Internetová lingvistika

Internet lingvistika (IL) je odvětví lingvistiky , které se zabývá vědeckou studii o používání jazyků, v závislosti na konkrétním internetovém prostředí. Na základě lingvistiky jsou analyzovány jazykové jevy, které vznikají na internetu a prostřednictvím internetu.

úvod

definice

IL se zabývá „používáním jazyka na internetu, a tedy konkrétním komunikačním kontextem, jehož charakteristiky plynou do všech analýz. IL je disciplínou rozhraní, která - jak je typické pro aplikovanou lingvistiku - kombinuje lingvistické přístupy, metody komunikace a mediální vědy a rozhodně také motivuje sociální a psychologické problémy “. Jedná se o širokou definici, která má odpovídat dynamice předmětu vyšetřování. Je také úkolem IL popsat nové komunikační modality.

Vznik

S mediálním věkem se objevuje nová oblast výzkumu lingvistiky (a dalších vědních oborů). První publikace na téma jazyk a komunikace na internetu byly vydány již v 90. letech minulého století. Příkladem jsou „Jazyk a komunikace v síti“ od Runkehla, Schlobinski & Sievera (1998), „ Síťový jazyk “ od Crystal (2006) a Rosenbauma (1996) a „Fenomény chatové komunikace“ od Beißwengera (2002). Lingvista David Crystal napsal první anglickou publikaci na téma „Internetová lingvistika“. Vědeckou diskusi o IL v německy mluvící oblasti lze vysledovat až k lingvistům Konstanze Marxovi a Georgovi Weidacherovi . Rozšířili oblast výzkumu od izolovaných pozorování k používání jazyka na internetu.

přehled

V IL jsou zkoumány následující otázky: Jak se jazyk a internet navzájem ovlivňují? Jak je organizována komunikace v samotných internetových službách? Jak internet rozšiřuje téma lingvistiky? Změní se konkrétní komunikační prostředí? V souladu s tím je analyzován nejen samotný webový obsah, ale také takové jazykové jevy, které lze přenášet pouze pomocí internetové technologie, jako je např. B. Hashtagy, Skype konverzace, memy atd. Pojem „internetová lingvistika“ se etabloval, protože lexém Internet je v širším měřítku používán v každodenním jazyce a na webu, v síti, na WWW, na internetu jako komunikačním prostoru, na internetu jako paměťové médium, které zahrnuje internet jako přenosové médium.

IL nezohledňuje, jak se lingvistika prezentuje na internetu. Metodicky i obsahově má ​​IL vazby na další vědní obory.

Metody

Metody IL jsou nástroji pro sběr a analýzu digitálních dat pod lingvistickými otázkami. Ačkoli zahrnují tradiční přístupy v lingvistice , mají do značné míry interdisciplinární povahu. Metodologické konvergence existují s příbuznými obory korpusová lingvistika , výpočetní lingvistika i mediální a komunikační studia . Vzhledem k dynamické povaze subjektu výzkumu jsou neustále přidávány další metody.

Typické metody a nástroje IL jsou:

  1. Generování a analýza korpusu
  2. Analýza souboru protokolu
  3. Offline sběr dat
  4. Online dotazníky

Generování a analýza korpusu

Korpusy jsou rozsáhlé datové sbírky mluveného a psaného textu, které se používají také v tradiční lingvistice. V internetové lingvistice je charakterizuje následující:

  • vyšetřování lingvistických jevů vedené hypotézami
  • sestaven s ohledem na výzkumnou otázku za účelem zmapování možných charakteristických vlastností daného jazykového segmentu
  • existují v řádu několika milionů textových slov
  • elektronicky dostupné
  • lze analyzovat pomocí počítačů a statistických programů a procesů

Dvě velké již existující německý jazyk korpusy jsou DeReKo ze na IDS-Mannheim a digitální slovník německého jazyka projektu BBAW , které však obsahují písemné moderní jazyk sám. Příklady korpusů jazyka založeného na síti jsou:

  • korpus USENET, v angličtině
  • korpus Dortmundova chatu
  • Medienssprache.net, s SMS a přezdívkou korpusy
  • deWac, německá strana WaCky
  • švýcarský SMS korpus
  • Leipzig a švýcarský korpus Whatsapp

Generování korpusů na internetu čelí zvláštním výzvám. Tyto zahrnují zpracování velkých objemů dat , citační problém a otázka autorských práv. Viz také WWW jako korpus .

Úvod do tohoto tématu a podrobné informace o něm naleznete v online kurzech základů a nástrojů, lingvistických článcích v příručce korpusové lingvistiky a aktuální učebnici internetové lingvistiky. Nedávné publikace se kromě webu jako korpusu zabývají také jazykovým hlediskem Twitteru a sociálních médií.

Další užitečné projekty a nástroje:

  • TEI (Text Encoding Initiative), která vyvíjí a udržuje formáty dokumentů pro kódování textů v digitální podobě.
  • BootCat, vytváří online korpusy
  • WebCorp live, lingvistický vyhledávač

Analýza souboru protokolu

Pomocí nainstalovaných programů protokolování jsou technické informace o datovém provozu shromažďovány a vyhodnocovány během analýzy souboru protokolu . Tato metoda je srovnatelná s offline pozorováním účastníků, které také zaznamenává obsah. Testované osoby vědí, že jejich data byla zaznamenána. Tato metoda je zvláště vhodná pro online konverzace v kanálech sociálních médií a chatovacích místnostech.

Pozorovatelský paradox podle Labova je výzvou pro analýzu souboru protokolu . To znamená pozorovat a zaznamenávat rozhovory, jako by proběhly bez pozorování nebo záznamu.

Offline sběr dat

Tato metoda je vhodná pro zkoumání online jevů, které nelze prozkoumat pomocí žádné z předchozích metod nebo že k datům není žádný nebo omezený přístup. Zájem o výzkum je často z. B. ve velmi osobní, emocionální komunikaci, která probíhá především v chráněných nebo neveřejných oblastech sociálních sítí nebo fór.

Cílem je navázat osobní offline kontakt s testovanými subjekty s cílem motivovat je k vytváření zápisů o jejich online aktivitě pro účely výzkumu.

Marx a Weidacher navrhují dotazník pro dotazníky nebo letáky pro offline sběr dat.

Online dotazníky

Dotazník je klasický průzkum nástroj používaný v empirického sociologického výzkumu . V IL se používá např. B. prozkoumat rozložení konkrétních lexémů nebo úsudků o gramatičnosti. Výsledkem jsou následující výhody a nevýhody, přičemž výhody převažují:

  • Lze rychle vyplnit a odeslat (oslovit větší skupiny testovaných osob i daleko, bez větších finančních nákladů)
  • dobrá míra odezvy, na rozdíl od pošty nebo u vedoucího průzkumu
  • vyšší motivace, protože respondenti si vybírají, kdy odpoví
  • Není možné kontrolovat, kdo dotazník vyplňuje, jak, kdy a proč a zda na něj vůbec odpovídá osoba (a ne skupina)

Možnosti webového lingvistického výzkumu v souvislosti s hromadnými daty budou nadále diskutovány ve vědeckých odborných publikacích. Zbývá zvážit všechny problémy klasického sociologického dotazníku: Jak reprezentativní je vzorek, jsou otázky jednoznačné a existuje zaujatost?

