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| Semester | Frühjahrsemester 2019 |
| Angebotsmuster | einmalig |
| Dozierende | Berenike Herrmann (berenike.herrmann@unibas.ch, BeurteilerIn) |
| Inhalt | Sprachlich ausgedrückte Subjektivität ist eine der wichtigsten Dimensionen der Kommunikation im Web 2.0. Mit dem sogenannten Machine Learning Turn können User-Äusserungen in Social Media, Blogs und Kundenrezensionen nun algorithmisiert ausgewertet werden, mittels Big-Data Analysen des Natural Language Processing (NLP). Die Tools für die sogenannte Sentimentanalyse und das Opinion Mining kommen in der Regel jedoch ohne linguistisch fundierte theoretische Modellierung aus. Unser Seminar setzt hier an, und fragt nach den Möglichkeiten, aber auch Grenzen der digitalen Subjektivitätsanalyse aus sprachwissenschaftlicher Sicht. Zunächst erarbeiten wir uns einen Überblick des multidisziplinären Forschungspanoramas zu Analyse sprachlicher Subjektivität (Benamara et al., 2017), wobei wir einen Fokus auf solche Ansätze legen, die mit quantitativen Methoden arbeiten. In der Folge werden wir in kleinen empirischen Studien Methoden der Korpuslinguistik und digitalen Linguistik erlernen und anwenden, etwa Konkordanz- und Kollokationsanalysen, aber auch diktionärgestütze Sentimentanalyse in der Programmiersprache R. In Kleingruppen werden TeilnehmerInnen dazu Korpora aus unterschiedlichen Diskursdomänen (u.a. online-Literaturrezensionen und Travelblogs) auf sprachlich dargestellte Subjektivität untersuchen. Ein praktischer Einblick in die vektorbasierten Ansätze des (Deep) Machine Learning dient dazu, die eigenen digitalen Verfahrensweisen mit denen der «Big Data»-Analyse abzugleichen. Thematisiert werden dabei u.a. die Gefahr des Bias im Machine Learning, der problematische sozio-kulturelle Stereotypien reproduzieren, aber auch die Validität der Analysen anderweitig kompromittieren kann. Zudem beschäftigen wir uns mit linguistisch interessanten Merkmalen wie Metaphern, Neologismen und Negationen. |
| Lernziele | Die Studierenden kennen grundlegende Methoden und Konzepte der datengetriebenen Sprachanalyse, insbesondere der digitalen Linguistik und Korpuslinguistik, mit Schwerpunkt auf die Analyse sprachlicher Subjektivität. Sie können selbst Analysen eines digitalen Korpus durchführen, wobei sie die aggregierten Ergebnisse mit den im Seminar erarbeiteten Zugängen kritisch reflektierend analysieren. Sie können die Ergebnisse der Analysen auf theoretische Konzepte und empirische Befunde zurückbeziehen. Sie kennen die Grundlagen von Machine Learning und Künstlicher Intelligenz in Bezug auf die Erhebung sprachlicher Subjektivität in unterschiedlichen Diskursdomänen. |
| Literatur | Literaturliste und Sitzungsplan werden in der ersten Sitzung ausgegeben. |
| Teilnahmebedingungen | Erfolgreich absolvierte Einführungsmodule sowie Proseminar-Arbeit; die Teilnehmerzahl ist auf 30 beschränkt (es gilt die Reihenfolge der Anmeldung). |
| Unterrichtssprache | Deutsch |
| Einsatz digitaler Medien | kein spezifischer Einsatz |
| HörerInnen willkommen |
| Intervall | Wochentag | Zeit | Raum |
|---|
Keine Einzeltermine verfügbar, bitte informieren Sie sich direkt bei den Dozierenden.
| Module |
Modul Fachwissenschaft / Deutsch (Masterstudium: Educational Sciences) Modul: Deutsche Sprachwissenschaft (Master Studienfach: Deutsche Philologie) Modul: Forschungspraxis und Vertiefung (Master Studiengang: Sprache und Kommunikation) Modul: Interphilologie: Sprachwissenschaft MA (Master Studienfach: Latinistik) Modul: Interphilologie: Sprachwissenschaft MA (Master Studienfach: Italianistik) Modul: Interphilologie: Sprachwissenschaft MA (Master Studienfach: Slavistik) Modul: Interphilologie: Sprachwissenschaft MA (Master Studienfach: Englisch) Modul: Interphilologie: Sprachwissenschaft MA (Master Studienfach: Hispanistik) Modul: Interphilologie: Sprachwissenschaft MA (Master Studienfach: Französistik) Modul: Interphilologie: Sprachwissenschaft MA (Master Studienfach: Nordistik) Modul: Interphilologie: Sprachwissenschaft MA (Master Studienfach: Deutsche Philologie) Modul: Sprache als Prozess (Master Studiengang: Sprache und Kommunikation) Wahlbereich Master Deutsche Philologie: Empfehlungen (Master Studienfach: Deutsche Philologie) |
| Leistungsüberprüfung | Lehrveranst.-begleitend |
| Hinweise zur Leistungsüberprüfung | Mehrere kleinere schriftliche und mündliche Beiträge, u.a. die Dokumentation der Analysen. |
| An-/Abmeldung zur Leistungsüberprüfung | Anmelden: Belegen; Abmelden: nicht erforderlich |
| Wiederholungsprüfung | keine Wiederholungsprüfung |
| Skala | Pass / Fail |
| Wiederholtes Belegen | nicht wiederholbar |
| Zuständige Fakultät | Philosophisch-Historische Fakultät, studadmin-philhist@unibas.ch |
| Anbietende Organisationseinheit | Fachbereich Deutsche Sprach- und Literaturwissenschaft |