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Version: 2.0 vom 21.03.2023

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AltNeu
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8 DOI: 10.17175/2021_003_v2 8 DOI: 10.17175/2021_003
9 Nachweis im OPAC der Herzog August Bibliothek: 183965256X 9 Nachweis im OPAC der Herzog August Bibliothek: ppn 1749189682
10 Erstveröffentlichung: 09.09.2021 10 Erstveröffentlichung: 09.09.2021
11 Version 2.0: 21.03.2023 11
12 Lizenz: Sofern nicht anders angegeben 12 Lizenz: Sofern nicht anders angegeben
15 Medienlizenzen: Medienrechte liegen bei den Autor*innen 15 Medienlizenzen: Medienrechte liegen bei den Autor*innen
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16 Letzte Überprüfung aller Verweise: 23.08.2021 17 Letzte Überprüfung aller Verweise: 23.08.2021
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17 GND-Verschlagwortung: Cluster-Analyse | Maschinelles Lernen | Multimodalität | Sozialwissenschaften | Website | 19 GND-Verschlagwortung: Cluster-Analyse | Maschinelles Lernen | Multimodalität | Sozialwissenschaften | Website |
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18 Empfohlene Zitierweise: Thomas Jurczyk: Vorstellung eines (teil-)automatisierten Verfahrens zur 21 Empfohlene Zitierweise: Thomas Jurczyk: Vorstellung eines (teil-)automatisierten Verfahrens zur
19 Analyse der Multimodalität von Webseiten. In: Zeitschrift für digitale Geisteswissenschaften 6 (2021). Erstveröffentlichung 09.09.2021. Version 2.0 vom 21.03.2023. HTML / XML / PDF. DOI: 10.17175/2021_003_v2 22 Analyse der Multimodalität von Webseiten. In: Zeitschrift für digitale Geisteswissenschaften. Wolfenbüttel 2021. text/html Format. DOI: 10.17175/2021_003
20 23
21 24
22 25
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24 27
25 Abstract 28 AbstractDer vorliegende Artikel möchte ein Verfahren zur (teil-)automatisierten Analyse
26 Der vorliegende Artikel beschreibt ein Verfahren zur (teil-)automatisierten Analyse 29 der Multimodalität von Webseiten vorstellen und diskutieren. Dabei steht im
27 der Multimodalität von Webseiten. Dabei steht im 30 Fokus, unbekannte Webseiten auf deren Multimodalität hin zu untersuchen, ohne
28 Fokus, unbekannte Webseiten auf deren multimodale Grundstrukturen hin zu untersuchen,
29 ohne
30 dass diese vorher annotiert oder sonst anderweitig in Bezug auf ihre 31 dass diese vorher annotiert oder sonst anderweitig in Bezug auf ihre
31 Multimodalität analysiert worden wären. Zusätzlich zur Etablierung eines 32 Multimodalität analysiert worden wären. Zusätzlich zur Etablierung eines
32 (teil-)automatisierten Verfahrens erötert dieser Artikel die Frage, ob es einen Zusammenhang 33 (teil-)automatisierten Verfahrens möchte dieser Artikel die Frage diskutieren,
33 zwischen der Klassifizierung der Multimodalität von Webseiten und den gesellschaftlichen 34 inwiefern die Klassifizierung der Multimodalität von Webseiten im Zusammenhang
34 Domänen gibt, aus denen die Webseiten stammen 35 mit den gesellschaftlichen Domänen steht, aus denen die Webseiten stammen
35 (Politik, Wirtschaft, Religion etc.). 36 (Politik, Wirtschaft, Religion etc.).
38 39
39 40 This article presents and discusses a method for the (partially) automated
40 This article presents a method for the (partially) automated
41 analysis of the multimodality of web pages. The focus lies on analyzing unknown 41 analysis of the multimodality of web pages. The focus lies on analyzing unknown
42 web pages for their multimodal structure without annotating them beforehand. In 42 web pages for their multimodality without annotating them beforehand. In
43 addition to establishing a (partially) automated procedure, this article discusses 43 addition to establishing a (partially) automated procedure, this article wants
44 the question if the classification of the multimodality 44 to discuss the question to what extent the classification of the multimodality
45 of web pages is related to the social domains from which the web pages 45 of web pages is related to the social domains from which the web pages
47 47
48
49
50 Version 2.0 (21.03.2023)
51 Es wurden folgende Änderungen vorgenommen: Inhaltliche und strukturelle Anpassungen,
52 wie sie von den Gutachten angemerkt worden sind. Aktualisierung und Ergänzung der
53 Fußnoten und der bibliografischen Angaben. Formale Korrekturen.
54 48
80 sowie audio-visuelle Elemente wie Videos untersucht. 74 sowie audio-visuelle Elemente wie Videos untersucht.
75
81 [2]Aufgrund der Komplexität multimodaler Strukturen, die teils sehr diverse modes 76 [2]Aufgrund der Komplexität multimodaler Strukturen, die teils sehr diverse modes
82 miteinander kombinieren, konzentriert sich die Forschung zum Beispiel im Bereich 77 miteinander kombinieren, konzentriert sich die Forschung zum Beispiel im Bereich
83 der Bildlinguistik oder der Analyse von Webseiten zumeist auf eine 78 der Bildlinguistik oder im Kontext der Analyse von Webseiten zumeist auf eine
84 qualitativ-manuelle Analyse des Zusammenspiels der verschiedenen modes, wobei die 79 qualitativ-manuelle Analyse des Zusammenspiels der verschiedenen modes, wobei die
85 Ergebnisse der Einzelanalysen dann durchaus quantitativ synthetisiert für 80 Ergebnisse der Einzelanalysen dann durchaus quantitativ synthetisiert für
86 allgemeinere Aussagen herangezogen werden.[2] Um die komplexe Rolle multimodaler Strukturen für 81 allgemeinere Aussagen herangezogen werden.[2] Um die Komplexität der Multimodalität für
87 den Prozess der Zeichengenerierung adäquat zu 82 den Prozess der Zeichengenerierung beispielsweise auf Webseiten adäquat zu
88 besprechen, ist eine manuell-qualitative Untersuchung oft unersetzlich, da deren 83 besprechen, ist eine manuell-qualitative Untersuchung durchaus sinnvoll, da deren
89 Automatisierung derzeit nicht realisierbar ist. Dies ist unter anderem dadurch bedingt, 84 Automatisierung nur sehr schwer realisierbar ist; nicht zuletzt, weil die
90 dass die
91 menschliche Perzeption und Einschätzung in diesem Prozess eine zentrale Rolle 85 menschliche Perzeption und Einschätzung in diesem Prozess eine zentrale Rolle
92 spielen und Aspekte wie der initiale Eindruck einer Sehfläche stark vom/von der jeweiligen 86 spielen und Aspekte wie der initiale Eindruck einer Sehfläche stark vom jeweiligen
93 Betrachter*in abhängen.[3] Aufgrund der Schwierigkeit einer technischen Umsetzung geht es bei dem hier vorgestellten 87 Betrachter abhängen.[3]
94 Verfahren nicht darum, die komplexe multimodale Struktur einer Webseite en detail 88 [3]Das hier vorzustellende Analyseverfahren möchte trotz dieser Schwierigkeiten eine
95 automatisiert zu analysieren, sondern sich auf die Untersuchung ihrer multimodalen 89 Möglichkeit aufzeigen, wie zumindest grobe Strukturmerkmale der Multimodalität von
96 Grundstruktur zu beschränken. 90 Webseiten (teil-)automatisiert untersucht und zusammengefasst werden können. Ein
97 91 solches quantitatives, (teil-)automatisiertes Verfahren steht dabei keinesfalls im
98 [3]Unter multimodalen Grundstrukturen wird in diesem Artikel die Existenz, Quantität 92 Widerspruch zu den etablierten manuell-qualitativen Zugängen, sondern möchte diese
99 und Größe einzelner modes (bildliche Elemente, Texte, audio-visuelle Elemente wie 93 lediglich um eine neue Perspektive ergänzen sowie in ihrer Durchführung
100 Videos) und deren Verhältnis zueinander auf den zu untersuchenden Webseiten verstanden. 94 unterstützen. Beispielsweise könnte ein etabliertes automatisiertes Verfahren
101 Ich hoffe, in diesem Artikel zu zeigen, dass bereits eine Analyse dieser Grundstrukturen 95 künftig dazu genutzt werden, größere Datenmengen (in diesem Falle von Webseiten)
102 etwas zum multimodalen Verständnis (und entsprechend der Kategorisierung) von Webseiten 96 hinsichtlich ihrer multimodalen Struktur vorzufiltern, um damit eine gezieltere
103 beitragen kann, auch ohne weitere Zusammenhänge wie Bildachsen, Farben, das konkrete 97 qualitativ-manuelle Analyse einzelner Fallbeispiele aus den unterschiedlichen
104 visuelle Ensemble von Text und Bild, Bildvektoren[4] oder die konkreten semantischen Inhalte von Text, Bild und Video einzubeziehen. 98 Clustern zu ermöglichen. Darüber hinaus kann eine automatisierte Analyse und
105 Dieses Verfahren der Analyse multimodaler Grundstrukturen ersetzt somit keine tiefergehende 99 Kategorisierung auch dazu verwendet werden, bestehende Klassifizierungen aus der
106 qualitative Analyse, aber es soll dazu beitragen, bei größeren Datensätzen Vorauswahlen 100 qualitativ-manuellen Forschung zu kontrastieren, empirisch zu untermauern oder zu
107 zu vereinfachen und die qualitative Analyse perspektivisch um eine quantitativ-computergestütztes 101 erweitern.[4]
108 Verfahren zu ergänzen.[5] Selbstverständlich wäre es wünschenswert, die Analyse der multimodalen Grundstrukturen, 102 [4]Versuche eines computergestützten Vorgehens bei der Analyse multimodaler
109 beispielsweise im Bereich von Bildern, auch auf die oben genannten Bereiche auszuweiten. 103 Strukturen finden sich bei O’Halloran et al.[5] Allerdings fokussieren sich die dort vorgestellten Ansätze auf
110 Dies bringt jedoch technische Herausforderungen bei der Umsetzung mit sich, die in 104 die (automatisierte) Analyse kürzerer Sequenzen (beispielsweise eines
111 diesem Artikel nicht geleistet werden können, und bei denen fraglich ist, ob sie zumindest 105 Interviewausschnitts) oder sie arbeiten mit bereits annotierten oder anderweitig
112 zum derzeitigen Zeitpunkt in Konkurrenz zu einer menschlichen qualitativ-manuellen 106 vorstrukturierten Daten (siehe auch Kapitel