Průzkum SoSci nabízí pomoc při vytváření dotazníků pro nekomerční účely . Existuje také odkaz na další bezplatné alternativy pro menší průzkumy, jako je LamaPoll nebo Voycer, nebo open source nástroje pro vaše vlastní servery, jako jsou LimeSurvey , opensurveypilot a Wextor.

WWW jako korpus

Pool dynamických dat Hlavním důvodem, proč je WWW pro lingvistiku tak zajímavá, je to, že nabízí dynamický a prakticky nekonečný fond dat. Tento fond dat se neustále obnovuje, protože verbální prohlášení uživatelů jsou vytvářena každou sekundu a publikována ve Web 2.0 . Lingvistická WWW tak nabízí základ pro komplexní zkoumání nejrůznějších jazykových jevů.

Různí producenti textu a typy textu WWW je v zásadě k dispozici všem, bez ohledu na sociální postavení, vzdělání, věk, zaměstnání nebo původ. Uživatelům jsou nabízeny různé sociální sítě a fóra, například Twitter , Facebook , Instagram nebo Tumblr . Tyto platformy nabízejí členům příležitost dozvědět se více o určitých problémech, vyměňovat si nápady s ostatními uživateli, reagovat na obsah, komunikovat a vyjadřovat svůj vlastní názor. Tato rozmanitost vytváří širokou škálu jazykových materiálů, protože uživatelé se pohybují v oblasti napětí mezi různými typy textu. Můžete se vyjádřit v soukromých zprávách, stejně jako v e-mailech, komentářích nebo stavových zprávách.

Anonymita Údajná anonymita na internetu snižuje zábrany uživatelů, pokud jde o svobodné vyjadřování. To může vést k emočním projevům, které by nebyly vytvářeny v jiných médiích. Řečníci nebo autoři ve veřejnoprávních médiích, jako jsou noviny, rozhlas nebo televize, si jsou vědomi svého publika a vědí, že to, co říkají, může mít důsledky. Anonymita internetu na druhé straně vytváří vlastní jazykový fond a uvrhuje producenty textu do bezpečí. Skutečnost, že se autoři cítí chráněni touto anonymitou ve Web 2.0, může být pro lingvistické studie výhodou, protože lingvisté mají k dispozici takové nefiltrované množství lingvistického materiálu. V posledních letech však uživatelé mají tendenci si uvědomovat, že lingvistická prohlášení jsou na WWW zveřejňována.

Autorská práva V souvislosti s jazykovým materiálem používaným pro výzkumné účely vyvstává otázka autorských práv. Obtíž pro IL spočívá v rozhodování, jak naložit se zveřejněnými výroky a do jaké míry je legitimní používat hlasová data z internetu pro výzkumné účely.

Citace jako řešení problému autorského práva V zásadě je možné lingvistická data použít pro lingvistická vyšetřování, i když tato podléhají autorskému zákonu . Jazykový materiál však musí být citován za určitých podmínek:

  • Vždy by mělo být uvedeno místo publikace, ze které citát pochází. Pokud je to možné, mělo by být také uvedeno datum a čas. Tyto informace nejsou nutné pouze z právních důvodů. Pro lingvistické vyšetřování jsou vyžadovány přesné časové specifikace.
  • Pokud uživatelé používají pseudonymy nebo přezdívky , musí být při používání datového materiálu zaručena anonymizace .
  • Anonymizace není nutná u skutečných jmen a veřejných institucí. Řečníci se vědomě vyjadřují ve veřejných sítích a používají WWW k inzerci pro sebe, na večírek nebo pro společnost.
  • V případě snímků obrazovky, které jsou převzaty například ze soukromých chatů, musí být skutečná jména a obrázky změněny k nepoznání.

Kdo je producent textu Jednou z výzev je nalezení autora. Pokud se to nepodaří, mohou nastat pochybnosti o správnosti a pravosti vytvořených textů, protože datový materiál mohl být zfalšován, předán a duplikován.

Hledání relevantních dat Vzhledem k velkému množství údajů na WWW je pro lingvisty obtížné najít relevantní lingvistický materiál pro příslušnou studii. IL stojí před otázkou, kdy a v jakém kontextu byl jazykový materiál vytvořen, protože texty na internetu mohly být napsány roky před jejich zveřejněním.

Vyhledávače Při prohlížení jazykových materiálů na WWW je zvláštní pozornost věnována vyhledávačům, jako je Google nebo Yahoo. S ohledem na vyhledávače podle Noaha Bubenhofera lze nalézt následující problémy:

  • Omezený dotazovací jazyk
Die herkömmlichen Suchmaschinen des WWW sind nicht in der Lage Auslassungszeichen zu berücksichtigen, wie es Datenbanken in der Regel tun. Es ist nicht möglich mit Auslassungszeichen wie Apostrophen ('), Gedankenstrichen (–) oder Auslassungspunkten (…) zu arbeiten, um die Flexionsformen bestimmter Lexeme zu bestimmen.
  • Chybí anotace
Suchmaschinen weisen, anders als bestehende Korpora, keine Annotationen auf. Sie können keine Zusatzinformationen zur gesuchten Phrase geben. Unklar bleiben etwa Informationen bzgl. Präpositionen, Nominativ oder Artikel.
  • Reprezentativnost zaznamenaných webových stránek
Suchmaschinen können nicht den gesamten relevanten Content zeigen. Sie sind nicht in der Lage alle Inhalte zu erfassen und zu indizieren. Bestimmte Inhalte werden aus rechtlichen oder politischen Gründen vorenthalten. Diese Inhalte fallen unter den Begriff Deep Web. So lässt die chinesische Regierung etwa Seiten wie Facebook oder besondere Nachrichtenseiten sperren, um den Bürgern bestimmte Informationen und Nachrichten vorzuenthalten.
  • Nedostatek transparentnosti v indexování a hodnocení
Die Suchmaschinen versuchen dem User die relevantesten Webseiten zu präsentieren, wodurch ein Ranking entsteht. Es bleibt allerdings unklar, nach welchen Kriterien die Suchmaschinen dieses Ranking erstellen. Es lässt sich vermuten, dass die Webseiten-Anbieter in Konkurrenz miteinander stehen und somit das Ranking manipulieren.

Komunikace na internetu jako předmět výzkumu IL

Kontextové faktory

Komunikační situace na internetu se může velmi lišit od komunikace offline. Internet staví lidi do změněného komunikačního kontextu, který bývá efektivnější. Síla spojená s komunikací klesá, zatímco rozsah samotné komunikace se neustále zvyšuje. Technický vývoj, jako jsou tablety nebo smartphony, významně přispěl k tomu, že lidé již nejsou omezeni časem ani místem pro komunikaci. Je tak usnadněna mezilidská komunikace.

Technický vývoj také vede k různým formám interaktivity, od kvazi-synchronní po asynchronní komunikaci. Míra interaktivity závisí také na situaci a zvyklostech komunikačního partnera, například na komunikaci přes WhatsApp . Jelikož zprávy lze přijímat bezprostředně po jejich odeslání, je v zásadě možná kvazisynchronní komunikace. Pokud však jeden z komunikačních partnerů nemůže nebo nechce reagovat okamžitě, komunikace se stane asynchronní.

