[Aktuelles]: DH Insights (Mai): “Computationelle und manuelle Auswertung komplexer Textannotationen”
– Ein Laborbericht über die Annotation und Analyse von Diskursakteuren in sprachlichen Moralisierungshandlungen
Von Maria Becker und Bruno Brocai, Lehrstuhl für Germanistische Linguistik
Im Rahmen von DH Insights gab Maria Becker am 04. Mai 2023 einen Einblick in ihr laufendes Forschungsprojekt Annotation und automatische Analyse von Moralisierungspraktiken in verschiedenen Wissensdomänen und berichtete über die computationelle und manuelle Auswertung komplexer Textannotationen. Die Präsentationsfolien können hier abgerufen werden.
Ziel des Projekts ist zunächst die systematische Analyse komplexer pragmatischer Phänomene wie das der Moralisierung, und darauf aufbauend die Entwicklung von maschinellen Lernverfahren, mit denen solche Praktiken aufgedeckt und automatisiert untersucht werden können. Beides geschieht auf Basis von Korpora, die im Rahmen des Projekts entstanden sind. In diesen Korpora werden Moralisierungsinstanzen (als konkretes Anwendungsbeispiel eines komplexen pragmatischen Phänomens) gesammelt, und zwar aus verschiedenen Textsorten (Zeitungstexten, Onlinediskussionen, Plenarprotokolle etc.) und in verschiedenen Sprachen (Deutsch, Englisch, Italienisch, Französisch). Zur Analyse werden diese Instanzen bezüglich verschiedener Merkmale, die charakteristisch für Moralisierungen sind, annotiert – beispielsweise werden die verwendeten Moralwörter kategorisiert, die Rollen und Gruppenzugehörigkeiten der Diskursakteure gelabelt, und die kommunikativen Funktionen der Äußerungen annotiert.
Die Annotation des deutschen Korpus ist mittlerweile beendet. In Kooperation mit dem Heidelberger Scientific Software Center und im Rahmen des Projekts sind außerdem verschiedene Analysetools für das Korpus entstanden.
Eine Auswertung der annotierten Daten am Beispiel der Annotationskategorie der an Moralisierungshandlungen beteiligten Diskursakteure ist so im Rahmen der Bachelorarbeit von Bruno Brocai geschehen. Mit dieser Annotationskategorie werden Individuen, Gruppen und Institutionen erfasst, die in der Moralisierung eine relevante Rolle innehaben. Für diese Diskursakteure wird jeweils vermerkt, zu welcher Gruppe sie gehören (bspw. soziale vs. institutionelle Gruppenzugehörigkeiten); und ob sie diejenigen sind, die mit der Moralisierungshandlung etwas einfordern, ob die Forderung an sie gerichtet ist, oder ob sie von der Forderung profitieren.
Für diese Annotationskategorie gilt, was schon an anderer Stelle im Projekt festgestellt wurde: Vieles bleibt in Moralisierungen implizit (Becker/Felder 2023). In fast allen Moralisierungen werden Rollen nicht explizit besetzt, in etwa 16% der Fälle werden gar keine Diskursakteure expliziert. Werden Diskursakteure aber expliziert, gibt es bestimmte Musterhaftigkeiten.
Die Auswertung dieser Musterhaftigkeiten legt nahe, dass Forderungen durch den Verweis auf Gruppen oder Institutionen als intersubjektiv und damit allgemeingültig dargestellt werden. Möglicherweise werden Gruppenschicksale auch als relevanter und damit persuasiv wirksamer eingeschätzt als Einzelschicksale.
Für das Projektziel der Automatisierung können die Analyseergebnisse gewinnbringend sein. Als Teil von regulären Suchausdrücken oder als Features in maschinellen Lernverfahren können sie womöglich dabei helfen, unannotierte Datensätze automatisiert zu untersuchen. Welche Methoden und automatisierte Modelle ein so komplexes und oft implizites Phänomen wie Moralisierungen akkurat erfassen können, muss sich noch zeigen. In jedem Fall ist davon auszugehen, dass die Methoden und Modelle auch auf weitere komplexe geisteswissenschaftliche Forschungsfragen anwendbar sind.
Nähere Informationen zu den bisher gesammelten Daten und Auswertungen sowie dem Projekt im Allgemeinen finden Sie in den Vortragsfolien, die unter diesem Link abgerufen werden können.
–English version below–
– A Lab Report on the Annotation and Analysis of Discourse Actors in Linguistic Moralization Acts
By Maria Becker and Bruno Brocai, Chair of Germanic Linguistics
As part of DH Insights, on May 4, 2023, Maria Becker gave an insight into her ongoing research project, Annotation and Automatic Analysis of Moralization Practices in Various Knowledge Domains, and reported on the computational and manual evaluation of complex text annotations. The presentation slides can be accessed here.
The project’s goal is initially the systematic analysis of complex pragmatic phenomena such as moralization, and based on this, the development of machine learning methods with which such practices can be detected and automatically investigated. Both are done on the basis of corpora that have been created within the project. In these corpora, instances of moralization (as a concrete application example of a complex pragmatic phenomenon) are collected from various text types (newspaper articles, online discussions, plenary protocols, etc.) and in different languages (German, English, Italian, French). For analysis, these instances are annotated with respect to various features and characteristic of moralizations – for example, the moral words used are categorized, the roles and group affiliations of the discourse actors are labeled, and the communicative functions of the utterances are annotated.
The annotation of the German corpus is now complete. In cooperation with the Heidelberg Scientific Software Center and as part of the project, various analysis tools for the corpus have also been developed.
An evaluation of the annotated data, using the example of the annotation category of discourse actors involved in moralization acts, was carried out as part of Bruno Brocai’s bachelor’s thesis. This annotation category captures individuals, groups, and institutions that have a relevant role in the moralization. For these discourse actors, it is noted to which group they belong (e.g., social vs. institutional group affiliations); and whether they are the ones demanding something with the moralization act, whether the demand is directed at them, or whether they benefit from the demand.
For this annotation category, what has already been established elsewhere in the project holds true: Much remains implicit in moralizations (Becker/Felder 2023). In almost all moralizations, roles are not explicitly assigned; in about 16% of cases, no discourse actors are made explicit at all. However, when discourse actors are made explicit, there are certain patterns.
The evaluation of these patterns suggests that demands are presented as intersubjective and thus universally valid by referring to groups or institutions. It is also possible that the fates of groups are considered more relevant and thus more persuasively effective than the fates of individuals.
The analysis results can be beneficial for the project’s goal of automation. As part of regular search expressions or as features in machine learning methods, they may help to automatically investigate unannotated datasets. Which methods and automated models can accurately capture such a complex and often implicit phenomenon as moralization remains to be seen. In any case, it can be assumed that the methods and models will also be applicable to other complex research questions in the humanities.
Further information on the data and evaluations collected so far, as well as the project in general, can be found in the presentation slides, which can be accessed via this link.
OpenEdition schlägt Ihnen vor, diesen Beitrag wie folgt zu zitieren:
cindycupryk (28. Juni 2023). [Aktuelles]: DH Insights (Mai): “Computationelle und manuelle Auswertung komplexer Textannotationen” DH in HD . Abgerufen am 18. Februar 2026 von https://doi.org/10.58079/pgax