113 Untersuchung treten können und sollten.[6] 107 2).
114 [4]Zusätzlich zur Etablierung eines (teil-)automatisierten Verfahrens diskutiert dieser 108
115 Artikel die Frage, inwiefern die Klassifizierung der Multimodalität 109 [5]Zusätzlich zur Etablierung eines (teil-)automatisierten Verfahrens möchte dieser
110 Artikel die Frage diskutieren, inwiefern die Klassifizierung der Multimodalität
116 von Webseiten im Zusammenhang mit den gesellschaftlichen Domänen steht, aus denen 111 von Webseiten im Zusammenhang mit den gesellschaftlichen Domänen steht, aus denen
117 die Webseiten stammen (Politik, Wirtschaft, Religion, Universität / Wissenschaft, Journalismus, Unterhaltung). In diesem Kontext gilt es zu untersuchen, ob bestimmte multimodale Grundstrukturen 112 die Webseiten stammen (Politik, Wirtschaft, Religion, Universität, Journalismus, Unterhaltung). Es wäre zu fragen, ob bestimmte multimodale
118 von Webseiten bereits unabhängig von der konkreten Semantik ihrer 113 Strukturen von Webseiten bereits unabhängig von der konkreten Semantik ihrer
119 verwendeten modes (beispielsweise eines dargestellten Kreuzes als bildliches 114 verwendeten modes (beispielsweise eines dargestellten Kreuzes als bildliches
121 Zugespitzt gefragt: Gibt es politische, wirtschaftliche oder religiöse multimodale 116 Zugespitzt gefragt: Gibt es politische, wirtschaftliche oder religiöse multimodale
122 Strukturen auf Webseiten, die voneinander unterscheidbar sind, ohne die Semantik oder 117 Strukturen auf Webseiten, die voneinander unterscheidbar sind, ohne die Semantik
123 tiefergehende multimodale Strukturen (Bildachsen etc.) der jeweils konkret verwendeten 118 der jeweils konkret verwendeten modes einzubeziehen?
124 modes einzubeziehen? 119
125 [5]Im Folgenden wird in einem ersten Schritt (Kapitel 120 [6]Im Folgenden wird in einem ersten Schritt (Kapitel
126 2) detaillierter auf das Forschungsinteresse dieses Artikels und den Forschungsstand 121 2) nochmals detaillierter auf das Forschungsinteresse dieses Artikels
127 eingegangen. Im Zentrum stehen hier aktuelle Forschungen im Bereich der Analyse der 122 eingegangen. Hierbei richtet sich der Blick auf aktuelle Forschungen im Bereich
128 123 Multimodalität von Webseiten und deren potentielle Ergänzung durch ein
129 Multimodalität von Webseiten und deren Umsetzung durch ein
130 (teil-)automatisiertes Verfahren zur Analyse unbekannter Datensätze. Anschließend 124 (teil-)automatisiertes Verfahren zur Analyse unbekannter Datensätze. Anschließend
136 kategorisiert, wobei die Untersuchung und der Nachvollzug der Ergebnisse im Fokus 130 kategorisiert, wobei die Untersuchung und der Nachvollzug der Ergebnisse im Fokus
137 stehen. Im abschließenden Kapitel (5) werden die Ergebnisse des (teil-)automatisierten Analysevorgangs 131 stehen. Im abschließenden letzten Kapitel (5) werden die Ergebnisse des (teil-)automatisierten Analysevorgangs
138 diskutiert und evaluiert. In diesem Zusammenhang stehen vor allem die Fragen nach 132 diskutiert und evaluiert. In diesem Zusammenhang stehen vor allem die Fragen nach
142 136
137
143 2. Forschungsfrage und Forschungsstand 138 2. Forschungsfrage und Forschungsstand
144 139
145 [6]Die Forschungsfrage dieses Artikels betrifft die Möglichkeit einer automatisierten 140 [7]Die Forschungsfrage dieses Artikels betrifft die Möglichkeit einer automatisierten
146 Auswertung und Klassifizierung unbekannter Webseiten auf Basis ihrer multimodalen 141 Auswertung und Klassifizierung unbekannter Webseiten auf Basis ihrer multimodalen
147 Eigenschaften. Ansätze in Richtung einer automatisierten Auswertung multimodaler 142 Eigenschaften. Ansätze in Richtung einer automatisierten Auswertung multimodaler
148 Strukturen finden sich unter anderem bei O’Halloran et al.[7] und auf der Webseite des Multimodal Analysis 143 Strukturen finden sich unter anderem bei O’Halloran et al.[6] und auf der Webseite des Multimodal Analysis
149 Lab.[8] Darüber hinaus gibt es zahlreiche Literatur über die Analyse der Multimodalität von 144 Lab.[7]
150 Webseiten,[9] die allerdings zumeist auf qualitative Methoden und somit auf die Untersuchung einzelner 145 [8]Obwohl sich die Multimodalitätsforschung nicht auf Webseiten beschränkt, sondern
151 Fallbeispiele fokussiert ist.[10] Es gibt innerhalb der Multimodalitätsforschung jedoch durchaus Bestrebungen, quantitative 146 an unterschiedlichsten Medien und Formen der Multimodalität interessiert ist,[8] konzentriert sich
152 (computergestütze) Verfahren zu etablieren.[11] Dieser Artikel möchte die existierenden Tendenzen einer stärkeren Integration quantitativer
153 (computergestützter) Verfahren in die Multimodalitätsanalyse aufgreifen und um eine
154 Methode zur (teil-)automatisierten Auswertung multimodaler Grundstrukturen von Webseiten
155 erweitern, die weiterhin ein Desideratum darstellt, wie das folgende Zitat beispielhaft
156 verdeutlicht:
157 »Thus, moving from ‚manual analysis and discursive interpretation of a limited number
158 of multimodal texts toward automated recognition of multimodal meanings across large
159 data sets remains the ›latest challenge in the field‹ (O’Halloran et al., 2016, 17).«[12]
160 [8]Trotzdem sich die Multimodalitätsforschung nicht auf Webseiten beschränkt, sondern
161 an unterschiedlichsten Medien und Formen der Multimodalität interessiert ist,[13] konzentriert sich
162 dieser Artikel auf Webseiten. Webseiten haben gegenüber Werbeplakaten, gedruckten 147 dieser Artikel auf Webseiten. Webseiten haben gegenüber Werbeplakaten, gedruckten
163 Zeitungen oder Filmen den Vorteil, dass sie bereits in einer digitalen und in 148 Zeitungen oder Filmen den Vorteil, dass sie bereits in einer digitalen und in
164 Bezug auf ihr multimodales Arrangement vorstrukturierten Form vorliegen. So sind 149 Bezug auf ihre Multimodalität vorstrukturierten Form vorliegen. So sind
165 beispielsweise eingebundene Bilder auf Webseiten meist durch die Nutzung von 150 beispielsweise eingebundene Bilder auf Webseiten meist durch die Nutzung von
167 gekennzeichnet, die sich 152 gekennzeichnet, die sich
168 leicht automatisiert identifizieren und mit entsprechenden Parsern 153 relativ leicht automatisiert identifizieren und mit entsprechenden Parsern
169 auslesen lassen. Dasselbe gilt für Texte oder die Einbindung von Videos auf 154 auslesen lassen. Selbiges gilt für Texte oder die Einbindung von Videos auf
170 Webseiten. Somit entfallen bei der automatisierten Analyse von Webseiten die ansonsten 155 Webseiten. Somit entfallen im Falle von Webseiten die ansonsten notwendigen und
171 notwendigen und
172 zeitaufwendigen Schritte der Digitalisierung und anschließenden Vorstrukturierung 156 zeitaufwendigen Schritte der Digitalisierung und anschließenden Vorstrukturierung
173 der Digitalisate, beispielsweise durch Annotationen. 157 der Digitalisate, beispielsweise durch Annotationen.
