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Visualisierung linguistischer Muster der Deliberation Eine Fallstudie anhand von Stuttgart 21 Tina Bögel, Valentin Gold, Annette Hautli-Janisz, Christian.

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Präsentation zum Thema: "Visualisierung linguistischer Muster der Deliberation Eine Fallstudie anhand von Stuttgart 21 Tina Bögel, Valentin Gold, Annette Hautli-Janisz, Christian."—  Präsentation transkript:

1 Visualisierung linguistischer Muster der Deliberation Eine Fallstudie anhand von Stuttgart 21 Tina Bögel, Valentin Gold, Annette Hautli-Janisz, Christian Rohrdantz, Sebastian Sulger, Miriam Butt, Katharina Holzinger, Daniel A. Keim Universität Konstanz

2 Zielsetzung VisArgue-Projekt (eHumanities, BMBF-gefördert): Untersuchung des Konzepts der „deliberativen Kommunikation” Linguistik (Miriam Butt) Visual Analytics (Daniel Keim) Politikwissenschaft (Katharina Holzinger) 1

3 Deliberative Kommunikation Deliberation: theoretisches Konzept (Philosophie, Politikwissenschaft, Psychologie, Diskursanalyse...) „Überzeugung durch Argumentation“ Beispiel: Mediationsverfahren bei „Stuttgart 21“ Relevanz? –Teure/umfangreiche (öffentliche) Projekte lösen Konflikte in Gesellschaft und Politik aus –Hohe Risiken für Entscheidungsträger –Mehr Wissen über Deliberation vonnöten, um erklären zu können, wie Konsens erreicht wird 2

4 Deliberation – ein Beispiel Student 1: Ich hätte gerne einen festen Putzplan, weil dann halt jeder gleich behandelt wird. Student 2: Ich kann anbieten, die Küche jeden dritten Donnerstag im Monat zu putzen. Student 3: Ich möchte die Küche nicht regelmäßig putzen, da ich ausspannen will. Student 2: Naja, ich hätte es auch gerne etwas sauberer, falls ich mal Gäste habe. Student 1: Ich biete an, die Küche jeden ersten Donnerstag im Monat zu putzen. 3

5 Deliberation – ein Beispiel Student 1: Ich hätte gerne einen festen Putzplan, weil dann halt jeder gleich behandelt wird. Student 2: Ich kann anbieten, die Küche jeden dritten Donnerstag im Monat zu putzen. Student 3: Ich möchte die Küche nicht regelmäßig putzen, da ich ausspannen will. Student 2: Naja, ich hätte es auch gerne etwas sauberer, falls ich mal Gäste habe. Student 1: Ich biete an, die Küche jeden ersten Donnerstag im Monat zu putzen. ArgumentationVerhandlung 4

6 Forschungsfragen Welche Faktoren machen deliberative Kommunikation erfolgreich? Können wir diese Faktoren sowohl durch statistische sowie tiefe linguistische Methoden erkennen? Welche Visualisierungen helfen uns, Muster der Deliberation in großen Textmengen zu erkennen? 5

7 Unsere Herangehensweise Kombination von innovativen Methoden aus den folgenden Teilgebieten: Linguistik Visual Analytics Politikwissenschaft 6

8 Unsere Herangehensweise Dieser Vortrag: Visual Analytics Politikwissenschaft Linguistik 7

9 Tiefe automatische Analyse von Diskurs (fürs Englische vgl. Prasad et al. 2008) Verschiedene Ebenen der Diskursanalyse (u.a.): –Diskurskonnektoren (kausal: da, weil, zumal; konsekutiv: deshalb, deswegen, somit, aus diesem Grund): Zeigen Begründungen/Schlussfolgerungen an –Modalpartikeln (halt, eben, doch, ja): Zeigen die Tönung/Forcierung der Aussage an –Schlüsselwörter in Verhandlungen (anbieten, ablehnen, beschließen): Zeigen Verhandlung an –Hedges, Füllwörter, Sprachunflüssigkeiten,... Kombiniert geben die Ebenen Aufschluss über den Argumentationsverlauf in einem Diskurs 8

10 Linguistische Hinweise Student 1: Ich hätte gerne einen festen Putzplan, weil dann halt jeder gleich behandelt wird. Student 2: Ich kann anbieten, die Küche jeden dritten Donnerstag im Monat zu putzen. Student 3: Ich möchte die Küche nicht regelmäßig putzen, da ich ausspannen will. Student 2: Naja, ich hätte es auch gerne etwas sauberer, falls ich mal Gäste habe. Student 1: Ich biete an, die Küche jeden ersten Donnerstag im Monat zu putzen. 9

