3.1	p	eine automatisierte erfassung der oberflächenstruktur inklusiver aller relevanten metadaten dramatischer texte ist die grundvoraussatzung einer quantitativen textanalyse im oben genannten sinne. tei / xml ist als standard etabliert, um texte und korpora möglichst genau entsprechend der/einer gedruckten edition digital zu kodieren (cf. textgrid; dta). insbesondere erlaubt tei auch die kodierung von seitenzahlen, formatierungen, zeilenumbrüchen, kopf- und fußzeilen und vieles mehr, was über den reinen textinhalt hinausgeht.\nurn:cts:dhd:2016.posters.077:1.3.2	p	wie trilcke et al. (2015) auch schon festgestellt haben, ist die extraktion der inhaltlichen textstruktur aus den tei-daten keineswegs trivial. für netzwerkanalyse ist die eindeutige identifizierung von figuren besonders relevant, für eine (maschinelle, computergestützte) analyse des inhaltes und der häufigkeit der figurenrede kommen o.g. formatierungsmarkierungen noch als herausforderung hinzu. in unserer werkbank bieten wir einen plausibilitätscheck an, der es erlaubt, fehler im importprozess (die sowohl durch fehlannahmen im importmodul als auch durch fehlkodierungen in den quelldaten verursacht werden können) direkt zu erkennen und zu beheben. einmal identifizierte und behobene fehler fließen in die quelldaten zurück.\nurn:cts:dhd:2016.posters.077:1.4	div1	\nurn:cts:dhd:2016.posters.077:1.4.1	p	in den bereits existierenden arbeiten zur stilometrie auf dramen werden komplette dramen verglichen (z. b. durch vorverarbeitung mit digivoy). ein differenzierter vergleich, bei dem einzelne figuren oder gruppen von figuren betrachtet werden, ist so noch nicht möglich gewesen.\nurn:cts:dhd:2016.posters.077:1.4.2	p	andere projekte gehen genau den gegenteiligen weg und verwerfen alle dialoginhalte und beziehen ihre netzwerkanalyse nur auf die interaktion der jeweils in der szene aktiven figuren (cf. trilcke et al.). uns ist kein verfügbares system bekannt, das diese lücke schließt und eine inhaltliche analyse erlaubt, die sowohl die interaktion der aktiven figuren als auch deren redeinhalt einbezieht.\nurn:cts:dhd:2016.posters.077:1.4.3	p	in unserer werkbank erfolgt die textanalyse mit computerlinguistischen werkzeugen, welche durch die clarin-d infrastruktur (mahlow et al. 2014) bereitgestellt werden. der aufbau von dramen erfordert eine spezielle herangehensweise bei der textanalyse, da die in der computerlinguistik oft getroffene annahme, dass texte aus vollständigen und grammatikalisch wohlgeformten sätzen bestehen, in dramen nicht zutrifft (wie auch in texten aus sozialen medien oder in gesprochener sprache). daneben weisen dramen die oben genannte spezifische struktur auf, die eine adäquate vorverarbeitung bedingt. um eine verarbeitung mit einer nicht modifizierten cl-verarbeitungskette zu ermöglichen, wird das drama vorher in passende textsegmente zerlegt. segmente, die zu einem dialog gehören müssen nach der verarbeitung wieder der jeweiligen figur zugeordnet werden. im kontext der figurenanalyse sind insbesondere eigennamenerkennung und koreferenzresolution von interesse. wenn man den stilometrischen blick weitet und auch syntaktische konstruktionen (verwendet eine figur mehr oder weniger komplexe satzstruktur?) untersuchen möchte, sind auch andere linguistische verarbeitungsschritte möglich.\nurn:cts:dhd:2016.posters.077:1.4.4	p	die ergebnisse dieser verarbeitung werden nicht fehlerfrei sein, deswegen bietet die werkbank möglichkeiten, die ergebnisse zu korrigieren. insbesondere die zusammenführung von unterschiedlich genannten oder geschriebenen (z. b. „emilia“ vs. „emilie“ oder „die soldaten“ vs. „erster soldat“) figuren ist nicht trivial und teilweise nur durch zusätzliches weltwissen realisierbar. damit dieser schritt vereinfacht wird kommt hier ein halb-automatischer figurenabgleich zum einsatz. das überarbeitete und manuell geprüfte drama kann in einem tei-konformen format exportiert werden, damit die so kuratierte ressource wieder der community zur verfügung gestellt werden kann. linguistische annotationen, die in tei nicht direkt repräsentiert werden können, werden in einem geeigneten stand-off-format exportiert.\nurn:cts:dhd:2016.posters.077:1.4.5	div2	\nurn:cts:dhd:2016.posters.077:1.4.5.1	p	in einer pilotstudie haben wir anhand eines einzelnen dramas exploriert, wie der zusammenhang von (der zentralen) dramenfigur zur dramatischen handlung automatisiert sichtbar gemacht werden kann. die (zentrale) stellung im figurennetzwerk wird dabei nicht (wie in der aktuellen forschung gängig; vgl. moretti 2011) lediglich durch häufige präsenz oder interaktion auf der bühne repräsentiert, sondern durch differenziertere analysen der figurenaktivität. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">wie häufig</hi> eine figur spricht, <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">wie viel</hi> sie spricht und <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">wie häufig über sie</hi> gesprochen wird, sind dabei die kerndaten der quantitativen analyse, auf der weiter vorzustellende analysen beruhen. eine manuelle datenerfassung übersteigt jedoch selbst bei einzelnen dramen schnell den vom menschen leistbaren zeiteinsatz (wie die in abbildung 1 manuell erstellte erfassung der redeteile in <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">emilia galotti</hi> zeigt):\nurn:cts:dhd:2016.posters.077:1.4.5.2	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">abb. 1</hi>: „ <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">token von x</hi>“ = gesamthäufigkeit der nennung jeder einzelnen namensvariante. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">figurennennung</hi> = nennung der namensvarianten in der rede anderer figuren. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">redehäufigkeit</hi> = wie oft spricht eine figur. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">gesamtzahl der wörter…</hi> = redelänge in wörtern. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">(aktivitäts)quotient</hi> = summe der redehäufigkeit geteilt durch die summe der figurennennung: x &gt; 1 = aktiv (redet häufiger als über sie geredet wird); x &lt; 1 = passiv.\nurn:cts:dhd:2016.posters.077:1.5	div1	\nurn:cts:dhd:2016.posters.077:1.5.1	p	die kombination von in dramen vorhandenen strukturellen informationen und durch automatische verarbeitung ermittelte inhaltlich-semantische information erlaubt neue, feinkörnige analysen von dramen. die im folgenden genannten sollen durch die werkbank unterstützt werden, entweder durch integration existierender oder durch entwicklung neuer tools.\nurn:cts:dhd:2016.posters.077:1.5.2	div2	\nurn:cts:dhd:2016.posters.077:1.5.2.1	p	möglich ist eine automatische auswertung der figurenreden nach inhaltlichen kriterien. ohne vorwissen bereitstellen zu müssen, lassen sich wichtige begriffe, durch deren verwendung sich eine figur von anderen unterscheidet, mit verfahren wie tf*idf ermitteln und z. b. als tabelle oder als wortwolke darstellen. komplexere verfahren wie topic modeling (blei et al. 2003) oder wortfeldanalysen können natürlich auch auf den redeinhalt einer person (ggf. auf akte / szenen o. ä. eingeschränkt) angewendet werden, erfordern aber zumindest die einstellung von parametern (z. b. anzahl der topics im topic modelling) oder das spezifizieren von wortfeldern. automatische methoden zur erweiterung von wortfeldern (angelehnt an z. b. query expansion, vgl. manning et al. 2008) können diesen prozess unterstützen und sollen im rahmen der werkbank erprobt und integriert werden. abbildung 2 zeigt eine visuelle auswertung dieser analyse.\nurn:cts:dhd:2016.posters.077:1.5.2.2	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">abb. 2</hi>: strukturelle und inhaltliche analyse von schillers johanna von orleans. unten: figurenaktivität. oben: prominenz ausgewählter semantischer räume in der figurenrede (frankreich, gott, militär).\nurn:cts:dhd:2016.posters.077:1.5.2.3	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">abb. 3</hi>: anhand der häufigkeit der figurennennung („emilia“ vs. „tochter“) kann der (bisher kaum erforschte) diskursverlauf im sinne einer unterscheidung in private und öffentliche konversation sehr gut nachvollzogen werden.\nurn:cts:dhd:2016.posters.077:1.5.3	div2	\nurn:cts:dhd:2016.posters.077:1.5.3.1	p	stilometrische analysen werden durch eine schnittstelle ermöglicht, durch die man figurenrede als datenstrukturen in r abrufen und dann nach diversen kriterien untersuchen kann, etwa mit hilfe von stylo (eder et al. 2013). es ließe sich z. b. untersuchen, ob könige bei schiller anders sprechen als bei lessing, oder ob bürgerfiguren in einem bestimmten dramenkorpus anders sprechen als adelsfiguren:\nurn:cts:dhd:2016.posters.077:1.5.3.2	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">abb. 4</hi>: figurenreden, extrahiert aus 34 dramen; nach standeszugehörigkeit benannt.\nurn:cts:dhd:2016.posters.077:1.5.4	div2	\nurn:cts:dhd:2016.posters.077:1.5.4.1	p	durch methoden aus der sentiment-analyse (die zur automatisierten analyse von produktreviews eingesetzt wird) ließe sich z. b. analysieren, wie und ob bestimmte figuren über andere sprechen. neben positiv / negativ wären auch feinere, dramenspezifische unterscheidungen denkbar (feigling, hahnrei, ...).\nurn:cts:dhd:2016.posters.077:1.5.5	div2	\nurn:cts:dhd:2016.posters.077:1.5.5.1	p	die kombination dieser techniken mit netzwerkanalyseverfahren würde es erlauben, im netzwerk auch entitäten darzustellen über die geredet wird, ohne dass sie direkt im drama vorkommen (z. b. gott), kanten zwischen knoten können dann (z. b. durch farben) auch inhaltliche, relationale informationen kodieren (x spricht viel / positiv über y).\nurn:cts:dhd:2016.posters.077:1.5.5.2	p	eine netzwerkdarstellung, in der die position der figuren nicht mehr zufällig (oder durch layout-algorithmen gesteuert) ist ist ebenfalls denkbar (abbildung 4). dabei werden prototypischen figurenrollen feste positionen in einem raster zugewiesen, so dass große mengen an netzwerken schnell und direkt verglichen werden können.\nurn:cts:dhd:2016.posters.077:2	back	\nurn:cts:dhd:2016.posters.077:2.1	Notes	<note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"n01\" n=\"1\"> http://www.ims.uni-stuttgart.de/short/dramen</note>\nurn:cts:dhd:2016.posters.077:2.2	bibliogr	\nurn:cts:dhd:2016.posters.077:2.2.1	listBibl	\nurn:cts:dhd:2016.posters.077:2.2.1.1	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">blei, david / ng, andrew y. / jordan, michael i.</hi> (2003): „latent dirichlet allocation“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">journal of machine learning research</hi> 3: 993–1022.\nurn:cts:dhd:2016.posters.077:2.2.1.2	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">eder, maciej / kestemont, mike / rybicki, jan</hi> (2013): „stylometry with r: a suite of tools“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">digital humanities 2013 conference abstracts</hi> 487-89.\nurn:cts:dhd:2016.posters.077:2.2.1.3	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">jannidis, fotis</hi> (2014): „der autor ganz nah. autorstil in stilistik und stilometrie“, in: schaffrick, matthias / marcus willand (eds.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">theorien und praktiken der autorschaft</hi>. berlin: de gruyter 169-195.\nurn:cts:dhd:2016.posters.077:2.2.1.4	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">mahlow, cerstin / eckart, kerstin / stegmann, jens / blessing, andre / thiele, gregor / gärtner, markus / kuhn, jonas</hi> (2014): „resources, tools, and applications at the clarin center stuttgart“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">akten der 12. konferenz zur verarbeitung natürlicher sprache (konvens 2014)</hi> 11-21.\nurn:cts:dhd:2016.posters.077:2.2.1.5	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">moretti, franco</hi> (2011): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">network theory, plot analysis</hi>. literarylab pamphlet 2: <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://litlab.stanford.edu/literarylabpamphlet2.pdf\">http://litlab.stanford.edu/literarylabpamphlet2.pdf</ref> [letzter zugriff 20. august 2014].\nurn:cts:dhd:2016.posters.077:2.2.1.6	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">manning, christopher d / raghavan, prabhakar / schütze, hinrich</hi> (2008): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">introduction to information retrieval</hi>. cambridge: cambridge university press.\nurn:cts:dhd:2016.posters.077:2.2.1.7	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">trilcke, peer / fischer, frank / kampkaspar, dario</hi> (2015): „digital network analysis of dramatic“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">digital humanities 2015 conference abstracts</hi>: <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://dh2015.org/abstracts/xml/fischer_frank_digital_network_analysis_of_dramati/fischer_frank_digital_network_analysis_of_dramatic_text.xml\">http://dh2015.org/abstracts/xml/fischer_frank_digital_network_analysis_of_ dramati/fischer_frank_digital_network_ analysis_of_dramatic _text.xml</ref> [letzter zugriff 16. februar 2016].'),('urn:cts:dhd:2016.posters.078:','urn:cts:dhd:2016.posters.078:	edition	\nurn:cts:dhd:2016.posters.078:1	body	\nurn:cts:dhd:2016.posters.078:1.1	p	Welche Informationen über Unternehmenszusammenschlüsse werden in Zeitungsnachrichten vermittelt, und wie können diese Informationen automatisch extrahiert werden? Dies soll am Beispiel des Verhaltens von Aktionären während eines Zusammenschlusses ermittelt werden. Dazu werden die wichtigsten Aussagen über das Votum der Aktionäre im Hinblick auf eine automatische Erkennung sprachlich analysiert. Im Fokus stehen dabei die Berichte über Aktionärsabstimmungen hinsichtlich der Annahme bzw. Ablehnung eines Übernahmeangebots. Dabei gilt es, die folgenden beiden Herausforderungen zu meistern:\nurn:cts:dhd:2016.posters.078:1.2	div1	\nurn:cts:dhd:2016.posters.078:1.2.1	p	Bei der vorliegenden Fragestellung geht es darum, die sprachliche Gestaltung der Rolle der Aktionäre bei Unternehmenszusammenschlüssen in der Presse zu analysieren. Die Aktionärsabstimmung ist eingebettet in den Kontext unterschiedlicher Ereignisse, die Teil eines Zusammenschlussversuchs sind. Da Unternehmenszusammenschlüsse erhebliche Auswirkungen sowohl auf die Beschäftigten, als auch auf andere Unternehmen (insbesondere Konkurrenten), Aktionäre und die Verteilung von Spitzenposten haben, wird in Zeitungen ausführlich darüber berichtet. Medien haben zwar keinen direkten Einfluss auf wirtschaftliche Prozesse, sie können jedoch die Meinung von primären Adressaten, wie z. B. Aktionären, beeinflussen und nehmen daher dennoch eine wichtige Rolle ein (vgl. Palmieri 2014: 71f.). In erster Linie veröffentlichen sie Mitteilungen von Unternehmen und andere relevante Dokumente und tragen so zur Verbreitung von Schlüsselinformationen bei. Im Vergleich zu Eigenwerbung oder selbst verfassten Mitteilungen wirken Berichte von Journalisten unabhängiger und damit glaubwürdiger. Der „Vertrauenswürdigkeitsvorsprung journalistischer Berichterstattung“ (Hoffjann 2014: 674) führt dazu, dass diese besonders wichtig für die Reputation eines Unternehmens ist (vgl. Hoffjann 2014: 673 f.).\nurn:cts:dhd:2016.posters.078:1.3	div1	\nurn:cts:dhd:2016.posters.078:1.3.1	p	Verschiedene Akteure beeinflussen den Verlauf eines Zusammenschlussversuchs und bilden untereinander ein komplexes Beziehungsnetzwerk. So kann beispielsweise im Fall einer feindlichen Übernahme der Aufsichtsrats des Zielunternehmens seinen Aktionären empfehlen, keine Aktien zu verkaufen und dadurch die Übernahme gefährden. Die Haltung der Aktionäre, aber auch die des Kartellamts, kann einen Zusammenschluss zum Scheitern bringen. Um diese Prozesse zu modellieren, muss das Korpus im Hinblick auf die Akteure, ihre Entscheidungen und Meinungen untersucht werden. Zur Extraktion von Ereignissen besteht bereits eine große Bandbreite an Fachliteratur, die grob in maschinelle, musterbasierte und hybride Vorgehensweisen eingeteilt werden kann (Hogenboom et al. 2011). Auch zur automatischen Bestimmung des faktischen Status von Ereignissen sowie zur automatischen Analyse von Wirtschaftsnachrichten hat es bereits einige Ansätze gegeben (z. B. Saurí / Pustejovsky 2012; Nassirtoussi 2014). Im vorliegenden Beitrag soll am Beispiel von Aktionärsabstimmungen gezeigt werden, wie semi-automatisch ermittelte morpho-syntaktische Muster den Kontext des Zusammenschlusses semantisch mittels lokaler Grammatiken (Gross 1997) modellieren können. Die mithilfe der Muster gewonnenen Informationen können z. B. für eine semantische Suchmaschine genutzt werden, um Fragen der Art „Wie oft waren Aktionäre für das Scheitern einer Fusion in den letzten 2 Jahren verantwortlich?“ oder „Wer trug zum Scheitern der Übernahme von Tele Columbus durch Kabel Deutschland bei?“ beantworten zu können.\nurn:cts:dhd:2016.posters.078:1.3.2	div2	\nurn:cts:dhd:2016.posters.078:1.3.2.1	p	Um die von deutschsprachigen Wirtschaftsnachrichten erwähnten Einflüsse der Aktionäre auf einen Zusammenschluss (und umgekehrt) zu erfassen, wurden mithilfe des <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.ids-mannheim.de/cosmas2/\">COSMAS-Tools</ref> (vgl. Institut für Deutsche Sprache) 6784 Sätze zusammengestellt, die jeweils die Schlüsselwörter („Übernahme“ ODER „Fusion“) sowie „Aktionäre“ enthalten. Die über das COSMAS-Tool verfügbaren Korpora bestehen hauptsächlich aus den Archiven regionaler und überregionaler deutschsprachiger Zeitungen. Mit der Keyword-Auswahl sollen die wichtigsten Ereignisse identifiziert werden, die während eines Zusammenschlusses im Zusammenhang mit den Aktionären stehen. Folgende Tabelle zeigt einen Auszug aus den manuell erstellten relevanten Themen sowie die dazugehörigen sprachlichen Muster:\nurn:cts:dhd:2016.posters.078:1.3.2.2	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Tab. 1</hi>: Konfidenzmaß ausgewählter Keywords bzgl. bestimmter Phasen\nurn:cts:dhd:2016.posters.078:1.3.3	div2	\nurn:cts:dhd:2016.posters.078:1.3.3.1	p	Da Medienberichte in Wirtschaftsnachrichten wiederkehrende Sprachmuster für die Ankündigung gescheiterter und erfolgter Zusammenschlüsse benutzen, ist der Ansatz der lokalen Grammatiken für diese Aufgabe vielversprechend (Gross 1997). Lokale Grammatiken erlauben es, morpho-syntaktische sowie semantische Eigenschaften der Sprache zu berücksichtigen. Zur Implementierung verwende ich das Korpusverarbeitungssystem <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://igm.univ-mlv.fr/~unitex/UnitexManual3.1.pdf\">Unitex</ref>, das an der Université Marne-la-Vallée entwickelt wurde.\nurn:cts:dhd:2016.posters.078:1.3.3.2	p	Am Centrum für Informations- und Sprachverarbeitung wurde in München ein sehr umfangreiches deutschsprachiges Lexikon aufgebaut, das zahlreiche syntaktische und semantische Informationen mit einschließt und sich dadurch erheblich von vergleichbaren Systemen absetzt (Guenthner / Maier 1994). Neben der Verfügbarkeit dieses Lexikons bietet Unitex den Vorteil, dass der Benutzer selbst Regeln zur Erkennung von Named Entities schreiben und dabei eine Vielzahl an morphologischen und syntaktischen sowie semantischen Einschränkungen einbauen kann. Für die vorliegende Studie wurde z. B. ein Lexikon mit Organisationsnamen mit über 335000 Einträgen eingesetzt (Mallchok 2004).\nurn:cts:dhd:2016.posters.078:1.3.4	div2	\nurn:cts:dhd:2016.posters.078:1.3.4.1	p	Für die Auswahl geeigneter und besonders charakteristischer Schlüsselpassagen werden zunächst die einschlägigen verbalen Wendungen (z. B. „zustimmen“, „grünes Licht geben“) im Textkorpus ermittelt. Da die isolierte Erkennung der Prädikate allein oft nicht ausreicht, um eine Aussage korrekt zu extrahieren, muss der jeweilige Kontext berücksichtigt werden. Es geht also darum, die syntaktische Distributionsklasse des Prädikats (Anzahl und Form der Komplemente) zu ermitteln (vgl. Nagel 2005: 16). Das Verb „genehmigen“ erfordert im untersuchten Bereich beispielsweise ein Subjekt, das die Aktionäre beschreibt, und ein Objekt, den Zusammenschluss. Sie werden anschließend in Unitex-Graphen eingearbeitet, die auf neuen Korpora den Status eines Unternehmenszusammenschlusses bestimmen können. Die Graphen können durch die Einbindung von Lexika und Kontextmodellierung zudem relevante Entitäten wie z. B. den Unternehmensnamen erkennen. Lokale Grammatiken eignen sich in besonderem Maße für das in diesem Beitrag behandelte Thema, da sie die syntaktische Struktur des Satzes berücksichtigen und somit der Akteur und im Zusammenhang dazu seine Handlungen oder Meinungen extrahiert werden können. Kleinere Entitäten können einzeln erkannt und in den Kontext eines größeren Graphs eingebettet werden. Folgender (etwas vereinfachter) Graph erkennt z. B. das Abstimmungsergebnis:\nurn:cts:dhd:2016.posters.078:1.3.4.2	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Abb. 1</hi>: Graph zur Erkennung des Abstimmungsergebnisses\nurn:cts:dhd:2016.posters.078:1.3.4.3	p	Die erkannten Textstellen werden mit XML-Tags versehen und im Textformat abgespeichert, sodass sie leicht visualisiert und weiterverarbeitet werden können.\nurn:cts:dhd:2016.posters.078:1.3.4.4	p	Beispiele für mit diesem Graphen erkannte Textstellen sind:\nurn:cts:dhd:2016.posters.078:1.3.4.5	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Abb. 2</hi>: Auszug aus der Konkordanz der erkannten Textstellen zum Abstimmungsergebnis\nurn:cts:dhd:2016.posters.078:1.3.4.6	p	Folgende Beispiele zeigen einen Auszug aus der Konkordanz des Graphen zur Erkennung des Abstimmungsergebnisses von Aktionären:\nurn:cts:dhd:2016.posters.078:1.3.4.7	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Abb. 3</hi>: Auszug aus der Konkordanz der erkannten Textstellen zur Aktionärsabstimmung\nurn:cts:dhd:2016.posters.078:1.3.4.8	p	Durch Ersetzen der Prädikate können Synonyme gefunden werden, wie z. B. „erlauben“, oder aber auch Prädikate wie „vereiteln“ und „verhindern“, die die Ablehnung des Zusammenschlusses ausdrücken. Hinsichtlich der Argumentstruktur unterscheiden sich die Prädikate nicht, sie müssen jedoch aufgrund ihrer Bedeutung verschieden annotiert werden. Ebenso können durch Ersetzen des Subjekts die Entscheidungen anderer Akteure, beispielsweise des Kartellamts, erkannt werden.\nurn:cts:dhd:2016.posters.078:1.3.4.9	p	Oft ist auch nur von dem Plan einer Aktionärsabstimmung die Rede. Dieser wird häufig in Form von Modalverbkonstruktionen zum Ausdruck gebracht:\nurn:cts:dhd:2016.posters.078:1.3.4.10	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Abb. 4</hi>: Auszug aus der Konkordanz der erkannten Textstellen zu einer geplanten Aktionärsabstimmung\nurn:cts:dhd:2016.posters.078:1.3.4.11	p	Die Extraktion der analysierten Prädikat-Argument-Strukturen mithilfe von lokalen Grammatiken ermöglicht die Kategorisierung eines Ereignisses, im vorliegenden Fall der Aktionärsabstimmung, das für die Einschätzung des Status eines Zusammenschlusses von zentraler Bedeutung ist.\nurn:cts:dhd:2016.posters.078:1.3.5	div2	\nurn:cts:dhd:2016.posters.078:1.3.5.1	p	Tabelle 2 zeigt die Ergebnisse einer Evaluation bezüglich der erfolgten Zustimmung der Aktionäre zu einem Zusammenschluss. Sie wurde auf einem mithilfe der COSMAS-Datenbank erstellten Testkorpus mit 623 Sätzen (Keywords: („Fusion“ ODER „Übernahme“) sowie „Aktionäre“) durchgeführt. Hierbei wurden sowohl die Erkennung der Relation als auch der daran beteiligten Entitäten wie z. B. Unternehmensnamen, Zeit- und Ortsangaben berücksichtigt.\nurn:cts:dhd:2016.posters.078:1.3.5.2	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\"><hi rend=\"bold\">Tab. 2</hi>: Ergebnisse der Evaluation bezüglich der erfolgten Zustimmung der Aktionäre zu einem Zusammenschluss </hi>\nurn:cts:dhd:2016.posters.078:1.3.6	div2	\nurn:cts:dhd:2016.posters.078:1.3.6.1	p	Im vorliegenden Beitrag wird gezeigt, wie wiederkehrende sprachliche Muster dazu genutzt werden können, die Rolle von Aktionären bei einem Unternehmenszusammenschluss am Beispiel von Aktionärsabstimmungen zu modellieren. Mithilfe von lokalen Grammatiken kann der Ausgang der Abstimmungen automatisch extrahiert werden. Wichtige Entitäten wie Zeit- und Ortsangaben, Akteure und Organisationsnamen werden ebenfalls erkannt. Die so strukturierten Informationen können anschließend in eine semantische Suchmaschine eingebettet werden. Mit dieser Methode und durch Erweiterung der vorhandenen Muster kann in den nächsten Schritten ein System zur Erkennung der relevanten Phasen eines Zusammenschlusses sowie das Zusammenwirken der unterschiedlichen Akteure erstellt werden. Nach der Fertigstellung des Systems sollen bezüglich neuer Zeitungsnachrichten Aussagen zum derzeitigen Stand eines Zusammenschlusses getroffen werden können. In einem nächsten Schritt wäre auch eine Analyse hinsichtlich sprachlicher Indikatoren interessant, die nicht unmittelbar an ökonomische Schritte geknüpft ist: Inwiefern kündigen Passagen wie „droht zu scheitern“ tatsächlich das Scheitern des Prozesses an? Darüber hinaus könnte auch die sprachliche Modellierung von Gerüchten („Der Konsumgüterhersteller Henkel ist Kreisen zufolge Favorit im Rennen um den Haarpflegespezialisten Wella“, vgl. Focus 25.05.2015) mit lokalen Grammatiken implementiert werden, um die Grenze zwischen klaren Fakten und unsicheren Aussagen in Zeitungsnachrichten zu markieren. Die Methode ist in thematischer Hinsicht nicht auf ein bestimmtes Textkorpus beschränkt, die Graphen müssen jedoch bei Wechsel der Textdomäne angepasst werden.\nurn:cts:dhd:2016.posters.078:2	back	\nurn:cts:dhd:2016.posters.078:2.1	bibliogr	\nurn:cts:dhd:2016.posters.078:2.1.1	listBibl	\nurn:cts:dhd:2016.posters.078:2.1.1.1	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Focus</hi> (25.05.2015): \"Henkel Favorit für Wella-Übernahme - Wert: 5,5 bis 7,0 Milliarden Dollar\" <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.focus.de/finanzen/news/wirtschaftsticker/kreise-henkel-favorit-fuer-wella-uebernahme-wert-5-5-bis-7-0-milliarden-dollar_id_4705463.html\">http://www.focus.de/finanzen/news/wirtschaftsticker/kreise-henkel-favorit-fuer-wella-uebernahme-wert-5-5-bis-7-0-milliarden-dollar_id_4705463.html</ref> [letzter Zugriff 05. Oktober 2015].\nurn:cts:dhd:2016.posters.078:2.1.1.2	bibl	<anchor xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" type=\"bookmark-start\" xml:id=\"id__GoBack\" /> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Gross, Maurice</hi> (1997): \"The Construction of Local Grammars\", in: Roche, Emmanuel / Schabès, Yves (eds.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Finite-State Language Processing</hi>. Cambridge, Massachusetts, USA: MIT Press 329–354.\nurn:cts:dhd:2016.posters.078:2.1.1.3	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Guenthner, Franz / Maier, Petra</hi> (eds.) (1994): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Das CISLEX Wörterbuchsystem</hi>. München.\nurn:cts:dhd:2016.posters.078:2.1.1.4	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Hoffjann, Olaf</hi> (2014): \"Presse- und Medienarbeit in der Unternehmenskommunikation\", in: Zerfaß, Ansgar / Piwinger, Manfred (eds.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Handbuch Unternehmenskommunikation</hi>. Wiesbaden: Springer 671-690.\nurn:cts:dhd:2016.posters.078:2.1.1.5	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Hogenboom, Frederik / Frasincar, Flavius / Kaymak, Uzay / de Jong, Franciska</hi> (2011): \"An overview of event extraction from text\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Proceedings of Detection, Representation, and Exploitation of Events in the Semantic Web (DeRiVE 2011)</hi>. Workshop in conjunction with the 10th International Semantic Web Conference 2011 (ISWC 2011), Bonn, Germany, October 23, 2011: 48–57.\nurn:cts:dhd:2016.posters.078:2.1.1.6	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Institut für Deutsche Sprache (IDS)</hi> (o.J.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Cosmas II</hi>. Corpus Search, Management and Analysis System <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.ids-mannheim.de/cosmas2/\">http://www.ids-mannheim.de/cosmas2</ref> [letzter Zugriff 05. Oktober 2015].\nurn:cts:dhd:2016.posters.078:2.1.1.7	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Mallchok, Friederike</hi> (2004): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Automatic Recognition of Organization Names in English Business News</hi>. München: Ludwig-Maximilians-Universität München.\nurn:cts:dhd:2016.posters.078:2.1.1.8	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Nagel, Sebastian</hi> (2008): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Lokale Grammatiken zur Beschreibung von lokativen Sätzen und ihre Anwendung im Information Retrieval</hi>. München: Ludwig-Maximilians-Universität München.\nurn:cts:dhd:2016.posters.078:2.1.1.9	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Nassirtoussi, Arman Khadjeh / Aghabozorgi, Saeed / Wah, Teh Ying / Chek Ling Ngo, David</hi> (2014): \"Text mining for market prediction: A systematic review\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Expert Systems with Applications</hi> 41,16: 7653–7670.\nurn:cts:dhd:2016.posters.078:2.1.1.10	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Palmieri, Rudi</hi> (2014): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Corporate argumentation in takeover bids</hi>. Amsterdam / Philadelphia: John Benjamins.\nurn:cts:dhd:2016.posters.078:2.1.1.11	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Saurì, Roser / Pustejovsky, James</hi> (2012). \"Are You Sure That This Happened? Assessing the Factuality Degree of Events in Text\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Computational Linguistics</hi> 35, 1: 1–39.\nurn:cts:dhd:2016.posters.078:2.1.1.12	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Université Paris-Est Marne-la-Vallée</hi> (o.J.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Unitex</hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://igm.univ-mlv.fr/~unitex/UnitexManual3.1.pdf\">http://igm.univ-mlv.fr/~unitex/UnitexManual3.1.pdf</ref> [letzter Zugriff 05. Oktober 2015].','urn:cts:dhd:2016.posters.078:	edition	\nurn:cts:dhd:2016.posters.078:1	body	\nurn:cts:dhd:2016.posters.078:1.1	p	welche informationen über unternehmenszusammenschlüsse werden in zeitungsnachrichten vermittelt, und wie können diese informationen automatisch extrahiert werden? dies soll am beispiel des verhaltens von aktionären während eines zusammenschlusses ermittelt werden. dazu werden die wichtigsten aussagen über das votum der aktionäre im hinblick auf eine automatische erkennung sprachlich analysiert. im fokus stehen dabei die berichte über aktionärsabstimmungen hinsichtlich der annahme bzw. ablehnung eines Übernahmeangebots. dabei gilt es, die folgenden beiden herausforderungen zu meistern:\nurn:cts:dhd:2016.posters.078:1.2	div1	\nurn:cts:dhd:2016.posters.078:1.2.1	p	bei der vorliegenden fragestellung geht es darum, die sprachliche gestaltung der rolle der aktionäre bei unternehmenszusammenschlüssen in der presse zu analysieren. die aktionärsabstimmung ist eingebettet in den kontext unterschiedlicher ereignisse, die teil eines zusammenschlussversuchs sind. da unternehmenszusammenschlüsse erhebliche auswirkungen sowohl auf die beschäftigten, als auch auf andere unternehmen (insbesondere konkurrenten), aktionäre und die verteilung von spitzenposten haben, wird in zeitungen ausführlich darüber berichtet. medien haben zwar keinen direkten einfluss auf wirtschaftliche prozesse, sie können jedoch die meinung von primären adressaten, wie z. b. aktionären, beeinflussen und nehmen daher dennoch eine wichtige rolle ein (vgl. palmieri 2014: 71f.). in erster linie veröffentlichen sie mitteilungen von unternehmen und andere relevante dokumente und tragen so zur verbreitung von schlüsselinformationen bei. im vergleich zu eigenwerbung oder selbst verfassten mitteilungen wirken berichte von journalisten unabhängiger und damit glaubwürdiger. der „vertrauenswürdigkeitsvorsprung journalistischer berichterstattung“ (hoffjann 2014: 674) führt dazu, dass diese besonders wichtig für die reputation eines unternehmens ist (vgl. hoffjann 2014: 673 f.).\nurn:cts:dhd:2016.posters.078:1.3	div1	\nurn:cts:dhd:2016.posters.078:1.3.1	p	verschiedene akteure beeinflussen den verlauf eines zusammenschlussversuchs und bilden untereinander ein komplexes beziehungsnetzwerk. so kann beispielsweise im fall einer feindlichen Übernahme der aufsichtsrats des zielunternehmens seinen aktionären empfehlen, keine aktien zu verkaufen und dadurch die Übernahme gefährden. die haltung der aktionäre, aber auch die des kartellamts, kann einen zusammenschluss zum scheitern bringen. um diese prozesse zu modellieren, muss das korpus im hinblick auf die akteure, ihre entscheidungen und meinungen untersucht werden. zur extraktion von ereignissen besteht bereits eine große bandbreite an fachliteratur, die grob in maschinelle, musterbasierte und hybride vorgehensweisen eingeteilt werden kann (hogenboom et al. 2011). auch zur automatischen bestimmung des faktischen status von ereignissen sowie zur automatischen analyse von wirtschaftsnachrichten hat es bereits einige ansätze gegeben (z. b. saurí / pustejovsky 2012; nassirtoussi 2014). im vorliegenden beitrag soll am beispiel von aktionärsabstimmungen gezeigt werden, wie semi-automatisch ermittelte morpho-syntaktische muster den kontext des zusammenschlusses semantisch mittels lokaler grammatiken (gross 1997) modellieren können. die mithilfe der muster gewonnenen informationen können z. b. für eine semantische suchmaschine genutzt werden, um fragen der art „wie oft waren aktionäre für das scheitern einer fusion in den letzten 2 jahren verantwortlich?“ oder „wer trug zum scheitern der Übernahme von tele columbus durch kabel deutschland bei?“ beantworten zu können.\nurn:cts:dhd:2016.posters.078:1.3.2	div2	\nurn:cts:dhd:2016.posters.078:1.3.2.1	p	um die von deutschsprachigen wirtschaftsnachrichten erwähnten einflüsse der aktionäre auf einen zusammenschluss (und umgekehrt) zu erfassen, wurden mithilfe des <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.ids-mannheim.de/cosmas2/\">cosmas-tools</ref> (vgl. institut für deutsche sprache) 6784 sätze zusammengestellt, die jeweils die schlüsselwörter („Übernahme“ oder „fusion“) sowie „aktionäre“ enthalten. die über das cosmas-tool verfügbaren korpora bestehen hauptsächlich aus den archiven regionaler und überregionaler deutschsprachiger zeitungen. mit der keyword-auswahl sollen die wichtigsten ereignisse identifiziert werden, die während eines zusammenschlusses im zusammenhang mit den aktionären stehen. folgende tabelle zeigt einen auszug aus den manuell erstellten relevanten themen sowie die dazugehörigen sprachlichen muster:\nurn:cts:dhd:2016.posters.078:1.3.2.2	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">tab. 1</hi>: konfidenzmaß ausgewählter keywords bzgl. bestimmter phasen\nurn:cts:dhd:2016.posters.078:1.3.3	div2	\nurn:cts:dhd:2016.posters.078:1.3.3.1	p	da medienberichte in wirtschaftsnachrichten wiederkehrende sprachmuster für die ankündigung gescheiterter und erfolgter zusammenschlüsse benutzen, ist der ansatz der lokalen grammatiken für diese aufgabe vielversprechend (gross 1997). lokale grammatiken erlauben es, morpho-syntaktische sowie semantische eigenschaften der sprache zu berücksichtigen. zur implementierung verwende ich das korpusverarbeitungssystem <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://igm.univ-mlv.fr/~unitex/unitexmanual3.1.pdf\">unitex</ref>, das an der université marne-la-vallée entwickelt wurde.\nurn:cts:dhd:2016.posters.078:1.3.3.2	p	am centrum für informations- und sprachverarbeitung wurde in münchen ein sehr umfangreiches deutschsprachiges lexikon aufgebaut, das zahlreiche syntaktische und semantische informationen mit einschließt und sich dadurch erheblich von vergleichbaren systemen absetzt (guenthner / maier 1994). neben der verfügbarkeit dieses lexikons bietet unitex den vorteil, dass der benutzer selbst regeln zur erkennung von named entities schreiben und dabei eine vielzahl an morphologischen und syntaktischen sowie semantischen einschränkungen einbauen kann. für die vorliegende studie wurde z. b. ein lexikon mit organisationsnamen mit über 335000 einträgen eingesetzt (mallchok 2004).\nurn:cts:dhd:2016.posters.078:1.3.4	div2	\nurn:cts:dhd:2016.posters.078:1.3.4.1	p	für die auswahl geeigneter und besonders charakteristischer schlüsselpassagen werden zunächst die einschlägigen verbalen wendungen (z. b. „zustimmen“, „grünes licht geben“) im textkorpus ermittelt. da die isolierte erkennung der prädikate allein oft nicht ausreicht, um eine aussage korrekt zu extrahieren, muss der jeweilige kontext berücksichtigt werden. es geht also darum, die syntaktische distributionsklasse des prädikats (anzahl und form der komplemente) zu ermitteln (vgl. nagel 2005: 16). das verb „genehmigen“ erfordert im untersuchten bereich beispielsweise ein subjekt, das die aktionäre beschreibt, und ein objekt, den zusammenschluss. sie werden anschließend in unitex-graphen eingearbeitet, die auf neuen korpora den status eines unternehmenszusammenschlusses bestimmen können. die graphen können durch die einbindung von lexika und kontextmodellierung zudem relevante entitäten wie z. b. den unternehmensnamen erkennen. lokale grammatiken eignen sich in besonderem maße für das in diesem beitrag behandelte thema, da sie die syntaktische struktur des satzes berücksichtigen und somit der akteur und im zusammenhang dazu seine handlungen oder meinungen extrahiert werden können. kleinere entitäten können einzeln erkannt und in den kontext eines größeren graphs eingebettet werden. folgender (etwas vereinfachter) graph erkennt z. b. das abstimmungsergebnis:\nurn:cts:dhd:2016.posters.078:1.3.4.2	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">abb. 1</hi>: graph zur erkennung des abstimmungsergebnisses\nurn:cts:dhd:2016.posters.078:1.3.4.3	p	die erkannten textstellen werden mit xml-tags versehen und im textformat abgespeichert, sodass sie leicht visualisiert und weiterverarbeitet werden können.\nurn:cts:dhd:2016.posters.078:1.3.4.4	p	beispiele für mit diesem graphen erkannte textstellen sind:\nurn:cts:dhd:2016.posters.078:1.3.4.5	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">abb. 2</hi>: auszug aus der konkordanz der erkannten textstellen zum abstimmungsergebnis\nurn:cts:dhd:2016.posters.078:1.3.4.6	p	folgende beispiele zeigen einen auszug aus der konkordanz des graphen zur erkennung des abstimmungsergebnisses von aktionären:\nurn:cts:dhd:2016.posters.078:1.3.4.7	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">abb. 3</hi>: auszug aus der konkordanz der erkannten textstellen zur aktionärsabstimmung\nurn:cts:dhd:2016.posters.078:1.3.4.8	p	durch ersetzen der prädikate können synonyme gefunden werden, wie z. b. „erlauben“, oder aber auch prädikate wie „vereiteln“ und „verhindern“, die die ablehnung des zusammenschlusses ausdrücken. hinsichtlich der argumentstruktur unterscheiden sich die prädikate nicht, sie müssen jedoch aufgrund ihrer bedeutung verschieden annotiert werden. ebenso können durch ersetzen des subjekts die entscheidungen anderer akteure, beispielsweise des kartellamts, erkannt werden.\nurn:cts:dhd:2016.posters.078:1.3.4.9	p	oft ist auch nur von dem plan einer aktionärsabstimmung die rede. dieser wird häufig in form von modalverbkonstruktionen zum ausdruck gebracht:\nurn:cts:dhd:2016.posters.078:1.3.4.10	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">abb. 4</hi>: auszug aus der konkordanz der erkannten textstellen zu einer geplanten aktionärsabstimmung\nurn:cts:dhd:2016.posters.078:1.3.4.11	p	die extraktion der analysierten prädikat-argument-strukturen mithilfe von lokalen grammatiken ermöglicht die kategorisierung eines ereignisses, im vorliegenden fall der aktionärsabstimmung, das für die einschätzung des status eines zusammenschlusses von zentraler bedeutung ist.\nurn:cts:dhd:2016.posters.078:1.3.5	div2	\nurn:cts:dhd:2016.posters.078:1.3.5.1	p	tabelle 2 zeigt die ergebnisse einer evaluation bezüglich der erfolgten zustimmung der aktionäre zu einem zusammenschluss. sie wurde auf einem mithilfe der cosmas-datenbank erstellten testkorpus mit 623 sätzen (keywords: („fusion“ oder „Übernahme“) sowie „aktionäre“) durchgeführt. hierbei wurden sowohl die erkennung der relation als auch der daran beteiligten entitäten wie z. b. unternehmensnamen, zeit- und ortsangaben berücksichtigt.\nurn:cts:dhd:2016.posters.078:1.3.5.2	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\"><hi rend=\"bold\">tab. 2</hi>: ergebnisse der evaluation bezüglich der erfolgten zustimmung der aktionäre zu einem zusammenschluss </hi>\nurn:cts:dhd:2016.posters.078:1.3.6	div2	\nurn:cts:dhd:2016.posters.078:1.3.6.1	p	im vorliegenden beitrag wird gezeigt, wie wiederkehrende sprachliche muster dazu genutzt werden können, die rolle von aktionären bei einem unternehmenszusammenschluss am beispiel von aktionärsabstimmungen zu modellieren. mithilfe von lokalen grammatiken kann der ausgang der abstimmungen automatisch extrahiert werden. wichtige entitäten wie zeit- und ortsangaben, akteure und organisationsnamen werden ebenfalls erkannt. die so strukturierten informationen können anschließend in eine semantische suchmaschine eingebettet werden. mit dieser methode und durch erweiterung der vorhandenen muster kann in den nächsten schritten ein system zur erkennung der relevanten phasen eines zusammenschlusses sowie das zusammenwirken der unterschiedlichen akteure erstellt werden. nach der fertigstellung des systems sollen bezüglich neuer zeitungsnachrichten aussagen zum derzeitigen stand eines zusammenschlusses getroffen werden können. in einem nächsten schritt wäre auch eine analyse hinsichtlich sprachlicher indikatoren interessant, die nicht unmittelbar an ökonomische schritte geknüpft ist: inwiefern kündigen passagen wie „droht zu scheitern“ tatsächlich das scheitern des prozesses an? darüber hinaus könnte auch die sprachliche modellierung von gerüchten („der konsumgüterhersteller henkel ist kreisen zufolge favorit im rennen um den haarpflegespezialisten wella“, vgl. focus 25.05.2015) mit lokalen grammatiken implementiert werden, um die grenze zwischen klaren fakten und unsicheren aussagen in zeitungsnachrichten zu markieren. die methode ist in thematischer hinsicht nicht auf ein bestimmtes textkorpus beschränkt, die graphen müssen jedoch bei wechsel der textdomäne angepasst werden.\nurn:cts:dhd:2016.posters.078:2	back	\nurn:cts:dhd:2016.posters.078:2.1	bibliogr	\nurn:cts:dhd:2016.posters.078:2.1.1	listBibl	\nurn:cts:dhd:2016.posters.078:2.1.1.1	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">focus</hi> (25.05.2015): \"henkel favorit für wella-Übernahme - wert: 5,5 bis 7,0 milliarden dollar\" <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.focus.de/finanzen/news/wirtschaftsticker/kreise-henkel-favorit-fuer-wella-uebernahme-wert-5-5-bis-7-0-milliarden-dollar_id_4705463.html\">http://www.focus.de/finanzen/news/wirtschaftsticker/kreise-henkel-favorit-fuer-wella-uebernahme-wert-5-5-bis-7-0-milliarden-dollar_id_4705463.html</ref> [letzter zugriff 05. oktober 2015].\nurn:cts:dhd:2016.posters.078:2.1.1.2	bibl	<anchor xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" type=\"bookmark-start\" xml:id=\"id__goback\" /> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">gross, maurice</hi> (1997): \"the construction of local grammars\", in: roche, emmanuel / schabès, yves (eds.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">finite-state language processing</hi>. cambridge, massachusetts, usa: mit press 329–354.\nurn:cts:dhd:2016.posters.078:2.1.1.3	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">guenthner, franz / maier, petra</hi> (eds.) (1994): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">das cislex wörterbuchsystem</hi>. münchen.\nurn:cts:dhd:2016.posters.078:2.1.1.4	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">hoffjann, olaf</hi> (2014): \"presse- und medienarbeit in der unternehmenskommunikation\", in: zerfaß, ansgar / piwinger, manfred (eds.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">handbuch unternehmenskommunikation</hi>. wiesbaden: springer 671-690.\nurn:cts:dhd:2016.posters.078:2.1.1.5	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">hogenboom, frederik / frasincar, flavius / kaymak, uzay / de jong, franciska</hi> (2011): \"an overview of event extraction from text\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">proceedings of detection, representation, and exploitation of events in the semantic web (derive 2011)</hi>. workshop in conjunction with the 10th international semantic web conference 2011 (iswc 2011), bonn, germany, october 23, 2011: 48–57.\nurn:cts:dhd:2016.posters.078:2.1.1.6	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">institut für deutsche sprache (ids)</hi> (o.j.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">cosmas ii</hi>. corpus search, management and analysis system <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.ids-mannheim.de/cosmas2/\">http://www.ids-mannheim.de/cosmas2</ref> [letzter zugriff 05. oktober 2015].\nurn:cts:dhd:2016.posters.078:2.1.1.7	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">mallchok, friederike</hi> (2004): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">automatic recognition of organization names in english business news</hi>. münchen: ludwig-maximilians-universität münchen.\nurn:cts:dhd:2016.posters.078:2.1.1.8	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">nagel, sebastian</hi> (2008): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">lokale grammatiken zur beschreibung von lokativen sätzen und ihre anwendung im information retrieval</hi>. münchen: ludwig-maximilians-universität münchen.\nurn:cts:dhd:2016.posters.078:2.1.1.9	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">nassirtoussi, arman khadjeh / aghabozorgi, saeed / wah, teh ying / chek ling ngo, david</hi> (2014): \"text mining for market prediction: a systematic review\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">expert systems with applications</hi> 41,16: 7653–7670.\nurn:cts:dhd:2016.posters.078:2.1.1.10	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">palmieri, rudi</hi> (2014): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">corporate argumentation in takeover bids</hi>. amsterdam / philadelphia: john benjamins.\nurn:cts:dhd:2016.posters.078:2.1.1.11	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">saurì, roser / pustejovsky, james</hi> (2012). \"are you sure that this happened? assessing the factuality degree of events in text\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">computational linguistics</hi> 35, 1: 1–39.\nurn:cts:dhd:2016.posters.078:2.1.1.12	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">université paris-est marne-la-vallée</hi> (o.j.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">unitex</hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://igm.univ-mlv.fr/~unitex/unitexmanual3.1.pdf\">http://igm.univ-mlv.fr/~unitex/unitexmanual3.1.pdf</ref> [letzter zugriff 05. oktober 2015].'),('urn:cts:dhd:2016.posters.079:','urn:cts:dhd:2016.posters.079:	edition	\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:1	body	\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:1.1	div1	\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:1.1.1	p	Koreferenzresolution beschäftigt sich mit der Aufgabe unterschiedliche sprachliche Ausdrücke, die die gleichen Entitäten im Text beschreiben, automatisch zu identifizieren. Die meisten state-of-the-art Koreferenzresolutionssysteme basieren auf statistischen Verfahren und verwenden große vorannotierte Trainingskorpora (Pradhan et al., 2011). Die Abhängigkeit von Trainingskorpora stellt ein Problem für die Sprachen dar, für die keine Korpora verfügbar sind, die mit Koreferenzinformationen annotiert sind (Recasens et al., 2010; Pradhan et al., 2012; Zhekova, 2013).\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:1.1.2	p	Diese Arbeit beschreibt ein Verfahren zur Gewinnung automatischer Koreferenzannotationen durch parallele Korpora für das Russische. Russisch ist eine der Sprachen, für die es noch keine frei verfügbaren Koreferenzannotationen gibt und die daher nicht mit statistischen Koreferenzsystemen bearbeitet werden können. Unser Ziel ist es, Korpora die mehr als einen Zieltext haben zu benutzen (z.B. mehrere Übersetzungen des gleichen Texts/Quelltexts), um die Koreferenzketten von mehreren Zieltexten in den Quelltext zu projizieren. Unser Vorgehen basiert auf der These, dass die Verwendung mehrerer Zieltexte eine bessere Identifikation der Ketten und Grenzen der Mentions (die potentiell koreferenten Phrasen) ermöglicht. Zusätzlich stellen wir die automatisch gewonnenen Koreferenzannotationen (RuCoCo (aus dem Englischen: Russian Coreference Corpus)) für den russischen Originaltext zur freien Verfügung.\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:1.2	div1	\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:1.2.1	p	Schon oft wurden parallele Korpora für die Gewinnung automatisch generierter Koreferenzannotationen benutzt (Kobdani et al., 2011; Souza and Orašan, 2011; Rahman and Ng, 2012), das Sprachenpaar Russisch-Deutsch wird allerdings wenig bearbeitet (Grishina and Stede, 2015). Darüber hinaus sind parallele Korpora üblicherweise aus einem Quell- und einem Zieltext gebildet (Ganitkevitch et al., 2013; Dolan and Brockett, 2005) und konzentrieren sich hauptsächlich auf die Bearbeitung der englischen Sprache. In Bezug auf das Russische sind uns keine frei verfügbaren Datensätze bekannt, die auch mehrere Zieltexte enthalten. Ein derartiger Korpus für Russisch, der aus dem Roman <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Der Idiot</hi> von Dostojewskij und drei Übersetzungen davon besteht, wurde zwar bei der <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.aac.ac.at/\">Österreichische </ref> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.aac.ac.at/\">Akademie der Wissenschaften</ref> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.aac.ac.at/\">-</ref> entwickelt, er steht aber derzeit nicht zur freien Verfügung (Biber et al., 2002; Dobrovol’skij, 2014).\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:1.2.2	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Abbildung 1:</hi> Interaktives Alignieren in AluDo durch das Suchwort Sonne.\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:1.2.3	p	Aus diesem Grund haben wir einige Ansätze für die Alignierung von Texten für das Sprachenpaar Deutsch-Russisch implementiert (Zhekova et al., 2014), die in das frei verfügbare und interaktive Online <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" type=\"note\" target=\"n01\" n=\"1\">1</ref> - Alignierungstool <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://dostojewski.cis.uni-muenchen.de/\">AluDo</ref> (siehe Abbildung 1) integriert wurden. Mit Hilfe von AluDo wurde ein paralleler Korpus erstellt, der aus dem Original des Dostojewskij-Romans <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Verbrechen und Strafe</hi> und drei seiner deutschen Übersetzungen (Dostojewskij, 1924; Dostojewskij, 1956; Dostojewskij, 2010) besteht. Einen <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.cis.uni-muenchen.de/desi/rgdata/data.zip\"> Teil </ref> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" type=\"note\" target=\"n02\" n=\"2\">2</ref> des Korpus haben wir bereits frei gegeben (Zhekova et al., 2015). Mit Hilfe dieses Korpus beabsichtigen wir, automatische Koreferenzannotationen für den russischen Quelltext zu erzeugen.\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:1.3	div1	\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:1.3.1	div2	\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:1.3.1.1	p	Zunächst wird der deutsche Teil mit Koreferenzinformationen versehen, um sie anschließend in den russischen Teil der Paralleltexte projizieren zu können. Dafür wird im ersten Schritt das beste frei verfügbare Koreferenzresolutionssystem (laut die CoNLL Evaluationen), IMSCoref (Björkelund and Farkas, 2012), an die deutsche Sprache angepasst.\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:1.3.2	div2	\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:1.3.2.1	p	Wir verwenden die SemEval-Datensätze für Deutsch (Recasens et al., 2010), die in das CoNLL-Format umgewandelt werden. Für die Erzeugung von Syntaxbäumen (ParseBits in CoNLL-Daten), die in den SemEval-Daten fehlen, wird der <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://nlp.stanford.edu/software/lex-parser.shtml\">Stanford Parser</ref> (Rafferty and Manning, 2008) eingesetzt. Named Entities sind im deutschen Datensatz in den SemEval-Daten auch nicht verfügbar, daher werden sie automatisch mit Hilfe von <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://nlp.stanford.edu/software/CRF-NER.shtml\">Stanford NER</ref> (Finkel et al., 2005) extrahiert, und zwar mit dem hgc-Modell für Deutsch (Faruqui and Padó, 2010).