174 [9]Darüber hinaus sind Webseiten weit verbreitet und finden sich in fast allen 158
159 [9]Darüber hinaus sind Webseiten sehr populär und finden sich in fast allen
175 gesellschaftlichen Bereichen (Wirtschaft, Religion, Wissenschaft, private 160 gesellschaftlichen Bereichen (Wirtschaft, Religion, Wissenschaft, private
176 Seiten usw.). Diese Tatsache erlaubt es, im Kontext der Analyse und 161 Seiten usw.). Diese Tatsache erlaubt es, im Kontext der Analyse und
177 Kategorisierung der multimodalen Grundstruktur von Webseiten die Frage zu stellen, 162 Kategorisierung der Multimodalität von Webseiten die Frage zu stellen, inwieweit
178 inwieweit 163 Cluster von Webseiten mit ähnlichen multimodalen Strukturen mit den
179 Cluster von Webseiten mit ähnlichen multimodalen Eigenschaften mit den
180 gesellschaftlichen Feldern korrelieren, aus denen sie stammen. Gibt es 164 gesellschaftlichen Feldern korrelieren, aus denen sie stammen. Gibt es
181 beispielsweise ein charakteristisches Ensemble multimodaler Grundstrukturen auf politischen 165 beispielsweise eine bestimmte Form von Multimodalität auf politischen Webseiten,
182 Webseiten, 166 die sich von der religiöser Webseiten unterscheidet, sodass diese nicht nur auf
183 das sich von dem religiöser Webseiten unterscheidet, sodass diese nicht nur auf
184 inhaltlicher, sondern auch auf formaler Ebene unterscheidbar sind? Oder lassen 167 inhaltlicher, sondern auch auf formaler Ebene unterscheidbar sind? Oder lassen
185 sich multimodale Muster über die Grenzen gesellschaftlicher Domänen 168 sich multimodal-strukturelle Muster über die Grenzen gesellschaftlicher Domänen
186 hinweg beobachten, sodass etwaige inhaltliche Unterschiede zwischen den Seiten 169 hinweg verfolgen, sodass etwaige inhaltliche Unterschiede zwischen den Seiten
187 (Semantik) von einer gemeinsamen multimodalen Grundstruktur (Form) überdeckt werden, 170 (Semantik) von einer gemeinsamen multimodalen Struktur (Form) überdeckt werden,
188 die einem übergreifenden Webseiten-Typ entsprechen? Um diese Fragen zu 171 die einem übergreifenden Webseiten-Typ entsprechen? Um diese Frage(n) zu
189 beantworten, wurden die Webseiten aus dem Testdatensatz zum einen hinsichtlich der 172 beantworten, wurden die Webseiten aus dem Testdatensatz zum einen hinsichtlich der
190 gesellschaftlichen Domäne, aus der sie stammen, sowie auch des ihnen zuweisbaren 173 gesellschaftlichen Domäne, aus der sie stammen, sowie auch des ihnen zuweisbaren
191 Webseiten-Typs nach Stefan Meier[14] 174 Webseiten-Typs nach Stefan Meier[9]
192 vorannotiert.[15] 175 vorannotiert.[10]
193 [10]Im Folgenden soll eine Methode vorgestellt werden, wie ein solches Programm zur 176 [10]Im Folgenden soll eine Methode vorgestellt werden, wie ein solches Programm zur
194 (teil-)automatisierten Analyse multimodaler Grundstrukturen aussehen könnte. Die 177 (teil-)automatisierten Analyse von Multimodalität aussehen könnte. Die
195 (teil-)automatisierte Analyse wird im Kontext dieses Artikels mit der 178 (teil-)automatisierte Analyse wird im Kontext dieses Artikels mit der
205 Dokumentationszwecken auf meinem GitHub Account 188 Dokumentationszwecken auf meinem GitHub Account
206 bereitgestellt.[16] 189 bereitgestellt.[11]
207 190
209 192
210 [11]Die Methode der (teil-)automatisierten Analyse multimodaler Grundstrukturen von 193 [11]Die Methode der (teil-)automatisierten Analyse multimodaler Strukturen von
211 Webseiten besteht aus drei Schritten, die in Form eines in Python 194 Webseiten besteht aus folgenden Schritten, die in Form eines in Python
212 geschriebenen Programms implementiert und ausgeführt werden.[17] 195 geschriebenen Programms implementiert und ausgeführt werden.[12]
213 [12]Die hier vorgeschlagene Methode zur Analyse der Multimodalität von Webseiten 196 [12]Die hier vorgeschlagene Methode zur Analyse der Multimodalität von Webseiten
215 die Operationalisierbarkeit stark vereinfacht, sondern in Anlehnung an die 198 die Operationalisierbarkeit stark vereinfacht, sondern in Anlehnung an die
216 Sehflächen aus dem Bereich der Bildlinguistik[18] den Schwerpunkt der Analysen auf den multimodalen 199 Sehflächen aus dem Bereich der Bildlinguistik[13] den Schwerpunkt der Analysen auf den multimodalen
217 Ersteindruck der Seiten legt. Die Beschränkung auf einzelne Webseitenteile (landing 200 Ersteindruck der Seiten legt. Es geht also nicht darum, die Komplexität einzelner
218 pages) ist zudem auch bei qualitativ-manuellen Analysen gängig.[19] Es geht also nicht darum, die Komplexität einzelner
219 Webseiten unter Einbezug ihrer Unterseiten und deren multimodaler Struktur zu 201 Webseiten unter Einbezug ihrer Unterseiten und deren multimodaler Struktur zu
221 Nutzer*innen beim erstmaligen Betreten der Seite eröffnet. 203 Nutzer*innen beim erstmaligen Betreten der Seite eröffnet.
204
222 [13]Weil diese Art der Erstwahrnehmung der Webseiten wiederum stark von den 205 [13]Weil diese Art der Erstwahrnehmung der Webseiten wiederum stark von den
229 denen auf dem hier verwendeten Desktop Computer unterscheiden können. 212 denen auf dem hier verwendeten Desktop Computer unterscheiden können.
213
230 [14]Die Definition der ersten Wahrnehmungsebene einer Sehfläche aus der Bildlinguistik 214 [14]Die Definition der ersten Wahrnehmungsebene einer Sehfläche aus der Bildlinguistik
240 Startseite, was zwar über den Moment des Ersteindrucks hinausgeht, aber den 224 Startseite, was zwar über den Moment des Ersteindrucks hinausgeht, aber den
241 multimodalen Charakter der Webseite dafür adäquater in seiner Gesamtheit repräsentiert. 225 multimodalen Charakter der Webseite dafür adäquater repräsentiert.
226
242 [15]Die Methode lässt sich in drei Schritte unterteilen: 1) Corpuserstellung, 2) 227 [15]Die Methode lässt sich in drei Schritte unterteilen: 1) Corpuserstellung, 2)
248 der Daten benötigt wird. 233 der Daten benötigt wird.
234
249 [16]Diese drei Schritte werden im Folgenden detailliert diskutiert und anhand einer 235 [16]Diese drei Schritte werden im Folgenden detailliert diskutiert und anhand einer
250 exemplarischen Implementierung in Python umgesetzt. 236 exemplarischen Implementierung in Python umgesetzt.
237
251 3.1 Corpuserstellung 238 3.1 Corpuserstellung
256 Programms angelegt werden. Im Kontext dieses Artikels enthält die betreffende 243 Programms angelegt werden. Im Kontext dieses Artikels enthält die betreffende
257 CSV-Datei die folgenden drei Spalten:[20] 244 CSV-Datei die folgenden drei Spalten:[14]
258
259 245
272 Tab. 1: Beispiel eines Eintrags einer Webseite in der 258 Tab. 1: Beispiel eines Eintrags einer Webseite in der
273 Datei ›websites.csv‹. [Jurczyk 2021] 259 Datei ›websites.csv‹. [Jurczyk 2021][18]Die erste Spalte enthält die URLs der Webseiten, die zweite deren
274 [18]Die erste Spalte enthält die URLs der Webseiten, die zweite deren 260 gesellschaftliche Domäne (in der hier gezeigten Zeile UNI für Universität)[15] und die Einordnung der
275 gesellschaftliche Domäne (in der hier gezeigten Zeile UNI für Universität)[21] und die Einordnung der 261 Webseite nach den von Stefan Meier[16] vorgeschlagenen Webseiten-Typen in:
276 Webseite nach den von Stefan Meier[22] vorgeschlagenen Webseiten-Typen in: 262
277 263
286 272
273
287 from scraper import Corpus   274 from scraper import Corpus  
288 275
289   
290 276
294 280
295 [20]Da die Startseiten von sozialen Netzwerken wie Facebook oder Twitter zumeist das Einloggen 281 [20]Hierzu wird die Corpus-Klasse importiert und als Corpus-Objekt initialisiert.
296 der User*innen erfordern und kampagnenorientierte Webseiten nicht immer leicht von
297 imageorientierten Webseiten zu unterscheiden sind, wurde die Auswahl der Webseiten-Typen
298 der Einfachheit halber in dieser Analyse auf die zwei Typen der newsorientierten und
299 imageorientierten Webseiten beschränkt. Eine spätere Integration der beiden anderen
300 Typen kann jedoch leicht nachträglich vorgenommen werden und wäre für eine Ausweitung
301 der in diesem Artikel beispielhaft behandelten Fragestellung interessant. Die Typologie Meiers ist auf primäre Handlungstypen aufgebaut,, wobei sich newsorientierte
302 Webseiten auf »prototypische journalistische Angebote, die durch ständig aktualisierten Contentwechsel
303 über das politische, kulturelle, wirtschaftliche, soziale und sportliche Geschehen«[23] konzentrieren, während imageorientierte Webseiten »der Vorstellung und (Selbst)Darstellung einer Einzelperson, einer Institution, eines
304 Unternehmens«[24] dienen. Sie bieten damit ein geeignetes Mittel, Webseiten transparent auf Basis einer
305 bestimmten Eigenschaft (Handlungstypen) zu klassifizieren, die wiederum mit den Ergebnissen
306 der (teil-)automatisierten Analyse der multimodalen Grundstruktur verglichen werden
307 können, um so eine mögliche Verbindung zwischen ›Handlungstypen‹ und multimodaler
308 Grundstruktur nachzuvollziehen. Eine solche Korrelation zwischen Handlungstypen und
309 multimodaler Strukturierung wird von Stefan Meier als gegeben angesehen,[25] weshalb es interessant und zur Überprüfung des hier vorgeschlagenen Verfahrens wichtig
310 ist, die Ergebnisse der (teil-)automatisierten Analyse mit der Kategorisierung nach
311 Meier zu vergleichen, um auf sowohl Gemeinsamkeiten als auch Unstimmigkeiten zwischen
312 den beiden Klassifizierungen aufmerksam machen zu können.
313 [21]Hierzu wird die Corpus-Klasse importiert und als Corpus-Objekt initialisiert.
314 Das Corpus wird daraufhin mit der Methode 282 Das Corpus wird daraufhin mit der Methode
319 Entsprechend muss dieser Teil des Programms nur einmal ausgeführt werden. 287 Entsprechend muss dieser Teil des Programms nur einmal ausgeführt werden.
320 [22]Die 288
321 initCorpus()-Methode iteriert über die in ›websites.csv‹ 289 [21]Die
322 befindlichen URLs und öffnet diese mit Selenium[26] in einem Browserfenster auf 290 initCorpus() Methode iteriert über die in ›websites.csv‹
323 Bildschirmgröße.[27] Die User*innen sind daraufhin aufgefordert, 291 befindlichen URLs und öffnet diese mit Selenium[17] in einem Browserfenster auf
292 Bildschirmgröße.[18] Die User*innen sind daraufhin aufgefordert,
324 etwaige aufpoppende Banner beziehungsweise Abfragen manuell zu bestätigen. 293 etwaige aufpoppende Banner beziehungsweise Abfragen manuell zu bestätigen.
326 Webseite im Jupyter Notebook bestätigt werden. Nachdem automatisiert bis zum Ende der Webseite 295 Webseite im Jupyter Notebook bestätigt werden. Nachdem automatisiert bis zum Ende der Webseite
327 gescrollt wurde,[28] speichert das Programm für jede Seite den 296 gescrollt wurde,[19] speichert das Programm für jede Seite den
328 beim Aufruf der Webseite aktuellen HTML-Code in einem separaten Ordner namens 297 beim Aufruf der Webseite aktuellen HTML-Code in einem separaten Ordner namens
335 initialisiert wird, werden alle Daten im Ordner ›CorpusData‹ überschrieben. 304 initialisiert wird, werden alle Daten im Ordner ›CorpusData‹ überschrieben.
