Kapitel 1 Ein Zeitungskorpus für die Migrations- und Integrationsforschung
1.1 Zielstellung
Korpora der Medienberichterstattung sind eine wichtige Datengrundlage der Migrations- und Integrationsforschung. Die Einsatzmöglichkeiten sind vielfältig. So werden etwa über Verfahren der Inhaltsanalyse systematisch Informationen aus den Berichten extrahiert, oder man beschäftigt sich mit Diskursen und deren Effekten (z. B. Baker (2010), Baker et al. (2013), Carol und Koopmans (2013), Johnson et al. (2003), Johnson und Suhr (2003), Koopmans und Statham (2010), Morley und Taylor (2012), Tabbert (2015)). In dieser Forschung korrespondiert die Bandbreite der Erkenntnisinteressen, der theoretischen Zugänge und der methodologischen Verfahren mit der Vielfalt sprachorientierter Ansätze.
Doch alle Forschungsarbeiten, die Sprach- bzw. Textdaten als Grundlage haben, stehen vor der geteilten Herausforderung, dass ihre analytischen Möglichkeiten durch die beschränkte Verfügbarkeit entsprechender Korpora (im Sinne digital verfügbarer Textsammlungen) limitiert sind, und dies zum Teil massiv. Durch die Weiterentwicklung algorithmischer Analyseverfahren mit Ansätzen der eHumanities bzw. der Computational Social Sciences hat sich das skizzierte Spannungsverhältnis sogar noch verschärft. Diese bringen gesteigerte Anforderungen an den Umfang von Korpora mit sich. Insbesondere der Aufbau großer Zeitkorpora ist durch die Lizenzbedingen der Verlage bzw. teils prohibitive Lizenzgebühren für einzelne Projekte oftmals nicht realisierbar.
Einschränkende Lizenzbedingen stehen im Widerspruch zu den Prinzipien der Nachvollziehbarkeit und Replizierbarkeit wissenschaftlicher Analysen. Das im ersten Verbundvorhaben der Forschungsgemeinschaft des Deutschen Zentrums für Integrations- und Migrationsforschung (DeZIM) angesiedelte Strukturprojekt “MigTex – Textressourcen für die Migrations- und Integrationsforschung” (Projektleitung: Prof. Dr. Andreas Blätte und Prof. Dr. Ruud Koopmans) hat vor diesem Hintergrund als eines seiner Kernziele, migrations- und integrationspolitisch relevante Textdaten systematisch aufzubereiten und nachhaltig bereitzustellen. Hierdurch soll der Fortschritt einschlägiger Forschung gefördert und der Einsatz textanalytischer Verfahren erleichtert werden (Blätte et al. 2018). Ein zentrales Produkt des MigTex-Projekts ist, neben einem Korpus der migrations- und integrationsbezogenen Plenardebatten der deutschen Landtage und des Deutschen Bundestags (MigParl), mit Stoßrichtung auf die eingangs skizzierte Herausforderung, der Aufbau eines Zeitungskorpus für die Migrations- und Integrationsforschung (MigPress). Das Einsatzspektrum des Korpus soll dabei breit sein: Das MigPress-Korpus soll – als DeZIM-Zeitungskorpus – ein multifunktionales Korpus sein und verschiedenen Forschungsinteressen von Migrationsforscher_innen dienen können.
MigPress soll mithin als DeZIM-Zeitungskorpus die migrations- und integrationsbezogene Berichterstattung in überregionalen Medien beinhalten. Konkret werden die Süddeutsche Zeitung (SZ) sowie die Frankfurter Allgemeine Zeitung (FAZ) herangezogen. Die Entscheidung für diese beiden Zeitungen folgt zwei Kriterien der Datenauswahl, (a) dem Grad der Verbreitung sowie (b) der programmatischen Differenz (McGregor 2002). Ausgewählt werden also deutsche überregionale Tageszeitungen mit hinreichend großem Leser_innenkreis, die der Kategorie der Qualitätspresse zugeordnet werden können (Roggeband und Vliegenthart 2007, S. 526; siehe auch Römer 2017, S. 137; Lück et al. 2018, S. 1640). Sowohl an Auflagenstärke (Statista 2019b) als auch an Reichweite (Statista 2019a) gemessen, erfüllen Süddeutsche Zeitung und Frankfurter Allgemeine Zeitung diese Kriterien. In programmatischer Hinsicht decken beide Zeitungen das Spektrum von liberal-progressiv (SZ) und konservativ (FAZ) ab (Merkle 2019, S. 128). Diese beiden führenden überregionalen Zeitungen sind zugleich Leitmedien (Merkle 2019, S. 127). Analysen anhand dieser Zeitungen sind daher geeignet, eine Analyse von Diskursverläufen und politischer Prozesse für das eher progressive bzw. für das eher konservative politische Spektrum zu ermöglichen.
Die im Rahmen des MigTex-Projekts mit den Zeitungsverlagen geschlossenen Verträge sehen die Nutzung von Artikeln für einen vertraglich definierten Analysezeitraum und eine vertraglich definierte Maximalzahl von Artikeln vor. Im Fall der FAZ können aus dem Zeitraum 2000-2018 bis zu 100.000 Zeitungsartikeln in das Korpus eingehen. Die Lizenzvereinbarung sieht dabei vor, dass das Archiv der Zeitung anhand einer Liste von Suchbegriffen getroffene Artikel in digitaler Form bereit stellt. Im Falle der SZ verhält sich die Lizenzvereinbarung anders: Zur Verfügung gestellt wurden dem MigTex-Projekt zwar alle Artikel jener Zeitung zwischen 2000 und 2019 – insgesamt 1.216.735 Artikel – jedoch unter der Maßgabe, das Nutzer_innen jeweils nur 20 % der Gesamtmenge aller Artikel als Korpus zur Verfügung gestellt werden dürfen. Diese Differenzierung der vertraglichen Rahmenbedingungen ist eine wesentliche Herausforderung für das im Folgenden zu definierende Verfahren für den Korpusaufbau.
Grundsätzlich ist damit eine Ziel- bzw. Problemstellung definiert, für welche die an der Schnittstelle von Informatik und Computerlinguistik angesiedelte Disziplin des Information Retrieval (d. h. die computergestützte Suche nach komplexen Inhalten) eigentlich ein beachtliches Repertoire an etablierten und sich stets weiter entwickelnder Verfahren anbietet. Doch eine Voraussetzung nahezu aller dieser Verfahren, der technisch unbeschränkte Zugriff auf alle Ausgangsdokumente, ist im Fall des bei der FAZ durchführbaren Samplings der für die Migrations- und Integrationsforschung relevanten Artikel nicht gegeben. Wenn aber die Möglichkeit, für SZ und FAZ vergleichbare Analysen durchführen zu können, eine wichtige Anforderung an MigPress als DeZIM-Zeitungskorpus ist, sollte für die SZ kein anderes Sampling-Verfahren angewendet werden als für die FAZ. Der Einsatz aufwändigerer Algorithmen war also aufgrund eines eingeschränkten Zugriffs auf die Grundgesamtheit der Daten zumindest bei der FAZ ausgeschlossen.
Die zentrale Randbedingung für ein Sampling-Verfahren, das im Ergebnis den Zielsetzungen des Projekts so gut wie möglich entsprechen sollte, ist die Bestimmung relevanter Artikel anhand eines Sets von Suchbegriffen, das an folgender Fragestellung orientiert zu entwickeln ist: “Was ist migrations- und integrationspolitisch relevant?”. Was aber diese Relevanz ausmacht, ist theoretisch zu begründen. Die zentrale Annahme, die dem Sampling migrations- und integrationspolitisch relevanter Themen zugrunde liegt, ist die Theorie der Konstruktion von Zielpopulationen (Schneider und Ingram 1993). Migrations- und Integrationspolitik kommt nicht umhin, diese zu definieren. Auf Basis der Zielpopulationen wird ein Repertoire von Suchtermen entwickelt, das als Kernsuchtermliste die systematische Erweiterung und Kürzung von weiteren Begriffen, die als Kandidatensuchterme verstanden werden, anleitet.
Zwar bleibt ein Sampling über eine Suchwortliste unterhalb der Grenze des methodisch und technisch Möglichen. Es ist ein Verfahren des kleinsten gemeinsamen Nenners. Doch auch dieses kann methodisch kontrolliert und begründbar durchgeführt werden. Sowohl konzeptionell als auch technisch besteht die Herausforderung darin, aus der Grundgesamtheit aller in den Datenbanken von FAZ und SZ gespeicherten Artikel jene zu beziehen, die für die Migrations- und Integrationsforschung tatsächlich relevant sind. Die spezifische Problemstellung ist, einerseits so wenig Lücken des Datenbestandes wie möglich zu haben (fehlende Artikel) als auch das Rauschen in den Daten (irrelevante Artikel) gering zu halten (Gabrielatos 2007). Für das geschilderte Szenario ist das Verfahren der Query Term Relevance (QTR) einschlägig. Dieses wurde sehr passgenau für eine Situation entwickelt, wie sie beim Sampling der für Fragen der Migrations- und Integrationsforschung relevanten Artikel in FAZ und SZ über Listen von Suchtermen auftritt (Gabrielatos 2007).
1.2 Kernsuchbegriffe für ein Zeitungskorpus zu Migration und Integration
Ein zielgerichtetes Sampling von Artikeln über Suchterme setzt theoretische Überlegungen zwingend voraus, die Entwicklung eines Sets von Suchtermen für den Korpusaufbau kann nicht ohne die Klärung des theoretischen Zugangs erfolgen (Kutter und Kantner 2012). Denn für die Textdatenanalyse besteht der Bedarf, „neue Operationalisierungen komplexer fachwissenschaftlicher Begriffe vorzunehmen (…)“ (Blessing et al. 2015 – Hervorhebung im Original; siehe auch: Kantner und Overbeck 2018, S. 165). Eine dem QTR-Verfahren vorzuschaltende konzeptionell-inhaltliche Vorfrage lautet daher: Was genau ist eigentlich relevant für die migrations- und integrationspolitische Forschung? Das Ziel ist damit, das Feld der Migrations- und Integrationspolitik zu systematisieren und diejenigen Suchbegriffe zu identifizieren, über die Vorgänge in diesem Feld angesprochen werden.
Weil es alternative theoretische Sichtweisen gibt, kann der Korpusaufbau unterschiedlichen Erwägungen und daraus folgenden Operationalisierungen erfolgen. Das Ergebnis wäre dann jedenfalls in Teilen absehbar ein anderes (statt vieler: Hans (2016)). Dem Ziel eines in der Migrations- und Integrationsforschung breit einsetzbaren Korpus wollten wir gleichwohl nahekommen. Als Lösung legen wir dem Korpusaufbau eine weit gefasste, feldtheoretisch begründete Sicht auf das Handlungsfeld Migration und Integration zugrunde. Die Entwicklung von Suchtermen erfolgt dabei in einem zweistufigen Verfahren. In einem ersten Schritt erfolgt auf der Konzeptebene eine Bestimmung der konstituierenden Elemente des Handlungsfeldes, ohne dass dies schon einer Sampling-Strategie im eigentlichen Sinne entspricht. In einem zweiten Schritt findet eine Übersetzung dieser Konzepte in konkreten Suchtermen statt. Entsprechend der gängigen Differenzierung unternehmen wir diese Schritte jeweils für die Bereiche Migration und Integration separat.
“Migration” und “Integration” sind – wie viele Begriffe in den Geistes-, Kultur- und Sozialwissenschaften – umkämpfe Begriffe. Dies gilt für den Begriff der “Integration” in besonderer Weise (Esser 2006, S. 23; Koopmans 2017; Sackmann 2004, S. 45). Aber auch die Unterscheidung zwischen Migration und Integration ist nicht trennscharf. Zwar gehen nach gängiger Vorstellung Migrationsprozesse Integrationsprozessen voraus. Doch weist die Perspektive des Transnationalismus darauf hin, dass diese Differenzierung durch eine von transnationalen Bezügen geprägte Empirie artifiziell ist und den Blick auf Wesentliches verstellt (Faist 2000, S. 340; siehe auch Bommes 2003; Wimmer und Schiller 2002). Das hier zu lösende Problem besteht jedoch nicht darin, grundlegende theoretische Fragen zu klären, sondern eine konzeptionell begründete Liste von Suchbegriffen zum Aufbau eines Korpus für die Migrations- und Integrationsforschung zu ermitteln. Hierfür erscheint die Differenzierung nach Migration und Integration weiterhin vertretbar.
Gleichwohl: Die Marker “Migration” und “Integration” eignen sich, aus je unterschiedlichen Gründen, als solche nicht als Suchterme, die als Grundstock einer Liste von Suchtermen dienen könnten. Migration ist “eine längerfristige Verlagerung des Lebensmittelpunktes von Individuen [, Familien] oder Gruppen [verstanden], unabhängig davon ob dieser Wechsel freiwillig oder erzwungen erfolgte” (Seifert 2013b, S. 68; siehe dazu auch: Fussell 2012; Rosenblum und Tichenor 2012). Bei einer gängigen Kategorisierung wird zwischen Binnenmigration (Wohnortwechsel innerhalb eines Nationalstaates) und internationaler Migration (grenzüberschreiender Wohnortwechsel) unterschieden. Migrations- und integrationspolitische Relevanz erfährt dabei letzteres (Seifert 2013b, S. 68). Die zu entwickelnden Suchbegriffe sollten dementsprechend auf internationale Migration ausgerichtet sein. Migration bezieht sich hier auf Vorgänge, welche die Wanderung von Menschen aus und zwischen Staaten betreffen (Fussell 2012; Geddes 2012; Stephen 2012; Waldinger 2012). Doch firmieren in Alltagssprache und Medienberichterstattung diese Vorgänge allzu oft nicht unter dem Schlagwort der “Migration”. Mit diesem auf der Konzeptebene tragfähigen Begriff als Kernsuchterm würde nur ein Bruchteil der relevanten Dokumente gefunden und gleichzeitig eine Menge an irrelevanten Dokumenten ermittelt, die sich beispielsweise mit der Migration von Daten beschäftigen.
Eine Eignung des Markers “Integration” als Suchterm für den Korpusaufbau ist aus anderen Gründen nicht gegeben. Auch wenn Integration – mehr oder weniger konsensual – als ein “Prozess, zu dessen Gelingen Aufnahme- wie Zuwanderergesellschaft wechselseitig beitragen” (UKZu 2001, S. 200) verstanden wird, bleiben Integrationsprozesse in ihrer Deutung und Ausgestaltung umkämpft. Folglich kann “the process of becoming an accepted part of society” (Penninx 2004, S. 12; zitiert nach Schulte und Treichler 2010, S. 45) mit sehr unterschiedlichen Vorstellungen verbunden sein. Die gleichzeitige Allgegenwärtigkeit des Begriffes “Integration”, sowohl in der Alltagssprache als auch in unterschiedlichen wissenschaftlichen Disziplinen, führt dazu, dass er mit sehr unterschiedlichen Vorstellungen assoziiert wird. Im alltagssprachlichen Gebrauch ist die Forderung von “Integration” teil identisch mit Forderungen nach Assimilation, als eine einseitige Angleichung der Einwanderer_innen an die Mehrheits- oder Zuwanderungsgesellschaft gleichgesetzt. Dieses Verständnis herrschte lange auch in der Integrations- und Migrationsforschung vor, in der der Integrationsbegriff von zentraler Bedeutung ist. Vor diesem Hintergrund wird zum Teil eine Abwendung vom Integrationsbegriff gefordert. Trotzdem bleibt der Begriff prägend: War zuvor die Rede von Ausländer-, Flüchtlings- oder Vertriebenenforschung, wandelten sich dieses Forschungsfeld in den 1980er-Jahren zur Migrations- und Integrationsforschung (Bommes 2001, S. 51). Für den Aufbau des Korpus besteht aber das Problem letztlich nicht darin, dass der Marker “Integration” in seinem Gehalt umstritten ist. Die korpusbasierte Forschung kann ja gerade darauf ausgerichtet sein, die Variation der Deutungen herauszuarbeiten. Eine praktische Schwierigkeit ist vielmehr die weitreichende Ambivalenz des Wortes, d. h. dass über den Suchterm “Integration” auch Berichte zur europäischen Integration, zur Integration von Arbeitssuchenden in den Arbeitsmarkt etc. gefunden werden.