Poloveřejný fenomén může také souviset s efektivitou komunikace. Je obtížné udržet kontrolu nad osobním obsahem na internetu. Informace, které byly původně určeny pro soukromé účely, si mohou rychle najít cestu do veřejného prostoru. V závislosti na nastavení ochrany osobních údajů mohou cizinci také prostřednictvím sociálních sítí získat intimní pohled na soukromý život ostatních. Vzniká hranice mezi soukromým a veřejným rozostřením a poloveřejným. Přesto mnoho lidí využívá sociální služby a přijímá poloveřejnost, i když si kriticky uvědomuje možné následné problémy. Základ pro tuto poloveřejnost položily nové možnosti účasti Web 2.0, což mělo za následek také změnu komunikační situace.

V internetové komunikaci se komunikační partneři ocitají v kontextu, ve kterém se musí naučit pravidla pro vzájemné jednání, která jsou stále ve fázi konvencionalizace. Netiquette nabízí přístup k takovým pravidlům . Multitasking je také relevantní pro komunikační kontext: na internetu zejména mladé generace často spotřebovávají mnoho aplikací současně. To například znamená, že člověk při odesílání textových zpráv sleduje videa z YouTube.

Otázky a předměty vyšetřování, které vyplývají z komunikační situace:

  • Jak změna z Web 1.0 na Web 2.0 ovlivňuje komunikaci? Jaký vliv v této souvislosti má poloveřejnost?
  • Ovlivňuje účinnost komunikace zdvořilou vzájemnou interakci na internetu? Jaká jsou pravidla pro komunikaci? Do jaké míry je již zavedena netiketa?
  • Jak multitasking ovlivňuje komunikaci?

Technické podmínky a důsledky pro uživatele

Vznik internetové lingvistiky byl zpočátku provázen podobně idealistickými očekáváními, jako byl nástup internetu jako samotného média. Průkopníci internetu snili o rostoucí společné společnosti, která se vyměňovala a propojovala prostřednictvím komunikačních kanálů internetu. Skeptici však kritizovali online komunikaci za to, že je neemotivní a anonymní. Pro IL jako výzkumnou oblast je však zvláště důležité, že se objevily kanály, jejichž prostřednictvím si uživatelé mohou vyměňovat nápady a nabízet tak materiál pro lingvistické analýzy. Jak konkrétní komunikace probíhá, závisí do značné míry na osobních, situačních a technických ovlivňujících faktorech, a je proto třeba na ně nahlížet z tohoto pozadí.

Na počátku výzkumu IL měly ústřední význam formy komunikace, jako je e-mail nebo chat. Nyní jsou to především příspěvky ze sociálních sítí jako je Facebook, Twitter nebo Instagram. Řečový materiál ze služeb mobilní komunikace, jako je WhatsApp nebo Threema, je také stále častěji předmětem internetové lingvistické analýzy.

Vývoj z Web 1.0 na Web 2.0 je základním požadavkem moderní internetové komunikace . Web 1.0 do značné míry sestával z nabídek, které byly vytvořeny několika uživateli a pasivně spotřebovány mnoha uživateli. S Web 2.0 však byl položen základní kámen interaktivní internetové komunikace. Obsah vytvářejí uživatelé sami prostřednictvím online služeb, jako je YouTube , Wikipedia a Facebook . Uživatel se může pohybovat ve spektru od čistě soukromých (např. Šifrované e-maily a programy pro zasílání zpráv, jako je Jabber nebo Signal ) až po zcela veřejnou komunikaci (např. Blogy).

Paralelně s vývojem z Web 1.0 na Web 2.0 změnilo zavedení přístupu k mobilnímu internetu moderní internetovou komunikaci. Zatímco služby jako WAP nebo UMTS byly na začátku dvacátých let 20. století přijímány špatně, poptávka po mobilním internetu rostla s rostoucím rozšířením chytrých telefonů. Na moderních zařízeních s vysoce vyvinutými displeji ve formě touchpadů je navigace na internetu mnohem jednodušší a flexibilnější než na klasických mobilních telefonech.

Změněné komunikační chování díky mobilním online službám má také dopad na psychiku uživatele. S neustálou dostupností vznikají mezi komunikujícími očekávání, která mohou přinést změny v příslušném mezilidském vztahu. Zpochybňováním vlastního komunikačního chování se uživatelé internetu mohou chránit před možným přetížením informací. Každý uživatel internetu stojí před otázkou, do jaké míry chce svá soukromá data zveřejňovat na internetu. Zveřejnění soukromých informací může vytvořit útočný povrch, který mohou ostatní použít jako šablonu pro kyberšikanu. Popsané jevy může IL zkoumat pomocí verbálních výpovědí, aby získal znalosti o důsledcích moderních procesů internetové komunikace pro uživatele.

Popis komunikace na internetu

Úkolem IL je adekvátní popis komunikace v kontextu internetu. Klasické modely jako Koch / Oesterreicher již nemohou plně pochopit složitost internetové komunikace. Komunikace je rozdělena na mediální a koncepční prvky, které spolu souvisí. Mediální aspekt se týká konkrétní formy realizace. Koncept popisuje styl výpovědi. Marx / Weidacher zobrazit přehled:

Koncept →
Realizace ↓		 mluvený psaný
fonický známý rozhovor tváří v tvář (formulováno předem) přednáška
graficky tištěný rozhovor Správní úprava

Něco foneticky realizovaného má také tendenci korelovat charakteristiky mluveného jazyka na úrovni koncepce. To platí i pro grafickou implementaci. Lze určit následující vlastnosti:

Verbální komunikace Psaná komunikace
Společná přítomnost komunikujících časoprostorová vzdálenost
synchronní asynchronní
interaktivní - dialogické není interaktivní - monologické
(má tendenci) být osobní (bývá) neosobní
multimodální monomodální

Internetová komunikace se vyznačuje rysy pojmové orality, známými také jako ústní gramotnost. I když je to forma komunikace zapsaná v médiích. Je možná dialogická a kvazisynchronní komunikace, což se v modelu Koch / Oesterreicher nepočítá. Kromě toho nejsou brány v úvahu případy, ve kterých je převod z ústní mediální na písemnou mediální formu a naopak prováděn, jak je to možné, pomocí počítačových programů.

Role média je také ignorována. To je zásadní, protože médium může být určujícím faktorem, který formuje povahu komunikace. Typ média například rozhoduje o tom, zda je kvazisynchronní komunikace možná a do jaké míry mohou komunikační partneři na sebe navzájem reagovat a vzájemně tak interagovat. I když se účastníci při chatování nebo rychlých zprávách vnímají jako partneři a komunikují slovně, nemusí to nutně odpovídat konverzaci. Klasická definice konverzace zahrnuje verbální komunikaci a přímý kontakt mezi těmi, kteří komunikují, což při chatování nebo rychlých zprávách není možné. Jedním z úkolů IL je proto klasifikovat a najít prostředky k adekvátnímu popisu komunikace na internetu.