336 [23]Warum wird dieser Vorgang lediglich teil- und nicht vollautomatisiert 305
306 [22]Warum wird dieser Vorgang lediglich teil- und nicht vollautomatisiert
337 durchgeführt? Der Hauptgrund hierfür liegt im Anspruch des Programms, sehr 307 durchgeführt? Der Hauptgrund hierfür liegt im Anspruch des Programms, sehr
339 Seiten, die Inhalte dynamisch nachladen oder überhaupt erst durch eine 309 Seiten, die Inhalte dynamisch nachladen oder überhaupt erst durch eine
340 Bestätigung der User*innen aufgerufen werden können,[29] sind nur sehr 310 Bestätigung der User*innen aufgerufen werden können,[20] sind nur sehr
341 schwer ohne Kenntnisse des Webseitenaufbaus automatisiert abrufbar. Selenium wird in diesem Artikel gegenüber anderen Bibliotheken wie requests der 311 schwer ohne Kenntnisse des Webseitenaufbaus automatisiert abrufbar. Selenium wird in diesem Artikel gegenüber anderen Bibliotheken wie requests der
348 318
319
349 3.2 Bilder, Videos und Texte 320 3.2 Bilder, Videos und Texte
350 321
351 [24]Nachdem das Corpus initialisiert wurde, muss im nächsten Schritt die 322 [23]Nachdem das Corpus initialisiert wurde, muss im nächsten Schritt die
352 323
363 334
335
364 from data_preparation import DataPreparation   336 from data_preparation import DataPreparation  
372 344
373 [25]Genau wie im ersten Schritt der Corpus-Initialisierung arbeitet die 345 [24]Genau wie im ersten Schritt der Corpus-Initialisierung arbeitet die
374 346
375 getImages()-Methode ebenfalls mit Selenium und erfordert die manuelle Bestätigung der User*innen. Die 347 getImages() Methode ebenfalls mit Selenium und erfordert die manuelle Bestätigung der User*innen. Die
376 348
377 getimages()-Methode ruft die einzelnen Webseiten auf und 349 getimages() Methode ruft die einzelnen Webseiten auf und
378 speichert die Bild- und Videoinformationen in einem Byte-File 350 speichert die Bild- und Videoinformationen in einem Byte-File
383 einer Webseite. 355 einer Webseite.
384 [26]Im abschließenden Schritt des Aufrufs der 356
385 createAnalyzerDict()-Methode wird das für die Analyse zentrale ›merged_data_dict.pickle‹ erstellt. 357 [25]Im abschließenden Schritt des Aufrufs der
358 createAnalyzerDict()
359 Methode wird das für die Analyse zentrale ›merged_data_dict.pickle‹ erstellt.
386 Die Generierung der in dieser Datei enthaltenen Informationen werden 360 Die Generierung der in dieser Datei enthaltenen Informationen werden
390 364
391 Anzahl der Bilder auf der Webseite[30] 365
392 Anzahl der großen, mittleren, kleinen und sehr kleinen Bilder[31] 366 Anzahl der Bilder auf der Webseite[21]
367 Anzahl der großen, mittleren, kleinen und sehr kleinen Bilder[22]
393 Anzahl der Hintergrundbilder 368 Anzahl der Hintergrundbilder
394 Anzahl der Videos[32] 369 Anzahl der Videos[23]
395 Anzahl der großen und kleinen Videos[33] 370 Anzahl der großen und kleinen Videos[24]
396 Die Gesamtlänge textlicher Elemente auf der Seite[34] 371 Die Gesamtlänge textlicher Elemente auf der Seite[25]
397 Die Anzahl der Überschriften 372 Die Anzahl der Überschriften
401 376
402 [27]Darüber hinaus enthält die Datei zu Dokumentationszwecken und für die weitere 377 [26]Darüber hinaus enthält die Datei zu Dokumentationszwecken und für die weitere
403 Analyse die vollständigen Daten, darunter die URLs zu den Bildern und Videos, 378 Analyse die vollständigen Daten, darunter die URLs zu den Bildern und Videos,
406 381
382
407 3.3 Analyse 383 3.3 Analyse
408 384
409 [28]Der Analyseteil der hier vorzustellenden Methode wurde in der Datei 385 [27]Der Analyseteil der hier vorzustellenden Methode wurde in der Datei
410 ›analyzer.py‹ realisiert. Die Analyse basiert auf einem k-Means-Clustering, das es erlaubt, die Datensätze auf Basis ihrer 386 ›analyzer.py‹ realisiert. Die Analyse basiert auf einem k-Means-Clustering, das es erlaubt, die Datensätze auf Basis ihrer
411 Features[35] zu Gruppen mit ähnlichen 387 Features[26] zu Gruppen mit ähnlichen
412 Eigenschaften zusammenzufassen.[36] Die Klasse 388 Eigenschaften zusammenzufassen.[27] Die Klasse
413 389
418 Analyzer() außerdem folgende relationale Werte: 394 Analyzer() außerdem folgende relationale Werte:
419 [29]Jeweils das Verhältnis zwischen großen / mittleren / kleinen / sehr kleinen 395
396 [28]Jeweils das Verhältnis zwischen großen / mittleren / kleinen / sehr kleinen
420 Bildern und der Gesamtzahl der Bilder auf einer Webseite 397 Bildern und der Gesamtzahl der Bilder auf einer Webseite
398
421 399
423 der Textlänge 401 der Textlänge
402
424 Das Verhältnis zwischen großen und mittleren Bildern und der 403 Das Verhältnis zwischen großen und mittleren Bildern und der
425 Textlänge 404 Textlänge
405
426 Das Verhältnis zwischen internen und externen Links 406 Das Verhältnis zwischen internen und externen Links
429 409
430 [30]Der Ablauf der Analyse besteht aus folgenden Schritten: 410
411 [29]Der Ablauf der Analyse besteht aus folgenden Schritten:
412
431 413
439 werden. 421 werden.
422
440 Der zweite Schritt besteht in der Standardisierung der Daten mit Hilfe 423 Der zweite Schritt besteht in der Standardisierung der Daten mit Hilfe
442 StandardScaler()-Klasse, die eine 425 StandardScaler()-Klasse, die eine
443 Standardisierung der Daten durch Berechnung der z-scores ermöglicht.[37] Obwohl dieser 426 Standardisierung der Daten durch Berechnung der z-scores ermöglicht.[28] Obwohl dieser
444 Schritt optional ist und die Analyse auch mit den nicht standardisierten 427 Schritt optional ist und die Analyse auch mit den nicht standardisierten
447 allem aus den unterschiedlichen Scales zwischen den Features 430 allem aus den unterschiedlichen Scales zwischen den Features
448 resultieren.[38] 431 resultieren.[29]
449 Anschließend können die ausgewählten (standardisierten) Features mit der 432 Anschließend können die ausgewählten (standardisierten) Features mit der
455 Clustern innerhalb des Jupyter Notebook. 438 Clustern innerhalb des Jupyter Notebook.
439
456 Mit der Methode 440 Mit der Methode
461 Feature-Auswahl zu ermitteln. Die ideale Anzahl der Cluster lässt sich 445 Feature-Auswahl zu ermitteln. Die ideale Anzahl der Cluster lässt sich
462 dadurch ermitteln, dass in dem Plot nach der Anzahl k-Cluster gesucht wird 446 dadurch ermitteln, das in dem Plot nach der Anzahl k-Cluster gesucht wird
463 (X-Achse), bei der die Kurve des Plots einen Knick hat und merklich 447 (X-Achse), bei der die Kurve des Plots einen Knick hat und merklich
464 abflacht.[39] 448 abflacht.[30]
465 Anschließend erlaubt es die Methode 449 Anschließend erlaubt es die Methode
468 jeweiligen Clustern enthaltenen Webseiten zu erstellen und diese in 452 jeweiligen Clustern enthaltenen Webseiten zu erstellen und diese in
469 separaten Ordnern abzuspeichern. Die Screenshots werden wie in Kapitel 3.1 teilautomatisiert mit Selenium erstellt, wobei die User*innen dazu aufgefordert sind, etwaige 453 separaten Ordnern abzuspeichern. Die Screenshots werden dabei wie in Kapitel 3.1 teilautomatisiert mit Selenium erstellt, wobei die User*innen dazu aufgefordert sind, etwaige
470 erscheinende Warnungen und Abfragen manuell zu entfernen. Die Sammlung von 454 erscheinende Warnungen und Abfragen manuell zu entfernen. Die Sammlung von
473 eines Clusters von den Nutzer*innen manuell miteinander verglichen 457 eines Clusters von den Nutzer*innen manuell miteinander verglichen
474 werden.[40] 458 werden.[31]
475 459
476 [31]Der Code zur Realisierung der hier beschriebenen Analyse sieht in der hier 460 [30]Der Code zur Realisierung der hier beschriebenen Analyse sieht in der hier
477 vorgestellten Implementierung wie folgt aus: 461 vorgestellten Implementierung wie folgt aus:
479 463
464
480 from analyzer import Analyzer 465 from analyzer import Analyzer
521 506
522 [32]Die auf diese Weise entstandenen Cluster können nun von den User*innen dazu 507 [31]Die auf diese Weise entstandenen Cluster können nun von den User*innen dazu
523 genutzt werden, weitere Untersuchungen durchzuführen, wobei ein erster Schritt 508 genutzt werden, weitere Untersuchungen durchzuführen, wobei ein erster Schritt
529 gesellschaftlicher Domäne und der multimodalen Struktur genutzt werden. 514 gesellschaftlicher Domäne und der multimodalen Struktur genutzt werden.
530 [33]Die hier vorgestellte Methode und Implementierung sollen im Folgenden anhand 515
516 [32]Die hier vorgestellte Methode und Implementierung sollen im Folgenden anhand
531 eines ausgewählten Webseiten-Samples und dessen Analyse exemplifiziert 517 eines ausgewählten Webseiten-Samples und dessen Analyse exemplifiziert
534 520
521
535 4. Analyse eines Webseiten-Samples 522 4. Analyse eines Webseiten-Samples
536 523
537 [34]Das in diesem Artikel verwendete Webseiten-Sample ist klein 524 [33]Das in diesem Artikel verwendete Webseiten-Sample ist verhältnismäßig klein
538 gewählt, um eine Überprüfung der Analyseergebnisse zu gewährleisten. Prinzipiell 525 gewählt, um eine Überprüfung der Analyseergebnisse zu gewährleisten. Prinzipiell
548 einer bestimmten Größe des Datensatzes nur noch schwer möglich. 535 einer bestimmten Größe des Datensatzes nur noch schwer möglich.
