• Die Analyse von Wortumfeldern von Worten und Suchbegriffen übernimmt als analytischer Schritt eine Scharnierfunktion zwischen quantitativen Zählverfahren und einem qualitativ-interpretativen Zugang zu Textdaten. In der Linguistik wird dabei von “Konkordanzen” gesprochen, in der sozialwissenschaftlichen Tradition der Inhaltsanalyse von “Keyword-In-Context”-Analysen (kurz “KWIC”). Der Kürze und Prägnanz wegen heißt die Methode im polmineR-Paket kurz kwic. Im Folgenden wird aber auch von “Konkordanzen” als Ansicht von Wortkontexten zu Treffern von Suchanfragen gesprochen.

• Eine wichtige Vorentscheidung ist die Festlegung, wie viele Worte nach links und nach rechts angezeigt werden sollen. In linguistischen Analysen (etwa in der Lexikographie, d.h. bei der Entwicklung von Lexika) ist ein Fenster von 5 Worten links und rechts gebräuchlich. Wie viel Kontext benötigen Sie in Ihrem jeweiligen disziplinären Anwendungsfeld für eine (Grob-)Kontextualisierung? Häufig kann das mehr sein, als im linguistischen Verwendungskontext von Konkordanzen / dem KWIC-Verfahren.

• Zum Teil wird es nicht ausreichen, nur einen kurzen Textausschnitt im Umfeld eines Wortes zu lesen und zu interpretieren. Wenn erforderlich, sollte die Lektüre des Volltextes eines Suchtreffers erfolgen. Dies leistet im polmineR-Paket die read-Methode.

Der Foliensatz nutzt das polmineR-Paket und das GermaParl-Korpus. Die Installation wird in einem eigenen Foliensatz ausführlicher erläutert.

Bitte beachten Sie, dass die Funktionalität für den folgenden Workflow erst mit polmineR-Version 0.7.9.9008 zur Verfügung steht. Installieren Sie bei Bedarf die aktuelle Entwicklungsversion das polmineR-Pakets.

if (packageVersion("polmineR") < as.package_version("0.7.9.9008"))
  devtools::install_github("PolMine/polmineR", ref = "dev")

Wir laden nun polmineR und aktivieren das GermaParl-Korpus: Der Datensatz in dem Paket muss nach dem Laden von polmineR mit dem use-Befehl aktiviert werden.

library(polmineR)
use("GermaParl")

• Die kwic-Methode kann auf Objekte der Klassen character (auf ein Korpus als Ganzes), partition und context angewendet werden. Den Suchbegriff definieren Sie über das Argument query.

kwic("GERMAPARL", query = "Migrationshintergrund")

• Die Ausgabe des Ergebnisse erfolgt regulär im Viewer-Panel von RStudio. Ein kurzer YouTube-Videoclip vermittelt, wie die Anzeige der Konkordanzen aussieht.

Wie nahezu alle Basis-Methoden von polmineR, kann auch die kwic-Methode auf Korpora als Ganzes angewendet werden, sowie auf Partitionen. Wie Sie Partitionen erstellen können, entnehmen Sie dem entsprechenden Foliensatz. Hier führen wir die obige Suche (nach “Migrationshintergrund”) für die Bundestagsdebatten des Jahres 2005 durch.

bt2005 <- partition("GERMAPARL", year = 2005)
kwic(bt2005, query = "Migrationshintergrund")

Bei der Formulierung von Suchanfragen können Sie die CQP-Syntax verwenden. Setzen Sie dafür das Argument cqp auf TRUE. (Wenn Sie das nicht explizit angeben, prüft polmineR selbstständig, ob die CQP-Syntax verwendet wird.)

kwic(bt2005, query = '[pos = "NN"] "mit" "Migrationshintergrund"', cqp = TRUE)

Es kann erforderlich sein, ein größeres Wortumfeld zu analysieren, als nur (wie voreingestellt) fünf Worte links und rechts. Nutzen Sie für die Bestimmung des Wortumfelds die Argumente left und right.

kwic("GERMAPARL", query = "Ausländer", left = 15, right = 15)

Wenn die Argumente left und right nicht explizit definiert werden, werden in den globalen Optionen definierte Wortkontexte herangezogen. Welche Werte hier gesetzt sind, können Sie folgendermaßen ermitteln.

getOption("polmineR.left")

## [1] 5

getOption("polmineR.right")

## [1] 5

Und folgendermaßen können Sie die Werte für die Größe des Wortkontexts dauerhaft für eine Sitzung definieren.

options(polmineR.left = 10)
options(polmineR.right = 10)

Merkmale einer Sprecherin wie Fraktions- bzw. Parteizugehörigkeit (Parteiendifferenzthese!), Geschlecht werden oft einen Unterschied machen: Zeigen Sie die Metadaten zu einer Konkordanz mit dem Argument s_attributes an.

kwic(bt2005, query = "Ausländer", s_attributes = "party", verbose = FALSE)

Mehrere Attribute werden kombiniert mit c(), das “c” steht hier für “combine”.

kwic(bt2005, query = "Ausländer", s_attributes = c("party", "date"), verbose = FALSE)

Wenn Sie nicht sicher sind, welche Metadaten (s-attributes) zur Verfügung stehen, nutzen Sie die s_attributes-Methode, um diese zu ermitteln:

s_attributes(bt2005)

Mit dem Argument positivelist kann die Liste der Ergebnisse auf jene Konkordanzen eingeschränkt werden, bei denen ein bestimmtes Wort, oder eine Liste definierter Worte im Wortumfeld der Treffer zu einem Suchbegriff auftritt. Mit der highlight-Methode können zudem Worte farblich markiert werden.

K <- kwic(
  "GERMAPARL", query = "Islam", s_attributes = c("party", "date"),
  positivelist = "Terror"
)
K <- highlight(K, yellow = "Terror")
K

• Die Analyse von Konkordanzen lässt sich sinnvoll auch mit der statistischen Analysen von Kookkurrenzen verbinden: Die Kookkurrenz-Analyse (cooccurrences-Funktion) liefert Hinweise auf statische Auffälligkeiten des Sprachgebrauchs, die dann per KWIC näher analysiert und interpretiert werden.

• Ein sinnvoller Schritt zur Systematisierung von Interpretationen von Konkordanzen ist, diese zu kategorisieren bzw. typisieren. Dafür kann es hilfreich sein, diese nach Excel zu exportieren (Methode mail), um dort in einer Zusatzspalte Kategorisierungen einzutragen bzw. Interpretationen zu notieren.

• Bitte übersehen Sie bei der Arbeit mit Konkordanzen nicht, dass es sich um ein interpretative Arbeit handelt, die hermeneutisches Gespür erfordert! Wann etwas von wem gesagt wurde mag von Bedeutung sein. Zugleich ist die Grundannahme der Arbeit mit Konkordanzen, dass es Regelmäßigkeiten gibt, die es in interpretativer Arbeit aufzudecken gilt: Die Analyse von Konkordanzen ist nicht auf die einzelne Äußerung, sondern auf die Muster des Sprachgebrauchs ausgerichtet.