Für den Korpusaufbau ist es daher erforderlich, Suchterme zu finden, die eine konzeptionelle Ebene unterhalb der Marker “Migration” und “Integration” operationalisieren. Die Ausgangsannahme des hier skizzierten Weges ist, dass jene Marker die Bezugspunkte der Konstruktion des Handlungsfeldes Migration und Integration sind. Einer gängigen Differenzierung folgend, können Prozesse in Handlungsfeldern über eine Differenzierung von Akteuren, Institutionen, Deutungen und Themen (Issues/Streitfragen) erfasst werden. Der Vorteil, diese Elemente in den Blick zu nehmen ist, dass sie sich nicht nur bei einem ausdifferenzierten Politikfeld (also Politikfeld im engeren Sinne) finden, sondern auch bei dezentrierten (querschnittsförmigen) und teilzentrierten Politikfeldern (Blätte 2015). Diese Kategorien lassen sich auch auf das Handlungsfeld Migration und Integration anwenden und können so die Herleitung von Suchtermen strukturieren. Diese Annahme wird flankiert mit der Überlegung, dass sich in aller Regel die Themen und Deutungen von Handlungsfeldern durch einen Bezug auf bestimmte gesellschaftliche Zielpopulationen (target populations) auszeichnen (Schneider und Ingram 1993). Für die Erstellung der Kernsuchterme ist daher vor allen Dingen die Konstruktion gesellschaftlicher Gruppen relevant, während die Erarbeitung der Kandidatensuchterme sich an der Konstruktion politischer Handlungsfelder orientiert.
Im Sinne der medialen Berichterstattung werden Themen berichtenswert durch eine Problematisierung, und hier ist es das (positive oder negative) Verhalten von wandernden oder gewanderten, aber auch migrantisierten Gruppen und Populationen, das thematisiert und problematisiert wird (Dahinden 2016). Wenn etwa eine “Kopftuchdebatte” geführt wird, so wird mit dem Thema des “Kopftuchs” stets auch die Zielpopulation der Kopftuchtragenden, zumindest jedoch Muslim_innen, thematisiert. Weil die Definition und Konstruktion von Zielpopulationen ein wesentlicher Aspekt von Migrations- und Integrationsdebatten ist, wird gerade hierfür eine ausführliche Liste von Suchtermen vorgelegt, die als Ausgangspunkt des weiteren Verfahrens dient. Wir werden diese in den Mittelpunkt der ersten Stufe der Suchtermentwicklung rücken. Dabei wird nicht übersehen, dass in Integrationsdebatten Bemühungen zu verzeichnen sind, einen Fokus auf – wie auch immer bezeichnete – Personen mit Migrationsgeschichte zu überwinden (Dahinden 2016; Foroutan 2018), weil dem eine perpetuierte Defizitperspektive unterstellt wird. Das heißt, es wird – in unterschiedlichen Formulierungen – die Aufnahmegesellschaft oder die Gesellschaft als Ganzes zur Zielpopulation, d. h. zum thematisierten, problematisierten, und auch zu verändernden Objekt des politischen Handelns. Die Liste der Suchterme umfasst daher auch Formulierungen, welche die weitere Gesellschaft als Zielpopulation bestimmen.
Eine Konzentration auf Zielpopulationen ist vor allem im Hinblick auf medienanalytische Fragestellungen nicht neu. Jung et al. entwickelten so ein “diskurshistorisches Wörterbuch zur Einwanderung seit 1945” mit zahlreichen Bezügen auf Gruppen und Populationen in verschiedenen Perspektiven (2000; siehe zum parlamentarischen Sprachgebrauch Blätte und Wüst 2017). Dies wurde unter Rückgriff auf ergänzende Literatur erweitert, nicht zuletzt um eine zeitliche Aktualisierung zu erreichen (siehe unter anderem Allievi 2005 zu „Moslem“; Beger 2000 zu „Asyl“, „Gastarbeiter“, „Spätaussiedler“ und „Zuwanderung“; Carol und Koopmans 2013 zu Begriffen religiöser Rechte von „Muslim_Innen“; Galtung 2009 zu „Flucht“; Geiling et al. 2011 zu „Spätaussiedler“; Margalit und Matras 2007 zu „Sinti“; Lünenborg et al. 2011 zu „Kopftuch“; Spielhaus 2013 zu „Muslim“; allgemein Hradil 2013; Seifert 2013b, 2013a). Die Zielpopulationslogik wird äquivalent für beide Handlungsfelder angewendet.
Weitere Suchterme werden entlang der angesprochenen Heuristik zur Analyse politischer Handlungsfelder entwickelt. Der Begriff der Akteure verweist nicht auf Einzelpersonen, sondern auf komplexe Akteure. Im Regelfall handelt es sich um Organisationen, aber auch Bewegungsakteure können zu berücksichtigen sein. Der Begriff der (internationalen) Akteure ist breit angelegt und umfasst Akteure, deren Handlungen mehr als nur einen Nationalstaat berühren (Akram 2014; Loescher 2014). Im Bereich der Nichtregierungsorganisationen werden Organisationen, Vereinigungen und Verbände erfasst, die zwischen dem politisch-administrativen System sowie der Gesellschaft eine vermittelnde (intermediäre) Funktion wahrnehmen.
Institutionen werden einem sozialwissenschaftlichen Begriffsverständnis entsprechend als Regelwerke verstanden und so von Organisationen (und auch Akteuren) unterschieden. Somit sind Abkommen wie auch Rechtsakte ein Teil dieser strukturgebenden Dimension. Darunter fallen bilaterale Abkommen (z. B. EU-Türkei-Abkommen) oder multilaterale Abkommen (z. B. UN-Migrationspakt). In den Bereich des internationalen Rechts fallen – als strukturelles Konstrukt zur Verhaltensregulierung im (inter)nationalen Raum (Betts 2014; Goodwin-Gill 2014) – die rechtlichen Vorgänge auf der EU-Ebene, insofern diese noch zwischenstaatlichen Charakter haben. Abkommen und Recht gelten als handlungsbezogene und konstitutive Akte zur institutionellen Strukturierung und Regulierung von Migration (Geddes 2012; Hollifield 2012; Rosenblum und Tichenor 2012; Hammerstad 2014).
Im Sinne der Definition sind auch Migrationsregime Institutionen, sie verweisen auf etablierte Gesetze und Praktiken. Gerade diese werden jedoch regelmäßig zum Gegenstand der politischen Auseinandersetzung, so dass wir diese der Rubrik der Themen/Issues zurechnen. Dabei folgen wir einer Typisierung von vier Migrationsregimen (Freeman 2006): (1) Visa für Daueraufenthalte (2) temporäre Visa für andere Zwecke als Arbeit, (3) temporäre Visa mit Arbeitserlaubnis sowie (4) Asyl- und Flüchtlingsangelegenheiten. Eine Ergänzung erfolgt dabei: “Irreguläre Migration” meint die Einreise oder der Verbleib ohne gültige Aufenthaltspapiere.
Tabelle 1.1 setzt die angeführten Überlegungen für den Teilbereich der Migration um. Zu beachten ist bei der Ausgestaltung der Suchterme, wie diese in technischer Hinsicht entwickelt werden konnten. Für die Suchterme wurde eine Trunkierung gewählt, die sowohl für die SZ als auch für die FAZ anwendbar ist. Da das Datenbanksystem der FAZ derzeit keine gleichzeitige Trunkierung sowohl des Wortanfangs als auch des Wortendes erlaubt, ist eine Abfrage wie “*Flüchtling*” nicht möglich, da hierbei die erste Trunkierung ignoriert wird. Aus diesem Grund sind sowohl “Flüchtling*” (Trunkierung am Wortende) als auch “*Flüchtling” (Trunkierung am Wortanfang) sowie häufig vorkommende Varianten und Komposita, die wir aus Testläufen mit der SZ gewonnen haben, explizt aufgeführt.
| Kategorie | Suchterm |
|---|---|
| Akteure | |
| Internationale Organisationen | UNHCR, Flüchtlingskommissar, UNHCR-Flüchtling., Unicef-Flüchtling., Uno-Flüchtling., US-Flüchtling., Weltflüchtling., UN-Flüchtling., UNHCR-Flüchtling., Unicef-Flüchtling., Uno-Flüchtling., US-Flüchtling., Weltflüchtling., Bundesflücht., EU-Flüchtling.* |
| Europäische Organisationen | FRONTEX |
| NGOs | Pro Asyl, amnesty international, .*Flüchtlingshelfer |
| nationale Organisationen | BAMF, Bundesamt für Migration und Flüchtlinge, Bundesgrenzschutz, .Flüchtlingsminister, .Flüchtlingsministerium |
| Institutionen | |
| Bilaterale Abkommen | |
| Multilaterale Abkommen | Flüchtlingskonvention |
| Europarecht | Schengen, Dublin, EURODAC |
| Themen | |
| Visa für Daueraufenthalte | Punktesystem, Ehegattennachzug., Familiennachz., Nachzug., Visa. |
| Temporäre Visa mit Arbeitserlaubnis | Visa., Visum. |
| Asyl und Flucht | .Asyl, .Asylpolitik, Anti-Asyl., antiasyl., Asyl., Bundesasyl., EU-Asyl., Flughafen-Asyl., Flughafenasyl., Kirchenasyl., Pro-Asyl., Flucht., subsidiärer Schutz, Familienzusammenführung |
| Irreguläre Migration | Schlepper., Schleuser., Menschenhändler |
| Arbeitsmigration | Arbeitsmigration |
| Territoriale Grenzen | Außengrenze., Binnenwanderung, Grenzkontrolle., Grenzschutz, Grenzübertritt |
| Zielpopulationen | Aufnahmegesellschaft, Asyl., .Asyl, Ausländer., Ausgewander., Aussiedler., Spätaussiedler., .Flüchtling, .Flüchtlinge, .Flüchtlingen, Flüchtling., Mittelmeer-Flüchtling., Geflüchtete., Schutzbedürftig., Geduldete., deutsch-türkisch., Deutschtürk., Syrer, Auswand., Einwander., Eingewander., .Migrant, .Migranten, .Migrantin, .Migrantinnen, .migrantisch, .migrantischen, Emigrant., Immigrant., Migrant., Muslim., Moslem., Moschee., Islam., Roma, Romani, Sinti, Sinto, Sintiza, Zigeuner, Zigeunerin, Zuwander., Zugewander., Nichtdeutsch., Gastarbeiter., Biodeutsch.*, Mehrheitsgesellschaft |
| Sonstiges | Anti-Flüchtling., antiflüchtling., .Flüchtlingspolitik, .Flüchtlingskrise, .Flüchtlingslager, .Migrantenpolitik |
Der Tabelle kann entnommen werden, welche Dimensionen der Handlungsfelder (Akteure, Institutionen, Themen) für die Erfassung der Migrations- und Integrationspolitik als Ausgangspunkte dienen und welche Suchworte dieser Dimension zugeordnet werden können. Bei den Suchworten handelt es sich um Terme, die durch Literaturrecherche und durch induktive Verfahren aus dem Datenbestand erarbeitet wurden. Dadurch ergibt sich eine “sonstige Kategorie”, die das Themenspektrum um die Zielpopulationen “Geflüchtete” und “migrantisierte Gruppen” umfasst. Die Dimension der „territorialen Grenzen“ ist eine Kategorie, die nicht direkt auf die Dimensionen der Konfiguration politischer Handlungsfelder zurückgeführt werden kann, jedoch auf die Ausgangsdefinition von Migration und der Zuspitzung auf internationale Migration.
Da eine Differenzierung nach den politischen Handlungsfeldern vorgenommen wurde, wird die angeführte Überlegung zu Migration in Tabelle 1.2 auch für den Teilbereich der Integration umgesetzt. Themen hingegen weißen nicht nur die Dimension der Zielpopulationen auf, sondern umfassen auch Aspekte wie Sprache, Staatsbürgerschaft, Fremdenfeindlichkeit und Islam.
| Kategorie | Suchterm |
|---|---|
| Akteure | |
| staatliche Akteure | BAMF, Bundesamt für Migration und Flüchtlinge, Integrationsbeauftragte., Kompetenzzentrum für Integration, .Flüchtlingsminister, .Flüchtlingsministerium, Bundesflücht., EU-Flüchtling.* |
| nichtstaatliche Akteure | Pro Asyl, .*Flüchtlingshelfer |
| Institutionen | |
| Gesetze | Bundesvertriebenengesetz, Anerkennungsgesetz, Anerkennungsverfahren, Daueraufenthaltsrecht, Drittstaat.* |
| Verfahren | .Flüchtlingsgipfel, .Migrantenpolitik, .*Flüchtlingskonferenz |
| Themen | |
| Zielpopulationen | Antisemit., anti-semit., Aufnahmegesellschaft, Asyl., .Asyl, Ausländer., Aussiedler., Spätaussiedler., .Flüchtling, .Flüchtlinge, .Flüchtlingen, Flüchtling., Mittelmeer-Flüchtling., Geflüchtete., Schutzbedürftig., Geduldete., Eingebürger., deutsch-türkisch., Deutschtürk., Türkeistämmig., Auswand., Ausgewander., Einwander., Eingewander., .Migrant, .Migranten, .Migrantin, .Migrantinnen, .migrantisch, .migrantischen, Emigrant., Immigrant., Migrant., Postmigrant., Parallelgesellschaft., Muslim., Moslem., Moschee., Kopftuch., Islam., Imam., Roma, Romani, Rassis., Sinti, Sinto, Sintiza, Zigeuner, Zigeunerin, Zuwander., Zugewander., Nichtdeutsch., Russlanddeutsch., Biodeutsch., Mehrheitsgesellschaft, Migrationsgesellschaft, Einwanderungsland, Parallelgesellschaft.* |
| Sprache | Deutschkenntnisse, Deutschkurs, Orientierungskurs, Aufnahmebereitschaft, Desintegration, Abschottung.* |
| Staatsbürgerschaft | Ausbürger., Mehrstaatlichkeit, Doppelpass., Doppelstaat.* |
| Fremdenfeindlichkeit | Fremdenfeindlich., .Diskriminierung, Anti-Diskriminierung., Antidiskriminierung., Diskriminierung., EU-Antidiskriminierung., EU-Diskriminierung.* |
| Islam | Kopftuch., Burka, Burka-., Burkini., Koran., Minarett.* |
| Sonstiges | Aufnahmefähigkeit, Willkommenskultur., Multikulti, .Flüchtlingskrise, .Flüchtlingslager, .Flüchtlingspolitik, Anti-Flüchtling., antiflüchtling. |
Der Zwischenstand ist zunächst, dass wir ein Set von Suchtermen bestimmt haben, die für die endgültige Formulierung einer Suchabfrage in Betracht zu ziehen sind. Wir stehen jedoch dabei vor der potenziellen Herausforderung, dass die Zahl von nun 149 Suchtermen (Worte aus beiden Handlungsfeldern, ohne Doppelungen) für die getroffenen Vereinbarungen mit den Zeitungsverlagen hoch ist. Nachdem dieses Set von Termen theoretisch hergeleitet ist, wäre es aber schwer begründbar, einen Teil von diesen zu verwerfen, nur um die technischen und vertraglichen Anforderungen genügen zu können. Begründbar und vertretbar erscheint jedoch eine Priorisierung, d. h. einen Teil der möglichen Suchterme höher zu gewichten und in einen engeren Kandidatenkreis zu nehmen als andere: Die Suchterme der zweiten Reihe würden also nicht verworfen, sondern als Optionen bewertet und kriteriengeleitet in die finale Auswahl von Suchtermen aufgenommen.