\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:1.3.3	div2	\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:1.3.3.1	p	Als Baseline-Features werden die Features verwendet, die in IMSCoref für Englisch entwickelt wurden. Das ursprüngliche Featureset für Englisch enthält allerdings Informationen, die in den SemEval-Daten nicht zur Verfügung stehen. Entsprechend werden diese Features ausgelassen (z.B. Speaker-, Genre-Features, usw). Agreement-Features für Deutsch sind zusätzlich integriert worden.\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:1.3.4	div2	\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:1.3.4.1	p	Tabelle 1: Systemevaluation für Englisch (en) und Deutsch (de) mit den original (Orig), reduzierter (Red) und erweiterter (Erw) Featureset.\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:1.3.4.2	p	Um die Güte des für Deutsch adaptierten IMSCoref sicherzustellen, wurde das System für beide Sprachen (Englisch und Deutsch) einem Testlauf unterzogen. Dazu haben wir vier Featuresets getestet: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">enOrg</hi> – das Basisfeatureset von IMSCoref in Englisch; <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">enRed</hi> – das reduzierte Featureset für Englisch (ohne die Features für die keine entsprechenden Annotationen für Deutsch vorhanden sind); <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">deRed</hi> – das reduzierte Featureset für Deutsch; <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">enErw</hi> – das erweiterte Featureset für Deutsch. Die Ergebnisse der Evaluation (anhand Identifikation von Mentions (IM), MUC-, B 3 -, und CEAF E - Metriken sowie der offizielle CoNLL-Score) werden in Tabelle 1 präsentiert. Die Zahlen zeigen, dass die Features, die für die deutsche Sprache nicht vorhanden sind, auch für das englische IMSCoref wenig informativ sind. Ihre Nichtberücksichtigung reduziert die Genauigkeit des Systems von 59.29% für <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">enOrig</hi> auf 58.69% für <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">enRed</hi> . Damit ist der CoNLL-Score für die deutsche Basisversion des Systems schon sehr hoch und liegt bei 60.55% ( <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">deRed</hi> ). Die oben angesprochene Erweiterung der Features für Deutsch bringt eine kleine, aber signifikante Verbesserung von 62.48%.\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:1.4	div1	\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:1.4.1	div2	\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:1.4.1.1	p	Um das IMSCoref auf die Bearbeitung der deutschen Übersetzungen der russisch-deutschen Paralleltexte (Zhekova et al., 2015) (aligniert auf Satzebene) vorzubereiten, werden diese auch in das CoNLL-Format transformiert. Zuerst werden die Texte mit dem Stanford-Tokenizer tokenisiert. Der TreeTagger (Schmid, 1994; Schmid, 1995) wird danach für das POS-Tagging eingesetzt. Abschließend werden die Texte der Datenaufbereitung mit GIZA++ (Och and Ney, 2003) auf Wortebene aligniert.\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:1.4.2	div2	\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:1.4.2.1	p	Wir untersuchen drei verschiedene Ansätze für die Übertragung der Annotationen, die im Folgenden beschrieben sind.\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:1.4.2.2	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Setting 1 </hi> Dieser Ansatz folgt Postolache et al. (2006). Für jede deutsche Mention wird eine entsprechende Menge von russischen Tokens extrahiert. Der Kopf der erzeugten Mention ist das russische Token, welches mit dem Kopf der deutschen Mention aligniert wurde. Anfang und Ende einer Mention im Deutschen werden auch direkt durch die Alignierungen im Russischen festgelegt. Falls beide nicht aligniert werden können, wird im Russischen keine entsprechende Mention übertragen.\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:1.4.2.3	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Setting 2</hi> Bei diesem Setting wird Dependenzinformation im Russischen verwendet, welche mit dem MaltParser (Nivre et al., 2007; Sharoff and Nivre, 2011) erzeugt wird. Dabei wird der lexikalische Kopf einer Mention im Deutschen durch die Wortalignierung ins Russische abgebildet. Daraufhin wird die Länge der Mention durch die Dependenzinformation erzeugt, indem alle Wörter, die in Relation mit dem Kopf stehen, gruppiert werden.\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:1.4.2.4	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Setting 3</hi> Dieser Ansatz kombiniert Setting 1 und Setting 2, d.h. falls Setting 1 keine Projektion der Mention erzeugen kann, wird Setting 2 eingesetzt.\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:1.5	div1	\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:1.5.1	p	Tabelle 2: Ergebnisse der Projektion von Koreferenzinformationen vom Deutschen ins Russische\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:1.5.2	p	Da keine Gold-Standard-Annotationen vorliegen, werden vorläufig die ersten 30 Sätze des russischen Textes als ein Dokument im Sinne der Koreferenz betrachtet und manuell (von nur einem Annotator) mit Koreferenzketten annotiert.\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:1.5.3	p	Die Ergebnisse sind in Tabelle 2 dargestellt, wo alle Übersetzungen (markiert als 1924, 1956, 2010 in der Tabelle) in allen drei Settings (S1, S2 und S3) aufgeführt sind. Die Ergebnisse zeigen, dass durchaus bei allen drei Übersetzungen vergleichbare Zahlen erreicht werden, was innerhalb der drei Settings nicht der Fall ist. Als Erstes zeigt ein Vergleich zwischen der Identifikation der Mentions (IM) für das erweiterte IMSCoref-System im Deutschen ( <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">deErw</hi> in Tabelle 1) und allen drei benutzten Settings und Übersetzungen, dass die Projektion der Mentions zu einer starken Reduktion der IM-Ergebnisse für Russisch führt. Für alle drei Übersetzungen ist die Projektion in Setting 3 am erfolgreichsten mit F1-Scores zwischen 43.36% und 51.97%. Diese Ergebnisse liegen mit mehr als 20 Prozentpunkten unter dem IM F1-Score für Deutsch. IM ist jedoch eine sehr wichtige Unteraufgabe der Koreferenzresolution, die in hohem Maße den Erfolg der Koreferenzaufgabe beeinflusst (Zhekova, 2013). Als Folge der niedrigen F1-Scores sind die CoNLL-Scores für Russisch wesentlich niedriger im Vergleich zu den Ergebnissen des Systems für Deutsch.\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:1.5.4	p	Eine qualitative Analyse zeigt, dass die meisten Fehler durch falsche Wortalignierungen entstehen. Mentions werden nicht gefunden und übertragen, desweiteren haben die projizierten Mentions oft einen falschen Anfang oder ein falsches Ende und tragen so zu den niedrigen Genauigkeiten bei. Oft führt auch die falsche Alignierung zu einer falschen Identifikation des Kopfes im Russischen, wodurch die Ermittlung der Mentionspan im Setting 3 stark beeinflusst wird. Ein Anteil der Fehler ist auch auf Fehlerprojektion basiert – falsche Ketten im deutschen Text werden auch falsch weitergegeben.\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:1.5.5	p	Jedoch ist es unser Hauptziel zu untersuchen, ob Korpora, die mehr als einen Zieltext enthalten, hilfreicher für die Projektion sein können als traditionelle Korpora. Dafür haben wir zwei zusätzliche Experimente durchgeführt (jeweils 1924/1956 und 1924/1956/2010 in Tabelle 2) – 1924/1956 fügt die Koreferenzketten aus den beiden Übersetzungen (1924 und 1956) zusammen, während in 1924/1956/2010 die Ketten aus alle drei Übersetzungen zusammengefügt werden (das wird manuell nur für die ersten 30 Sätze des Originalwerks gemacht womit wir entgegen den Testset evaluieren können). Die Ergebnisse zeigen, dass die Benutzung von mehreren Texten sehr hilfreich sein kann, da sich der CoNLL-Score von 20.11% für die Übersetzung 1924 auf 22.41% für 1924/1956/2010 erhöht. Das ist ein sehr positives Ergebnis. Wir vermuten, dass mit einer besseren Alignierung und qualitativ hochwertigeren Dependenzannotation für das Russische, diese Verbesserung noch größer ausfallen würde.\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:1.6	div1	\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:1.6.1	p	In dieser Arbeit haben wir gezeigt, dass parallele Korpora mit mehr als einem Zieltext für die Gewinnung von automatischen Koreferenzannotationen sehr hilfreich sein können, und dass dadurch Sprachen, die bislang für state-of-the-art Koreferenzsysteme völlig unerreichbar waren, damit bearbeitet werden können. Zusätzlich werden die Koreferenzannotationen für den russischen Originaltext und das manuell annotierte Testset zur freien Verfügung <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.cis.uni-muenchen.de/desi/dostoyevsky_coref.zip\">gestellt</ref> , womit weitere Pilotstudien für Koreferenzannotation des Russischen möglich gemacht werden. Wir beabsichtigen, das Testset in Zukunft zu erweitern, um adäquatere Ergebnisse bei der quantitativen Analyse der Projektion der Koreferenzinformationen vom Deutschen ins Russische zu erzielen. Außerdem ist ein Verfahren für eine informierte Verbesserung (anhand von Phrasenstruktur, Self-Learning, usw.) von derartigen Annotationen direkt im Zieltext geplant. Die Adaption des <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.cis.uni-muenchen.de/desi/ims_de_src.jar\">IMSCoref-Systems für Deutsch</ref> stellen wir auch zur freien Verfügung.\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:2	back	\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:2.1	Notes	<note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"n01\" n=\"1\"> Benutzername und Kennwort werden nach Nachfrage ( desi@cis.uni-muenchen.de ) vergeben. </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"n02\" n=\"2\"> Die Übersetzung von Swetlana Geier wurde von Fischer-Verlag nur für Forschungszwecke frei gegeben und ist dafür nicht in dem Packet enthalten. </note>\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:2.2	bibliogr	\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:2.2.1	listBibl	\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:2.2.1.1	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Biber Hanno / Breiteneder, Evelyn / Dobrovol’skij, Dmitrij</hi> (2002): \'\'Corpus-based study of collocations in the AAC\'\', in: Braasch, Anna / Povlsen, Claus (eds.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Proceedings of the Tenth EURALEX International Congress, Vol. 1.</hi> Center for Sprogtknologi, Kopenhagen.\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:2.2.1.2	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Björkelund, Anders / Farkas, Richárd </hi> (2012): \'\'Data-driven Multilingual Coreference Resolution using Resolver Stacking\'\', in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Joint Conference on EMNLP and CoNLL - Shared Task</hi> , Jeju Island, Korea. ACL 49–55.\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:2.2.1.3	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Dobrovol’skij, Dmitrij</hi> (2014): \'\'Russkie obrašcenija v parallel’nych korpusach\'\', in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Die Welt der Slaven</hi> , LIX, 1: 1-21.\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:2.2.1.4	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Dolan, William B. / Brockett, Chris</hi> (2005): \'\'Automatically constructing a corpus of sentential paraphrases\'\', in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Third International Workshop on Paraphrasing (IWP2005).</hi> Asia Federation of Natural Language Processing.\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:2.2.1.5	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Dostojewskij, Fjodor M.</hi> (1924): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Verbrechen und Strafe </hi> (Übersetzung von Alexander Eliasberg) <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">.</hi> Potsdam: Gustav Kiepenheuer Verlag.\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:2.2.1.6	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Dostojewskij, Fjodor M. (</hi> 1956): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Schuld und Sühne </hi> (Übersetzung von Hermann Röhl). Berlin: Aufbau Verlag.\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:2.2.1.7	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Dostojewskij, Fjodor M.</hi> (2010): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Verbrechen und Strafe </hi> (Übersetzung von Swetlana Geier). Frankfurt am Mian: Fischer Taschenbuch Verlag.\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:2.2.1.8	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Faruqui, Manaal / Padó, Sebastian</hi> (2010): \'\'Training and evaluating a German named entity recognizer with semantic generalization\'\', in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Proceedings of KONVENS 2010</hi> , Saarbrücken, Germany.\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:2.2.1.9	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Finkel, Jenny Rose / Grenager, Trond / Manning, Christopher</hi> (2005): \'\'Incorporating non-local information into information extraction systems by gibbs sampling\'\', in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Proceedings of the 43rd Annual Meeting on ACL</hi> , ACL ’05, Stroudsburg, PA, USA. ACL 363–370.\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:2.2.1.10	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Ganitkevitch, Juri / Van Durme, Benjamin / Callison-Burch, Chris </hi> (2013): \'\'PPDB: The paraphrase database\'\', in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Proceedings of NAACL-HLT</hi> , Atlanta, Georgia, June. ACL.\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:2.2.1.11	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Grishina, Yulia / Stede, Manfred</hi> (2015): \'\'Knowledgelean projection of coreference chains across languages\'\', in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Proceedings of the Eight Workshop on Building and Using Comparable Corpora</hi> , Beijing, China. ACL.\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:2.2.1.12	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Kobdani, Hamidreza / Schütze, Hinrich / Schiehlen, Michael / Kamp, Hans</hi> (2011): \'\'Bootstrapping coreference resolution using word associations\'\', in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Proceedings of the 49th Annual Meeting of the ACL: Human Language Technologies</hi> , Portland, Oregon, USA, June. ACL 783–792.\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:2.2.1.13	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Nivre, Joakim / Hall, Johan / Nilsson, Jens / Chanev, Atanas / Eryigit, Gülsen / Kübler, Sandra / Marinov, Svetoslav / Marsi, Erwin</hi> (2007): \'\'MaltParser: A Language-Independent System for Data-Driven Dependency Parsing\'\', in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Natural Language Engineering</hi> 13, 2: 95–135.\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:2.2.1.14	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Och, Franz Josef / Ney, Hermann</hi> (2003): \'\'A systematic comparison of various statistical alignment models\'\', <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Computational Linguistics</hi> 29, 1: 19–51.\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:2.2.1.15	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Postolache, Oana / Cristea, Dan / Orasan, Constantin</hi> (2006): \'\'Transferring coreference chains through word alignment\'\', in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Proceedings of the 5th International Conference on Language Resources and Evaluation.</hi>\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:2.2.1.16	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Pradhan, Sameer / Ramshaw, Lance / Marcus, Mitchell / Palmer, Martha / Weischedel, Ralph / Xue, Nianwen</hi> (2011): \'\'CoNLL-2011 Shared Task: Modeling Unrestricted Coreference in OntoNotes\'\', in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Proceedings of the CoNLL 2011: Shared Task</hi> , Portland, Oregon, USA. ACL.\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:2.2.1.17	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Pradhan, Sameer / Moschitti, Alessandro / Xue, Nianwen / Uryupina, Olga / Zhang, Yuchen</hi> (2012): \'\'CoNLL-2012 Shared Task: Modeling Multilingual Unrestricted Coreference in OntoNotes\'\', in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Joint Conference on EMNLP and CoNLL - Shared Task</hi> , Jeju Island, Korea. ACL.\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:2.2.1.18	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Rafferty, Anna / Manning, Christopher D.</hi> (2008): \'\'Parsing three German treebanks: Lexicalized and unlexicalized baselines\'\', in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"talic\">Proceedings of the Workshop on Parsing German,</hi> Columbus, Ohio, June. ACL 40–46.\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:2.2.1.19	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"old\">Rahman, Altaf / Ng, Vincent</hi> (2012): \'\'Translation-based projection for multilingual coreference resolution\'\', in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Proceedings of NACL:HLT 2012</hi> , Montréal. ACL.\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:2.2.1.20	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Recasens, Marta / Màrquez, Lluís / Sapena, Emili / Martí, M. Antònia / Taulé, Mariona / Hoste, Véronique / Poesio, Massimo / Versley, Yannick</hi> (2010): \'\'SemEval-2010 task 1: Coreference resolution in multiple languages\'\', in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Proceedings of SemEval 2010</hi> , Uppsala, Sweden. ACL.\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:2.2.1.21	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Schmid, Helmut</hi> (1994): \'\'Probabilistic part-of-speech tagging using decision trees\'\', in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">International Conference on New Methods in Language Processing</hi> , Manchester, UK.\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:2.2.1.22	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Schmid, Helmut (</hi> 1995): \'\'Improvements in Part-of-Speech Tagging with an Application to German\'\', in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Workshop of the Special Interest Group for Linguistic Data and Corpus-based Approaches to Natural Language Processing (EACL 1995 SIGDAT-Workshop)</hi> 47–50.\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:2.2.1.23	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Sharoff, Serge / Nivre, Joakim </hi> (2011): \'\'The proper place of men and machines in language technology. Processing russian without any linguistic knowledge\'\', in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Proceedings of the International Conference on Computational Linguistics and Artificial Intelligence Dialog 2011,</hi> Moscow.\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:2.2.1.24	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Souza, Jose Guilherme Camargo / Orasan, Constantin</hi> (2011): \'\'Can projected chains in parallel corpora help coreference resolution?\'\', in: Hendrickx, Iris / Devi, Sobha Lalitha / Branco, Antonio / Mitkov, Ruslan (eds.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Anaphora Processing and Applications</hi> (= Lecture Notes in Computer Science 7099). Berlin / Heidelberg: Springer.\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:2.2.1.25	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Zhekova, Desislava</hi> (2013) <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Towards Multilingual Coreference Resolution</hi> . Ph.D. thesis, University of Bremen.\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:2.2.1.26	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Zhekova, Desislava / Zangenfeind, Robert / Mikhaylova, Alena / Nikolaienko, Tetiana</hi> (2014): \'\'Alignment of Multiple Translations for Linguistic Analysis\'\', in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Proceedings of the The 3rd Annual International Conference on Language, Literature and Linguistics (L3)</hi> , Bangkok, Thailand.\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:2.2.1.27	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Zhekova, Desislava / Zangenfeind, Robert / Mikhaylova, Alena / Nikolaienko, Tetiana</hi> (2015): \'\'Sentence-Alignment and Application of Russian-German Multi-Target Parallel Corpora for Linguistic Analysis and Literary Studies\'\', in: Portela, Manuel (ed.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Digital Literary Studies</hi> 3 (to appear).','urn:cts:dhd:2016.posters.079:	edition	\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:1	body	\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:1.1	div1	\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:1.1.1	p	koreferenzresolution beschäftigt sich mit der aufgabe unterschiedliche sprachliche ausdrücke, die die gleichen entitäten im text beschreiben, automatisch zu identifizieren. die meisten state-of-the-art koreferenzresolutionssysteme basieren auf statistischen verfahren und verwenden große vorannotierte trainingskorpora (pradhan et al., 2011). die abhängigkeit von trainingskorpora stellt ein problem für die sprachen dar, für die keine korpora verfügbar sind, die mit koreferenzinformationen annotiert sind (recasens et al., 2010; pradhan et al., 2012; zhekova, 2013).\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:1.1.2	p	diese arbeit beschreibt ein verfahren zur gewinnung automatischer koreferenzannotationen durch parallele korpora für das russische. russisch ist eine der sprachen, für die es noch keine frei verfügbaren koreferenzannotationen gibt und die daher nicht mit statistischen koreferenzsystemen bearbeitet werden können. unser ziel ist es, korpora die mehr als einen zieltext haben zu benutzen (z.b. mehrere Übersetzungen des gleichen texts/quelltexts), um die koreferenzketten von mehreren zieltexten in den quelltext zu projizieren. unser vorgehen basiert auf der these, dass die verwendung mehrerer zieltexte eine bessere identifikation der ketten und grenzen der mentions (die potentiell koreferenten phrasen) ermöglicht. zusätzlich stellen wir die automatisch gewonnenen koreferenzannotationen (rucoco (aus dem englischen: russian coreference corpus)) für den russischen originaltext zur freien verfügung.\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:1.2	div1	\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:1.2.1	p	schon oft wurden parallele korpora für die gewinnung automatisch generierter koreferenzannotationen benutzt (kobdani et al., 2011; souza and orašan, 2011; rahman and ng, 2012), das sprachenpaar russisch-deutsch wird allerdings wenig bearbeitet (grishina and stede, 2015). darüber hinaus sind parallele korpora üblicherweise aus einem quell- und einem zieltext gebildet (ganitkevitch et al., 2013; dolan and brockett, 2005) und konzentrieren sich hauptsächlich auf die bearbeitung der englischen sprache. in bezug auf das russische sind uns keine frei verfügbaren datensätze bekannt, die auch mehrere zieltexte enthalten. ein derartiger korpus für russisch, der aus dem roman <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">der idiot</hi> von dostojewskij und drei Übersetzungen davon besteht, wurde zwar bei der <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.aac.ac.at/\">Österreichische </ref> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.aac.ac.at/\">akademie der wissenschaften</ref> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.aac.ac.at/\">-</ref> entwickelt, er steht aber derzeit nicht zur freien verfügung (biber et al., 2002; dobrovol’skij, 2014).\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:1.2.2	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">abbildung 1:</hi> interaktives alignieren in aludo durch das suchwort sonne.\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:1.2.3	p	aus diesem grund haben wir einige ansätze für die alignierung von texten für das sprachenpaar deutsch-russisch implementiert (zhekova et al., 2014), die in das frei verfügbare und interaktive online <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" type=\"note\" target=\"n01\" n=\"1\">1</ref> - alignierungstool <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://dostojewski.cis.uni-muenchen.de/\">aludo</ref> (siehe abbildung 1) integriert wurden. mit hilfe von aludo wurde ein paralleler korpus erstellt, der aus dem original des dostojewskij-romans <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">verbrechen und strafe</hi> und drei seiner deutschen Übersetzungen (dostojewskij, 1924; dostojewskij, 1956; dostojewskij, 2010) besteht. einen <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.cis.uni-muenchen.de/desi/rgdata/data.zip\"> teil </ref> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" type=\"note\" target=\"n02\" n=\"2\">2</ref> des korpus haben wir bereits frei gegeben (zhekova et al., 2015). mit hilfe dieses korpus beabsichtigen wir, automatische koreferenzannotationen für den russischen quelltext zu erzeugen.\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:1.3	div1	\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:1.3.1	div2	\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:1.3.1.1	p	zunächst wird der deutsche teil mit koreferenzinformationen versehen, um sie anschließend in den russischen teil der paralleltexte projizieren zu können. dafür wird im ersten schritt das beste frei verfügbare koreferenzresolutionssystem (laut die conll evaluationen), imscoref (björkelund and farkas, 2012), an die deutsche sprache angepasst.\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:1.3.2	div2	\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:1.3.2.1	p	wir verwenden die semeval-datensätze für deutsch (recasens et al., 2010), die in das conll-format umgewandelt werden. für die erzeugung von syntaxbäumen (parsebits in conll-daten), die in den semeval-daten fehlen, wird der <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://nlp.stanford.edu/software/lex-parser.shtml\">stanford parser</ref> (rafferty and manning, 2008) eingesetzt. named entities sind im deutschen datensatz in den semeval-daten auch nicht verfügbar, daher werden sie automatisch mit hilfe von <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://nlp.stanford.edu/software/crf-ner.shtml\">stanford ner</ref> (finkel et al., 2005) extrahiert, und zwar mit dem hgc-modell für deutsch (faruqui and padó, 2010).\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:1.3.3	div2	\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:1.3.3.1	p	als baseline-features werden die features verwendet, die in imscoref für englisch entwickelt wurden. das ursprüngliche featureset für englisch enthält allerdings informationen, die in den semeval-daten nicht zur verfügung stehen. entsprechend werden diese features ausgelassen (z.b. speaker-, genre-features, usw). agreement-features für deutsch sind zusätzlich integriert worden.\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:1.3.4	div2	\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:1.3.4.1	p	tabelle 1: systemevaluation für englisch (en) und deutsch (de) mit den original (orig), reduzierter (red) und erweiterter (erw) featureset.\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:1.3.4.2	p	um die güte des für deutsch adaptierten imscoref sicherzustellen, wurde das system für beide sprachen (englisch und deutsch) einem testlauf unterzogen. dazu haben wir vier featuresets getestet: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">enorg</hi> – das basisfeatureset von imscoref in englisch; <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">enred</hi> – das reduzierte featureset für englisch (ohne die features für die keine entsprechenden annotationen für deutsch vorhanden sind); <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">dered</hi> – das reduzierte featureset für deutsch; <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">enerw</hi> – das erweiterte featureset für deutsch. die ergebnisse der evaluation (anhand identifikation von mentions (im), muc-, b 3 -, und ceaf e - metriken sowie der offizielle conll-score) werden in tabelle 1 präsentiert. die zahlen zeigen, dass die features, die für die deutsche sprache nicht vorhanden sind, auch für das englische imscoref wenig informativ sind. ihre nichtberücksichtigung reduziert die genauigkeit des systems von 59.29% für <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">enorig</hi> auf 58.69% für <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">enred</hi> . damit ist der conll-score für die deutsche basisversion des systems schon sehr hoch und liegt bei 60.55% ( <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">dered</hi> ). die oben angesprochene erweiterung der features für deutsch bringt eine kleine, aber signifikante verbesserung von 62.48%.\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:1.4	div1	\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:1.4.1	div2	\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:1.4.1.1	p	um das imscoref auf die bearbeitung der deutschen übersetzungen der russisch-deutschen paralleltexte (zhekova et al., 2015) (aligniert auf satzebene) vorzubereiten, werden diese auch in das conll-format transformiert. zuerst werden die texte mit dem stanford-tokenizer tokenisiert. der treetagger (schmid, 1994; schmid, 1995) wird danach für das pos-tagging eingesetzt. abschließend werden die texte der datenaufbereitung mit giza++ (och and ney, 2003) auf wortebene aligniert.\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:1.4.2	div2	\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:1.4.2.1	p	wir untersuchen drei verschiedene ansätze für die Übertragung der annotationen, die im folgenden beschrieben sind.\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:1.4.2.2	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">setting 1 </hi> dieser ansatz folgt postolache et al. (2006). für jede deutsche mention wird eine entsprechende menge von russischen tokens extrahiert. der kopf der erzeugten mention ist das russische token, welches mit dem kopf der deutschen mention aligniert wurde. anfang und ende einer mention im deutschen werden auch direkt durch die alignierungen im russischen festgelegt. falls beide nicht aligniert werden können, wird im russischen keine entsprechende mention übertragen.\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:1.4.2.3	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">setting 2</hi> bei diesem setting wird dependenzinformation im russischen verwendet, welche mit dem maltparser (nivre et al., 2007; sharoff and nivre, 2011) erzeugt wird. dabei wird der lexikalische kopf einer mention im deutschen durch die wortalignierung ins russische abgebildet. daraufhin wird die länge der mention durch die dependenzinformation erzeugt, indem alle wörter, die in relation mit dem kopf stehen, gruppiert werden.\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:1.4.2.4	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">setting 3</hi> dieser ansatz kombiniert setting 1 und setting 2, d.h. falls setting 1 keine projektion der mention erzeugen kann, wird setting 2 eingesetzt.\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:1.5	div1	\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:1.5.1	p	tabelle 2: ergebnisse der projektion von koreferenzinformationen vom deutschen ins russische\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:1.5.2	p	da keine gold-standard-annotationen vorliegen, werden vorläufig die ersten 30 sätze des russischen textes als ein dokument im sinne der koreferenz betrachtet und manuell (von nur einem annotator) mit koreferenzketten annotiert.\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:1.5.3	p	die ergebnisse sind in tabelle 2 dargestellt, wo alle Übersetzungen (markiert als 1924, 1956, 2010 in der tabelle) in allen drei settings (s1, s2 und s3) aufgeführt sind. die ergebnisse zeigen, dass durchaus bei allen drei Übersetzungen vergleichbare zahlen erreicht werden, was innerhalb der drei settings nicht der fall ist. als erstes zeigt ein vergleich zwischen der identifikation der mentions (im) für das erweiterte imscoref-system im deutschen ( <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">deerw</hi> in tabelle 1) und allen drei benutzten settings und Übersetzungen, dass die projektion der mentions zu einer starken reduktion der im-ergebnisse für russisch führt. für alle drei Übersetzungen ist die projektion in setting 3 am erfolgreichsten mit f1-scores zwischen 43.36% und 51.97%. diese ergebnisse liegen mit mehr als 20 prozentpunkten unter dem im f1-score für deutsch. im ist jedoch eine sehr wichtige unteraufgabe der koreferenzresolution, die in hohem maße den erfolg der koreferenzaufgabe beeinflusst (zhekova, 2013). als folge der niedrigen f1-scores sind die conll-scores für russisch wesentlich niedriger im vergleich zu den ergebnissen des systems für deutsch.\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:1.5.4	p	eine qualitative analyse zeigt, dass die meisten fehler durch falsche wortalignierungen entstehen. mentions werden nicht gefunden und übertragen, desweiteren haben die projizierten mentions oft einen falschen anfang oder ein falsches ende und tragen so zu den niedrigen genauigkeiten bei. oft führt auch die falsche alignierung zu einer falschen identifikation des kopfes im russischen, wodurch die ermittlung der mentionspan im setting 3 stark beeinflusst wird. ein anteil der fehler ist auch auf fehlerprojektion basiert – falsche ketten im deutschen text werden auch falsch weitergegeben.\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:1.5.5	p	jedoch ist es unser hauptziel zu untersuchen, ob korpora, die mehr als einen zieltext enthalten, hilfreicher für die projektion sein können als traditionelle korpora. dafür haben wir zwei zusätzliche experimente durchgeführt (jeweils 1924/1956 und 1924/1956/2010 in tabelle 2) – 1924/1956 fügt die koreferenzketten aus den beiden Übersetzungen (1924 und 1956) zusammen, während in 1924/1956/2010 die ketten aus alle drei Übersetzungen zusammengefügt werden (das wird manuell nur für die ersten 30 sätze des originalwerks gemacht womit wir entgegen den testset evaluieren können). die ergebnisse zeigen, dass die benutzung von mehreren texten sehr hilfreich sein kann, da sich der conll-score von 20.11% für die Übersetzung 1924 auf 22.41% für 1924/1956/2010 erhöht. das ist ein sehr positives ergebnis. wir vermuten, dass mit einer besseren alignierung und qualitativ hochwertigeren dependenzannotation für das russische, diese verbesserung noch größer ausfallen würde.\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:1.6	div1	\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:1.6.1	p	in dieser arbeit haben wir gezeigt, dass parallele korpora mit mehr als einem zieltext für die gewinnung von automatischen koreferenzannotationen sehr hilfreich sein können, und dass dadurch sprachen, die bislang für state-of-the-art koreferenzsysteme völlig unerreichbar waren, damit bearbeitet werden können. zusätzlich werden die koreferenzannotationen für den russischen originaltext und das manuell annotierte testset zur freien verfügung <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.cis.uni-muenchen.de/desi/dostoyevsky_coref.zip\">gestellt</ref> , womit weitere pilotstudien für koreferenzannotation des russischen möglich gemacht werden. wir beabsichtigen, das testset in zukunft zu erweitern, um adäquatere ergebnisse bei der quantitativen analyse der projektion der koreferenzinformationen vom deutschen ins russische zu erzielen. außerdem ist ein verfahren für eine informierte verbesserung (anhand von phrasenstruktur, self-learning, usw.) von derartigen annotationen direkt im zieltext geplant. die adaption des <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.cis.uni-muenchen.de/desi/ims_de_src.jar\">imscoref-systems für deutsch</ref> stellen wir auch zur freien verfügung.\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:2	back	\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:2.1	Notes	<note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"n01\" n=\"1\"> benutzername und kennwort werden nach nachfrage ( desi@cis.uni-muenchen.de ) vergeben. </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"n02\" n=\"2\"> die Übersetzung von swetlana geier wurde von fischer-verlag nur für forschungszwecke frei gegeben und ist dafür nicht in dem packet enthalten. </note>\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:2.2	bibliogr	\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:2.2.1	listBibl	\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:2.2.1.1	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">biber hanno / breiteneder, evelyn / dobrovol’skij, dmitrij</hi> (2002): \'\'corpus-based study of collocations in the aac\'\', in: braasch, anna / povlsen, claus (eds.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">proceedings of the tenth euralex international congress, vol. 1.</hi> center for sprogtknologi, kopenhagen.\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:2.2.1.2	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">björkelund, anders / farkas, richárd </hi> (2012): \'\'data-driven multilingual coreference resolution using resolver stacking\'\', in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">joint conference on emnlp and conll - shared task</hi> , jeju island, korea. acl 49–55.\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:2.2.1.3	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">dobrovol’skij, dmitrij</hi> (2014): \'\'russkie obrašcenija v parallel’nych korpusach\'\', in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">die welt der slaven</hi> , lix, 1: 1-21.\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:2.2.1.4	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">dolan, william b. / brockett, chris</hi> (2005): \'\'automatically constructing a corpus of sentential paraphrases\'\', in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">third international workshop on paraphrasing (iwp2005).</hi> asia federation of natural language processing.\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:2.2.1.5	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">dostojewskij, fjodor m.</hi> (1924): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">verbrechen und strafe </hi> (Übersetzung von alexander eliasberg) <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">.</hi> potsdam: gustav kiepenheuer verlag.\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:2.2.1.6	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">dostojewskij, fjodor m. (</hi> 1956): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">schuld und sühne </hi> (Übersetzung von hermann röhl). berlin: aufbau verlag.\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:2.2.1.7	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">dostojewskij, fjodor m.</hi> (2010): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">verbrechen und strafe </hi> (Übersetzung von swetlana geier). frankfurt am mian: fischer taschenbuch verlag.\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:2.2.1.8	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">faruqui, manaal / padó, sebastian</hi> (2010): \'\'training and evaluating a german named entity recognizer with semantic generalization\'\', in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">proceedings of konvens 2010</hi> , saarbrücken, germany.\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:2.2.1.9	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">finkel, jenny rose / grenager, trond / manning, christopher</hi> (2005): \'\'incorporating non-local information into information extraction systems by gibbs sampling\'\', in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">proceedings of the 43rd annual meeting on acl</hi> , acl ’05, stroudsburg, pa, usa. acl 363–370.\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:2.2.1.10	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">ganitkevitch, juri / van durme, benjamin / callison-burch, chris </hi> (2013): \'\'ppdb: the paraphrase database\'\', in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">proceedings of naacl-hlt</hi> , atlanta, georgia, june. acl.\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:2.2.1.11	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">grishina, yulia / stede, manfred</hi> (2015): \'\'knowledgelean projection of coreference chains across languages\'\', in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">proceedings of the eight workshop on building and using comparable corpora</hi> , beijing, china. acl.\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:2.2.1.12	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">kobdani, hamidreza / schütze, hinrich / schiehlen, michael / kamp, hans</hi> (2011): \'\'bootstrapping coreference resolution using word associations\'\', in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">proceedings of the 49th annual meeting of the acl: human language technologies</hi> , portland, oregon, usa, june. acl 783–792.\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:2.2.1.13	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">nivre, joakim / hall, johan / nilsson, jens / chanev, atanas / eryigit, gülsen / kübler, sandra / marinov, svetoslav / marsi, erwin</hi> (2007): \'\'maltparser: a language-independent system for data-driven dependency parsing\'\', in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">natural language engineering</hi> 13, 2: 95–135.\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:2.2.1.14	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">och, franz josef / ney, hermann</hi> (2003): \'\'a systematic comparison of various statistical alignment models\'\', <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">computational linguistics</hi> 29, 1: 19–51.\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:2.2.1.15	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">postolache, oana / cristea, dan / orasan, constantin</hi> (2006): \'\'transferring coreference chains through word alignment\'\', in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">proceedings of the 5th international conference on language resources and evaluation.</hi>\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:2.2.1.16	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">pradhan, sameer / ramshaw, lance / marcus, mitchell / palmer, martha / weischedel, ralph / xue, nianwen</hi> (2011): \'\'conll-2011 shared task: modeling unrestricted coreference in ontonotes\'\', in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">proceedings of the conll 2011: shared task</hi> , portland, oregon, usa. acl.\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:2.2.1.17	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">pradhan, sameer / moschitti, alessandro / xue, nianwen / uryupina, olga / zhang, yuchen</hi> (2012): \'\'conll-2012 shared task: modeling multilingual unrestricted coreference in ontonotes\'\', in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">joint conference on emnlp and conll - shared task</hi> , jeju island, korea. acl.\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:2.2.1.18	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">rafferty, anna / manning, christopher d.</hi> (2008): \'\'parsing three german treebanks: lexicalized and unlexicalized baselines\'\', in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"talic\">proceedings of the workshop on parsing german,</hi> columbus, ohio, june. acl 40–46.\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:2.2.1.19	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"old\">rahman, altaf / ng, vincent</hi> (2012): \'\'translation-based projection for multilingual coreference resolution\'\', in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">proceedings of nacl:hlt 2012</hi> , montréal. acl.\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:2.2.1.20	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">recasens, marta / màrquez, lluís / sapena, emili / martí, m. antònia / taulé, mariona / hoste, véronique / poesio, massimo / versley, yannick</hi> (2010): \'\'semeval-2010 task 1: coreference resolution in multiple languages\'\', in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">proceedings of semeval 2010</hi> , uppsala, sweden. acl.\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:2.2.1.21	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">schmid, helmut</hi> (1994): \'\'probabilistic part-of-speech tagging using decision trees\'\', in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">international conference on new methods in language processing</hi> , manchester, uk.\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:2.2.1.22	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">schmid, helmut (</hi> 1995): \'\'improvements in part-of-speech tagging with an application to german\'\', in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">workshop of the special interest group for linguistic data and corpus-based approaches to natural language processing (eacl 1995 sigdat-workshop)</hi> 47–50.\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:2.2.1.23	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">sharoff, serge / nivre, joakim </hi> (2011): \'\'the proper place of men and machines in language technology. processing russian without any linguistic knowledge\'\', in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">proceedings of the international conference on computational linguistics and artificial intelligence dialog 2011,</hi> moscow.\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:2.2.1.24	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">souza, jose guilherme camargo / orasan, constantin</hi> (2011): \'\'can projected chains in parallel corpora help coreference resolution?\'\', in: hendrickx, iris / devi, sobha lalitha / branco, antonio / mitkov, ruslan (eds.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">anaphora processing and applications</hi> (= lecture notes in computer science 7099). berlin / heidelberg: springer.\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:2.2.1.25	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">zhekova, desislava</hi> (2013) <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">towards multilingual coreference resolution</hi> . ph.d. thesis, university of bremen.\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:2.2.1.26	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">zhekova, desislava / zangenfeind, robert / mikhaylova, alena / nikolaienko, tetiana</hi> (2014): \'\'alignment of multiple translations for linguistic analysis\'\', in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">proceedings of the the 3rd annual international conference on language, literature and linguistics (l3)</hi> , bangkok, thailand.\nurn:cts:dhd:2016.posters.079:2.2.1.27	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">zhekova, desislava / zangenfeind, robert / mikhaylova, alena / nikolaienko, tetiana</hi> (2015): \'\'sentence-alignment and application of russian-german multi-target parallel corpora for linguistic analysis and literary studies\'\', in: portela, manuel (ed.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">digital literary studies</hi> 3 (to appear).'),('urn:cts:dhd:2016.sektionen.001:','urn:cts:dhd:2016.sektionen.001:	edition	\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1	body	\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.1	div1	\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.1.1	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Valentin Gold, Annette Hautli-Janisz, Andreas Niekler, Maximilian Overbeck und Gregor Wiedemann</hi>\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.1.2	p	Die Extrahierung und Annotation von Argumentationsstrukturen hat im Bereich der automatischen Diskursanalyse in den letzten Jahren an Bedeutung gewonnen, sei es in juristischen Dokumenten (Mochales / Moens 2011; Bach et al. 2013), wissenschaftlichen Texten (Kirschner et al. 2015), Zeitungsartikeln (Feng / Hirst 2011) oder Online-Diskussionen (Bex et al. 2013, 2014; Oraby et al. 2015). Vor diesem Hintergrund haben sich in den vergangenen Jahren die drei interdisziplinären Projekte <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">e-Identity</hi>, <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">ePol</hi> und <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">VisArgue</hi> im Rahmen der eHumanities-Förderlinie des BMBF mit der semi-automatischen Identifikation und Analyse von Argumenten auseinandergesetzt.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.1.3	p	Die Herausforderung, die allen Projekten gemein ist, ist die, dass die jeweilige Fragestellung über den eigentlichen Prozess der Argumentationsanalyse hinausgeht: Im Falle von <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">VisArgue</hi> soll die Deliberativität des Diskurses approximiert werden, bei <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">ePol</hi> geht um Ökonomisierungstechniken neoliberalen Sprechens, Begründens und Argumentierens in der politischen Öffentlichkeit und bei <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">e-Identity</hi> um die Mobilisierung unterschiedlicher kollektiver Identitäten in politischen Debatten zu bewaffneten Konflikten und humanitären militärischen Interventionen. Daher sind diese Projekte beispielhaft für die Anforderung der eHumanities: Trotz des gemeinsamen Zieles der Argumentationsextraktion wird der Begriff des Arguments und dessen Rolle in den einzelnen Projekten konzeptionell sehr verschieden gefasst und muss daher im Hinblick auf die jeweilige inhaltliche Fragestellung und die zu untersuchende Datenbasis unterschiedlich operationalisiert werden.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.1.4	p	Den Kern im Projekt <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">VisArgue</hi> bildet die Extrahierung von kausalen und adversativen Argumentstrukturen (Bögel et al. 2014), um Instanzen von Begründungen, Schlussfolgerungen und Gegenargumenten im Diskurs herausfinden zu können. Dies geschieht mithilfe eines linguistisch motivierten, regelbasierten Systems, das explizite Diskurskonnektoren automatisch disambiguiert und die Teile des Arguments im Diskurs verlässlich annotiert. Diese Annotationen dienen als Basis für die Visualisierung von deliberativen Mustern über den Diskurs hinweg und die damit einhergehende Interpretation desselben. Im Gegensatz zur regelbasierten Extrahierung werden im Projekt <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">ePol</hi> maschinelle Lernverfahren angewandt, die jene Abschnitte in Zeitungstexten für eine inhaltsanalytische Auswertung identifizieren, die sprachliche Muster ökonomisierter Begründungen für Politik enthalten. Allerdings finden sich in Zeitungstexten nur sehr wenige explizite Argumentstrukturen, die einer formalen Anforderung expliziter Formulierung von beispielsweise Prämisse, Schlussregel und Schlussfolgerung genügen. Muster der hier eher implizit enthaltenen Begründungsstrukturen können anhand einer Menge von annotierten Beispielargumenten gelernt und zur Identifikation ähnlicher Textabschnitte angewendet werden, ohne dass eine bestimmte Form der Argumente explizit vorgegeben wird. Im <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">e-Identity</hi> Projekt wurden die Potentiale für computer- und korpuslinguistische Methoden erschlossen, die eine interaktive und flexible Tiefenanalyse der Mobilisierung unterschiedlicher kollektiver Identitäten in öffentlichen Debatten über Krieg und Frieden ermöglichen. Maschinelle Lernverfahren kamen dabei sowohl bei der inhaltlichen Bereinigung der mehrsprachigen Textkorpora sowie bei der halb-automatischen Identifikation der unterschiedlichsten kollektiven Identitäten zum Einsatz.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.1.5	p	In dieser Sektion wird daher der Frage nachgegangen, wie unterschiedliche theoretische und methodische Ansätze für die (semi-)automatische Identifikation und Analyse von Argumenten eingesetzt werden. In den Vorträgen werden die heterogenen Ansätze vor dem Hintergrund der jeweiligen Fragestellungen und daraus resultierender Anforderungen einzelnen eHumanities-Projekte im Detail vorgestellt. Dabei liegt der Fokus der Vorträge auf den Anwendungen, Ergebnissen und auf Perspektiven für die Evaluation. Insbesondere der Gütekontrolle räumen die Vorträge mehr Raum ein, um die Leistungsfähigkeit unterschiedlicher Ansätze und die Auswirkung auf Ergebnisse transparent darzustellen. Als prototypische Anwendungen von Argumentanalysen in den Humanities zeigen die Vorträge methodische Perspektiven und Ideen für Verwendungsmöglichkeiten jenseits der vorgestellten Projekte.