Wiktionary-Logfiles: Trendbereinigung der Zugriffsstatistiken

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1 Wiktionary-Logfiles: Trendbereinigung der Zugriffsstatistiken Arbeitspapier Ausgangspunkt: Es konnte bereits gezeigt werden (Koplenig et al., 2014), dass die Besuche der Wiktionary-Einträge stark von der Korpusfrequenz des jeweiligen Lemmas abhängt. Um weitere Einflüsse auf die Abrufhäufigkeit herauszuarbeiten, kann einerseits die Wortfrequenz aus den Abrufhäufigkeiten herausgerechnet werden. Dies kann bspw. über ein Regressionsmodell geschehen, in das die Wortfrequenz, der Zeitpunkt im Jahr und das Lemma selbst als Prädiktoren eingehen. Vorhergesagt würde die Zugriffshäufigkeit zum entsprechenden Zeitpunkt (Stunde, Tag, Woche, Monat). Die Residuen dieses Vorhersageprozesses würden dann zur weiteren Analyse verwendet. Diese recht aufwändige Art der Residuenermittlung ist im Grunde aber nicht nötig, da der Frequenzwert für ein Lemma immer konstant bleibt. Alternativ, und dieser Weg soll hier kurz beschrieben werden, kann der Trend anhand eines Smoothers berechnet werden. Die Abweichungen der tatsächlichen Abrufmenge zur gesmoothten Abrufmenge dienen dann als neue, abhängige Variable. Datenaufbereitung: Folgendes Prozedere wurde für ein wochenweises Datenset der Wiktionary- Logfiles für das Jahr 2013 angewendet: Exklusion der folgenden Wörter: (1) keine Frequenzinformationen im Google-Books- Unigramm-Korpus ab 1980 (das schließt gleichzeitig alle Mehrworteinheiten aus), (2) weniger als 1 Visit pro eine Million Visits (im Folgenden: visits.pmill) in der entsprechenden Woche. Berechnung eines Smoothers (Default-Einstellung smooth() in R: 3RS3R) für visits.pmill in Abhängigkeit der Woche. Resultiert in der Variable vis.pm.smooth Berechnung der Abweichungen von beobachteten und gesmoothten Visits: visits.pmill vis.pm.smooth und der normierten Abweichung: (visits.pmill vis.pm.smooth) / vis.pm.smooth o Variablenname rohe Abweichung: res.vis.pm.smooth o normiert: norm.res.vis.pm.smooth Beispielplots für zufällig ausgewählte Wörter: 1

2 Auf der linken Seite sind jeweils die rohen Besuche pro 1 Million Besuche abgetragen (gestrichelte Linie), zusätzlich ist der Smoother (blaue, durchgezogene Linie) verzeichnet. Auf der rechten Seite sind die normierten Abweichungen zwischen beobachteten Visits und gesmoothten Visits abgetragen (Variable norm.res.vis.pm.smooth). Bereits anhand der Residuenbildung aus Regressionen wurden interessante Wörter identifiziert. Drei dieser Wörter sind im Folgenden auf die gleiche Art und Weise abgetragen. 2

3 3

4 Interpretation: Es sind eindeutige Peaks dort erkennbar, wo sie auch in der zuvor erwähnten Residuenbildung anhand von Regressionsmodellen sichtbar waren. Das Verfahren scheint also zumindest für bereits identifizierte Wörter sinnvolle Ergebnisse hervorzubringen. Über ein Ranking der normierten Differenz zwischen beobachteten und gesmoothten Werten (norm.res.vis.pm.smooth), sollte sich das Verfahren außerdem auf ähnliche Weise detektierend einsetzen lassen. Datenübersicht: Die nach diesem Ranking ersten 20 Wörter sind die folgenden: page week visits.per.week visits.pmill vis.pm.smooth res.vis.pm.smooth norm.res.vis.pm.smooth 1: Tribüne : tribune : tribunal : -i : Künstlerromanen : Kürschnern : Künstlern : Küstenstaats : Küstenwache : Küßchen : Kürzeln : Künstlernamens : Kürbissen : Künstlers : Küstenstaates : Küstrin : Küsten : Küssen : Künstlernamen : geschäftlich Die durchweg hohen Werte in Woche 26 für Wörter, die mit Kü anfangen, legen Scraping- Mechanismen nahe. Höchstwahrscheinlich wurden hier von dritter Seite massiv automatisiert Zugriffe generiert, die nicht mit normalen Zugriffsprozessen auf das Wiktionary gleichgesetzt werden können. In der folgenden Tabelle sind alle Kü -Wörter aus Woche 26 entfernt. page week visits.per.week visits.pmill vis.pm.smooth res.vis.pm.smooth norm.res.vis.pm.smooth 1: Tribüne : tribune : tribunal : -i : geschäftlich : Tribunat : tiefschwarz : claim

5 9: Entlein : lockern : Verformung : Sommersonnenwende : Paulus : anspringen : Feuerstelle : Tribun : Ablaufdatum : Verschmutzung : tribuna : Kunststein Durch diese Übersicht (inkl. der rohen Besuche pro Woche) lässt sich relativ schnell (manuell) inspizieren, ob die entsprechende Abweichung wirklich interessant ist. So kann man sich zum Beispiel fragen, ob das hohe Ranking von geschäftlich (Platz 5) wirklich interessant ist, da es sich nur um 390 Visits in der entsprechenden Woche handelt. Andererseits können auch nicht pauschal alle selten besuchten Wörter als uninteressant in ihrer Entwicklung abgetan werden. Für das angesprochene geschäftlich ist immerhin ein Sprung in den (rohen) Visits von 2 (Woche 52) auf 390 (Woche 53) zu beobachten. Die Vorwochen verhalten sich ebenfalls unauffällig (Woche 50: 7 Visits; Woche 51: 3 Visits). Literatur: Koplenig, A., Meyer, P., & Müller-Spitzer, C. (2014). Dictionary users do look up frequent words. A log file analysis. In C. Müller-Spitzer (Ed.), Using Online Dictionaries (pp ). Berlin, Boston: De Gruyter. 5

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