Als Kriterium für eine Einschränkung für die erste Stufe des Verfahrens dient diese Überlegung: Mit einem hohen Maß von Treffsicherheit ist verbunden, dass aussagekräftige Texte nicht umhin kommen, die Zielpopulationen des politischen Handelns im Feld Migration und Integration anzusprechen. Eine theoretische Abstützung findet diese Erwägung - wie bereits dargestellt - im Ansatz der social construction of target populations (Schneider und Ingram 1993): Gesellschafts- und sozialpolitische Felder sind immer auf gesellschaftliche Gruppen ausgerichtet, die konstruiert, benannt und mit bestimmten Attributen versehen werden. Aber wenn keine Diskussion von Migrations- und Integrationspolitik möglich ist, ohne auf eine gesellschaftliche Gruppe Bezug zu nehmen, um die es jeweils geht (dies kann auch die Gesamtgesellschaft sein), dann werden die Suchterme zur Identifikation von Zielpopulationen mit hoher Wahrscheinlichkeit eine Teilmenge der Suchterme sein, die in einem ersten Schritt ein relevantes Korpus hervorrufen.
Folgen wir dieser Einschränkung im ersten Schritt des Verfahrens, so ergibt sich eine Liste von zunächst 59 Suchtermen, die sich nur aus den Zielpopulationen ergeben. Wohlgemerkt: Diese 59 dienen als Kernsuchterme, die weiteren bestimmten Terme gehen in einem zweiten Schritt in das Verfahren zu Suchtermentwicklung als Kandidatensuchterme ein.
1.3 Query Term Relevance (QTR): Kriterienbasierte Entwicklung von Suchtermen
Mit den angestellten konzeptionellen Überlegungen ist eine Basismenge möglicher Suchbegriffe bestimmt, über die – so das Ziel – aus der Grundgesamtheit aller Zeitungsartikel im Untersuchungszeitraum 2000 - 2018 ein Basisbestand migrations- und integrationspolitisch relevanter Artikel gewonnen werden können. Die Herausforderung besteht darin, die Suchterme so zu formulieren und zu erweitern, dass komplexe sozialwissenschaftliche Konzepte (hier: migrations- und integrationspolitische relevante Medienberichterstattung) bestmöglich operationalisiert werden. Es handelt sich hier zwar um einen klassischen Anwendungsfall des Information Retrieval, mit der Spezifikation, dass wir die Operationalisierung sozialwissenschaftlicher Konzepte suchen (Kantner und Overbeck 2018), doch kann aufgrund der Modalitäten des (eingeschränkten) Datenbankzugangs der größte Teil der Information Retrieval-Techniken nicht zum Einsatz kommen. Wir sind vielmehr darauf angewiesen, den bestimmten Kern relevanter Suchterme kriteriengeleitet so zu erweitern, dass wir unter den gegebenen Restriktionen (Identifikation von Artikeln über Suchterme, maximale Artikelmenge) vielleicht nicht ideale, doch bestmögliche Ergebnisse erzielen: “It would be helpful, therefore, to use objective indicators of the degree to which a candidate query term is expected to return relevant documents, or, to be more precise, the degree to which the addition of a term to the query results in the addition of relevant documents” (Gabrielatos 2007, S. 6).
Schon wegen des beschränkten Datenbankzugriffs können auf Unterschiedstests beruhende Keyness-Maße für das gewünschte kriteriengeleitete Verfahren zur Suchtermentwicklung zunächst nicht herangezogen werden. Verfahren der Keyword Extraction sind ein klassischer datengetriebener Ansatz zur Identifikation des statistisch überzufälligen Vokabulars in einem Untersuchungskorpus (engl. corpus of interest). Durch entsprechende statistische Tests, die für jedes Wort durchgeführt werden (meist Chi-Quadrat- oder Log-Likelihood-Tests), können Keywords als diejenigen Begriffe identifiziert werden, die im Vergleich in einem Korpus überzufällig häufiger auftreten als in einem anderen (Pojanapunya und Todd 2018, S. 133). Das statistische Maß beruht auf Unterschieden in der Häufigkeit, aber nicht schlicht auf absoluten Häufigkeiten und ermöglicht effizient die Identifikation des semantisch wichtigen Vokabulars. Mit Keyword Extraction-Verfahren können etwa zeitspezifische und genrespezifische Merkmale von Texten bestimmt werden. Die Verfahren sind jedoch zugleich strukturagnostisch – die Struktur des Korpus wird im Verfahren aufgelöst, was problematisch sein kann, wenn ein Wort in einem Teil des Korpus sehr häufig, sonst aber selten auftritt (Gabrielatos 2007, S. 13). Damit sei verdeutlicht, dass Keyness nicht gleichbedeutend mit Relevanz ist und daher auch nicht der erste Kandidat für die Schätzung der Angemessenheit von Suchtermkandidaten ist (Gabrielatos 2007, S. 14). Selbst wenn Keyness für das Sampling bei der SZ hätte eingesetzt werden können, liefern Keyness-Maße doch keinen gut begründeten Anhaltspunkt für die Güte von Suchtermen. Wir greifen daher einen Vorschlag von Gabrielatos (2007) auf, der mit einem Verfahren zur Bestimmung der Query Term Relevance (QTR) ein kriteriengeleitetes Verfahren vorgeschlagen hat, wie ein Set von Basissuchtermen und die Effekte der Hinzunahme weiterer Suchterme abgeschätzt werden können. Die Durchführung dieses QTR-Verfahrens erfordert die folgenden Schritte (adaptiert von Gabrielatos (2007), S. 32):
Ausgangspunkt des Verfahrens ist die Formulierung von mindestens zwei Kernsuchtermen (core query terms), die für das zu identifizierende Konzept einschlägig sind. Die Kernsuchterme wurden im vorangegangenen Abschnitt bereits entwickelt.
Anhand dieser Kernsuchterme wird ein Subkorpus erstellt.
Auf dieser Grundlage kann eine Baseline-Relevanz berechnet werden, die von relevanten Suchtermen mindestens erreicht werden muss.
Es wird eine Keyword-Analyse unter Rückgriff auf ein repräsentatives Referenzkorpus durchgeführt.
Auswahl von Kandidatenbegriffen aus den im statistischen Sinn einschlägigsten Keywords und aus “introspection”, also eigener subjektiver Ableitung.
Für die so ermittelten Kandidatenworte werden (normalisierte) QTR-Werte berechnet.
Anhand dieser Werte können die Ergebnisse interpretiert werden, so dass eine kriteriengeleitete Entscheidung über die letztlich eingesetzten Suchterme erfolgen kann.
Dieses Verfahren flankiert die anfängliche, durch Erkenntnisinteressen und theoretische Erwägungen geleitete Bestimmung von Kernsuchtermen mit einer stark datengeleiteten Komponente und bindet auch die so gewonnenen weiteren Suchterme zurück an das aus Kontextwissen und theoretischen Einordnungen gespeiste Beurteilungsvermögen der Forschenden. Insofern können für die Mittelpassage des Verfahrens, d. h. für die Generierung weiterer Suchterme ohne weiteres Alternativen zu einem Keyness-Ansatz herangezogen werden. Seit der ursprünglichen Publikation des QTR-Verfahrens sind etwa Word Embedding-Ansätze überaus modern geworden; auch der Einsatz von Topic Model-Verfahren wäre denkbar. Wir gehen davon aus, dass das Verfahren offen ist für eine Umschichtung zwischen der Liste der Kernsuchterme und der Liste der Kandidatensuchterme. In unserem konkreten Fall bedeutet dies, dass wir diejenigen Begriffe, die wir von der Liste von Kernsuchtermen genommen haben, auf die Liste der Kandidatensuchterme setzen und dabei mit den Ergebnissen sowohl eines Word Embedding-Ansatzes als auch eines Keyword-Verfahrens kombinieren.
Den ersten Schritt des QTR-Verfahrens, die Bestimmung der Kernsuchterme, haben wir bereits vollzogen. Wir hatten begründet, dass aus dem Set von insgesamt 149 Suchtermen zunächst ein engerer Kreis von 59 Suchtermen in Betracht gezogen wird, nämlich jene, die auf Zielpopulationen verweisen. Die folgenden Kernsucherme sind der Ausgangspunkt des weiteren Verfahrens.
## [1] "anti-semit.*" "Antisemit.*"
## [3] "Asyl.*" ".*Asyl"
## [5] "Aufnahmegesellschaft" "Ausgewander.*"
## [7] "Ausländer.*" "Aussiedler.*"
## [9] "Auswand.*" "Biodeutsch.*"
## [11] "deutsch-türkisch.*" "Deutschtürk.*"
## [13] "Eingebürger.*" "Eingewander.*"
## [15] "Einwander.*" "Einwanderungsland"
## [17] "Emigrant.*" ".*Flüchtling"
## [19] "Flüchtling.*" ".*Flüchtlinge"
## [21] ".*Flüchtlingen" "Gastarbeiter.*"
## [23] "Geduldete.*" "Geflüchtete.*"
## [25] "Imam.*" "Immigrant.*"
## [27] "Islam.*" "Kopftuch.*"
## [29] "Mehrheitsgesellschaft" ".*Migrant"
## [31] "Migrant.*" ".*Migranten"
## [33] ".*Migrantin" ".*Migrantinnen"
## [35] ".*migrantisch" ".*migrantischen"
## [37] "Migrationsgesellschaft" "Mittelmeer-Flüchtling.*"
## [39] "Moschee.*" "Moslem.*"
## [41] "Muslim.*" "Nichtdeutsch.*"
## [43] "Parallelgesellschaft.*" "Postmigrant.*"
## [45] "Rassis.*" "Roma"
## [47] "Romani" "Russlanddeutsch.*"
## [49] "Schutzbedürftig.*" "Sinti"
## [51] "Sintiza" "Sinto"
## [53] "Spätaussiedler.*" "Syrer"
## [55] "Türkeistämmig.*" "Zigeuner"
## [57] "Zigeunerin" "Zugewander.*"
## [59] "Zuwander.*"1.4 Query Term Relevance (QTR) der Kernsuchterme und Basisrelevanz
Der erste Schritt des QTR-Verfahrens nach der ursprünglichen Bestimmung von Kernsuchtermen besteht darin, die Query Term Relevance (QTR) für jeden der Kernsuchterme zu bestimmen, um so einen Basis-QTR-Wert zu ermitteln, der zum Maßstab der Bewertung potenzieller weiterer Suchterme wird. Die Baseline-Relevanz ist die Query Term Relevance (QTR) des am wenigsten einschlägigen Wortes der Liste der Kernsuchterme. Dabei steht QTR für die Query Term Relevance, CQ&T für die Zahl der Artikel, die sowohl über die Kernsuchterme als auch über den Kandidatensuchterm identifiziert werden und T für Zahl der Artikel, die nur durch den Begriff identifiziert wurden (Gabrielatos 2007, S. 14).
\[\begin{equation} QTR = \frac{CQ\&T}{T} \tag{1.1} \end{equation}\]
Um die QTR für die Kernsuchterme berechnen zu können, werden Informationen benötigt, welcher Artikel durch die Nutzung eines Suchterms getroffen werden. Das Verfahren, wie diese Informationen gewonnen werden können, weicht für FAZ und SZ deutlich voneinander ab. Bei der SZ kann mit der gesamten Artikelmenge gearbeitet werden. Hierfür wurde die Lieferung sämtlicher Artikel der SZ in als indiziertes Korpus aufbereitet, was effiziente Abfragen mit regulären Ausdrücken mittels des R-Pakets polmineR möglich macht (Blätte 2019). Im Fall der FAZ konnte dies nicht realisiert werden, weil ja eine Lieferung von Artikeln erst entsprechend der erst zu entwickelnden Suchtermliste erfolgen wird. Allerdings können mit dem FAZ-Bibliotheksportal als Stufe vor und unterhalb des lizenzrechtlich beschränkten Zugriffs auf den Volltext eines Artikels Trefferübersichten generiert werden, die bereits alle Informationen enthalten, die für das QTR-Verfahren erforderlich sind.
Es war also trotz des beschränkten Zugriffs auf die Volltexte der Artikel möglich, anhand der Trefferübersichtslisten der FAZ das QTR-Verfahren analog zu dem im Falle der SZ Möglichen durchzuführen. Dabei kann zwar nicht die Syntax der regulären Ausdrücke im engeren Sinne angewendet werden, aber die Möglichkeit der FAZ, bei der Suche Trunkierungen einzusetzen und auch nach Mehrwortausdrücken zu suchen, lässt auch in dieser Hinsicht eine äquivalente Informationsbedingung bei ansonsten sehr unterschiedlichen Zugangsbedingungen zu. Um auch ansonsten die Vergleichbarkeit des Samplings zu erreichen, wurden die Rubriken, aus denen die jeweiligen Artikel selektiert wurden, für beide Zeitungen vergleichbar gewählt, soweit dies im FAZ-Bibliotheksportal einsichtig war. Dabei wurden Rubriken ausgeschlossen, die entweder zahlreiche Dubletten einführen würden (Online-Rubriken), offenkundig keinen substanziellen Bezug zu migrations- und integrationspolitischen Debatten nahelegen (Feuilleton, Sport) oder primär regionale Bezüge darstellen. Die ausgewählten Rubriken werden im Anhang aufgelistet. Aus rechtlichen Gründen können Leser_innenbriefe, reines Agenturmaterial und Presseschauen (Stimmen der Anderen) nicht von der FAZ herausgegeben werden. Auch beinhaltet das Datenpaket keine Ergebnisse, bei denen es sich nicht um redaktionelles Material handelt, z. B. Terminankündigungen oder Meldungen zu Insolvenzen.
Das erste Zwischenergebnis ist, dass durch die Kernsuchterme im Fall der FAZ 88203 Treffer hervorgerufen werden. Bei der SZ sind es 73222. Dies entspricht im Falle der SZ 6.02 Prozent aller SZ-Artikel und bewegt sich damit vollkommen im Rahmen der lizenzrechtlichen Vereinbarung. Wenig überraschend ist dabei, dass die Suchterme in sehr unterschiedlichem Ausmaß zur Gesamtzahl der Treffer beitragen, und dass die Trefferliste bei Weitem durch Varianten der Suchterme “Islam”, “Ausländer” und “Flüchtling” angeführt werden. Dies wird in Abbildung 1.1 dargestellt.
Abbildung 1.1: Anzahl der durch die Kernsuchterme getroffenen Artikel
Die Evaluation der Suchterme der Liste der Kernsuchterme im Sinne des QTR-Verfahrens erfolgt, indem jeweils einer von diesen von der Liste entfernt wird und ermittelt wird, welche Trefferdokumente dieser hervorruft, die nicht schon durch die anderen Terme gefunden wurden. Für die Berechnung der QTR-Werte für beide Zeitungen nutzen wir nun die Methode qtr() des für diesen Zweck von uns entwickelten Pakets qtr, mittels derer die oben dargestellte Formel implementiert ist.
Der gleiche Schritt erfolgt für die FAZ.