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.2	div1	\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.2.1	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Mennatallah El-Assady, Valentin Gold, Annette Hautli-Janisz, Maike Müller, Miriam Butt, Katharina Holzinger, Daniel A. Keim</hi>\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.2.2	div2	\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.2.2.1	p	Das <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">VisArgue</hi> Projekt hat zum Ziel, automatisch zu erfassen, ob Verhandlungsteilnehmer deliberativ agieren, d. h. ob sie ihre Positionen u. a. respektvoll und rational begründen und sich schlussendlich dem besten Argument fügen. Die Datenbasis sind dabei transkribierte reale Verhandlungen, wie zum Beispiel die Schlichtungsgespräche zu Stuttgart 21. Zusätzlich zur Erfassung von Argumentationsmustern spielen bei der Argumentanalyse auch noch andere Faktoren eine Rolle, insbesondere die Beziehung des Sprechers zum Gesagten, die Beziehungen der Sprecher untereinander und die Struktur der Diskussion insgesamt. Mithilfe eines innovativen Visualisierungssystems werden diese vielschichtigen Muster aufgearbeitet, damit die einzelnen Faktoren von Argumentation, aber auch die Beziehungen der einzelnen Faktoren untereinander, interpretierbar gemacht werden können.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.2.2.2	p	In diesem Beitrag wird am Beispiel der automatischen Erfassung von Argumentationsmustern aufgezeigt, wie das Projekt mit den generellen Herausforderungen der eHumanities umgeht: Das Konzept der Deliberation ist (computer)linguistisch gesehen eher abstrakt und bedarf einer konkreten Operationalisierung, damit das Konzept in den Daten fassbar gemacht wird. Die Zusammenhänge zwischen den verschiedenen Faktoren, die den Diskurs bestimmen, werden dann mithilfe eines Visualisierungssystems interpretierbar gemacht.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.2.2.3	p	Im Folgenden werden die verschiedenen Dimensionen von Deliberation vorgestellt, gefolgt von einer Beschreibung der automatischen Argumentationsextraktion und der Annotation anderer deliberationsrelevanter Merkmale. Abschließend wird anhand eines konkreten Beispiels gezeigt, wie das Visualisierungssystem die Interpretation von Argumentationsmustern im Diskurs erlaubt.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.2.3	div2	\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.2.3.1	p	Das Konzept der Deliberation wird, wie in der folgenden Abbildung gezeigt, operationalisiert durch vier Dimensionen, die für die automatische Extraktion deliberativer Muster im Text relevant sind: Teilnahme (Participation), Atmosphäre und Respekt (Atmosphere & Respect), Argumentation und Rechtfertigung (Argumentation & Justification) und Entgegenkommen (Accomodation) (Gold / Holzinger 2015). In der Dimension \'Argumentation & Justification\' werden unter anderem kausale Argumentationsketten annotiert, die darauf hindeuten, dass die Teilnehmer im Prozess der Entscheidungsfindung sind und Argumente austauschen (\'Reason-giving\'). In der Subdimension \'Information Certainty\' wird auf der Basis von Ausdrücken epistemischer Modalität wie \'mit Sicherheit\', \'wahrscheinlich\' etc. annotiert, wie sicher sich die Sprecher des Gesagten sind. In der Dimension \'Accomodation\' werden solche Einheiten im Diskurs annotiert, die entweder auf eine Einigung in der Verhandlung abzielen oder eine Uneinigkeit bekräftigen. Informationen, ob Sprecherbeiträge emotional oder sachlich sind, ob Sprecher andere Redner unterbrechen oder ob sie sich höflich verhalten, werden in der Dimension \'Atmosphere & Respect\' gebündelt.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.2.3.2	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Abb. 1</hi>: Dimensionen der Deliberation\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.2.3.3	p	Auf Basis dieser Konkretisierung des Begriffs der Deliberation wird im Folgenden anhand der Dimensionen \'Argumentation & Justification\' und \'Accomodation\' gezeigt, wie die verschiedenen Ebenen innerhalb des Diskurses konkret annotiert werden. Zusammengenommen dienen diese Annotationen als Basis für die Visualisierung, um die Muster im Diskurs im Sinne der Deliberation interpretieren zu können.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.2.4	div2	\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.2.4.1	p	Als Datenbasis dienen transkribierte Verhandlungen, die entweder in projektinternen Verhandlungssimulationen gewonnen wurden oder von realen politischen Verhandlungen stammen, wie z. B. dem Schlichtungsverfahren von Stuttgart 21. Diese Daten werden in ein XML Schema übertragen, auf dessen Basis der Diskurs annotiert wird. Dazu werden die Äußerungen der Teilnehmer in Sätze aufgeteilt, die wiederum in kleinere Einheiten, sogenannte \'\'elementary discourse units (EDUs)\'\' eingeteilt werden, unter der Annahme, dass jede dieser Diskurseinheiten ein Event darstellt (Polanyi et al. 2004).\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.2.4.2	p	Ein Modul in der Annotation ist die Extrahierung von kausalen Argumentstrukturen (Bögel et al. 2014), was mithilfe eines linguistisch motivierten, regelbasierten Systems geschieht, das explizite Diskurskonnektoren automatisch disambiguiert und die einzelnen Teile eines Arguments im Diskurs verlässlich annotiert. Kausale Diskurskonnektoren wie \'weil\', \'da\' und \'denn\' etc. leiten die Begründung einer Schlussfolgerung ein und geben so Hinweise auf argumentative Phasen in der Diskussion. Diese Informationen sind Teil der Ebene \'Reason-giving\' in der Dimension \'Argumentation & Justification\'. Im Gegensatz dazu stehen adversative Konnektoren wie \'aber\', \'allerdings\', \'jedoch\' etc., die eine gegensätzliche Aussage zum Hauptsatz zum Ausdruck bringen und eine Ablehnung des Sprechers indizieren. Diese Äußerungen sind Teil der Subdimesion \'Emphasize Disagreement\' in der Dimension \'Accomodation\'.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.2.4.3	p	Für die automatische Annotation derjenigen EDUs, die Teil der kausalen oder adversativen Einheiten bilden, werden den EDUs verschiedene Werte des XML Attributes \'discrel\' zugeordnet, zum Beispiel discrel=\"reason\" und discrel=\"conclusion\" für kausale Argumentationsketten und discrel=\"opposition\" für adversative Strukturen.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.2.4.4	p	Zusätzlich zu der Information, dass die Teilnehmer Argumente austauschen oder sich zustimmend oder ablehnend in einer Diskussion verhalten, wird in der Unterdimension \'Information Certainty\' in \'Argumentation & Justificiation\' herausgearbeitet, wie sicher sich der Sprecher mit dem Inhalt seines Beitrages ist, d. h. welchen Kenntnisstand er vorgibt zu haben. Dies wird sichtbar durch Ausdrücke epistemischer Modalität, wie zum Beispiel \'wahrscheinlich\', \'vielleicht\' oder \'mit Sicherheit\'. Um deren Bedeutung messbar zu machen, wird die Skala von Lassiter (2010), der die sogenannten \"modes of knowing\" von 0 (unmöglich – impossible) bis 1 (mit Sicherheit – certain) quantifiziert, herangezogen, und entsprechend annotiert: Der epistemische Ausdruck wird auf der Lexem-Ebene identifiziert und seine Bedeutung auf der Ebene der EDU mit dem XML-Attribut \'epistemic_value\' versehen.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.2.4.5	p	Ein weiterer Faktor, der für Deliberation relevant ist, ist die Haltung des Sprechers zum Gesagten. Dabei bleibt der Wahrheitsgehalt der Aussage unberührt, aber der Sprecher zeigt, wie er sich im Diskurs positioniert. Diese pragmatisch-relevante Ebene, die aus theoretisch-linguistischer Sicht schon vielseitig analysiert wurde, wird insbesondere von Partikeln wie \'ja\', \'halt\' und \'doch\' ausgelöst (u. a. Kratzer 1999; Karagjosova 2004; Zimmermann 2011) und ist linguistisch gesehen eine konventionelle Implikatur (\'conventional implicature\') (Potts 2012). Eine Herausforderung ist die Ambiguität der Partikel in der gesprochenen Sprache. Beispielsweise wird \'ja\' häufig dazu verwendet, das gemeinsame Wissen der Diskussionteilnehmer zu betonen, auch verstanden als \'common ground\' (\"Sie wissen ja, dass ….\"). Allerdings kann \'ja\' auch noch Zustimmung oder Ungeduld (\"ja ja…\") signalisieren, oder aber Hinhaltetechnik sein (\"ja [Pause] ja\"). Mithilfe eines regelbasierten Systems, das den Kontext vor und nach den Partikeln untersucht, werden die unterschiedlichen Bedeutungen herausgefiltert und als konventionelle Implikatur (CI) annotiert.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.2.4.6	p	Diese Ebenen, die die klassische Argumentationsstruktur komplettieren, sind hochrelevant für die Analyse im Sinne der Deliberation: Neben der Frage, ob und wann argumentiert wird, ist auch noch relevant, WIE argumentiert wird: Argumentiert der Sprecher auf der Basis gemeinsamen Wissens (common ground), oder ist er sich seiner Schlussfolgerung sicher? Die Visualisierung muss daher die verschiedenen Bedeutungsebenen, die für die Herausarbeitung deliberativer Muster relevant sind, einzeln, aber auch im Zusammenspiel darstellen. Dazu wird im Folgenden das VisArgue Visualisierungssystem vorgestellt und gezeigt, wie Muster von Argumentationsstrukturen und Sprecherhaltung visuell über den Diskurs hinweg dargestellt werden können.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.2.5	div2	\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.2.5.1	p	Neben der Visualisierung von thematischen Blöcken in politischen Verhandlungen (Gold / Rohrdantz et al. 2015; Gold / El-Assady et al. 2015), ist ein Ziel der Visualisierung, Muster von Deliberation über den Diskurs hinweg, aber auch aggregiert für einzelne Sprecher so darzustellen, dass die zugrundeliegenden Daten, aber auch das große Ganze sichtbar wird. Eine Herausforderung ist hierbei die Mehrdimensionalität der Information, da zum einen die Ebene OB argumentiert wird, zum anderen aber auch die Information WIE argumentiert wird, visuell dargestellt werden soll. Dazu wird beispielsweise die Argumentationsdichte mit den Partikeln gemeinsam visualisiert: Jede Äußerung eines Sprechers wird als Glyph (Abbildung 2) dargestellt, wobei die Größe des Glyphen bestimmt wird durch die Länge der Aussage. Innerhalb des Glyphen sind die verschiedenen Werte der konventionellen Implikaturen abgetragen. Die zwei äußeren Ringe um den Glyphen zeigen Argumentationsmuster von \'reason\' und \'conclusion\' in einer Äußerung an; je größer die Teilringe, desto mehr EDUs sind Teil einer kausalen Argumentation. Die zugrundeliegende Äußerung kann mit einem Doppelklick auf den Glyph eingesehen werden (Abbildung 3).\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.2.5.2	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Abb. 2</hi>: Detailansicht Glyph\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.2.5.3	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Abb. 3</hi>: Glyphdarstellung von Argumenten\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.2.5.4	p	Diese Glyphen werden für jede Äußerung über den Diskurs hinweg erstellt, wie in Abbildung 4 gezeigt. Durch die Interaktivität lässt sich ein Überblick über die Äußerungen der einzelnen Sprecher herstellen, und dabei Rückschlüsse ziehen, welche Rolle ein Sprecher in der Verhandlung eingenommen hat. Abbildung 4 zeigt einen Verhandlungstag der Schlichtungen zu Stuttgart 21: In der obersten Zeile findet sich der Mediator der Schlichtung, Dr. Heiner Geißler, wieder, dessen Beiträge von einem hohen Maß an \'consensus willing\' und \'common ground\' geprägt sind, wobei relativ wenig Argumente angeführt werden. Im Gegensatz dazu zeigt einer der Befürworter des Projektes, Dr. Volker Kefer, ein anderes Muster auf, nämlich einen deutlich höheren Anteil an argumentativen Redebeiträgen, die geprägt sind von Zusagen (\'assurance\') und unabänderlichen Vorgaben (\'immutable constraint\'). Der hohe Grad an kausaler Argumentation findet sich auch bei einem Gegner des Projektes, Boris Palmer, der sich in seinen Beiträgen mehrheitlich auf den \'common ground\', d. h. das gemeinsame Wissen der Verhandlungsteilnehmer, beruft.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.2.5.5	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Abb. 4</hi>: Glyphen pro Sprecher\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.2.5.6	p	Im Sinne der Deliberation sind diese Muster relevant, weil sie zeigen, dass Verhandlungsteilnehmer verschieden argumentieren und sich damit unterschiedlich in der Verhandlung positionieren. Diese Muster tragen wesentlich dazu bei, den Verlauf und den Ausgang der Verhandlung zu erklären und Segmente von intensiven deliberativen Debatten zu identifizieren.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.2.5.7	p	Zukünftige Arbeiten werden sich insbesondere mit dem Thema befassen, wie die weiteren Dimensionen der Deliberation in die Glyphenstruktur eingearbeitet werden können und inwiefern die linguistische Analyse weitere Anhaltspunkte von Argumentation und ihre Ausprägung aus dem Text extrahieren kann.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.2.6	div2	\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.2.6.1	p	Das <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">VisArgue</hi>-Projekt zeigt am Beispiel der Argumentationserfassung, wie ein Ziel der Digital Humanities erreicht werden kann, nämlich der interdisziplinäre Austausch von Konzepten und Methoden: Durch die Kooperation von Politikwissenschaft, Linguistik und Informatik werden regelbasierte Analyse und visuelle Darstellung kombiniert und dadurch eine valide Basis für die Interpretation von Deliberation in politischen Verhandlungen möglich.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.3	div1	\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.3.1	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Sebastian Dumm, Matthias Lemke, Andreas Niekler, Gregor Wiedemann, Gerhard Heyer, Gary S. Schaal, </hi>\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.3.2	p	Für die Analyse großer Mengen qualitativer Textdaten stehen den Sozialwissenschaften unterschiedliche konventionelle und innovative Methoden der Inhalts- und Diskursanalyse zur Verfügung. Die klassische sozialwissenschaftliche Inhaltsanalyse kann methodisch mit Verfahren des überwachten maschinellen Lernens verbunden werden (Scharkow 2012). Zur effizienten Generierung von Trainingsbeispielen kann eine solche (semi-)automatische Textklassifikation zu einem Active Learning Prozess erweitert werden (Dumm / Niekler 2015). Dabei werden schrittweise vom Computer vorgeschlagene Textbeispiele als Kandidaten für eine inhaltsanalytische Kategorie manuell evaluiert, und der Klassifikationsprozess mit den manuell bewerteten Beispielen erneut ausgeführt. Auf diese Weise können schnell mehrere hundert repräsentative Beispiele für eine Kategorie in großen Textkollektionen identifiziert werden. Ein solches Untersuchungsdesign ist im Rahmen des Projekts „ePol - Postdemokratie und Neoliberalismus“ methodologisch entworfen und technisch umgesetzt worden (Wiedemann et al. 2013). Der Vortrag beschreibt Ergebnisse und Lessons Learned aus diesem Projekt.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.3.3	p	Das Projekt <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">ePol</hi> greift die politiktheoretische Diskussion um die Erscheinungsformen gegenwärtiger westlicher Demokratien auf, welchen mit dem Konzeptbegriff Postdemokratie unter anderem eine Ökonomisierung des Poltischen unterstellt wird. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" type=\"note\" target=\"n01\" n=\"1\">1</ref> Die Ökonomisierung in den Begründungen politischer Entscheidungen untersuchen wir anhand von Sprachgebrauchsmustern in der politischen Öffentlichkeit, speziell in einem Korpus aus 3,5 Millionen Artikeln deutscher Tages- und Wochenzeitungen im Zeitraum von 1949 bis 2011. Unter neoliberalem Plausibilisieren verstehen wir dabei „Ökonomisierungstechniken“, die Argumente, Behauptungen und Metaphern zur Legitimation von politischem Output einsetzen und somit zum öffentlichen Sprachspiel der Politik gerechnet werden können. Den Gebrauch solcher qualitativer Begründungsmuster quantitativ im Zeitverlauf zu verfolgen und dessen Zu- oder Abnahme in Bezug auf bestimmte Randbedingungen zu testen (z. B. Zeitung oder Politikfeld) ist Ziel des Projekts. Dazu wurde ein modulares Forschungsdesign in drei Schritten umgesetzt:\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.3.4	div2	\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.3.4.1	p	In einem ersten Schritt wird eine Dokument-Retrieval-Strategie auf das gesamte Korpus angewendet, um Artikel mit (potenziell) möglichst hoher Dichte an neoliberalem Sprachgebrauch und Begründungsmustern zu identifizieren. Die Dokumente werden mit Hilfe eines einfachen Wörterbuches von 127 Argumentmarkern (Dumm / Lemke 2013) und eines kontextualisierten Wörterbuches (Wiedemann / Niekler 2014) nach Relevanz bewertet. Das kontextualisierte Wörterbuch enthält typischen Sprachgebrauch, der aus 36 in deutscher Sprache verfügbaren Schriften der Mitglieder des neoliberalen Think Tanks „Mont Pélerin Society“ extrahiert wurde. Dies umfasst eine Liste mit 500 Schlüsselbegriffen (z. B. Markt, Freiheit, Preis) sowie Statistiken über deren typische Kontexte (z. B. persönliche Freiheit, unternehmerische Freiheit). Die Berechnung eines Ähnlichkeitsmaßes des Sprachgebrauchs in diesem Vergleichskorpus mit den Artikeln aus unserem Zeitungskorpus hinsichtlich neoliberaler Sprachgebrauchsmuster und Argumentmarker führen zu einer sortierten Liste von Artikeln, welche als Ausgangspunkt für den Prozess der (semi-)automatischen Kodierung dient. Die 10.000 höchst bewerteten Dokumente werden für die Folgeschritte selektiert.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.3.5	div2	\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.3.5.1	p	Nachrichtenartikel enthalten für gewöhnlich nur wenige detaillierte und elaborierte argumentative Strukturen, welche den formalen Anforderungen einer vollständigen Argumentation folgen. Aus diesem Grund betrachten wir zwei Kategorien von Begründungsmustern: Argumente und Plausibilisierungen in neoliberalen Begründungszusammenhängen. Diese Kategorien werden in einem theoretisch begründeten Codebuch formal definiert. Im Gegensatz zu Argumenten, welche die Vollständigkeit von Argumentationsmustern durch Vorhandensein von Prämisse, Kausalmarker und Schlussfolgerung voraussetzen, sind Plausibilisierungen durch Behauptungen und idiomatische Referenzen auf vermeintlich akzeptiertes Wissen gekennzeichnet (z. B. „Tatsache ist ...“, „selbstverständlich“). Anschließend werden in den 100 relevantesten Artikeln aus Schritt 1 Textstellen annotiert, die den Codebuch-Definitionen entsprechen. Zur Überprüfung der Qualität der Codebuch-Definitionen und der Arbeit der Kodierer kann die Intercoder-Reliabilität bestimmt werden – ein Maß, welches die (zufallsbereinigte) Übereinstimmung zweier Kodierer auf demselben Text angibt. Insofern es sich bei den in unserem Projekt verwendeten Kategorien um zwei recht abstrakte Konzepte handelt, sind die Übereinstimmungsmaße eher am unteren Ende der akzeptablen Werte für eine verlässliche Kodierung angesiedelt. Im Gegensatz zu typischen Kodes wie Thema oder Affektposition wird hier die Schwierigkeit bei der Operationalisierung komplexer politiktheoretischer Konzepte deutlich. Insbesondere die Kategorie des Behauptens zeichnet sich durch eine große sprachliche Varianz aus, welche sowohl manuelle als auch automatische Kodiermethoden vor große Probleme stellt. Insofern es uns aber eher um die Bestimmung von Kategorieproportionen und Trends in sehr großen Datenmengen geht, als um die exakte Bestimmung von Einzelereignissen in den Daten, sind diese Ungenauigkeiten hinnehmbar. In diesem initialen Annotationsprozess wurden 218 Absätze mit Argumentationszusammenhang und 135 Absätze mit Plausibilisierungszusammenhang in den 100 relevantesten Artikeln annotiert.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.3.5.2	p	Diese initiale Trainingsmenge muss für eine valide Trendbestimmung mit Hilfe automatischer Textklassifikation noch deutlich erweitert werden. Um effizient mehr gute, das heißt die Kategorien gut beschreibende, Textbeispiele zu finden, wird ein Active-Learning-Ansatz angewendet. Dazu wird ein maschineller Lernalgorithmus auf Basis der aktuell annotierten Textbeispiele trainiert und auf die noch nicht annotierten Dokumente aus den 10.000 zuvor selektierten, potenziell relevanten Dokumenten angewendet. Auf der technologischen Ebene nutzen wir eine Support Vector Machine (SVM) mit einem linearen Kernel. Wir extrahieren eine große Vielfalt von Texteigenschaften (Features) aus den Trainingsbeispielen, um den Klassifikationsprozess auch generisch für andere Probleme nutzen zu können. Die extrahierten Feature-Strukturen beinhalten Wort-N-Gramme, Part-of-Speech-N-Gramme und binäre Features über das Vorhandensein von Begriffen in unseren zwei initial erstellten Diktionären (neoliberaler Sprachgebrauch und Argumentmarker). Wir wenden eine Chi-Square Feature-Selektion an, um für die eigentliche Klassifikation nur Kategorie-relevante Features zu verwenden und übergeben die so vorverarbeitete Trainingsmenge an den Klassifikator. Der Klassifikator liefert eine Menge an Absätze aus den bislang ungesehenen Zeitungsartikeln zurück, welche eine hinreichende Ähnlichkeit in Bezug auf die Merkmalsstrukturen der bereits annotierten Artikel aufweisen. Die Kodierer sind nun gefragt, eine Auswahl dieser Textbeispiele manuell zu evaluieren und so der Trainingsmenge neue Positiv- bzw. Negativ-Beispiele für die zwei Kategorien hinzuzufügen. In je zehn Iterationen dieses Prozesses, bei denen jeweils 200 gefundene Textstellen evaluiert wurden, wurde die initiale Trainingsmenge um 515 Absätze mit Argumentationszusammenhang und 540 Absätze mit Plausibilisierung erweitert.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.3.6	div2	\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.3.6.1	p	Analog zu den Gütekriterien der Sozialforschung werden für Ansätze des Text Mining bzw. des maschinellen Lernens Methoden zur Qualitätssicherung eingesetzt. Die Güte einer Textklassifikation wird in der Regel mit Hilfe der k-fachen Kreuzvalidierung bewertet, für die k mal auf k-1 Teilen der Trainingsdaten ein Klassifikationsmodell trainiert und auf dem verbliebenen ein Teil der Trainingsdaten getestet wird (Dumm / Niekler 2015). Dazu werden Qualitätskennzahlen wie Precision, Recall und ihr gewichtetes Mittel, der F1-Wert, zur Beurteilung der Güte des Verfahrens berechnet. Diese Maße sind verwandt mit den Reliabilitätsmaßen aus den klassischen Methoden der Sozialwissenschaften wie beispielsweise Cohens Kappa. Idealerweise werden F1-Werte um 0,7 analog zu reliablen menschlichen Kodierern angestrebt. Für den oben beschriebenen Active-Learning Prozess lässt sich feststellen, dass die F1-Werte ausgehend von sehr niedrigen Werten um 0,25 im Zuge weiterer Iterationen zunächst schrittweise auf höhere Werte ansteigen, nach ca. sieben Iterationen jedoch kaum noch eine Verbesserung stattfindet. Die Sammlung von Trainingsbeispielen für die Kategorie kann in diesem Fall als weitgehend gesättigt betrachtet werden, insofern das Hinzufügen von neuen Beispielen die Performance nicht mehr allzustark verändert. Gleichzeitig sind nach ca. 7 bis 10 Iterationen genug Trainingsbeispiele vorhanden, um eine valide Klassifikation des Gesamtkorpus aller 3,5 Mio. Dokumente vorzunehmen.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.3.6.2	p	Für die finalen Trainingsmengen werden die folgenden F1-Werte erreicht: F1 <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"subscript\">Argument</hi> = 0,608 und F1 <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"subscript\">Plausibilisierung</hi> = 0,491. Für eine individuelle Klassifikation, welche darauf bedacht ist möglichst genau Einzelereignisse in einer Datenmenge korrekt zu bestimmen, können diese Qualitätswerte nur bedingt zufrieden stellen. Unser Klassifikator liefert bei relativ hohem Recall auch viele Textstellen zurück, die bei manueller Evaluation nicht in die entsprechende Kategorie einsortiert werden können. Unser Analyseziel liegt jedoch, wie häufig in den Sozialwissenschaften, nicht in der Vorhersage von Einzelereignissen, sondern in der validen Bestimmung von Proportionen und Trends (Hopkins / King 2010). Für diesen Fall kann die Performance des Klassifikators als ausreichend betrachtet werden, da durch die systematische Überschätzung des wahren Anteils an Textbeispielen für eine Kategorie die Änderungen im Verhältnis der Kategorieproportionen zueinander an unterschiedlichen Zeitpunkten des diachronen Korpus nicht verfälscht werden. Auch wenn die Anteile insgesamt durch den Klassifikator als zu hoch eingeschätzt werden mögen, reflektieren die Messungen der Kategorieanteile im Korpus in unterschiedlichen Zeitabschnitten die Zu- bzw. Abnahme der Häufigkeit des Gebrauchs von neoliberalen Argumentations- bzw. Plausibilisierungsmustern korrekt. Im Gesamtkorpus des <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">ePol</hi>-Projekts werden im Zuge der finalen Klassifikation 105.740 Argumentansätze und 753.653 Plausibilisierungsabsätze identifiziert.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.3.6.3	p	Für die Bestimmung von Trends werden die Dokumente gezählt, in denen eine der beiden Kategorien vorkommt. Daraus lassen sich wiederum Dokumentfrequenzen für bestimmte Zeiträume aggregieren und mit dem Gesamtdatenbestand in diesen Zeiträumen normalisieren. Damit können Zeitverläufe der Kategorien sichtbar gemacht werden, die wiederum politikwissenschaftlich interpretiert werden können (siehe Abbildung 5).\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.3.6.4	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Abb. 5</hi>: Relative Frequenzen von Dokumenten in Die Zeit und FAZ welche neoliberale Argumentzusammenhänge enthalten, getrennt nach drei Zeitungsressorts (Politik, Wirtschaft, Kultur)\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.3.7	div2	\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.3.7.1	p	Der Ansatz des Active Learning im <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">ePol</hi>-Projekt zur Messung abstrakter Kategorien, welche bislang lediglich qualitativ beschrieben worden sind, kann zu einem Ansatz von semi-automatischer Inhaltsanalyse verallgemeinert werden, bei dem die Schritte 1. Dokumentidentifikation, 2. manuelle Kodierung und 3. automatische Kodierung in der beschriebenen Weise miteinander kombiniert werden. Für die Auswertung sehr großer Datenmengen erlaubt der Ansatz nicht nur die Beobachtung von komplexen Kategorien im Zeitverlauf, sondern auch, in Erweiterung des <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">ePol</hi>-Ansatzes mit einem größeren Kategorienschema, die Beobachtung des gemeinsamen Auftretens von Kategorien für inhaltliche Schlussfolgerungen auf sich gegenseitig bedingende Inhalte. Zusätzlich bietet die beliebige Facettierung der automatischen Analyse einer Vollerhebung Vorteile gegenüber manuellen Analysen, die auf vorab festgelegte Sampling-Strategien beschränkt sind.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.4	div1	\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.4.1	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Cathleen Kantner, Jonas Kuhn, André Blessing und Maximilian Overbeck</hi>\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.4.2	p	Internationale Krisenereignisse wie Kriege und humanitäre militärische Interventionen lösen heftige öffentliche Kontroversen aus. Die Menschen machen sich Sorgen und fragen: Welche Effekte hat der Konflikt für unser eigenes Land, für Europa und für die Welt? Wer sind die Opfer, wer die Täter im Krisenland? Soll unser Land Truppen entsenden, verstärken oder ihren Einsatz zum wiederholten Male verlängern? Und falls ja, mit welchem Mandat sollen „unsere“ Truppen agieren – verteilen sie Lebensmittel oder setzten sie Waffen ein? Wie gehen „wir“ (in unserem Land, in Europa, im Westen, …) damit um, wenn Zivilisten oder „unsere“ Soldaten dabei das Leben verlieren?\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.4.3	p	In öffentlichen Debatten zu kontroversen politischen Themen werden unterschiedlichste politische Positionen oftmals mit Rekurs auf das kollektive Selbstverständnis einer Wir-Gemeinschaft begründet. Die Mobilisierung unterschiedlichster kollektiver – europäischer, nationaler, religiöser usw. – Identitäten stellt somit eine zentrale Argumentationsfigur in der politischen Öffentlichkeit dar. Politische Sprecher begründen ihre Beteiligung an einem militärischen Einsatz oder ihre Enthaltung mit Rekurs auf das kollektive Selbstverständnis einer Wir-Gemeinschaft.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.4.4	p	Ein Beispiel: In der europäischen, öffentlichen Debatte über die militärische Intervention in Libyen 2011 wurde auch über das kollektive Selbstverständnis der Europäer verhandelt. Die europäische Identität wurde teils als Problemlösungsgemeinschaft, teils aber auch als Gemeinschaft mit einem normativen Selbstverständnis diskutiert, die sich der Verteidigung der Menschenrechte verpflichtet habe.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.4.5	p	Im <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">e-Identity</hi> Projekt wurden die Potentiale für computer- und korpuslinguistische Methoden erschlossen, die eine interaktive und flexible Tiefenanalyse der Mobilisierung dieser unterschiedlichsten Formen kollektiver Identitäten in öffentlichen Debatten über Krieg und Frieden ermöglichen. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" type=\"notes\" target=\"n02\" n=\"2\">2</ref> Zur methodischen Umsetzung der Forschungsfragen und Überprüfung der Hypothesen untersuchten wir internationale Diskussionen über Kriege und humanitäre militärische Interventionen seit dem Ende des Kalten Krieges 1990. Dabei ging es uns vor allem darum, das komplexe Geflecht von Identitätsdiskursen in diesen Kontroversen genauer zu analysieren. Im Prozess der Anwendung und Analyse wurden zwei computer- und korpuslinguistische Tools entwickelt, der <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Complex Concept Builder</hi> und eine <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Explorationswerkbank</hi>.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.4.6	p	Eine Explorationswerkbank zur Korpuserstellung, -erschließung und -bearbeitung wurde entwickelt, um Sozialwissenschaftlern auch über das Projektende hinaus als flexibles Bindeglied zu vorhandenen Infrastrukturen (z. B. CLARIN) zu dienen. Sie lässt sich unterschiedlichsten individuellen Forschungsfragen und Textmaterialien anpassen und bildet insbesondere auch die technische Basis für den Complex Concept Builder (Kliche et al. 2014; Mahlow et al. 2014). Im <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">e-Identity</hi> Projekt wurde somit ein bereinigtes, mehrsprachiges Korpus von 460.917 <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" type=\"note\" target=\"n03\" n=\"3\">3</ref>\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.4.7	p	Zeitungsartikeln aus sechs Ländern (Deutschland, Österreich, Frankreich, UK, Irland, USA) generiert, das den Zeitraum von Januar 1990 bis Dezember 2012 abdeckt.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.4.8	p	Um in Korpora Textbelege zu finden, in denen Sprecher sich auf eine kollektive Identität beziehen, sind gängige stichwortbasierte Suchtechnologien nicht ausreichend, weil solch ein komplexer Begriff sehr unterschiedlich lexikalisiert und in seiner Interpretation in hohem Maße kontextuell bestimmt sein kann. Gesucht waren daher neue Methoden zur interaktiven inhaltlichen Korpuserschließung.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.4.9	p	Um der Vielschichtigkeit der im Korpusmaterial zu untersuchenden Indikatoren ebenso Rechnung zu tragen wie dem erheblichen Korpusumfang und dem Nebeneinander von deutsch-, englisch und französischsprachigen Texten, wurde ein transparenter, vom jeweiligen Forschungsteam individuell nutzbarer <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Complex Concept Builder</hi> entwickelt, der sprachtechnologische Werkzeuge und Methoden anbietet, die in den Sozialwissenschaften bislang nur in Ausnahmefällen Anwendung fanden (Blessing et al. 2013). Maschinelle Lernverfahren kamen dabei sowohl bei der inhaltlichen Bereinigung der mehrsprachigen Textkorpora sowie bei der halbautomatischen Identifikation der verschiedenen Identitätstypen zum Einsatz. Komplexe fachwissenschaftliche Begriffe (wie der Identitätsbegriff inklusive der feinen Unterschiede und Nuancen zwischen verschiedenen kollektiven Identitäten) können innerhalb des <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Complex Concept Builder </hi>für die Anwendung an alltagssprachlichem Textmaterial operationalisiert werden.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.4.10	p	Explorationswerkbank und Complex Concept Builder (CCB) werden im Verlauf dieses Jahres über einen CLARIN Server zugänglich gemacht. Beide Tools erlauben den Export ihrer aggregierten Ergebnisse (z. B. Artikelanzahl, Anzahl der identifizierten Textstellen) zur anschließenden statistischen Analyse. Die für die Fachwissenschaftler transparente Reflexion der Ergebnisse bleibt dabei weiterhin gewährleistet, indem beispielsweise ein Aufsplitten der quantitativen Analysen in die einzelnen qualitativen Analysen möglich ist.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.4.11	p	Im Folgenden wird in Kürze angerissen, in welchen Bereichen computer- und korpuslinguistische Methoden sowie Ansätze des maschinellen Lernens Anwendung fanden, um die Analyse kollektiver Identitäten innerhalb der umfangreichen Zeitungstextkorpora durchzuführen. Die Verbindung quantitativer und qualitativer Analyseschritte ermöglichte es, eine komplexe sozialwissenschaftliche Fragestellung auf einer großen Textmenge zu untersuchen und zugleich die Einhaltung der sozialwissenschaftlichen Forschungsstandards der Validität und Reliabilität zu gewährleisten. Im Rahmen unseres Vortrags auf der DHd-Jahrestagung 2016 sollen die folgenden Verfahren genauer präsentiert werden.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.4.12	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">- Inhaltliche Bereinigung der Zeitungstextkorpora von Sampling-Fehlern</hi>: Der Complex-Concept-Builder (CCB) wurde entwickelt, um große mehrsprachige Textmassen nach sozialwissenschaftlich relevanten Aspekten „vorzusortieren“ und er erwies sich bereits bei der Samplebereinigung unter inhaltlichen Gesichtspunkten als äußerst produktiv (Blessing et al. 2015). Mithilfe einer Topic Modellierung wurde eine optimale Vorauswahl einer Trainingsmenge von Texten zur inhaltlichen Dokumentenbereinigung möglich. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" type=\"note\" target=\"n04\" n=\"4\">4</ref> Die manuelle Annotation erlaubte beispielsweise den sofortigen Ausschluss eines ‚Topics‘ wie Buchrezensionen, die für unsere politikwissenschaftliche Fragestellung nicht relevant sind. Andererseits konnte das schwierige \'Thema\' Sport, das sowohl reine Sportberichterstattung mit militärischen Metaphern als auch politische Berichte über Militäreinsätze mit sportlichen Metaphern und Referenzen enthält, detailliert annotiert werden. Maschinelles Lernen setzten wir dann bei der Klassifikation der Dokumente des gesamten Korpus in gute versus off-topic Texte ein.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.4.13	p	Die folgende Abbildung (Abb. 6) zeigt im oberen Teil eine herkömmliche Klassifizierung per Zufallsauswahl der manuell-annotierten Trainingsdaten. Unten ist unser Verfahren abgebildet: Topics helfen, die optimale Trainingsmenge zu bestimmen, wobei mindestens aus jedem Topic ein Dokument manuell annotiert wird und damit eine breite Abdeckung gewährt ist. Dadurch wird das Ergebnis des neuen Klassifikators besser (er findet nun z. B. auch Artikel zum Ruanda-Konflikt).\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.4.14	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Abb. 6</hi>: Topic Based Document Classification zur inhaltlichen Bereinigung von Texten\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.4.15	p	Im Anschluss an die Bewertung einer bestimmten Anzahl an Zeitungsartikel wird über maschinelles Lernen die Bewertung auf die Gesamtmenge der Zeitungsartikel angewendet. Wir folgen der Idee von <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Dualist</hi>, einem interaktiven Klassifikationsmechanismus (Settles 2011; Settles / Zhu 2012). Die Architektur von Dualist basiert auf <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://mallet.cs.umass.edu/about.php\">MALLET</ref> (McCallum 2002) und konnte leicht in unsere Architektur integriert werden. Die Zeitungsartikel, die durch den Computer automatisch aussortiert werden, können in weiteren iterativen Schritten erneut manuell bewertet werden, um den Klassifikator weiter zu optimieren. Eine weitere Abbildung (Abb. 7) zeigt den inhaltlichen Vorgang der Bereinigung im Complex Concept Builder. Die rot markierten Artikel wurden nach einer qualitativen Kodierung automatisch als Sampling Errors identifiziert, während die grün markierten Artikel automatisch dem Issue \"Kriege und Humanitäre Militärische Interventionen\" zugeordnet wurden.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.4.16	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Abb. 7</hi>: Halbautomatisierte inhaltliche Bereinigung von Sampling Fehlern im <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Complex Concept Builder</hi>\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.4.17	p	Im Fall des <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">e-Identity</hi> Korpus blieben von insgesamt 766.452 Zeitungsartikeln, die ursprünglich Teil des unbereinigten Korpus waren, lediglich 460.917 Zeitungsartikel übrig (siehe Abbildung 8).\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.4.18	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Abb. 8</hi>: Das bereinigte Issue-Cycle für das Thema Kriege und Humanitäre Militärische Interventionen (nach Monaten aggregiert, N=460.917)\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.4.19	p	Dieses Verfahren eignet sich darüber hinaus zum Aufspüren und Erstellen inhaltlicher Subkollektionen von Texten für spezifische Fragestellungen. Es bildet somit einen der methodischen Ausgangspunkte für das von Prof. Dr. Andreas Blätte an der Universität Duisburg-Essen geleitete Kurationsprojekt der FAG-8, in dem es um die thematische Strukturierung deutscher Parlamentsprotokolle geht.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.4.20	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">- Korpuslinguistische Verfahren für die semi-automatische Identifikation kollektiver Identitäten in den Zeitungstextkorpora: </hi>Es wurden semantische Felder für die unterschiedlichen Identitätsebenen (z. B. nationale, europäische oder transatlantische Identitäten) mitsamt unterschiedlicher Begründungsfiguren (z. B. kulturelle Identität vs. Interessengeleitete Zweckgemeinschaft) generiert. Relevante Terme wurden über komplexe Diktionäre operationalisiert, die sowohl Lemmatisierungen als auch variable Äußerungen der interessierenden Terme innerhalb eines Satzes berücksichtigen können. Die finalen Diktionäre wurden auf die mehrsprachigen Zeitungskorpora angewendet und in Form von Zeitreihen-Plots visualisiert und ausgewertet.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.4.21	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">- Manuelle Kodierung und die halbautomatische Identifikation von der Äußerung kollektiver Identitäten in bewaffneten Konflikten, unterstützt durch maschinelles Lernen</hi>: Aus dem 460.917 Zeitungsartikel umfassenden Gesamtkorpus wurde ein Teilsample gezogen, das die wissenschaftlich üblichen Kriterien der Repräsentativität erfüllt. Auf diesem Teilsample wurde die manuelle Kodierung von insgesamt 5.000 Zeitungsartikeln durchgeführt. Die Unterstützung durch die <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Complex Concept Builder</hi>-Oberfläche ermöglichte die gleichzeitige und kontinuierliche Supervision und Datenauswertung der Kodierungen. Die manuell kodierten Textpassagen dienten im Anschluss als Datengrundlage für das Machine Learning Verfahren. Es wurde ein Klassifikator für die halbautomatische Identifikation der Äußerung kollektiver Identitäten trainiert und anschließend auf den Gesamtkorpus von 460.917 Zeitungsartikeln angewendet.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.4.22	p	Zusammenfassung:\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.4.23	p	Die aus sozialwissenschaftlicher Perspektive interessanten und forschungsleitenden Konzepte sind nicht standardisierbar. Im <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">e-Identity</hi> Projekt vertreten wir daher den Ansatz, dass computer- und korpuslinguistische Ansätze den Forscher dabei unterstützen sollten, ihre auf individuelle Fragestellungen gemünzten Korpora effizient zu managen und zu bereinigen. Sie sollten dem einzelnen Forscherteam Raum für seine eigene Operationalisierung lassen und dabei z. B. im Wechselspiel von manueller und automatischer Annotation in \'lernenden\' Anwendungen die Vorteile beider Zugänge intelligent kombinieren. Dies schließt natürlich nicht aus, dass bewährte Operationalisierungen für die im Umfeld dieser komplexen fachlichen Konzepte ausgedrückten Sachverhalte, Bewertungen und Beziehungen usw. wie üblich analysiert werden können. Transparente und flexible CLARIN-Tools, die sich zu Workflows zusammenbinden lassen, die für eine spezifische fachwissenschaftliche Forschungsfrage sensibel bleiben, werden Sozialwissenschaftlern viele kreative Möglichkeiten bieten, interdisziplinären Austausch stimulieren und Spaß bei der Arbeit machen!\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:2	back	\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:2.1	Notes	<note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"n01\" n=\"1\">Ausführliche Informationen zum Projekthintergrund auf http://www.epol-projekt.de. Die hier vorgestellten Analysen wurden mit dem Leipzig Corpus Miner, einer webbasierten Analyseinfrastruktur, durchgeführt (Niekler et al. 2014; Wiedemann / Niekler 2015).</note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"n02\" n=\"2\">Für weitere Details zum e-Identity Projekt siehe <ref target=\"http://www.uni-stuttgart.de/soz/ib/forschung/Forschungsprojekte/eIdentity.html\">http://www.uni-stuttgart.de/soz/ib/forschung/Forschungsprojekte/eIdentity.html</ref>. Für sozialwissenschaftliche Studien, in denen die Tools und Korpora des <hi rend=\"italic\">e-Identity</hi> Projekts bereits angewendet wurden, siehe Kantner 2015, Kantner et al. (erscheint in Kürze), Overbeck 2015 (im Druck).</note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"n03\" n=\"3\">Die unbereinigte Textmenge betrug 902.029 Zeitungsartikel. Der umfangreiche und innovative Bereinigungsprozess des Datensatzes von Dubletten und Samplingfehlern war ein zentraler Bestandteil des <hi rend=\"italic\">e-Identity</hi> Projekts.</note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"n04\" n=\"4\">Der <hi rend=\"italic\">Complex Concept Builder</hi> bietet ein Verfahren, um auf der Grundlage von insgesamt 50, 100 oder 200 automatisch erstellten Topics, die auf Grundlage der \"Latent Dirichlet Allocation\" (LDA) – Methode generiert werden (Blei et al. 2003; Niekler / Jähnichen 2012), inhaltliche Samplingfehler zu identifizieren. Die Visualisierung von Wortwolken einer automatischen Topicanalyse erleichtert die Identifikation von inhaltlichen Samplingfehlern.</note>\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:2.2	bibliogr	\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:2.2.1	listBibl	\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:2.2.1.1	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Bach, Ngo Xuan / Nguyen Le Minh / Tran Thi Oanh / Akira Shimazu</hi> (2013): \"A Two-Phase Framework for Learning Logical Structures of Paragraphs in Legal Articles\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">ACM Transactions on Asian Language Information Processing (TALIP)</hi> 12, 1: Nr. 3.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:2.2.1.2	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Bex, Floris / Lawrence, John / Snaith, Mark / Reed, Chris</hi> (2013): \"Implementing the Argument Web\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Communications of the ACM</hi> 56, 10: 66–73.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:2.2.1.3	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Bex, Floris / Snaith, Mark / Lawrence, John / Reed, Chris</hi> (2014): \"ArguBlogging: An Application for the Argument Web\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Journal of Web Semantics</hi> 25: 9–15.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:2.2.1.4	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Blei, David M. / Ng, Andrew Y. / Jordan, Michael I.</hi> (2003): \"Latent dirichlet allocation\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Journal of machine Learning research</hi> 3: 993-1022.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:2.2.1.5	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Blessing, Andre / Sonntag, Jonathan / Kliche, Fritz / Heid, Ulrich / Kuhn, Jonas / Stede, Manfred</hi> (2013): \"Towards a tool for interactive concept building for large scale analysis in the humanities\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Proceedings of the 7th Workshop on Language Technology for Cultural Heritage, Social Sciences, and Humanities</hi>, Sofia.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:2.2.1.6	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Blessing, Andre / Kliche, Fritz / Heid, Ulrich / Kantner, Cathleen / Kuhn, Jonas</hi> (2015): \"Die Exploration großer Textsammlungen in den Sozialwissenschaften\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">CLARIN Newsletter</hi> 8: 17-20.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:2.2.1.7	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Bögel, Tina / Hautli-Janisz, Annette / Sulger, Sebastian / Butt, Miriam</hi> (2014): \"Automatic Detection of Causal Relations in German Multilogs\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Proceedings of the EACL 2014 Workshop on Computational Approaches to Causality in Language (CAtoCL)</hi> 20–27.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:2.2.1.8	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Dumm, Sebastian / Lemke, Matthias</hi> (2013): \"Argumentmarker. Definition, Generierung und Anwendung im Rahmen eines semi-automatischen Dokument-Retrieval-Verfahrens\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Schriftenreihe des Verbundprojekts „ePol – Postdemokratie und Neoliberalismus“</hi>, Discussion-Paper 3 <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.epol-projekt.de/discussion-paper/discussion-paper-3/\" />.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:2.2.1.9	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Dumm, Sebastian / Niekler, Andreas</hi> (2015): \"Methoden, Qualitätssicherung und Forschungs design. Diskurs- und Inhaltsanalyse zwischen Sozialwissenschaften und automatischer Sprachverarbeitung\", in: Lemke, Matthias / Wiedemann, Gregor (eds.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Text Mining in den Sozialwissenschaften</hi>. Grundlagen und Anwendungen zwischen qualitativer und quantitativer Diskursanalyse. Wiesbaden: Springer VS 89-116.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:2.2.1.10	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Feng, Vanessa Wei / Hirst, Graeme</hi> (2011): \"Classifying Arguments by Scheme\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Proceedings of the 49th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics</hi> 987–996.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:2.2.1.11	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Gold, Valentin / Holzinger, Katharina</hi> (2015): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">An Automated Text-Analysis Approach to Measuring the Quality of Deliberative Communication</hi>. Paper presented at the 73th Annual Meeting of the Midwest Political Science Association (MPSA), San Francisco.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:2.2.1.12	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Gold, Valentin / Rohrdantz, Christian / El-Assady, Mennatallah</hi> (2015): \"Exploratory Text Analysis using Lexical Episode Plots\", in: The Eurographics Association (ed.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">EuroVisShort2015</hi> 85-89 http://dx.doi.org/10.2312/eurovisshort.20151130.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:2.2.1.13	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Gold, Valentin / El-Assady, Mennatallah / Bögel, Tina / Rohrdantz, Christian / Butt, Miriam / Holzinger, Katharina / Keim, Daniel </hi>(2015): \"Visual Linguistic Analysis of Political Discussions: Measuring Deliberative Quality\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Digital Scholarship in the Humanities</hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://dx.doi.org/10.1093/llc/fqv033\">http://dx.doi.org/10.1093/llc/fqv033</ref>.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:2.2.1.14	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Hopkins, Daniel / King, Gary</hi> (2010): \"A Method of Automated Nonparametric Content Analysis for Social Science\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">American Journal of Political Science</hi> 54, 229–247.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:2.2.1.15	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Kantner, Cathleen</hi> (2015): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">War and Intervention in the Transnational Public Sphere: Problem-solving and European identity-formation</hi>. London: Routledge.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:2.2.1.16	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Kantner, Cathleen / Overbeck, Maximilian / Sangar, Eric</hi> (erscheint in Kürze): \"Die Analyse ‚weicher‘ Konzepte mit ‚harten‘ korpuslinguistischen Methoden: Multiple kollektive Identitäten\", in: Behnke, Joachim / Blaette, Andreas / Schnapp, Kai-Uwe / Wagemann, Claudius (eds.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Big Data: Große Möglichkeiten oder große Probleme?</hi> Baden-Baden: Nomos Verlag.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:2.2.1.17	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Karagjosova, Elena</hi> (2004): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">The Meaning and Function of German Modal Particles</hi> (= Saarabrücken Dissertations in Computational Linguistics and Language Technology 18). Saarbrücken: Computational Linguistics & Phonetics, Universität des Saarlandes.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:2.2.1.18	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Kirschner, Christian / Eckle-Kohler, Judith / Gurevych, Iryna</hi> (2015): \"Linking the Thoughts: Analysis of Argumentation Structures in Scientific Publications\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Proceedings of the 2nd Workshop on Argumentation Mining (ARG-MINING 2015)</hi> 1-11.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:2.2.1.19	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Kliche, Fritz / Blessing, Andre / Sonntag, Jonathan / Heid, Ulrich</hi> (2014): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">\"The e-identity exploration workbench\", in: Proceedings of the Ninth International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC’14)</hi>, Reykjavik.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:2.2.1.20	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Kratzer, Angelika</hi> (1999): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Beyond “oops” and “ouch”. How descriptive and expressive meaning interact</hi>. Paper presented at the Cornell Conference on Theories of Context Dependency.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:2.2.1.21	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Lassiter, Daniel </hi>(2010): \"Gradable epistemic modals, probability, and scale structure\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Proceedings of the 20th conference on Semantics and Linguistic Theory (SALT 20)</hi> 197-215.