5.7. 🏆Selbsttest: Wissen und Praxis#
Wie nutze ich den Selbsttest?
Diese Übungsaufgaben dienen Ihrer Selbsteinschätzung und helfen Ihnen, das im Kapitel Gelernte auf neue Fälle anzuwenden - nicht, Formulierungen aus dem Kapitel wiederzuerkennen.
Sie können die Fragen in beliebiger Reihenfolge bearbeiten und die Beantwortung auch mehrfach versuchen.
So funktioniert es:
Wählen Sie bei jeder Frage die Antwort(en) aus, die Sie für richtig halten
Lesen Sie das Feedback zu den einzelnen Antwortoptionen sorgfältig durch
Die Erklärungen helfen Ihnen, Ihr Verständnis zu vertiefen – auch bei korrekten Antworten
Es erfolgt keine Bewertung oder Speicherung Ihrer Ergebnisse.
Geschätzte Zeit: XX Minuten
Viel Erfolg!
Aufgabe 1#
Sie entwerfen ein Metadatenschema für ein neues Korpus zu studentischen Kurzfilmen. Ein Kollege schlägt vor, ein Feld festival_teilnahme hinzuzufügen, das angibt, ob ein Film auf einem Festival gezeigt wurde, und ein weiteres Feld sprache_farbe, das gleichzeitig Originalsprache und Angabe zu Farb-/Schwarzweißfilm kombiniert.
Aufgabe 2#
Ein neues Forschungsprojekt möchte eigene Identifier für audiovisuelle Ressourcen vergeben und diskutiert vier Varianten.
Aufgabe 3#
Aufgabe 4#
Sie konvertieren einen neuen Datensatz von CSV nach JSON. Die CSV-Datei enthält ein Feld bewertung mit Werten wie 7.5, ein Feld mehrfachregie mit TRUE/FALSE und ein Feld anmerkung, das für viele Zeilen leer ist.
Aufgabe 5#
Der folgende Ausschnitt eines Validation Reports wurde nach Prüfung eines neuen Korpus erzeugt:
ZEILE 42: Pflichtfeld 'director' ist leer.
ZEILE 58: Wert 'DEU' in 'country' ist nicht erlaubt. Erlaubt sind: ['DE', 'AT', 'CH', ...]
ZEILE 71: Wert '2021 ' in 'year' passt nicht zum erwarteten Muster: "^[0-9]{4}$"
Aufgabe 6#
Ein anderes Forschungsteam erstellt aus urheberrechtlich geschütztem Filmmaterial ein neues visuelles Analysetool: Für jeden Film wird ein Diagramm erzeugt, das die durchschnittliche Schnittfrequenz (Anzahl der Schnitte pro Minute) über die Laufzeit darstellt - ganz ohne Farbinformationen oder Standbilder.
Aufgabe 7#
Szenario: Sie übernehmen ein filmwissenschaftliches Korpus mit 300 Produktionen aus 40 Ländern und sollen es analog zur diskriminierungssensiblen Überprüfung aus Kapitel 5 auswerten. Sie stellen fest, dass 85 % der Produktionen aus Nordamerika und Westeuropa stammen und 90 % der Regie männlich gelesenen Personen zugeordnet werden.
Reflektieren Sie:
Ist diese Verteilung allein schon ein Beleg für diskriminierende Inhalte der Filme selbst?
Welche methodischen Schritte würden Sie unternehmen, um diese Zahlen einzuordnen (z. B. Bezugsgröße der Prozentrechnung, Umgang mit Serien)?
Welche Grenzen hat eine rein quantitative Metadatenauswertung in Bezug auf Diskriminierungssensibilität?
Musterlösung
1. Kein direkter Beleg für diskriminierende Inhalte:
Eine geografische oder geschlechtsbezogene Schieflage in den Metadaten sagt zunächst nur etwas über die Zusammensetzung des Korpus aus, nicht über die diskursive oder ästhetische Qualität der einzelnen Werke.
Ob und wie Filme diskriminierende Perspektiven reproduzieren oder unterlaufen, lässt sich nur durch qualitative Analyse der einzelnen Werke beantworten.
2. Methodische Schritte zur Einordnung:
Serien vor der Auswertung auf eine Episode reduzieren (oder Begründung finden, warum nicht), um Verzerrung durch viele Einzelepisoden zu vermeiden.
Bezugsgröße klar wählen und dokumentieren: Prozentanteile auf Produktionen vs. auf Personen (z. B. Regie) beziehen, je nachdem was inhaltlich sinnvoller ist.
Prüfen, ob die Korpuszusammenstellung eine bewusste forschungsstrategische Entscheidung ist oder einen blinden Fleck darstellt.
Ergebnisse tabellarisch/visuell aufbereiten für bessere Übersicht.
3. Grenzen der quantitativen Auswertung:
Quantitative Auswertungen erlauben Aussagen über Struktur/Organisation des Korpus, nicht über dessen Diskursivität.
Kategorien wie Geschlecht sind oft binär und unvollständig erfasst.
Externe Datenquellen (z. B. IMDb) können selbst diskriminierende Begriffe oder Verzerrungen enthalten.
Notwendig sind ergänzende qualitative Analysen der ästhetischen, affektiven und narrativen Strategien der Werke.
Aufgabe 8#
Ein neues Teilprojekt möchte sein Korpus ebenfalls öffentlich publizieren. Es enthält:
(a) die Rohvideodateien,
(b) eine Tabelle mit Titel, Jahr, Land und Regie,
(c) automatisch erzeugte Farbverlaufsbilder je Film,
(d) handschriftliche Notizen der Forschenden mit Zitaten aus den Filmen.
Aufgabe 9#
Ihr Datensatz ist inzwischen auf 20 Metadatenfelder, drei verschiedene Datentypen und mehrere verschachtelte Ordner angewachsen. Eine studentische Hilfskraft schlägt vor, einfach alle Informationen in einer einzigen, sehr langen README-Datei zu bündeln.