Diese Ergebnisse für FAZ und SZ fassen wir in einer Tabelle zusammen, welche die QTR-Werte für SZ und FAZ sowie die der Berechnung zugrunde liegenden T und CQT-Werte berichtet (Tabelle 1.3). QTR beschreibt entsprechend Formel (1.1) den ermittelten Wert der Query Term Relevance.
| Suchtermkandidat | TFAZ | TSZ | CQTFAZ | CQTSZ | QTRFAZ | QTRSZ |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Mittelmeer-Flüchtling.* | 9 | 9 | 9 | 9 | 1.00 | 1.00 |
| .*migrantisch | 6 | 6 | 6 | 6 | 1.00 | 1.00 |
| .*migrantischen | 10 | 11 | 10 | 11 | 1.00 | 1.00 |
| Postmigrant.* | 3 | 2 | 3 | 2 | 1.00 | 1.00 |
| Sintiza | 2 | 3 | 2 | 3 | 1.00 | 1.00 |
| Einwanderungsland | 569 | 319 | 569 | 319 | 1.00 | 1.00 |
| Aufnahmegesellschaft | 38 | 11 | 37 | 11 | 0.97 | 1.00 |
| .*Migrantin | 34 | 68 | 33 | 68 | 0.97 | 1.00 |
| .*Migrantinnen | 64 | 70 | 64 | 68 | 1.00 | 0.97 |
| Türkeistämmig.* | 31 | 37 | 31 | 34 | 1.00 | 0.92 |
| Biodeutsch.* | 12 | 7 | 12 | 6 | 1.00 | 0.86 |
| .*Asyl | 9618 | 2786 | 9585 | 2737 | 1.00 | 0.98 |
| .*Migrant | 271 | 266 | 269 | 261 | 0.99 | 0.98 |
| .*Migranten | 5426 | 4670 | 5380 | 4620 | 0.99 | 0.99 |
| .*Flüchtlingen | 5740 | 5034 | 5655 | 4912 | 0.98 | 0.98 |
| Immigrant.* | 844 | 1298 | 831 | 1202 | 0.98 | 0.93 |
| .*Flüchtlinge | 12272 | 11195 | 12048 | 10832 | 0.98 | 0.97 |
| Emigrant.* | 470 | 493 | 461 | 429 | 0.98 | 0.87 |
| Sinti | 495 | 302 | 484 | 282 | 0.98 | 0.93 |
| Migrant.* | 4675 | 4278 | 4532 | 4012 | 0.97 | 0.94 |
| .*Flüchtling | 1471 | 1662 | 1408 | 1581 | 0.96 | 0.95 |
| Asyl.* | 12994 | 8327 | 12138 | 7237 | 0.93 | 0.87 |
| Imam.* | 1496 | 1209 | 1381 | 1056 | 0.92 | 0.87 |
| Parallelgesellschaft.* | 441 | 272 | 403 | 221 | 0.91 | 0.81 |
| Spätaussiedler.* | 278 | 238 | 250 | 190 | 0.90 | 0.80 |
| Migrationsgesellschaft | 6 | 9 | 5 | 8 | 0.83 | 0.89 |
| Sinto | 9 | 16 | 8 | 13 | 0.89 | 0.81 |
| Mehrheitsgesellschaft | 283 | 156 | 250 | 133 | 0.88 | 0.85 |
| Flüchtling.* | 19549 | 18389 | 16875 | 15238 | 0.86 | 0.83 |
| Moschee.* | 4224 | 3483 | 3579 | 2868 | 0.85 | 0.82 |
| Deutschtürk.* | 154 | 146 | 126 | 109 | 0.82 | 0.75 |
| Zugewander.* | 358 | 396 | 275 | 323 | 0.77 | 0.82 |
| Kopftuch.* | 1475 | 1692 | 1203 | 1357 | 0.82 | 0.80 |
| Zigeuner | 222 | 107 | 175 | 82 | 0.79 | 0.77 |
| Geflüchtete.* | 520 | 885 | 343 | 684 | 0.66 | 0.77 |
| Syrer | 1746 | 1598 | 1348 | 1191 | 0.77 | 0.74 |
| Romani | 82 | 86 | 54 | 65 | 0.66 | 0.76 |
| anti-semit.* | 8 | 25 | 6 | 14 | 0.75 | 0.56 |
| Geduldete.* | 593 | 500 | 353 | 374 | 0.60 | 0.75 |
| Nichtdeutsch.* | 285 | 106 | 178 | 79 | 0.62 | 0.74 |
| Muslim.* | 15464 | 12708 | 11479 | 8922 | 0.74 | 0.70 |
| Gastarbeiter.* | 974 | 929 | 721 | 638 | 0.74 | 0.69 |
| Zuwander.* | 4718 | 5465 | 3434 | 3848 | 0.73 | 0.70 |
| Eingewander.* | 888 | 617 | 646 | 403 | 0.73 | 0.65 |
| Aussiedler.* | 943 | 287 | 437 | 208 | 0.46 | 0.72 |
| Einwander.* | 11866 | 7538 | 8596 | 5058 | 0.72 | 0.67 |
| Moslem.* | 189 | 596 | 115 | 422 | 0.61 | 0.71 |
| deutsch-türkisch.* | 508 | 470 | 359 | 298 | 0.71 | 0.63 |
| Roma | 1287 | 948 | 870 | 633 | 0.68 | 0.67 |
| Russlanddeutsch.* | 246 | 184 | 164 | 116 | 0.67 | 0.63 |
| Schutzbedürftig.* | 403 | 406 | 236 | 264 | 0.59 | 0.65 |
| Auswand.* | 1707 | 1317 | 1110 | 732 | 0.65 | 0.56 |
| Zigeunerin | 14 | 15 | 9 | 8 | 0.64 | 0.53 |
| Ausländer.* | 24821 | 10823 | 14930 | 5871 | 0.60 | 0.54 |
| Rassis.* | 4230 | 4614 | 2512 | 2595 | 0.59 | 0.56 |
| Eingebürger.* | 629 | 536 | 359 | 302 | 0.57 | 0.56 |
| Ausgewander.* | 530 | 589 | 291 | 289 | 0.55 | 0.49 |
| Antisemit.* | 3181 | 3105 | 1584 | 1592 | 0.50 | 0.51 |
| Islam.* | 30614 | 23938 | 14953 | 11138 | 0.49 | 0.46 |
Die Tabelle ist folgendermaßen zu lesen: Der T-Wert für “Muslim.*” steht für alle Treffer, die alleine durch das Suchwort entstehen. Bei dem CQT-Wert handelt es sich um Ergebnisse, die mit einem weiteren Begriff aus der Kernsuchtermliste erfasst werden können. Das logische UND führt zwangsläufig dazu, dass die Trefferzahl geringer als die Anzahl an Treffern ist, die allein mit “Muslim.*” generiert werden. Mittels einer UND- und weiterer ODER-Verknüpfungen ist es irrelevant welches Suchwort der Kernsuchtermliste gemeinsam mit “Muslim.*” auftritt. Durch das Verhältnis des T- und CQT-Wertes wird die QTR ermittelt, der sich in der Spannweite 0-1 befindet.
Der Grad des Zusammenhangs zwischen den QTR-Werten für SZ und FAZ kann dem folgenden Scatterplot (Abbildung 1.2) entnommen werden.
Abbildung 1.2: Zusammenhang zwischen der Query Term Relevance von SZ und FAZ
Die Korrelation zwischen den QTR-Werten der beiden Zeitungen beläuft sich auf 0.902, der damit als stark bezeichnet werden kann. Dies ist ein ermutigendes Zwischenergebnis: Für die Anwendung des Verfahrens mit dem Ziel, für SZ und FAZ im Ergebnis die gleiche Suchtermliste einsetzen zu können, ist es von Vorteil, wenn eine Vergleichbarkeit der Effekte der Suchterme bei den beiden Zeitungen gegeben ist.
Aus der QTR-Berechnung für die Kernsuchterme ergibt sich als Zwischenergebnis eine Basisrelevanz von 0.465 im Falle der SZ und von 0.463 für die FAZ. Nach Gabrielatos sollten weitere Suchterme diesen Wert nicht unterschreiten. Suchterme mit einem QTR von 1 fügen dem Korpusaufbau nichts hinzu und können damit entfallen.
1.4.1 Erweiterung der Liste der Suchterme
Gabrielatos (2007) empfiehlt, auf Grundlage eines anhand der Kernsuchterme erstellten vorläufigen Korpus Keywords zu extrahieren, die dann zu Kandidatensuchtermen werden. Er nutzt hierfür verschiedene Varianten des British National Corpus. Eine vergleichbare deutsche Ressource stellt das Mixed-typical-Korpus des Projekts Deutscher Wortschatz / Leipzig Corpora Collection dar (Goldhahn et al. 2012) und könnte für ein Verfahren der Keyword-Berechnung genutzt werden. Um Fortschritten im Natural Language Processing (NLP) Rechnung zu tragen, modifizieren wir jedoch Gabrielatos’ Vorschlag wie folgt: Zunächst erweitern wir die Liste der Kernsuchterme um alternative Begriffe mit vergleichbaren Wortumfeld, wobei wir auf den Word Embedding-Algorithmus “word2vec” zurückgreifen. In einem zweiten Schritt nutzen wir das GermaParl-Korpus der Plenarprotokolle des deutschen Bundestages zur Generierung alternativer Suchterme (Blätte und Blessing 2018). Zur Ergänzung dieser datengetriebenen Erweiterung greifen wir abschließend auf die konzeptionellen und sekundäranalytischen Erwägungen des ersten Teils dieses Papiers zurück. Das heißt wir evaluieren später – nach der Bestimmung der Kernsuchterme – die Effekte einer Hinzunahme der zunächst zurückgestellten Suchterme.
1.4.2 Word Embeddings
Wird den Suchtermen zur Identifikation von Zielpopulationen eine zentrale Bedeutung zugemessen, ist es imperativ, diese Liste so vollständig und inklusiv wie möglich zu gestalten. Die oben dargestellten Begriffe der Kernsuchtermliste sind theoretisch abgeleitet, d. h. dem etablierten Fundus sozialwissenschaftlicher Konzepte entnommen. Jedoch ist auch dies nicht unabhängig von der subjektiven, intuitiven Einschätzung der an der Formulierung der Liste beteiligten Forschenden. Ebensowenig sind diese Begriffe notwendigerweise robust gegenüber Sprachwandel oder abweichenden Konnotationen in der tatsächlich vorkommenden Zeitungsberichterstattung. Um diese Formen von diachroner und synchroner Sprachvariation einzubeziehen, bietet sich als zweiter Schritt ein datengetriebenes Verfahren an, das innerhalb eines Korpus semantisch vergleichbare Begriffe anhand ähnlicher Wortumfelder identifizieren kann. Im Bereich des Natural Language Processing wird hierbei von Word Embeddings gesprochen (Hamilton et al. 2016, S. 1490; Tang 2018, S. 657).
Im Folgenden nutzen wir eine Variante des word2vec embedding Algorithmus, mit dem für jeden Kernsuchterm die 20 Begriffe (tatsächlich im Text vorkommende Worte) identifiziert werden, die die größte semantische Ähnlichkeit hierzu aufweisen. Als konkrete Implementierung wird das wordVectors R-Paket (v.2.0) eingesetzt (Schmidt 2017). Anschließend werden Worte mit geringem semantischen Gehalt (sogenannte “stop words”) entfernt. Die resultierende Wortliste ist nicht ohne weitere Filterschritte nutzbar. Um ihren Umfang strukturiert weiter einzuschränken, haben wir uns in manueller Durchsicht für Begriffe entschieden, die möglichst eindeutige Konzepte beschreiben. Zahlreiche offenkundig historisch konnotierte Begriffe und personenbezogene Beschreibungen werden entfernt.
Aus diesem Grund werden 119 Begriffe ausgewählt, die weder bereits durch die bisherigen Kernbegriffe abgedeckt noch zu ambig sind.
## [1] "Deutsch-Türk.*" "EU-Zuwander.*"
## [3] "Fachkräfteeinwanderung.*" "Leitkultur"
## [5] "Nicht-Deutsch.*" "Roma-.*"
## [7] "Schutzsuchend.*" "Vertriebene.*"
## [9] "Wohnbevölkerung" "Zugezogene.*"
## [11] "Aufnahmeland" "Dublin-.*"
## [13] "Erstaufnahmeeinrichtung.*" "Integrationsland"
## [15] "Integrationspolitik" "Staatsangehörig.*"
## [17] "Multikult.*" "Assimilierung"
## [19] "Assimilation" "Freizügigkeit"
## [21] "Integrationsproblem.*" "Transitstaat.*"
## [23] "Immigration.*" "islamist.*"
## [25] "Migration.*" "Abschiebung.*"
## [27] "Staatsbürgerschaft.*" "Einreise"
## [29] "Ausreise.*" "Rumänen"
## [31] "Zuzug.*" "Mitbürger"
## [33] "Emigration.*" "Religionsunterricht.*"
## [35] "Wanderarbeiter.*" "Wanderungsbewegung.*"
## [37] "Wiedereinreise.*" "Abgeschoben"
## [39] "Abschiebe.*" "Altfallregelung"
## [41] "Anerkennungsquote" "Ankerzentr.*"
## [43] "Anwerbestopp" "Aufenthaltsgenehmigung"
## [45] "Aufenthaltsgesetz.*" "Aufenthaltsrecht.*"
## [47] "Aufenthaltsstatus" "Aufenthaltstitel"
## [49] "Auffanglager" "Aufnahmeeinrichtung.*"
## [51] "Aufnahmelager.*" "Aufnahmezentr.*"
## [53] "Auslandstürk.*" "Auslieferungsantr.*"
## [55] "Balkan-Route" "Bleibeperspektive"
## [57] "Bleiberecht.*" "Deportation.*"
## [59] "Deutschstämmig.*" "Duldung.*"
## [61] "Ehrenmord.*" "Einbürgerung.*"
## [63] "eingereist.*" "emigrier.*"
## [65] "Erstaufnahmestelle.*" "EU-Türkei-Abkommen"
## [67] "Flüchtende.*" "Fremdsprachenunterricht"
## [69] "Geflohene.*" "Grenzpolitik"
## [71] "Grenzschließung.*" "Grenzschützer.*"
## [73] "Grenzwächter.*" "Heimatvertriebene.*"
## [75] "Hochqualifizierte.*" "Identitätsfeststellung.*"
## [77] "Integrationsbemühungen.*" "Integrationsdebatte.*"
## [79] "Integrationsfähigkeit" "Integrationsgesetz.*"
## [81] "Integrationsgipfel.*" "Integrationskonzept.*"
## [83] "Integrationskurs.*" "Integrationsmaßnahme.*"
## [85] "Integrationsminister.*" "Integrationsplan"
## [87] "islamfeindlich.*" "Kopftücher.*"
## [89] "Lampedusa" "Massenmigration"
## [91] "Multi-Kulti" "Niqab"
## [93] "Optionspflicht" "Passkontrollen.*"
## [95] "Personenfreizügigkeit" "Personenkontrollen"
## [97] "Residenzpflicht" "Rückführung.*"
## [99] "Sachleistungsprinzip.*" "Sammelunterk.*"
## [101] "Schleusung" "Sea-Watch"
## [103] "Sprachförderung" "Sprachkurs.*"
## [105] "Sprachtest.*" "Sprachunterricht.*"
## [107] "Staatenlos.*" "subsidiäre.*"
## [109] "Transitzonen" "Türkischstämmig.*"
## [111] "Umsiedlungsprogramm" "unbegleitete"
## [113] "Völkerwanderung.*" "Vorrangprüfung"
## [115] "Nikab" "Transit-Staat.*"
## [117] "Balkanroute" "Auslands-Türk.*"
## [119] "Menschenschmugg.*"1.4.3 Keywords des GermaParl-Korpus
Zusätzlich zum oben beschriebenen word2vec-Verfahren führen wir zur Generierung von weiteren Suchtermen eine Keyword-Extraction auf Grundlage des GermaParl-Korpus durch. Hierfür nutzen wir ein (optimiertes) topic model, mit dem 250 topics modelliert werden. Für jedes dieser topics kann das einschlägige Vokabular ausgegeben und damit die topics identifiziert werden, die auf migrations- und integrationsspezifische Thematisierungen hinweisen. Diese sind in Tabelle 1.4 dargestellt.
| Topic 133 | Topic 213 | Topic 229 |
|---|---|---|
| Staatsangehörigkeit | Flüchtlinge | Deutschland |
| deutsche | Menschen | Integration |
| deutschen | Deutschland | Zuwanderung |
| Staatsbürgerschaft | Flüchtlingen | Migranten |
| Deutschland | kommen | Menschen |
| Ausländer | Schutz | deutschen |
| doppelte | Asylbewerber | Ausländer |
| Integration | Asyl | Sprache |
| Einbürgerung | Europa | kommen |
| geboren | Land | dass |
Dokumente, in denen mindestens eines dieser Topics unter den drei am stärksten ausgeprägten Topics fungiert, werden zu einem Subkorpus des GermaParl-Korpus zusammengefasst und in einem Verfahren der Keyword-Extraktion mit dem Gesamtkorpus verglichen (Baker 2006, S. 121 - 149). Die initiale Keyword-Liste findet sich als Tabelle 1.9 im Anhang.