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:2.2.1.22	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Mahlow, Cerstin / Eckart, Kerstin / Stegmann, Jens / Blessing, Andre / Thiele, Gregor / Gärtner, Markus / Kuhn, Jonas</hi> (2014): \"Resources, Tools, and Applications at the CLARIN Center Stuttgart\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Proceedings of the 12th Konferenz zur Verarbeitung natürlicher Sprache (KONVENS 2014)</hi> 11-21.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:2.2.1.23	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">McCallum, Andrew K.</hi> (2002): \"MALLET: MAchine Learning for LanguagE Toolkit\" <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://mallet.cs.umass.edu/about.php\">http://mallet.cs.umass.edu/about.php</ref>.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:2.2.1.24	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Mochales Palau, Raquel / Moens, Marie-Francine</hi>(2011): \"Argument Mining\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Artificial Intelligence and Law</hi> 19, 1: 1-22.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:2.2.1.25	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Niekler, Andreas / Jähnichen, Patrick</hi> (2012): \"Matching results of latent dirichlet allocation for text\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Proceedings of ICCM 2012, 11th International Conference on Cognitive Modeling</hi> 317-322.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:2.2.1.26	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Niekler, Andreas / Wiedemann, Gregor / Heyer, Gerhard</hi> (2014): \"Leipzig Corpus Miner - A Text Mining Infrastructure for Qualitative Data Analysis\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Proceedings of the Conference on Terminology and Knowledge Engineering 2014</hi>, Berlin.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:2.2.1.27	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Oraby, Shereen / Reed, Lena / Compton, Ryan / Riloff, Ellen / Walker, Marilyn / Whittaker, Steve</hi> (2015): \"And That\'s A Fact: Distinguishing Factual and Emotional Argumentation in Online Dialogue\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Proceedings of the 2nd Workshop on Argumentation Mining (ARG-MINING 2015</hi>) 116-126.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:2.2.1.28	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Overbeck, Maximilian</hi> (im Druck): \"Observers turning into Participants: Shifting perspectives on Religion and Armed Conflicts in Western News Coverage\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">La revue Tocqueville</hi> 36, 2.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:2.2.1.29	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Polanyi, Livia / Culy, Chris / van den Berg, Martin / Thione, Gian Lorenzo / Ahn, David</hi> (2004): \"Sentential structure and discourse parsing\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Proceedings of the 2004 ACL Workshop on Discourse Annotation</hi> 80–87.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:2.2.1.30	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Potts, Christopher</hi>(2012): \"Conventional implicature and expressive content\", in: Maienborn, Claudia / von Heusinger, Klaus / Portner, Paul (eds.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Semantics</hi> 3 (= Handbücher zur Sprach- und Kommuninikationswissenschaft 33, 3). Berlin: de Gruyter Mouton 2516–2536.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:2.2.1.31	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Scharkow, Michael</hi> (2012): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Automatische Inhaltsanalyse und maschinelles Lernen</hi>. Berlin: epubli.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:2.2.1.32	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Settles, Burr</hi> (2011): \"Closing the loop: Fast, interactive semi-supervised annotation with queries on features and instances\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Proceedings of the Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing</hi> 1467-1478.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:2.2.1.33	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Settles, Burr / Zhu, Xiaojin</hi> (2012): \"Behavioral factors in interactive training of text classifiers\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Proceedings of the 2012 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies</hi> 563-567.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:2.2.1.34	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Wiedemann, Gregor / Lemke, Matthias / Niekler, Andreas</hi> (2013): \"Postdemokratie und Neoliberalismus. Zur Nutzung neoliberaler Argumentationen in der Bundesrepublik Deutschland 1949-2011\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Zeitschrift für Politische Theorie</hi> 4, 1: 99-115.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:2.2.1.35	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Wiedemann, Gregor / Niekler, Andreas</hi> (2014): \"Document Retrieval for Large Scale Content Analysis using Contextualized Dictionaries\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Proceedings of the Conference on Terminology and Knowledge Engineering 2014</hi>, Berlin.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:2.2.1.36	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Wiedemann, Gregor / Niekler, Andreas</hi> (2015): \"Analyse qualitativer Daten mit dem \'Leipzig Corpus Miner\'\", in: Lemke, Matthias / Wiedemann, Gregor (eds.):<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Text Mining in den Sozialwissenschaften</hi>. Grundlagen und Anwendungen zwischen qualitativer und quantitativer Diskursanalyse. Wiesbaden: Springer VS 63-88.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:2.2.1.37	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Zimmermann, Malte</hi> (2011): \"Discourse particles\", in: von Heusinger, Klaus / Maienborn, Claudia / Portner, Paul (eds.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Semantics 2</hi>(= Handbücher zur Sprach- und Kommunikationswissenschaft 33, 2). Berlin: Mouton de Gruyter 2011-2038.','urn:cts:dhd:2016.sektionen.001:	edition	\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1	body	\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.1	div1	\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.1.1	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">valentin gold, annette hautli-janisz, andreas niekler, maximilian overbeck und gregor wiedemann</hi>\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.1.2	p	die extrahierung und annotation von argumentationsstrukturen hat im bereich der automatischen diskursanalyse in den letzten jahren an bedeutung gewonnen, sei es in juristischen dokumenten (mochales / moens 2011; bach et al. 2013), wissenschaftlichen texten (kirschner et al. 2015), zeitungsartikeln (feng / hirst 2011) oder online-diskussionen (bex et al. 2013, 2014; oraby et al. 2015). vor diesem hintergrund haben sich in den vergangenen jahren die drei interdisziplinären projekte <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">e-identity</hi>, <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">epol</hi> und <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">visargue</hi> im rahmen der ehumanities-förderlinie des bmbf mit der semi-automatischen identifikation und analyse von argumenten auseinandergesetzt.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.1.3	p	die herausforderung, die allen projekten gemein ist, ist die, dass die jeweilige fragestellung über den eigentlichen prozess der argumentationsanalyse hinausgeht: im falle von <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">visargue</hi> soll die deliberativität des diskurses approximiert werden, bei <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">epol</hi> geht um Ökonomisierungstechniken neoliberalen sprechens, begründens und argumentierens in der politischen Öffentlichkeit und bei <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">e-identity</hi> um die mobilisierung unterschiedlicher kollektiver identitäten in politischen debatten zu bewaffneten konflikten und humanitären militärischen interventionen. daher sind diese projekte beispielhaft für die anforderung der ehumanities: trotz des gemeinsamen zieles der argumentationsextraktion wird der begriff des arguments und dessen rolle in den einzelnen projekten konzeptionell sehr verschieden gefasst und muss daher im hinblick auf die jeweilige inhaltliche fragestellung und die zu untersuchende datenbasis unterschiedlich operationalisiert werden.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.1.4	p	den kern im projekt <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">visargue</hi> bildet die extrahierung von kausalen und adversativen argumentstrukturen (bögel et al. 2014), um instanzen von begründungen, schlussfolgerungen und gegenargumenten im diskurs herausfinden zu können. dies geschieht mithilfe eines linguistisch motivierten, regelbasierten systems, das explizite diskurskonnektoren automatisch disambiguiert und die teile des arguments im diskurs verlässlich annotiert. diese annotationen dienen als basis für die visualisierung von deliberativen mustern über den diskurs hinweg und die damit einhergehende interpretation desselben. im gegensatz zur regelbasierten extrahierung werden im projekt <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">epol</hi> maschinelle lernverfahren angewandt, die jene abschnitte in zeitungstexten für eine inhaltsanalytische auswertung identifizieren, die sprachliche muster ökonomisierter begründungen für politik enthalten. allerdings finden sich in zeitungstexten nur sehr wenige explizite argumentstrukturen, die einer formalen anforderung expliziter formulierung von beispielsweise prämisse, schlussregel und schlussfolgerung genügen. muster der hier eher implizit enthaltenen begründungsstrukturen können anhand einer menge von annotierten beispielargumenten gelernt und zur identifikation ähnlicher textabschnitte angewendet werden, ohne dass eine bestimmte form der argumente explizit vorgegeben wird. im <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">e-identity</hi> projekt wurden die potentiale für computer- und korpuslinguistische methoden erschlossen, die eine interaktive und flexible tiefenanalyse der mobilisierung unterschiedlicher kollektiver identitäten in öffentlichen debatten über krieg und frieden ermöglichen. maschinelle lernverfahren kamen dabei sowohl bei der inhaltlichen bereinigung der mehrsprachigen textkorpora sowie bei der halb-automatischen identifikation der unterschiedlichsten kollektiven identitäten zum einsatz.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.1.5	p	in dieser sektion wird daher der frage nachgegangen, wie unterschiedliche theoretische und methodische ansätze für die (semi-)automatische identifikation und analyse von argumenten eingesetzt werden. in den vorträgen werden die heterogenen ansätze vor dem hintergrund der jeweiligen fragestellungen und daraus resultierender anforderungen einzelnen ehumanities-projekte im detail vorgestellt. dabei liegt der fokus der vorträge auf den anwendungen, ergebnissen und auf perspektiven für die evaluation. insbesondere der gütekontrolle räumen die vorträge mehr raum ein, um die leistungsfähigkeit unterschiedlicher ansätze und die auswirkung auf ergebnisse transparent darzustellen. als prototypische anwendungen von argumentanalysen in den humanities zeigen die vorträge methodische perspektiven und ideen für verwendungsmöglichkeiten jenseits der vorgestellten projekte.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.2	div1	\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.2.1	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">mennatallah el-assady, valentin gold, annette hautli-janisz, maike müller, miriam butt, katharina holzinger, daniel a. keim</hi>\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.2.2	div2	\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.2.2.1	p	das <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">visargue</hi> projekt hat zum ziel, automatisch zu erfassen, ob verhandlungsteilnehmer deliberativ agieren, d. h. ob sie ihre positionen u. a. respektvoll und rational begründen und sich schlussendlich dem besten argument fügen. die datenbasis sind dabei transkribierte reale verhandlungen, wie zum beispiel die schlichtungsgespräche zu stuttgart 21. zusätzlich zur erfassung von argumentationsmustern spielen bei der argumentanalyse auch noch andere faktoren eine rolle, insbesondere die beziehung des sprechers zum gesagten, die beziehungen der sprecher untereinander und die struktur der diskussion insgesamt. mithilfe eines innovativen visualisierungssystems werden diese vielschichtigen muster aufgearbeitet, damit die einzelnen faktoren von argumentation, aber auch die beziehungen der einzelnen faktoren untereinander, interpretierbar gemacht werden können.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.2.2.2	p	in diesem beitrag wird am beispiel der automatischen erfassung von argumentationsmustern aufgezeigt, wie das projekt mit den generellen herausforderungen der ehumanities umgeht: das konzept der deliberation ist (computer)linguistisch gesehen eher abstrakt und bedarf einer konkreten operationalisierung, damit das konzept in den daten fassbar gemacht wird. die zusammenhänge zwischen den verschiedenen faktoren, die den diskurs bestimmen, werden dann mithilfe eines visualisierungssystems interpretierbar gemacht.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.2.2.3	p	im folgenden werden die verschiedenen dimensionen von deliberation vorgestellt, gefolgt von einer beschreibung der automatischen argumentationsextraktion und der annotation anderer deliberationsrelevanter merkmale. abschließend wird anhand eines konkreten beispiels gezeigt, wie das visualisierungssystem die interpretation von argumentationsmustern im diskurs erlaubt.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.2.3	div2	\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.2.3.1	p	das konzept der deliberation wird, wie in der folgenden abbildung gezeigt, operationalisiert durch vier dimensionen, die für die automatische extraktion deliberativer muster im text relevant sind: teilnahme (participation), atmosphäre und respekt (atmosphere & respect), argumentation und rechtfertigung (argumentation & justification) und entgegenkommen (accomodation) (gold / holzinger 2015). in der dimension \'argumentation & justification\' werden unter anderem kausale argumentationsketten annotiert, die darauf hindeuten, dass die teilnehmer im prozess der entscheidungsfindung sind und argumente austauschen (\'reason-giving\'). in der subdimension \'information certainty\' wird auf der basis von ausdrücken epistemischer modalität wie \'mit sicherheit\', \'wahrscheinlich\' etc. annotiert, wie sicher sich die sprecher des gesagten sind. in der dimension \'accomodation\' werden solche einheiten im diskurs annotiert, die entweder auf eine einigung in der verhandlung abzielen oder eine uneinigkeit bekräftigen. informationen, ob sprecherbeiträge emotional oder sachlich sind, ob sprecher andere redner unterbrechen oder ob sie sich höflich verhalten, werden in der dimension \'atmosphere & respect\' gebündelt.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.2.3.2	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">abb. 1</hi>: dimensionen der deliberation\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.2.3.3	p	auf basis dieser konkretisierung des begriffs der deliberation wird im folgenden anhand der dimensionen \'argumentation & justification\' und \'accomodation\' gezeigt, wie die verschiedenen ebenen innerhalb des diskurses konkret annotiert werden. zusammengenommen dienen diese annotationen als basis für die visualisierung, um die muster im diskurs im sinne der deliberation interpretieren zu können.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.2.4	div2	\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.2.4.1	p	als datenbasis dienen transkribierte verhandlungen, die entweder in projektinternen verhandlungssimulationen gewonnen wurden oder von realen politischen verhandlungen stammen, wie z. b. dem schlichtungsverfahren von stuttgart 21. diese daten werden in ein xml schema übertragen, auf dessen basis der diskurs annotiert wird. dazu werden die Äußerungen der teilnehmer in sätze aufgeteilt, die wiederum in kleinere einheiten, sogenannte \'\'elementary discourse units (edus)\'\' eingeteilt werden, unter der annahme, dass jede dieser diskurseinheiten ein event darstellt (polanyi et al. 2004).\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.2.4.2	p	ein modul in der annotation ist die extrahierung von kausalen argumentstrukturen (bögel et al. 2014), was mithilfe eines linguistisch motivierten, regelbasierten systems geschieht, das explizite diskurskonnektoren automatisch disambiguiert und die einzelnen teile eines arguments im diskurs verlässlich annotiert. kausale diskurskonnektoren wie \'weil\', \'da\' und \'denn\' etc. leiten die begründung einer schlussfolgerung ein und geben so hinweise auf argumentative phasen in der diskussion. diese informationen sind teil der ebene \'reason-giving\' in der dimension \'argumentation & justification\'. im gegensatz dazu stehen adversative konnektoren wie \'aber\', \'allerdings\', \'jedoch\' etc., die eine gegensätzliche aussage zum hauptsatz zum ausdruck bringen und eine ablehnung des sprechers indizieren. diese Äußerungen sind teil der subdimesion \'emphasize disagreement\' in der dimension \'accomodation\'.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.2.4.3	p	für die automatische annotation derjenigen edus, die teil der kausalen oder adversativen einheiten bilden, werden den edus verschiedene werte des xml attributes \'discrel\' zugeordnet, zum beispiel discrel=\"reason\" und discrel=\"conclusion\" für kausale argumentationsketten und discrel=\"opposition\" für adversative strukturen.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.2.4.4	p	zusätzlich zu der information, dass die teilnehmer argumente austauschen oder sich zustimmend oder ablehnend in einer diskussion verhalten, wird in der unterdimension \'information certainty\' in \'argumentation & justificiation\' herausgearbeitet, wie sicher sich der sprecher mit dem inhalt seines beitrages ist, d. h. welchen kenntnisstand er vorgibt zu haben. dies wird sichtbar durch ausdrücke epistemischer modalität, wie zum beispiel \'wahrscheinlich\', \'vielleicht\' oder \'mit sicherheit\'. um deren bedeutung messbar zu machen, wird die skala von lassiter (2010), der die sogenannten \"modes of knowing\" von 0 (unmöglich – impossible) bis 1 (mit sicherheit – certain) quantifiziert, herangezogen, und entsprechend annotiert: der epistemische ausdruck wird auf der lexem-ebene identifiziert und seine bedeutung auf der ebene der edu mit dem xml-attribut \'epistemic_value\' versehen.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.2.4.5	p	ein weiterer faktor, der für deliberation relevant ist, ist die haltung des sprechers zum gesagten. dabei bleibt der wahrheitsgehalt der aussage unberührt, aber der sprecher zeigt, wie er sich im diskurs positioniert. diese pragmatisch-relevante ebene, die aus theoretisch-linguistischer sicht schon vielseitig analysiert wurde, wird insbesondere von partikeln wie \'ja\', \'halt\' und \'doch\' ausgelöst (u. a. kratzer 1999; karagjosova 2004; zimmermann 2011) und ist linguistisch gesehen eine konventionelle implikatur (\'conventional implicature\') (potts 2012). eine herausforderung ist die ambiguität der partikel in der gesprochenen sprache. beispielsweise wird \'ja\' häufig dazu verwendet, das gemeinsame wissen der diskussionteilnehmer zu betonen, auch verstanden als \'common ground\' (\"sie wissen ja, dass ….\"). allerdings kann \'ja\' auch noch zustimmung oder ungeduld (\"ja ja…\") signalisieren, oder aber hinhaltetechnik sein (\"ja [pause] ja\"). mithilfe eines regelbasierten systems, das den kontext vor und nach den partikeln untersucht, werden die unterschiedlichen bedeutungen herausgefiltert und als konventionelle implikatur (ci) annotiert.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.2.4.6	p	diese ebenen, die die klassische argumentationsstruktur komplettieren, sind hochrelevant für die analyse im sinne der deliberation: neben der frage, ob und wann argumentiert wird, ist auch noch relevant, wie argumentiert wird: argumentiert der sprecher auf der basis gemeinsamen wissens (common ground), oder ist er sich seiner schlussfolgerung sicher? die visualisierung muss daher die verschiedenen bedeutungsebenen, die für die herausarbeitung deliberativer muster relevant sind, einzeln, aber auch im zusammenspiel darstellen. dazu wird im folgenden das visargue visualisierungssystem vorgestellt und gezeigt, wie muster von argumentationsstrukturen und sprecherhaltung visuell über den diskurs hinweg dargestellt werden können.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.2.5	div2	\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.2.5.1	p	neben der visualisierung von thematischen blöcken in politischen verhandlungen (gold / rohrdantz et al. 2015; gold / el-assady et al. 2015), ist ein ziel der visualisierung, muster von deliberation über den diskurs hinweg, aber auch aggregiert für einzelne sprecher so darzustellen, dass die zugrundeliegenden daten, aber auch das große ganze sichtbar wird. eine herausforderung ist hierbei die mehrdimensionalität der information, da zum einen die ebene ob argumentiert wird, zum anderen aber auch die information wie argumentiert wird, visuell dargestellt werden soll. dazu wird beispielsweise die argumentationsdichte mit den partikeln gemeinsam visualisiert: jede Äußerung eines sprechers wird als glyph (abbildung 2) dargestellt, wobei die größe des glyphen bestimmt wird durch die länge der aussage. innerhalb des glyphen sind die verschiedenen werte der konventionellen implikaturen abgetragen. die zwei äußeren ringe um den glyphen zeigen argumentationsmuster von \'reason\' und \'conclusion\' in einer Äußerung an; je größer die teilringe, desto mehr edus sind teil einer kausalen argumentation. die zugrundeliegende Äußerung kann mit einem doppelklick auf den glyph eingesehen werden (abbildung 3).\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.2.5.2	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">abb. 2</hi>: detailansicht glyph\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.2.5.3	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">abb. 3</hi>: glyphdarstellung von argumenten\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.2.5.4	p	diese glyphen werden für jede Äußerung über den diskurs hinweg erstellt, wie in abbildung 4 gezeigt. durch die interaktivität lässt sich ein Überblick über die Äußerungen der einzelnen sprecher herstellen, und dabei rückschlüsse ziehen, welche rolle ein sprecher in der verhandlung eingenommen hat. abbildung 4 zeigt einen verhandlungstag der schlichtungen zu stuttgart 21: in der obersten zeile findet sich der mediator der schlichtung, dr. heiner geißler, wieder, dessen beiträge von einem hohen maß an \'consensus willing\' und \'common ground\' geprägt sind, wobei relativ wenig argumente angeführt werden. im gegensatz dazu zeigt einer der befürworter des projektes, dr. volker kefer, ein anderes muster auf, nämlich einen deutlich höheren anteil an argumentativen redebeiträgen, die geprägt sind von zusagen (\'assurance\') und unabänderlichen vorgaben (\'immutable constraint\'). der hohe grad an kausaler argumentation findet sich auch bei einem gegner des projektes, boris palmer, der sich in seinen beiträgen mehrheitlich auf den \'common ground\', d. h. das gemeinsame wissen der verhandlungsteilnehmer, beruft.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.2.5.5	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">abb. 4</hi>: glyphen pro sprecher\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.2.5.6	p	im sinne der deliberation sind diese muster relevant, weil sie zeigen, dass verhandlungsteilnehmer verschieden argumentieren und sich damit unterschiedlich in der verhandlung positionieren. diese muster tragen wesentlich dazu bei, den verlauf und den ausgang der verhandlung zu erklären und segmente von intensiven deliberativen debatten zu identifizieren.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.2.5.7	p	zukünftige arbeiten werden sich insbesondere mit dem thema befassen, wie die weiteren dimensionen der deliberation in die glyphenstruktur eingearbeitet werden können und inwiefern die linguistische analyse weitere anhaltspunkte von argumentation und ihre ausprägung aus dem text extrahieren kann.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.2.6	div2	\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.2.6.1	p	das <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">visargue</hi>-projekt zeigt am beispiel der argumentationserfassung, wie ein ziel der digital humanities erreicht werden kann, nämlich der interdisziplinäre austausch von konzepten und methoden: durch die kooperation von politikwissenschaft, linguistik und informatik werden regelbasierte analyse und visuelle darstellung kombiniert und dadurch eine valide basis für die interpretation von deliberation in politischen verhandlungen möglich.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.3	div1	\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.3.1	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">sebastian dumm, matthias lemke, andreas niekler, gregor wiedemann, gerhard heyer, gary s. schaal, </hi>\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.3.2	p	für die analyse großer mengen qualitativer textdaten stehen den sozialwissenschaften unterschiedliche konventionelle und innovative methoden der inhalts- und diskursanalyse zur verfügung. die klassische sozialwissenschaftliche inhaltsanalyse kann methodisch mit verfahren des überwachten maschinellen lernens verbunden werden (scharkow 2012). zur effizienten generierung von trainingsbeispielen kann eine solche (semi-)automatische textklassifikation zu einem active learning prozess erweitert werden (dumm / niekler 2015). dabei werden schrittweise vom computer vorgeschlagene textbeispiele als kandidaten für eine inhaltsanalytische kategorie manuell evaluiert, und der klassifikationsprozess mit den manuell bewerteten beispielen erneut ausgeführt. auf diese weise können schnell mehrere hundert repräsentative beispiele für eine kategorie in großen textkollektionen identifiziert werden. ein solches untersuchungsdesign ist im rahmen des projekts „epol - postdemokratie und neoliberalismus“ methodologisch entworfen und technisch umgesetzt worden (wiedemann et al. 2013). der vortrag beschreibt ergebnisse und lessons learned aus diesem projekt.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.3.3	p	das projekt <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">epol</hi> greift die politiktheoretische diskussion um die erscheinungsformen gegenwärtiger westlicher demokratien auf, welchen mit dem konzeptbegriff postdemokratie unter anderem eine Ökonomisierung des poltischen unterstellt wird. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" type=\"note\" target=\"n01\" n=\"1\">1</ref> die Ökonomisierung in den begründungen politischer entscheidungen untersuchen wir anhand von sprachgebrauchsmustern in der politischen Öffentlichkeit, speziell in einem korpus aus 3,5 millionen artikeln deutscher tages- und wochenzeitungen im zeitraum von 1949 bis 2011. unter neoliberalem plausibilisieren verstehen wir dabei „Ökonomisierungstechniken“, die argumente, behauptungen und metaphern zur legitimation von politischem output einsetzen und somit zum öffentlichen sprachspiel der politik gerechnet werden können. den gebrauch solcher qualitativer begründungsmuster quantitativ im zeitverlauf zu verfolgen und dessen zu- oder abnahme in bezug auf bestimmte randbedingungen zu testen (z. b. zeitung oder politikfeld) ist ziel des projekts. dazu wurde ein modulares forschungsdesign in drei schritten umgesetzt:\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.3.4	div2	\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.3.4.1	p	in einem ersten schritt wird eine dokument-retrieval-strategie auf das gesamte korpus angewendet, um artikel mit (potenziell) möglichst hoher dichte an neoliberalem sprachgebrauch und begründungsmustern zu identifizieren. die dokumente werden mit hilfe eines einfachen wörterbuches von 127 argumentmarkern (dumm / lemke 2013) und eines kontextualisierten wörterbuches (wiedemann / niekler 2014) nach relevanz bewertet. das kontextualisierte wörterbuch enthält typischen sprachgebrauch, der aus 36 in deutscher sprache verfügbaren schriften der mitglieder des neoliberalen think tanks „mont pélerin society“ extrahiert wurde. dies umfasst eine liste mit 500 schlüsselbegriffen (z. b. markt, freiheit, preis) sowie statistiken über deren typische kontexte (z. b. persönliche freiheit, unternehmerische freiheit). die berechnung eines Ähnlichkeitsmaßes des sprachgebrauchs in diesem vergleichskorpus mit den artikeln aus unserem zeitungskorpus hinsichtlich neoliberaler sprachgebrauchsmuster und argumentmarker führen zu einer sortierten liste von artikeln, welche als ausgangspunkt für den prozess der (semi-)automatischen kodierung dient. die 10.000 höchst bewerteten dokumente werden für die folgeschritte selektiert.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.3.5	div2	\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.3.5.1	p	nachrichtenartikel enthalten für gewöhnlich nur wenige detaillierte und elaborierte argumentative strukturen, welche den formalen anforderungen einer vollständigen argumentation folgen. aus diesem grund betrachten wir zwei kategorien von begründungsmustern: argumente und plausibilisierungen in neoliberalen begründungszusammenhängen. diese kategorien werden in einem theoretisch begründeten codebuch formal definiert. im gegensatz zu argumenten, welche die vollständigkeit von argumentationsmustern durch vorhandensein von prämisse, kausalmarker und schlussfolgerung voraussetzen, sind plausibilisierungen durch behauptungen und idiomatische referenzen auf vermeintlich akzeptiertes wissen gekennzeichnet (z. b. „tatsache ist ...“, „selbstverständlich“). anschließend werden in den 100 relevantesten artikeln aus schritt 1 textstellen annotiert, die den codebuch-definitionen entsprechen. zur Überprüfung der qualität der codebuch-definitionen und der arbeit der kodierer kann die intercoder-reliabilität bestimmt werden – ein maß, welches die (zufallsbereinigte) Übereinstimmung zweier kodierer auf demselben text angibt. insofern es sich bei den in unserem projekt verwendeten kategorien um zwei recht abstrakte konzepte handelt, sind die Übereinstimmungsmaße eher am unteren ende der akzeptablen werte für eine verlässliche kodierung angesiedelt. im gegensatz zu typischen kodes wie thema oder affektposition wird hier die schwierigkeit bei der operationalisierung komplexer politiktheoretischer konzepte deutlich. insbesondere die kategorie des behauptens zeichnet sich durch eine große sprachliche varianz aus, welche sowohl manuelle als auch automatische kodiermethoden vor große probleme stellt. insofern es uns aber eher um die bestimmung von kategorieproportionen und trends in sehr großen datenmengen geht, als um die exakte bestimmung von einzelereignissen in den daten, sind diese ungenauigkeiten hinnehmbar. in diesem initialen annotationsprozess wurden 218 absätze mit argumentationszusammenhang und 135 absätze mit plausibilisierungszusammenhang in den 100 relevantesten artikeln annotiert.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.3.5.2	p	diese initiale trainingsmenge muss für eine valide trendbestimmung mit hilfe automatischer textklassifikation noch deutlich erweitert werden. um effizient mehr gute, das heißt die kategorien gut beschreibende, textbeispiele zu finden, wird ein active-learning-ansatz angewendet. dazu wird ein maschineller lernalgorithmus auf basis der aktuell annotierten textbeispiele trainiert und auf die noch nicht annotierten dokumente aus den 10.000 zuvor selektierten, potenziell relevanten dokumenten angewendet. auf der technologischen ebene nutzen wir eine support vector machine (svm) mit einem linearen kernel. wir extrahieren eine große vielfalt von texteigenschaften (features) aus den trainingsbeispielen, um den klassifikationsprozess auch generisch für andere probleme nutzen zu können. die extrahierten feature-strukturen beinhalten wort-n-gramme, part-of-speech-n-gramme und binäre features über das vorhandensein von begriffen in unseren zwei initial erstellten diktionären (neoliberaler sprachgebrauch und argumentmarker). wir wenden eine chi-square feature-selektion an, um für die eigentliche klassifikation nur kategorie-relevante features zu verwenden und übergeben die so vorverarbeitete trainingsmenge an den klassifikator. der klassifikator liefert eine menge an absätze aus den bislang ungesehenen zeitungsartikeln zurück, welche eine hinreichende Ähnlichkeit in bezug auf die merkmalsstrukturen der bereits annotierten artikel aufweisen. die kodierer sind nun gefragt, eine auswahl dieser textbeispiele manuell zu evaluieren und so der trainingsmenge neue positiv- bzw. negativ-beispiele für die zwei kategorien hinzuzufügen. in je zehn iterationen dieses prozesses, bei denen jeweils 200 gefundene textstellen evaluiert wurden, wurde die initiale trainingsmenge um 515 absätze mit argumentationszusammenhang und 540 absätze mit plausibilisierung erweitert.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.3.6	div2	\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.3.6.1	p	analog zu den gütekriterien der sozialforschung werden für ansätze des text mining bzw. des maschinellen lernens methoden zur qualitätssicherung eingesetzt. die güte einer textklassifikation wird in der regel mit hilfe der k-fachen kreuzvalidierung bewertet, für die k mal auf k-1 teilen der trainingsdaten ein klassifikationsmodell trainiert und auf dem verbliebenen ein teil der trainingsdaten getestet wird (dumm / niekler 2015). dazu werden qualitätskennzahlen wie precision, recall und ihr gewichtetes mittel, der f1-wert, zur beurteilung der güte des verfahrens berechnet. diese maße sind verwandt mit den reliabilitätsmaßen aus den klassischen methoden der sozialwissenschaften wie beispielsweise cohens kappa. idealerweise werden f1-werte um 0,7 analog zu reliablen menschlichen kodierern angestrebt. für den oben beschriebenen active-learning prozess lässt sich feststellen, dass die f1-werte ausgehend von sehr niedrigen werten um 0,25 im zuge weiterer iterationen zunächst schrittweise auf höhere werte ansteigen, nach ca. sieben iterationen jedoch kaum noch eine verbesserung stattfindet. die sammlung von trainingsbeispielen für die kategorie kann in diesem fall als weitgehend gesättigt betrachtet werden, insofern das hinzufügen von neuen beispielen die performance nicht mehr allzustark verändert. gleichzeitig sind nach ca. 7 bis 10 iterationen genug trainingsbeispiele vorhanden, um eine valide klassifikation des gesamtkorpus aller 3,5 mio. dokumente vorzunehmen.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.3.6.2	p	für die finalen trainingsmengen werden die folgenden f1-werte erreicht: f1 <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"subscript\">argument</hi> = 0,608 und f1 <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"subscript\">plausibilisierung</hi> = 0,491. für eine individuelle klassifikation, welche darauf bedacht ist möglichst genau einzelereignisse in einer datenmenge korrekt zu bestimmen, können diese qualitätswerte nur bedingt zufrieden stellen. unser klassifikator liefert bei relativ hohem recall auch viele textstellen zurück, die bei manueller evaluation nicht in die entsprechende kategorie einsortiert werden können. unser analyseziel liegt jedoch, wie häufig in den sozialwissenschaften, nicht in der vorhersage von einzelereignissen, sondern in der validen bestimmung von proportionen und trends (hopkins / king 2010). für diesen fall kann die performance des klassifikators als ausreichend betrachtet werden, da durch die systematische Überschätzung des wahren anteils an textbeispielen für eine kategorie die Änderungen im verhältnis der kategorieproportionen zueinander an unterschiedlichen zeitpunkten des diachronen korpus nicht verfälscht werden. auch wenn die anteile insgesamt durch den klassifikator als zu hoch eingeschätzt werden mögen, reflektieren die messungen der kategorieanteile im korpus in unterschiedlichen zeitabschnitten die zu- bzw. abnahme der häufigkeit des gebrauchs von neoliberalen argumentations- bzw. plausibilisierungsmustern korrekt. im gesamtkorpus des <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">epol</hi>-projekts werden im zuge der finalen klassifikation 105.740 argumentansätze und 753.653 plausibilisierungsabsätze identifiziert.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.3.6.3	p	für die bestimmung von trends werden die dokumente gezählt, in denen eine der beiden kategorien vorkommt. daraus lassen sich wiederum dokumentfrequenzen für bestimmte zeiträume aggregieren und mit dem gesamtdatenbestand in diesen zeiträumen normalisieren. damit können zeitverläufe der kategorien sichtbar gemacht werden, die wiederum politikwissenschaftlich interpretiert werden können (siehe abbildung 5).\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.3.6.4	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">abb. 5</hi>: relative frequenzen von dokumenten in die zeit und faz welche neoliberale argumentzusammenhänge enthalten, getrennt nach drei zeitungsressorts (politik, wirtschaft, kultur)\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.3.7	div2	\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.3.7.1	p	der ansatz des active learning im <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">epol</hi>-projekt zur messung abstrakter kategorien, welche bislang lediglich qualitativ beschrieben worden sind, kann zu einem ansatz von semi-automatischer inhaltsanalyse verallgemeinert werden, bei dem die schritte 1. dokumentidentifikation, 2. manuelle kodierung und 3. automatische kodierung in der beschriebenen weise miteinander kombiniert werden. für die auswertung sehr großer datenmengen erlaubt der ansatz nicht nur die beobachtung von komplexen kategorien im zeitverlauf, sondern auch, in erweiterung des <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">epol</hi>-ansatzes mit einem größeren kategorienschema, die beobachtung des gemeinsamen auftretens von kategorien für inhaltliche schlussfolgerungen auf sich gegenseitig bedingende inhalte. zusätzlich bietet die beliebige facettierung der automatischen analyse einer vollerhebung vorteile gegenüber manuellen analysen, die auf vorab festgelegte sampling-strategien beschränkt sind.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.4	div1	\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.4.1	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">cathleen kantner, jonas kuhn, andré blessing und maximilian overbeck</hi>\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.4.2	p	internationale krisenereignisse wie kriege und humanitäre militärische interventionen lösen heftige öffentliche kontroversen aus. die menschen machen sich sorgen und fragen: welche effekte hat der konflikt für unser eigenes land, für europa und für die welt? wer sind die opfer, wer die täter im krisenland? soll unser land truppen entsenden, verstärken oder ihren einsatz zum wiederholten male verlängern? und falls ja, mit welchem mandat sollen „unsere“ truppen agieren – verteilen sie lebensmittel oder setzten sie waffen ein? wie gehen „wir“ (in unserem land, in europa, im westen, …) damit um, wenn zivilisten oder „unsere“ soldaten dabei das leben verlieren?\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.4.3	p	in öffentlichen debatten zu kontroversen politischen themen werden unterschiedlichste politische positionen oftmals mit rekurs auf das kollektive selbstverständnis einer wir-gemeinschaft begründet. die mobilisierung unterschiedlichster kollektiver – europäischer, nationaler, religiöser usw. – identitäten stellt somit eine zentrale argumentationsfigur in der politischen Öffentlichkeit dar. politische sprecher begründen ihre beteiligung an einem militärischen einsatz oder ihre enthaltung mit rekurs auf das kollektive selbstverständnis einer wir-gemeinschaft.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.4.4	p	ein beispiel: in der europäischen, öffentlichen debatte über die militärische intervention in libyen 2011 wurde auch über das kollektive selbstverständnis der europäer verhandelt. die europäische identität wurde teils als problemlösungsgemeinschaft, teils aber auch als gemeinschaft mit einem normativen selbstverständnis diskutiert, die sich der verteidigung der menschenrechte verpflichtet habe.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.4.5	p	im <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">e-identity</hi> projekt wurden die potentiale für computer- und korpuslinguistische methoden erschlossen, die eine interaktive und flexible tiefenanalyse der mobilisierung dieser unterschiedlichsten formen kollektiver identitäten in öffentlichen debatten über krieg und frieden ermöglichen. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" type=\"notes\" target=\"n02\" n=\"2\">2</ref> zur methodischen umsetzung der forschungsfragen und Überprüfung der hypothesen untersuchten wir internationale diskussionen über kriege und humanitäre militärische interventionen seit dem ende des kalten krieges 1990. dabei ging es uns vor allem darum, das komplexe geflecht von identitätsdiskursen in diesen kontroversen genauer zu analysieren. im prozess der anwendung und analyse wurden zwei computer- und korpuslinguistische tools entwickelt, der <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">complex concept builder</hi> und eine <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">explorationswerkbank</hi>.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.4.6	p	eine explorationswerkbank zur korpuserstellung, -erschließung und -bearbeitung wurde entwickelt, um sozialwissenschaftlern auch über das projektende hinaus als flexibles bindeglied zu vorhandenen infrastrukturen (z. b. clarin) zu dienen. sie lässt sich unterschiedlichsten individuellen forschungsfragen und textmaterialien anpassen und bildet insbesondere auch die technische basis für den complex concept builder (kliche et al. 2014; mahlow et al. 2014). im <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">e-identity</hi> projekt wurde somit ein bereinigtes, mehrsprachiges korpus von 460.917 <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" type=\"note\" target=\"n03\" n=\"3\">3</ref>\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.4.7	p	zeitungsartikeln aus sechs ländern (deutschland, Österreich, frankreich, uk, irland, usa) generiert, das den zeitraum von januar 1990 bis dezember 2012 abdeckt.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.4.8	p	um in korpora textbelege zu finden, in denen sprecher sich auf eine kollektive identität beziehen, sind gängige stichwortbasierte suchtechnologien nicht ausreichend, weil solch ein komplexer begriff sehr unterschiedlich lexikalisiert und in seiner interpretation in hohem maße kontextuell bestimmt sein kann. gesucht waren daher neue methoden zur interaktiven inhaltlichen korpuserschließung.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.4.9	p	um der vielschichtigkeit der im korpusmaterial zu untersuchenden indikatoren ebenso rechnung zu tragen wie dem erheblichen korpusumfang und dem nebeneinander von deutsch-, englisch und französischsprachigen texten, wurde ein transparenter, vom jeweiligen forschungsteam individuell nutzbarer <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">complex concept builder</hi> entwickelt, der sprachtechnologische werkzeuge und methoden anbietet, die in den sozialwissenschaften bislang nur in ausnahmefällen anwendung fanden (blessing et al. 2013). maschinelle lernverfahren kamen dabei sowohl bei der inhaltlichen bereinigung der mehrsprachigen textkorpora sowie bei der halbautomatischen identifikation der verschiedenen identitätstypen zum einsatz. komplexe fachwissenschaftliche begriffe (wie der identitätsbegriff inklusive der feinen unterschiede und nuancen zwischen verschiedenen kollektiven identitäten) können innerhalb des <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">complex concept builder </hi>für die anwendung an alltagssprachlichem textmaterial operationalisiert werden.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.4.10	p	explorationswerkbank und complex concept builder (ccb) werden im verlauf dieses jahres über einen clarin server zugänglich gemacht. beide tools erlauben den export ihrer aggregierten ergebnisse (z. b. artikelanzahl, anzahl der identifizierten textstellen) zur anschließenden statistischen analyse. die für die fachwissenschaftler transparente reflexion der ergebnisse bleibt dabei weiterhin gewährleistet, indem beispielsweise ein aufsplitten der quantitativen analysen in die einzelnen qualitativen analysen möglich ist.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.4.11	p	im folgenden wird in kürze angerissen, in welchen bereichen computer- und korpuslinguistische methoden sowie ansätze des maschinellen lernens anwendung fanden, um die analyse kollektiver identitäten innerhalb der umfangreichen zeitungstextkorpora durchzuführen. die verbindung quantitativer und qualitativer analyseschritte ermöglichte es, eine komplexe sozialwissenschaftliche fragestellung auf einer großen textmenge zu untersuchen und zugleich die einhaltung der sozialwissenschaftlichen forschungsstandards der validität und reliabilität zu gewährleisten. im rahmen unseres vortrags auf der dhd-jahrestagung 2016 sollen die folgenden verfahren genauer präsentiert werden.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.4.12	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">- inhaltliche bereinigung der zeitungstextkorpora von sampling-fehlern</hi>: der complex-concept-builder (ccb) wurde entwickelt, um große mehrsprachige textmassen nach sozialwissenschaftlich relevanten aspekten „vorzusortieren“ und er erwies sich bereits bei der samplebereinigung unter inhaltlichen gesichtspunkten als äußerst produktiv (blessing et al. 2015). mithilfe einer topic modellierung wurde eine optimale vorauswahl einer trainingsmenge von texten zur inhaltlichen dokumentenbereinigung möglich. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" type=\"note\" target=\"n04\" n=\"4\">4</ref> die manuelle annotation erlaubte beispielsweise den sofortigen ausschluss eines ‚topics‘ wie buchrezensionen, die für unsere politikwissenschaftliche fragestellung nicht relevant sind. andererseits konnte das schwierige \'thema\' sport, das sowohl reine sportberichterstattung mit militärischen metaphern als auch politische berichte über militäreinsätze mit sportlichen metaphern und referenzen enthält, detailliert annotiert werden. maschinelles lernen setzten wir dann bei der klassifikation der dokumente des gesamten korpus in gute versus off-topic texte ein.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.4.13	p	die folgende abbildung (abb. 6) zeigt im oberen teil eine herkömmliche klassifizierung per zufallsauswahl der manuell-annotierten trainingsdaten. unten ist unser verfahren abgebildet: topics helfen, die optimale trainingsmenge zu bestimmen, wobei mindestens aus jedem topic ein dokument manuell annotiert wird und damit eine breite abdeckung gewährt ist. dadurch wird das ergebnis des neuen klassifikators besser (er findet nun z. b. auch artikel zum ruanda-konflikt).\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.4.14	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">abb. 6</hi>: topic based document classification zur inhaltlichen bereinigung von texten\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.4.15	p	im anschluss an die bewertung einer bestimmten anzahl an zeitungsartikel wird über maschinelles lernen die bewertung auf die gesamtmenge der zeitungsartikel angewendet. wir folgen der idee von <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">dualist</hi>, einem interaktiven klassifikationsmechanismus (settles 2011; settles / zhu 2012). die architektur von dualist basiert auf <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://mallet.cs.umass.edu/about.php\">mallet</ref> (mccallum 2002) und konnte leicht in unsere architektur integriert werden. die zeitungsartikel, die durch den computer automatisch aussortiert werden, können in weiteren iterativen schritten erneut manuell bewertet werden, um den klassifikator weiter zu optimieren. eine weitere abbildung (abb. 7) zeigt den inhaltlichen vorgang der bereinigung im complex concept builder. die rot markierten artikel wurden nach einer qualitativen kodierung automatisch als sampling errors identifiziert, während die grün markierten artikel automatisch dem issue \"kriege und humanitäre militärische interventionen\" zugeordnet wurden.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.4.16	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">abb. 7</hi>: halbautomatisierte inhaltliche bereinigung von sampling fehlern im <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">complex concept builder</hi>\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.4.17	p	im fall des <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">e-identity</hi> korpus blieben von insgesamt 766.452 zeitungsartikeln, die ursprünglich teil des unbereinigten korpus waren, lediglich 460.917 zeitungsartikel übrig (siehe abbildung 8).\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.4.18	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">abb. 8</hi>: das bereinigte issue-cycle für das thema kriege und humanitäre militärische interventionen (nach monaten aggregiert, n=460.917)\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.4.19	p	dieses verfahren eignet sich darüber hinaus zum aufspüren und erstellen inhaltlicher subkollektionen von texten für spezifische fragestellungen. es bildet somit einen der methodischen ausgangspunkte für das von prof. dr. andreas blätte an der universität duisburg-essen geleitete kurationsprojekt der fag-8, in dem es um die thematische strukturierung deutscher parlamentsprotokolle geht.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.4.20	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">- korpuslinguistische verfahren für die semi-automatische identifikation kollektiver identitäten in den zeitungstextkorpora: </hi>es wurden semantische felder für die unterschiedlichen identitätsebenen (z. b. nationale, europäische oder transatlantische identitäten) mitsamt unterschiedlicher begründungsfiguren (z. b. kulturelle identität vs. interessengeleitete zweckgemeinschaft) generiert. relevante terme wurden über komplexe diktionäre operationalisiert, die sowohl lemmatisierungen als auch variable Äußerungen der interessierenden terme innerhalb eines satzes berücksichtigen können. die finalen diktionäre wurden auf die mehrsprachigen zeitungskorpora angewendet und in form von zeitreihen-plots visualisiert und ausgewertet.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.4.21	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">- manuelle kodierung und die halbautomatische identifikation von der Äußerung kollektiver identitäten in bewaffneten konflikten, unterstützt durch maschinelles lernen</hi>: aus dem 460.917 zeitungsartikel umfassenden gesamtkorpus wurde ein teilsample gezogen, das die wissenschaftlich üblichen kriterien der repräsentativität erfüllt. auf diesem teilsample wurde die manuelle kodierung von insgesamt 5.000 zeitungsartikeln durchgeführt. die unterstützung durch die <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">complex concept builder</hi>-oberfläche ermöglichte die gleichzeitige und kontinuierliche supervision und datenauswertung der kodierungen. die manuell kodierten textpassagen dienten im anschluss als datengrundlage für das machine learning verfahren. es wurde ein klassifikator für die halbautomatische identifikation der Äußerung kollektiver identitäten trainiert und anschließend auf den gesamtkorpus von 460.917 zeitungsartikeln angewendet.