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Institute
Computergestützte Methoden der Interpretation. Perspektiven einer digitalen Medienwissenschaft
(2018)
Zwar hat sich die elektronische Datenverarbeitung etwa im Rahmen der Archivierung, der Kategorisierung und der Suche von bzw. in Texten allgemein durchgesetzt, allerdings können deren Verfahren bisher nur bedingt auf eine Ebene des Textverständnisses vordringen. Es existieren keine Algorithmen, die menschliche Interpretation auf Subtextebene zufriedenstellend imitieren könnten. Unter Subtext wird hier eine Bedeutungsebene verstanden, die der expliziten Aussage eines Textes als zusätzliche Ausdrucksdimension unterlegt ist. Von Seiten der Computerphilologie sind bisher einzig Textanalyse und -interpretation unterstützende Verfahren entwickelt worden, die lediglich auf der Sprachoberfläche Anwendung finden (Jannidis, 2010). Von Seiten der Computerlinguistik und der Informatik existieren hingegen Text-Retrieval-Systeme, die den groben Inhalt von Texten erfassen (Manning et al., 2008). Dabei erfolgt jedoch keine ‚echte‘ Interpretation, die die impliziten Aussagen des Textes erfassen und damit die Ableitung neuen Wissens ermöglichen könnte. Aufbauend auf der 2016 vorgestellten formalen Subtextanalyse (Klimczak, 2016) erscheint aber ein algorithmisiertes Verfahren zur Rekonstruktion von komplexen Semantiken narrativer Gebrauchstexte möglich, welches die bestehenden Verfahren sowohl der Computerphilologie als auch der Computerlinguistik qualitativ übertreffen könnte, indem es hermeneutische Zugänge für informationstechnische Forschung erschließt.
Zombies
(2019)
Der Betrag stellt ein Verfahren zur Datenerhebung und Analyse eines Twitter-Accounts und seines Umfelds auf der Plattform vor. Beziehungen innerhalb dieses Twitter-Netzwerks sind durch ein reziprokes Followerinnen-Verhältnis und an andere Accounts vergebene Retweets und Favs definiert. Zur Kontextualisierung der Mehtode werden zuerst die von Twitter zur Verfügung gestellten technischen Operatoren, die es erlauben, Verweise in den Tweet-Texten als Links zu explizieren, vorgestellt und verschiedene Interpretationsmöglichkeiten der Verwendung dieser Operatoren diskutiert. Anschließend werden bereits existierende Ansätze zur Analyse von Netzwerken auf Twitter und zur Datenerhebung mittels (Twitter-)Netzwerkcrawlern beschrieben, bevor im Vergleich die besonderen Eigenschaften des hier entwickelten Verfahrens herausgestellt werden. Die Funktionsweise des Netzwerkcrawlers wird ausführlich vorgestellt, und diese Methode wird in einer Beispielanalyse auf den Twitter-Account der Identitären Bewegung Deutschland angewandt.
Fremde Welten – Eigene Welten. Zur kategorisierenden Rolle von Abweichungen für Fiktionalität
(2020)
Fiction, Fake and Fact: A Set-Theoretic Modeling Together with a Discussion of Represented Worlds
(2023)
Following Aristotle, factuality, fictionality and fake are differentiated exclusively on the level of content. The concrete starting point for this is Michael Titzmann’s proposal to understand represented worlds as a set of ordered propositions. Accordingly, the necessary set-theoretical foundations are presented step by step and, on the basis of three exemplary represented worlds, a one-to-one differentiation as well as an exact definition of factuality, fictionality and fake is undertaken. Based on this, the limits of a one-to-one model can be discussed and its possible modification can be shown. Independently of this, for the classification of a represented world as factual, fictional or fake, the conception of which propositions are true in the real world is crucial, which is why, after a consideration of philosophical theories of truth, the real world is modelled as a set of sufficiently proven represented worlds. Subsequently, it is shown that it is necessary to model indeterminacy with respect to propositions, which is solved by means of the introduction of trivalence of truth values. The paper concludes with a discussion of the case-specificity and subjectivity of reality and their implications for the model presented here, showing that due to the relational approach the model remains productive even in the case of the assumption of subjective or “alternative” realities.
Das neuartige Coronavirus SARS-CoV-2 hat der Wissenschaft, dem Wissenschaftsbetrieb und einigen Wissenschaftler*innen im vergangenen Jahr neue ungeahnte Aufmerksamkeit verschafft. Insbesondere Forschende aus der Medizin (Virologie, Epidemiologie, Immunologie etc.) haben als Expert*innen die öffentliche Wahrnehmung der Wissenschaften stark geprägt. Dabei wurde deutlich, wie sehr die Bewältigung der Pandemie und ihrer Folgen von wissenschaftlicher Erkenntnis abhängt – sei es in Form möglichst verlässlicher Prognosen des Infektionsgeschehens, der Erforschung wirksamer Therapien oder der Entwicklung eines Impfstoffs. Durch diese Erkenntnisse besteht die begründete Hoffnung, die
auf Dauer gestellte Krise in absehbarer Zeit beenden zu können.
Im Zuge der globalen Coronapandemie erweiterte das Unternehmen Twitter die Gemeinschaftsstandards der Plattform um eine Richtlinie zu Informationen bezüglich des Virus’ und führte eigens technische Funktionen ein, um die Sichtbarkeit verlässlicher Informationen zum Virus zu erhöhen. Diese Funktionen sowie die Richtlinie zum Coronavirus deuten implizit einen Wandel von Twitters Verständnis von Wahrheit auf der Plattform an. Twitters Maßnahmen sowie die Selbstdarstellungen des Unternehmens werden vor dem Hintergrund verschiedener Wahrheitskonzepte nachvollzogen, um auf dieser Grundlage ein eigenes wahrheitsbasiertes Verfahren zur Content-Moderation zu skizzieren.