Von den so identifizierten Schlagworten werden aber nur diejenigen einen Beitrag zum Korpusaufbau leisten, die Artikel treffen, die nicht schon über die (erweiterte) Suchtermliste getroffen werden. Zunächst lässt sich ermitteln, welche Wortformen bereits getroffen werden. Wir gleichen also ab, welche Wortformen der datengeleitet gewonnenen Liste hier nicht repräsentiert sind. Damit ergeben sich die in Tabelle 1.5 dargetellten Begriffe.
Wir gleichen also ab, welche Wortformen der datengeleitet gewonnenen Liste hier nicht repräsentiert sind. Damit ergibt sich die folgende Tabelle.
| rank_chisquare | word | pos | count_coi | count_ref | exp_coi | chisquare |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 2 | Integration | NN | 3071 | 8940 | 305.80 | 25660.96 |
| 20 | Menschen | NN | 7139 | 115732 | 3128.26 | 5282.79 |
| 33 | Herkunftsstaaten | NN | 257 | 316 | 14.59 | 4133.35 |
| 36 | Aufenthalt | NN | 357 | 749 | 28.16 | 3940.67 |
| 46 | Innenminister | NN | 586 | 2534 | 79.43 | 3314.95 |
| 47 | Mehrstaatigkeit | NN | 183 | 194 | 9.60 | 3214.51 |
| 50 | Herkunftsland | NN | 223 | 339 | 14.31 | 3123.37 |
| 68 | Bundesinnenminister | NN | 468 | 1999 | 62.81 | 2682.30 |
| 69 | Verfolgung | NN | 482 | 2125 | 66.37 | 2670.69 |
| 71 | Mittelmeer | NN | 328 | 1005 | 33.94 | 2614.58 |
| 73 | Sprache | NN | 746 | 4934 | 144.61 | 2566.46 |
| 86 | Ehegatten | NN | 250 | 653 | 22.99 | 2300.13 |
| 96 | Aufnahme | NN | 540 | 3215 | 95.60 | 2119.82 |
| 100 | Unterbringung | NN | 269 | 890 | 29.51 | 1994.58 |
| 104 | Heimat | NN | 419 | 2208 | 66.88 | 1902.28 |
| 105 | Herkunftsländern | NN | 153 | 275 | 10.90 | 1901.58 |
| 107 | Land | NN | 2983 | 51493 | 1386.94 | 1885.68 |
| 110 | Herkunftsländer | NN | 134 | 209 | 8.73 | 1843.87 |
| 111 | Pass | NN | 178 | 414 | 15.07 | 1807.25 |
| 117 | Bürgerkriegsflüchtlinge | NN | 126 | 191 | 8.07 | 1768.21 |
| 118 | Personen | NN | 800 | 7308 | 206.43 | 1751.52 |
| 119 | Deutsch | NN | 334 | 1555 | 48.09 | 1744.10 |
| 121 | Zwangsheirat | NN | 133 | 233 | 9.32 | 1684.53 |
| 122 | Seenotrettung | NN | 112 | 155 | 6.80 | 1670.66 |
Entsprechend des Ziels, den Korpusaufbau über domänenspezifisches Vokabular zu erreichen und die Beimengung irrelevanter Artikel gering zu halten, bereinigen wir nach Durchsicht diese Liste um Worte, die ersichtlich zu ambig sind (Integration, Menschen, Aufenthalt, Mittelmeer, Sprache, Heimat, Ehegatten, Land, Pass, Personen, Deutsch, Innenminister, Bundesinnenminister, Aufnahme, Unterbringung). Damit ergibt sich endgültig durch das Keywords-Verfahren eine Erweiterung der Suchtermliste um 9 Suchterme.
Aus der Kombination von datengeleiteten Erweiterungsstrategien und den zuvor zurückgestellten Suchtermen ergibt sich die in Tabelle 1.6 dargestellte Verteilung:
| Suchtermtyp | N |
|---|---|
| Kernsuchterme | 59 |
| A priori-Suchterme | 90 |
| Keyword-Verfahren | 9 |
| word2vec-Verfahren | 119 |
| Gesamt | 277 |
1.5 Schätzung der Effekte der Hinzunahme weiterer Suchterme
Der letzte (und eigentlich zentrale) Schritt des QTR-Verfahrens besteht nun darin, die QTR-Werte für alle Suchterme auch der erweiterten Liste zu berechnen und in eine inhaltlich aussagekräftige Form zu bringen. Nach Gabrielatos ist eine inhaltliche Interpretation der QTR-Werte möglich, indem diese ins Verhältnis zur Baseline-Relevanz gesetzt werden (Gabrielatos 2007, S. 20). Diese stellt den QTR-Wert des irrelevantesten Begriffs der Kernsuchtermliste dar. Die QTR eines jeden Begriffs wird relativ zu dieser normalisiert. Dafür wird die folgende Formel verwendet:
\[\begin{equation} \label{eq:RQTRnBerechnung} RQTRn = \frac{(QTR - B) * 100}{1 - B} \end{equation}\]
RQTRn steht dabei für die relative Query Term Relevance (normalisiert), QTR für die Query Term Relevance und B für die Baseline-Relevanz.
Tabelle 1.7 stellt den Zusammenhang zwischen der normalisierten relativen Query Term Relevance (RQTRn) und der so zusammen mit den ohnehin schon von der Kernsuchtermliste generierten Artikelanzahl (N) je Zeitung dar. Die Sortierung erfolgt anhand des maximalen RQTRn Wertes in beiden Zeitungen.
| Suchtermkandidat | TFAZ | TSZ | CQTFAZ | CQTSZ | RQTRnFAZ | RQTRnSZ | NFAZ | NSZ |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Bundesasyl.* [APR] | 6 | 6 | 6 | 6 | 100.00 | 100.00 | 88203 | 73222 |
| Bundesflücht.* [APR] | 3 | 4 | 3 | 4 | 100.00 | 100.00 | 88203 | 73222 |
| Bürgerkriegsflüchtlinge [KEY] | 203 | 125 | 203 | 125 | 100.00 | 100.00 | 88203 | 73222 |
| Erstaufnahmestelle.* [W2V] | 59 | 45 | 59 | 45 | 100.00 | 100.00 | 88203 | 73222 |
| Flughafen-Asyl.* [APR] | 1 | 2 | 1 | 2 | 100.00 | 100.00 | 88203 | 73222 |
| Flughafenasyl.* [APR] | 5 | 3 | 5 | 3 | 100.00 | 100.00 | 88203 | 73222 |
| Flüchtlingskommissar [APR] | 90 | 56 | 90 | 56 | 100.00 | 100.00 | 88203 | 73222 |
| Flüchtlingskonvention [APR] | 306 | 228 | 306 | 228 | 100.00 | 100.00 | 88203 | 73222 |
| Orientierungskurs [APR] | 12 | 11 | 12 | 11 | 100.00 | 100.00 | 88203 | 73222 |
| Pro-Asyl.* [APR] | 143 | 39 | 143 | 39 | 100.00 | 100.00 | 88203 | 73222 |
| UNHCR-Flüchtling.* [APR] | 1 | 3 | 1 | 3 | 100.00 | 100.00 | 88203 | 73222 |
| .*Asylpolitik [APR] | 853 | 614 | 853 | 614 | 100.00 | 100.00 | 88203 | 73222 |
| .*Flüchtlingsgipfel [APR] | 97 | 96 | 97 | 96 | 100.00 | 100.00 | 88203 | 73222 |
| .*Flüchtlingshelfer [APR] | 57 | 112 | 57 | 112 | 100.00 | 100.00 | 88203 | 73222 |
| .*Flüchtlingskonferenz [APR] | 17 | 13 | 17 | 13 | 100.00 | 100.00 | 88203 | 73222 |
| .*Flüchtlingskrise [APR] | 2581 | 1555 | 2581 | 1555 | 100.00 | 100.00 | 88203 | 73222 |
| .*Flüchtlingsminister [APR] | 17 | 30 | 17 | 30 | 100.00 | 100.00 | 88203 | 73222 |
| .*Flüchtlingsministerium [APR] | 2 | 7 | 2 | 7 | 100.00 | 100.00 | 88203 | 73222 |
| .*Migrantenpolitik [APR] | 4 | 2 | 4 | 2 | 100.00 | 100.00 | 88203 | 73222 |
| islamfeindlich.* [W2V] | 385 | 320 | 385 | 320 | 100.00 | 100.00 | 88203 | 73222 |
| islamist.* [W2V] | 14246 | 11101 | 14246 | 11101 | 100.00 | 100.00 | 88203 | 73222 |
| Ankerzentr.* [W2V] | 79 | 44 | 77 | 44 | 95.34 | 100.00 | 88205 | 73222 |
| Anti-Asyl.* [APR] | 15 | 20 | 15 | 19 | 100.00 | 90.65 | 88205 | 73223 |
| Anti-Flüchtling.* [APR] | 5 | 31 | 5 | 27 | 100.00 | 75.89 | 88205 | 73227 |
| Aufnahmeeinrichtung.* [W2V] | 103 | 54 | 102 | 54 | 98.14 | 100.00 | 88206 | 73227 |
| Balkan-Route [W2V] | 251 | 28 | 246 | 28 | 96.28 | 100.00 | 88211 | 73227 |
| Bundesvertriebenengesetz [APR] | 971 | 4 | 968 | 4 | 99.44 | 100.00 | 88214 | 73227 |
| EU-Asyl.* [APR] | 138 | 96 | 138 | 94 | 100.00 | 96.07 | 88214 | 73229 |
| EU-Flüchtling.* [APR] | 89 | 110 | 89 | 105 | 100.00 | 91.59 | 88214 | 73234 |
| EU-Türkei-Abkommen [W2V] | 36 | 27 | 35 | 27 | 94.79 | 100.00 | 88215 | 73234 |
| EU-Zuwander.* [W2V] | 19 | 45 | 19 | 42 | 100.00 | 87.48 | 88215 | 73237 |
| EURODAC [APR] | 86 | 38 | 84 | 38 | 95.72 | 100.00 | 88217 | 73237 |
| Fachkräfteeinwanderung.* [W2V] | 32 | 24 | 32 | 22 | 100.00 | 84.49 | 88217 | 73239 |
| Kirchenasyl.* [APR] | 92 | 132 | 92 | 130 | 100.00 | 97.20 | 88217 | 73241 |
| Niqab [W2V] | 77 | 44 | 69 | 44 | 80.63 | 100.00 | 88225 | 73241 |
| Roma-.* [W2V] | 1287 | 343 | 1287 | 284 | 100.00 | 67.85 | 88225 | 73300 |
| Sea-Watch [W2V] | 17 | 20 | 16 | 20 | 89.01 | 100.00 | 88226 | 73300 |
| UN-Flüchtling.* [APR] | 479 | 660 | 479 | 589 | 100.00 | 79.81 | 88226 | 73371 |
| Vorrangprüfung [W2V] | 97 | 47 | 94 | 47 | 94.23 | 100.00 | 88229 | 73371 |
| .*Flüchtlingslager [APR] | 1115 | 1161 | 1115 | 1157 | 100.00 | 99.44 | 88229 | 73373 |
| .*Flüchtlingspolitik [APR] | 2211 | 1913 | 2211 | 1910 | 100.00 | 99.63 | 88229 | 73373 |
| antiflüchtling.* [APR] | 2 | 2 | 2 | 1 | 100.00 | 6.54 | 88229 | 73374 |
| BAMF [APR] | 560 | 314 | 555 | 313 | 98.32 | 99.44 | 88233 | 73375 |
| Erstaufnahmeeinrichtung.* [W2V] | 241 | 148 | 240 | 145 | 99.26 | 96.26 | 88234 | 73378 |
| Bleibeperspektive [W2V] | 188 | 96 | 187 | 95 | 99.07 | 98.13 | 88235 | 73379 |
| unbegleitete [W2V] | 148 | 137 | 133 | 136 | 81.19 | 98.69 | 88250 | 73380 |
| Transitzonen [W2V] | 247 | 62 | 245 | 60 | 98.51 | 94.02 | 88252 | 73382 |
| UNHCR [APR] | 621 | 544 | 615 | 519 | 98.14 | 91.40 | 88258 | 73385 |
| Aufnahmelager.* [W2V] | 177 | 152 | 175 | 146 | 97.95 | 92.71 | 88260 | 73391 |
| Aufnahmezentr.* [W2V] | 125 | 113 | 123 | 111 | 97.02 | 96.64 | 88262 | 73393 |
| Anwerbestopp [W2V] | 70 | 55 | 66 | 54 | 89.39 | 96.64 | 88266 | 73394 |
| Aufenthaltstitel [W2V] | 209 | 109 | 205 | 102 | 96.46 | 88.04 | 88270 | 73401 |
| Familiennachz.* [APR] | 597 | 390 | 580 | 380 | 94.79 | 95.14 | 88287 | 73411 |
| Aufenthaltsgesetz.* [W2V] | 220 | 131 | 214 | 127 | 94.97 | 94.21 | 88293 | 73415 |
| Herkunftsstaaten [KEY] | 281 | 210 | 273 | 197 | 94.79 | 88.41 | 88301 | 73428 |
| Anerkennungsquote [W2V] | 100 | 67 | 97 | 63 | 94.41 | 88.79 | 88304 | 73432 |
| Integrationskurs.* [W2V] | 374 | 366 | 354 | 355 | 90.13 | 94.39 | 88323 | 73443 |
| Deutsch-Türk.* [W2V] | 580 | 692 | 562 | 633 | 94.23 | 84.11 | 88341 | 73502 |
| Balkanroute [W2V] | 166 | 262 | 160 | 254 | 93.30 | 94.21 | 88347 | 73510 |
| Lampedusa [W2V] | 435 | 426 | 421 | 399 | 94.04 | 88.22 | 88361 | 73536 |
| Integrationsgipfel.* [W2V] | 137 | 150 | 132 | 138 | 93.30 | 85.05 | 88366 | 73548 |
| FRONTEX [APR] | 371 | 309 | 355 | 298 | 91.99 | 93.27 | 88381 | 73559 |
| Integrationsgesetz.* [W2V] | 158 | 162 | 152 | 156 | 92.92 | 93.08 | 88387 | 73564 |
| Dublin-.* [W2V] | 3299 | 294 | 689 | 282 | -47.30 | 92.34 | 90997 | 73576 |
| Ehegattennachzug.* [APR] | 24 | 18 | 23 | 17 | 92.18 | 89.53 | 90998 | 73577 |
| Schutzsuchend.* [W2V] | 157 | 278 | 149 | 266 | 90.50 | 91.96 | 91006 | 73588 |
| Daueraufenthaltsrecht [APR] | 23 | 20 | 21 | 19 | 83.80 | 90.65 | 91008 | 73589 |
| Bleiberecht.* [W2V] | 619 | 578 | 586 | 535 | 90.13 | 86.17 | 91041 | 73631 |
| Residenzpflicht [W2V] | 95 | 69 | 84 | 65 | 78.40 | 89.16 | 91052 | 73635 |
| Seenotrettung [KEY] | 115 | 92 | 92 | 86 | 62.76 | 87.85 | 91074 | 73641 |
| Aufnahmeland [W2V] | 61 | 43 | 57 | 33 | 87.71 | 56.45 | 91078 | 73651 |
| Integrationsmaßnahme.* [W2V] | 252 | 76 | 233 | 69 | 86.03 | 82.80 | 91096 | 73658 |
| Aufenthaltsstatus [W2V] | 252 | 184 | 232 | 167 | 85.29 | 82.80 | 91116 | 73674 |
| Koran.* [APR] | 2094 | 1786 | 1927 | 1555 | 85.10 | 75.89 | 91283 | 73904 |
| Minarett.* [APR] | 411 | 424 | 378 | 370 | 85.10 | 76.26 | 91316 | 73958 |
| Arbeitsmigration [APR] | 177 | 110 | 156 | 101 | 77.84 | 84.67 | 91336 | 73967 |
| Auffanglager [W2V] | 239 | 298 | 218 | 267 | 83.61 | 80.56 | 91356 | 73998 |
| Integrationsdebatte.* [W2V] | 136 | 79 | 117 | 72 | 73.93 | 83.36 | 91375 | 74005 |
| Aufenthaltsrecht.* [W2V] | 712 | 401 | 647 | 344 | 83.05 | 73.46 | 91435 | 74055 |
| Altfallregelung [W2V] | 42 | 33 | 32 | 30 | 55.68 | 82.99 | 91445 | 74058 |
| Umsiedlungsprogramm [W2V] | 20 | 22 | 13 | 20 | 34.82 | 82.99 | 91452 | 74060 |
| Willkommenskultur.* [APR] | 497 | 258 | 451 | 227 | 82.68 | 77.57 | 91495 | 74090 |
| Sammelunterk.* [W2V] | 64 | 54 | 58 | 46 | 82.50 | 72.34 | 91501 | 74098 |