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.4.22	p	zusammenfassung:\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:1.4.23	p	die aus sozialwissenschaftlicher perspektive interessanten und forschungsleitenden konzepte sind nicht standardisierbar. im <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">e-identity</hi> projekt vertreten wir daher den ansatz, dass computer- und korpuslinguistische ansätze den forscher dabei unterstützen sollten, ihre auf individuelle fragestellungen gemünzten korpora effizient zu managen und zu bereinigen. sie sollten dem einzelnen forscherteam raum für seine eigene operationalisierung lassen und dabei z. b. im wechselspiel von manueller und automatischer annotation in \'lernenden\' anwendungen die vorteile beider zugänge intelligent kombinieren. dies schließt natürlich nicht aus, dass bewährte operationalisierungen für die im umfeld dieser komplexen fachlichen konzepte ausgedrückten sachverhalte, bewertungen und beziehungen usw. wie üblich analysiert werden können. transparente und flexible clarin-tools, die sich zu workflows zusammenbinden lassen, die für eine spezifische fachwissenschaftliche forschungsfrage sensibel bleiben, werden sozialwissenschaftlern viele kreative möglichkeiten bieten, interdisziplinären austausch stimulieren und spaß bei der arbeit machen!\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:2	back	\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:2.1	Notes	<note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"n01\" n=\"1\">ausführliche informationen zum projekthintergrund auf http://www.epol-projekt.de. die hier vorgestellten analysen wurden mit dem leipzig corpus miner, einer webbasierten analyseinfrastruktur, durchgeführt (niekler et al. 2014; wiedemann / niekler 2015).</note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"n02\" n=\"2\">für weitere details zum e-identity projekt siehe <ref target=\"http://www.uni-stuttgart.de/soz/ib/forschung/forschungsprojekte/eidentity.html\">http://www.uni-stuttgart.de/soz/ib/forschung/forschungsprojekte/eidentity.html</ref>. für sozialwissenschaftliche studien, in denen die tools und korpora des <hi rend=\"italic\">e-identity</hi> projekts bereits angewendet wurden, siehe kantner 2015, kantner et al. (erscheint in kürze), overbeck 2015 (im druck).</note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"n03\" n=\"3\">die unbereinigte textmenge betrug 902.029 zeitungsartikel. der umfangreiche und innovative bereinigungsprozess des datensatzes von dubletten und samplingfehlern war ein zentraler bestandteil des <hi rend=\"italic\">e-identity</hi> projekts.</note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"n04\" n=\"4\">der <hi rend=\"italic\">complex concept builder</hi> bietet ein verfahren, um auf der grundlage von insgesamt 50, 100 oder 200 automatisch erstellten topics, die auf grundlage der \"latent dirichlet allocation\" (lda) – methode generiert werden (blei et al. 2003; niekler / jähnichen 2012), inhaltliche samplingfehler zu identifizieren. die visualisierung von wortwolken einer automatischen topicanalyse erleichtert die identifikation von inhaltlichen samplingfehlern.</note>\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:2.2	bibliogr	\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:2.2.1	listBibl	\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:2.2.1.1	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">bach, ngo xuan / nguyen le minh / tran thi oanh / akira shimazu</hi> (2013): \"a two-phase framework for learning logical structures of paragraphs in legal articles\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">acm transactions on asian language information processing (talip)</hi> 12, 1: nr. 3.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:2.2.1.2	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">bex, floris / lawrence, john / snaith, mark / reed, chris</hi> (2013): \"implementing the argument web\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">communications of the acm</hi> 56, 10: 66–73.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:2.2.1.3	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">bex, floris / snaith, mark / lawrence, john / reed, chris</hi> (2014): \"argublogging: an application for the argument web\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">journal of web semantics</hi> 25: 9–15.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:2.2.1.4	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">blei, david m. / ng, andrew y. / jordan, michael i.</hi> (2003): \"latent dirichlet allocation\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">journal of machine learning research</hi> 3: 993-1022.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:2.2.1.5	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">blessing, andre / sonntag, jonathan / kliche, fritz / heid, ulrich / kuhn, jonas / stede, manfred</hi> (2013): \"towards a tool for interactive concept building for large scale analysis in the humanities\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">proceedings of the 7th workshop on language technology for cultural heritage, social sciences, and humanities</hi>, sofia.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:2.2.1.6	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">blessing, andre / kliche, fritz / heid, ulrich / kantner, cathleen / kuhn, jonas</hi> (2015): \"die exploration großer textsammlungen in den sozialwissenschaften\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">clarin newsletter</hi> 8: 17-20.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:2.2.1.7	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">bögel, tina / hautli-janisz, annette / sulger, sebastian / butt, miriam</hi> (2014): \"automatic detection of causal relations in german multilogs\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">proceedings of the eacl 2014 workshop on computational approaches to causality in language (catocl)</hi> 20–27.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:2.2.1.8	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">dumm, sebastian / lemke, matthias</hi> (2013): \"argumentmarker. definition, generierung und anwendung im rahmen eines semi-automatischen dokument-retrieval-verfahrens\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">schriftenreihe des verbundprojekts „epol – postdemokratie und neoliberalismus“</hi>, discussion-paper 3 <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.epol-projekt.de/discussion-paper/discussion-paper-3/\" />.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:2.2.1.9	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">dumm, sebastian / niekler, andreas</hi> (2015): \"methoden, qualitätssicherung und forschungs design. diskurs- und inhaltsanalyse zwischen sozialwissenschaften und automatischer sprachverarbeitung\", in: lemke, matthias / wiedemann, gregor (eds.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">text mining in den sozialwissenschaften</hi>. grundlagen und anwendungen zwischen qualitativer und quantitativer diskursanalyse. wiesbaden: springer vs 89-116.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:2.2.1.10	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">feng, vanessa wei / hirst, graeme</hi> (2011): \"classifying arguments by scheme\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">proceedings of the 49th annual meeting of the association for computational linguistics</hi> 987–996.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:2.2.1.11	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">gold, valentin / holzinger, katharina</hi> (2015): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">an automated text-analysis approach to measuring the quality of deliberative communication</hi>. paper presented at the 73th annual meeting of the midwest political science association (mpsa), san francisco.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:2.2.1.12	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">gold, valentin / rohrdantz, christian / el-assady, mennatallah</hi> (2015): \"exploratory text analysis using lexical episode plots\", in: the eurographics association (ed.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">eurovisshort2015</hi> 85-89 http://dx.doi.org/10.2312/eurovisshort.20151130.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:2.2.1.13	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">gold, valentin / el-assady, mennatallah / bögel, tina / rohrdantz, christian / butt, miriam / holzinger, katharina / keim, daniel </hi>(2015): \"visual linguistic analysis of political discussions: measuring deliberative quality\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">digital scholarship in the humanities</hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://dx.doi.org/10.1093/llc/fqv033\">http://dx.doi.org/10.1093/llc/fqv033</ref>.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:2.2.1.14	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">hopkins, daniel / king, gary</hi> (2010): \"a method of automated nonparametric content analysis for social science\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">american journal of political science</hi> 54, 229–247.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:2.2.1.15	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">kantner, cathleen</hi> (2015): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">war and intervention in the transnational public sphere: problem-solving and european identity-formation</hi>. london: routledge.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:2.2.1.16	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">kantner, cathleen / overbeck, maximilian / sangar, eric</hi> (erscheint in kürze): \"die analyse ‚weicher‘ konzepte mit ‚harten‘ korpuslinguistischen methoden: multiple kollektive identitäten\", in: behnke, joachim / blaette, andreas / schnapp, kai-uwe / wagemann, claudius (eds.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">big data: große möglichkeiten oder große probleme?</hi> baden-baden: nomos verlag.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:2.2.1.17	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">karagjosova, elena</hi> (2004): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">the meaning and function of german modal particles</hi> (= saarabrücken dissertations in computational linguistics and language technology 18). saarbrücken: computational linguistics & phonetics, universität des saarlandes.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:2.2.1.18	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">kirschner, christian / eckle-kohler, judith / gurevych, iryna</hi> (2015): \"linking the thoughts: analysis of argumentation structures in scientific publications\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">proceedings of the 2nd workshop on argumentation mining (arg-mining 2015)</hi> 1-11.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:2.2.1.19	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">kliche, fritz / blessing, andre / sonntag, jonathan / heid, ulrich</hi> (2014): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">\"the e-identity exploration workbench\", in: proceedings of the ninth international conference on language resources and evaluation (lrec’14)</hi>, reykjavik.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:2.2.1.20	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">kratzer, angelika</hi> (1999): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">beyond “oops” and “ouch”. how descriptive and expressive meaning interact</hi>. paper presented at the cornell conference on theories of context dependency.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:2.2.1.21	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">lassiter, daniel </hi>(2010): \"gradable epistemic modals, probability, and scale structure\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">proceedings of the 20th conference on semantics and linguistic theory (salt 20)</hi> 197-215.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:2.2.1.22	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">mahlow, cerstin / eckart, kerstin / stegmann, jens / blessing, andre / thiele, gregor / gärtner, markus / kuhn, jonas</hi> (2014): \"resources, tools, and applications at the clarin center stuttgart\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">proceedings of the 12th konferenz zur verarbeitung natürlicher sprache (konvens 2014)</hi> 11-21.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:2.2.1.23	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">mccallum, andrew k.</hi> (2002): \"mallet: machine learning for language toolkit\" <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://mallet.cs.umass.edu/about.php\">http://mallet.cs.umass.edu/about.php</ref>.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:2.2.1.24	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">mochales palau, raquel / moens, marie-francine</hi>(2011): \"argument mining\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">artificial intelligence and law</hi> 19, 1: 1-22.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:2.2.1.25	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">niekler, andreas / jähnichen, patrick</hi> (2012): \"matching results of latent dirichlet allocation for text\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">proceedings of iccm 2012, 11th international conference on cognitive modeling</hi> 317-322.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:2.2.1.26	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">niekler, andreas / wiedemann, gregor / heyer, gerhard</hi> (2014): \"leipzig corpus miner - a text mining infrastructure for qualitative data analysis\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">proceedings of the conference on terminology and knowledge engineering 2014</hi>, berlin.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:2.2.1.27	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">oraby, shereen / reed, lena / compton, ryan / riloff, ellen / walker, marilyn / whittaker, steve</hi> (2015): \"and that\'s a fact: distinguishing factual and emotional argumentation in online dialogue\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">proceedings of the 2nd workshop on argumentation mining (arg-mining 2015</hi>) 116-126.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:2.2.1.28	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">overbeck, maximilian</hi> (im druck): \"observers turning into participants: shifting perspectives on religion and armed conflicts in western news coverage\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">la revue tocqueville</hi> 36, 2.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:2.2.1.29	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">polanyi, livia / culy, chris / van den berg, martin / thione, gian lorenzo / ahn, david</hi> (2004): \"sentential structure and discourse parsing\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">proceedings of the 2004 acl workshop on discourse annotation</hi> 80–87.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:2.2.1.30	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">potts, christopher</hi>(2012): \"conventional implicature and expressive content\", in: maienborn, claudia / von heusinger, klaus / portner, paul (eds.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">semantics</hi> 3 (= handbücher zur sprach- und kommuninikationswissenschaft 33, 3). berlin: de gruyter mouton 2516–2536.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:2.2.1.31	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">scharkow, michael</hi> (2012): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">automatische inhaltsanalyse und maschinelles lernen</hi>. berlin: epubli.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:2.2.1.32	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">settles, burr</hi> (2011): \"closing the loop: fast, interactive semi-supervised annotation with queries on features and instances\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">proceedings of the conference on empirical methods in natural language processing</hi> 1467-1478.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:2.2.1.33	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">settles, burr / zhu, xiaojin</hi> (2012): \"behavioral factors in interactive training of text classifiers\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">proceedings of the 2012 conference of the north american chapter of the association for computational linguistics: human language technologies</hi> 563-567.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:2.2.1.34	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">wiedemann, gregor / lemke, matthias / niekler, andreas</hi> (2013): \"postdemokratie und neoliberalismus. zur nutzung neoliberaler argumentationen in der bundesrepublik deutschland 1949-2011\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">zeitschrift für politische theorie</hi> 4, 1: 99-115.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:2.2.1.35	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">wiedemann, gregor / niekler, andreas</hi> (2014): \"document retrieval for large scale content analysis using contextualized dictionaries\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">proceedings of the conference on terminology and knowledge engineering 2014</hi>, berlin.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:2.2.1.36	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">wiedemann, gregor / niekler, andreas</hi> (2015): \"analyse qualitativer daten mit dem \'leipzig corpus miner\'\", in: lemke, matthias / wiedemann, gregor (eds.):<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">text mining in den sozialwissenschaften</hi>. grundlagen und anwendungen zwischen qualitativer und quantitativer diskursanalyse. wiesbaden: springer vs 63-88.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.001:2.2.1.37	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">zimmermann, malte</hi> (2011): \"discourse particles\", in: von heusinger, klaus / maienborn, claudia / portner, paul (eds.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">semantics 2</hi>(= handbücher zur sprach- und kommunikationswissenschaft 33, 2). berlin: mouton de gruyter 2011-2038.'),('urn:cts:dhd:2016.sektionen.002:','urn:cts:dhd:2016.sektionen.002:	edition	\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1	body	\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.1	div1	\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.1.1	p	Stilometrische Verfahren der Autorschaftsattribution haben eine lange Tradition in den digitalen Geisteswissenschaften: Mit der Analyse der <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Federalist Papers</hi> durch Mosteller und Wallace (1963) konnten schon Anfang der 1960er Jahre Erfolge verzeichnet werden. Überblicksbeiträge von Patrick Juola (2006) und Efstathios Stamatatos (2009) belegen die Vielfältigkeit der Bestrebungen, stilometrische Verfahren für die Autorschaftsattribution einzusetzen und weiterzuentwickeln.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.1.2	p	Ein jüngerer Meilenstein der stilometrischen Autorschaftsattribution ist ohne Zweifel das von John Burrows (2002) vorgeschlagene “Delta”-Maß zur Bestimmung der stilistischen Ähnlichkeit zwischen Texten. Die beeindruckend gute Performance von Delta in verschiedenen Sprachen und Gattungen sollte allerdings nicht darüber hinwegtäuschen, dass die theoretischen Hintergründe weitgehend unverstanden geblieben sind (Argamon 2008). Anders ausgedrückt: Wir wissen, dass Delta funktioniert, aber nicht, warum es funktioniert. In diesem Kontext möchte die hier vorgeschlagene Sektion den aktuellen Stand der Forschung in der stilometrischen Autorschaftsattribution mit Delta vorstellen und neueste Entwicklungen anhand konkreter, eigener Untersuchungen demonstrieren. Jeder der drei Vorträge der Sektion leistet hierzu einen Beitrag:\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.1.3	p	Die drei Beiträge demonstrieren auf diese Weise verschiedene aktuelle Entwicklungen in der stilometrischen Autorschaftsattribution mit Delta und seinen Varianten. Sie zeigen, wie bei der Anwendung stilometrischer Distanzmaße auf ganz unterschiedliche Gegenstandsbereiche ähnliche methodische Fragen zu berücksichtigen sind. Und sie partizipieren direkt an aktuellsten, internationalen Entwicklungen bei der Verwendung von Distanzmaßen wie Delta für die stilometrische Autorschaftsattribution.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.2	div1	\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.2.1	div2	\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.2.1.1	p	Burrows Delta ist einer der erfolgreichsten Algorithmen der Computational Stylistics (Burrows 2002). In einer ganzen Reihe von Studien wurde seine Brauchbarkeit nachgewiesen (z. B. Hoover 2004, Rybicki / Eder 2011). Im ersten Schritt bei der Berechnung von Delta werden in einer nach Häufigkeit sortierten Token-Dokument-Matrix alle Werte normalisiert, indem ihre relative Häufigkeit im Dokument berechnet wird, um Textlängenunterschiede auszugleichen. Im zweiten Schritt werden alle Werte durch eine z-Transformation standardisiert:\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.2.1.2	p	<formula xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <mml:math xmlns:mml=\"http://www.w3.org/1998/Math/MathML\"> <msub xmlns=\"http://www.w3.org/1998/Math/MathML\"> <mrow> <mi>z</mi> </mrow> <mrow> <mi>i</mi> </mrow> </msub> <mfenced xmlns=\"http://www.w3.org/1998/Math/MathML\" separators=\"|\"> <mrow> <mi>D</mi> </mrow> </mfenced> <mo xmlns=\"http://www.w3.org/1998/Math/MathML\">=</mo> <mi xmlns=\"http://www.w3.org/1998/Math/MathML\"> </mi> <mfrac xmlns=\"http://www.w3.org/1998/Math/MathML\"> <mrow> <msub> <mrow> <mi>f</mi> </mrow> <mrow> <mi>i</mi> </mrow> </msub> <mfenced separators=\"|\"> <mrow> <mi>D</mi> </mrow> </mfenced> <mo>-</mo> <msub> <mrow> <mi>μ</mi> </mrow> <mrow> <mi>i</mi> </mrow> </msub> </mrow> <mrow> <msub> <mrow> <mi>σ</mi> </mrow> <mrow> <mi>i</mi> </mrow> </msub> </mrow> </mfrac> </mml:math> </formula>\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.2.1.3	p	wobei <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">f</hi><hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic subscript\">i</hi>( <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">D</hi>) die relative Häufigkeit des Wortes <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">i</hi> in einem Dokument, <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">μ</hi><hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic subscript\">i</hi> der Mittelwert über die relativen Häufigkeiten des Wortes <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">i</hi> in allen Dokumenten ist und <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">σ</hi><hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic subscript\">i</hi> die Standardabweichung. Durch diese Standardisierung tragen alle Worte in gleichem Maße zum Differenzprofil, das im dritten Schritt berechnet wird, bei. In einem dritten Schritt werden die Abstände aller Texte voneinander berechnet: Für jedes Wort wird die Differenz zwischen dem z-Score für das Wort in dem einen Text und dem anderen Text ermittelt. Die Absolutbeträge der Differenzen werden für alle ausgewählten Wörter aufaddiert:\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.2.1.4	p	<formula xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <mml:math xmlns:mml=\"http://www.w3.org/1998/Math/MathML\"> <msub xmlns=\"http://www.w3.org/1998/Math/MathML\"> <mrow> <mo>∆</mo> </mrow> <mrow> <mi>B</mi> </mrow> </msub> <mo xmlns=\"http://www.w3.org/1998/Math/MathML\">=</mo> <munderover xmlns=\"http://www.w3.org/1998/Math/MathML\"> <mo>∑</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mrow> <mi>m</mi> </mrow> </munderover> <mrow xmlns=\"http://www.w3.org/1998/Math/MathML\"> <mfenced open=\"|\" close=\"|\" separators=\"|\"> <mrow> <msub> <mrow> <mi>z</mi> </mrow> <mrow> <mi>i</mi> </mrow> </msub> <mfenced separators=\"|\"> <mrow> <msub> <mrow> <mi>D</mi> </mrow> <mrow> <mn>1</mn> </mrow> </msub> </mrow> </mfenced> <mo>-</mo> <msub> <mrow> <mi>z</mi> </mrow> <mrow> <mi>i</mi> </mrow> </msub> <mo>(</mo> <msub> <mrow> <mi>D</mi> </mrow> <mrow> <mn>2</mn> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> </mfenced> </mrow> </mml:math> </formula>\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.2.1.5	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">m</hi> steht für die Anzahl der häufigsten Wörter (MFW - <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">most frequent words</hi>), die für die Untersuchung herangezogen werden. Diese Summe ergibt den Abstand zwischen zwei Texten; je kleiner der Wert ist, desto ähnlicher – so die gängige Interpretation – sind sich die Texte stilistisch, und desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass sie vom selben Autor verfasst wurden.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.2.1.6	p	Trotz seiner Einfachheit und seiner praktischen Nützlichkeit mangelt es bislang allerdings an einer Erklärung für die Funktionsweise des Algorithmus. Argamon (2008) zeigt, dass der dritte Schritt in Burrows Delta sich als Berechnung des <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Manhattan-</hi>Abstands zwischen zwei Punkten in einem mehrdimensionalen Raum verstehen lässt, wobei in jeder Dimension die Häufigkeit eines bestimmten Wortes eingetragen ist. Er schlägt vor, stattdessen den Euklidischen Abstand, also die Länge der direkten Linie zwischen den Punkten, zu nehmen, weil dieser „possibly more natural“ (Argamon 2008: 134) sei und zudem eine wahrscheinlichkeitstheoretische Interpretation der standardisierten <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">z</hi>-Werte erlaubt. Bei einer empirischen Prüfung zeigte sich, dass keiner der Vorschläge eine Verbesserung bringt (Jannidis et al. 2015).\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.2.1.7	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Abb. 1</hi>: Darstellung des Abstands zwischen zwei Texten, die nur aus zwei Worten bestehen. Burrows Delta verwendet die Manhattan-Distanz. Argamons Vorschlag, die Euklidische Distanz zu verwenden, sein <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Quadratic-Delta</hi>, brachte eine Verschlechterung der Clustering Ergebnisse, während der Vorschlag von Smith und Aldrige, den Cosinus-Abstand bzw. Winkel zwischen den Vektoren zu verwenden, eine deutliche Verbesserung erbrachte.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.2.1.8	p	Smith und Aldrige (2011) schlagen vor, wie im Information Retrieval üblich (Baeza-Yates / Ribeiro-Neto 1999: 27), den Cosinus des Winkels zwischen den Dokumentenverktoren zu verwenden. Die Cosinus-Variante von Delta übertrifft Burrows Delta fast immer an Leistungsfähigkeit und weist, im Gegensatz zu den anderen Varianten, auch bei der Verwendung sehr vieler MFWs keine Verschlechterung auf (Jannidis et. al. 2015). Es stellt sich die Frage, warum Delta<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"subscript\">Cos</hi> besser ist als Delta <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"subscript\">Bur</hi> und ob auf diese Weise erklärt werden kann, warum Delta<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"subscript\">Bur</hi> so überraschend leistungsfähig ist.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.2.1.9	p	Entscheidend für unsere weitere Analyse war die Erkenntnis, dass man die Verwendung des Cosinus-Abstands als eine Vektor-Normalisierung verstehen kann, da für die Berechnung des Winkels – anders als bei Manhattan- und Euklidischem Abstand – die Länge der Vektoren keine Rolle spielt (vgl. Abb. 1). Experimente haben gezeigt, dass eine explizite Vektor-Normalisierung auch die Ergebnisse der anderen Deltamaße erheblich verbessert und Leistungsunterschiede zwischen den Delta-Varianten weitgehend neutralisiert (Evert et al. 2015).\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.2.1.10	p	Daraus wurden zwei Hypothesen abgeleitet:\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.2.2	div2	\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.2.2.1	div3	<head xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\">Korpora</head> <p xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\">Für die hier präsentierten Untersuchungen verwenden wir drei vergleichbar aufgebaute Korpora in Deutsch, Englisch und Französisch. Jedes Korpus enthält je 3 Romane von 25 verschiedenen Autoren, insgesamt also jeweils 75 Texte. Die deutschen Romane aus dem 19. und dem Anfang des 20. Jahrhunderts stammen aus der Digitalen Bibliothek von <ref target=\"https://textgrid.de\">TextGrid</ref>. Die englischen Texte aus den Jahren 1838 bis 1921 kommen von <ref target=\"http://www.gutenberg.org/\">Project Gutenberg</ref> und die französischen Romane von <ref target=\"http://www.ebooksgratuits.com\">Ebooks libres et gratuits</ref> umfassen den Zeitraum von 1827 bis 1934. Im folgenden Abschnitt stellen wir aus Platzgründen nur unsere Beobachtungen für das deutsche Romankorpus vor. Die Ergebnisse mit Texten in den beiden anderen Sprachen bestätigen – mit kleinen Abweichungen – unseren Befund. </p>\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.2.2.2	div3	<head xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\">Experimente</head> <p xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\">Um die Rolle von Ausreißern und damit die Plausibilität von H1 näher zu untersuchen, ergänzen wir Delta<hi rend=\"subscript\">Bur</hi> und Delta<hi rend=\"subscript\">Q</hi> um weitere Delta-Varianten, die auf dem allgemeinen Minkowski-Abstand basieren: </p> <p xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <formula> <mml:math xmlns:mml=\"http://www.w3.org/1998/Math/MathML\"> <msub xmlns=\"http://www.w3.org/1998/Math/MathML\"> <mrow> <mi mathvariant=\"normal\">Δ</mi> </mrow> <mrow> <mi>p</mi> </mrow> </msub> <mo xmlns=\"http://www.w3.org/1998/Math/MathML\">=</mo> <msup xmlns=\"http://www.w3.org/1998/Math/MathML\"> <mrow> <mfenced separators=\"|\"> <mrow> <munderover> <mo>∑</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mrow> <mi>m</mi> </mrow> </munderover> <mrow> <msup> <mrow> <mfenced open=\"|\" close=\"|\" separators=\"|\"> <mrow> <msub> <mrow> <mi>z</mi> </mrow> <mrow> <mi>i</mi> </mrow> </msub> <mfenced separators=\"|\"> <mrow> <msub> <mrow> <mi>D</mi> </mrow> <mrow> <mn>1</mn> </mrow> </msub> </mrow> </mfenced> <mo>-</mo> <msub> <mrow> <mi>z</mi> </mrow> <mrow> <mi>i</mi> </mrow> </msub> <mo>(</mo> <msub> <mrow> <mi>D</mi> </mrow> <mrow> <mn>2</mn> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> </mfenced> </mrow> <mrow> <mi>p</mi> </mrow> </msup> </mrow> </mrow> </mfenced> </mrow> <mrow> <mn>1</mn> <mo>/</mo> <mi>p</mi> </mrow> </msup> <mi xmlns=\"http://www.w3.org/1998/Math/MathML\"> </mi> </mml:math> </formula> für <hi rend=\"italic\">p </hi>≥ 1. </p> <p xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\">Wir bezeichnen diese Abstandsmaße allgemein als L<hi rend=\"italic subscript\">p</hi>-Delta. Der Spezialfall <hi rend=\"italic\">p </hi>= 1 entspricht dem Manhattan-Abstand (also L<hi rend=\"subscript\">1</hi>-Delta = Delta<hi rend=\"subscript\">Bur</hi>), der Spezialfall <hi rend=\"italic\">p</hi> = 2 dem Euklidischen Abstand (also L<hi rend=\"subscript\">2</hi>-Delta = Delta<hi rend=\"subscript\">Q</hi>). Je größer <hi rend=\"italic\">p</hi> gewählt wird, desto stärker wird L<hi rend=\"italic subscript\">p</hi>-Delta von einzelnen Ausreißerwerten beeinflusst. </p> <p xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\">Abbildung 2 vergleicht vier unterschiedliche L<hi rend=\"italic subscript\">p</hi>-Abstandsmaße (für <formula> <mml:math xmlns:mml=\"http://www.w3.org/1998/Math/MathML\"><mi xmlns=\"http://www.w3.org/1998/Math/MathML\">p</mi><mi xmlns=\"http://www.w3.org/1998/Math/MathML\"> </mi><mo xmlns=\"http://www.w3.org/1998/Math/MathML\">=</mo><mi xmlns=\"http://www.w3.org/1998/Math/MathML\"> </mi><mn xmlns=\"http://www.w3.org/1998/Math/MathML\">1</mn><mo xmlns=\"http://www.w3.org/1998/Math/MathML\">,</mo><mi xmlns=\"http://www.w3.org/1998/Math/MathML\"> </mi><mroot xmlns=\"http://www.w3.org/1998/Math/MathML\"> <mrow> <mn>2</mn> </mrow> <mrow /> </mroot><mo xmlns=\"http://www.w3.org/1998/Math/MathML\">,</mo><mi xmlns=\"http://www.w3.org/1998/Math/MathML\"> </mi><mn xmlns=\"http://www.w3.org/1998/Math/MathML\">2</mn><mo xmlns=\"http://www.w3.org/1998/Math/MathML\">,</mo><mi xmlns=\"http://www.w3.org/1998/Math/MathML\"> </mi><mn xmlns=\"http://www.w3.org/1998/Math/MathML\">4</mn></mml:math> </formula>) mit Delta<hi rend=\"subscript\">Cos</hi>. Wir übernehmen dabei den methodologischen Ansatz von Evert et al. (2015): die 75 Texte werden auf Basis der jeweiligen Delta-Abstände automatisch in 25 Cluster gruppiert; anschließend wird die Güte der Autorenschaftszuschreibung mit Hilfe des <hi rend=\"italic\">adjusted Rand index</hi> (ARI) bestimmt. Ein ARI-Wert von 100% entspricht dabei einer perfekten Erkennung der Autoren, ein Wert von 0% einem rein zufälligen Clustering. Offensichtlich nimmt die Leistung von L<hi rend=\"italic subscript\">p</hi>-Delta mit zunehmendem <hi rend=\"italic\">p </hi>ab; zudem lässt die Robustheit der Maße gegenüber der Anzahl von MFW erheblich nach. </p> <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic n=\"1002\" width=\"16cm\" height=\"7.655277777777778cm\" url=\"0010-2.png\" rend=\"inline\" /> <p rend=\"figure\"><hi rend=\"bold\">Abb. 2</hi>: Clustering-Qualität verschiedener Delta-Maße in Abhängigkeit von der Anzahl von MFW, die als Merkmale verwendet werden. Wie bereits von Janndis et al. (2015) und Evert et al. (2015) festgestellt wurde, liefert Delta<hi rend=\"subscript\">Bur</hi> (L<hi rend=\"subscript\">1</hi>) durchgänig bessere Ergebnisse als Argamons Delta<hi rend=\"subscript\">Q</hi> (L<hi rend=\"subscript\">2</hi>). Delta<hi rend=\"subscript\">Q</hi> erweist sich als besonders anfällig gegenüber einer zu großen Anzahl von MFW. Delta<hi rend=\"subscript\">Cos</hi> ist in dieser Hinsicht robuster als alle anderen Delta-Varianten und erreicht über einen weiten Wertebereich eine nahezu perfekte Autorenschaftszuschreibung (ARI &gt; 90%). </p> </figure> <p xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\">Eine Vektor-Normalisierung verbessert die Qualität aller Delta-Maße erheblich (vgl. Abb. 3). Argamons Delta<hi rend=\"subscript\">Q</hi> ist in diesem Fall identisch zu Delta<hi rend=\"subscript\">Cos</hi>: die rote Kurve wird von der grünen vollständig überdeckt. Aber auch andere Delta-Maße (Delta<hi rend=\"subscript\">Bur</hi>, L<hi rend=\"subscript\">1.4</hi>-Delta) erzielen praktisch dieselbe Qualität wie Delta<hi rend=\"subscript\">Cos</hi>. Einzig das für Ausreißer besonders anfällige L<hi rend=\"subscript\">4</hi>-Delta fällt noch deutlich gegenüber den anderen Maßen ab. Diese Ergebnisse scheinen zunächst H1 zu bestätigen. </p> <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic n=\"1003\" width=\"16cm\" height=\"7.62cm\" url=\"0010-3.png\" rend=\"inline\" /> <p rend=\"figure\"><hi rend=\"bold\">Abb. 3</hi>: Clustering-Qualität verschiedener Delta-Maße mit Längen-Normalisierung der Vektoren. In diesem Experiment wurde die euklidische Länge der Vektoren vor Anwendung der Abstandsmaße auf den Standardwert 1 vereinheitlicht.</p> </figure> <p xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\">Ein anderer Ansatz zur Abmilderung von Ausreißern besteht darin, besonders extreme <hi rend=\"italic\">z</hi>-Werte „abzuschneiden“. Wir setzen dazu alle | <hi rend=\"italic\">z</hi>| &gt; 2 (ein übliches Ausreißerkriterium) je nach Vorzeichen auf den Wert +1 oder –1. Abbildung 4 zeigt, wie sich unterschiedliche Maßnahmen auf die Verteilung der Merkmalswerte auswirken. Die Vektor-Normalisierung (links unten) führt nur zu minimalen Änderungen und reduziert die Anzahl von Ausreißern praktisch nicht. Abschneiden großer <hi rend=\"italic\">z</hi>-Werte wirkt sich nur auf überdurchschnittlich häufige Wörter aus (rechts oben). Wie in Abbildung 5 zu sehen ist, wird durch diese Maßnahme ebenfalls die Qualität aller L<hi rend=\"italic subscript\">p</hi>-Deltamaße deutlich verbessert. Der positive Effekt fällt aber merklich geringer aus als bei der Vektor-Normalisierung. </p> <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic n=\"1004\" width=\"14.962188888888889cm\" height=\"9.782969444444445cm\" url=\"0010-4.png\" rend=\"inline\" /> <p rend=\"figure\"><hi rend=\"bold\">Abb. 4</hi>: Verteilung von Merkmalswerten über alle 75 Texte bei Vektoren mit 5000 MFW. Gezeigt wird die Verteilung der ursprünglichen <hi rend=\"italic\">z</hi>-Werte (links oben), die Verteilung nach einer Längen-Normalisierung (links unten), die Verteilung beim Abschneiden von Ausreißern mit | <hi rend=\"italic\">z</hi>| &gt; 2 (rechts oben) sowie eine ternäre Quantisierung in Werte –1, 0 und +1 (rechts unten). Im linken unteren Bild gibt die rote Kurve die Verteilung der <hi rend=\"italic\">z</hi>-Werte ohne Vektor-Normalisierung wieder; im direkten Vergleich ist deutlich zu erkennen, dass die Normalisierung nur einen minimalen Einfluß hat und Ausreißer kaum reduziert. Grenzwerte für die ternäre Quantisierung sind <hi rend=\"italic\">z </hi>&lt; –0.43 (–1), –0.43 ≤ <hi rend=\"italic\">z</hi> ≤ 0.43 (0) und <hi rend=\"italic\">z </hi>&gt; 0.43 (+1). Diese Grenzwerte sind so gewählt, dass bei einer idealen Normalverteilung jeweils ein Drittel aller Merkmalswerte in die Klassen –1, 0 und +1 eingeteilt würde. </p> </figure> <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic n=\"1005\" width=\"16cm\" height=\"7.024688888888889cm\" url=\"0010-5.png\" rend=\"inline\" /> <p rend=\"figure\"><hi rend=\"bold\">Abb. 5</hi>: Clustering-Qualität nach „Abschneiden“ von Ausreißern, bei dem Merkmalswerte | <hi rend=\"italic\">z</hi>| &gt; 2 je nach Vorzeichen durch die festen Werte –2 bzw. +2 ersetzt wurden. </p> </figure> <p xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\">Insgesamt erweist sich Hypothese H1 somit als nicht haltbar. H2 wird durch das gute Ergebnis der Vektor-Normalisierung unterstützt, kann aber nicht unmittelbar erklären, warum auch das Abschneiden von Ausreißern zu einer deutlichen Verbesserung führt. Um diese Hypothese weiter zu untersuchen, wurden reine „Schlüsselprofil“-Vektoren erstellt, die nur noch zwischen überdurchschnittlicher (+1), unauffälliger (0) und unterdurchschnittlicher (–1) Häufigkeit der Wörter unterscheiden (vgl. Abb. 4, rechts unten). </p> <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic n=\"1006\" width=\"16cm\" height=\"7.62cm\" url=\"0010-6.png\" rend=\"inline\" /> <p rend=\"figure\"><hi rend=\"bold\">Abb. 6</hi>: Clustering-Qualität bei ternärer Quantisierung der Vektoren in überdurchschnittliche (+1, bei <hi rend=\"italic\">z </hi>&gt; 0.43), unauffällige (0, bei –0.43 &lt; <hi rend=\"italic\">z </hi>&lt; 0.43) und unterdurchschnittliche (–1, bei <hi rend=\"italic\">z</hi> &lt; –0.43) Häufigkeit der Wörter. </p> </figure> <p xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\">Abbildung 6 zeigt, dass solche Profil-Vektoren hervorragende Ergebnisse erzielen, die der Vektor-Normalisierung praktisch ebenbürtig sind. Selbst das besonders anfällige L<hi rend=\"subscript\">4</hi>-Deltamaß erzielt eine weitgehend robuste Clustering-Qualität von über 90%. Wir interpretieren diese Beobachtung als eine deutliche Bestätigung der Hypothese H2. </p>\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.2.3	div2	\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.2.3.1	p	H1, die Ausreißerhypothese, konnte widerlegt werden, da die Vektor-Normalisierung die Anzahl von Extremwerten kaum verringert und dennoch die Qualität aller L<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic subscript\">p</hi>-Maße deutlich verbessert wird. H2, die Schlüsselprofil-Hypothese, konnte dagegen bestätigt werden. Die ternäre Quantisierung der Vektoren zeigt deutlich, dass nicht das Maß der Abweichung bzw. die Größe der Amplitude wichtig ist, sondern das Profil der Abweichung über die MFW hinweg. Auffällig ist das unterschiedliche Verhalten der Maße, wenn mehr als 2000 MFW verwendet werden. Fast alle Varianten zeigen bei sehr vielen Features eine Verschlechterung, aber sie unterscheiden sich darin, wann dieser Verfall einsetzt. Wir vermuten, dass das Vokabular in diesem Bereich weniger spezifisch für den Autor, und eher für Themen und Inhalte ist. Die Klärung dieser Fragen wird zusätzliche Experimente erfordern.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.3	div1	\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.3.1	div2	\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.3.1.1	p	Burrows’ Delta (Burrows 2002) hat sich in Autorschaftsfragen etabliert; viele Studien zeigen, dass Delta für germanische Sprachen ausgezeichnet funktioniert (Hoover 2004b; Eder / Rybicki 2011; Eder 2013a; Eder 2013b; für das Neuhochdeutsche zuletzt Jannidis / Lauer 2014; Evert et al. 2015). Beim Mittelhochdeutschen ist jedoch die Schreibung nicht normiert: Das Wort „und“ kann als „unde“, „unt“ oder „vnt“ verschriftet sein. Ein Teil dieser Varianz wird zwar in normalisierten Ausgaben ausgeglichen, jedoch nicht vollständig. Viehhauser (2015) hat in einer ersten Delta-Studie zum Mittelhochdeutschen diese Probleme diskutiert: Wolfram von Eschenbach benutzt zum Wort „kommen“ die Präteritalform „kom“, Hartmann von Aue verwendet „kam“, eine Form, die eher in den südwestdeutschen Raum gehört. Die Bedingungen für den Einsatz von Delta auf der Basis der <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">most frequent words</hi> erscheinen auf den ersten Blick also als denkbar ungünstig; Viehhauser war skeptisch, inwieweit Autor, Herausgeber, Schreibereinflüsse oder Dialekt erfasst werden, auch wenn seine Ergebnisse zeigen, dass Delta Texte von gleichen Autoren korrekt sortiert.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.3.1.2	p	Normalisierte Texte sind besser für Autorschaftsstudien geeignet, da hier die Zufälligkeiten von Schreibergraphien reduziert sind; Längenzeichen stellen dort meist weitere lexikalische Informationen zur Verfügung – etwa zur Differenzierung von „sin“ („Sinn“) versus „sîn“ („sein“; allerdings ohne Disambiguierung von „sîn“ als verbum substantivum oder Pronomen). In diplomatischen Transkriptionen sind dagegen etwa „u-e“ Superskripte und andere diakritische Zeichen enthalten; die gleiche Flexionsform des gleichen Wortes kann in verschiedenen Graphien erscheinen.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.3.1.3	p	Anlass zu vorsichtigem Optimismus bietet allerdings eine Studie von Eder (2013a), die den Einfluss von Noise (wie z. B. Schreibervarianten) analysiert – mit dem Ergebnis (u. a.) für das Neuhochdeutsche, dass ein zufälliger Buchstabentausch von 12% bei 100-400 MFWs die Ergebnisse kaum beeinträchtigt; bei einer mäßig randomisierten Manipulation der MFWs-Frequenzen verschlechtert sich die Quote der korrekten Attributionen bei 200-400 MFWs ebenfalls kaum. Ersetzt man im Autortext Passagen durch zufällig gewählte Passagen anderer Autoren, ergibt sich bei der Quote lediglich ein „gentle decrease of performance“; im Lateinischen bleibt die Quote gut, selbst nachdem 40% des Originalvokabulars ausgetauscht wurden.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.3.1.4	p	Während die 17 Texte, die Viehhauser analysiert hat, in normalisierten Ausgaben vorliegen, habe ich zunächst 37 heterogene Texte von sieben Autoren mit Stylo-R (Eder / Kestemont et al. 2015) getestet sowie drei Texte mit fraglicher Autorzuschreibung zu Konrad von Würzburg. Ein Teil ist normalisiert (Hartmann, Wolfram, Gottfried, Ulrich, Wirnt, Konrad), andere liegen zum Teil in diplomatischen Transkriptionen vor: Bei Rudolf von Ems sind ‚Gerhard‘, ‚Alexander‘ und ‚Barlaam‘ normalisiert, nicht normalisiert sind ‚Willehalm‘ und ‚Weltchronik‘ (hier etwa „ubir“ statt „über“). Beim Stricker ist lediglich der ‚Pfaffe Amis‘ normalisiert.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.3.1.5	p	Per Skript wurden Längenzeichen eliminiert, damit nicht Texte mit und ohne Längenzeichen auseinander sortiert werden. Tustep-Kodierungen etwa für Superskripte habe ich in konventionelle Buchstaben transformiert. Dennoch bleiben große Unterschiede: Die Genitivform zu „Gott“ lautet teils „gotes“, teils „gotis“, so dass eigentlich eine primäre Sortierung entlang der Unterscheidung normalisiert–nicht-normalisiert zu erwarten wäre. Das Ergebnis ist jedoch frappierend: Auf der Basis von 200 MFWs (diesen Parameter verwenden auch Eder 2013b und Viehhauser 2015) gelingt stylo-R ohne Pronomina und bei Culling=50% eine fehlerfreie Sortierung nach Autorschaft; Delta ordnet Rudolf zu Rudolf – ob normalisiert oder nicht.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.3.1.6	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Abb. 7</hi>: Clusteranalyse\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.3.2	div2	\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.3.2.1	p	Dieser Befund ist Anlass für eine Serie an automatisierten Tests in Anlehnung an Eder (2013b): Bei welchem Vektor und ab welcher Textlänge liefert Delta zuverlässige Ergebnisse? Wie wirkt sich das Einbringen von Noise aus?\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.3.2.2	div3	<head xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\">Vektorlänge</head> <p xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\">Per Perlskript wurde ein Delta-Test implementiert, der in einer großen Zahl an Iterationen (13.425 Delta-Berechnungen) verschiedene „Ratetexte“ mit bekannter Autorschaft gegen ein Validierungskorpus mit bekannter Autorschaft jeweils daraufhin prüft, ob für jeden Text im Ratekorpus tatsächlich der niedrigste Delta-Wert bei einem Text des gleichen Autors im Validierungskorpus herauskommt. Gegen ein heterogenes Validierungskorpus mit 18 Texten wurden 19 normalisierte Ratetexte getestet; gegen ein heterogenes Validierungskorpus mit 15 Texten wurden 13 nicht-normalisierte Ratetexte getestet. Ermittelt wurde der Prozentsatz der richtig erkannten Autoren für jeweils eine Vektorlänge; die Vektorlänge wurde in 100er Schritten bis auf 2.500 MFWs erhöht. Pronomina wurden beseitigt. Bei den normalisierten Ratetexten ist die Erkennungsquote sehr gut bis 200–900 MFWs, bei den nicht-normalisierten sehr gut für 100–600 MFWs.</p> <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic n=\"1008\" width=\"13.272327777777777cm\" height=\"7.8845833333333335cm\" url=\"0010-8.png\" rend=\"inline\" /> <p rend=\"figure\"><hi rend=\"bold\">Abb. 8</hi>: Vektorlänge</p> </figure> <p xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\">Interessante Fehlattributionen – etwa Strickers ‚Pfaffe Amis‘ und Konrads ‚Herzmäre‘ – machen weitere Validierungsläufe nötig: Der normalisierte ‚Pfaffe Amis‘ wurde gegen einen nicht-normalisierten Stricker-Text getestet; das ‚Herzmäre‘ ist kurz (2991 Wörter). Während Burrows (2002) davon ausgeht, dass Delta ab einer Textlänge von 1.500 Wörtern anwendbar ist, zeigt Eder (2013b), dass Delta im Englischen ab 5.000 Wörtern sehr gute und unter 3.000 Wörtern teils desaströse Ergebnisse liefert; nur im Lateinischen werden ab 2.500 Wörtern gute Ergebnisse erreicht. </p>\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.3.2.3	div3	<head xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\">Korrelation Vektorlänge und Textlänge in konventionellen Segmentierungen </head> <p xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\">Hier wurde die Textlänge linear begrenzt, die Texte wurden nach 1000, 2000 Wörtern usw. abgeschnitten. Das Korpus ist kleiner als zuvor, da zu kurze Texte herausgenommen wurden (normalisierte: 16 Texte Validierungskorpus, 15 Ratekorpus; nicht-normalisierte 14 Validierungskorpus, 6-7 Ratekorpus; 10.056 Delta-Berechnungen).</p> <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic n=\"1009\" width=\"11.098794444444444cm\" height=\"6.7027777777777775cm\" url=\"0010-9.png\" rend=\"inline\" /> <p rend=\"figure\"><hi rend=\"bold\">Abb. 9</hi>: Cutoff normalisierte</p> </figure> <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic n=\"10010\" width=\"11.094861111111111cm\" height=\"7.692863888888889cm\" url=\"0010-10.png\" rend=\"inline\" /> <p rend=\"figure\"><hi rend=\"bold\">Abb. 10</hi>: Cutoff nicht-normalisierte</p> </figure>\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.3.2.4	div3	<head xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\">Korrelation Vektorlänge und Textlänge bei randomisierter Wortauswahl (‚bag-of-words‘; vgl. Eder 2013b)</head> <p xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\">Gleiches Korpus wie zuvor; 167.600 Delta-Berechnungen. Da die bag-of-words randomisiert zusammengestellt wird, schwankt die Erkennungsquote etwas, daher wurde jeder Test pro Textlänge und Wortlistenlänge 25x durchgeführt und der Mittelwert dieser 25 Erfolgsquoten verwendet. </p> <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic n=\"10011\" width=\"12.276666666666667cm\" height=\"8.292080555555556cm\" url=\"0010-11.png\" rend=\"inline\" /> <p rend=\"figure\"><hi rend=\"bold\">Abb. 11</hi>: bag-of-words normalisierte</p> </figure> <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic n=\"10012\" width=\"12.276666666666667cm\" height=\"7.946177777777778cm\" url=\"0010-12.png\" rend=\"inline\" /> <p rend=\"figure\"><hi rend=\"bold\">Abb. 12</hi>: bag-of-words nicht-normalisierte</p> </figure>\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.3.2.5	div3	<head xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\">Auswirkung bei der Eliminierung von Pronomina</head> <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic n=\"10013\" width=\"11.094861111111111cm\" height=\"7.401152777777778cm\" url=\"0010-13.png\" rend=\"inline\" /> <p rend=\"figure\"><hi rend=\"bold\">Abb. 13</hi>: bag-of-words normalisierte, ohne Beseitigung der Pronomina</p> </figure> <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic n=\"10014\" width=\"11.094861111111111cm\" height=\"6.959402777777778cm\" url=\"0010-14.png\" rend=\"inline\" /> <p rend=\"figure\"><hi rend=\"bold\">Abb. 14</hi>: bag-of-words nicht-normalisierte, ohne Beseitigung der Pronomina</p> </figure>\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.3.2.6	div3	<head xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\">Auswirkungen beim Hinzufügen von Noise </head> <p xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\">Aus einer Noise-Datei mit &gt;18.000 mittelhochdeutschen und altfranzösischen Wortformen ohne Duplikate werden die Ratetexte prozentual aufsteigend randomisiert: Teile der bag-of-words werden gegen fremdes Sprachmaterial ausgetauscht, um Fehler in der Überlieferungskette zu simulieren. Die Kurve verläuft nicht konstant linear, da für jede bag-of-words-Berechnung erneut Noise randomisiert hinzugefügt wird (hier 10 Iterationen pro Einzelwert; 1.179.360 Delta-Berechnungen).</p> <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic n=\"10015\" width=\"11.41236111111111cm\" height=\"6.5057833333333335cm\" url=\"0010-15.png\" rend=\"inline\" /> <p rend=\"figure\"><hi rend=\"bold\">Abb. 15</hi>: Noise bei normalisierten</p> </figure> <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic n=\"10016\" width=\"11.41236111111111cm\" height=\"6.5057833333333335cm\" url=\"0010-16.png\" rend=\"inline\" /> <p rend=\"figure\"><hi rend=\"bold\">Abb. 16</hi>: Noise bei nicht-normalisierten</p> </figure> <p xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\">Beim Test der Vektorlänge (vgl. 3.2.1.) bleiben die Erkennungsquoten bei normalisierten Ratetexten sehr gut bis 200–900 MFWs. Bei den nicht-normalisierten Texten sind die Quoten nur für einen kleineren Bereich sehr gut: für 100–600 MFWs. Bei einer Begrenzung der Textlänge (Cutoff; vgl. 3.2.2.) bleiben die Ergebnisse bei normalisierten Texten nur ab 4000 Wörtern Textlänge weitgehend gut bis sehr gut. Schlecht sieht es bei den nicht-normalisierten Texten aus: Sehr gut ist die Quote nur bei 800 MFWs und 5000 Wörtern, ansonsten weithin desaströs. Bag-of-words (vgl. 3.2.3.) bieten dagegen stabilere Ergebnisse: Bei den normalisierten Texten sind bei einer Textlänge von 5000 die Quoten sehr gut bei 400-800 MFWs. Bei den nicht-normalisierten Texten ist die Quote wiederum nur bei Textlänge 5000 und 800 MFWs sehr gut. Bei kürzeren Texten und anderen Frequenzen verschlechtern sich die Quoten massiv, allerdings bleiben sie noch deutlich besser als beim Cutoff-Test. Bei normalisierten Texten werden durch das Eliminieren von Pronomina geringfügig bessere Quoten erreicht (vgl. 3.2.4.), bei nicht-normalisierten Texten etwas schlechtere Quoten. </p> <p xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\">Stabil bleiben die Quoten bei normalisierten Texten nach dem Einbringen von Noise (vgl. 3.2.5.): Solange nicht mehr als 17% des Vokabulars ausgetauscht wurden, werden die Erkennungsquoten nur etwas schlechter. 600-800 MFWs liefern sehr gute Erkennungsquoten bis 20%. Auch die Quoten bei nicht-normalisierten Texte sind einigermaßen stabil, solange nicht mehr als 20% Noise eingebracht werden: Der Bereich von 600-800 MFWs liefert bis 9% Noise noch sehr gute und bis 22% noch gute Ergebnisse.