11 Linguistische Hinweise Student 1: Ich hätte gerne einen festen Putzplan, weil dann halt jeder gleich behandelt wird. Student 2: Ich kann anbieten, die Küche jeden dritten Donnerstag im Monat zu putzen. Student 3: Ich möchte die Küche nicht regelmäßig putzen, da ich ausspannen will. Student 2: Naja, ich hätte es auch gerne etwas sauberer, falls ich mal Gäste habe. Student 1: Ich biete an, die Küche jeden ersten Donnerstag im Monat zu putzen. Diskurskonnektor Modalpartikeln Schlüsselwörter ??? 10

12 Kausalität Student 1: Ich hätte gerne einen festen Putzplan, weil dann halt jeder gleich behandelt wird. Kausale Diskurskonnektoren geben Aufschluss über Argumentation Annahme: Jeder kausale Konnektor verbindet Begründung und Schlussfolgerung (vgl. Prasad et al. 2008) 11 Schlussfolgerung Begründung

13 Beispiel I - Stuttgart 21 (...) [die Aufgabe, dass wir auch zwischen den Hauptstädten, den großen Städten, schnellere Verkehre haben] S, [weil halt in dem Bereich auch die meisten Autos unterwegs sind, auf den Autobahnen.] B (Dr. Heiner Geissler, S21, ) weil: Argument Verbindet Schlussfolgerung mit Begründung halt: unabänderlicher Fakt Kombination: Argument begründet durch unabänderlichen Fakt 12

14 Beispiel II - Stuttgart 21 [Ich würd‘] S, [da Sie ja gesagt haben] B, [gern zum Verfahren einige Bemerkungen machen] S, (...) (Tanja Gönner, S21, ) da: Argument Verbindet Schlussfolgerung mit Begründung ja: Inhalt ist Teil des gemeinsamen Wissens Kombination: Argument begründet durch Rückberufung auf gemeinsames Wissen 13

15 Regelbasierter Ansatz Inferenzregeln annotieren („markieren“) die relevante Information –Konnektoren: Begründung/Schlussfolgerung –Modalpartikeln: Forcierung/Tönung Regeln werden von Hand geschrieben (keine statistischen Komponenten) Große Textmengen können so automatisch verarbeitet und markiert werden Regeln funktionieren zuverlässig (Bögel et al. to appear) 14

16 Annotationsbeispiel 15 (...) die Aufgabe, [dass wir auch zwischen den Hauptstädten, den großen Städten, schnellere Verkehre haben] S, [weil halt in dem Bereich auch die meisten Autos unterwegs sind, auf den Autobahnen.] B (Dr. Heiner Geissler, S21, )

17 Herausforderungen Herausforderung I: Hinweiswörter sind teilweise stark mehrdeutig –eben: Adjektiv, temporales Adverb, Modalpartikel  Lösung: Inferenzregeln werden kontext-sensitiv erstellt und beziehen linguistisches Wissen mit ein 16

18 Herausforderungen Herausforderung II: Bei ganzen Dialogen werden Annotationen unübersichtlich –Muster können nur noch schwer erkannt werden  Lösung: Visualisierung der Annotation 17

19 Visualisierung - Motivation Frühere Arbeiten: große Vorteile in der Erkennung von Mustern/Hypothesenbildung durch Visualisierung Ziele hier: –Darstellung der Annotationen durch Inferenzregeln –Ansicht der Annotation über den Diskursverlauf hinweg  Liefert Aufschlüsse über den Grad der Deliberation Bei steigender Anzahl der Annotationsebenen kann die Visualisierung durch zusätzliche Module erweitert werden 18

20 Visualisierung Entwicklung eines Werkzeugs zur Visualisierung  Diskursprotokolle mit Annotationen werden in XML eingelesen  Gelbe Markierungen zeigen Begründungen an  Interaktiv (rein-/rauszoomen, Annotationsebenen ein- /ausblenden)  Detailansicht Ausschnitt S21 Mediationssitzung: 19

21 Visualisierung Gesamtansicht S21 Mediationssitzung : 20

22 Zusammenfassung VisArgue: Kombiniert Politikwissenschaft, Informatik (Visual Analytics), Linguistik Methode: –Faktoren für Deliberation identifizieren –Faktoren auf verschiedenen Annotationsebenen markieren (Beispiele: Diskurskonnektoren, Diskurspartikeln) –Annotation visualisieren, Argumentationsstränge analysieren  Ermöglicht Untersuchung der Rolle von Argumentativität im Deliberationsprozess 21

23 Danke sehr für Ihre Aufmerksamkeit! 22


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