549 [35]Bei der Auswahl der Webseiten wurde darauf geachtet, Webseiten aus möglichst 536
550 diversen gesellschaftlichen Domänen sowie vom Webseiten-Typ newsorientierter oder 537 [34]Bei der Auswahl der Webseiten wurde darauf geachtet, Webseiten aus möglichst
551 imageorientierter Webseiten nach Meier (siehe Kapitel 3.1) miteinander zu 538 diversen gesellschaftlichen Domänen sowie verschiedener Webseiten-Typen nach Meier
539 (siehe Kapitel 3.1) miteinander zu
552 kombinieren. Dies soll dabei helfen, die eingangs aufgeworfene Frage zu 540 kombinieren. Dies soll dabei helfen, die eingangs aufgeworfene Frage zu
554 beziehungsweise solche desselben Webseiten-Typs hinsichtlich ihres multimodalen 542 beziehungsweise solche desselben Webseiten-Typs hinsichtlich ihres multimodalen
555 Arrangements ähneln. 543 Arrangements ähneln. Da die Startseiten von sozialen Netzwerken wie Facebook oder
544 Twitter zumeist das Einloggen der User*innen erfordern und kampagnenorientierte
545 Webseiten nicht immer leicht von imageorientierten Webseiten zu unterscheiden
546 sind, wurde die Auswahl der Webseiten-Typen der Einfachheit halber in dieser
547 Analyse auf die zwei Typen der newsorientierten und imageorientierten Webseiten
548 beschränkt. Eine spätere Integration der beiden anderen Typen kann jedoch leicht
549 nachträglich vorgenommen werden und wäre für eine Ausweitung der in diesem Artikel
550 beispielhaft behandelten Fragestellung interessant.
551
556 4.1 Das Webseiten-Sample und Corpus-Erstellung 552 4.1 Das Webseiten-Sample und Corpus-Erstellung
557 553
558 [36]Das in diesem Artikel gewählte Webseiten-Corpus enthält die folgenden zwanzig 554 [35]Das in diesem Artikel gewählte Webseiten-Corpus enthält die folgenden zwanzig
559 Webseiten, die mit Blick auf ihre idealtypische Repräsentativität für bestimmte Domänen 555 Webseiten:
560 (beispielsweise Religion oder Wirtschaft) ausgesucht wurden:
561 556
673 besonders auf tagesaktuelle Neuigkeiten fokussiert ist. Siehe für diese 668 besonders auf tagesaktuelle Neuigkeiten fokussiert ist. Siehe für diese
674 problematische Einteilung auch das Kapitel 4.2.4). [Jurczyk 2021] 669 problematische Einteilung auch das Kapitel 4.2.4). [Jurczyk 2021][36]In einem ersten Schritt wird das Corpus wie in Kapitel 3.1 beschrieben initialisiert.[32] Daraufhin werden die Bilder und Videos der
675 [37]In einem ersten Schritt wird das Corpus wie in Kapitel 3.1 beschrieben initialisiert.[41] Daraufhin werden die Bilder und Videos der
676 einzelnen Webseiten mit Hilfe der 670 einzelnen Webseiten mit Hilfe der
680 674
675
681 4.2 Analyse 676 4.2 Analyse
682 677
683 [38]Die Analyse mit Hilfe der 678 [37]Die Analyse mit Hilfe der
684 Analyzer()-Klasse wird mit 679 Analyzer()-Klasse wird mit
687 682
683
688 In einem ersten Schritt werden alle erhobenen Features in die Analyse 684 In einem ersten Schritt werden alle erhobenen Features in die Analyse
690 Kapitel 3.2) 686 Kapitel 3.2)
687
691 In einem zweiten Schritt werden nur die Bild- und Video-Features als 688 In einem zweiten Schritt werden nur die Bild- und Video-Features als
692 Basis für das Clustering genutzt (Bild- und Video-Features)[42] 689 Basis für das Clustering genutzt (Bild- und Video-Features)[33]
693 In einem dritten Schritt werden nur die Textlänge sowie die Anzahl der 690 In einem dritten Schritt werden nur die Textlänge sowie die Anzahl der
694 Überschriften einbezogen (Text-Features) 691 Überschriften einbezogen (Text-Features)
692
695 Der letzte Schritt enthält eine Kombination der Text-, Video- und 693 Der letzte Schritt enthält eine Kombination der Text-, Video- und
696 Bild-Features (Text- und Bild-Features)[43] 694 Bild-Features (Text- und Bild-Features)[34]
697 695
698 [39]Im Folgenden werden die im Kontext der jeweilig ausgewählten Features 696 [38]Im Folgenden sollen die im Kontext der jeweilig ausgewählten Features
699 entstandenen Cluster vorgestellt und diskutiert. Dabei geht es während 697 entstandenen Cluster vorgestellt und diskutiert werden. Dabei geht es während
700 der Besprechung zum einen darum, wie nachvollziehbar die Cluster in Bezug auf 698 der Besprechung zum einen darum, wie nachvollziehbar die Cluster in Bezug auf
707 multimodalen Features der Seiten korrelieren. 705 multimodalen Features der Seiten korrelieren.
708 [40]Jede Teilanalyse beginnt mit der Erstellung eines ›Elbow-Plot‹, um einen 706
707 [39]Jede Teilanalyse beginnt mit der Erstellung eines ›Elbow-Plot‹, um einen
709 Eindruck von der potentiell ›richtigen‹ Auswahl an Clustern zu erlangen. 708 Eindruck von der potentiell ›richtigen‹ Auswahl an Clustern zu erlangen.
714 713
714
715 4.2.1 Vollständige Features 715 4.2.1 Vollständige Features
721 721
722 [41]Wie an dem ›Elbow-Plot‹ erkennbar ist, bietet es sich im Kontext der 722 [40]Wie an dem ›Elbow-Plot‹ erkennbar ist, bietet es sich im Kontext der
723 vollständigen Features an, einen möglichst hohen k-Wert für die Anzahl der 723 vollständigen Features an, einen möglichst hohen k-Wert für die Anzahl der
857 Clustering des Webseiten-Samples unter Einbezug aller Features. [Jurczyk 857 Clustering des Webseiten-Samples unter Einbezug aller Features. [Jurczyk
858 2021] 858 2021][41]Das Clustering unter Einbezug aller Features macht es auf den ersten Blick
859 [42]Das Clustering unter Einbezug aller Features macht es auf den ersten Blick
860 schwierig, eine Struktur beziehungsweise ein Muster in der Clusterbildung zu 859 schwierig, eine Struktur beziehungsweise ein Muster in der Clusterbildung zu
862 geringe Anzahl an Webseiten bedingt ist. Dies kann jedoch als Hinweis gewertet 861 geringe Anzahl an Webseiten bedingt ist. Dies kann jedoch als Hinweis gewertet
863 werden, dass die Webseiten in der Tat divers sind, was gut an den 862 werden, dass die Webseiten in der Tat relativ divers sind, was gut an den
864 Single-Webseiten-Clustern 3, 4 und 5 deutlich wird. 863 Single-Webseiten-Clustern 3, 4 und 5 deutlich wird.
865 [43]Neben der Feststellung, dass die Webseiten unter Einbezug aller Features 864
865 [42]Neben der Feststellung, dass die Webseiten unter Einbezug aller Features
866 relativ divers sind, stechen zwei Cluster besonders hervor (Cluster 1 und 866 relativ divers sind, stechen zwei Cluster besonders hervor (Cluster 1 und
867 Cluster 2). 867 Cluster 2).
868 [44]Cluster 1 enthält vor allem Webseiten vom Typ ›News‹, die sich allerdings über 868
869 [43]Cluster 1 enthält vor allem Webseiten vom Typ ›News‹, die sich allerdings über
869 ganz unterschiedliche Domänen erstrecken und von Entertainment Seiten (ign.com) 870 ganz unterschiedliche Domänen erstrecken und von Entertainment Seiten (ign.com)
874 verhältnismäßig wenige Überschriften (netzpolitik.org: 70, faz.net: 167, 875 verhältnismäßig wenige Überschriften (netzpolitik.org: 70, faz.net: 167,
875 heise.de: 164), dafür allerdings viele große Bilder beinhaltet 876 heise.de: 164), dafür allerdings viele große Bildern beinhaltet
876 (netzpolitik.org: 11, faz.net: 3, heise.de: 0).[44][45] Der zweite outlier ist die 877 (netzpolitik.org: 11, faz.net: 3, heise.de: 0)[35], was die Seite
878 zusammen mit der Anordnung der News in nur einer Spalte deutlich aufgeräumter
879 wirken lässt.[36] Der zweite outlier ist die
877 amerikanische News-Webseite nytimes.com. Diese fällt in eine gesonderte 880 amerikanische News-Webseite nytimes.com. Diese fällt in eine gesonderte
880 aus multimodaler Perspektive von den anderen Seiten abhebt. 883 aus multimodaler Perspektive von den anderen Seiten abhebt.
881 [45]Cluster 2 enthält vor allem Webseiten vom Typ ›Image‹, die ebenfalls aus 884
885 [44]Cluster 2 enthält vor allem Webseiten vom Typ ›Image‹, die ebenfalls aus
882 verschiedenen gesellschaftlichen Bereichen stammen, wobei der Bereich der 886 verschiedenen gesellschaftlichen Bereichen stammen, wobei der Bereich der
883 ›Ökonomie‹ (ECO) dominiert. Ein Blick auf die Werte der Features zeigt, dass im 887 ›Ökonomie‹ (ECO) dominiert. Ein Blick auf die Werte der Features zeigt, dass im
884 Falle der Webseiten vom Typ ›Image‹ vor allem das Verhältnis zwischen großen 888 Falle die Webseiten vom Type ›Image‹ vor allem das Verhältnis zwischen großen
885 Bildern und der Anzahl der Gesamtbilder deutlich größer und umgekehrt das 889 Bildern und der Anzahl der Gesamtbilder deutlich größer und umgekehrt das
889 Überschriften. 893 Überschriften.