</p> <p xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\">Die Stabilität der Erkennungsquoten gibt Grund zum Optimismus für eine Anwendbarkeit bei normalisierten mittelhochdeutschen Texten. Am besten geeignet ist der Vektorbereich von 400-800 MFWs bei langen Texten mittels bag-of-words. Auch wenn die Ergebnisse für nicht-normalisierte Texte etwas zurückfallen, hat mich angesichts der wilden mittelhochdeutschen Graphien doch überrascht, dass die Delta-Performanz derart robust bleibt. Während jedoch etwa Eder Validierungsstudien mit über 60 Texten durchführen konnte, ist es um die digitale Verfügbarkeit von längeren mittelhochdeutschen Texten, von denen mindestens zwei Texte vom gleichen Autor verfasst wurden, derzeit noch deutlich schlechter bestellt. Die Aussagekraft der vorliegenden Studien wird daher durch die Korpusgröße v. a. bei den nicht-normalisierten Texten limitiert.</p>\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.3.3	div2	\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.3.3.1	p	Bei einem weiteren Versuch geht es darum, die Einflüsse von Schreibergraphie und Normalisierungsart zu reduzieren, indem nicht der Wortschatz, sondern abstraktere Daten verwendet werden: Nach Hirst und Feiguina (2007) erzielen Tests auf der Basis von Part-of-Speech–Bigrammen gute Ergebnisse; für das Mittelhochdeutsche ist jedoch noch kein Part-of-Speech-Tagger in Sicht.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.3.3.2	p	2014 habe ich das Metrik-Modul aus meiner Dissertation grundlegend überarbeitet, die Fehlerquote reduziert (nun unter 2%) und es ins Internet zur freien Benutzung eingestellt (Dimpel 2015). Dieses Modul gibt Kadenzen aus (etwa „weiblich klingend“). Die metrische Struktur wird mit „0“ (unbetonte Silben) und „1“ (betonte Silben) ausgegeben; der dritte ‚Parzival‘-Vers hat das Muster „01010011“. Anstatt mit MFWs habe ich Metrikmuster und Kadenzinformationen verwendet und so die Metrikdaten als „Worte“ testen lassen. Da ein weniger variationsreiches Ausgangsmaterial verwendet wird, habe ich wie Hirst und Feiguina (2007) mit Bigrammen gearbeitet.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.3.3.3	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Abb. 17</hi>: Clusteranalyse auf Basis von Metrik-Bigrammen\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.3.3.4	p	Auch ein Metrik-Delta-Plot mit Stylo-R clustert Autoren hier fehlerlos. Validierungstests sind bislang nur mit einem kleineren Korpus möglich, da das Metrikmodul Längenzeichen benötigt und nur für Texte mit vierhebigen Reimpaarversen konstruiert ist. Bei 13 Ratedateien und 11 Validierungsdateien ergibt sich bei 250–300 „MFWs“ eine Erkennungsquote von 92,3%. Ein erfreuliches Ergebnis: (1) Bei Tests auf Grundlage von Metrik-Daten ist eine etwas geringere Abhängigkeit von Schreibergraphie und von Normalisierungsgewohnheiten gegeben. Zwar hat es mitunter metrische Eingriffe der Herausgeber gegeben, aber längst nicht immer. Wenn ein Herausgeber aus metrischen Gründen lieber das Wort „unde“ statt „unt“ verwendet, dann geht in den Metrik-Delta ein ähnlicher Fehler wie in den konventionellen Delta-Test ein. Immerhin immunisieren Metrik-Daten gegen Graphie-Varianten wie „und“ oder „unt“. (2) Zudem kann Autorschaft offenbar nicht nur mit dem vergleichsweise einfachen Parameter MFWs dargestellt werden: Nicht nur eine pure Wortstatistik führt zum Ziel, vielmehr erweist sich auch die Kompetenz zum philologischen Programmieren und zur filigranen Textanalyse als fruchtbar. (3) Bei der metrischen Struktur handelt es sich um ein Stilmerkmal, das Autoren oft intentional kunstvoll gestalten. Während es als communis opinio gilt, dass vor allem die unbewussten Textmerkmale wie MFWs autorspezifisch sind, gelingt es nun auch über ein wohl oft bewusst gestaltetes Stilmerkmal, Autorschaft zu unterscheiden. Man muss also den Dichtern nicht nur einen unbewussten stilistischen Fingerabdruck zutrauen, vielmehr lässt sich Autorschaft zumindest hier über ein Merkmal erfassen, das dem bewussten künstlerischen Zugriff unterliegen kann.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.4	div1	\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.4.1	div2	\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.4.1.1	p	Stilometrie ist der Versuch, sprachliche Besonderheiten durch statistische Methoden herauszustellen und zu vergleichen, um damit unter anderem Rückschlüsse auf die Urheberschaft eines Textes ziehen zu können. Als probates Mittel bei der Autorschaftsattribuierung hat sich die Analyse der Verwendung der häufigsten Wörter bewährt. Insbesondere Varianten des von Burrows (2002) vorgeschlagenen Deltamaßes haben sich als sehr erfolgreich erwiesen (Hoover 2004a; Eder / Rybicki 2011). Faktoren der Zusammensetzung des Textkorpus, die sich negativ auf die Qualität der Ergebnisse auswirken können, sind unter anderem zu kurze Texte (Eder 2015), unterschiedliche Genres der Texte (Schöch 2013) und eine Überlagerung von Autor- und Übersetzerstilen (Rybicki 2012). Gerade inhaltliche Unterschiede zwischen Texten stellen ein Hindernis bei der Erkennung der Autoren dar, das nur mit erheblichem technischen Aufwand überwunden werden kann (Stamatatos et al. 2000; Kestemont et al. 2012).\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.4.1.2	p	In unserem Beitrag verwenden wir Deltamaße zur Identifikation von Übersetzern. Textgrundlage ist eine Sammlung von im 12. Jahrhundert entstandenen arabisch-lateinischen Übersetzungen wissenschaftlicher Texte aus verschiedenen Disziplinen. Wir zeigen eine Möglichkeit auf, wie die aus den oben genannten Faktoren resultierenden Limitierungen durch den Einsatz maschineller Lernverfahren kompensiert werden können. Gleichzeitig eröffnet sich dadurch eine Möglichkeit, unter den häufigsten Wörtern solche zu identifizieren, die eher Informationen zum Übersetzer oder eher zur Disziplin tragen.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.4.2	div2	\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.4.2.1	p	Die hier verwendete Textsammlung wurde mit dem philologischen Ziel angelegt, die Übersetzer zu identifizieren, die im 12. Jahrhundert eine Vielzahl von Texten aus dem Arabischen ins Lateinische übertragen und damit in den verschiedensten Disziplinen die weitere Entwicklung der europäischen Wissenschaften nachhaltig beeinflusst haben (Hasse / Büttner in Vorbereitung)<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" type=\"note\" target=\"n01\" n=\"1\">1 </ref>. Es handelt sich dabei um Texte unterschiedlicher Autoren aus den Bereichen Philosophie, Mathematik, Astronomie, Astrologie, Medizin, Geologie und Meteorologie, aber auch um religiöse, magische und alchemistische Traktate, wobei einzelne Texte nicht eindeutig einer Disziplin zugeordnet werden können. Elf der Übersetzer sind namentlich bekannt, fast die Hälfte der Texte ist jedoch nur anonym überliefert.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.4.2.2	p	Für die Experimente wird ein Testkorpus so zusammengestellt, dass von jedem Übersetzer und aus jeder Disziplin mindestens drei Texte zur Verfügung stehen. Dieses besteht aus insgesamt 37 Texten von 5 Übersetzern, wobei die Texte aus 4 Disziplinen stammen (siehe Abb. 18). Das daraus resultierende Textkorpus ist nicht balanciert: Die Anzahl der Texte pro Übersetzer ist ungleich verteilt, die Länge der Texte liegt zwischen 500 und fast 200000 Wörtern; insgesamt sind die Texte auch deutlich kürzer als diejenigen der oft verwendeten Romankorpora (vgl. etwa Jannidis et al. 2015).\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.4.2.3	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Abb. 18</hi>: Verteilung der Textlängen, Übersetzer und Disziplinen im verwendeten Teilkorpus\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.4.2.4	p	Weitere, die Analyse erschwerende Faktoren sind Doppelübersetzungen desselben Originaltextes durch zwei Übersetzer und die – historisch nicht völlig klar belegte – Zusammenarbeit einiger Übersetzer. Auf der anderen Seite sind die unterschiedlichen Disziplinen prinzipiell klarer und eindeutiger unterscheidbar als literarische Subgenres in Romankorpora.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.4.3	div2	\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.4.3.1	div3	<head xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\">Delta-Maße</head> <p xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\">Ausgehend von Burrows ursprünglichem Deltamaß (Burrows 2002) wurde eine ganze Reihe von Deltamaßen für die Autorschaftszuschreibung vorgeschlagen (bspw. Hoover 2004b, Argamon 2008, Smith / Aldridge 2011, Eder et al. 2013). Alle Maße operieren auf einer Term-Dokument-Matrix der <hi rend=\"italic\">n</hi> häufigsten Terme im Korpus, die die relativen Häufigkeiten der Terme in den einzelnen Dokumenten enthält. In einem ersten Schritt werden die relativen Häufigkeiten der Terme standardisiert (üblicherweise durch eine <hi rend=\"italic\">z</hi>-Transformation) um die Größenordnungsunterschiede, die sich durch die Zipfsche Verteilung der Worthäufigkeiten ergeben, zu beseitigen. Im optionalen zweiten Schritt können die Dokumentvektoren normalisiert, d. h. auf Länge 1 gebracht werden. Im dritten Schritt wird die Ähnlichkeit zwischen zwei Dokumentvektoren durch ein Ähnlichkeits- oder Abstandsmaß bestimmt (bei Burrows Delta wird bspw. die Manhattan-Distanz verwendet, bei Kosinus-Delta der Kosinus des Winkels zwischen den beiden Dokumentvektoren). Auf Basis der so erhaltenen Ähnlichkeitswerte können die Dokumente dann geclustert werden, wobei idealerweise Texte desselben Autors im selben Cluster landen. </p> <p xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\">Für die folgenden Experimente verwenden wir Kosinus-Delta, das sich unter anderem bei Jannidi, Pielström, Schöch und Vitt (2015) sowie Evert, Proisel und Jannidis et al. (2015) als das robusteste Mitglied der Delta-Familie erwiesen hat.</p>\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.4.3.2	div3	<head xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\">Rekursive Merkmalseliminierung</head> <p xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\">Rekursive Merkmalseliminierung (recursive feature elimination, RFE) ist eine von Guyon, Weston, Barnhill und Vapnik (2002) vorgeschlagene Methode zur Selektion einer möglichst kleinen Teilmenge von Merkmalen, mit der trotzdem möglichst optimale Ergebnisse mit einem überwachten maschinellen Lernverfahren erzielt werden können. Evert, Proisel und Jannidis et al. (2015) experimentieren zur Autorschaftszuschreibung mit durch RFE ermittelten Termen als Alternative zu den üblichen <hi rend=\"italic\">n</hi> häufigsten Termen. </p> <p xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\">Da RFE auf einem überwachten Lernverfahren (üblicherweise einem <hi rend=\"italic\">Support Vector Classifier</hi>) basiert, müssen zumindest für eine Teilmenge der Dokumente die wahren Autoren bzw. Übersetzer bekannt sein. Das rekursive Verfahren trainiert zunächst den Klassifikator auf allen Merkmalen (Termen), wobei den einzelnen Merkmalen Gewichte zugeordnet werden. Anschließend werden die <hi rend=\"italic\">k</hi> Merkmale mit den niedrigsten absoluten Gewichten entfernt ( <hi rend=\"italic\">pruning</hi>). Die Schritte Training und <hi rend=\"italic\">pruning</hi> werden nun auf den verbleibenden Merkmalen so lange wiederholt, bis die gewünschte Anzahl von Merkmalen übrigbleibt. Alternativ kann durch Kreuzvalidierung die optimale Merkmalsmenge bestimmt werden. </p> <p xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\">In den folgenden Experimenten kombinieren wir beide Varianten und verkleinern die Merkmalsmenge (also die Menge der verwendeten Wörter) zunächst schrittweise auf die 500 besten Merkmale, um anschließend die optimale Merkmalsmenge zu bestimmen.</p>\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.4.4	div2	\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.4.4.1	p	Zunächst führen wir mit dem Testkorpus einige Versuche zur Anpassung der stilometrischen Methoden durch. Als Maß der Qualität des Clusterings dient dabei der <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Adjusted Rand Index (ARI)</hi>, der zwischen -1 und 1 liegen kann. Ein vollständig korrektes Clustering erhält einen ARI von 1, eine zufällige Gruppierung der Elemente einen ARI um 0, und negative Werte weisen auf ein Clustering hin, das schlechter als zufällig ist. Wie in Abbildung 19 dargestellt, wird bei Verwendung von Kosinus-Delta der höchste ARI für das Clustering der Übersetzer bereits bei etwa 300–400 der häufigsten Wörter erreicht, bei über 1000 Wörtern fällt das Qualitätsmaß stark ab. Ein Clustering nach Disziplinen hingegen erreicht bei ca. 500–700 Wörtern die besten Ergebnisse. Es fällt auf, dass zum einen die besten Ergebnisse mit viel kleineren Wortmengen erreicht werden als bei Studien zur Autorschaftszuschreibung, und dass zum anderen die Ergebnisse deutlich schlechter sind.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.4.4.2	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Abb. 19</hi>: Clusteringqualität in Abhängigkeit von der Anzahl der häufigsten Wörter\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.4.4.3	p	Da das Hauptziel eine korrekte Zuordnung der Übersetzer ist, soll die Menge der 500 häufigsten Wörter (im Folgenden <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">MFW500</hi>), mit der ein ARI<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"subscript\">Ü</hi> von 0,437 erreicht wird, als Vergleichsmaßstab für die weiteren Versuche dienen. Für ein Clustering nach Disziplinen wird mit diesen Wörtern ein ARI<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"subscript\">D</hi> von 0.696 erreicht.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.4.4.4	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Abb. 20</hi>: Dendrogramm für das Clustering mit MFW500, Einfärbung nach Übersetzern\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.4.4.5	p	Durch RFE wählen wir aus der Gesamtmenge weniger als 500 Wörter aus. Mit 483 Wörtern ist eine perfekte Klassifikation nach Übersetzern möglich. Wenig überraschend erzielen wir mit diesen Wörtern auch ein perfektes Clustering der Texte nach Übersetzern (ARI<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"subscript\">Ü</hi> = 1,0). Auch für die Disziplinen lässt sich eine Menge von 475 Wörtern finden, bei der die Texte sich perfekt aufteilen lassen (ARI<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"subscript\">D</hi> = 1,0). Da die durch RFE bestimmten Wörter teilweise sehr spezifisch sind und dadurch zu befürchten ist, dass Merkmale selektiert werden, die jeweils nur zwei Texte aneinander binden oder voneinander trennen, wählen wir aus den für die Übersetzer RFE-selektierten Merkmalen diejenigen aus, die auch in MFW500 enthalten sind. Mit diesen 68 Wörtern ist immer noch eine sehr gute, wenn auch nicht perfekte Unterscheidung der Übersetzer möglich (ARI<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"subscript\">Ü</hi> = 0,910). Disziplinen lassen sich mit diesen Merkmalen nur sehr schlecht unterscheiden (ARI<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"subscript\">D</hi> = 0,162).\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.4.4.6	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Abb. 21</hi>: Dendrogramm für das Clustering mit der Schnittmenge aus RFE und MFW500, Einfärbung nach Übersetzern\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.4.4.7	p	Die Analyse der <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">z</hi>-Werte dieser Wörter zeigt, dass diese überwiegend bei nur einem einzigen Übersetzer besonders häufig sind. Sie lassen sich deshalb zu dem Übersetzer gruppieren, in dessen Texten der Mittelwert dieser z-Werte am höchsten ist, wodurch sich für jeden Übersetzer eine Liste von spezifischen bevorzugten Wörtern ergibt.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.4.4.8	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Abb. 22</hi>: Heatmap der <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">z</hi>-Werte aus der Schnittmenge von RFE und MFW500\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.4.4.9	p	Die 432 Wörter aus MFW500, die in der Menge der RFE-selektierten Wörter nicht enthalten sind, unterscheiden, wie erwartet, deutlich schlechter zwischen Übersetzern (ARI<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"subscript\">Ü</hi> = 0,222), dafür aber sehr gut zwischen Disziplinen (ARI<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"subscript\">D</hi> = 0,727) – überraschenderweise sogar deutlich besser als alle 500 Wörter aus MFW500.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.4.4.10	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Abb. 23</hi>: Dendrogramm für das Clustering mit der Differenzmenge aus MFW500 und RFE, Einfärbung nach Disziplinen\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.4.4.11	p	Bei den Disziplinen erzielt die Schnittmenge der dafür mit RFE ausgewählten Wörter mit MFW500 sogar perfekte Ergebnisse (Anzahl der Merkmale: 109, ARI=1,0). Die Differenzmenge zeigt hier allerdings nicht den oben beschriebenen Effekt. Zwar ist die Clusteringqualität nach Disziplinen deutlich schlechter als der mit MFW500 erzielte Wert (ARI<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"subscript\">D</hi> = 0,384), die nach Übersetzern aber ebenfalls (ARI<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"subscript\">Ü</hi> = 0,198).\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.4.4.12	p	Um die Robustheit der Ergebnisse zu prüfen und insbesondere gegen ein Overfitting durch das RFE-Verfahren abzusichern, kann das bisher Beschriebene mit einem in ein Trainingsset und ein Testset aufgeteilten Korpus wiederholt werden, wobei die RFE-selektierten Wörter aus dem Trainingsset bestimmt und im Testset getestet werden. Dabei lassen sich die mit dem Gesamtkorpus beschriebenen Effekte reproduzieren, wenn auch – aufgrund der dann sehr kleinen Textanzahl – in schwächerer Ausprägung.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.4.5	div2	\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.4.5.1	p	Durch die Experimente wurde gezeigt, dass sich die Menge der <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">n</hi> häufigsten Wörter, die üblicherweise zur Autorschaftszuschreibung verwendet wird, so in zwei Teilmengen partitionieren lässt, dass die eine die Identifikation der Übersetzer der Texte besser ermöglicht als die Gesamtmenge, während die Wörter aus der anderen Teilmenge zur Identifizierung von Disziplinen verwendet werden können. Die rekursive Merkmalseliminierung erwies sich dabei als wirksames Mittel zur Differenzierung zwischen den zur Bestimmung des Verfassers relevanten und den durch die unterschiedlichen Inhalte der Texte bedingten Merkmalen. Darüber hinaus bietet eine solche Kondensierung der Wortliste die Chance, von einer aus philologischer Sicht undurchschaubaren statistischen Maschinerie zu tatsächlich durch den Leser der Texte intuitiv nachvollziehbaren Kriterien zu gelangen.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.4.5.2	p	Weitere Experimente in diesem Kontext werden dem Versuch dienen, die unterscheidenden Wörter besser zu charakterisieren, sodass idealerweise auch ohne maschinelles Lernen eine Auswahl der Merkmale möglich wird. Zudem steht eine Anwendung der Methode auf andere Textkorpora aus.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:2	back	\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:2.1	Notes	<note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"n01\" n=\"1\">Siehe hierzu auch die Projekthomepage des Digital Humanities-Zentrums KALLIMACHOS der Universität Würzburg <ref target=\"http://kallimachos.de/kallimachos/index.php/Identifikation_von_%C3%9Cbersetzern\">http://kallimachos.de/kallimachos/index.php/Identifikation_von_Übersetzern</ref>.</note>\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:2.2	bibliogr	\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:2.2.1	listBibl	\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:2.2.1.1	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Argamon, Shlomo</hi> (2008): \"Interpreting Burrows’s Delta: Geometric and Probabilistic Foundations\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Literary and Linguistic Computing</hi> 23, 2: 131–47. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://dx.doi.org/10.1093/llc/fqn003\">10.1093/llc/fqn003</ref>.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:2.2.1.2	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Baeza-Yates, Ricardo / Ribeiro-Neto, Berthier</hi> (1999): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Modern Information Retrieval</hi>. Harlow: Addison-Wesley.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:2.2.1.3	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Burrows, John</hi> (2002): \"‘Delta’: A Measure of Stylistic Difference and a Guide to Likely Authorship\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Literary and Linguistic Computing</hi> 17, 3: 267–87. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://dx.doi.org/10.1093/llc/17.3.267\">10.1093/llc/17.3.267</ref>.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:2.2.1.4	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Dimpel, Friedrich Michael</hi> (2015): \"Automatische Mittelhochdeutsche Metrik 2.0\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Philologie im Netz</hi> 73: 1–26 <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://web.fu-berlin.de/phin/phin73/p73i.htm\">http://web.fu-berlin.de/phin/phin73/p73i.htm</ref> [letzter Zugriff 26. Januar 2016].\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:2.2.1.5	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Eder, Maciej</hi> (2013a): \"Mind Your Corpus: systematic errors in authorship attribution\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Literary and Linguistic Computing</hi> 28: 603-614. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://dx.doi.org/10.1093/llc/fqt039\">10.1093/llc/fqt039</ref>.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:2.2.1.6	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Eder, Maciej</hi> (2013b): \"Does size matter? Authorship attribution, small samples, big problem\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Literary and Linguistic Computing Advanced Access</hi> 29: 1-16. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://dx.doi.org/10.1093/llc/fqt066\">10.1093/llc/fqt066</ref>.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:2.2.1.7	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Eder, Maciej</hi> (2015): \"Does size matter? Authorship attribution, small samples, big problem\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Digital Scholarship Humanities</hi> 30, 2: 167–182. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://dx.doi.org/10.1093/llc/fqt066\">10.1093/llc/fqt066</ref>.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:2.2.1.8	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Eder, Maciej / Kestemont, Mike / Rybicki, Jan</hi> (2013): \"Stylometry with R: a suite of tools\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Digital Humanities 2013: Conference Abstracts</hi>. Lincoln: University of Nebraska 487–489 <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://dh2013.unl.edu/abstracts/ab-136.html\"> http://dh2013.unl.edu/abstracts/ab-136.html</ref> [letzter Zugriff 26. Januar 2016].\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:2.2.1.9	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Eder, Maciej / Kestemont, Mike / Rybicki, Jan</hi>(2015): \"stylo R package\" <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://sites.google.com/site/computational-stylistics/stylo\">https://sites.google.com/site/computational-stylistics/stylo</ref> [letzter Zugriff 20. März 2015].\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:2.2.1.10	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Eder, Maciej / Rybicki, Jan</hi> (2011): \"Deeper Delta across genres and languages: do we really need the most frequent words?\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Literary and Linguistic Computing</hi> 26, 3: 315–321. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://dx.doi.org/10.1093/llc/fqr031\">10.1093/llc/fqr031 </ref>.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:2.2.1.11	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Evert, Stefan / Proisl, Thomas / Jannidis, Fotis / Pielström, Steffen / Schöch, Christof / Vitt, Thorsten</hi> (2015): \"Towards a better understanding of Burrows’s Delta in literary authorship attribution\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Proceedings of the Fourth Workshop on Computational Linguistics for Literature</hi>, Denver 79–88. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://dx.doi.org/10.5281/zenodo.18177\">10.5281/zenodo.18177</ref>. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.aclweb.org/anthology/W/W15/W15-0709.pdf\"> http://www.aclweb.org/anthology/W/W15/W15-0709.pdf </ref> [letzter Zugriff 20. August 2015].\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:2.2.1.12	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Guyon, Isabelle / Weston, Jason / Barnhill, Stephen / Vapnik, Vladimir</hi> (2002): \"Gene Selection for Cancer Classification using Support Vector Machines\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Machine Learning</hi> 46, 1: 389–422. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://dx.doi.org/10.1023/A:1012487302797\"> 10.1023/A:1012487302797 </ref>.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:2.2.1.13	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Hasse, Dag Nikolaus / Büttner, Andreas</hi> (in Vorbereitung): \"Notes on the Identity of the Latin Translator of Avicenna’s Physics and on Further Anonymous Translations in Twelfth-Century Spain.\" Vorabversion: <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://go.uniwue.de/hassevigoni\"> https://go.uniwue.de/hassevigoni</ref> [letzter Zugriff 17. Februar 2016].\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:2.2.1.14	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Hirst, Graeme / Feiguina, Ol’ga</hi> (2007): \"Bigrams of Syntactic Labels for Authorship Discrimination of Short Texts\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Literary and Linguistic Computing Advance Access</hi> 22: 1–13. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://dx.doi.org/10.1093/llc/fqm023\">10.1093/llc/fqm023</ref>.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:2.2.1.15	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Hoover, David L</hi>. (2004a): \"Testing Burrows’s Delta\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Literary and Linguistic Computing</hi> 19, 4: 453–475. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://dx.doi.org/10.1093/llc/19.4.453\"> 10.1093/llc/19.4.453 </ref>.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:2.2.1.16	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Hoover, David L</hi>. (2004b): \"Delta Prime?\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Literary and Linguistic Computing</hi> 19, 4: 477–495. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://dx.doi.org/10.1093/llc/19.4.477\"> 10.1093/llc/19.4.477 </ref>.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:2.2.1.17	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Jannidis, Fotis / Lauer, Gerhard </hi>(2014): \"Burrows’s Delta and Its Use in German Literary History\", in: Erlin, Matt / Tatlock, Lynne (eds.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Distant Readings.</hi> Topologies of German Culture in the Long Nineteenth Century. Rochester / New York: Camden House 29–54.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:2.2.1.18	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Jannidis, Fotis / Pielström, Steffen / Schöch, Christof / Vitt, Thorsten</hi> (2015): \"Improving Burrows’ Delta - An Empirical Evaluation of Text Distance Measures\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Digital Humanities Conference 2015</hi>, Sydney <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://dh2015.org/abstracts/xml/JANNIDIS_Fotis_Improving_Burrows__Delta___An_empi/JANNIDIS_Fotis_Improving_Burrows__Delta___An_empirical_.html\"> http://dh2015.org/abstracts/xml/JANNIDIS_Fotis_Improving_Burrows__Delta___ An_empi/JANNIDIS_Fotis_Improving_Burrows__Delta ___An_empirical_.html</ref> [letzter Zugriff 26. Januar 2016].\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:2.2.1.19	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Juola, Patrick</hi> (2006): \"Authorship Attribution\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Foundations and Trends in Information Retrieval</hi> 1, 3: 233–334.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:2.2.1.20	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Kestemont, Mike / Luyckx, Kim / Daelemans, Walter / Crombez, Thomas</hi> (2012): \"Cross-Genre Authorship Verification Using Unmasking\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">English Studies</hi> 93, 3: 340–356. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://dx.doi.org/10.1080/0013838X.2012.668793\"> 10.1080/0013838X.2012.668793 </ref>.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:2.2.1.21	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Mosteller, Frederick / Wallace, David L.</hi> (1963): \"Inference in an Authorship Problem\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Journal of the American Statistical Association</hi> 58, 302: 275–309. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://dx.doi.org/10.2307/2283270\">10.2307/2283270</ref>.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:2.2.1.22	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Rybicki, Jan</hi> (2012): \"The great mystery of the (almost) invisible translator: stylometry in translation\", in: Oakley, Michael P. / Ji, Meng (eds.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Quantitative Methods in Corpus-Based Translation Studies</hi>. Amsterdam: John Benjamins 231–248 <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://sites.google.com/site/computationalstylistics/preprints/Rybicki%20Great%20Mystery.pdf\"> https://sites.google.com/site/computationalstylistics/preprints/Rybicki%20Great%20Mystery.pdf</ref> [letzter Zugriff 26. Januar 2016].\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:2.2.1.23	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Schöch, Christof</hi> (2013): \"Fine-Tuning our Stylometric Tools: Investigating Authorship and Genre in French Classical Drama\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Digital Humanities 2013: Conference Abstracts</hi>. Lincoln: University of Nebraska 383–386 <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://dh2013.unl.edu/abstracts/ab-270.html\"> http://dh2013.unl.edu/abstracts/ab-270.html</ref> [letzter Zugriff 26. Januar 2016].\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:2.2.1.24	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Smith, Peter W. H. / Aldridge, W.</hi> (2011): \"Improving Authorship Attribution: Optimizing Burrows’ Delta Method*\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Journal of Quantitative Linguistics</hi> 18, 1: 63–88. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://dx.doi.org/10.1080/09296174.2011.533591\"> 10.1080/09296174.2011.533591 </ref>.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:2.2.1.25	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Stamatatos, Efstathios</hi> (2009): \"A Survey of Modern Authorship Attribution Methods\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Journal of the Association for Information Science and Technology</hi> 60, 3: 538–56. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://dx.doi.org/10.1002/asi.v60:3\">10.1002/asi.v60:3</ref>.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:2.2.1.26	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Stamatatos, Efstathios / Fakotakis, Nikos / Kokkinakis, George</hi> (2000): \"Automatic Text Categorization in Terms of Genre and Author\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Computational Linguistics</hi> 26, 4: 471–497. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://dx.doi.org/10.1162/089120100750105920\"> 10.1162/089120100750105920 </ref>.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:2.2.1.27	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">TextGrid Konsortium</hi> (2006–2015): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">TextGrid</hi>. Virtuelle Forschungsumgebung für die Geisteswissenschaften. Göttingen: <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://textgrid.de\">https://textgrid.de</ref>.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:2.2.1.28	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Viehhauser, Gabriel</hi> (2015): \"Historische Stilometrie? Methodische Vorschläge für eine Annäherung textanalytischer Zugänge an die mediävistische Textualitätsdebatte\", in: Baum, Constanze / Stäcker, Thomas (eds.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Grenzen und Möglichkeiten der Digital Humanities </hi>(Sonderband der Zeitschrift für digitale Geisteswissenschaften 1).','urn:cts:dhd:2016.sektionen.002:	edition	\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1	body	\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.1	div1	\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.1.1	p	stilometrische verfahren der autorschaftsattribution haben eine lange tradition in den digitalen geisteswissenschaften: mit der analyse der <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">federalist papers</hi> durch mosteller und wallace (1963) konnten schon anfang der 1960er jahre erfolge verzeichnet werden. Überblicksbeiträge von patrick juola (2006) und efstathios stamatatos (2009) belegen die vielfältigkeit der bestrebungen, stilometrische verfahren für die autorschaftsattribution einzusetzen und weiterzuentwickeln.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.1.2	p	ein jüngerer meilenstein der stilometrischen autorschaftsattribution ist ohne zweifel das von john burrows (2002) vorgeschlagene “delta”-maß zur bestimmung der stilistischen Ähnlichkeit zwischen texten. die beeindruckend gute performance von delta in verschiedenen sprachen und gattungen sollte allerdings nicht darüber hinwegtäuschen, dass die theoretischen hintergründe weitgehend unverstanden geblieben sind (argamon 2008). anders ausgedrückt: wir wissen, dass delta funktioniert, aber nicht, warum es funktioniert. in diesem kontext möchte die hier vorgeschlagene sektion den aktuellen stand der forschung in der stilometrischen autorschaftsattribution mit delta vorstellen und neueste entwicklungen anhand konkreter, eigener untersuchungen demonstrieren. jeder der drei vorträge der sektion leistet hierzu einen beitrag:\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.1.3	p	die drei beiträge demonstrieren auf diese weise verschiedene aktuelle entwicklungen in der stilometrischen autorschaftsattribution mit delta und seinen varianten. sie zeigen, wie bei der anwendung stilometrischer distanzmaße auf ganz unterschiedliche gegenstandsbereiche ähnliche methodische fragen zu berücksichtigen sind. und sie partizipieren direkt an aktuellsten, internationalen entwicklungen bei der verwendung von distanzmaßen wie delta für die stilometrische autorschaftsattribution.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.2	div1	\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.2.1	div2	\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.2.1.1	p	burrows delta ist einer der erfolgreichsten algorithmen der computational stylistics (burrows 2002). in einer ganzen reihe von studien wurde seine brauchbarkeit nachgewiesen (z. b. hoover 2004, rybicki / eder 2011). im ersten schritt bei der berechnung von delta werden in einer nach häufigkeit sortierten token-dokument-matrix alle werte normalisiert, indem ihre relative häufigkeit im dokument berechnet wird, um textlängenunterschiede auszugleichen. im zweiten schritt werden alle werte durch eine z-transformation standardisiert:\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.2.1.2	p	<formula xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <mml:math xmlns:mml=\"http://www.w3.org/1998/math/mathml\"> <msub xmlns=\"http://www.w3.org/1998/math/mathml\"> <mrow> <mi>z</mi> </mrow> <mrow> <mi>i</mi> </mrow> </msub> <mfenced xmlns=\"http://www.w3.org/1998/math/mathml\" separators=\"|\"> <mrow> <mi>d</mi> </mrow> </mfenced> <mo xmlns=\"http://www.w3.org/1998/math/mathml\">=</mo> <mi xmlns=\"http://www.w3.org/1998/math/mathml\"> </mi> <mfrac xmlns=\"http://www.w3.org/1998/math/mathml\"> <mrow> <msub> <mrow> <mi>f</mi> </mrow> <mrow> <mi>i</mi> </mrow> </msub> <mfenced separators=\"|\"> <mrow> <mi>d</mi> </mrow> </mfenced> <mo>-</mo> <msub> <mrow> <mi>μ</mi> </mrow> <mrow> <mi>i</mi> </mrow> </msub> </mrow> <mrow> <msub> <mrow> <mi>σ</mi> </mrow> <mrow> <mi>i</mi> </mrow> </msub> </mrow> </mfrac> </mml:math> </formula>\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.2.1.3	p	wobei <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">f</hi><hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic subscript\">i</hi>( <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">d</hi>) die relative häufigkeit des wortes <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">i</hi> in einem dokument, <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">μ</hi><hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic subscript\">i</hi> der mittelwert über die relativen häufigkeiten des wortes <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">i</hi> in allen dokumenten ist und <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">σ</hi><hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic subscript\">i</hi> die standardabweichung. durch diese standardisierung tragen alle worte in gleichem maße zum differenzprofil, das im dritten schritt berechnet wird, bei. in einem dritten schritt werden die abstände aller texte voneinander berechnet: für jedes wort wird die differenz zwischen dem z-score für das wort in dem einen text und dem anderen text ermittelt. die absolutbeträge der differenzen werden für alle ausgewählten wörter aufaddiert:\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.2.1.4	p	<formula xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <mml:math xmlns:mml=\"http://www.w3.org/1998/math/mathml\"> <msub xmlns=\"http://www.w3.org/1998/math/mathml\"> <mrow> <mo>∆</mo> </mrow> <mrow> <mi>b</mi> </mrow> </msub> <mo xmlns=\"http://www.w3.org/1998/math/mathml\">=</mo> <munderover xmlns=\"http://www.w3.org/1998/math/mathml\"> <mo>∑</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mrow> <mi>m</mi> </mrow> </munderover> <mrow xmlns=\"http://www.w3.org/1998/math/mathml\"> <mfenced open=\"|\" close=\"|\" separators=\"|\"> <mrow> <msub> <mrow> <mi>z</mi> </mrow> <mrow> <mi>i</mi> </mrow> </msub> <mfenced separators=\"|\"> <mrow> <msub> <mrow> <mi>d</mi> </mrow> <mrow> <mn>1</mn> </mrow> </msub> </mrow> </mfenced> <mo>-</mo> <msub> <mrow> <mi>z</mi> </mrow> <mrow> <mi>i</mi> </mrow> </msub> <mo>(</mo> <msub> <mrow> <mi>d</mi> </mrow> <mrow> <mn>2</mn> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> </mfenced> </mrow> </mml:math> </formula>\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.2.1.5	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">m</hi> steht für die anzahl der häufigsten wörter (mfw - <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">most frequent words</hi>), die für die untersuchung herangezogen werden. diese summe ergibt den abstand zwischen zwei texten; je kleiner der wert ist, desto ähnlicher – so die gängige interpretation – sind sich die texte stilistisch, und desto höher ist die wahrscheinlichkeit, dass sie vom selben autor verfasst wurden.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.2.1.6	p	trotz seiner einfachheit und seiner praktischen nützlichkeit mangelt es bislang allerdings an einer erklärung für die funktionsweise des algorithmus. argamon (2008) zeigt, dass der dritte schritt in burrows delta sich als berechnung des <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">manhattan-</hi>abstands zwischen zwei punkten in einem mehrdimensionalen raum verstehen lässt, wobei in jeder dimension die häufigkeit eines bestimmten wortes eingetragen ist. er schlägt vor, stattdessen den euklidischen abstand, also die länge der direkten linie zwischen den punkten, zu nehmen, weil dieser „possibly more natural“ (argamon 2008: 134) sei und zudem eine wahrscheinlichkeitstheoretische interpretation der standardisierten <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">z</hi>-werte erlaubt. bei einer empirischen prüfung zeigte sich, dass keiner der vorschläge eine verbesserung bringt (jannidis et al. 2015).\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.2.1.7	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">abb. 1</hi>: darstellung des abstands zwischen zwei texten, die nur aus zwei worten bestehen. burrows delta verwendet die manhattan-distanz. argamons vorschlag, die euklidische distanz zu verwenden, sein <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">quadratic-delta</hi>, brachte eine verschlechterung der clustering ergebnisse, während der vorschlag von smith und aldrige, den cosinus-abstand bzw. winkel zwischen den vektoren zu verwenden, eine deutliche verbesserung erbrachte.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.2.1.8	p	smith und aldrige (2011) schlagen vor, wie im information retrieval üblich (baeza-yates / ribeiro-neto 1999: 27), den cosinus des winkels zwischen den dokumentenverktoren zu verwenden. die cosinus-variante von delta übertrifft burrows delta fast immer an leistungsfähigkeit und weist, im gegensatz zu den anderen varianten, auch bei der verwendung sehr vieler mfws keine verschlechterung auf (jannidis et. al. 2015). es stellt sich die frage, warum delta<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"subscript\">cos</hi> besser ist als delta <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"subscript\">bur</hi> und ob auf diese weise erklärt werden kann, warum delta<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"subscript\">bur</hi> so überraschend leistungsfähig ist.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.2.1.9	p	entscheidend für unsere weitere analyse war die erkenntnis, dass man die verwendung des cosinus-abstands als eine vektor-normalisierung verstehen kann, da für die berechnung des winkels – anders als bei manhattan- und euklidischem abstand – die länge der vektoren keine rolle spielt (vgl. abb. 1). experimente haben gezeigt, dass eine explizite vektor-normalisierung auch die ergebnisse der anderen deltamaße erheblich verbessert und leistungsunterschiede zwischen den delta-varianten weitgehend neutralisiert (evert et al. 2015).\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.2.1.10	p	daraus wurden zwei hypothesen abgeleitet:\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.2.2	div2	\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.2.2.1	div3	<head xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\">korpora</head> <p xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\">für die hier präsentierten untersuchungen verwenden wir drei vergleichbar aufgebaute korpora in deutsch, englisch und französisch. jedes korpus enthält je 3 romane von 25 verschiedenen autoren, insgesamt also jeweils 75 texte. die deutschen romane aus dem 19. und dem anfang des 20. jahrhunderts stammen aus der digitalen bibliothek von <ref target=\"https://textgrid.de\">textgrid</ref>. die englischen texte aus den jahren 1838 bis 1921 kommen von <ref target=\"http://www.gutenberg.org/\">project gutenberg</ref> und die französischen romane von <ref target=\"http://www.ebooksgratuits.com\">ebooks libres et gratuits</ref> umfassen den zeitraum von 1827 bis 1934. im folgenden abschnitt stellen wir aus platzgründen nur unsere beobachtungen für das deutsche romankorpus vor. die ergebnisse mit texten in den beiden anderen sprachen bestätigen – mit kleinen abweichungen – unseren befund. </p>\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.2.2.2	div3	<head xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\">experimente</head> <p xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\">um die rolle von ausreißern und damit die plausibilität von h1 näher zu untersuchen, ergänzen wir delta<hi rend=\"subscript\">bur</hi> und delta<hi rend=\"subscript\">q</hi> um weitere delta-varianten, die auf dem allgemeinen minkowski-abstand basieren: </p> <p xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <formula> <mml:math xmlns:mml=\"http://www.w3.org/1998/math/mathml\"> <msub xmlns=\"http://www.w3.org/1998/math/mathml\"> <mrow> <mi mathvariant=\"normal\">Δ</mi> </mrow> <mrow> <mi>p</mi> </mrow> </msub> <mo xmlns=\"http://www.w3.org/1998/math/mathml\">=</mo> <msup xmlns=\"http://www.w3.org/1998/math/mathml\"> <mrow> <mfenced separators=\"|\"> <mrow> <munderover> <mo>∑</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mrow> <mi>m</mi> </mrow> </munderover> <mrow> <msup> <mrow> <mfenced open=\"|\" close=\"|\" separators=\"|\"> <mrow> <msub> <mrow> <mi>z</mi> </mrow> <mrow> <mi>i</mi> </mrow> </msub> <mfenced separators=\"|\"> <mrow> <msub> <mrow> <mi>d</mi> </mrow> <mrow> <mn>1</mn> </mrow> </msub> </mrow> </mfenced> <mo>-</mo> <msub> <mrow> <mi>z</mi> </mrow> <mrow> <mi>i</mi> </mrow> </msub> <mo>(</mo> <msub> <mrow> <mi>d</mi> </mrow> <mrow> <mn>2</mn> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> </mfenced> </mrow> <mrow> <mi>p</mi> </mrow> </msup> </mrow> </mrow> </mfenced> </mrow> <mrow> <mn>1</mn> <mo>/</mo> <mi>p</mi> </mrow> </msup> <mi xmlns=\"http://www.w3.org/1998/math/mathml\"> </mi> </mml:math> </formula> für <hi rend=\"italic\">p </hi>≥ 1. </p> <p xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\">wir bezeichnen diese abstandsmaße allgemein als l<hi rend=\"italic subscript\">p</hi>-delta. der spezialfall <hi rend=\"italic\">p </hi>= 1 entspricht dem manhattan-abstand (also l<hi rend=\"subscript\">1</hi>-delta = delta<hi rend=\"subscript\">bur</hi>), der spezialfall <hi rend=\"italic\">p</hi> = 2 dem euklidischen abstand (also l<hi rend=\"subscript\">2</hi>-delta = delta<hi rend=\"subscript\">q</hi>). je größer <hi rend=\"italic\">p</hi> gewählt wird, desto stärker wird l<hi rend=\"italic subscript\">p</hi>-delta von einzelnen ausreißerwerten beeinflusst. </p> <p xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\">abbildung 2 vergleicht vier unterschiedliche l<hi rend=\"italic subscript\">p</hi>-abstandsmaße (für <formula> <mml:math xmlns:mml=\"http://www.w3.org/1998/math/mathml\"><mi xmlns=\"http://www.w3.org/1998/math/mathml\">p</mi><mi xmlns=\"http://www.w3.org/1998/math/mathml\"> </mi><mo xmlns=\"http://www.w3.org/1998/math/mathml\">=</mo><mi xmlns=\"http://www.w3.org/1998/math/mathml\"> </mi><mn xmlns=\"http://www.w3.org/1998/math/mathml\">1</mn><mo xmlns=\"http://www.w3.org/1998/math/mathml\">,</mo><mi xmlns=\"http://www.w3.org/1998/math/mathml\"> </mi><mroot xmlns=\"http://www.w3.org/1998/math/mathml\"> <mrow> <mn>2</mn> </mrow> <mrow /> </mroot><mo xmlns=\"http://www.w3.org/1998/math/mathml\">,</mo><mi xmlns=\"http://www.w3.org/1998/math/mathml\"> </mi><mn xmlns=\"http://www.w3.org/1998/math/mathml\">2</mn><mo xmlns=\"http://www.w3.org/1998/math/mathml\">,</mo><mi xmlns=\"http://www.w3.org/1998/math/mathml\"> </mi><mn xmlns=\"http://www.w3.org/1998/math/mathml\">4</mn></mml:math> </formula>) mit delta<hi rend=\"subscript\">cos</hi>. wir übernehmen dabei den methodologischen ansatz von evert et al. (2015): die 75 texte werden auf basis der jeweiligen delta-abstände automatisch in 25 cluster gruppiert; anschließend wird die güte der autorenschaftszuschreibung mit hilfe des <hi rend=\"italic\">adjusted rand index</hi> (ari) bestimmt. ein ari-wert von 100% entspricht dabei einer perfekten erkennung der autoren, ein wert von 0% einem rein zufälligen clustering. offensichtlich nimmt die leistung von l<hi rend=\"italic subscript\">p</hi>-delta mit zunehmendem <hi rend=\"italic\">p </hi>ab; zudem lässt die robustheit der maße gegenüber der anzahl von mfw erheblich nach. </p> <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic n=\"1002\" width=\"16cm\" height=\"7.655277777777778cm\" url=\"0010-2.png\" rend=\"inline\" /> <p rend=\"figure\"><hi rend=\"bold\">abb. 2</hi>: clustering-qualität verschiedener delta-maße in abhängigkeit von der anzahl von mfw, die als merkmale verwendet werden. wie bereits von janndis et al. (2015) und evert et al. (2015) festgestellt wurde, liefert delta<hi rend=\"subscript\">bur</hi> (l<hi rend=\"subscript\">1</hi>) durchgänig bessere ergebnisse als argamons delta<hi rend=\"subscript\">q</hi> (l<hi rend=\"subscript\">2</hi>). delta<hi rend=\"subscript\">q</hi> erweist sich als besonders anfällig gegenüber einer zu großen anzahl von mfw. delta<hi rend=\"subscript\">cos</hi> ist in dieser hinsicht robuster als alle anderen delta-varianten und erreicht über einen weiten wertebereich eine nahezu perfekte autorenschaftszuschreibung (ari &gt; 90%). </p> </figure> <p xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\">eine vektor-normalisierung verbessert die qualität aller delta-maße erheblich (vgl. abb. 3). argamons delta<hi rend=\"subscript\">q</hi> ist in diesem fall identisch zu delta<hi rend=\"subscript\">cos</hi>: die rote kurve wird von der grünen vollständig überdeckt. aber auch andere delta-maße (delta<hi rend=\"subscript\">bur</hi>, l<hi rend=\"subscript\">1.4</hi>-delta) erzielen praktisch dieselbe qualität wie delta<hi rend=\"subscript\">cos</hi>. einzig das für ausreißer besonders anfällige l<hi rend=\"subscript\">4</hi>-delta fällt noch deutlich gegenüber den anderen maßen ab. diese ergebnisse scheinen zunächst h1 zu bestätigen. </p> <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic n=\"1003\" width=\"16cm\" height=\"7.62cm\" url=\"0010-3.png\" rend=\"inline\" /> <p rend=\"figure\"><hi rend=\"bold\">abb. 3</hi>: clustering-qualität verschiedener delta-maße mit längen-normalisierung der vektoren. in diesem experiment wurde die euklidische länge der vektoren vor anwendung der abstandsmaße auf den standardwert 1 vereinheitlicht.</p> </figure> <p xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\">ein anderer ansatz zur abmilderung von ausreißern besteht darin, besonders extreme <hi rend=\"italic\">z</hi>-werte „abzuschneiden“. wir setzen dazu alle | <hi rend=\"italic\">z</hi>| &gt; 2 (ein übliches ausreißerkriterium) je nach vorzeichen auf den wert +1 oder –1. abbildung 4 zeigt, wie sich unterschiedliche maßnahmen auf die verteilung der merkmalswerte auswirken. die vektor-normalisierung (links unten) führt nur zu minimalen Änderungen und reduziert die anzahl von ausreißern praktisch nicht. abschneiden großer <hi rend=\"italic\">z</hi>-werte wirkt sich nur auf überdurchschnittlich häufige wörter aus (rechts oben). wie in abbildung 5 zu sehen ist, wird durch diese maßnahme ebenfalls die qualität aller l<hi rend=\"italic subscript\">p</hi>-deltamaße deutlich verbessert. der positive effekt fällt aber merklich geringer aus als bei der vektor-normalisierung. </p> <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic n=\"1004\" width=\"14.962188888888889cm\" height=\"9.782969444444445cm\" url=\"0010-4.png\" rend=\"inline\" /> <p rend=\"figure\"><hi rend=\"bold\">abb. 4</hi>: verteilung von merkmalswerten über alle 75 texte bei vektoren mit 5000 mfw. gezeigt wird die verteilung der ursprünglichen <hi rend=\"italic\">z</hi>-werte (links oben), die verteilung nach einer längen-normalisierung (links unten), die verteilung beim abschneiden von ausreißern mit | <hi rend=\"italic\">z</hi>| &gt; 2 (rechts oben) sowie eine ternäre quantisierung in werte –1, 0 und +1 (rechts unten). im linken unteren bild gibt die rote kurve die verteilung der <hi rend=\"italic\">z</hi>-werte ohne vektor-normalisierung wieder; im direkten vergleich ist deutlich zu erkennen, dass die normalisierung nur einen minimalen einfluß hat und ausreißer kaum reduziert. grenzwerte für die ternäre quantisierung sind <hi rend=\"italic\">z </hi>&lt; –0.43 (–1), –0.43 ≤ <hi rend=\"italic\">z</hi> ≤ 0.43 (0) und <hi rend=\"italic\">z </hi>&gt; 0.43 (+1). diese grenzwerte sind so gewählt, dass bei einer idealen normalverteilung jeweils ein drittel aller merkmalswerte in die klassen –1, 0 und +1 eingeteilt würde. </p> </figure> <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic n=\"1005\" width=\"16cm\" height=\"7.024688888888889cm\" url=\"0010-5.png\" rend=\"inline\" /> <p rend=\"figure\"><hi rend=\"bold\">abb. 5</hi>: clustering-qualität nach „abschneiden“ von ausreißern, bei dem merkmalswerte | <hi rend=\"italic\">z</hi>| &gt; 2 je nach vorzeichen durch die festen werte –2 bzw. +2 ersetzt wurden. </p> </figure> <p xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\">insgesamt erweist sich hypothese h1 somit als nicht haltbar. h2 wird durch das gute ergebnis der vektor-normalisierung unterstützt, kann aber nicht unmittelbar erklären, warum auch das abschneiden von ausreißern zu einer deutlichen verbesserung führt. um diese hypothese weiter zu untersuchen, wurden reine „schlüsselprofil“-vektoren erstellt, die nur noch zwischen überdurchschnittlicher (+1), unauffälliger (0) und unterdurchschnittlicher (–1) häufigkeit der wörter unterscheiden (vgl. abb. 4, rechts unten). </p> <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic n=\"1006\" width=\"16cm\" height=\"7.62cm\" url=\"0010-6.png\" rend=\"inline\" /> <p rend=\"figure\"><hi rend=\"bold\">abb. 6</hi>: clustering-qualität bei ternärer quantisierung der vektoren in überdurchschnittliche (+1, bei <hi rend=\"italic\">z </hi>&gt; 0.43), unauffällige (0, bei –0.43 &lt; <hi rend=\"italic\">z </hi>&lt; 0.43) und unterdurchschnittliche (–1, bei <hi rend=\"italic\">z</hi> &lt; –0.43) häufigkeit der wörter. </p> </figure> <p xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\">abbildung 6 zeigt, dass solche profil-vektoren hervorragende ergebnisse erzielen, die der vektor-normalisierung praktisch ebenbürtig sind. selbst das besonders anfällige l<hi rend=\"subscript\">4</hi>-deltamaß erzielt eine weitgehend robuste clustering-qualität von über 90%. wir interpretieren diese beobachtung als eine deutliche bestätigung der hypothese h2. </p>\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.2.3	div2	\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.2.3.1	p	h1, die ausreißerhypothese, konnte widerlegt werden, da die vektor-normalisierung die anzahl von extremwerten kaum verringert und dennoch die qualität aller l<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic subscript\">p</hi>-maße deutlich verbessert wird. h2, die schlüsselprofil-hypothese, konnte dagegen bestätigt werden. die ternäre quantisierung der vektoren zeigt deutlich, dass nicht das maß der abweichung bzw. die größe der amplitude wichtig ist, sondern das profil der abweichung über die mfw hinweg. auffällig ist das unterschiedliche verhalten der maße, wenn mehr als 2000 mfw verwendet werden. fast alle varianten zeigen bei sehr vielen features eine verschlechterung, aber sie unterscheiden sich darin, wann dieser verfall einsetzt. wir vermuten, dass das vokabular in diesem bereich weniger spezifisch für den autor, und eher für themen und inhalte ist. die klärung dieser fragen wird zusätzliche experimente erfordern.