Textová online komunikace

Z pohledu textové lingvistiky vyvstává otázka, do jaké míry je internetová textová lingvistika pro analýzu online textů nutná. Textové struktury na internetu na jedné straně odrážejí prvky a vzory, které jsou již známy z tradičních textů, takže internetová textová lingvistika se nezdá být nezbytná. Na druhou stranu lze prototypické rysy konvenčních textů poměrně jasně odlišit od typických rysů internetových textů:

Vlastnosti prototypových konvenčních textů Zvláštnosti (mnoha) textů na internetu
stabilita Tekutost
Ústraní Hypertextualita
Jazyková / písemná forma Multimodalita
Monologičnost Dialogicita

Pro srovnání, přístup zkoumání internetových textů pouze na základě teoretických a metodologických základů, které byly vyvinuty například pro analýzu tradičních tištěných textů, se zdá být omezený. Přizpůsobení teorií a metod textové lingvistiky textům v konkrétním online prostředí se naopak jeví jako rozumné.

Jazyk na internetu jako předmět výzkumu IL

Existuje internetový jazyk?

Mezitím se věda do značné míry shodla na tom, že neexistuje žádný internetově specifický jazyk, který by se používal pouze pro komunikaci na internetu. Ve prospěch toho hovoří následující argumenty:

Za prvé, neexistuje žádný jazyk s vlastním systémem. Každý uživatel je schopen komunikovat v rámci internetu, bez ohledu na jazykovou komunitu, ke které patří. Není nutné se učit internetový jazyk jako cizí jazyk. Jedinou výjimkou je značkovací jazyk HTML .

Za druhé, konkrétní internetový jazyk by vyžadoval homogenní jazykovou oblast. Internet je však hybridní médium složené z různých částí. Lexikony a blogy jsou stejně součástí média jako prezentace různých společností, produktů nebo univerzit. Tato tematická heterogenita sama o sobě předpokládá používání různých jazyků, které se nepoužívají výhradně na internetu.

Z toho také vyplývají různé typy lingvistického designu. Spektrum zahrnuje styl slangu v sociálních sítích a styl vědy v online publikacích. Všechny tyto styly jsou formovány jejich původem a profesionálními požadavky. Mají svůj původ mimo síť. Idiolekt z každého uživatele znamená, že různé formy vyjádření vzniknout i v rámci téže formy komunikace (prostředí chatu, diskusní fóra, blogy, atd.)

Posledním a rozhodujícím argumentem proti existenci internetového jazyka je stále rostoucí přenos údajně internetových specifických jevů v oblastech offline komunikace. V offline komunikaci se používají také zkratky jako YOLO (žijete jen jednou) nebo hashtagy. Emotikony se objevují také na tričkách nebo letácích a vymykají se tak svému online prostředí.

Jevy v používání jazyka a v internetové komunikaci

Přestože neexistuje internetový jazyk, je možné v internetové komunikaci stále pozorovat jevy specifické pro internet. Byly vytvořeny speciálními komunikačními podmínkami na internetu a ukazují, jak se uživatelé jazyků dokážou přizpůsobit změněné komunikační situaci. Protože je často obtížné rozlišovat mezi čistou online komunikací a offline komunikací, musí být jasné, proč jsou jednotlivé funkce specifické pro internet, a proto jsou považovány za předmět IL. Následující klíčové otázky mohou poskytnout informace:

  • Kde najdeme náznaky nových komunikačních podmínek ve sbírkách dat mluveného a psaného textu na internetu?
  • Nacházíme to na všech jazykových úrovních popisu?
  • Jaká nová slova vznikla a proč je to jazykově relevantní?
  • Kde je významová změna motivována WWW?
  • Jaké procesy zahrnují porozumění slovům, která jsou na internetu používána odlišně?

V následujícím textu budou vybrány a prodiskutovány jednotlivé jevy internetové komunikace.

Emotikony

Emotikony jsou postavy, které se používají ke kompaktnímu a efektivnímu znázornění komplexních emocionálních skutečností a akcí. Kromě přenosu afektivních emočních informací rozšiřuje používání emotikonů součásti online komunikace o komunikaci offline. Smajlíci dokážou reprodukovat mimiku a často vyjadřují pocity a nálady (☺, ☹, :-D atd.), Které jsou zprostředkovány v přímé komunikaci prostřednictvím mimiky. Mohou však také nahradit neverbální zprávy, jako jsou gesta a výška hlasu. Mrkající smajlík (;-)) například často doprovází komentáře, které nejsou míněny vážně. Zatímco výška tónu hlasu je v přímé komunikaci používána jako signál ironie, tyto signály jsou v online komunikaci často nahrazovány emotikony. Ve staré komunikaci SMS byly :-)používány hlavně smajlíky generované interpunkčními znaménky (např. ). Ve službách messengeru, jako je WhatsApp, si uživatelé mohou vybrat z velkého počtu obrázků pomocí samostatné virtuální klávesnice. Tyto postavy jsou rozděleny do různých kategorií, včetně: Zahrňte dopravní značky a obrázky zvířat, potravin nebo rostlin. V některých případech můžete dokonce nahradit doprovodný text. Emotikony mohou mít různé funkce, které jsou relevantní pro význam mluveného projevu. Příkladem je specifikace, důraz a oslabení na propoziční, ale také na emocionální úrovni.

Rozšíření slovní zásoby

Rychlý a různorodý rozvoj internetu přispěl k tomu, že se ustálilo mnoho nových pojmů. Lze hovořit o další lexikální dimenzi. Vznikla lexikální mezera, která byla vyplněna termíny specifickými pro internet. V důsledku toho došlo k masivnímu rozšíření slovní zásoby. Tento typ novotvaru se používá také v offline komunikaci. Rozšíření můžete kategorizovat různými způsoby a pokračovat neomezeně dlouho. Následující seznam uvádí několik příkladů:

Pole slovní zásoby Nový termín
Internetové nabídky Facebook, Twitter, YouTube, Tumblr, Instagram
(komunikativní) akce blog, chat, tweet, google, spam
technologie Intranet, prohlížeč, aplikace, cookie, QR kód
zábava Flash mob, feed, netiketa
podnikání Marketing na sociálních sítích, online obchod, online bankovnictví
společnost Digitální domorodci, intranetová generace, síťová komunita

Změny ve stávající slovní zásobě se neomezují pouze na vytváření a vytváření nových slov. Adaptace termínů specifických pro internet probíhá především na gramaticko-morfologické úrovni. Zde je patrné, že díky přijetí anglických prvků se častěji vyskytují některé druhy slovotvorby, které nejsou pro němčinu typické. Kromě složení a odvození existuje také mnoho příkladů přeměny a kontaminace:

  • Složení (složení): např. B. foto-blog.
  • Odvození : např. B. blogg-er a na základě tohoto blogg-er-in.
  • Konverze (změna části řeči): např. B. angl. blog → (do) blog; Německý blog → blogování
  • Kontaminace (křížovka): např. B. Vlog (video + blog), Blargon (blog + žargon).

