Crowdsourcing for linguistic field research and e-learning.

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Autor/in	Kneißl, Fabian
Titel	Crowdsourcing for linguistic field research and e-learning.
Quelle	München: Universitätsbibliothek der Ludwig-Maximilians-Universität (2014), XIX, 167 S. PDF als Volltext kostenfreie Datei (1); PDF als Volltext kostenfreie Datei (2) Link als defekt meldenVerfügbarkeit München, Ludwig-Maximilians-Universität, Diss., 2014.
Sprache	englisch
Dokumenttyp	online; gedruckt; Monographie
URN	urn:nbn:de:bvb:19-168412
Schlagwörter	Feldforschung; Dissertation; Feldforschung; Linguistik; E-Learning; Linguistik; Dissertation; E-Learning
Abstract	Crowdsourcing bezeichnet die Auslagerung von Arbeit an eine Gruppe von Menschen zur Lösung eines Problems. Heutzutage wird Crowdsourcing für viele Zwecke verwendet, zum Beispiel tragen Leute ihr Wissen zu Wikipedia bei, Wissenschaftler sagen Krankheiten anhand von Twitter-Daten vorher oder Spieler lösen Proteinfaltungsprobleme in Spielen. Es gibt dennoch Gebiete, für die der Einsatz von Crowdsourcing noch nicht gründlich untersucht wurde. Diese Arbeit untersucht Crowdsourcing für zwei solche Gebiete: für empirische Forschung in auf den Menschen bezogenen Wissenschaften mit Fokus auf linguistischer Feldforschung sowie für E-Learning. Auf den Menschen bezogene Wissenschaften wie Linguistik, Soziologie oder Kunstgeschichte beruhen auf empirischer Forschung. In traditioneller linguistischer Feldforschung zum Beispiel stellen Wissenschaftler Fragen und füllen Fragebögen aus. Solche Methoden sind zeitaufwändig, teuer und nicht unbefangen. Diese Arbeit schlägt vor, Crowdsourcing-Techniken anzuwenden, um diese Nachteile zu überwinden und um empirische Forschung effizienter zu gestalten. Dazu wird das Konzept eines generischen Marktes namens Agora für den Handel mit symbolischen Gütern und für die Spekulation über deren Charakteristika eingeführt. Agora ist ein generisches "Betriebssystem" für Social Media Anwendungen. Außerdem wurde die Internet-basierte Crowdsourcing-Plattform metropolitalia eingerichtet, um zwei dieser Social Media Anwendungen, die auf Agora basieren, bereitzustellen: Mercato Linguistico und Poker Parole. Diese Anwendungen wurden als Teil dieser Arbeit entwickelt, um komplementäre Daten und Metadaten über italienische Sprachvarietäten zu sammeln. Mercato Linguistico regt Spieler dazu an, ihr eigenes Wissen und ihre Überzeugungen auszudrücken. Poker Parole regt Spieler dazu an, Vermutungen über die Beiträge anderer Spieler anzustellen. Damit werden die mit Mercato Linguistico gesammelten primären Metadaten mit reflexiven sekundären Metadaten aus Poker Parole, die für Studien über die Wahrnehmung von Sprachen notwendig sind, bereichert. Eine Auswertung der auf metropolitalia gesammelten Daten zeigt die Zweckmäßigkeit des marktbasierten Ansatzes von Agora und unterstreicht dessen Stärken. E-Learning befasst sich mit der Verwendung von digitalen Technologien für das Lernen, heutzutage vor allem über das Internet. Diese Arbeit untersucht, wie E-Learning-Anwendungen Studenten bei assoziationsbasiertem Lernen und Dozenten bei der Lehre unterstützen können. Dafür wird eine Spiel-ähnliche Anwendung namens Termina in dieser Arbeit eingeführt. Mit den über Termina gesammelten Daten werden Association-Maps konstruiert. Eine Association-Map ist eine vereinfachte Variante einer Concept-Map, in der Begriffe als Rechtecke und Beziehungen zwischen Begriffen als Verbindungslinien dargestellt werden. Sie stellen eine abstrakte Zusammenfassung eines Themas dar. Studenten profitieren von der Verfügbarkeit der Association-Maps, lernen von anderen Studenten und können ihren eigenen Lernprozess verfolgen. Dozenten bekommen Einblicke in den Wissensstand und in eventuelle Missverständnisse ihrer Studenten. Eine Evaluation von Termina und der damit gesammelten Daten während eines Universitätskurses bestätigt, dass Termina sowohl für Studenten als auch für Dozenten hilfreich ist. Die Kernbeiträge dieser Arbeit sind (1) eine Literaturrecherche über kollektive Intelligenz, Crowdsourcing und verwandte Gebiete, (2) ein Modell eines generischen Marktes zur effizienten Sammlung von Daten für empirische Forschung, (3) zwei auf diesem Modell basierende Anwendungen und Ergebnisse deren Evaluation, (4) die Spiel-ähnliche E-Learning-Anwendung Termina zusammen mit Einblicken aus dessen Evaluation und (5) eine generische Softwarearchitektur für alle vorgenannten Anwendungen. (Orig.).
Erfasst von	Deutsche Nationalbibliothek, Frankfurt am Main
Update	2014/4