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.3	div1	\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.3.1	div2	\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.3.1.1	p	burrows’ delta (burrows 2002) hat sich in autorschaftsfragen etabliert; viele studien zeigen, dass delta für germanische sprachen ausgezeichnet funktioniert (hoover 2004b; eder / rybicki 2011; eder 2013a; eder 2013b; für das neuhochdeutsche zuletzt jannidis / lauer 2014; evert et al. 2015). beim mittelhochdeutschen ist jedoch die schreibung nicht normiert: das wort „und“ kann als „unde“, „unt“ oder „vnt“ verschriftet sein. ein teil dieser varianz wird zwar in normalisierten ausgaben ausgeglichen, jedoch nicht vollständig. viehhauser (2015) hat in einer ersten delta-studie zum mittelhochdeutschen diese probleme diskutiert: wolfram von eschenbach benutzt zum wort „kommen“ die präteritalform „kom“, hartmann von aue verwendet „kam“, eine form, die eher in den südwestdeutschen raum gehört. die bedingungen für den einsatz von delta auf der basis der <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">most frequent words</hi> erscheinen auf den ersten blick also als denkbar ungünstig; viehhauser war skeptisch, inwieweit autor, herausgeber, schreibereinflüsse oder dialekt erfasst werden, auch wenn seine ergebnisse zeigen, dass delta texte von gleichen autoren korrekt sortiert.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.3.1.2	p	normalisierte texte sind besser für autorschaftsstudien geeignet, da hier die zufälligkeiten von schreibergraphien reduziert sind; längenzeichen stellen dort meist weitere lexikalische informationen zur verfügung – etwa zur differenzierung von „sin“ („sinn“) versus „sîn“ („sein“; allerdings ohne disambiguierung von „sîn“ als verbum substantivum oder pronomen). in diplomatischen transkriptionen sind dagegen etwa „u-e“ superskripte und andere diakritische zeichen enthalten; die gleiche flexionsform des gleichen wortes kann in verschiedenen graphien erscheinen.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.3.1.3	p	anlass zu vorsichtigem optimismus bietet allerdings eine studie von eder (2013a), die den einfluss von noise (wie z. b. schreibervarianten) analysiert – mit dem ergebnis (u. a.) für das neuhochdeutsche, dass ein zufälliger buchstabentausch von 12% bei 100-400 mfws die ergebnisse kaum beeinträchtigt; bei einer mäßig randomisierten manipulation der mfws-frequenzen verschlechtert sich die quote der korrekten attributionen bei 200-400 mfws ebenfalls kaum. ersetzt man im autortext passagen durch zufällig gewählte passagen anderer autoren, ergibt sich bei der quote lediglich ein „gentle decrease of performance“; im lateinischen bleibt die quote gut, selbst nachdem 40% des originalvokabulars ausgetauscht wurden.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.3.1.4	p	während die 17 texte, die viehhauser analysiert hat, in normalisierten ausgaben vorliegen, habe ich zunächst 37 heterogene texte von sieben autoren mit stylo-r (eder / kestemont et al. 2015) getestet sowie drei texte mit fraglicher autorzuschreibung zu konrad von würzburg. ein teil ist normalisiert (hartmann, wolfram, gottfried, ulrich, wirnt, konrad), andere liegen zum teil in diplomatischen transkriptionen vor: bei rudolf von ems sind ‚gerhard‘, ‚alexander‘ und ‚barlaam‘ normalisiert, nicht normalisiert sind ‚willehalm‘ und ‚weltchronik‘ (hier etwa „ubir“ statt „über“). beim stricker ist lediglich der ‚pfaffe amis‘ normalisiert.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.3.1.5	p	per skript wurden längenzeichen eliminiert, damit nicht texte mit und ohne längenzeichen auseinander sortiert werden. tustep-kodierungen etwa für superskripte habe ich in konventionelle buchstaben transformiert. dennoch bleiben große unterschiede: die genitivform zu „gott“ lautet teils „gotes“, teils „gotis“, so dass eigentlich eine primäre sortierung entlang der unterscheidung normalisiert–nicht-normalisiert zu erwarten wäre. das ergebnis ist jedoch frappierend: auf der basis von 200 mfws (diesen parameter verwenden auch eder 2013b und viehhauser 2015) gelingt stylo-r ohne pronomina und bei culling=50% eine fehlerfreie sortierung nach autorschaft; delta ordnet rudolf zu rudolf – ob normalisiert oder nicht.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.3.1.6	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">abb. 7</hi>: clusteranalyse\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.3.2	div2	\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.3.2.1	p	dieser befund ist anlass für eine serie an automatisierten tests in anlehnung an eder (2013b): bei welchem vektor und ab welcher textlänge liefert delta zuverlässige ergebnisse? wie wirkt sich das einbringen von noise aus?\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.3.2.2	div3	<head xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\">vektorlänge</head> <p xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\">per perlskript wurde ein delta-test implementiert, der in einer großen zahl an iterationen (13.425 delta-berechnungen) verschiedene „ratetexte“ mit bekannter autorschaft gegen ein validierungskorpus mit bekannter autorschaft jeweils daraufhin prüft, ob für jeden text im ratekorpus tatsächlich der niedrigste delta-wert bei einem text des gleichen autors im validierungskorpus herauskommt. gegen ein heterogenes validierungskorpus mit 18 texten wurden 19 normalisierte ratetexte getestet; gegen ein heterogenes validierungskorpus mit 15 texten wurden 13 nicht-normalisierte ratetexte getestet. ermittelt wurde der prozentsatz der richtig erkannten autoren für jeweils eine vektorlänge; die vektorlänge wurde in 100er schritten bis auf 2.500 mfws erhöht. pronomina wurden beseitigt. bei den normalisierten ratetexten ist die erkennungsquote sehr gut bis 200–900 mfws, bei den nicht-normalisierten sehr gut für 100–600 mfws.</p> <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic n=\"1008\" width=\"13.272327777777777cm\" height=\"7.8845833333333335cm\" url=\"0010-8.png\" rend=\"inline\" /> <p rend=\"figure\"><hi rend=\"bold\">abb. 8</hi>: vektorlänge</p> </figure> <p xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\">interessante fehlattributionen – etwa strickers ‚pfaffe amis‘ und konrads ‚herzmäre‘ – machen weitere validierungsläufe nötig: der normalisierte ‚pfaffe amis‘ wurde gegen einen nicht-normalisierten stricker-text getestet; das ‚herzmäre‘ ist kurz (2991 wörter). während burrows (2002) davon ausgeht, dass delta ab einer textlänge von 1.500 wörtern anwendbar ist, zeigt eder (2013b), dass delta im englischen ab 5.000 wörtern sehr gute und unter 3.000 wörtern teils desaströse ergebnisse liefert; nur im lateinischen werden ab 2.500 wörtern gute ergebnisse erreicht. </p>\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.3.2.3	div3	<head xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\">korrelation vektorlänge und textlänge in konventionellen segmentierungen </head> <p xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\">hier wurde die textlänge linear begrenzt, die texte wurden nach 1000, 2000 wörtern usw. abgeschnitten. das korpus ist kleiner als zuvor, da zu kurze texte herausgenommen wurden (normalisierte: 16 texte validierungskorpus, 15 ratekorpus; nicht-normalisierte 14 validierungskorpus, 6-7 ratekorpus; 10.056 delta-berechnungen).</p> <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic n=\"1009\" width=\"11.098794444444444cm\" height=\"6.7027777777777775cm\" url=\"0010-9.png\" rend=\"inline\" /> <p rend=\"figure\"><hi rend=\"bold\">abb. 9</hi>: cutoff normalisierte</p> </figure> <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic n=\"10010\" width=\"11.094861111111111cm\" height=\"7.692863888888889cm\" url=\"0010-10.png\" rend=\"inline\" /> <p rend=\"figure\"><hi rend=\"bold\">abb. 10</hi>: cutoff nicht-normalisierte</p> </figure>\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.3.2.4	div3	<head xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\">korrelation vektorlänge und textlänge bei randomisierter wortauswahl (‚bag-of-words‘; vgl. eder 2013b)</head> <p xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\">gleiches korpus wie zuvor; 167.600 delta-berechnungen. da die bag-of-words randomisiert zusammengestellt wird, schwankt die erkennungsquote etwas, daher wurde jeder test pro textlänge und wortlistenlänge 25x durchgeführt und der mittelwert dieser 25 erfolgsquoten verwendet. </p> <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic n=\"10011\" width=\"12.276666666666667cm\" height=\"8.292080555555556cm\" url=\"0010-11.png\" rend=\"inline\" /> <p rend=\"figure\"><hi rend=\"bold\">abb. 11</hi>: bag-of-words normalisierte</p> </figure> <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic n=\"10012\" width=\"12.276666666666667cm\" height=\"7.946177777777778cm\" url=\"0010-12.png\" rend=\"inline\" /> <p rend=\"figure\"><hi rend=\"bold\">abb. 12</hi>: bag-of-words nicht-normalisierte</p> </figure>\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.3.2.5	div3	<head xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\">auswirkung bei der eliminierung von pronomina</head> <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic n=\"10013\" width=\"11.094861111111111cm\" height=\"7.401152777777778cm\" url=\"0010-13.png\" rend=\"inline\" /> <p rend=\"figure\"><hi rend=\"bold\">abb. 13</hi>: bag-of-words normalisierte, ohne beseitigung der pronomina</p> </figure> <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic n=\"10014\" width=\"11.094861111111111cm\" height=\"6.959402777777778cm\" url=\"0010-14.png\" rend=\"inline\" /> <p rend=\"figure\"><hi rend=\"bold\">abb. 14</hi>: bag-of-words nicht-normalisierte, ohne beseitigung der pronomina</p> </figure>\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.3.2.6	div3	<head xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\">auswirkungen beim hinzufügen von noise </head> <p xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\">aus einer noise-datei mit &gt;18.000 mittelhochdeutschen und altfranzösischen wortformen ohne duplikate werden die ratetexte prozentual aufsteigend randomisiert: teile der bag-of-words werden gegen fremdes sprachmaterial ausgetauscht, um fehler in der Überlieferungskette zu simulieren. die kurve verläuft nicht konstant linear, da für jede bag-of-words-berechnung erneut noise randomisiert hinzugefügt wird (hier 10 iterationen pro einzelwert; 1.179.360 delta-berechnungen).</p> <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic n=\"10015\" width=\"11.41236111111111cm\" height=\"6.5057833333333335cm\" url=\"0010-15.png\" rend=\"inline\" /> <p rend=\"figure\"><hi rend=\"bold\">abb. 15</hi>: noise bei normalisierten</p> </figure> <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic n=\"10016\" width=\"11.41236111111111cm\" height=\"6.5057833333333335cm\" url=\"0010-16.png\" rend=\"inline\" /> <p rend=\"figure\"><hi rend=\"bold\">abb. 16</hi>: noise bei nicht-normalisierten</p> </figure> <p xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\">beim test der vektorlänge (vgl. 3.2.1.) bleiben die erkennungsquoten bei normalisierten ratetexten sehr gut bis 200–900 mfws. bei den nicht-normalisierten texten sind die quoten nur für einen kleineren bereich sehr gut: für 100–600 mfws. bei einer begrenzung der textlänge (cutoff; vgl. 3.2.2.) bleiben die ergebnisse bei normalisierten texten nur ab 4000 wörtern textlänge weitgehend gut bis sehr gut. schlecht sieht es bei den nicht-normalisierten texten aus: sehr gut ist die quote nur bei 800 mfws und 5000 wörtern, ansonsten weithin desaströs. bag-of-words (vgl. 3.2.3.) bieten dagegen stabilere ergebnisse: bei den normalisierten texten sind bei einer textlänge von 5000 die quoten sehr gut bei 400-800 mfws. bei den nicht-normalisierten texten ist die quote wiederum nur bei textlänge 5000 und 800 mfws sehr gut. bei kürzeren texten und anderen frequenzen verschlechtern sich die quoten massiv, allerdings bleiben sie noch deutlich besser als beim cutoff-test. bei normalisierten texten werden durch das eliminieren von pronomina geringfügig bessere quoten erreicht (vgl. 3.2.4.), bei nicht-normalisierten texten etwas schlechtere quoten. </p> <p xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\">stabil bleiben die quoten bei normalisierten texten nach dem einbringen von noise (vgl. 3.2.5.): solange nicht mehr als 17% des vokabulars ausgetauscht wurden, werden die erkennungsquoten nur etwas schlechter. 600-800 mfws liefern sehr gute erkennungsquoten bis 20%. auch die quoten bei nicht-normalisierten texte sind einigermaßen stabil, solange nicht mehr als 20% noise eingebracht werden: der bereich von 600-800 mfws liefert bis 9% noise noch sehr gute und bis 22% noch gute ergebnisse.</p> <p xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\">die stabilität der erkennungsquoten gibt grund zum optimismus für eine anwendbarkeit bei normalisierten mittelhochdeutschen texten. am besten geeignet ist der vektorbereich von 400-800 mfws bei langen texten mittels bag-of-words. auch wenn die ergebnisse für nicht-normalisierte texte etwas zurückfallen, hat mich angesichts der wilden mittelhochdeutschen graphien doch überrascht, dass die delta-performanz derart robust bleibt. während jedoch etwa eder validierungsstudien mit über 60 texten durchführen konnte, ist es um die digitale verfügbarkeit von längeren mittelhochdeutschen texten, von denen mindestens zwei texte vom gleichen autor verfasst wurden, derzeit noch deutlich schlechter bestellt. die aussagekraft der vorliegenden studien wird daher durch die korpusgröße v. a. bei den nicht-normalisierten texten limitiert.</p>\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.3.3	div2	\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.3.3.1	p	bei einem weiteren versuch geht es darum, die einflüsse von schreibergraphie und normalisierungsart zu reduzieren, indem nicht der wortschatz, sondern abstraktere daten verwendet werden: nach hirst und feiguina (2007) erzielen tests auf der basis von part-of-speech–bigrammen gute ergebnisse; für das mittelhochdeutsche ist jedoch noch kein part-of-speech-tagger in sicht.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.3.3.2	p	2014 habe ich das metrik-modul aus meiner dissertation grundlegend überarbeitet, die fehlerquote reduziert (nun unter 2%) und es ins internet zur freien benutzung eingestellt (dimpel 2015). dieses modul gibt kadenzen aus (etwa „weiblich klingend“). die metrische struktur wird mit „0“ (unbetonte silben) und „1“ (betonte silben) ausgegeben; der dritte ‚parzival‘-vers hat das muster „01010011“. anstatt mit mfws habe ich metrikmuster und kadenzinformationen verwendet und so die metrikdaten als „worte“ testen lassen. da ein weniger variationsreiches ausgangsmaterial verwendet wird, habe ich wie hirst und feiguina (2007) mit bigrammen gearbeitet.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.3.3.3	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">abb. 17</hi>: clusteranalyse auf basis von metrik-bigrammen\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.3.3.4	p	auch ein metrik-delta-plot mit stylo-r clustert autoren hier fehlerlos. validierungstests sind bislang nur mit einem kleineren korpus möglich, da das metrikmodul längenzeichen benötigt und nur für texte mit vierhebigen reimpaarversen konstruiert ist. bei 13 ratedateien und 11 validierungsdateien ergibt sich bei 250–300 „mfws“ eine erkennungsquote von 92,3%. ein erfreuliches ergebnis: (1) bei tests auf grundlage von metrik-daten ist eine etwas geringere abhängigkeit von schreibergraphie und von normalisierungsgewohnheiten gegeben. zwar hat es mitunter metrische eingriffe der herausgeber gegeben, aber längst nicht immer. wenn ein herausgeber aus metrischen gründen lieber das wort „unde“ statt „unt“ verwendet, dann geht in den metrik-delta ein ähnlicher fehler wie in den konventionellen delta-test ein. immerhin immunisieren metrik-daten gegen graphie-varianten wie „und“ oder „unt“. (2) zudem kann autorschaft offenbar nicht nur mit dem vergleichsweise einfachen parameter mfws dargestellt werden: nicht nur eine pure wortstatistik führt zum ziel, vielmehr erweist sich auch die kompetenz zum philologischen programmieren und zur filigranen textanalyse als fruchtbar. (3) bei der metrischen struktur handelt es sich um ein stilmerkmal, das autoren oft intentional kunstvoll gestalten. während es als communis opinio gilt, dass vor allem die unbewussten textmerkmale wie mfws autorspezifisch sind, gelingt es nun auch über ein wohl oft bewusst gestaltetes stilmerkmal, autorschaft zu unterscheiden. man muss also den dichtern nicht nur einen unbewussten stilistischen fingerabdruck zutrauen, vielmehr lässt sich autorschaft zumindest hier über ein merkmal erfassen, das dem bewussten künstlerischen zugriff unterliegen kann.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.4	div1	\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.4.1	div2	\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.4.1.1	p	stilometrie ist der versuch, sprachliche besonderheiten durch statistische methoden herauszustellen und zu vergleichen, um damit unter anderem rückschlüsse auf die urheberschaft eines textes ziehen zu können. als probates mittel bei der autorschaftsattribuierung hat sich die analyse der verwendung der häufigsten wörter bewährt. insbesondere varianten des von burrows (2002) vorgeschlagenen deltamaßes haben sich als sehr erfolgreich erwiesen (hoover 2004a; eder / rybicki 2011). faktoren der zusammensetzung des textkorpus, die sich negativ auf die qualität der ergebnisse auswirken können, sind unter anderem zu kurze texte (eder 2015), unterschiedliche genres der texte (schöch 2013) und eine Überlagerung von autor- und Übersetzerstilen (rybicki 2012). gerade inhaltliche unterschiede zwischen texten stellen ein hindernis bei der erkennung der autoren dar, das nur mit erheblichem technischen aufwand überwunden werden kann (stamatatos et al. 2000; kestemont et al. 2012).\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.4.1.2	p	in unserem beitrag verwenden wir deltamaße zur identifikation von Übersetzern. textgrundlage ist eine sammlung von im 12. jahrhundert entstandenen arabisch-lateinischen Übersetzungen wissenschaftlicher texte aus verschiedenen disziplinen. wir zeigen eine möglichkeit auf, wie die aus den oben genannten faktoren resultierenden limitierungen durch den einsatz maschineller lernverfahren kompensiert werden können. gleichzeitig eröffnet sich dadurch eine möglichkeit, unter den häufigsten wörtern solche zu identifizieren, die eher informationen zum Übersetzer oder eher zur disziplin tragen.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.4.2	div2	\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.4.2.1	p	die hier verwendete textsammlung wurde mit dem philologischen ziel angelegt, die Übersetzer zu identifizieren, die im 12. jahrhundert eine vielzahl von texten aus dem arabischen ins lateinische übertragen und damit in den verschiedensten disziplinen die weitere entwicklung der europäischen wissenschaften nachhaltig beeinflusst haben (hasse / büttner in vorbereitung)<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" type=\"note\" target=\"n01\" n=\"1\">1 </ref>. es handelt sich dabei um texte unterschiedlicher autoren aus den bereichen philosophie, mathematik, astronomie, astrologie, medizin, geologie und meteorologie, aber auch um religiöse, magische und alchemistische traktate, wobei einzelne texte nicht eindeutig einer disziplin zugeordnet werden können. elf der Übersetzer sind namentlich bekannt, fast die hälfte der texte ist jedoch nur anonym überliefert.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.4.2.2	p	für die experimente wird ein testkorpus so zusammengestellt, dass von jedem Übersetzer und aus jeder disziplin mindestens drei texte zur verfügung stehen. dieses besteht aus insgesamt 37 texten von 5 Übersetzern, wobei die texte aus 4 disziplinen stammen (siehe abb. 18). das daraus resultierende textkorpus ist nicht balanciert: die anzahl der texte pro Übersetzer ist ungleich verteilt, die länge der texte liegt zwischen 500 und fast 200000 wörtern; insgesamt sind die texte auch deutlich kürzer als diejenigen der oft verwendeten romankorpora (vgl. etwa jannidis et al. 2015).\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.4.2.3	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">abb. 18</hi>: verteilung der textlängen, Übersetzer und disziplinen im verwendeten teilkorpus\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.4.2.4	p	weitere, die analyse erschwerende faktoren sind doppelübersetzungen desselben originaltextes durch zwei Übersetzer und die – historisch nicht völlig klar belegte – zusammenarbeit einiger Übersetzer. auf der anderen seite sind die unterschiedlichen disziplinen prinzipiell klarer und eindeutiger unterscheidbar als literarische subgenres in romankorpora.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.4.3	div2	\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.4.3.1	div3	<head xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\">delta-maße</head> <p xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\">ausgehend von burrows ursprünglichem deltamaß (burrows 2002) wurde eine ganze reihe von deltamaßen für die autorschaftszuschreibung vorgeschlagen (bspw. hoover 2004b, argamon 2008, smith / aldridge 2011, eder et al. 2013). alle maße operieren auf einer term-dokument-matrix der <hi rend=\"italic\">n</hi> häufigsten terme im korpus, die die relativen häufigkeiten der terme in den einzelnen dokumenten enthält. in einem ersten schritt werden die relativen häufigkeiten der terme standardisiert (üblicherweise durch eine <hi rend=\"italic\">z</hi>-transformation) um die größenordnungsunterschiede, die sich durch die zipfsche verteilung der worthäufigkeiten ergeben, zu beseitigen. im optionalen zweiten schritt können die dokumentvektoren normalisiert, d. h. auf länge 1 gebracht werden. im dritten schritt wird die Ähnlichkeit zwischen zwei dokumentvektoren durch ein Ähnlichkeits- oder abstandsmaß bestimmt (bei burrows delta wird bspw. die manhattan-distanz verwendet, bei kosinus-delta der kosinus des winkels zwischen den beiden dokumentvektoren). auf basis der so erhaltenen Ähnlichkeitswerte können die dokumente dann geclustert werden, wobei idealerweise texte desselben autors im selben cluster landen. </p> <p xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\">für die folgenden experimente verwenden wir kosinus-delta, das sich unter anderem bei jannidi, pielström, schöch und vitt (2015) sowie evert, proisel und jannidis et al. (2015) als das robusteste mitglied der delta-familie erwiesen hat.</p>\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.4.3.2	div3	<head xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\">rekursive merkmalseliminierung</head> <p xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\">rekursive merkmalseliminierung (recursive feature elimination, rfe) ist eine von guyon, weston, barnhill und vapnik (2002) vorgeschlagene methode zur selektion einer möglichst kleinen teilmenge von merkmalen, mit der trotzdem möglichst optimale ergebnisse mit einem überwachten maschinellen lernverfahren erzielt werden können. evert, proisel und jannidis et al. (2015) experimentieren zur autorschaftszuschreibung mit durch rfe ermittelten termen als alternative zu den üblichen <hi rend=\"italic\">n</hi> häufigsten termen. </p> <p xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\">da rfe auf einem überwachten lernverfahren (üblicherweise einem <hi rend=\"italic\">support vector classifier</hi>) basiert, müssen zumindest für eine teilmenge der dokumente die wahren autoren bzw. Übersetzer bekannt sein. das rekursive verfahren trainiert zunächst den klassifikator auf allen merkmalen (termen), wobei den einzelnen merkmalen gewichte zugeordnet werden. anschließend werden die <hi rend=\"italic\">k</hi> merkmale mit den niedrigsten absoluten gewichten entfernt ( <hi rend=\"italic\">pruning</hi>). die schritte training und <hi rend=\"italic\">pruning</hi> werden nun auf den verbleibenden merkmalen so lange wiederholt, bis die gewünschte anzahl von merkmalen übrigbleibt. alternativ kann durch kreuzvalidierung die optimale merkmalsmenge bestimmt werden. </p> <p xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\">in den folgenden experimenten kombinieren wir beide varianten und verkleinern die merkmalsmenge (also die menge der verwendeten wörter) zunächst schrittweise auf die 500 besten merkmale, um anschließend die optimale merkmalsmenge zu bestimmen.</p>\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.4.4	div2	\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.4.4.1	p	zunächst führen wir mit dem testkorpus einige versuche zur anpassung der stilometrischen methoden durch. als maß der qualität des clusterings dient dabei der <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">adjusted rand index (ari)</hi>, der zwischen -1 und 1 liegen kann. ein vollständig korrektes clustering erhält einen ari von 1, eine zufällige gruppierung der elemente einen ari um 0, und negative werte weisen auf ein clustering hin, das schlechter als zufällig ist. wie in abbildung 19 dargestellt, wird bei verwendung von kosinus-delta der höchste ari für das clustering der Übersetzer bereits bei etwa 300–400 der häufigsten wörter erreicht, bei über 1000 wörtern fällt das qualitätsmaß stark ab. ein clustering nach disziplinen hingegen erreicht bei ca. 500–700 wörtern die besten ergebnisse. es fällt auf, dass zum einen die besten ergebnisse mit viel kleineren wortmengen erreicht werden als bei studien zur autorschaftszuschreibung, und dass zum anderen die ergebnisse deutlich schlechter sind.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.4.4.2	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">abb. 19</hi>: clusteringqualität in abhängigkeit von der anzahl der häufigsten wörter\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.4.4.3	p	da das hauptziel eine korrekte zuordnung der Übersetzer ist, soll die menge der 500 häufigsten wörter (im folgenden <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">mfw500</hi>), mit der ein ari<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"subscript\">Ü</hi> von 0,437 erreicht wird, als vergleichsmaßstab für die weiteren versuche dienen. für ein clustering nach disziplinen wird mit diesen wörtern ein ari<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"subscript\">d</hi> von 0.696 erreicht.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.4.4.4	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">abb. 20</hi>: dendrogramm für das clustering mit mfw500, einfärbung nach Übersetzern\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.4.4.5	p	durch rfe wählen wir aus der gesamtmenge weniger als 500 wörter aus. mit 483 wörtern ist eine perfekte klassifikation nach Übersetzern möglich. wenig überraschend erzielen wir mit diesen wörtern auch ein perfektes clustering der texte nach Übersetzern (ari<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"subscript\">Ü</hi> = 1,0). auch für die disziplinen lässt sich eine menge von 475 wörtern finden, bei der die texte sich perfekt aufteilen lassen (ari<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"subscript\">d</hi> = 1,0). da die durch rfe bestimmten wörter teilweise sehr spezifisch sind und dadurch zu befürchten ist, dass merkmale selektiert werden, die jeweils nur zwei texte aneinander binden oder voneinander trennen, wählen wir aus den für die Übersetzer rfe-selektierten merkmalen diejenigen aus, die auch in mfw500 enthalten sind. mit diesen 68 wörtern ist immer noch eine sehr gute, wenn auch nicht perfekte unterscheidung der Übersetzer möglich (ari<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"subscript\">Ü</hi> = 0,910). disziplinen lassen sich mit diesen merkmalen nur sehr schlecht unterscheiden (ari<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"subscript\">d</hi> = 0,162).\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.4.4.6	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">abb. 21</hi>: dendrogramm für das clustering mit der schnittmenge aus rfe und mfw500, einfärbung nach Übersetzern\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.4.4.7	p	die analyse der <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">z</hi>-werte dieser wörter zeigt, dass diese überwiegend bei nur einem einzigen Übersetzer besonders häufig sind. sie lassen sich deshalb zu dem Übersetzer gruppieren, in dessen texten der mittelwert dieser z-werte am höchsten ist, wodurch sich für jeden Übersetzer eine liste von spezifischen bevorzugten wörtern ergibt.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.4.4.8	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">abb. 22</hi>: heatmap der <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">z</hi>-werte aus der schnittmenge von rfe und mfw500\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.4.4.9	p	die 432 wörter aus mfw500, die in der menge der rfe-selektierten wörter nicht enthalten sind, unterscheiden, wie erwartet, deutlich schlechter zwischen Übersetzern (ari<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"subscript\">Ü</hi> = 0,222), dafür aber sehr gut zwischen disziplinen (ari<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"subscript\">d</hi> = 0,727) – überraschenderweise sogar deutlich besser als alle 500 wörter aus mfw500.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.4.4.10	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">abb. 23</hi>: dendrogramm für das clustering mit der differenzmenge aus mfw500 und rfe, einfärbung nach disziplinen\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.4.4.11	p	bei den disziplinen erzielt die schnittmenge der dafür mit rfe ausgewählten wörter mit mfw500 sogar perfekte ergebnisse (anzahl der merkmale: 109, ari=1,0). die differenzmenge zeigt hier allerdings nicht den oben beschriebenen effekt. zwar ist die clusteringqualität nach disziplinen deutlich schlechter als der mit mfw500 erzielte wert (ari<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"subscript\">d</hi> = 0,384), die nach Übersetzern aber ebenfalls (ari<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"subscript\">Ü</hi> = 0,198).\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.4.4.12	p	um die robustheit der ergebnisse zu prüfen und insbesondere gegen ein overfitting durch das rfe-verfahren abzusichern, kann das bisher beschriebene mit einem in ein trainingsset und ein testset aufgeteilten korpus wiederholt werden, wobei die rfe-selektierten wörter aus dem trainingsset bestimmt und im testset getestet werden. dabei lassen sich die mit dem gesamtkorpus beschriebenen effekte reproduzieren, wenn auch – aufgrund der dann sehr kleinen textanzahl – in schwächerer ausprägung.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.4.5	div2	\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.4.5.1	p	durch die experimente wurde gezeigt, dass sich die menge der <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">n</hi> häufigsten wörter, die üblicherweise zur autorschaftszuschreibung verwendet wird, so in zwei teilmengen partitionieren lässt, dass die eine die identifikation der Übersetzer der texte besser ermöglicht als die gesamtmenge, während die wörter aus der anderen teilmenge zur identifizierung von disziplinen verwendet werden können. die rekursive merkmalseliminierung erwies sich dabei als wirksames mittel zur differenzierung zwischen den zur bestimmung des verfassers relevanten und den durch die unterschiedlichen inhalte der texte bedingten merkmalen. darüber hinaus bietet eine solche kondensierung der wortliste die chance, von einer aus philologischer sicht undurchschaubaren statistischen maschinerie zu tatsächlich durch den leser der texte intuitiv nachvollziehbaren kriterien zu gelangen.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:1.4.5.2	p	weitere experimente in diesem kontext werden dem versuch dienen, die unterscheidenden wörter besser zu charakterisieren, sodass idealerweise auch ohne maschinelles lernen eine auswahl der merkmale möglich wird. zudem steht eine anwendung der methode auf andere textkorpora aus.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:2	back	\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:2.1	Notes	<note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"n01\" n=\"1\">siehe hierzu auch die projekthomepage des digital humanities-zentrums kallimachos der universität würzburg <ref target=\"http://kallimachos.de/kallimachos/index.php/identifikation_von_%c3%9cbersetzern\">http://kallimachos.de/kallimachos/index.php/identifikation_von_Übersetzern</ref>.</note>\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:2.2	bibliogr	\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:2.2.1	listBibl	\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:2.2.1.1	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">argamon, shlomo</hi> (2008): \"interpreting burrows’s delta: geometric and probabilistic foundations\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">literary and linguistic computing</hi> 23, 2: 131–47. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://dx.doi.org/10.1093/llc/fqn003\">10.1093/llc/fqn003</ref>.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:2.2.1.2	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">baeza-yates, ricardo / ribeiro-neto, berthier</hi> (1999): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">modern information retrieval</hi>. harlow: addison-wesley.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:2.2.1.3	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">burrows, john</hi> (2002): \"‘delta’: a measure of stylistic difference and a guide to likely authorship\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">literary and linguistic computing</hi> 17, 3: 267–87. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://dx.doi.org/10.1093/llc/17.3.267\">10.1093/llc/17.3.267</ref>.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:2.2.1.4	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">dimpel, friedrich michael</hi> (2015): \"automatische mittelhochdeutsche metrik 2.0\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">philologie im netz</hi> 73: 1–26 <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://web.fu-berlin.de/phin/phin73/p73i.htm\">http://web.fu-berlin.de/phin/phin73/p73i.htm</ref> [letzter zugriff 26. januar 2016].\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:2.2.1.5	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">eder, maciej</hi> (2013a): \"mind your corpus: systematic errors in authorship attribution\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">literary and linguistic computing</hi> 28: 603-614. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://dx.doi.org/10.1093/llc/fqt039\">10.1093/llc/fqt039</ref>.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:2.2.1.6	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">eder, maciej</hi> (2013b): \"does size matter? authorship attribution, small samples, big problem\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">literary and linguistic computing advanced access</hi> 29: 1-16. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://dx.doi.org/10.1093/llc/fqt066\">10.1093/llc/fqt066</ref>.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:2.2.1.7	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">eder, maciej</hi> (2015): \"does size matter? authorship attribution, small samples, big problem\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">digital scholarship humanities</hi> 30, 2: 167–182. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://dx.doi.org/10.1093/llc/fqt066\">10.1093/llc/fqt066</ref>.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:2.2.1.8	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">eder, maciej / kestemont, mike / rybicki, jan</hi> (2013): \"stylometry with r: a suite of tools\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">digital humanities 2013: conference abstracts</hi>. lincoln: university of nebraska 487–489 <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://dh2013.unl.edu/abstracts/ab-136.html\"> http://dh2013.unl.edu/abstracts/ab-136.html</ref> [letzter zugriff 26. januar 2016].\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:2.2.1.9	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">eder, maciej / kestemont, mike / rybicki, jan</hi>(2015): \"stylo r package\" <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://sites.google.com/site/computational-stylistics/stylo\">https://sites.google.com/site/computational-stylistics/stylo</ref> [letzter zugriff 20. märz 2015].\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:2.2.1.10	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">eder, maciej / rybicki, jan</hi> (2011): \"deeper delta across genres and languages: do we really need the most frequent words?\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">literary and linguistic computing</hi> 26, 3: 315–321. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://dx.doi.org/10.1093/llc/fqr031\">10.1093/llc/fqr031 </ref>.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:2.2.1.11	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">evert, stefan / proisl, thomas / jannidis, fotis / pielström, steffen / schöch, christof / vitt, thorsten</hi> (2015): \"towards a better understanding of burrows’s delta in literary authorship attribution\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">proceedings of the fourth workshop on computational linguistics for literature</hi>, denver 79–88. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://dx.doi.org/10.5281/zenodo.18177\">10.5281/zenodo.18177</ref>. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.aclweb.org/anthology/w/w15/w15-0709.pdf\"> http://www.aclweb.org/anthology/w/w15/w15-0709.pdf </ref> [letzter zugriff 20. august 2015].\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:2.2.1.12	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">guyon, isabelle / weston, jason / barnhill, stephen / vapnik, vladimir</hi> (2002): \"gene selection for cancer classification using support vector machines\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">machine learning</hi> 46, 1: 389–422. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://dx.doi.org/10.1023/a:1012487302797\"> 10.1023/a:1012487302797 </ref>.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:2.2.1.13	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">hasse, dag nikolaus / büttner, andreas</hi> (in vorbereitung): \"notes on the identity of the latin translator of avicenna’s physics and on further anonymous translations in twelfth-century spain.\" vorabversion: <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://go.uniwue.de/hassevigoni\"> https://go.uniwue.de/hassevigoni</ref> [letzter zugriff 17. februar 2016].\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:2.2.1.14	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">hirst, graeme / feiguina, ol’ga</hi> (2007): \"bigrams of syntactic labels for authorship discrimination of short texts\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">literary and linguistic computing advance access</hi> 22: 1–13. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://dx.doi.org/10.1093/llc/fqm023\">10.1093/llc/fqm023</ref>.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:2.2.1.15	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">hoover, david l</hi>. (2004a): \"testing burrows’s delta\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">literary and linguistic computing</hi> 19, 4: 453–475. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://dx.doi.org/10.1093/llc/19.4.453\"> 10.1093/llc/19.4.453 </ref>.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:2.2.1.16	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">hoover, david l</hi>. (2004b): \"delta prime?\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">literary and linguistic computing</hi> 19, 4: 477–495. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://dx.doi.org/10.1093/llc/19.4.477\"> 10.1093/llc/19.4.477 </ref>.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:2.2.1.17	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">jannidis, fotis / lauer, gerhard </hi>(2014): \"burrows’s delta and its use in german literary history\", in: erlin, matt / tatlock, lynne (eds.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">distant readings.</hi> topologies of german culture in the long nineteenth century. rochester / new york: camden house 29–54.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:2.2.1.18	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">jannidis, fotis / pielström, steffen / schöch, christof / vitt, thorsten</hi> (2015): \"improving burrows’ delta - an empirical evaluation of text distance measures\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">digital humanities conference 2015</hi>, sydney <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://dh2015.org/abstracts/xml/jannidis_fotis_improving_burrows__delta___an_empi/jannidis_fotis_improving_burrows__delta___an_empirical_.html\"> http://dh2015.org/abstracts/xml/jannidis_fotis_improving_burrows__delta___ an_empi/jannidis_fotis_improving_burrows__delta ___an_empirical_.html</ref> [letzter zugriff 26. januar 2016].\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:2.2.1.19	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">juola, patrick</hi> (2006): \"authorship attribution\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">foundations and trends in information retrieval</hi> 1, 3: 233–334.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:2.2.1.20	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">kestemont, mike / luyckx, kim / daelemans, walter / crombez, thomas</hi> (2012): \"cross-genre authorship verification using unmasking\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">english studies</hi> 93, 3: 340–356. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://dx.doi.org/10.1080/0013838x.2012.668793\"> 10.1080/0013838x.2012.668793 </ref>.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:2.2.1.21	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">mosteller, frederick / wallace, david l.</hi> (1963): \"inference in an authorship problem\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">journal of the american statistical association</hi> 58, 302: 275–309. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://dx.doi.org/10.2307/2283270\">10.2307/2283270</ref>.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:2.2.1.22	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">rybicki, jan</hi> (2012): \"the great mystery of the (almost) invisible translator: stylometry in translation\", in: oakley, michael p. / ji, meng (eds.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">quantitative methods in corpus-based translation studies</hi>. amsterdam: john benjamins 231–248 <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://sites.google.com/site/computationalstylistics/preprints/rybicki%20great%20mystery.pdf\"> https://sites.google.com/site/computationalstylistics/preprints/rybicki%20great%20mystery.pdf</ref> [letzter zugriff 26. januar 2016].\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:2.2.1.23	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">schöch, christof</hi> (2013): \"fine-tuning our stylometric tools: investigating authorship and genre in french classical drama\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">digital humanities 2013: conference abstracts</hi>. lincoln: university of nebraska 383–386 <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://dh2013.unl.edu/abstracts/ab-270.html\"> http://dh2013.unl.edu/abstracts/ab-270.html</ref> [letzter zugriff 26. januar 2016].\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:2.2.1.24	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">smith, peter w. h. / aldridge, w.</hi> (2011): \"improving authorship attribution: optimizing burrows’ delta method*\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">journal of quantitative linguistics</hi> 18, 1: 63–88. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://dx.doi.org/10.1080/09296174.2011.533591\"> 10.1080/09296174.2011.533591 </ref>.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:2.2.1.25	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">stamatatos, efstathios</hi> (2009): \"a survey of modern authorship attribution methods\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">journal of the association for information science and technology</hi> 60, 3: 538–56. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://dx.doi.org/10.1002/asi.v60:3\">10.1002/asi.v60:3</ref>.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:2.2.1.26	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">stamatatos, efstathios / fakotakis, nikos / kokkinakis, george</hi> (2000): \"automatic text categorization in terms of genre and author\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">computational linguistics</hi> 26, 4: 471–497. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://dx.doi.org/10.1162/089120100750105920\"> 10.1162/089120100750105920 </ref>.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:2.2.1.27	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">textgrid konsortium</hi> (2006–2015): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">textgrid</hi>. virtuelle forschungsumgebung für die geisteswissenschaften. göttingen: <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://textgrid.de\">https://textgrid.de</ref>.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.002:2.2.1.28	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">viehhauser, gabriel</hi> (2015): \"historische stilometrie? methodische vorschläge für eine annäherung textanalytischer zugänge an die mediävistische textualitätsdebatte\", in: baum, constanze / stäcker, thomas (eds.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">grenzen und möglichkeiten der digital humanities </hi>(sonderband der zeitschrift für digitale geisteswissenschaften 1).'),('urn:cts:dhd:2016.sektionen.003:','urn:cts:dhd:2016.sektionen.003:	edition	\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1	body	\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.1	div1	\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.1.1	p	Die “Digitalisierung” von Objekten hat viele Gesichter. Sie kann in einer formalisierten Beschreibung bestehen, in Abbildungen, in einer Kombination aus beidem oder in der geometrischen Nachbildung, sei diese maschinell generiert (gescannt) oder gezeichnet und konstruiert. Um mit den entstehenden digitalen Daten nachhaltig arbeiten zu können, bedarf es der Strukturierung und der Vereinheitlichung. Anders etwa als die Gegenstände des Bibliothekswesens, die Bücher, haben Artefakte der Archäologie, Kunstgeschichte und anderer Disziplinen keine standardisierten formalen Eigenschaften, die direkt erfasst werden könnten. Die Merkmale der Beschreibung müssen von außen definiert werden. Langjährige Diskussionen um zugleich spezifische und universell anwendbare Metadatenschemata wie etwa CDWA oder MIDAS zeugen von den besonderen Mühen, diese Beschreibung zu formalisieren. Ein anderer Weg, sich dem Objekt zu nähern besteht darin, es abzubilden, zu vermessen und nachzuformen. Es tritt uns dann in verschiedenen bildlichen oder graphischen Formaten bis hin zur 3D-Visualisierung entgegen. Sieht man einmal davon ab, dass die ab- und nachbildenden Formate im Fall komplexerer Artefakte oft so heterogen ausfallen, dass sie nur schwer prozessierbar sind, dokumentieren sie vor allem nicht ohne Weiteres die Bedeutung und den Sinngehalt der Gegenstände, so dass zusätzliche beschreibende Informationen notwendig bleiben.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.1.2	p	Hinzu kommt der Umstand, dass viele der vermeintlichen Eigenschaften der Objekte eigentlich als historische Ereignisse anzusehen sind, die den Kontext der Objekte bilden. Dies trifft etwa für die Fragen zu, wer einen Gegenstand in Auftrag gegeben, geschaffen, benutzt oder erworben hat.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.1.3	p	Um diese komplexen Zusammenhänge angemessen darzustellen, zu vermitteln, nachnutzbar zu speichern, ist es praktisch unerlässlich, ein stringentes Datenmodell einzusetzen. Als Modell, das auch Ereignisse in den Blick nimmt, war das CIDOC Conceptual Reference Model (CRM) ein weitgehender Neuansatz auf der Bühne der Metadatenschemata und seit es 2006 zum ISO-Standard gekürt wurde, ist es in aller Munde. Es gilt als Referenzmodell für die Dokumentation und den Austausch von Daten im Bereich „cultural heritage“. Doch wie sieht die Anwendung aus? Ist es praktikabel? Was repräsentiert eigentlich die Ontologie – eine Abstraktion der historischen Wirklichkeit? Eine gedankliche Struktur, die das kulturhistorische Wissen innerlich zusammenhält? Oder lediglich ein Datenformat zum Austausch zwischen verschiedenen Projekten und Beständen? Wozu sollen wir überhaupt “modellieren” - reicht nicht einfaches “information retrival” oder “resource discovery“?\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.1.4	p	Die Sektion will anhand von drei verschiedenen Seiten aus Licht auf diese Fragen werfen.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.1.5	p	Zunächst werden die ursprünglichen Planungen, der aktuelle Status quo und die zukünftigen Perspektiven der Praxis im Kulturerbe und Museumsbereich, für dessen Bedürfnisse das Conceptual Reference Model zuerst entwickelt wurde, durch einen ausgewiesenen Kenner des Gebietes, Georg Hohmann (Deutsches Museum, München), dargestellt.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.1.6	p	Aus der spezifischen Perspektive der Forschung beleuchtet Martin Raspe (Bibliotheca Hertziana, Max-Planck-Institut für Kunstgeschichte) die Rolle von Datenmodell und Ontologie nicht nur für die Beschreibung der Artefakte, sondern auch für Referenzierbarkeit im ständig fortschreitenden Wissenschaftsdiskurs.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.1.7	p	Einen dritten Perspektivpunkt bieten digitale Architekturmodelle. Piotr Kuroczynski (Herder-Institut Marburg und Mitbegründer der DHd-Arbeitsgruppe Digitale Rekonstruktion) wird die aktuellen Bestrebungen darstellen, die geometrischen Daten durch zusätzliche, semantisch organisierte Angaben zu kontextualisieren. Damit nähern sich die Konzepte des Strukturmodells (Datenmodell, Ontologie) und des repräsentierenden Modells (vereinfachtes Abbild, 3D-Modell) einander an und eröffnen weitere Fragen zur Datenmodellierung im Allgemeinen.