890 [46]Zusammenfassend kann festgehalten werden, dass der Einbezug aller Features 894
895 [45]Zusammenfassend kann festgehalten werden, dass der Einbezug aller Features
891 bereits in ersten sinnvollen Clusterbildungen des multimodalen Arrangements 896 bereits in ersten sinnvollen Clusterbildungen des multimodalen Arrangements
896 901
902
897 4.2.2 Bild- und Video-Features 903 4.2.2 Bild- und Video-Features
903 909
904 [47]Im Falle der Bild- und Video-Feature-Auswahl wird im ›Elbow-Plot‹ deutlich, 910 [46]Im Falle der Bild- und Video-Feature-Auswahl wird im ›Elbow-Plot‹ deutlich,
905 dass sich eine Clusteranzahl von k=6 für die Analyse anbietet. Ein 911 dass sich eine Clusteranzahl von k=6 für die Analyse anbietet. Ein
1039 Clustering des Webseiten-Samples unter Einbezug der Bild- und 1045 Clustering des Webseiten-Samples unter Einbezug der Bild- und
1040 Video-Features. [Jurczyk 2021] 1046 Video-Features. [Jurczyk 2021][47]Die Analyse basierend auf den Bild- und Video-Features ist in Bezug auf die
1041 [48]Die Analyse, basierend auf den Bild- und Video-Features, ist in Bezug auf die
1042 Domänen und Webseiten-Typen deutlich schwieriger zu interpretieren als im Falle 1047 Domänen und Webseiten-Typen deutlich schwieriger zu interpretieren als im Falle
1057 1062
1058 -Tags verwendet werden und sich dort sowohl in 1063 Tags verwendet werden und sich dort sowohl in
1059 Sachen Größe als auch Erscheinungsbild kaum von regulären Bildern 1064 Sachen Größe als auch Erscheinungsbild kaum von regulären Bildern
1062 vergleichen. 1067 vergleichen.
1063 [49]Insgesamt ist die Einschränkung der Features auf Bilder und Videos zwar 1068
1069 [48]Insgesamt ist die Einschränkung der Features auf Bilder und Videos zwar
1064 geeignet, eine allgemeine Einschätzung der Distribution von Elementen zu 1070 geeignet, eine allgemeine Einschätzung der Distribution von Elementen zu
1069 im derzeitigen Zustand des Programms ohne eine Ausarbeitung der 1075 im derzeitigen Zustand des Programms ohne eine Ausarbeitung der
1070 Bildklassifizierungsstrategien während der Datengenerierung nicht geeignet. Eine Weiterentwicklung 1076 Bildklassifizierungsstrategien während der Datengenerierung nicht geeignet.
1071 des Programms könnte darin bestehen, anstelle der kategorialen Einteilung der Bild-Features 1077
1072 in große, mittlere und kleine Bilder direkt die Pixelanzahl als Feature
1073 einzubeziehen.
1074 1078
1081 1085
1082 [50]Im Falle der Text-Features lässt sich der ›Elbow‹ bei k=3 oder k=4 Clustern 1086 [49]Im Falle der Text-Features lässt sich der ›Elbow‹ bei k=3 oder k=4 Clustern
1083 erkennen, wobei in diesem Beispiel k=4 Cluster ausgewählt wurden. Das 1087 erkennen, wobei in diesem Beispiel k=4 Cluster ausgewählt wurden. Das
1217 Clustering des Webseiten-Samples unter Einbezug der Text-Features. [Jurczyk 1221 Clustering des Webseiten-Samples unter Einbezug der Text-Features. [Jurczyk
1218 2021] 1222 2021][50]Im Falle des Text-Clustering lassen sich eindeutige Trends erkennen, die vor
1219 [51]Im Falle des Text-Clustering lassen sich eindeutige Trends erkennen, die vor
1220 allem mit den Webseiten-Typen korrelieren (Cluster 1, Cluster 2 sowie Cluster 1223 allem mit den Webseiten-Typen korrelieren (Cluster 1, Cluster 2 sowie Cluster
1226 die Verwendung von 1229 die Verwendung von
1227 -Tags im unteren Bereich der Webseite 1230 Tags im unteren Bereich der Webseite
1228 von der Darstellung her kaum von einem regulären Text zu unterscheiden ist, 1231 von der Darstellung her kaum von einem regulären Text zu unterscheiden ist,
1229 weshalb nytimes.com eher in Cluster 2 einzuordnen ist.[46] 1232 weshalb nytimes.com eher in Cluster 2 einzuordnen ist.[37]
1230 [52]Cluster 2 enthält News-Webseiten, die eine große Anzahl an Wörtern und viele 1233 [51]Cluster 2 enthält News-Webseiten, die eine große Anzahl an Wörtern und viele
1231 Überschriften aufweisen und die damit als Idealtypen von News-Webseiten gelten 1234 Überschriften aufweisen und die damit als Idealtypen von News-Webseiten gelten
1234 wenige Überschriften beinhalten. 1237 wenige Überschriften beinhalten.
1235 [53]Insgesamt kann das auf den Textmengen basierende Clustering als durchaus 1238
1239 [52]Insgesamt kann das auf den Textmengen basierende Clustering als durchaus
1236 sinnvoll angesehen werden, um den Typ einer Webseite zu klassifizieren. Auch 1240 sinnvoll angesehen werden, um den Typ einer Webseite zu klassifizieren. Auch
1237 deuten die Unterschiede in der Verwendung von Text, trotz der offensichtlich 1241 deuten die Unterschiede in der Verwendung von Text, trotz der offensichtlich
1238 vorhandenen Schwierigkeiten (siehe nytimes.com), auf eine unterschiedliche 1242 vorhandenen Schwierigkeiten (siehe nytimes.com), auch auf eine unterschiedliche
1239 Verwendung eines wichtigen multimodalen Elements hin (Schrift und deren 1243 Verwendung eines wichtigen multimodalen Elements hin (Schrift und deren
1241 Überschrift). 1245 Überschrift).
1242 [54]Der letzte Analyseschritt führt die Text-Features mit den Video- und 1246
1247 [53]Der letzte Analyseschritt führt die Text-Features mit den Video- und
1243 Bild-Features zusammen. Im Gegensatz zum ersten Analyseschritt, der alle 1248 Bild-Features zusammen. Im Gegensatz zum ersten Analyseschritt, der alle
1249 1254
1255
1250 4.2.4 Text-, Video- und Bild-Features 1256 4.2.4 Text-, Video- und Bild-Features
1256 1262
1257 [55]Im Falle einer Kombination der Text-, Bild- und Video-Features ist die Wahl der 1263 [54]Im Falle einer Kombination der Text-, Bild- und Video-Features ist die Wahl der
1258 Clusteranzahl auf Basis des ›Elbow-Plot‹ erneut schwierig und erinnert an die 1264 Clusteranzahl auf Basis des ›Elbow-Plot‹ erneut schwierig und erinnert an die
1394 Clustering des Webseiten-Samples unter Einbezug der Bild-, Video- und 1400 Clustering des Webseiten-Samples unter Einbezug der Bild-, Video- und
1395 Text-Features. [Jurczyk 2021] 1401 Text-Features. [Jurczyk 2021][55]Das hier ersichtliche feingliedrige Clustering zeichnet ein realistisches Bild
1396 [56]Das hier ersichtliche feingliedrige Clustering zeichnet ein realistisches Bild
1397 der multimodalen Struktur der im Webseiten-Sample enthaltenen Webseiten. 1402 der multimodalen Struktur der im Webseiten-Sample enthaltenen Webseiten.
1398 Besonders hervorzuheben sind Cluster 1 und Cluster 2. 1403 Besonders hervorzuheben sind Cluster 1 und Cluster 2.
1399 [57]Cluster 1 kann als ›Werbe-Cluster‹ bezeichnet werden, da es ausschließlich 1404
1400 Webseiten vom Typ ›Image‹ enthält, die sich durch eine geringe 1405 [56]Cluster 1 kann als ›Werbe-Cluster‹ bezeichnet werden, da es ausschließlich
1406 Webseiten vom Typ ›Image‹ enthält, die sich durch eine relativ geringe
1401 Textmenge und eine geringe Anzahl an Bildern auszeichnen, die dafür aber meist 1407 Textmenge und eine geringe Anzahl an Bildern auszeichnen, die dafür aber meist
1402 sehr groß sind. Der Ersteindruck der Seiten erinnert damit an Werbeplakate oder 1408 sehr groß sind. Die Ersteindruck der Seiten erinnert damit an Werbeplakate oder
1403 Reklame in gedruckten Magazinen.[47] Die Seite adidas.de (Cluster 7) fällt nur deshalb aus diesem 1409 Reklame in gedruckten Magazinen.[38] Die Seite adidas.de (Cluster 7) fällt nur deshalb aus diesem
1404 Cluster heraus, weil sie ein (sehr großes) Video auf der Startseite platziert 1410 Cluster heraus, weil sie ein (sehr großes) Video auf der Startseite platziert
1405 hat und damit ein anderes multimodales Arrangement aufweist. Ein 1411 hat, und damit ein anderes multimodales Arrangement aufweist. Ein
1406 vergleichender Blick auf zwei Webseiten aus Cluster 1 (spd.de und 1412 vergleichender Blick auf zwei Webseiten aus Cluster 1 (spd.de und
1409 Webseiten werden eindeutig von großen Bildern und wenig Text, der eher den 1415 Webseiten werden eindeutig von großen Bildern und wenig Text, der eher den
1410 Bildern zuzuarbeiten scheint, dominiert.[48] 1416 Bildern zuzuarbeiten scheint, dominiert.[39]
1411 1417
1420 1426
1421 [58]Cluster 2 umfasst Webseiten mit, im Vergleich zu Cluster 1, viel Text, der 1427 [57]Cluster 2 umfasst Webseiten mit, im Vergleich zu Cluster 1, viel Text, der
1422 außerdem durch zahlreiche Überschriften unterteilt wird. Webseiten in Cluster 2 1428 außerdem durch zahlreiche Überschriften unterteilt wird. Webseiten in Cluster 2
1430 1436
1437
1431 Abb. 7: Ansicht Startseite faz.de (Zoom-Stufe 1438 Abb. 7: Ansicht Startseite faz.de (Zoom-Stufe
1438 1445
1439 [59]Dass in Cluster 2 auch zwei Webseiten vom Typ ›Image‹ erscheinen, zeigt, dass 1446 [58]Dass in Cluster 2 auch zwei Webseiten vom Typ ›Image‹ erscheinen, zeigt, dass
1440 sich auch imageorientierte Webseiten durchaus als Newsportale multimodal 1447 sich auch imageorientierte Webseiten durchaus als Newsportale multimodal
1449 aber laut Impressum ausdrücklich als News-Webseite, die Neuigkeiten aus dem 1456 aber laut Impressum ausdrücklich als News-Webseite, die Neuigkeiten aus dem
1450 Bereich der katholischen Kirche berichtet bzw. in den Vordergrund stellt. 1457 Bereich der Katholischen Kirche berichtet bzw. in den Vordergrund stellt.