Zkratky a zkratky

Dva další způsoby, jak rozvíjet nová slova, jsou zkratky a zkratky. Jsou charakteristické pro internetovou komunikaci. Tyto dva jevy silně splývají a jsou tvořeny jednotlivými písmeny. Obvykle se jedná o první písmena dvou nebo více slov. Každé jednotlivé písmeno se vyslovuje samo za sebe (např. Afk) nebo celá posloupnost písmen, pokud je toto artikulační (např. Lol). Zkratky lze skloňovat, například v asapst (co nejdříve –st) a používají se hlavně pro chatování a tweetování, ale také v e-mailech, protože jsou velmi prostorově úsporné a ekonomické. Kromě toho může použití zkratek signalizovat určitou příslušnost k internetové komunitě a přispět tak k socializačním procesům. Malý výběr by měl poskytnout počáteční přehled:

  • afk
 → mimo klávesnici (ne na počítači)
  • vlastní
 → vlastně
  • fyi
 → Pro vaši informaci
  • lol
 → hlasitý smích
  • plz / pls
 → prosím (prosím)
  • rofl
 → smějící se po podlaze
  • díky
 → děkuji
  • možná
 → možná
  • yolo
 → žijete jen jednou

Citoslovce

Citoslovce , známé také jako zvuková slova, jsou psány tónové znaky jako „hmm“, „grump“, „argh“, „ohm“, „hihi“ atd. Napodobují sluchově vnímatelné události a naznačují myšlenkové procesy nebo emoce. Nejběžnějším způsobem vyjádření této přímé orality písemně je simulace smíchu (haha, ha ha) a také vyjádření úžasu, překvapení nebo lítosti (oh). Stejně běžné citoslovce je „hm“. Toto zvukové slovo funguje především jako zpětná vazba posluchače a signalizuje druhé osobě, že jste na počítači, mobilním telefonu nebo podobně. a přečetl si zprávu. Citoslovce mají obecně podobnou funkci jako emotikony. Do jisté míry jsou to vypsaní smajlíci a představují tak méně ekonomickou variantu.

Iterace

Jako iterace se zdvojení (nebo vícenásobná duplikace) označují jednotlivá písmena nebo interpunkce (např. Jako halloooo). Tento lingvistický rys se používá hlavně jako kompenzační prostředek k objasnění prozodie nebo jako náhrada forem zesílení. Pozitivní emoce lze tedy zvýšit iterací :-)))). Pro hlasitost parametru mluveného jazyka se používá konzistentní velká písmena, jako v „OOOOOOOHHHHHHHHHH“. Iterace postav naopak znamená protahovací a intonační obrysy a většinou se používá k označení důrazu. Obě strategie lze také nalézt v kombinaci. Jako většina lingvistických prvků internetové komunikace lze iterace použít jako náhradu za jiné než paraverbální prostředky a nabídnout ekonomickou výhodu. Zdvojnásobení písmen nebo interpunkčních znamének vyžaduje méně úsilí než parafrázování.

Flektivní

Skloňovaná nebo akční slova jsou adaptacemi z komiksového jazyka. Z gramatického hlediska se jedná o slovesné kmeny bez skloňování. Obvykle jsou umístěny v hvězdičkách (hvězdičky) nebo v hranatých závorkách a slouží k jazykové simulaci para- nebo neverbálních akcí. Příkladem je * mrknutí *, * roubík * nebo * smích *. Tímto způsobem lze psychologickou nebo fyzickou citlivost a činy prezentovat ekonomicky bez složité parafráze.

Např.:

#SPD Bauwurst ... * roubík * Už je mi zle!

(arijibeer, Twitter, 30. května 2015, 11:18)

Elipsy

Elipsy , opomenutí na syntaktické úrovni, jsou běžným jevem v internetové komunikaci. Důležitou roli zde hrají jazykové a časové úspory.

Např.:

plné sladké, ale

(justin, Twitter, 6. června 2015, 12:04)

Leetspeak

Leetspeak je druh znakového jazyka. Jednotlivá písmena nebo slova jsou nahrazena čísly, která vypadají podobně (např. L3375P33k = Leetspeak). Má svůj původ na počítačové scéně. Tam to fungovalo jako jakýsi tajný jazyk, který je mnohem těžší rozluštit. Zejména mladí uživatelé využívají prvky z Leetspeak. Uživatelé nahrazují jednotlivé grafémy nebo slabiky čísly, například v n8 (noc) nebo w8 (čekání).

Hashtagy

Hashtagy označují slovo nebo řetězec znaků, kterým předchází znak libry. Fungují jako meta tagy a používají se jako klíčová slova v textu, jako titulky obrázků a videa nebo jsou umístěny před nebo za hlavní text. Různé služby jako Facebook, Instagram a Twitter používají hashtagy, které usnadňují vyhledávání výrazů v příslušné síti. Použité typy klíčových slov sahají od jmen jednotlivců, událostí a událostí až po slogany, které vzešly z reklamního průmyslu nebo v rámci uživatelské komunity. Často se odkazují na (mediální) události. Je zcela irelevantní, zda jsou hashtagy tvořeny písmeny, číslicemi nebo řetězci.

Hashtagy však neslouží pouze jako klíčová slova, ale mohou také plnit velmi odlišné funkce. Nastavením hashtagů například pod obrázky na Instagramu můžete extrémně ekonomicky přepsat to, co je na fotografii. Při vyhledávání se zobrazí společně s fotografiemi všech těch uživatelů, kteří zveřejnili obrázek se stejným hashtagem a lze je tak přiřadit k určité zájmové skupině (#lovewins). Na Twitteru je hashtag obvykle přiřazen ke konkrétnímu (diskusnímu) tématu. Každý, kdo komentuje určité téma, použije ve svých tweetech dříve definovaný hashtag a jejich komentáře jsou viditelné pro každého, koho zajímá téma diskutované na příslušné platformě. Uživatel může také přímo odkazovat na dříve publikované krátké zprávy (#jesuischarlie).

Memy

Internetový mem je vtipný / sarkastické reakce internetové komunity do (mediální) události. Motivem memu může být fotografie, umělecké dílo nebo film s textem. Obsahově se text vztahuje jak k obrazu, tak v nejširším smyslu k události, na kterou se sarkasticky odkazuje. Obrázku a textu mohou uživatelé rozumět pouze ve vzájemné kombinaci.

Praktické a interdisciplinární aspekty internetové lingvistiky

Jako disciplína rozhraní a podoblast aplikované lingvistiky jsou pro výzkum klíčové aspekty IL související s praxí. V mnoha oblastech tvoří oblasti výzkumu IL nejen otázky motivované jazykovým zájmem a výsledky. Například mediální vědecká studie World Wide Web vyvolává otázky, které lze vyřešit pohledem na jazyk na internetu. Tímto způsobem lze k debatě o kvalitě žurnalistiky na internetu (například v odborných diskusích) přistupovat také pomocí metod jazykové analýzy.

Sociální a behaviorální vědy mohou také vyvodit závěry z analýzy lingvistické komunikace na internetu. Výzkum kyberšikany je toho příkladem.

Další závěry o dalších oblastech společnosti z jazykové analýzy online komunikace jsou možné. Myslitelnou oblastí použití jsou výsledky o závaznosti jazykových prohlášení, například právně závazná povaha smluvních závazků nebo řešení otázky, kdy musí být zákonné online podmínky jasné a srozumitelné.

Jako interdisciplinární přístup nelze provést jasné oddělení příslušných věd. Při výzkumu kyberšikany lze vedle lingvistických metod použít například sociální vědy, psychologické nebo mediální teoretické metody. Odpovídající výstup výzkumu jednotlivých oborů, který je převzat jinými oblastmi, proto nelze jasně definovat. Jde spíše o provázání metod a výsledků, které je praktičtější a orientované více na výzkumný objekt než na konkrétní předmětné oblasti. Stejně jako v jiných oblastech souvisejících s mezilidskými procesy může být zkouška z jazyka výchozím bodem pro širokou škálu témat.