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.2	div1	\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.2.1	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Georg Hohmann, Deutsches Museum München</hi>\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.2.2	p	In den letzten Jahren haben sich Museen und museumsnahe Projekte zunehmend dem Thema Linked Open Data (LOD) zugewandt. Die prominentesten Vertreter sind in dieser Richtung sind derzeit das Rijksmuseum Amsterdam und das British Museum London, die beide nahezu ihren gesamten Datenbestand als LOD unter einer freien Lizenz zur Verfügung stellen. Beide Museen sind daher auch als einzige Vertreter in der aktuellen Linked Data Cloud vertreten (s. unter <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://lod-cloud.net/\">http://lod-cloud.net/</ref>). Zur Modellierung der Datenbestände werden dabei unterschiedliche Ansätze verfolgt.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.2.3	p	Das Rijksmuseum veröffentlicht Daten zu fast 550.000 Sammlungsobjekten und bedient sich des <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://pro.europeana.eu/edm-documentation\">Europeana Data Model</ref> (EDM), welches von der Europeana entwickelt wurde und dort als universelles Modell für die Datenaggregation eingesetzt wird (Dijkshoorn et al. 2014). Das EDM ist ein sehr leichtgewichtiges Modell, das darauf optimiert ist, sehr heterogene Datenbestände möglichst einfach zu integrieren.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.2.4	p	Während hier die Abstraktion und die Einfachheit im Vordergrund stehen, ist in einem anderen Ansatz die Semantik der Daten von größerer Bedeutung. In Anlehnung an der ursprünglichen Idee von Tim Berners-Lee wird hier Linked Data als niederschwelliger Einstieg in das Semantic Web interpretiert. Grundlegend ist hier die Verwendung einer Ontologie zur Datenmodellierung, die im Gegensatz zu einfachen Modellen wie dem EDM die Entitäten der jeweiligen Domäne, also ihrer Diskursumgebung, sowie die Beziehungen zwischen diesen Entitäten eindeutig und explizit definiert.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.2.5	p	Eine erste umfassende und nicht als Versuchsfeld konzipierte Anwendung einer solchen Ontologie im Bereich des Kulturerbes fand im archäologisch fokussierten <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.clarosnet.org/\">CLAROS-Verbund</ref> statt. Die gesamten Daten stehen heute im Format des <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.cidoc-crm.org/\">CIDOC Conceptual Reference Model</ref> (CRM) zur Verfügung. Das CRM ist eine formale Ontologie für das kulturelle Erbe, die von einer Arbeitsgruppe des Komitees für Dokumentation im Internationalen Museumsrat ICOM entwickelt wird. In Hinsicht auf ihren Umfang und ihrem Detailgrad ist diese Ontologie singulär im Bereich der historischen Wissenschaften. Die Nutzung des CRM wird seitdem vor allem von der Andrew W. Mellon Foundation durch Förderung des Projekts <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.researchspace.org/\">ResearchSpace</ref> vorangetrieben, dass sich zum Ziel gesetzt hat, das CRM als lingua franca für das kulturelle Erbe zu etablieren. Als bislang bedeutendstes Ergebnis dieser Bestrebung ist zu bewerten, dass das British Museum seine Bestände über eine CRM-kompatible Schnittstelle zur Verfügung stellt. Der frei verfügbare Datenbestand des British Museum enthält Daten von über 2 Millionen Objekten und ist damit einer der größten CRM-basierten Datenbestände weltweit.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.2.6	p	Im Gegensatz zu Modellen, die wie das EDM durch ihre Einfachheit und ihren Abstraktionsgrad einfache Datenintegration gewährleisten sollen, verspricht das CRM eine semantische Vernetzung gleichzeitiger Integration der Daten. Doch während ersteres bereits erfolgreich eingesetzt wird, fristet letzteres bislang ein Nischendasein.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.2.7	p	Es muss also die Frage nach den Gründen gestellt werden. Exemplarisch wird hier die LOD-Datenrepräsentation des British Museum auf Basis des CRM unter Verwendung der <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.w3.org/TR/owl2-overview/\">Web Ontology Language</ref> (OWL) herangezogen. Hier wurden viele Design-Entscheidungen getroffen, die Fehlstellungen der zugrundenliegende Ontologie offenbaren: Wie sind die im CRM definierten Eigenschaften von Eigenschaften, die in OWL untersagt sind, umzusetzen? Welche Auswirkung hat die Open World Assumption von OWL? Wann sollten sog. Shortcuts anstatt der voll ausgeführten Pfade verwendet werden? Sind CRM-Shortcuts als <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.w3.org/TR/owl2-primer/#Property_Chains\">Property Chains</ref> in OWL umzusetzen? Wann sollten die bestehende Klassen erweitert werden, wann soll auf das Typen-System des CRM zurückgegriffen werden? Wie ist damit umzugehen, dass im CRM mehrere Möglichkeiten zu Repräsentation eines Sachverhalts geboten werden? Wie sind Identifikatoren externer Vokabulare und Datenbestände einzubinden?\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.2.8	p	Anhand dieser Fragen wird deutlich, dass das CRM viele interpretative Freiräume und noch einige Lücken offen lässt, die je nach Implementation anderes geschlossen werden, was trotz der Verwendung eines vermeintlich einheitlichen Modells die Datenintegration erschwert. Eine Lösungsmöglichkeit stellt die Einrichtung von sog. Profiles vor, wie sie auch bei der Umsetzung des bibliothekarischen Standards <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.loc.gov/standards/mets/mets-profiles.html\">METS</ref> (Metadata Encoding & Transmission Standard) zu Einsatz kommen. Ein Profil für die Anwendung des CRM für Kerndaten von Museumsdokumentationssystemen könnte dazu eingesetzt werden, Modellierungsalternativen verbindlich zu regeln, die Nutzung spezifischer Vokabulare zu empfehlen oder Mapping-Aufgaben zu erleichtern.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.3	div1	\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.3.1	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Martin Raspe, Bibliotheca Hertziana - Max-Planck-Institut für Kunstgeschichte, Rom</hi>\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.3.2	p	Seit sich der Mensch intellektuell mit Kunst- und Bauwerken aus der Vergangenheit beschäftigt, möchte er mehr darüber wissen: Er verlangt nach zusätzlichen “Daten”, nach Angaben über den Verfertiger, über die historische Epoche, über Material, Maße und Herstellungsverfahren sowie über die Bedeutung - wer hat’s gemacht, was stellt es dar? Seit er sich wissenschaftlich damit befasst, möchte er noch mehr wissen: Wie kommt unser Wissen zustande, wie gesichert ist es, auf welcher Grundlage beruht es - wer hat’s gesagt? Um diese beiden Aspekte soll es in dem Beitrag gehen. Die Datenmodelle, die derzeit in der Kunstgeschichte en vogue sind, berücksichtigen fast ausschließlich das erste Wissensbedürfnis. Das zweite jedoch, welches eigentlich erst mit vollem Recht Wissenschaft genannt werden kann, wird in der digitalen Welt weiterhin auf traditionelle, vergleichsweise umständliche Weise erfüllt.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.3.3	p	Während das “Allgemeinwissen” auf immer durchdachtere Weise abgebildet wird, beispielsweise mit Hilfe hochdifferenzierter, fachspezifischer Ontologien, wird das reflektierte, in Aussagen, Begründungen und Belegen bestehende Spezialwissen der Disziplinen auch heute noch in Fußnoten und Literaturverzeichnissen verwaltet. Nur ganz selten kann man ein Quellenzitat per Mausklick direkt zu seiner Herkunft verfolgen, und wenn, dann landet man meist bei einem Eintrag im Bibliothekskatalog, nicht an der zitierten Stelle. Die meisten online erhältlichen Textausgaben lassen sich nicht punktgenau von außen referenzieren, und wenn doch, dann jedenfalls nicht mit Hilfe eines standardisierten, persistenten Verfahrens. Die Adresse der Belegstelle, auf die man heute verweist, kann schon morgen geändert sein - schon führt der Link ins Nichts, wie das Gnomon der Sonnenuhr an einem bedeckten Tag.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.3.4	p	Noch viel seltener besteht die Möglichkeit, vom Beleg aus die Links, die auf ihn verweisen, automatisch rückwärts zu verfolgen, also vom Zitierten zum Zitierenden zu gelangen. Das wäre ein großer Fortschritt, denn ein Hauptteil der wissenschaftlichen Arbeit besteht ja darin, zu einem Primärwerk die “fortuna critica” zusammenzutragen. Ohne Bezug auf den aktuellen Stand der Forschung bliebe die eigene Untersuchung ohne Fundament. Würden solche Verweise in standardisierter Form gemacht und von Suchmaschinen indexiert, könnte die Datenverarbeitung den Wissenschaftler erheblich entlasten. Dass das prinzipiell möglich ist, zeigen die “citation indexes” der Naturwissenschaften, die verzeichnen, welche Artikel wo und wie oft zitiert werden. Anstelle eines fragwürdigen Bewertungsinstruments könnte die Informationstechnologie dem Forscher ein neues, äußerst nutzbringendes Instrument an die Hand geben.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.3.5	p	Dass dem so ist, liegt gewiss daran, dass in der Digitalen Kunstgeschichte anfangs nicht neue Anforderungen an ein wissenschaftliches Verweissystem im Vordergrund standen, sondern vor allem die Möglichkeiten der Digitalisierung des Primärmaterials gesehen und genutzt wurden. Kunst- und Quellenwerke standen dadurch in besserer Abbildungsqualität als je zuvor zur Verfügung, und zwar direkt auf dem eigenen Arbeitsplatz. Aufgrund der kontinuierlich wachsenden Zahl von Digitalisaten, die auf Servern in aller Welt verstreut lagen, wurde die Aufgabe wichtig, diese zu finden. Mit dem Aufkommen mächtiger Suchmaschinen wie Google, die die Indexierung dieser Primärdaten übernahmen, gewannen die sogenannten Metadaten an Bedeutung. Ziel der Anstrengungen ist seitdem, diese Metadaten möglichst zu vereinheitlichen, um weltweit mit den gleichen Suchbegriffen arbeiten zu können. Die üblichen Bezeichnungen der Artefakte, die Namen der Künstler und Auftraggeber und viele weitere Angaben werden zur Identifizierung und Katalogisierung herangezogen. Große Meta-Datenbanken wie die “Europeana” entstehen, in denen die Bestände einzelner lokaler Datenquellen gemeinsam, zentral und nach einheitlichen Prinzipien erschlossen werden. Digitale Editionen von Büchern und Texten finden Eingang in traditionelle Bibliothekskataloge und können nun auch auf konventionellem Wege gefunden werden.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.3.6	p	Zentraler Gegenstand dieser Phase der elektronischen Geisteswissenschaften ist die digitale Ressource, und “resource discovery” ist das Schlagwort, das für die Kernaufgabe der Wissenschaft verwendet wird. Alle anderen Tätigkeiten sind dem Fischen im weltweiten Datenozean nachgeordnet. Die Devise lautet, zunächst möglichst viel in dieses Meer hineinzuwerfen und die Mühe, die Gegenstände bei Bedarf wieder herauszuangeln, der Zukunft bzw. einer anonymen community zu überlassen. “Suchen” heißt folgerichtig das erste (und längste) Kapitel in Hubertus Kohles (2013) Handbuch “Digitale Bildwissenschaft”. Auf diese Anforderung antworten auch die Datenmodelle, die im Bereich der Bildwissenschaften entwickelt werden.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.3.7	p	Die vorrangige Aufgabe ist zunächst die eindeutige Identifikation der Ressource. Sie muss präzise im Netz angesprochen werden, denn anders ist sie nicht zu finden. Paradoxerweise existiert für viele digitale Bucheditionen heutzutage nur noch eine einzelne Adresse im Netz. Weiß man diese nicht, kann man das Buch nicht auffinden. In analogen Zeiten musste man lediglich Titel, Autor und Jahr kennen, dann konnte man das Buch in zahlreichen Bibliotheken anhand seiner lokalen Signatur auffinden. Daher brauchte auf eine präzise Formalisierung nicht so streng geachtet zu werden. Heutzutage reicht ein Fehler bei der Eingabe der Metadaten, und die Ressource wird nicht gefunden. Normdaten, die möglichst international abzugleichen sind, und persistent identifiers sind das Mittel, mit dem man dem Problem beikommen möchte.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.3.8	p	Andererseits hat die präzise Ansprache mit einem eindeutigen Identifikator auch den Vorteil, dass sie Verwechslungen ausschließt, die in der analogen Welt nicht selten waren, insbesondere bei weniger deutlich profilierten Museumsbeständen, aber selbst bei Kupferstichen und Zeichnungen vorkamen.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.3.9	p	Die zweite Aufgabe des Metadaten-Modells, das zur Erschließung einer Ressource dient, ist die Klassifikation. Erst wenn man unterscheidet, ob “Paris Gütersloh” zur Kategorie “Ortsbezeichnung” gehört oder vielmehr eine “Person” repräsentiert, kann man fehlerhafte Suchergebnisse vermeiden.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.3.10	p	Der dritte Aspekt eines kulturwissenschaftlichen Datenmodells sind die Beziehungen zwischen der Ressource und den Metadaten. Auch hier geht es in erster Linie darum, Verwechslungen zu vermeiden und die Treffermenge bei der Suche einzugrenzen oder überschaubar zu halten, nicht primär um die adäquate Repräsentation des Wissens über den Gegenstand. Es ist wichtig zu unterscheiden, ob das Kunstwerk, nach dem wir mit Hilfe eines Personennamens suchen, von dieser Person geschaffen wurde, ob es von ihr gekauft oder von ihr beschrieben wurde. Demzufolge muss ein Datenmodell in der Kunstgeschichte für diese verschiedenen Fälle Platz bieten, am besten in möglichst umfassender Form, so dass alle in Frage kommenden Relationen berücksichtigt werden.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.3.11	p	Der Gesamtbestand von möglichen Klassifikationen und Relationen kann formal beschrieben und in maschinenlesbarer Form gespeichert werden. Ein solcherart verzweigtes Datenmodell bezeichnet man heutzutage im informatischen Kontext als ”Ontologie”. Das bekannteste Beispiel in der Kunst- und Kulturwissenschaft ist das CIDOC Conceptual Reference Model (CRM), das durch seinen Status als ISO-Norm den Anspruch erhebt, ein gangbares Muster für den bereich cultural heritage abzugeben.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.3.12	p	Das Ziel dieses Beitrags ist es nicht, Kritik an diesem sehr verdienstvollen Unterfangen zu üben, sondern seine Stellung im Bereich einer digitalen Geisteswissenschaft zu verorten. Die digital humanities sind längst nicht am Ende ihrer Möglichkeiten angekommen. Wie zu Beginn angedeutet, kann bei einer Metadaten-Erschließung noch nicht von einer Repräsentation begründeten und reflektierten Wissens die Rede sein, auch wenn im Laufe der Zeit immer deutlicher wird, dass die Interessen der Forschung sich nicht darauf beschränken, der digitalen Ressourcen besser habhaft zu werden. Das, was heute als Metadata bezeichnet wird, dient ja nicht nur der Erschließung digitaler Ressourcen, sondern repräsentiert eigene Forschungsgegenstände. Wenn ein Kunsthistoriker über einen prominenten Mäzen oder einen Kritiker forscht, dann steht dieser nicht als Digitalisat zur Verfügung. Das gleiche gilt für Gattungen, Kunstlandschaften, ikonographische Themen oder künstlerische Techniken. Datenmodelle, die derartige konzeptuelle Fragestellungen repräsentieren und das verfügbare Wissen in digitaler Form zu formen und zu speichern vermögen, gibt es noch nicht. Auch ICONCLASS ist letztlich lediglich der Versuch einer Normierung von Konzepten (im Sinne von Metadata). Die Codes unterstützen die Forschung über ikonographische Themen nur indirekt, indem man mit ihrer Hilfe entsprechend verschlagwortete digitale Ressourcen finden kann.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.3.13	p	Noch ist das Datenmodell nichts als eine Daten-Model, ähnlich einer Guss- oder Backform, die bestimmt, in welchem Format und in welchem Zusammenhang die einzelnen Inhalte anzuordnen sind, damit sie nicht nur von menschlichen, sondern auch von Elektronengehirnen verarbeitet werden können. Ein wirkliches Modell des Wissens stellen sie noch nicht dar. Wissen ist immer gekoppelt an Autorität und Glaubwürdigkeit, und diese Aspekte werden bisher wenig berücksichtigt. Bei kaum einer inhaltlichen Angabe im digitalen Datenmodell ist klar ersichtlich, wer eine Erkenntnis formuliert hat, auf welcher Grundlage sie beruht, wann sie zuerst gemacht wurde und wer sie unterstützt. All das sind wesentlich Bestandteile des Wissens im Sinne einer wissenschaftlichen Nachprüfbarkeit. Diese muss derzeit immer noch auf konventionellem, sprich analogem Wege bestätigt werden.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.3.14	p	Der Beitrag ist ein Plädoyer dafür, in Zukunft nicht nur der resource discovery Aufmerksamkeit zu schenken, sondern auch dem Auffinden von wissenschaftlicher Aussagen, Verweise und Evidenz. Manche dieser Aspekte werden derzeit unter dem Schlagwort “Annotationen” zusammengefasst, aber auch darin offenbart sich die Ressourcen-Zentriertheit der heutigen Debatte: Wissenschaftliche Aussagen und Hinweise, Kerngebiete des Wissens, werden reduziert auf Post-Its, die den Gegenständen angeheftet werden. Wissen, das dauerhaft zugänglich und nutzbar sein soll, würde man diesem Medium wohl nicht anvertrauen.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.4	div1	\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.4.1	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Piotr Kuroczyński, Herder-Institut für historische Ostmitteleuropaforschung, Institut der Leibniz-Gemeinschaft, Marburg</hi>\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.4.2	p	Seit den 1990er Jahren beobachten wir den Einsatz von Computern bei der Rekonstruktion und Vermittlung von verlorenen und/oder nie existierenden Kunst- und Bauwerken. Bislang dienen die Ergebnisse der „Virtuellen Rekonstruktion“ meist dem Wissenstransfer in Form eines Bildes oder einer Filmanimation. Die digitalen 3D-Modelle werden selbst an sich weniger als ein Forschungsgegenstand bzw. als ein Informationsmodell betrachtet.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.4.3	p	Die rapide Entwicklung der Informationstechnologien führt in letzter Zeit zu weit sichtbaren Veränderungen analog basierter Forschungsmethoden in den Geistes- und Sozialwissenschaften. Zugleich etabliert die neu bildende Querschnittsdisziplin „Digital Humanities“ innovative Methoden und Standards innerhalb der Geisteswissenschaften.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.4.4	p	Das wirkmächtigste Konzept des derzeitigen Transformationsprozesses ist sicherlich das Semantic Web, vor allem in der Form von Linked Open Data (LOD). Hierbei bilden kontrollierte Vokabulare, Thesauri und Ontologien, indem sie die Typen, Eigenschaften und Beziehungen zwischen Entitäten in einem Diskursraum definieren, das formelle Rahmenwerk zur Wissensorganisation und Wissensrepräsentation. Auf dem Gebiet des kulturellen Kulturerbes (Cultural Heritage) stellt CIDOC-CRM den nunmehr seit längerer Zeit kontinuierlich vorangetriebenen Versuch dar, den „semantischen Leim“ zwischen den Informationseinheiten fachübergreifend zu schaffen.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.4.5	p	Im Fall der „Virtuellen Archäologie” und „Digitalen Kunstgeschichte“ fokussiert sich die semantische Erschließung derzeit noch vor allem auf digitale Bildarchive und Objektkataloge. Stellvertretend sind hier vor allem die digitale Bibliothek EUROPEANA mit ihrem Datenmodell und die damit verbundene Entwicklung von Metadaten Schemata zu nennen.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.4.6	p	Da die zunehmende Digitalisierung von Kulturgut auch zu - in Zukunft vermutlich exponentiell schnell - wachsenden Beständen von 3D-Daten führt, gibt es bereits mehrere EU-Projekte, die an gemeinsamen Beschreibungsformaten (Metadaten Schemata), z. B. 3D-COFORM, CARARE und 3D-ICONS, arbeiten. Aktuell kommt den Bedürfnissen der Forschung, die an einer möglichst umfassenden Dokumentation und semantischen Erschließung der 3D-Datensätze interessiert ist, das Metadaten Schema CARARE 2.0 entgegen. Dieses Schema entspricht vor allem den Anforderungen hinsichtlich der Beschreibung und semantischen Anreicherung von 3D-Digitalisaten, die beispielsweise mit moderner Fotogrammetrie, Streifenlichtscanning, Laserscanning oder der „Structure from Motion“ Technologie von existierenden räumlichen Objekte erstellt werden. Die CARARE 2.0-Basiskategorien – wie Heritage Asset, Activities, Digital Resources und Collections – berücksichtigen jedoch nicht die besonderen Anforderungen einer digitalen hypothetischen 3D-Rekonstruktion von nicht (mehr) existierenden Kunst- und/oder Bauwerken. Somit eignet sich dieses Schema vorzugsweise für die Beschreibung von 3D-Digitalisaten von existierenden Objekten, weniger aber für die Beschreibung von hypothetischen, hoch interpretativen, 3D-Rekonstruktionen auf der Basis primärerer und sekundärer Quellen. Dies ist aber gerade das Arbeitsfeld der (kunst-)historischen Wissenschaften, die nicht nur Vorhandenes in einem anderen Medium abbilden, sondern wissensbasierte Annahmen über vergangene oder vielleicht auch nur geplante Sachverhalte in ihrer ganzen Komplexität erforschen und dokumentieren möchten.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.4.7	p	Aus der Sicht der digitalen 3D-Rekonstruktion wird ein Metadaten Schema mit dem Namen „Cultural Heritage Markup Language“ (CHML) entwickelt, das den gesamten Arbeitsablauf einer hypothetischen 3D-Rekonstruktion von der Datenerhebung, über die Datenverarbeitung bis zum händischen 3D-Modellieren am Rechner ausdrückt.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.4.8	p	Der Vortrag erläutert zunächst die Idee vom Semantic Web sowie die existierenden Standards und Technologien. Anschließend werden die Vorteile und Herausforderungen der Entwicklung einer auf CIDOC-CRM referenzierten Applikationsontologie für die digitale 3D-Rekonstruktion von verlorenen Kunst- und Bauwerken, kritisch beleuchtet.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.4.9	p	Ein konkreter Vergleich zwischen CARARE 2.0 und CHML soll die Unterschiede der Metadatenstandards und die Stärken von CHML für die Dokumentation von hypothetischen 3D-Rekonstruktionen aufzeigen. An konkreten Beispiel wird die Implementierung von CHML in eine Applikationsontologie (OWL DL, Erlangen-CRM) gezeigt. Dabei werden insbesondere die Herausforderungen der fachspezifischen Abbildung von Sachverhalten, wie beispielsweise von „nicht existierender Objekten“, in CIDOC-CRM behandelt.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.4.10	p	Abschließend möchte die Präsentation eine mittelfristige Perspektive aufzeigen, welchen Einfluß die Semantic Web Technologien auf die digitale 3D-Rekonstruktion im Wissenschaftsbereich haben können, indem sie fundierte, informationsgesättigte semantische 3D-Modelle anstelle der zurzeit vorwiegend auf reine Visualisierung bezogenen 3D-Modelle etablieren. Im Ausblick werden die Debatten um „Serious 3D”, die semantische Anreicherung, eine äquivalente Dokumentation und die Probleme der Publikation von 3D-Daten vor dem Hintergrund des aufkommenden Web 3.0 (Semantic Web) aufgerufen\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.5	bibliogr	\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.5.1	listBibl	\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.5.1.1	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Dijkshoorn, Chris / Ter Weele, Wesley / Jongma, Lizzy / Aroyo, Lora</hi> (2014): \"The Rijksmuseum Collection as Linked Data\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Semantic Web Journal </hi><ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.semantic-web-journal.net/content/rijksmuseum-collection-linked-data\">http://www.semantic-web-journal.net/content/rijksmuseum-collection-linked-data</ref>. [letzter Zugriff 05. Februar 2016].\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.5.1.2	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Kohle, Hubertus</hi> (2013): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Digitale Bildwissenschaft</hi>. Glückstadt: Verlag Werner Hülsbusch.','urn:cts:dhd:2016.sektionen.003:	edition	\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1	body	\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.1	div1	\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.1.1	p	die “digitalisierung” von objekten hat viele gesichter. sie kann in einer formalisierten beschreibung bestehen, in abbildungen, in einer kombination aus beidem oder in der geometrischen nachbildung, sei diese maschinell generiert (gescannt) oder gezeichnet und konstruiert. um mit den entstehenden digitalen daten nachhaltig arbeiten zu können, bedarf es der strukturierung und der vereinheitlichung. anders etwa als die gegenstände des bibliothekswesens, die bücher, haben artefakte der archäologie, kunstgeschichte und anderer disziplinen keine standardisierten formalen eigenschaften, die direkt erfasst werden könnten. die merkmale der beschreibung müssen von außen definiert werden. langjährige diskussionen um zugleich spezifische und universell anwendbare metadatenschemata wie etwa cdwa oder midas zeugen von den besonderen mühen, diese beschreibung zu formalisieren. ein anderer weg, sich dem objekt zu nähern besteht darin, es abzubilden, zu vermessen und nachzuformen. es tritt uns dann in verschiedenen bildlichen oder graphischen formaten bis hin zur 3d-visualisierung entgegen. sieht man einmal davon ab, dass die ab- und nachbildenden formate im fall komplexerer artefakte oft so heterogen ausfallen, dass sie nur schwer prozessierbar sind, dokumentieren sie vor allem nicht ohne weiteres die bedeutung und den sinngehalt der gegenstände, so dass zusätzliche beschreibende informationen notwendig bleiben.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.1.2	p	hinzu kommt der umstand, dass viele der vermeintlichen eigenschaften der objekte eigentlich als historische ereignisse anzusehen sind, die den kontext der objekte bilden. dies trifft etwa für die fragen zu, wer einen gegenstand in auftrag gegeben, geschaffen, benutzt oder erworben hat.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.1.3	p	um diese komplexen zusammenhänge angemessen darzustellen, zu vermitteln, nachnutzbar zu speichern, ist es praktisch unerlässlich, ein stringentes datenmodell einzusetzen. als modell, das auch ereignisse in den blick nimmt, war das cidoc conceptual reference model (crm) ein weitgehender neuansatz auf der bühne der metadatenschemata und seit es 2006 zum iso-standard gekürt wurde, ist es in aller munde. es gilt als referenzmodell für die dokumentation und den austausch von daten im bereich „cultural heritage“. doch wie sieht die anwendung aus? ist es praktikabel? was repräsentiert eigentlich die ontologie – eine abstraktion der historischen wirklichkeit? eine gedankliche struktur, die das kulturhistorische wissen innerlich zusammenhält? oder lediglich ein datenformat zum austausch zwischen verschiedenen projekten und beständen? wozu sollen wir überhaupt “modellieren” - reicht nicht einfaches “information retrival” oder “resource discovery“?\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.1.4	p	die sektion will anhand von drei verschiedenen seiten aus licht auf diese fragen werfen.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.1.5	p	zunächst werden die ursprünglichen planungen, der aktuelle status quo und die zukünftigen perspektiven der praxis im kulturerbe und museumsbereich, für dessen bedürfnisse das conceptual reference model zuerst entwickelt wurde, durch einen ausgewiesenen kenner des gebietes, georg hohmann (deutsches museum, münchen), dargestellt.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.1.6	p	aus der spezifischen perspektive der forschung beleuchtet martin raspe (bibliotheca hertziana, max-planck-institut für kunstgeschichte) die rolle von datenmodell und ontologie nicht nur für die beschreibung der artefakte, sondern auch für referenzierbarkeit im ständig fortschreitenden wissenschaftsdiskurs.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.1.7	p	einen dritten perspektivpunkt bieten digitale architekturmodelle. piotr kuroczynski (herder-institut marburg und mitbegründer der dhd-arbeitsgruppe digitale rekonstruktion) wird die aktuellen bestrebungen darstellen, die geometrischen daten durch zusätzliche, semantisch organisierte angaben zu kontextualisieren. damit nähern sich die konzepte des strukturmodells (datenmodell, ontologie) und des repräsentierenden modells (vereinfachtes abbild, 3d-modell) einander an und eröffnen weitere fragen zur datenmodellierung im allgemeinen.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.2	div1	\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.2.1	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">georg hohmann, deutsches museum münchen</hi>\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.2.2	p	in den letzten jahren haben sich museen und museumsnahe projekte zunehmend dem thema linked open data (lod) zugewandt. die prominentesten vertreter sind in dieser richtung sind derzeit das rijksmuseum amsterdam und das british museum london, die beide nahezu ihren gesamten datenbestand als lod unter einer freien lizenz zur verfügung stellen. beide museen sind daher auch als einzige vertreter in der aktuellen linked data cloud vertreten (s. unter <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://lod-cloud.net/\">http://lod-cloud.net/</ref>). zur modellierung der datenbestände werden dabei unterschiedliche ansätze verfolgt.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.2.3	p	das rijksmuseum veröffentlicht daten zu fast 550.000 sammlungsobjekten und bedient sich des <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://pro.europeana.eu/edm-documentation\">europeana data model</ref> (edm), welches von der europeana entwickelt wurde und dort als universelles modell für die datenaggregation eingesetzt wird (dijkshoorn et al. 2014). das edm ist ein sehr leichtgewichtiges modell, das darauf optimiert ist, sehr heterogene datenbestände möglichst einfach zu integrieren.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.2.4	p	während hier die abstraktion und die einfachheit im vordergrund stehen, ist in einem anderen ansatz die semantik der daten von größerer bedeutung. in anlehnung an der ursprünglichen idee von tim berners-lee wird hier linked data als niederschwelliger einstieg in das semantic web interpretiert. grundlegend ist hier die verwendung einer ontologie zur datenmodellierung, die im gegensatz zu einfachen modellen wie dem edm die entitäten der jeweiligen domäne, also ihrer diskursumgebung, sowie die beziehungen zwischen diesen entitäten eindeutig und explizit definiert.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.2.5	p	eine erste umfassende und nicht als versuchsfeld konzipierte anwendung einer solchen ontologie im bereich des kulturerbes fand im archäologisch fokussierten <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.clarosnet.org/\">claros-verbund</ref> statt. die gesamten daten stehen heute im format des <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.cidoc-crm.org/\">cidoc conceptual reference model</ref> (crm) zur verfügung. das crm ist eine formale ontologie für das kulturelle erbe, die von einer arbeitsgruppe des komitees für dokumentation im internationalen museumsrat icom entwickelt wird. in hinsicht auf ihren umfang und ihrem detailgrad ist diese ontologie singulär im bereich der historischen wissenschaften. die nutzung des crm wird seitdem vor allem von der andrew w. mellon foundation durch förderung des projekts <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.researchspace.org/\">researchspace</ref> vorangetrieben, dass sich zum ziel gesetzt hat, das crm als lingua franca für das kulturelle erbe zu etablieren. als bislang bedeutendstes ergebnis dieser bestrebung ist zu bewerten, dass das british museum seine bestände über eine crm-kompatible schnittstelle zur verfügung stellt. der frei verfügbare datenbestand des british museum enthält daten von über 2 millionen objekten und ist damit einer der größten crm-basierten datenbestände weltweit.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.2.6	p	im gegensatz zu modellen, die wie das edm durch ihre einfachheit und ihren abstraktionsgrad einfache datenintegration gewährleisten sollen, verspricht das crm eine semantische vernetzung gleichzeitiger integration der daten. doch während ersteres bereits erfolgreich eingesetzt wird, fristet letzteres bislang ein nischendasein.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.2.7	p	es muss also die frage nach den gründen gestellt werden. exemplarisch wird hier die lod-datenrepräsentation des british museum auf basis des crm unter verwendung der <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.w3.org/tr/owl2-overview/\">web ontology language</ref> (owl) herangezogen. hier wurden viele design-entscheidungen getroffen, die fehlstellungen der zugrundenliegende ontologie offenbaren: wie sind die im crm definierten eigenschaften von eigenschaften, die in owl untersagt sind, umzusetzen? welche auswirkung hat die open world assumption von owl? wann sollten sog. shortcuts anstatt der voll ausgeführten pfade verwendet werden? sind crm-shortcuts als <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.w3.org/tr/owl2-primer/#property_chains\">property chains</ref> in owl umzusetzen? wann sollten die bestehende klassen erweitert werden, wann soll auf das typen-system des crm zurückgegriffen werden? wie ist damit umzugehen, dass im crm mehrere möglichkeiten zu repräsentation eines sachverhalts geboten werden? wie sind identifikatoren externer vokabulare und datenbestände einzubinden?\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.2.8	p	anhand dieser fragen wird deutlich, dass das crm viele interpretative freiräume und noch einige lücken offen lässt, die je nach implementation anderes geschlossen werden, was trotz der verwendung eines vermeintlich einheitlichen modells die datenintegration erschwert. eine lösungsmöglichkeit stellt die einrichtung von sog. profiles vor, wie sie auch bei der umsetzung des bibliothekarischen standards <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.loc.gov/standards/mets/mets-profiles.html\">mets</ref> (metadata encoding & transmission standard) zu einsatz kommen. ein profil für die anwendung des crm für kerndaten von museumsdokumentationssystemen könnte dazu eingesetzt werden, modellierungsalternativen verbindlich zu regeln, die nutzung spezifischer vokabulare zu empfehlen oder mapping-aufgaben zu erleichtern.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.3	div1	\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.3.1	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">martin raspe, bibliotheca hertziana - max-planck-institut für kunstgeschichte, rom</hi>\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.3.2	p	seit sich der mensch intellektuell mit kunst- und bauwerken aus der vergangenheit beschäftigt, möchte er mehr darüber wissen: er verlangt nach zusätzlichen “daten”, nach angaben über den verfertiger, über die historische epoche, über material, maße und herstellungsverfahren sowie über die bedeutung - wer hat’s gemacht, was stellt es dar? seit er sich wissenschaftlich damit befasst, möchte er noch mehr wissen: wie kommt unser wissen zustande, wie gesichert ist es, auf welcher grundlage beruht es - wer hat’s gesagt? um diese beiden aspekte soll es in dem beitrag gehen. die datenmodelle, die derzeit in der kunstgeschichte en vogue sind, berücksichtigen fast ausschließlich das erste wissensbedürfnis. das zweite jedoch, welches eigentlich erst mit vollem recht wissenschaft genannt werden kann, wird in der digitalen welt weiterhin auf traditionelle, vergleichsweise umständliche weise erfüllt.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.3.3	p	während das “allgemeinwissen” auf immer durchdachtere weise abgebildet wird, beispielsweise mit hilfe hochdifferenzierter, fachspezifischer ontologien, wird das reflektierte, in aussagen, begründungen und belegen bestehende spezialwissen der disziplinen auch heute noch in fußnoten und literaturverzeichnissen verwaltet. nur ganz selten kann man ein quellenzitat per mausklick direkt zu seiner herkunft verfolgen, und wenn, dann landet man meist bei einem eintrag im bibliothekskatalog, nicht an der zitierten stelle. die meisten online erhältlichen textausgaben lassen sich nicht punktgenau von außen referenzieren, und wenn doch, dann jedenfalls nicht mit hilfe eines standardisierten, persistenten verfahrens. die adresse der belegstelle, auf die man heute verweist, kann schon morgen geändert sein - schon führt der link ins nichts, wie das gnomon der sonnenuhr an einem bedeckten tag.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.3.4	p	noch viel seltener besteht die möglichkeit, vom beleg aus die links, die auf ihn verweisen, automatisch rückwärts zu verfolgen, also vom zitierten zum zitierenden zu gelangen. das wäre ein großer fortschritt, denn ein hauptteil der wissenschaftlichen arbeit besteht ja darin, zu einem primärwerk die “fortuna critica” zusammenzutragen. ohne bezug auf den aktuellen stand der forschung bliebe die eigene untersuchung ohne fundament. würden solche verweise in standardisierter form gemacht und von suchmaschinen indexiert, könnte die datenverarbeitung den wissenschaftler erheblich entlasten. dass das prinzipiell möglich ist, zeigen die “citation indexes” der naturwissenschaften, die verzeichnen, welche artikel wo und wie oft zitiert werden. anstelle eines fragwürdigen bewertungsinstruments könnte die informationstechnologie dem forscher ein neues, äußerst nutzbringendes instrument an die hand geben.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.3.5	p	dass dem so ist, liegt gewiss daran, dass in der digitalen kunstgeschichte anfangs nicht neue anforderungen an ein wissenschaftliches verweissystem im vordergrund standen, sondern vor allem die möglichkeiten der digitalisierung des primärmaterials gesehen und genutzt wurden. kunst- und quellenwerke standen dadurch in besserer abbildungsqualität als je zuvor zur verfügung, und zwar direkt auf dem eigenen arbeitsplatz. aufgrund der kontinuierlich wachsenden zahl von digitalisaten, die auf servern in aller welt verstreut lagen, wurde die aufgabe wichtig, diese zu finden. mit dem aufkommen mächtiger suchmaschinen wie google, die die indexierung dieser primärdaten übernahmen, gewannen die sogenannten metadaten an bedeutung. ziel der anstrengungen ist seitdem, diese metadaten möglichst zu vereinheitlichen, um weltweit mit den gleichen suchbegriffen arbeiten zu können. die üblichen bezeichnungen der artefakte, die namen der künstler und auftraggeber und viele weitere angaben werden zur identifizierung und katalogisierung herangezogen. große meta-datenbanken wie die “europeana” entstehen, in denen die bestände einzelner lokaler datenquellen gemeinsam, zentral und nach einheitlichen prinzipien erschlossen werden. digitale editionen von büchern und texten finden eingang in traditionelle bibliothekskataloge und können nun auch auf konventionellem wege gefunden werden.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.3.6	p	zentraler gegenstand dieser phase der elektronischen geisteswissenschaften ist die digitale ressource, und “resource discovery” ist das schlagwort, das für die kernaufgabe der wissenschaft verwendet wird. alle anderen tätigkeiten sind dem fischen im weltweiten datenozean nachgeordnet. die devise lautet, zunächst möglichst viel in dieses meer hineinzuwerfen und die mühe, die gegenstände bei bedarf wieder herauszuangeln, der zukunft bzw. einer anonymen community zu überlassen. “suchen” heißt folgerichtig das erste (und längste) kapitel in hubertus kohles (2013) handbuch “digitale bildwissenschaft”. auf diese anforderung antworten auch die datenmodelle, die im bereich der bildwissenschaften entwickelt werden.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.3.7	p	die vorrangige aufgabe ist zunächst die eindeutige identifikation der ressource. sie muss präzise im netz angesprochen werden, denn anders ist sie nicht zu finden. paradoxerweise existiert für viele digitale bucheditionen heutzutage nur noch eine einzelne adresse im netz. weiß man diese nicht, kann man das buch nicht auffinden. in analogen zeiten musste man lediglich titel, autor und jahr kennen, dann konnte man das buch in zahlreichen bibliotheken anhand seiner lokalen signatur auffinden. daher brauchte auf eine präzise formalisierung nicht so streng geachtet zu werden. heutzutage reicht ein fehler bei der eingabe der metadaten, und die ressource wird nicht gefunden. normdaten, die möglichst international abzugleichen sind, und persistent identifiers sind das mittel, mit dem man dem problem beikommen möchte.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.3.8	p	andererseits hat die präzise ansprache mit einem eindeutigen identifikator auch den vorteil, dass sie verwechslungen ausschließt, die in der analogen welt nicht selten waren, insbesondere bei weniger deutlich profilierten museumsbeständen, aber selbst bei kupferstichen und zeichnungen vorkamen.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.3.9	p	die zweite aufgabe des metadaten-modells, das zur erschließung einer ressource dient, ist die klassifikation. erst wenn man unterscheidet, ob “paris gütersloh” zur kategorie “ortsbezeichnung” gehört oder vielmehr eine “person” repräsentiert, kann man fehlerhafte suchergebnisse vermeiden.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.3.10	p	der dritte aspekt eines kulturwissenschaftlichen datenmodells sind die beziehungen zwischen der ressource und den metadaten. auch hier geht es in erster linie darum, verwechslungen zu vermeiden und die treffermenge bei der suche einzugrenzen oder überschaubar zu halten, nicht primär um die adäquate repräsentation des wissens über den gegenstand. es ist wichtig zu unterscheiden, ob das kunstwerk, nach dem wir mit hilfe eines personennamens suchen, von dieser person geschaffen wurde, ob es von ihr gekauft oder von ihr beschrieben wurde. demzufolge muss ein datenmodell in der kunstgeschichte für diese verschiedenen fälle platz bieten, am besten in möglichst umfassender form, so dass alle in frage kommenden relationen berücksichtigt werden.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.3.11	p	der gesamtbestand von möglichen klassifikationen und relationen kann formal beschrieben und in maschinenlesbarer form gespeichert werden. ein solcherart verzweigtes datenmodell bezeichnet man heutzutage im informatischen kontext als ”ontologie”. das bekannteste beispiel in der kunst- und kulturwissenschaft ist das cidoc conceptual reference model (crm), das durch seinen status als iso-norm den anspruch erhebt, ein gangbares muster für den bereich cultural heritage abzugeben.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.3.12	p	das ziel dieses beitrags ist es nicht, kritik an diesem sehr verdienstvollen unterfangen zu üben, sondern seine stellung im bereich einer digitalen geisteswissenschaft zu verorten. die digital humanities sind längst nicht am ende ihrer möglichkeiten angekommen. wie zu beginn angedeutet, kann bei einer metadaten-erschließung noch nicht von einer repräsentation begründeten und reflektierten wissens die rede sein, auch wenn im laufe der zeit immer deutlicher wird, dass die interessen der forschung sich nicht darauf beschränken, der digitalen ressourcen besser habhaft zu werden. das, was heute als metadata bezeichnet wird, dient ja nicht nur der erschließung digitaler ressourcen, sondern repräsentiert eigene forschungsgegenstände. wenn ein kunsthistoriker über einen prominenten mäzen oder einen kritiker forscht, dann steht dieser nicht als digitalisat zur verfügung. das gleiche gilt für gattungen, kunstlandschaften, ikonographische themen oder künstlerische techniken. datenmodelle, die derartige konzeptuelle fragestellungen repräsentieren und das verfügbare wissen in digitaler form zu formen und zu speichern vermögen, gibt es noch nicht. auch iconclass ist letztlich lediglich der versuch einer normierung von konzepten (im sinne von metadata). die codes unterstützen die forschung über ikonographische themen nur indirekt, indem man mit ihrer hilfe entsprechend verschlagwortete digitale ressourcen finden kann.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.3.13	p	noch ist das datenmodell nichts als eine daten-model, ähnlich einer guss- oder backform, die bestimmt, in welchem format und in welchem zusammenhang die einzelnen inhalte anzuordnen sind, damit sie nicht nur von menschlichen, sondern auch von elektronengehirnen verarbeitet werden können. ein wirkliches modell des wissens stellen sie noch nicht dar. wissen ist immer gekoppelt an autorität und glaubwürdigkeit, und diese aspekte werden bisher wenig berücksichtigt. bei kaum einer inhaltlichen angabe im digitalen datenmodell ist klar ersichtlich, wer eine erkenntnis formuliert hat, auf welcher grundlage sie beruht, wann sie zuerst gemacht wurde und wer sie unterstützt. all das sind wesentlich bestandteile des wissens im sinne einer wissenschaftlichen nachprüfbarkeit. diese muss derzeit immer noch auf konventionellem, sprich analogem wege bestätigt werden.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.3.14	p	der beitrag ist ein plädoyer dafür, in zukunft nicht nur der resource discovery aufmerksamkeit zu schenken, sondern auch dem auffinden von wissenschaftlicher aussagen, verweise und evidenz. manche dieser aspekte werden derzeit unter dem schlagwort “annotationen” zusammengefasst, aber auch darin offenbart sich die ressourcen-zentriertheit der heutigen debatte: wissenschaftliche aussagen und hinweise, kerngebiete des wissens, werden reduziert auf post-its, die den gegenständen angeheftet werden. wissen, das dauerhaft zugänglich und nutzbar sein soll, würde man diesem medium wohl nicht anvertrauen.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.4	div1	\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.4.1	p	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">piotr kuroczyński, herder-institut für historische ostmitteleuropaforschung, institut der leibniz-gemeinschaft, marburg</hi>\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.4.2	p	seit den 1990er jahren beobachten wir den einsatz von computern bei der rekonstruktion und vermittlung von verlorenen und/oder nie existierenden kunst- und bauwerken. bislang dienen die ergebnisse der „virtuellen rekonstruktion“ meist dem wissenstransfer in form eines bildes oder einer filmanimation. die digitalen 3d-modelle werden selbst an sich weniger als ein forschungsgegenstand bzw. als ein informationsmodell betrachtet.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.4.3	p	die rapide entwicklung der informationstechnologien führt in letzter zeit zu weit sichtbaren veränderungen analog basierter forschungsmethoden in den geistes- und sozialwissenschaften. zugleich etabliert die neu bildende querschnittsdisziplin „digital humanities“ innovative methoden und standards innerhalb der geisteswissenschaften.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.4.4	p	das wirkmächtigste konzept des derzeitigen transformationsprozesses ist sicherlich das semantic web, vor allem in der form von linked open data (lod). hierbei bilden kontrollierte vokabulare, thesauri und ontologien, indem sie die typen, eigenschaften und beziehungen zwischen entitäten in einem diskursraum definieren, das formelle rahmenwerk zur wissensorganisation und wissensrepräsentation. auf dem gebiet des kulturellen kulturerbes (cultural heritage) stellt cidoc-crm den nunmehr seit längerer zeit kontinuierlich vorangetriebenen versuch dar, den „semantischen leim“ zwischen den informationseinheiten fachübergreifend zu schaffen.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.4.5	p	im fall der „virtuellen archäologie” und „digitalen kunstgeschichte“ fokussiert sich die semantische erschließung derzeit noch vor allem auf digitale bildarchive und objektkataloge. stellvertretend sind hier vor allem die digitale bibliothek europeana mit ihrem datenmodell und die damit verbundene entwicklung von metadaten schemata zu nennen.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.4.6	p	da die zunehmende digitalisierung von kulturgut auch zu - in zukunft vermutlich exponentiell schnell - wachsenden beständen von 3d-daten führt, gibt es bereits mehrere eu-projekte, die an gemeinsamen beschreibungsformaten (metadaten schemata), z. b. 3d-coform, carare und 3d-icons, arbeiten. aktuell kommt den bedürfnissen der forschung, die an einer möglichst umfassenden dokumentation und semantischen erschließung der 3d-datensätze interessiert ist, das metadaten schema carare 2.0 entgegen. dieses schema entspricht vor allem den anforderungen hinsichtlich der beschreibung und semantischen anreicherung von 3d-digitalisaten, die beispielsweise mit moderner fotogrammetrie, streifenlichtscanning, laserscanning oder der „structure from motion“ technologie von existierenden räumlichen objekte erstellt werden. die carare 2.0-basiskategorien – wie heritage asset, activities, digital resources und collections – berücksichtigen jedoch nicht die besonderen anforderungen einer digitalen hypothetischen 3d-rekonstruktion von nicht (mehr) existierenden kunst- und/oder bauwerken. somit eignet sich dieses schema vorzugsweise für die beschreibung von 3d-digitalisaten von existierenden objekten, weniger aber für die beschreibung von hypothetischen, hoch interpretativen, 3d-rekonstruktionen auf der basis primärerer und sekundärer quellen. dies ist aber gerade das arbeitsfeld der (kunst-)historischen wissenschaften, die nicht nur vorhandenes in einem anderen medium abbilden, sondern wissensbasierte annahmen über vergangene oder vielleicht auch nur geplante sachverhalte in ihrer ganzen komplexität erforschen und dokumentieren möchten.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.4.7	p	aus der sicht der digitalen 3d-rekonstruktion wird ein metadaten schema mit dem namen „cultural heritage markup language“ (chml) entwickelt, das den gesamten arbeitsablauf einer hypothetischen 3d-rekonstruktion von der datenerhebung, über die datenverarbeitung bis zum händischen 3d-modellieren am rechner ausdrückt.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.4.8	p	der vortrag erläutert zunächst die idee vom semantic web sowie die existierenden standards und technologien. anschließend werden die vorteile und herausforderungen der entwicklung einer auf cidoc-crm referenzierten applikationsontologie für die digitale 3d-rekonstruktion von verlorenen kunst- und bauwerken, kritisch beleuchtet.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.4.9	p	ein konkreter vergleich zwischen carare 2.0 und chml soll die unterschiede der metadatenstandards und die stärken von chml für die dokumentation von hypothetischen 3d-rekonstruktionen aufzeigen. an konkreten beispiel wird die implementierung von chml in eine applikationsontologie (owl dl, erlangen-crm) gezeigt. dabei werden insbesondere die herausforderungen der fachspezifischen abbildung von sachverhalten, wie beispielsweise von „nicht existierender objekten“, in cidoc-crm behandelt.\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.4.10	p	abschließend möchte die präsentation eine mittelfristige perspektive aufzeigen, welchen einfluß die semantic web technologien auf die digitale 3d-rekonstruktion im wissenschaftsbereich haben können, indem sie fundierte, informationsgesättigte semantische 3d-modelle anstelle der zurzeit vorwiegend auf reine visualisierung bezogenen 3d-modelle etablieren. im ausblick werden die debatten um „serious 3d”, die semantische anreicherung, eine äquivalente dokumentation und die probleme der publikation von 3d-daten vor dem hintergrund des aufkommenden web 3.0 (semantic web) aufgerufen\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.5	bibliogr	\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.5.1	listBibl	\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.5.1.1	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">dijkshoorn, chris / ter weele, wesley / jongma, lizzy / aroyo, lora</hi> (2014): \"the rijksmuseum collection as linked data\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">semantic web journal </hi><ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.semantic-web-journal.net/content/rijksmuseum-collection-linked-data\">http://www.semantic-web-journal.net/content/rijksmuseum-collection-linked-data</ref>. [letzter zugriff 05. februar 2016].\nurn:cts:dhd:2016.sektionen.003:1.5.1.2	bibl	<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">kohle, hubertus</hi> (2013): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">digitale bildwissenschaft</hi>. glückstadt: verlag werner hülsbusch.');
