Software Citation: State of the practice, challenges, solutions

Presentation given at Berliner Bibliothekswissenschaftliches Kolloquium on 2020-06

data elicitation experiments in English linguistics

1 Introduction : 4 2 'Also' and 'too' : 5 2.1 Classification and terminology : 6 3 Hypotheses : 8 3.1 The structural hypotheses S1 and S2 : 8 3.2 The information-structural hypothesis I1 : 9 4 Data elicitation : 11 4.1 Corpus analysis : 14 4.1.1 Sample setup : 14 4.1.1.1 The sample : 15 4.1.2 Testing S1 against corpus data : 22 4.1.2.1 Results from Fjelkestam-Nilsson (1983) : 22 4.1.3 Testing S2 against corpus data : 22 4.1.3.1 Results from Fjelkestam- Nilsson (1983) : 22 4.1.4 Testing I1 against corpus data : 23 4.1.4.1 Results from Gast (2006) : 23 4.2 Data elicitation by online questionnaires : 27 4.2.1 Questionnaire design and implementation : 27 4.2.1.1 Questionnaire design for S1 and S2 : 28 4.2.1.1.1 The S1 questionnaire : 32 4.2.1.1.2 The S2 questionnaire : 33 4.2.1.2 Questionnaire design for I1 : 34 4.3 Subjects : 36 5 Results and discussion : 36 5.1 Methodological insights : 36 5.2 Hypothesis S1 : 39 5.2.1 S1: Corpus analysis : 39 5.2.2 S1: Data elicitation by online questionnaires : 40 5.2.3 S1: Discussion : 43 5.3 Hypothesis S2 : 45 5.3.1 S2: Corpus analysis : 45 5.3.2 S2: Data elicitation by online questionnaires : 50 5.3.3 S2: Discussion : 53 5.4 Hypothesis I1 : 54 5.4.1 I1: Corpus analysis : 54 5.4.2 I1: Data elicitation by online questionnaires : 59 5.4.3 I1: Discussion : 62 6 Conclusion : 64 6.1 Methodology for data elicitation in English linguistics : 64 6.2 The distribution of 'also' and 'too' : 65 A List of HRIs : 70 B Zusammenfassung : 74This study has a dual focus in that it aims to develop a viable methodology for elicitation experiments in English linguistics, while simultaneously applying the proposed methods to investigate an actual subject, the distribtion of the additive particles 'also' and 'too'. Traditionally, data for linguistic research is gained by sampling natural language corpora. Although this approach is valid and, indeed, has been applied here, elicitation experiments can gain in validity and informative value by additionally introducing questionnaires to accompany corpus research. Online questionnaires particularly are a cost-effective and highly customizable tool to create a linguistic database against which existing data can be tested. For the purpose of this study, I have created six online questionnaires to test three hypotheses about the distribution of 'also' and 'too'. Two interdependent hypotheses assume that the use of the two particles is sensitive to structural properties of the `added constituent' while the third one, the information-structural hypothesis, argues that the use of 'also' and 'too' is controlled by the information structure of the sentence. In addition to the questionnaires, a balanced sample was extracted from the "British National Corpus" and tested against corpus data from previous studies as well as the data elicited online. In the course of this study, the additive particles will firstly be defined in terms of their structural properties, and the hypotheses about their use introduced and explicated. Furthermore, the data elicitation process will be detailed, as well as results from previous studies be taken into account. The hypotheses will subsequently be tested against the data from both corpus research and elicitation per questionnaires, and the outcome discussed. Concluding the study, I will focus on the results of the distribution analysis as well as evaluate the introduction of the online questionnaires and their application in the context of testing the hypotheses against empirical linguistic data.Diese Arbeit hat einen dualen Charakter, da es ihr Ziel ist, eine praktikable Methodologie für Datenerhebungsexperimente in der anglistischen Linguistik zu entwickeln, während sie gleichzeitig die vorgeschlagenen Methoden anwendet, um eine tatsächliche Fragestellung zu untersuchen: die Verteilung der additiven Partikeln 'also' und 'too' im Englischen. Traditionell werden Daten für linguistische Forschung per Datenerhebung aus natursprachlichen Korpora erhoben. Obwohl diese Herangehensweise valide ist und in der Tat auch in dieser Arbeit angewandt wird, können Datenerhebungsexperimente an Validität und Informationsgehalt gewinnen, indem sie zusätzlich zur Korpusanalyse Fragebögen hinzuziehen. Besonders Online-Fragebögen sind kosteneffektive und hochgradig anpassbare Werkzeuge um eine linguistische Datenbasis zu schaffen, auf deren Grundlage der Vergleich mit bereits erhobenen Daten durchgeführt werden kann. Für diese Arbeit habe ich sechs Fragebögen erstellt, mit denen drei Hypothesen zur Veteilung von 'also' und 'too' getestet werden. Zwei interdependente Hypothesen nehmen einen Einfluss von strukturellen Eigenschaften des hinzugefügten Konstituenten auf den Gebrauch der beiden Partikeln an, während die dritte, die Informationsstruktur- Hypothese, davon ausgeht, dass der Gebrauch von 'also' und 'too' durch die Informationsstruktur des Satzes kontrolliert wird. Weiterhin wurde eine ausgewogene Stichprobe dem "British National Corpus" entnommen und sowohl mit den Daten anderer Korpusstudien als auch mit den per Online-Fragebögen erhobenen Daten verglichen. Im Rahmen dieser Arbeit werden die additiven Partikeln definiert in Hinblick auf ihre strukturellen Eigenschaften, und die Hypothesen über ihren Gebrauch eingeführt und dargelegt. Weiterhin wird der Prozess der Datenerhebung expliziert und Ergebnisse aus anderen Studien werden hinzugezogen. Im Anschluss werden die Hypothesen mit Hilfe der durch Korpuserhebung und Fragebögen gewonnenen Daten auf Validität überprüft und die Ergebnisse diskutiert. Abschliessend betrachte ich sowohl die Ergebnisse der Verteilungsanalyse als auch die methodologischen Mittel und ihren Gebrauch im Kontext der Überprüfung der Hypothesen unter Zuhilfenahme der empirischen Daten

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This paper presents Atomic, an open-source platform-independent desktop application for multi-level corpus annotation. Atomic aims at providing the linguistic community with a user-friendly annotation tool and sustainable platform through its focus on extensibility, a generic data model, and compatibility with existing linguistic formats. It is implemented on top of the Eclipse Rich Client Platform, a pluggable Java-based framework for creating client applications. Atomic - as a set of plug-ins for this framework - integrates with the platform and allows other researchers to develop and integrate further extensions to the software as needed. The generic graph-based meta model Salt serves as Atomic’s domain model and allows for unlimited annotation levels and types. Salt is also used as an intermediate model in the Pepper framework for conversion of linguistic data, which is fully integrated into Atomic, making the latter compatible with a wide range of linguistic formats. Atomic provides tools for both less experienced and expert annotators: graphical, mouse-driven editors and a command-line data manipulation language for rapid annotation

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