Internetová lingvistika a zpracování dat

S vývojem Web 3.0 a pokrokem v technickém zpracování a produkci jazyka vznikají rozhraní mezi lingvistickými a technickými disciplínami ve formě sdílených metod i využíváním znalostí atd.

Na jedné straně se to týká nakládání s jazykem v informačních technologiích, oblasti výpočetní lingvistiky . Na druhou stranu lze na jazyk pohlížet jako na informační nosič, který obsahuje informace ve formě nestrukturovaných dat . Technický proces získávání dat z přirozeného jazyka se nazývá extrakce informací . Toto technicky založené zacházení s jazykem lze rozdělit na automatické zpracování jazyka a automatickou jazykovou produkci.

Automatické zpracování jazyka

Automatické jazykové zpracování hraje důležitou roli v oblasti interakce člověk-počítač : Vstup v přirozeném jazyce zjednodušuje ovládání stroje, zejména počítače. Předpoklady pro to jsou dány především při interakci se síťovými zařízeními, a proto je to disciplína rozhraní s IL. Příklady takových služeb jsou software Siri , Google Now a sémantické vyhledávače .

Extrakce informací se také provádí za účelem získání dat, která lze dále digitálně zpracovat. Musí být strukturovány na základě korpusů, které obecně vycházejí z online textů. Proto existují také rozhraní do oblasti IL. Wikidata a Google Knowledge Vault jsou příklady takových informačních databází .

Hodnocení vyhledávačů je proces, který úzce souvisí s jazykem implementovaným a zpracovaným na webu. Producent textu chce jednat lingvisticky tak, aby jeho vlastní produkty byly v žebříčku vyhledávačů umístěny výše. Tato oblast se nazývá optimalizace pro vyhledávače . Cílem je, aby algoritmus, pomocí kterého je obsah automaticky vyhodnocován, provedl výhodnou klasifikaci. Dosud byly nejrelevantnější hypertextové odkazy ( PageRank ). Jednou z oblastí výzkumu IL je zkoumání jazyka, který byl realizován podle těchto specifikací, a interakce s jazykem, který není realizován na internetu.

Pokroky v oblasti automatizovaného jazykového zpracování umožňují novější metody hodnocení. V únoru 2015 například Google oznámil, že bude také hodnotit weby na základě důvěryhodnosti. Údajná fakta jsou extrahována z textového obsahu, který má být vyhodnocen pomocí extrakce informací, a porovnán s databází znalostí. Tato databáze byla vytvořena z webového korpusu pomocí extrakce informací. Soulad extrahovaných informací s databází znalostí tvoří úroveň důvěryhodnosti.

Příklad mobilního automatického překladu psaných textů: WordLens

Služby strojového překladu hrají samostatnou roli. Mezinárodní dostupnost, dostupnost textů v digitální podobě a nabídky, např. Okamžitý a snadný automatický překlad webového obsahu, například z Googlu nebo Facebooku, zajišťuje, že při psaní textů hraje roli potenciální překlad ( psaní přátelské k překladu ). Oblasti výzkumu IL jsou na jedné straně formálními vlastnostmi vhodně navržených výpovědí. Na druhou stranu vyvstávají otázky týkající se vlivu na jazyk obecně. Patří sem také používání mobilních internetových zařízení, která umožňují digitalizovat jakýkoli typ výpovědi, a tím ji uvést do možného kontextu automatického zpracování a překladu jazyků.

Příkladem tohoto efektu jsou aplikace, jako je Word Lens nebo mobilní verze Google Translate , které mohou překládat písemná a ústní prohlášení přímo pomocí kamery a mikrofonu.

Výsledkem je, že některé texty dostupné v síti jsou automaticky přeložené texty, a tedy produkty automatické jazykové produkce.

Automatická produkce řeči

V případě automatické jazykové produkce se používají poznatky z formální lingvistiky. Pro empirický přístup je zvláště zajímavé, do jaké míry lze takové texty nalézt, jaké mají vlastnosti a jakou roli hrají v lidské komunikaci.

Příklady takových textů jsou automatické překlady, automaticky generované tiskové zprávy nebo texty generované automatickým dokončováním nebo automatickými opravami .

Časová progrese počtu článků na Wáray-Wáray-Wikipedii

Relevanci těchto textů pro komunikační procesy lze prokázat pomocí různých konkrétních příkladů. Existuje verze Wikipedie ve filipínském jazyce Waray-Waray , která obsahuje přibližně jeden milion článků s 88 aktivními uživateli. Důvodem jsou články, které byly automaticky přeloženy jinou Wikipedií: různí programátoři zajistili rychlý nárůst článků s roboty, které provádějí automatické překlady.

Strojově generované tiskové zprávy poskytly materiál k diskusi, zejména v USA. Například v Kalifornii software Quakebot vydává zprávy o zemětřeseních ve formě tiskových zpráv. Dalším příkladem je Wikipedia Live Monitor , který automaticky generuje zprávy z aktualizací Wikipedie.

Pro zkoumání komunikačních procesů v IL jsou kromě vytvořených jazykových produktů zajímavé také následující diskurzy a dopady na každodenní jazyk. Například v SMS a online komunikaci lze sledovat navazující komunikaci o nesprávně opravených výpovědích a tedy komunikační procesy, které by jinak neproběhly. Kromě toho vyvstává otázka, jak se přirozený jazyk chová s ohledem na možnost jeho zpracování a produkce umělou inteligencí .

Rozdíly v metodice lingvistiky a zpracování dat

Pokud jde o metodologii a zaměření, lze konstatovat, že počítačová věda a lingvistika často uplatňují různé přístupy, které se v IL setkávají jako disciplína rozhraní. Lingvistika zkoumá jazyk, jeho vnitřní vztahy a jeho strukturu. Proto jsou jednotlivá prohlášení a sociální aspekty považovány za relevantní. Důraz je kladen na roli komunikátora a příjemce. V oblasti zpracování dat je kladen důraz na informace, které jsou výslovně kódovány v jazyce. Vzhledem k množství automaticky zpracovávaných dat jednotlivé případy přecházejí na pozadí. Relevantními aspekty jsou formální, strukturální struktura jazyka, pokud se vůbec berou v úvahu jazykové interní aspekty: V některých případech, například v přístupu k učení s minimálním dohledem, se pozornost soustředí pouze na pojmenování určitých argumentů ve větách, bez syntaktických nebo sémantické Rozměr zbytku věty, který je třeba vzít v úvahu.

Otázkou zůstává, do jaké míry lze v budoucnu při automatickém zpracování jazyků zohlednit aspekty, jako jsou pragmatika a informační struktury.