1451 Dennoch bleibt die Einteilung bezüglich des Webseiten-Typs in diesem Falle 1458 Dennoch bleibt die Einteilung bezüglich des Webseiten-Typs in diesem Falle
1452 problematisch und das gemeinsame Erscheinen von sowohl ekd.de als auch 1459 problematisch, und das gemeinsame Erscheinen von sowohl ekd.de als auch
1453 katholisch.de in einem News-orientierten Cluster weist darauf hin, dass beide 1460 katholisch.de in einem News-orientierten Cluster weist darauf hin, dass beide
1457 Ergebnis des Clusterings zu werten ist). 1464 Ergebnis des Clusterings zu werten ist).
1458 [60]Die Webseite nytimes.com fällt aufgrund eines zentral eingebundenen, wenn auch 1465
1466 [59]Die Webseite nytimes.com fällt aufgrund eines zentral eingebundenen, wenn auch
1459 relativ klein ausfallenden Videos aus diesem Cluster heraus (und bildet mit 1467 relativ klein ausfallenden Videos aus diesem Cluster heraus (und bildet mit
1461 Cluster). 1469 Cluster).
1462 [61]Besonders hervorzuheben ist außerdem das Cluster 3, das mit der Seite 1470
1471 [60]Besonders hervorzuheben ist außerdem das Cluster 3, das mit der Seite
1463 marginalien.hypothesis.org und ditib.de zwei Webseiten enthält, die 1472 marginalien.hypothesis.org und ditib.de zwei Webseiten enthält, die
1464 gewissermaßen Außenseiter innerhalb des Webseiten-Samples darstellen.[49] Die Webseite marginalien.hypothesis.org 1473 gewissermaßen Außenseiter innerhalb des Webseiten-Samples darstellen.[40] Die Webseite marginalien.hypothesis.org
1465 repräsentiert einen klassischen Blog, der nur wenige Bilder, dafür aber relativ 1474 repräsentiert einen klassischen Blog, der nur wenige Bilder, dafür aber relativ
1466 viel Text enthält und sich entsprechend von sowohl den imageorientierten 1475 viel Text enthält, und sich entsprechend von sowohl den imageorientierten
1467 Webseiten in Cluster 1 und den News-Webseiten in Cluster 2 absetzt. Die Seite 1476 Webseiten in Cluster 1 und den News-Webseiten in Cluster 2 absetzt. Die Seite
1474 1483
1475 [62]Dieser Artikel hat es sich zur Aufgabe gemacht, ein (teil-)automatisiertes 1484 [61]Dieser Artikel hat es sich zur Aufgabe gemacht, ein (teil-)automatisiertes
1476 Verfahren zur Analyse des multimodalen Arrangements von Webseiten vorzustellen, 1485 Verfahren zur Analyse des multimodalen Arrangements von Webseiten vorzustellen,
1477 anzuwenden und kritisch zu diskutieren. Im Fokus stand dabei die erste 1486 anzuwenden und kritisch zu diskutieren. Im Fokus stand dabei die erste
1478 Wahrnehmungsebene der multimodalen Grundstruktur der Webseiten, die während des 1487 Wahrnehmungsebene der multimodalen Struktur der Webseiten, die während des
1479 initialen Aufrufs der Webseiten eine zentrale Rolle spielt. Dabei war die Analyse 1488 initialen Aufrufs der Webseiten eine zentrale Rolle spielt (erste
1480 der Video-, 1489 Wahrnehmungsebene der Sehfläche). Im Zentrum stand dabei die Analyse der Video-,
1481 Bild-, Hyperlink- und Textelemente der Webseiten von hervorgehobener Bedeutung und 1490 Bild-, Hyperlink- und Textelemente der Webseiten, die anhand eines in Python
1482 wurde anhand eines in Python 1491 geschriebenen Programms gesammelt, verarbeitet und schließlich mit Hilfe eines
1483 geschriebenen Programms unter Anwendung eines k-Means-Clustering realisiert. 1492 k-Means-Clustering analysiert wurden.
1484 [63]Die Analyse in Kapitel 4 hat gezeigt, dass 1493
1494 [62]Die Analyse in Kapitel 4 hat gezeigt, dass
1485 unterschiedliche Selektionen von Features zu unterschiedlichen Clusterbildungen 1495 unterschiedliche Selektionen von Features zu unterschiedlichen Clusterbildungen
1495 ermöglichen, die durch das hier aufgezeigte quantitative Verfahren keineswegs 1505 ermöglichen, die durch das hier aufgezeigte quantitative Verfahren keineswegs
1496 ersetzt, sondern lediglich ergänzt und vereinfacht werden soll (siehe Kapitel 2). 1506 ersetzt, sondern lediglich ergänzt und vereinfacht werden soll.
1497 [64]Neben der Vorstellung dieses (teil-)automatisierten Verfahrens hat es sich dieser 1507
1508 [63]Neben der Vorstellung dieses (teil-)automatisierten Verfahrens hat es sich dieser
1498 Artikel ebenfalls zur Aufgabe gemacht zu fragen, inwieweit die auf Basis der 1509 Artikel ebenfalls zur Aufgabe gemacht zu fragen, inwieweit die auf Basis der
1501 mit den gefundenen Clustern korrelieren. 1512 mit den gefundenen Clustern korrelieren.
1502 [65]Insbesondere in Bezug auf die letztgenannten Webseiten-Typen kann nach 1513
1514 [64]Insbesondere in Bezug auf die letztgenannten Webseiten-Typen kann nach
1503 Durchführung der Analyse gesagt werden, dass entsprechende Parallelen erkennbar 1515 Durchführung der Analyse gesagt werden, dass entsprechende Parallelen erkennbar
1511 Webseiten (ekd.de) die multimodale Form einer News-Webseite annehmen können. 1523 Webseiten (ekd.de) die multimodale Form einer News-Webseite annehmen können.
1512 [66]Keine Korrelation wurde hingegen zwischen den Clustern der multimodalen Analyse 1524
1525 [65]Keine Korrelation wurde hingegen zwischen den Clustern der multimodalen Analyse
1513 und den gesellschaftlichen Domänen ersichtlich, aus denen die jeweiligen Webseiten 1526 und den gesellschaftlichen Domänen ersichtlich, aus denen die jeweiligen Webseiten
1531 treten kann. 1544 treten kann.
1532 [67]Einschränkend für die Resultate dieses Artikels muss hervorgehoben werden, dass zentrale 1545
1533 Aspekte der multimodalen Analyse in der hier vorgestellten Methode aus technischen
1534 Gründen nicht umgesetzt werden konnten (siehe dazu beispielhaft die Reduktion der
1535 Analyse der Bildelemente auf deren Größe und Anzahl, die wichtige Aspekte wie Bildachsen,
1536 Farben und den gesamten inhaltlichen Bereich ausklammert). Dies weist zum einen auf
1537 die Notwendigkeit komplementärer qualitativer Auswertungen im Sinne eines mixed-methods
1538 approach hin[50], zeigt aber auch das Potential für künftige Ausweitungen der hier vorgestellten Methode,
1539 die es sich zum Ziel machen könnten, zusätzliche Features (beispielsweise der Farbe)
1540 automatisiert mit einzubeziehen.
1541 1546
1548 [1] 1553 [1]
1549 Lyons 2016, S. 268f.; 1554
1550 Stöckl 2016, S. 4f.; Wildfeuer et al. 2019 S. 23f.. In Bezug auf modes vgl. Kress 2017; Bateman et al. 2017, S. 16.. 1555 Lyons 2016, 268f.;
1556 Stöckl 2016, S. 4f. In Bezug auf modes vgl. Kress 2017.
1557
1551 1558
1552 [2] 1559 [2]
1560
1553 Vgl. Stöckl 2011; 1561 Vgl. Stöckl 2011;
1555 Jewitt (Hg.) 2017. Für Webseiten vgl. 1563 Jewitt (Hg.) 2017. Für Webseiten vgl.
1556 Meier 2016; Djonov / Knox 2014; Freudenberg / 1564 Meier 2016; Freudenberg /
1557 Sharbat Dar 2021. 1565 Sharbat Dar [im Erscheinen].
1566
1558 1567
1559 [3] 1568 [3]
1569
1560 Vgl. die komplexe Terminologie einer 1570 Vgl. die komplexe Terminologie einer
1563 1573
1574
1564 [4] 1575 [4]
1565 Meer / Pick 2019, S. 60 (mit Bezug auf Ulrich Schmitz’ Theorie zu »Sehflächen«). 1576
1577 Vgl. Meier 2016, S. 429f.
1578
1566 1579
1567 [5] 1580 [5]
1568 Vgl. Meier 2016, S. 429f. 1581
1582 O'Halloran et
1583 al. 2017.
1584
1569 1585
1570 [6] 1586 [6]
1571 Vgl. auch die Schwierigkeiten bei der automatisierten Analyse des Text-Bild-Verhältnisses 1587
1572 in Pflaeging et al. 2021, S. 111f. 1588
1573 1589 Vgl. O'Halloran et al. 2017;
1574 [7]
1575
1576 Vgl. O’Halloran et al. 2017;
1577 Wignell et al. 2021; 1590 Wignell et al. 2021;
1580 1593
1594
1595 [7]
1596
1597 Multimodal Analysis Lab (Hg.) 2013.
1598
1599
1581 [8] 1600 [8]
1582 Multimodal Analysis Lab (Hg.) 2013. 1601
1602 Siehe die Beispiele in Jewitt (Hg.) 2017.
1603
1583 1604
1584 [9] 1605 [9]
1585 Vgl. u. a. Meier 2016; Djonov / Knox 2014; Bateman et al. 2021, S. 346ff. 1606
1607 Meier 2016, S. 429f.
1608
1586 1609
1587 [10] 1610 [10]
1588 Vgl. Djonov / Knox 2014; Freudenberg / Sharbat Dar 2021. 1611
1589
1590 [11]
1591 Für die allgemeine Debatte zur Frage der Ausweitung multimodaler Analysen von der
1592 Generalisierung von Fallbeispielen hin zu (automatisierten) Korpusanalysen vgl. u.
1593 a. Thomas 2019; Jewitt 2017; Bateman et al. 2017, S. 152ff.
