Tracing Attitudes and Variation in Online Luxembourgish Text Archives

In den letzten Jahren stand das Luxemburgische im Mittelpunkt des öffentlichen Interesses. Seine Rolle als Landessprache und wichtiges Integrationsmittel wurde im Kontext einer stark mehrsprachigen Gesellschaft breit diskutiert. Darüber hinaus hat es sich in jüngster Zeit zu einer vollwertigen Schriftsprache entwickelt, was vor allem auf den Aufstieg der sozialen Medien zurückzuführen ist. Es gibt jedoch noch kaum Forschung, die sich mit dem gesellschaftlichen Aufschwung des Luxemburgischen auseinandersetzen und die Entstehung einer neuen Schriftsprache im digitalen Zeitalter dokumentieren.

Das Projekt TRAVOLTA schließt diese Lücke, indem es die Online-Textarchive des geschriebenen Luxemburgisch von RTL.lu (Nachrichten, Nutzer:innenkommentare) unter die Lupe nimmt. Es analysiert zum einen die Entwicklung einer gemeinsamen Schreibpraxis in digitalen Medien als Beispiel für die Entstehung einer neuen Standardsprache. Andererseits beobachtet es die Entwicklung des öffentlichen Diskurses, indem es die Einstellungen der Autoren zu relevanten Themen wie Mehrsprachigkeit und der COVID-19-Pandemie untersucht.

Dabei treibt das Projekt auch die Entwicklung von Computertools für Luxemburgisch als kleine Sprache voran. Es bietet neue Lösungen für die Verarbeitung von Textdaten, d.h. automatische Rechtschreibkorrektur, Klassifikation von Variation und die Extraktion sozialer Bedeutung aus Texten. Diese Werkzeuge werden über das Projekt hinaus von Nutzen sein, zum Beispiel im Zusammenhang mit der maschinellen Übersetzung und der Mensch-Maschine-Interaktion.

Projektübersicht
Funding FNR Luxembourg, CORE Programm
Zeitraum 9/2023 bis 9/2026
PI Christoph Purschke
Lokales Team Peter Gilles
Externe Partner Barbara Plank (München), Dirk Hovy (Mailand), Stef Grondelaers (Amsterdam)
Stakeholders RTL Luxembourg, Zënter fir d'Lëtzebuerger Sprooch

Promotionsprojekte

Im Rahmen des Projekts entstehen zwei Promotionsprojekte, die sich mit verschiedenen Aspekten des geschriebenen Luxemburgischen beschäftigen.

  • Stance detection in Online Luxembourgish Text Archives (Emilia Milano): Modellierung sozialer Information und Analyse diskursiver Positionierungen in den RTL-Kommentaren
  • Variation Patterns in Written Luxembourgish (Anne-Marie Lutgen): Automatische Klassifikation und Analyse von Variationsmustern im geschriebenen Luxemburgischen