Viz také

literatura

  • M. Beißwenger, A. Storrer: Korpusy počítačem zprostředkované komunikace. In: A. Lüdeling, M. Kytö̈ (Ed.): Corpus Linguistics. Mezinárodní příručka . De Gruyter, Berlín 2008, ISBN 978-3-11-020733-0 , s. 292-308
  • M. Brinker, SF Sager: Analýza lingvistické konverzace. Úvod . 4. Upravené a doplněné vydání. Erich Schmidt Verlag, Berlin 2006, ISBN 3-503-07981-5
  • N. Bubenhofer: lingvistický způsob používání. Korpusová lingvistika jako metoda diskurzu a kulturní analýzy . 2009, ISBN 978-3-11-021584-7
  • D. Crystal: Jazyk a internet . Cambridge University Press, Cambridge 2006, ISBN 0-521-86859-9
  • C. Dürscheid, K. Frick: Komunikace z klávesnice na obrazovku včera a dnes: SMS a WhatsApp ve srovnání . In: A. Mathias, T. Runkehl, T. Siever (Eds.): Jazyky? Rozmanitost! Jazyk a komunikace ve společnosti a v médiích. Online pamětní publikace k výročí Petera Schlobinského . In: Networx , č. 64, 2014, ISSN  1619-1021
  • M. Gatto: Web jako korpus. Teorie a praxe . Bloomsbury, London 2014, ISBN 978-1-4411-5098-1
  • K. Marx, G. Weidacher: Internetová lingvistika . Učebnice a pracovní sešit. Narr Verlag, Tübingen 2014, ISBN 978-3-8233-6809-0
  • A. Mathias, T. Runkehl, T. Siever (Eds.): Jazyky? Rozmanitost! Jazyk a komunikace ve společnosti a v médiích. Online pamětní publikace k výročí Petera Schlobinského . In: Networx , č. 64, 2014, ISSN  1619-1021
  • F. Kessler: Okamžitá masáž. Nová forma mezilidské komunikace . In: Networks , č. 52. 2008, ISSN  1619-1021
  • P. Koch, W. Oesterreicher: Psaní a jazyk . In: H. Günther, O. Ludwig (Ed.): Psaní a psaní. Psaní a jeho použití. Interdisciplinární příručka mezinárodního výzkumu. Interdisciplinární příručka mezinárodního výzkumu (HSK 10.1). De Gruyter, Berlin / New York 1994, ISBN 978-3-11-011129-3 , s. 587-604
  • M. Kresic: Komunikační teorie a internet . In: Networks , 15, 2000.
  • O. Rosenbaum: chat slang. Lexicon of Internet Language: Rozumějte a používejte přes 3000 výrazů . Hanser, Mnichov 1996, ISBN 3-446-18868-1 .
  • P. Schlobinski a kol.: Simsen. Pilotní studie o lingvistických a komunikačních aspektech v SMS komunikaci . In: Networks , 22. 2011.
  • T. Siever: Digitální svět. Komunikativní důsledky a důsledky komunikace . In: A. Mathias, J. Runkehl, T. Siever, (Eds.): Sprachen? Rozmanitost! Jazyk a komunikace ve společnosti a médiích. Online pamětní publikace k výročí Petera Schlobinského . In: Networks , č. 64, 2014, s. 197-234, ISSN  1619-1021
  • A. Storrer: O účincích internetu na náš jazyk . In: H. Burda, M. Döpfner, B. Hombach, J. Rüttgers (eds.): 2020 - myšlenky o budoucnosti internetu . Klartext Verlag, Essen 2010, ISBN 3-8375-0376-3 , s. 219-224
  • V. Thaler: Oralita, písemná forma, synchronicita. Analýza starých a nových konceptů za účelem klasifikace nových forem komunikace . In: V. Agel, H. Feilke, A. Linke (Eds.): Journal for German Linguistics , 35, 2007, s. 147–182. De Gruyter, Berlín / Boston
  • M. Zappavigna: Diskurz Twitteru a sociálních médií. Jak používáme jazyk k vytváření přidružení na webu . Bloomsbury, London 2012, ISBN 978-1-4411-4186-6