1594
1595 [12]
1596 Thomas 2019, S. 72. Vgl. auch Thomas 2019, S. 73ff.
1597
1598 [13]
1599 Siehe die Beispiele in Jewitt (Hg.) 2017.
1600
1601 [14]
1602 Meier 2016, S. 429f.
1603
1604 [15]
1605 Eine solche Vorannotation scheint auf den 1612 Eine solche Vorannotation scheint auf den
1613 1620
1614 [16] 1621
1622 [11]
1623
1615 Jurczyk 2021a. 1624 Jurczyk 2021a.
1616 1625
1617 [17] 1626
1627 [12]
1628
1618 1629
1621 1632
1622 [18] 1633
1634 [13]
1635
1623 Vgl. Meer / 1636 Vgl. Meer /
1624 Pick 2019, S. 59f.; Schmitz 2011. 1637 Pick 2019, S. 59f.
1625 1638
1626 [19] 1639
1627 Vgl. Djonov / Knox 2014. 1640 [14]
1628 1641
1629 [20]
1630 Wie bereits 1642 Wie bereits
1631 angemerkt, erfolgt die Auswertung unabhängig von den Domänen und Typen. 1643 angemerkt, erfolgt die Auswertung unabhängig von den Domänen und Typen.
1632 Diese können also in einer anderen Implementierung weggelassen 1644 Diese können also in einer anderen Implementierung durchaus weggelassen
1633 werden, ohne dass das eigentliche Verfahren davon beeinflusst würde. Sie 1645 werden, ohne dass das eigentliche Verfahren davon beeinflusst würde. Sie
1637 1649
1638 [21] 1650
1651 [15]
1652
1639 Die 1653 Die
1644 Sichtung des Materials induktiv generiert. Diese können bei Erweiterung des 1658 Sichtung des Materials induktiv generiert. Diese können bei Erweiterung des
1645 Datensatzes ebenfalls erweitert werden, beispielsweise durch Kunst (ART) oder einer allgemeineren Kategorie Bildung (EDU). 1659 Datensatzes natürlich ebenfalls erweitert werden, beispielsweise durch Kunst (ART) oder einer allgemeineren Kategorie Bildung (EDU).
1646 1660
1647 [22] 1661
1662 [16]
1663
1648 Vgl. Meier 2016, S. 1664 Vgl. Meier 2016, S.
1650 1666
1651 [23] 1667
1652 Meier 2016, S. 429. 1668 [17]
1653 1669
1654 [24]
1655 Meier 2016, S. 429; für die anderen Webseiten-Typen, vgl. Meier 2016, S. 430f.
1656
1657 [25]
1658 So zeichnen sich laut Meier newsorientierte Webseiten durch Kachel-Strukturen, Teasertexte
1659 mit Bildern usw. aus, vgl. Meier 2016, S. 429.
1660
1661 [26]
1662 Bei Selenium handelt es sich hier um ein Framework, das 1670 Bei Selenium handelt es sich hier um ein Framework, das
1665 1673
1666 [27] 1674
1675 [18]
1676
1667 Im Falle der hier vorgestellten 1677 Im Falle der hier vorgestellten
1669 1679
1670 [28] 1680
1681 [19]
1682
1671 Dies ist notwendig, falls gewisse 1683 Dies ist notwendig, falls gewisse
1674 1686
1675 [29] 1687
1688 [20]
1689
1676 1690
1679 1693
1680 [30] 1694
1695 [21]
1696
1681 SVG-Dateien 1697 SVG-Dateien
1686 1702
1687 [31] 1703
1704 [22]
1705
1688 Groß: Größer als 700px (Höhe oder Breite). Mittel: 1706 Groß: Größer als 700px (Höhe oder Breite). Mittel:
1691 1709
1692 [32] 1710
1711 [23]
1712
1693 Hier wurden nur die auf der Seite 1713 Hier wurden nur die auf der Seite
1698 1718
1699 [33] 1719
1720 [24]
1721
1700 Groß: Größer 1722 Groß: Größer
1703 1725
1704 [34] 1726
1727 [25]
1728
1705 1729
1713 1737
1714 [35] 1738
1715 Unter einem Feature versteht man im Kontext des maschinellen Lernens gemeinhin eine 1739 [26]
1716 Kombination aus den Eigenschaften oder Attributen, die für bestimmte Phänomene erhoben 1740
1717 werden (hier also Anzahl der Bilder, Textlänge, Anzahl Videos etc.), und deren konkrete 1741 Unter Features versteht man im Kontext des maschinellen
1718 Werte (also zum Beispiel 10 Bilder, 2.540 Wörter, 2 Videos etc.). Die Begrifflichkeiten 1742 Lernens die Eigenschaften oder Attribute, die für bestimmte Phänomene erhoben
1719 werden allerdings nicht immer einheitlich verwendet. Vgl. Géron 2019, S. 8. 1743 werden (hier also Anzahl der Bilder, Textlänge, Anzahl Videos etc.), und deren
1720 1744 konkrete Werte (also zum Beispiel 10 Bilder, 2.540 Wörter, 2 Videos etc.) in
1721 [36] 1745 der Analyse genutzt werden. Die Begrifflichkeiten werden allerdings nicht immer
1746 einheitlich verwendet. Vgl. Géron 2019, S. 8.
1747
1748
1749 [27]
1750
1722 Ein weiteres Beispiel, in 1751 Ein weiteres Beispiel, in
1723 dem k-Means-Clustering für die Analyse von Multimodalität verwendet wurde, 1752 dem k-Means-Clustering für die Analyse von Multimodalität verwendet wurde,
1724 findet sich in O’Halloran et al. 2017. Zur Funktionsweise von 1753 findet sich in O'Halloran et al. 2017. Zur Funktionsweise von
1725 k-Means-Clustering vgl. u. a. Géron 2019 und mein Clustering Tutorial 1754 k-Means-Clustering vgl. u. a. Géron 2019 und mein Clustering Tutorial
1728 1757
1729 [37] 1758
1759 [28]
1760
1730 Für die Details der 1761 Für die Details der
1733 1764
1734 [38] 1765
1766 [29]
1767
1735 Beispielsweise kann es passieren, dass 1768 Beispielsweise kann es passieren, dass
1741 1774
1742 [39] 1775
1776 [30]
1777
1743 Genauere Erläuterungen zu dieser Methode 1778 Genauere Erläuterungen zu dieser Methode
1757 1792
1758 [40] 1793
1794 [31]
1795
1759 Wobei die Einbindung von Videoelementen nur 1796 Wobei die Einbindung von Videoelementen nur
1761 1798
1762 [41] 1799
1800 [32]
1801
1763 Die im 1802 Die im
1768 1807
1769 [42] 1808
1809 [33]
1810
1770 In die Analyse einbezogen werden die folgenden Features: 1811 In die Analyse einbezogen werden die folgenden Features:
1775 1816
1776 [43] 1817
1818 [34]
1819
1777 In die Analyse 1820 In die Analyse
1782 1825
1783 [44] 1826
1827 [35]
1828
1784 Dies liegt 1829 Dies liegt
1785 allerdings bei heise.de nur daran, dass viele der Bilder nur ganz knapp an 1830 allerdings bei heise.de nur daran, dass viele der Bilder nur ganz knapp an
1786 zusammen mit der Anordnung der News in nur einer Spalte deutlich ›aufgeräumter‹
1787 der Grenze für große Bilder (700px) gescheitert sind. 1831 der Grenze für große Bilder (700px) gescheitert sind.
1788 1832
1789 [45] 1833
1834 [36]
1835
1790 Die absoluten Werte der Features für das 1836 Die absoluten Werte der Features für das
1794 1840
1795 [46] 1841
1842 [37]
1843
1796 1844
1803 1851
1804 [47] 1852
1853 [38]
1854
1805 Meer / Pick 2019, S. 1855 Meer / Pick 2019, S.
1806 65–68; Schmitz 2011. 1856 65–68.
1807 1857
1808 [48] 1858
1859 [39]
1860
1809 Die folgende 1861 Die folgende
1821 1873
1822 [49] 1874
1875 [40]
1876
1823 Diese beiden Webseiten sind auch in den vorangegangenen 1877 Diese beiden Webseiten sind auch in den vorangegangenen
1826 1880
1827 [50]
1828 Vgl. Bateman et al. 2017, S. 140f.
1829 1881
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1876 Stöckl / Nina-Maria Klug. Berlin u. a. 2016, S. 3–35. (= Handbücher 1934 Stöckl / Nina-Maria Klug. Berlin u. a. 2016, S. 3–35. (= Handbücher
1877 Sprachwissen, 7) [Nachweis im GVK] Martin Thomas: Making a Virtue of Material Values: Tactical and Strategic Benefits 1935 Sprachwissen, 7) [Nachweis im GVK]
1878 for Scaling Multimodal Analysis. In: Multimodality: Disciplinary Thoughts and the 1936 Peter Wignell / Kevin Chai / Sabine Tan / Kay O’Halloran / Rebecca Lange:
1879 Challenge of Diversity. Hg. von Janina Wildfeuer / Jana Pflaeging / John Bateman /
1880 Ognyan Seizov / Chiao-I Tseng. Berlin / Boston 2019, S. 69–92.Peter Wignell / Kevin Chai / Sabine Tan / Kay O’Halloran / Rebecca Lange:
1881 Natural Language Understanding and Multimodal Discourse Analysis for 1937 Natural Language Understanding and Multimodal Discourse Analysis for
1888 1944
1945
1889 Abbildungslegenden und -nachweise 1946 Abbildungslegenden und -nachweise
1898 charakterisiert, da es sich der eigenen Ausrichtung nach um eine (katholische) 1955 charakterisiert, da es sich der eigenen Ausrichtung nach um eine (katholische)
1899 Nachrichtenseite handelt. Siehe für diese 1956 Nachrichtenseite handelt. [Jurczyk 2021]
1900 problematische Einteilung auch das Kapitel 4.2.4). [Jurczyk 2021]
1901 1957