Operationalisierung#
Feinlernziel(e) dieses Kapitels
Sie kennen Ansätze zur Operationalisierung von Forschungsfragen für quantitaive Methoden-Settings.
Die im vorhergehenden Abschnitt entwickelte Forschungsfrage zielt darauf, öffentliche Aufmerksamkeit und deren Veränderung über die Zeit zu messen. Um eine solche Messung möglich zu machen, muss zunächst eine Operationalisierung der Forschungsfrage erfolgen. “Operationalisierung bezeichnet den Prozess, ein Erkennungs- oder Messverfahren für ein theoretisches Konzept zu entwickeln.” [Krautter et al., 2023].
Für die Operationalisierung unserer Forschungsfrage müssen insbesondere zwei Fragen adressiert werden:
Was ist öffentliche Aufmerksamkeit im Berliner Raum?
Wie kann diese gemessen werden?
Entlang dieser beiden Fragen kommen wir zur folgenden Operationalisierung:
Operationalisierung
Als öffentliche Aufmerksamkeit im Berliner Raum sollen in unserer Fallstudie die Texte in Berliner Tageszeitungen gelten. Wir messen diese öffentliche Aufmerksamkeit, indem wir die Häufigkeit von Wörtern ermitteln. Eine besonders hohe öffentliche Aufmerksamkeit für die spanische Grippe in einem bestimmten Zeitraum läge demnach dann vor, wenn wir in den Zeitungen für diesen Zeitraum besonders viele Wörter nachweisen können, die direkt oder indirekt auf die spanische Grippe verweisen.
Diese Operationalisierung ist, wie jede Operationalisierung in den Digital Humanities, diskutabel. Sie folgt dabei einem quantitativen Methodenparadigma. Und sie wählt mit der Worthäufigkeit einen einfachen Indikator für das zu messende Phänomen. Die Operationalisierung wird zudem weitere Einschränkungen erfahren müssen, etwa was das Korpus der Analysen betrifft, das mit der Formulierung “Texte in Berliner Tageszeitungen” derzeit sowohl zu unscharf angegeben ist als auch viel zu groß wäre.
Die Reflektion der Grenzen und Beschränkungen, die mit der eigenen Operationalisierung einhergehen, ist essentieller Bestandteil von Digital Humanities-Projekten. Wir werden in der abschließenden Reflexion darauf zurückkommen.
Bibliographie#
Sandra Bläß. Korpusbildung. In forTEXT. 2020. URL: https://fortext.net/routinen/methoden/korpusbildung (visited on 2024-06-26).
Ryan Heuser and Long Le-Khac. A Quantitative Literary History of 2,958 Nineteenth-Century British Novels : The Semantic Cohort Method. Stanford Literary Lab, 2012. ISSN: 2164-1757. URL: https://litlab.stanford.edu/assets/pdf/LiteraryLabPamphlet4.pdf (visited on 2024-06-25).
Benjamin Krautter, Axel Pichler, and Nils Reiter. Operationalisierung. Zeitschrift für digitale Geisteswissenschaften – ZfdG, 2023. Working Paper 2 der Zeitschrift für digitale Geisteswissenschaften. doi:10.17175/WP_2023_010.
Christof Schöch. Aufbau von Datensammlungen, pages 223–233. J.B. Metzler, Stuttgart, 2017. doi:10.1007/978-3-476-05446-3_16.
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