webové odkazy

Projekty, nástroje

Individuální důkazy

  1. ↑ a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t u v w x y z aa ab ac ad ae af Konstanze Marx, Georg Weidacher: Internetlinguistik - Ein Lehr- und Arbeitsbuch . Narr Verlag, Tübingen 2014, ISBN 978-3-8233-6809-0 .
  2. ↑ E. Cölfen, H. Cölfen, U. Schmitz: Lingvistika na internetu: Kniha na síti - s CD -Rom . Westdeutscher Verlag, Opladen 1997, ISBN 3-531-12892-2 .
  3. ↑ a b M. Gatto: Web jako korpus. Teorie a praxe . 2014.
  4. ^ Rozšíření a údržba korpusů současného písemného jazyka - Německý referenční korpus - DeReKo. Citováno 12. července 2015 .
  5. ↑ Zdroje - korpusy . dwds.de; Citováno 12. července 2015.
  6. ↑ Snížená nadbytečnost korpusu USENET (2005–2011) psych.ualberta.ca (anglicky) přístup 12. července 2015.
  7. ↑ tu dortmund - Dortmund chat corpus , přístup 12. července 2015.
  8. ↑ Torsten Siever: mediální analýza - korpusy na medienssprach.net. Citováno 12. července 2015 .
  9. ↑ šílený.slmit.unibo.it
  10. ↑ sms.linguistik.uzh.ch
  11. ↑ whatsup-deutschland.de
  12. ↑ Počet whatsup-switzerland.ch ( Memento v originálu od 2. ledna 2015 do internetového archivu ) Info: archiv odkaz se automaticky vloží a dosud nebyl zkontrolován. Zkontrolujte původní a archivační odkaz podle pokynů a poté toto oznámení odeberte. @1@ 2Šablona: Webachiv / IABot / www.whatsup-sw Switzerland.ch
  13. ^ A b Noah Bubenhofer: Úvod do korpusové lingvistiky: Praktické základy a nástroje , bubenhofer.com, přístup 19. července 2015.
  14. ↑ M.Beißwenger, A. Storrer: Korpusy počítačem zprostředkované komunikace . 2008.
  15. ^ M. Zappavigna: Diskurz Twitteru a sociálních médií . 2012.
  16. ↑ Počet tei-c.org ( Memento na originálu ze dne 12. června 2015 v Internet Archive ) Info: archiv odkaz se automaticky vloží a dosud nebyl zkontrolován. Zkontrolujte původní a archivační odkaz podle pokynů a poté toto oznámení odeberte. @1@ 2Šablona: Webachiv / IABot / www.tei-c.org
  17. ↑ bootcat.sslmit.unibo.it
  18. ↑ webcorp.org.uk
  19. ↑ D. Gysin et al.: Language and People in Web 2.0 - Linguistic Perspectives on YouTube, SchülerVZ & Co. 2012
  20. ^ Orthmann, 2004 .
  21. ↑ Britta Juska-Bacher, Chris Biemann, Uwe Quasthoff: Webový lingvistický výzkum: Možnosti a omezení při práci s hromadnými daty . In: Lingvistika online . páska 61 , č. 4 , 1. září 2013, s. 7–29 , doi : 10,13092 / lo.61.1274 ( bop.unibe.ch [přístup 13. dubna 2020]).
  22. ↑ Porst, R.; 2009 Dotazník - pracovní sešit. Wiesbaden: VS Verlag für Sozialwissenschaften ISBN 978-3-531-16435-9
  23. ↑ soscisurvey.de
  24. ↑ Počet lamapoll.de ( Memento v originálu od 31. července 2015 do internetového archivu ) Info: archiv odkaz se automaticky vloží a dosud nebyl zkontrolován. Zkontrolujte původní a archivační odkaz podle pokynů a poté toto oznámení odeberte. @1@ 2Šablona: Webachiv / IABot / www.lamapoll.de
  25. ↑ a b Technické nebo kvalitativní problémy s vyhledávači , suchmaschinenkompetenz.de, přístup 19. července 2015
  26. ^ T. Siever: Digitální svět. Komunikativní důsledky a důsledky komunikace . In: A. Mathias, J. Runkehl, T. Siever, (Eds.): Sprachen? Rozmanitost! Jazyk a komunikace ve společnosti a médiích. Online pamětní publikace k výročí Petera Schlobinského . In: Networks , č. 64, 2014, s. 197-234.
  27. ↑ N. Döring: Psychologické důsledky používání internetu. In: Občan ve státě. Politika a internet, číslo 04/2014.
  28. ↑ viz H. Hanekop, (2010): Mobilní internet a místní prostor. Každodenní život mezi místní přítomností a „Vždy online“. In: Die alte Stadt, číslo 02/2010.
  29. ^ S. Pöschl, N. Döring: Přístup kdykoli, kdekoli, s kýmkoli? Determinanty mobilní přístupnosti v komunikaci mobilního telefonu - recenze . In: K. Marx, M. Schwarz-Friesel (eds.): Jazyk a komunikace v technickém věku. Kolik internetu (v) může naše společnost vydržet? de Gruyter, Berlín 2012.
  30. ^ P. Koch, W. Oesterreicher: Psaní a jazyk . In: H. Günther, O. Ludwig (Ed.): Psaní a psaní. Psaní a jeho použití. Interdisciplinární příručka mezinárodního výzkumu. Interdisciplinární příručka mezinárodního výzkumu (HSK 10.1). De Gruyter, Berlin / New York 1994, ISBN 978-3-11-011129-3 , s. 587-604.
  31. ↑ a b V. Thaler: Oralita, písemná forma, synchronicita. Analýza starých a nových konceptů za účelem klasifikace nových forem komunikace . In: V. Agel, H. Feilke, A. Linke (Eds.): Journal for German Linguistics , 35, 2007, s. 147–182. De Gruyter, Berlín / Boston
  32. ↑ A. Storrer: O účincích internetu na náš jazyk . In: H. Burda, M. Döpfner, B. Hombach, J. Rüttgers (eds.): 2020 - myšlenky o budoucnosti internetu . Klartext Verlag, Essen 2010, ISBN 3-8375-0376-3 , s. 219-224.
  33. ↑ M. Brinker, SF Sager: Analýza lingvistické konverzace. Úvod . 4. Upravené a doplněné vydání. Erich Schmidt Verlag, Berlin 2006, ISBN 3-503-07981-5 .
  34. ^ Arne Ziegler: Textové struktury internetové komunikace. Potřebujeme jazykovou lingvistiku médií? In: Michael Beißwenger, Ludgar Hoffmann, Angelika Storrer (eds.): Internetová komunikace. Příspěvky Osnabrücka k teorii jazyků. OBST, Duisburg 2004, ISBN 3-924110-68-9
  35. ↑ B. Sandig: Text jako prototypový koncept . In: M. Mangasser-Wahl (Ed.): Teorie prototypu v lingvistice. Příklady aplikací - reflexe metody - perspektivy. Staufenburg, 2000, ISBN 3-86057-706-9
  36. ^ H. Jones Rodney: Technologie a místa zobrazení . In: J Carey (Ed.): The Routledge Handbook of Multimodal Analysis. 2009, ISBN 978-0-415-66777-7
  37. ↑ M. Kresic: Teorie komunikace a internet . In: Networks , 15, 2000.
  38. ↑ P. Schlobinski a kol.: Simsen. Pilotní studie o lingvistických a komunikačních aspektech v SMS komunikaci . In: Networks , 22. 2011.
  39. ^ A b T. Siever: Digitální svět. Komunikativní důsledky a důsledky komunikace . In: A. Mathias, J. Runkehl, T. Siever, (Eds.): Sprachen? Rozmanitost! Jazyk a komunikace ve společnosti a médiích. Online pamětní publikace k výročí Petera Schlobinského . In: Networks , č. 64, 2014, s. 197-234, ISSN  1619-1021
  40. ^ D. Crystal: Jazyk a internet . Cambridge University Press, Cambridge 2006, ISBN 0-521-86859-9
  41. ^ A b c F. Kessler: Okamžitá masáž. Nová forma mezilidské komunikace . Sítě č. 52, 2008, ISSN  1619-1021
  42. ↑ Siever a kol., 1998, s. 99
  43. ↑ Kessler, 2008, s. 28
  44. ^ M. Zappavigna: Diskurz Twitteru a sociálních médií. Jak používáme jazyk k vytváření přidružení na webu . Bloomsbury, London 2012, ISBN 978-1-4411-4186-6
  45. ↑ zeit.de
  46. ↑ Problémy kvality v žurnalistice a jejich příčiny . bundestag.de, 23. února 2011; Citováno 19. července 2015.
  47. ↑ Proč je kyberšikana problémem lingvistů . ( Memento z 15. července 2015 v internetovém archivu ) University of Graz ; Citováno 19. července 2015.
  48. ^ Odpovídající rozhodnutí BGH v DeJure , BGH, 23. února 2005 - IV ZR 273/03, přístup 19. července 2015.
  49. ↑ Harald Brennecke: Porušení požadavku transparentnosti - ustanovení podmínek musí být jasná a srozumitelná . Brennecke.pro; Citováno 19. července 2015.
  50. ↑ Mizející říční rokle ukazuje geologii rychle vpřed , New Scientist , 20. srpna 2014, přístup 19. července 2015.
  51. ↑ Xin Luna Dong: Trust-Based Trust: Odhad důvěryhodnosti webových zdrojů , 12. února 2015 (anglicky) arxiv : 1502.03519v1 .
  52. ↑ Waray-Waray Wikipedia stats.wikimedia.org; Citováno 19. července 2015.
  53. ↑ Nicholas Diakopoulos: Bots on the Beat - Jak můžeme vštípit novinářskou etiku reportérům robotů? Slate , 2. dubna 2014 (anglicky); Citováno 19. července 2015.
  54. ↑ MHO: Quakebot píše první zprávu o zemětřesení v Los Angeles . Heise online , 18. března 2014, přístup 19. července 2015.
  55. ↑ Bea Francis: Twitter kdo? Nová aplikace dělá z Wikipedie zdroj zpráv v reálném čase . digitaltrends.com, 16. dubna 2013 (anglicky); Citováno 19. července 2015.
  56. ↑ A pak budou pršet psi a kočky . Le Monde diplomatique , 8. ledna 2015; Citováno 19. července 2015.
  57. ↑ Hans Uszkoreit, Feiyu Xu, Hong Li: Analýza a vylepšení strojového učení s minimálním dohledem pro extrakci vztahu . ( Memento z 21. července 2015 v internetovém archivu ) (PDF) Německé výzkumné centrum pro umělou inteligenci ; Citováno 19. července 2015.