| Weltflüchtling.* [APR] | 21 | 17 | 19 | 14 | 82.31 | 67.10 | 91503 | 74101 |
| Abschiebung.* [W2V] | 2740 | 2160 | 2475 | 1920 | 81.94 | 79.25 | 91757 | 74330 |
| Massenmigration [W2V] | 72 | 20 | 65 | 17 | 81.94 | 71.96 | 91764 | 74333 |
| Integrationsland [W2V] | 20 | 8 | 18 | 6 | 81.38 | 53.27 | 91766 | 74335 |
| Mehrstaatigkeit [KEY] | 20 | 13 | 18 | 11 | 81.38 | 71.21 | 91768 | 74337 |
| Grenzpolitik [W2V] | 18 | 19 | 16 | 15 | 79.33 | 60.56 | 91770 | 74341 |
| Mehrstaatlichkeit [APR] | 18 | 6 | 16 | 5 | 79.33 | 68.79 | 91772 | 74342 |
| Kopftücher.* [W2V] | 321 | 430 | 284 | 359 | 78.58 | 69.16 | 91806 | 74411 |
| Menschenschmugg.* [W2V] | 403 | 335 | 356 | 283 | 78.21 | 71.03 | 91852 | 74460 |
| Optionspflicht [W2V] | 49 | 42 | 41 | 37 | 69.65 | 77.76 | 91859 | 74465 |
| Integrationsplan [W2V] | 65 | 47 | 57 | 41 | 77.09 | 76.07 | 91867 | 74471 |
| Integrationsbeauftragte.* [APR] | 436 | 340 | 380 | 298 | 76.16 | 76.82 | 91920 | 74511 |
| Anerkennungsgesetz [APR] | 10 | 16 | 8 | 14 | 62.76 | 76.64 | 91922 | 74513 |
| Schleusung [W2V] | 78 | 54 | 68 | 37 | 76.16 | 41.12 | 91930 | 74528 |
| Herkunftsländern [KEY] | 654 | 376 | 567 | 320 | 75.23 | 72.15 | 92016 | 74584 |
| Schleuser.* [APR] | 699 | 735 | 606 | 602 | 75.23 | 66.17 | 92105 | 74699 |
| subsidiäre.* [W2V] | 247 | 134 | 186 | 116 | 54.00 | 74.95 | 92165 | 74717 |
| Deutschkurs [APR] | 88 | 104 | 76 | 80 | 74.67 | 56.82 | 92177 | 74740 |
| Heimatvertriebene.* [W2V] | 1419 | 207 | 1226 | 72 | 74.67 | -21.87 | 92368 | 74873 |
| Integrationspolitik [W2V] | 716 | 351 | 571 | 302 | 62.20 | 73.83 | 92511 | 74918 |
| Wiedereinreise.* [W2V] | 141 | 107 | 121 | 80 | 73.56 | 52.90 | 92530 | 74941 |
| Auslandstürk.* [W2V] | 56 | 31 | 48 | 24 | 73.37 | 57.76 | 92538 | 74946 |
| Herkunftsländer [KEY] | 651 | 367 | 558 | 278 | 73.37 | 54.58 | 92621 | 75028 |
| Burka [APR] | 387 | 264 | 330 | 196 | 72.63 | 51.78 | 92666 | 75093 |
| Burka-.* [APR] | 387 | 141 | 330 | 109 | 72.63 | 57.57 | 92666 | 75107 |
| Einbürgerung.* [W2V] | 808 | 641 | 664 | 547 | 66.85 | 72.52 | 92803 | 75193 |
| Aufenthaltsgenehmigung [W2V] | 457 | 434 | 387 | 349 | 71.51 | 63.36 | 92866 | 75271 |
| Integrationsproblem.* [W2V] | 176 | 118 | 147 | 91 | 69.27 | 57.20 | 92895 | 75298 |
| Multikult.* [W2V] | 1922 | 849 | 1604 | 592 | 69.27 | 43.36 | 93199 | 75552 |
| eingereist.* [W2V] | 792 | 646 | 657 | 480 | 68.34 | 51.96 | 93325 | 75701 |
| Binnenwanderung [APR] | 35 | 14 | 29 | 11 | 68.16 | 60.00 | 93331 | 75704 |
| Integrationskonzept.* [W2V] | 70 | 49 | 58 | 40 | 68.16 | 65.61 | 93342 | 75713 |
| Assimilation [W2V] | 227 | 85 | 188 | 60 | 67.97 | 45.05 | 93380 | 75734 |
| Grenzschließung.* [W2V] | 92 | 91 | 76 | 75 | 67.60 | 67.10 | 93395 | 75749 |
| Migration.* [W2V] | 5930 | 4433 | 4771 | 3658 | 63.69 | 67.29 | 94475 | 76479 |
| Abschiebe.* [W2V] | 1276 | 1408 | 1052 | 1158 | 67.23 | 66.73 | 94657 | 76695 |
| Immigration.* [W2V] | 589 | 647 | 483 | 509 | 66.48 | 60.19 | 94757 | 76813 |
| Burkini.* [APR] | 151 | 64 | 109 | 52 | 48.23 | 64.86 | 94796 | 76825 |
| Integrationsbemühungen.* [W2V] | 136 | 53 | 101 | 43 | 52.14 | 64.67 | 94829 | 76833 |
| Familienzusammenführung [APR] | 283 | 162 | 229 | 117 | 64.43 | 48.04 | 94880 | 76875 |
| Deutschkenntnisse [APR] | 376 | 238 | 293 | 192 | 58.85 | 63.93 | 94956 | 76919 |
| Transitstaat.* [W2V] | 64 | 41 | 44 | 33 | 41.90 | 63.55 | 94976 | 76927 |
| Multikulti [APR] | 341 | 107 | 274 | 73 | 63.50 | 40.56 | 94976 | 76927 |
| Punktesystem [APR] | 305 | 221 | 244 | 137 | 62.76 | 28.97 | 95037 | 77011 |
| Assimilierung [W2V] | 78 | 38 | 59 | 30 | 54.56 | 60.56 | 95054 | 77018 |
| Integrationsminister.* [W2V] | 527 | 347 | 393 | 273 | 52.70 | 60.19 | 95173 | 77081 |
| Fremdenfeindlich.* [APR] | 1785 | 1894 | 1388 | 1468 | 58.66 | 57.94 | 95558 | 77482 |
| Doppelstaat.* [APR] | 119 | 143 | 92 | 101 | 57.73 | 45.05 | 95584 | 77521 |
| Ehrenmord.* [W2V] | 239 | 161 | 183 | 115 | 56.42 | 46.54 | 95637 | 77560 |
| Türkischstämmig.* [W2V] | 705 | 505 | 540 | 352 | 56.42 | 43.36 | 95785 | 77689 |
| Sprachtest.* [W2V] | 165 | 195 | 125 | 149 | 54.93 | 55.89 | 95818 | 77720 |
| Integrationsfähigkeit [W2V] | 160 | 92 | 113 | 70 | 45.25 | 55.33 | 95864 | 77740 |
| Leitkultur [W2V] | 634 | 308 | 481 | 207 | 55.12 | 38.69 | 95995 | 77832 |
| Sprachkurs.* [W2V] | 613 | 536 | 462 | 396 | 54.19 | 51.21 | 96134 | 77955 |
| Nikab [W2V] | 8 | 22 | 6 | 13 | 53.45 | 23.55 | 96134 | 77955 |
| Außengrenze.* [APR] | 1457 | 614 | 1091 | 459 | 53.26 | 52.90 | 96446 | 78080 |
| Anerkennungsverfahren [APR] | 82 | 45 | 45 | 33 | 16.01 | 50.09 | 96482 | 78092 |
| Schlepper.* [APR] | 1011 | 981 | 734 | 705 | 48.98 | 47.48 | 96745 | 78349 |
| Menschenhändler [APR] | 161 | 173 | 116 | 101 | 47.86 | 22.24 | 96778 | 78402 |
| Schengen [APR] | 1399 | 150 | 915 | 108 | 35.57 | 47.66 | 97173 | 78433 |
| Völkerwanderung.* [W2V] | 231 | 161 | 165 | 70 | 46.74 | -5.61 | 97232 | 78520 |
| Grenzübertritt [APR] | 406 | 155 | 285 | 90 | 44.51 | 21.68 | 97340 | 78581 |
| Herkunftsland [KEY] | 657 | 420 | 460 | 259 | 44.13 | 28.41 | 97519 | 78732 |
| Sprachförderung [W2V] | 300 | 186 | 210 | 125 | 44.13 | 38.69 | 97586 | 78785 |
| Staatenlos.* [W2V] | 247 | 281 | 172 | 193 | 43.39 | 41.50 | 97641 | 78855 |
| Personenfreizügigkeit [W2V] | 226 | 89 | 156 | 62 | 42.27 | 43.36 | 97697 | 78879 |
| Multi-Kulti [W2V] | 39 | 20 | 27 | 12 | 42.64 | 25.23 | 97706 | 78885 |
| Wohnbevölkerung [W2V] | 94 | 39 | 65 | 24 | 42.46 | 28.04 | 97733 | 78900 |
| Aufnahmebereitschaft [APR] | 142 | 63 | 98 | 41 | 42.27 | 34.77 | 97776 | 78920 |
| Sprachunterricht.* [W2V] | 187 | 110 | 121 | 76 | 34.26 | 42.24 | 97824 | 78950 |
| Grenzschutz [APR] | 631 | 284 | 435 | 196 | 42.09 | 42.06 | 97976 | 79027 |
| Zwangsheirat [KEY] | 93 | 72 | 63 | 44 | 39.85 | 27.29 | 98000 | 79047 |
| Ausreise.* [W2V] | 2549 | 2125 | 1701 | 1300 | 37.99 | 27.48 | 98760 | 79807 |
| EU-Diskriminierung.* [APR] | 11 | 3 | 5 | 2 | -1.49 | 37.76 | 98766 | 79808 |
| Wanderungsbewegung.* [W2V] | 257 | 89 | 152 | 59 | 23.84 | 37.01 | 98858 | 79836 |
| Grenzschützer.* [W2V] | 193 | 297 | 127 | 185 | 36.31 | 29.53 | 98902 | 79927 |
| Identitätsfeststellung.* [W2V] | 76 | 45 | 50 | 25 | 36.31 | 17.01 | 98923 | 79947 |
| Religionsunterricht.* [W2V] | 918 | 479 | 559 | 312 | 27.19 | 34.77 | 99268 | 80108 |
| Staatsangehörig.* [W2V] | 3287 | 1283 | 2118 | 775 | 33.71 | 25.98 | 100270 | 80532 |
| Grenzwächter.* [W2V] | 42 | 54 | 27 | 34 | 33.52 | 30.84 | 100279 | 80547 |
| Staatsbürgerschaft.* [W2V] | 2158 | 1915 | 1385 | 1129 | 33.33 | 23.36 | 100876 | 81190 |
| Einreise [W2V] | 1947 | 1590 | 1246 | 918 | 32.96 | 20.93 | 101410 | 81732 |
| Grenzkontrolle.* [APR] | 1809 | 891 | 1100 | 514 | 27.00 | 20.93 | 101879 | 82018 |
| Rückführung.* [W2V] | 1931 | 950 | 959 | 574 | 6.33 | 25.98 | 102801 | 82369 |
| Passkontrollen.* [W2V] | 55 | 71 | 32 | 29 | 22.16 | -10.65 | 102811 | 82395 |
| Doppelpass.* [APR] | 179 | 199 | 103 | 116 | 20.86 | 22.06 | 102865 | 82452 |
| Geflohene.* [W2V] | 627 | 561 | 330 | 325 | 11.73 | 21.31 | 103141 | 82666 |
| Duldung.* [W2V] | 1038 | 687 | 497 | 394 | 2.98 | 20.37 | 103653 | 82941 |
| Deportation.* [W2V] | 782 | 537 | 442 | 253 | 18.99 | 1.12 | 103945 | 83191 |
| Freizügigkeit [W2V] | 1344 | 764 | 759 | 418 | 18.99 | 15.33 | 104408 | 83488 |
| Nicht-Deutsch.* [W2V] | 586 | 138 | 228 | 77 | -13.78 | 17.38 | 104732 | 83543 |
| Vertriebene.* [W2V] | 2788 | 5504 | 1506 | 790 | 14.34 | -60.00 | 105817 | 88142 |
| Desintegration [APR] | 208 | 86 | 112 | 41 | 13.97 | 2.24 | 105894 | 88179 |
| Flüchtende.* [W2V] | 304 | 386 | 132 | 207 | -5.40 | 13.27 | 106057 | 88343 |
| Visum.* [APR] | 2095 | 1727 | 1119 | 818 | 13.22 | 1.68 | 106764 | 89044 |
| Personenkontrollen [W2V] | 194 | 119 | 103 | 61 | 12.66 | 8.97 | 106820 | 89089 |
| Emigration.* [W2V] | 378 | 297 | 197 | 139 | 10.80 | 0.56 | 106980 | 89233 |
| Ausbürger.* [APR] | 108 | 103 | 53 | 53 | 5.21 | 9.35 | 107016 | 89269 |
| Rumänen [W2V] | 741 | 633 | 374 | 276 | 7.82 | -5.42 | 107310 | 89586 |
| Mitbürger [W2V] | 866 | 702 | 432 | 318 | 6.70 | -2.24 | 107691 | 89933 |
| Deutschstämmig.* [W2V] | 414 | 354 | 201 | 165 | 4.28 | 0.19 | 107868 | 90094 |
| Drittstaat.* [APR] | 1242 | 641 | 586 | 311 | 1.68 | 3.74 | 108424 | 90379 |
| Zugezogene.* [W2V] | 244 | 278 | 117 | 121 | 3.17 | -5.61 | 108531 | 90515 |
| Zuzug.* [W2V] | 2593 | 2067 | 1193 | 977 | -0.56 | 1.50 | 109821 | 91529 |
| Aufnahmefähigkeit [APR] | 256 | 96 | 113 | 45 | -4.10 | 0.75 | 109953 | 91576 |
| Abschottung.* [APR] | 1271 | 966 | 507 | 446 | -11.92 | -0.56 | 110639 | 92058 |
| Visa.* [APR] | 3159 | 2339 | 1450 | 966 | -0.74 | -9.72 | 111834 | 93070 |
| Sachleistungsprinzip.* [W2V] | 38 | 27 | 12 | 12 | -27.37 | -3.93 | 111857 | 93084 |
| Flucht.* [APR] | 10601 | 10736 | 4671 | 4281 | -4.10 | -12.34 | 117100 | 98892 |
| emigrier.* [W2V] | 403 | 493 | 166 | 217 | -9.50 | -4.67 | 117288 | 99098 |
| Hochqualifizierte.* [W2V] | 1315 | 692 | 476 | 303 | -18.81 | -5.05 | 118053 | 99461 |
| Verfolgung [KEY] | 4558 | 3172 | 1808 | 1374 | -12.29 | -5.98 | 120341 | 100998 |
| .*Diskriminierung [APR] | 3709 | 2435 | 1574 | 1001 | -7.26 | -10.09 | 122229 | 102285 |
| Diskriminierung.* [APR] | 4296 | 2927 | 1685 | 1181 | -13.22 | -11.59 | 122891 | 102687 |
| Nachzug.* [APR] | 1575 | 1210 | 536 | 425 | -22.91 | -21.31 | 123811 | 103391 |
| Fremdsprachenunterricht [W2V] | 185 | 22 | 58 | 7 | -27.75 | -27.48 | 123911 | 103404 |
| Antidiskriminierung.* [APR] | 653 | 331 | 204 | 104 | -28.12 | -28.22 | 124120 | 103517 |
| EU-Antidiskriminierung.* [APR] | 23 | 4 | 7 | 0 | -29.61 | -86.92 | 124120 | 103520 |
| Anti-Diskriminierung.* [APR] | 33 | 115 | 10 | 34 | -29.80 | -31.59 | 124120 | 103569 |
| Wanderarbeiter.* [W2V] | 352 | 338 | 105 | 93 | -30.73 | -35.51 | 124324 | 103754 |
| Auslieferungsantr.* [W2V] | 183 | 159 | 51 | 45 | -34.26 | -34.02 | 124412 | 103821 |
| Bundesgrenzschutz [APR] | 355 | 325 | 94 | 85 | -36.87 | -37.94 | 124603 | 104008 |
| Dublin [APR] | 3299 | 1295 | 689 | 171 | -47.30 | -62.24 | 124603 | 105059 |
Ein RQTRn-Wert von 100 impliziert, dass ein Suchtermkandidat immer mit mindestens einem Term der Kernsuchtermliste gemeinsam auftritt, also nicht zum Abruf zusätzlicher Artikel führt. Diese Begriffe haben dementsprechend keinen über die Kernsuchtermliste hinausgehenden Wert. Ein neutraler Wert um 0 suggeriert eine Relevanz vergleichbar zum irrelevantesten Term der Kernsuchtermliste. Gabrielatos (2007) schlägt vor, dies als Mindestwert zu behandeln, ab dem die Nutzung eines Kandidatenwortes gerechtfertigt ist. Ein negativer RQTRn-Wert legt dementsprechend nahe, dass es sich bei einem Suchtermkandidaten um einen Suchterm mit geringer Relevanz handelt, da er nie oder selten in Artikeln vorkommt, die bereits durch die Kernsuchterme abgerufen werden (Gabrielatos 2007, S. 21). Die Darstellung unproduktiver Terme (RQTRn-Wert von 100 für beide Zeitungen) und irrelevanter Werte (RQTRn-Wert von weniger als 0 für beide Zeitungen) findet sich im Anhang (Tabellen 1.10 und 1.11).
