Quantitative Analyse der kommunikativen Barrierearmut des Berliner Senats (2011-2024). Eine Fallstudie#
Die vorliegende Fallstudie bereitet – in Form eines “Jupyter Books” – den Prozess und die Ergebnisse eines Forschungsprojekts aus den Digital Humanities didaktisch auf. Schritt für Schritt wird nachvollziehbar,
wie eine Forschungsfrage entwickelt und operationalisiert wird,
ein entsprechendes Korpus aufgebaut, bereinigt und angereichert wird,
um schließlich quantitative Analysen auf diesem Korpus durchzuführen.
Anhand von Pressemitteilungen des Berliner Senats wird dabei eine Frage aus dem Feld der kommunikationswissenschaftlichen Digital Humanities nachgegangen: Wie entwickelt sich die kommunikative Barrierearmut des Berliner Senats im Zeitraum von 2011 bis 2024?
Zielgruppe#
Die Fallstudie richtet sich an Geisteswissenschaftler:innen auf fortgeschrittener Qualifikationsstufe. Kenntnisse der Digital Humnanites sind nicht erforderlich, wohl aber eine prinzipiell Neugier und Offenheit gegenüber digitalen Arbeitsweisen und quantifizierten Forschungsansätzen.
Struktur der Fallstudie#
Die Gliederung der Fallstudie lässt sich jederzeit durch die Menüleiste links im Browser nachvollziehen. Insgesamt vollzieht die Fallstudie 5 Schritte:
Fig. 1 Flussdiagramm der Fallstudie, die sich aus sechs Arbeitspaketen zusammensetzt.#
Im 1. Schritt entwickeln wir eine Forschungsfrage und operationalisieren diese Forschungsfrage für die quantitative Analyse, entwickeln also ein Konzept, wie wir mittels Meßoperationen zu einer Antwort auf die Forschungsfrage kommen (siehe Kapitel “Fragestellung und Operationalisierung”).
Im 2. Schritt erarbeiten wir uns ein Verständnis von Korpora als epistemischen Objekten in den Digital Humanities (siehe Kapitel “Korpora als epistemische Objekte”)
Im 3. Schritt führen wir ein in die Auszeichnungssprache HTML, die zur Präsentation von Inhalten im World Wide Web verwendet wird und also vorgibt, wie Texte als digitale Objekte uns in dieser Fallstudie vorliegen (siehe Kapitel “Texte als digitale Objekte. Einführung in HTML”)
Im 4. Schritt erläutern wir die Methode des Web-Scraping als Technik zur computerassistierten Aufbau von Korpora aus größeren Textmengen (siehe Kapitel “Scraping als Methode zum Korpusaufbau”)
Im 5. Schritt erstellen wir mit Hilfe der Methoden des Web-Scraping und des HTML-Parsing unser Analysekorpus, bestehend aus im World Wide Web veröffentlichten Pressemitteilungen der Berliner Senatsverwaltung (siehe Kapitel “Korpusaufbau”)
Im 6. Schritt führen wir eine quantitative Analyse der Textkomplexität auf dem Korpus durch und visualisieren die Ergebnisse (siehe Kapitel “Korpusanalyse”).
Die Fallstudie schließt mit einer Reflexion und einem Ausblick (siehe Kapitel “Reflexion und Resümee”)