Analog zu den Kernsuchtermen kann auch hier von einem Zusammenhang von FAZ und SZ ausgegangen werden. Die Pearson-Korrelation zwischen der Relevanz der Kandidatensuchterme für FAZ und SZ ist sehr hoch und beträgt hier: 0.88.
Ein rein datengeleitetes Vorgehen würde nahelegen, all die Terme als plausible Suchterme zu behandeln, die in mindestens einer Zeitung einen positiven RQTRn-Wert aufweisen. Diese Suchterme sind es, die noch über die Kernsuchtermliste hinaus Artikel beitragen. Da wir allerdings mit dargestellten vertraglichen und lizenzrechtlichen Limitierungen arbeiten, wird eine zweite Maßzahl wesentlich: Die Anzahl der durch die Suchterme getroffenen Artikel. In Tabelle 1.7 ist zusätzlich zur normalisierten relativen Query Term Relevance die Anzahl der Artikel (N) dargestellt, die durch die Kernsuchtermliste und die Hinzunahme von Kandidatensuchtermen getroffen werden. Um dies am Beispiel der FAZ zu illustrieren: Durch die Kernsuchtermliste werden zunächst 88203 Artikel getroffen. Anschließend wird für jeden weiteren Suchterm die Anzahl der zusätzlich getroffenen Artikel ermittelt und mit diesen Basiswert addiert. Hierbei wird beim relevantesten Kandidatensuchterm begonnen und in absteigender Relevanz weiterverfahren. Dies setzt sich bis zum irrelevantesten Kandidatensuchterm fort. Diese Zusammenhänge werden in Abbildung 1.3 im Anhang zur leichteren Interpretation auch visuell dargestellt.
1.5.1 Folgerungen: Eine kriteriengeleitet konsolidierte Suchtermliste
Optimal ist die Suchtermliste dann, wenn nur Terme ausgewählt werden, die produktiv (d. h. die der Auswahl neue Artikel hinzufügen) und relevant sind (d. h. die in mindestens einer Zeitung einen Relevanzwert von über 0 erreichen). Dieses Vorgehen enspricht dem Ziel, so wenig Lücken des Datenbestandes wie möglich zu haben (fehlende Artikel) als auch das Rauschen in den Daten (irrelevante Artikel) gering zu halten (Gabrielatos 2007, S. 9). Durch Anwendung dieser (Daumen-)Regeln reduziert sich die Zahl der Kandidatensuchterme. Tatsächlich können 39 Suchterme (aus Tabelle 1.7) entfallen, weil sie in beiden Zeitungen entweder nicht hinreichend relevant sind oder sie keine neuen Treffer produzieren.
Kombiniert mit den eingangs gewählten und begründeten Kernsuchtermen ergibt sich basierend auf den normalisierten relativen Query Term Relevance eine reduzierte Suchtermliste (Tabelle 1.8):
| Suchterm | Quellverfahren |
|---|---|
| Abschiebe.* | [W2V] |
| Abschiebung.* | [W2V] |
| Altfallregelung | [W2V] |
| Anerkennungsgesetz | [APR] |
| Anerkennungsquote | [W2V] |
| Anerkennungsverfahren | [APR] |
| Ankerzentr.* | [W2V] |
| Anti-Asyl.* | [APR] |
| Anti-Flüchtling.* | [APR] |
| anti-semit.* | [CORE] |
| antiflüchtling.* | [APR] |
| Antisemit.* | [CORE] |
| Anwerbestopp | [W2V] |
| Arbeitsmigration | [APR] |
| Assimilation | [W2V] |
| Assimilierung | [W2V] |
| .*Asyl | [CORE] |
| Asyl.* | [CORE] |
| Aufenthaltsgenehmigung | [W2V] |
| Aufenthaltsgesetz.* | [W2V] |
| Aufenthaltsrecht.* | [W2V] |
| Aufenthaltsstatus | [W2V] |
| Aufenthaltstitel | [W2V] |
| Auffanglager | [W2V] |
| Aufnahmebereitschaft | [APR] |
| Aufnahmeeinrichtung.* | [W2V] |
| Aufnahmefähigkeit | [APR] |
| Aufnahmegesellschaft | [CORE] |
| Aufnahmelager.* | [W2V] |
| Aufnahmeland | [W2V] |
| Aufnahmezentr.* | [W2V] |
| Ausbürger.* | [APR] |
| Ausgewander.* | [CORE] |
| Ausländer.* | [CORE] |
| Auslandstürk.* | [W2V] |
| Ausreise.* | [W2V] |
| Außengrenze.* | [APR] |
| Aussiedler.* | [CORE] |
| Auswand.* | [CORE] |
| Balkan-Route | [W2V] |
| Balkanroute | [W2V] |
| BAMF | [APR] |
| Binnenwanderung | [APR] |
| Biodeutsch.* | [CORE] |
| Bleibeperspektive | [W2V] |
| Bleiberecht.* | [W2V] |
| Bundesvertriebenengesetz | [APR] |
| Burka | [APR] |
| Burka-.* | [APR] |
| Burkini.* | [APR] |
| Daueraufenthaltsrecht | [APR] |
| Deportation.* | [W2V] |
| Desintegration | [APR] |
| Deutsch-Türk.* | [W2V] |
| deutsch-türkisch.* | [CORE] |
| Deutschkenntnisse | [APR] |
| Deutschkurs | [APR] |
| Deutschstämmig.* | [W2V] |
| Deutschtürk.* | [CORE] |
| Doppelpass.* | [APR] |
| Doppelstaat.* | [APR] |
| Drittstaat.* | [APR] |
| Dublin-.* | [W2V] |
| Duldung.* | [W2V] |
| Ehegattennachzug.* | [APR] |
| Ehrenmord.* | [W2V] |
| Einbürgerung.* | [W2V] |
| Eingebürger.* | [CORE] |
| eingereist.* | [W2V] |
| Eingewander.* | [CORE] |
| Einreise | [W2V] |
| Einwander.* | [CORE] |
| Emigrant.* | [CORE] |
| Emigration.* | [W2V] |
| Erstaufnahmeeinrichtung.* | [W2V] |
| EU-Asyl.* | [APR] |
| EU-Diskriminierung.* | [APR] |
| EU-Flüchtling.* | [APR] |
| EU-Türkei-Abkommen | [W2V] |
| EU-Zuwander.* | [W2V] |
| EURODAC | [APR] |
| Fachkräfteeinwanderung.* | [W2V] |
| Familiennachz.* | [APR] |
| Familienzusammenführung | [APR] |
| Flüchtende.* | [W2V] |
| .*Flüchtling | [CORE] |
| Flüchtling.* | [CORE] |
| .*Flüchtlinge | [CORE] |
| .*Flüchtlingen | [CORE] |
| .*Flüchtlingslager | [APR] |
| .*Flüchtlingspolitik | [APR] |
| Freizügigkeit | [W2V] |
| Fremdenfeindlich.* | [APR] |
| FRONTEX | [APR] |
| Gastarbeiter.* | [CORE] |
| Geduldete.* | [CORE] |
| Geflohene.* | [W2V] |
| Geflüchtete.* | [CORE] |
| Grenzkontrolle.* | [APR] |
| Grenzpolitik | [W2V] |
| Grenzschließung.* | [W2V] |
| Grenzschutz | [APR] |
| Grenzschützer.* | [W2V] |
| Grenzübertritt | [APR] |
| Grenzwächter.* | [W2V] |
| Heimatvertriebene.* | [W2V] |
| Herkunftsland | [KEY] |
| Herkunftsländer | [KEY] |
| Herkunftsländern | [KEY] |
| Herkunftsstaaten | [KEY] |
| Identitätsfeststellung.* | [W2V] |
| Imam.* | [CORE] |
| Immigrant.* | [CORE] |
| Immigration.* | [W2V] |
| Integrationsbeauftragte.* | [APR] |
| Integrationsbemühungen.* | [W2V] |
| Integrationsdebatte.* | [W2V] |
| Integrationsfähigkeit | [W2V] |
| Integrationsgesetz.* | [W2V] |
| Integrationsgipfel.* | [W2V] |
| Integrationskonzept.* | [W2V] |
| Integrationskurs.* | [W2V] |
| Integrationsland | [W2V] |
| Integrationsmaßnahme.* | [W2V] |
| Integrationsminister.* | [W2V] |
| Integrationsplan | [W2V] |
| Integrationspolitik | [W2V] |
| Integrationsproblem.* | [W2V] |
| Islam.* | [CORE] |
| Kirchenasyl.* | [APR] |
| Kopftuch.* | [CORE] |
| Kopftücher.* | [W2V] |
| Koran.* | [APR] |
| Lampedusa | [W2V] |
| Leitkultur | [W2V] |
| Massenmigration | [W2V] |
| Mehrheitsgesellschaft | [CORE] |
| Mehrstaatigkeit | [KEY] |
| Mehrstaatlichkeit | [APR] |
| Menschenhändler | [APR] |
| Menschenschmugg.* | [W2V] |
| .*Migrant | [CORE] |
| Migrant.* | [CORE] |
| .*Migranten | [CORE] |
| .*Migrantin | [CORE] |
| .*Migrantinnen | [CORE] |
| Migration.* | [W2V] |
| Migrationsgesellschaft | [CORE] |
| Minarett.* | [APR] |
| Mitbürger | [W2V] |
| Moschee.* | [CORE] |
| Moslem.* | [CORE] |
| Multi-Kulti | [W2V] |
| Multikult.* | [W2V] |
| Multikulti | [APR] |
| Muslim.* | [CORE] |
| Nicht-Deutsch.* | [W2V] |
| Nichtdeutsch.* | [CORE] |
| Nikab | [W2V] |
| Niqab | [W2V] |
| Optionspflicht | [W2V] |
| Parallelgesellschaft.* | [CORE] |
| Passkontrollen.* | [W2V] |
| Personenfreizügigkeit | [W2V] |
| Personenkontrollen | [W2V] |
| Punktesystem | [APR] |
| Rassis.* | [CORE] |
| Religionsunterricht.* | [W2V] |
| Residenzpflicht | [W2V] |
| Roma | [CORE] |
| Roma-.* | [W2V] |
| Romani | [CORE] |
| Rückführung.* | [W2V] |
| Rumänen | [W2V] |
| Russlanddeutsch.* | [CORE] |
| Sammelunterk.* | [W2V] |
| Schengen | [APR] |
| Schlepper.* | [APR] |
| Schleuser.* | [APR] |
| Schleusung | [W2V] |
| Schutzbedürftig.* | [CORE] |
| Schutzsuchend.* | [W2V] |
| Sea-Watch | [W2V] |
| Seenotrettung | [KEY] |
| Sinti | [CORE] |
| Sinto | [CORE] |
| Spätaussiedler.* | [CORE] |
| Sprachförderung | [W2V] |
| Sprachkurs.* | [W2V] |
| Sprachtest.* | [W2V] |
| Sprachunterricht.* | [W2V] |
| Staatenlos.* | [W2V] |
| Staatsangehörig.* | [W2V] |
| Staatsbürgerschaft.* | [W2V] |
| subsidiäre.* | [W2V] |
| Syrer | [CORE] |
| Transitstaat.* | [W2V] |
| Transitzonen | [W2V] |
| Türkeistämmig.* | [CORE] |
| Türkischstämmig.* | [W2V] |
| Umsiedlungsprogramm | [W2V] |
| UN-Flüchtling.* | [APR] |
| unbegleitete | [W2V] |
| UNHCR | [APR] |
| Vertriebene.* | [W2V] |
| Visum.* | [APR] |
| Völkerwanderung.* | [W2V] |
| Vorrangprüfung | [W2V] |
| Wanderungsbewegung.* | [W2V] |
| Weltflüchtling.* | [APR] |
| Wiedereinreise.* | [W2V] |
| Willkommenskultur.* | [APR] |
| Wohnbevölkerung | [W2V] |
| Zigeuner | [CORE] |
| Zigeunerin | [CORE] |
| Zugewander.* | [CORE] |
| Zugezogene.* | [W2V] |
| Zuwander.* | [CORE] |
| Zuzug.* | [W2V] |
| Zwangsheirat | [KEY] |
Wird die bereits dargestellte Artikelbegrenzung zur Grundlage genommen, ist es ein plausibles Vorgehen, so lange niedrig-relevante Begriffe von der Liste zu entfernen bis 100.000 Artikel unterschritten werden. In unserem Fall trifft dies auf 27 Begriffe zu:
## [1] "Staatsangehörig.*" "Grenzwächter.*" "Staatsbürgerschaft.*"
## [4] "Einreise" "Grenzkontrolle.*" "Rückführung.*"
## [7] "Passkontrollen.*" "Doppelpass.*" "Geflohene.*"
## [10] "Duldung.*" "Deportation.*" "Freizügigkeit"
## [13] "Nicht-Deutsch.*" "Vertriebene.*" "Desintegration"
## [16] "Flüchtende.*" "Visum.*" "Personenkontrollen"
## [19] "Emigration.*" "Ausbürger.*" "Rumänen"
## [22] "Mitbürger" "Deutschstämmig.*" "Drittstaat.*"
## [25] "Zugezogene.*" "Zuzug.*" "Aufnahmefähigkeit"1.6 Schlussbemerkungen
In diesem Papier wurde illustriert, wie mit einer Kombination aus konzeptionellen, auf sekundärliteratur basierenden und datengeleiteten Ansätzen ein thematisch klar definiertes Korpus deutscher Zeitungsberichterstattung erstellt werden konnte, das vorgegebenen lizenzrechtlichen Vereinbarungen genügt.
…
Diese Überlegungen sind hierbei nicht auf die Entwicklung migrations- und integrationspolitischer Suchterme beschränkt. Vielmehr ist die vorgeschlagene Kombination von theoretischer Herleitung und datengeleiteter Erweiterung und Kontrolle entwickelter Suchterme generalisierbar.
…
- Integration dieser Passage in Schluss: “Wie aus den konzeptionellen Erwägungen hervorgeht, ist das MigPress-Korpus darauf ausgerichtet, als multifunktionales Korpus eine große Bandbreite von Forschungsinteressen bedienen zu können. Im konkreten Einsatzfall wird oftmals wiederum nur ein konzeptionell enger gefasstes Subkorpus von MigPress gefordert sein. Damit Nutzer_innen dies in einem zweiten Schritt selbst durchführen können, beinhaltet die Darstellung des Verfahrens den zugrundeliegenden Code, der frei adaptiert werden kann. Um dies niedrigschwellig möglich zu machen, liegt eine Implementierung des QTR-Verfahrens mit dem von uns entwickelten quelloffenen R-Paket qtr vor.”
1.7 Anhang
1.7.1 Ergebnis der Keyword-Extraction
| rank_chisquare | word | pos | count_coi | count_ref | exp_coi | chisquare |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Flüchtlinge | NN | 3859 | 7305 | 284.23 | 46139.21 |
| 2 | Integration | NN | 3071 | 8940 | 305.80 | 25660.96 |
| 3 | Zuwanderung | NN | 1689 | 2683 | 111.31 | 22947.17 |
| 4 | Staatsangehörigkeit | NN | 1187 | 1500 | 68.41 | 18768.64 |
| 5 | Flüchtlingen | NN | 1366 | 2480 | 97.92 | 16851.90 |
| 6 | Ausländer | NN | 1139 | 2095 | 82.34 | 13915.35 |
| 7 | Staatsbürgerschaft | NN | 751 | 1024 | 45.19 | 11311.78 |
| 8 | Migranten | NN | 868 | 1538 | 61.26 | 10902.68 |
| 9 | Asylbewerber | NN | 735 | 1100 | 46.72 | 10405.22 |
| 10 | Asyl | NN | 731 | 1143 | 47.71 | 10041.39 |
| 11 | Einbürgerung | NN | 487 | 567 | 26.83 | 8097.28 |
| 12 | Migration | NN | 666 | 1236 | 48.42 | 8082.12 |
| 14 | Asylverfahren | NN | 453 | 612 | 27.11 | 6864.17 |
| 15 | Integrationspolitik | NN | 449 | 621 | 27.24 | 6700.31 |
| 17 | Abschiebung | NN | 448 | 710 | 29.48 | 6096.37 |
| 19 | Ausländern | NN | 431 | 754 | 30.17 | 5464.56 |
| 20 | Menschen | NN | 7139 | 115732 | 3128.26 | 5282.79 |
| 21 | Zuwanderer | NN | 363 | 540 | 22.99 | 5159.96 |
| 22 | Bleiberecht | NN | 324 | 418 | 18.89 | 5056.57 |
| 23 | Integrationskurse | NN | 354 | 528 | 22.46 | 5023.04 |
| 24 | Aufenthaltserlaubnis | NN | 297 | 338 | 16.17 | 5005.79 |
| 25 | Aufenthaltsrecht | NN | 365 | 585 | 24.19 | 4927.89 |
| 26 | Migrantinnen | NN | 416 | 819 | 31.44 | 4826.23 |
| 28 | Asylrecht | NN | 335 | 526 | 21.92 | 4588.35 |
| 29 | Zuwanderungsgesetz | NN | 350 | 597 | 24.11 | 4520.04 |
| 30 | Staatsangehörigkeitsrecht | NN | 302 | 421 | 18.41 | 4483.34 |
| 32 | Bleiberechtsregelung | NN | 252 | 285 | 13.67 | 4263.11 |
| 33 | Herkunftsstaaten | NN | 257 | 316 | 14.59 | 4133.35 |
| 34 | Einwanderung | NN | 316 | 530 | 21.54 | 4130.82 |
| 36 | Aufenthalt | NN | 357 | 749 | 28.16 | 3940.67 |
| 37 | Familiennachzug | NN | 223 | 260 | 12.30 | 3704.62 |
| 38 | Optionspflicht | NN | 213 | 232 | 11.33 | 3683.61 |
| 39 | Flüchtlingskonvention | NN | 231 | 289 | 13.24 | 3675.41 |
| 40 | Residenzpflicht | NN | 226 | 273 | 12.70 | 3674.62 |
| 41 | Flüchtlingspolitik | NN | 278 | 460 | 18.79 | 3669.44 |
| 42 | Asylbewerbern | NN | 266 | 414 | 17.31 | 3665.63 |
| 44 | Sprachkenntnisse | NN | 240 | 329 | 14.49 | 3602.32 |
| 45 | Einreise | NN | 311 | 663 | 24.80 | 3389.52 |
| 46 | Innenminister | NN | 586 | 2534 | 79.43 | 3314.95 |
| 47 | Mehrstaatigkeit | NN | 183 | 194 | 9.60 | 3214.51 |
| 48 | Ausländerbehörden | NN | 207 | 271 | 12.17 | 3200.62 |
| 49 | Asylsuchende | NN | 204 | 271 | 12.09 | 3124.90 |
| 50 | Herkunftsland | NN | 223 | 339 | 14.31 | 3123.37 |
| 51 | Einwanderungsland | NN | 221 | 337 | 14.21 | 3088.80 |
| 52 | Asylbewerberleistungsgesetz | NN | 279 | 585 | 22.00 | 3081.15 |
| 54 | Aufenthaltsgesetz | NN | 196 | 254 | 11.46 | 3050.23 |
| 55 | Spätaussiedler | NN | 211 | 308 | 13.21 | 3037.91 |
| 56 | Flüchtling | NN | 208 | 303 | 13.01 | 2998.84 |
| 57 | Abschiebungen | NN | 203 | 295 | 12.68 | 2931.53 |
| 60 | Ausländerrecht | NN | 225 | 387 | 15.58 | 2888.21 |
| 61 | Abschiebehaft | NN | 175 | 209 | 9.78 | 2865.24 |
| 62 | Staatsangehörigkeitsrechts | NN | 193 | 272 | 11.84 | 2844.64 |
| 63 | Deutschkenntnisse | NN | 174 | 209 | 9.75 | 2838.93 |
| 64 | Asylanträge | NN | 175 | 218 | 10.01 | 2791.87 |
| 65 | Vorrangprüfung | NN | 165 | 190 | 9.04 | 2761.58 |
| 67 | Sprachkurse | NN | 201 | 327 | 13.44 | 2685.24 |
| 68 | Bundesinnenminister | NN | 468 | 1999 | 62.81 | 2682.30 |
| 69 | Verfolgung | NN | 482 | 2125 | 66.37 | 2670.69 |
| 70 | Asylantrag | NN | 161 | 189 | 8.91 | 2663.65 |
| 71 | Mittelmeer | NN | 328 | 1005 | 33.94 | 2614.58 |
| 72 | Geduldete | NN | 158 | 187 | 8.78 | 2601.14 |
| 73 | Sprache | NN | 746 | 4934 | 144.61 | 2566.46 |
| 76 | Integrationskursen | NN | 168 | 229 | 10.11 | 2530.94 |
| 77 | Aufenthaltsstatus | NN | 175 | 255 | 10.95 | 2522.58 |
| 78 | Migrationshintergrund | NN | 335 | 1091 | 36.31 | 2521.67 |
| 80 | Asylsuchenden | NN | 162 | 215 | 9.60 | 2483.06 |
| 82 | Ehegattennachzug | NN | 147 | 171 | 8.10 | 2445.40 |
| 83 | Fluchtursachen | NN | 267 | 709 | 24.85 | 2421.45 |
| 84 | Roma | NN | 338 | 1167 | 38.32 | 2405.15 |
| 86 | Ehegatten | NN | 250 | 653 | 22.99 | 2300.13 |
| 87 | Altfallregelung | NN | 141 | 175 | 8.05 | 2254.60 |
| 88 | Bleibeperspektive | NN | 149 | 204 | 8.99 | 2238.25 |
| 90 | Willkommenskultur | NN | 165 | 266 | 10.97 | 2218.53 |
| 92 | Flucht | NN | 396 | 1734 | 54.23 | 2210.28 |
| 93 | Zuzug | NN | 168 | 283 | 11.48 | 2189.27 |
| 94 | Asylsystem | NN | 125 | 137 | 6.67 | 2153.94 |
| 95 | Einbürgerungen | NN | 130 | 156 | 7.28 | 2122.28 |
| 96 | Aufnahme | NN | 540 | 3215 | 95.60 | 2119.82 |
| 99 | Asylrechts | NN | 137 | 195 | 8.45 | 2006.03 |
| 100 | Unterbringung | NN | 269 | 890 | 29.51 | 1994.58 |
| 101 | Familienzusammenführung | NN | 129 | 176 | 7.77 | 1942.24 |
| 102 | Aufenthaltstitel | NN | 142 | 227 | 9.39 | 1920.64 |
| 104 | Heimat | NN | 419 | 2208 | 66.88 | 1902.28 |
| 105 | Herkunftsländern | NN | 153 | 275 | 10.90 | 1901.58 |
| 106 | Nachzug | NN | 113 | 130 | 6.19 | 1892.31 |
| 107 | Land | NN | 2983 | 51493 | 1386.94 | 1885.68 |
| 108 | Integrationsplan | NN | 121 | 158 | 7.10 | 1873.99 |
| 110 | Herkunftsländer | NN | 134 | 209 | 8.73 | 1843.87 |
| 111 | Pass | NN | 178 | 414 | 15.07 | 1807.25 |
| 112 | Duldung | NN | 146 | 266 | 10.49 | 1796.38 |
| 113 | Zuwanderern | NN | 129 | 199 | 8.35 | 1788.64 |
| 114 | Ausländerinnen | NN | 143 | 256 | 10.16 | 1782.56 |
| 115 | Punktesystem | NN | 138 | 237 | 9.55 | 1773.39 |
| 117 | Bürgerkriegsflüchtlinge | NN | 126 | 191 | 8.07 | 1768.21 |
| 118 | Personen | NN | 800 | 7308 | 206.43 | 1751.52 |
| 119 | Deutsch | NN | 334 | 1555 | 48.09 | 1744.10 |
| 121 | Zwangsheirat | NN | 133 | 233 | 9.32 | 1684.53 |
| 122 | Seenotrettung | NN | 112 | 155 | 6.80 | 1670.66 |
| 123 | Staatsangehörigen | NN | 140 | 266 | 10.34 | 1669.01 |
| 124 | Rückführung | NN | 244 | 885 | 28.74 | 1654.13 |
1.7.2 Relevanz von Suchtermkandidaten und Anzahl der abgerufenen Artikel - Dotplotdarstellung
Abbildung 1.3: Relevanz von Suchtermkandidaten und der abgerufenen Artikel - Dotplotdarstellung
Hierbei wird die normalisierte relative Query Term Relevance einzelner Suchterme für FAZ (Kreise) und SZ (Kreuze) abgetragen. Gleichzeitig wird Auskunft darüber gegeben, wie viele Artikel in Summe durch die Hinzunahme von Begriffen getroffen werden (blauer Balken).
1.7.3 Produktivität: Ausschluss unproduktiver Terme
| productive | unproductive | ||
|---|---|---|---|
| FAZ | productive | Ankerzentr., Aufnahmeeinrichtung., Balkan-Route, Bundesamt+für+Migration+und+Flüchtlinge, Bundesvertriebenengesetz, EU-Türkei-Abkommen, EURODAC, Kompetenzzentrum+für+Integration, Niqab, Pro+Asyl, Sea-Watch, US-Flüchtling., Unicef-Flüchtling., Vorrangprüfung, subsidiärer+Schutz | |
| FAZ | unproductive | Anti-Asyl., Anti-Flüchtling., EU-Asyl., EU-Flüchtling., EU-Zuwander., Fachkräfteeinwanderung., Kirchenasyl., Roma-., UN-Flüchtling., .Flüchtlingslager, .Flüchtlingspolitik, antiasyl., antiflüchtling.* | Bundesasyl., Bundesflücht., Bürgerkriegsflüchtlinge, Erstaufnahmestelle., Flughafen-Asyl., Flughafenasyl., Flüchtlingskommissar, Flüchtlingskonvention, Orientierungskurs, Pro-Asyl., UNHCR-Flüchtling., .Asylpolitik, .Flüchtlingsgipfel, .Flüchtlingshelfer, .Flüchtlingskonferenz, .Flüchtlingskrise, .Flüchtlingsminister, .Flüchtlingsministerium, .Migrantenpolitik, islamfeindlich., islamist.* |
1.7.4 Relevanz: Ausschluss irrelevanter Terme
| relevant | irrelevant | ||
|---|---|---|---|
| FAZ | relevant | Heimatvertriebene., Mitbürger, Passkontrollen., Rumänen, Vertriebene., Völkerwanderung., Zugezogene.*, amnesty+international | |
| FAZ | irrelevant | Aufnahmefähigkeit, Dublin-., EU-Diskriminierung., Flüchtende., Nicht-Deutsch., Transit-Staat., Zuzug. | Abschottung., Anti-Diskriminierung., Antidiskriminierung., Auslieferungsantr., Bundesgrenzschutz, Diskriminierung., Dublin, EU-Antidiskriminierung., Flucht., Fremdsprachenunterricht, Hochqualifizierte., Nachzug., Sachleistungsprinzip., Verfolgung, Visa., Wanderarbeiter., .Diskriminierung, emigrier. |
1.7.5 Ausgewählte Ressorts je Zeitung
|
|
1.7.6 Queries für SZ und FAZ
| CQP Ausdruck | FAZ Ausdruck | |
|---|---|---|
| Abschottung | .Abschottung. | Abschottung.* |
| Asyl | .Asyl. | .Asyl, .Asylpolitik, Anti-Asyl., Asyl., Bundesasyl., EU-Asyl., Flughafen-Asyl., Flughafenasyl., Kirchenasyl., Pro-Asyl. |
| Diskrimin | .Diskrimin. | .Diskriminierung, Anti-Diskriminierung., Antidiskriminierung., Diskriminierung., EU-Antidiskriminierung., EU-Diskriminierung. |
| Flüchtling | .Flüchtling. | .Flüchtling, .Flüchtlinge, .Flüchtlingen, .Flüchtlingsgipfel, .Flüchtlingshelfer, .Flüchtlingskonferenz, .Flüchtlingskrise, .Flüchtlingslager, .Flüchtlingsminister, .Flüchtlingsministerium, .Flüchtlingspolitik, Anti-Flüchtling., Bundesflücht., EU-Flüchtling., Flüchtling., Mittelmeer-Flüchtling., UN-Flüchtling., UN–Flüchtling., UNHCR-Flüchtling., Unicef-Flüchtling., Uno-Flüchtling., US-Flüchtling., Weltflüchtling.* |
| Migrant | .Migrant. | .Migrant, .Migranten, .Migrantenpolitik, .Migrantin, .Migrantinnen, .migrantischen, Emigrant., Immigrant., Migrant., Postmigrant. |