A nem kutató által előhívott adattípus bevonása azért különösen fontos, mert ezen adatok szisztematikus elemzése révén kaphatunk képet arról, hogy a vizsgálni kívánt jelenség (a monográfia esetében a műfajiság) hogyan bontakozik ki a maga természetes diszkurzív közegében, vagyis bármiféle kutatói beavatkozás nélkül, a természetes nyelvi tevékenység során felmerülő kommunikációs célok adaptív kielégítése érdekében (vö. Bednarek 2011).

 

A kategóriánként 25–25 szöveg kiválasztásakor közelítőleg egységes elveket követtem, ám kvalitatív kutatásról lévén szó, a forrásként szolgáló weboldaltípusok specifikumai alapján finomítottam, az adott kategóriába tartozó magyar nyelvű weboldalak sajátosságaihoz is igazítottam ezeket az elveket. Ennek eredménye például az, hogy az amatőr receptek esetén a mintavételezés három különböző receptes weboldalról történt, ugyanis itt az a helyzet állt fenn, hogy rendkívül sok, igen népszerű olyan receptes oldal van, ahol bárki szabadon megoszthatja saját receptjeit, és olvashatja más, ugyancsak amatőr szakácsok receptjeit. Így esett a választás a mintavétel idején a Google találatai alapján legnépszerűbb 3 amatőr receptes weboldalra (a nosalty.hu-ra, a receptneked.hu-ra és a cookpad.com/hu-ra),2 ahonnan a mintavételezéskor legnépszerűbb receptek közül a népszerűségi listák első 9, illetve 8 receptje került be a korpuszba. A professzionális receptek és az amatőr könyvértékelések forrásául szolgáló weboldalak kiválasztásakor azzal szembesültem, hogy mindkét kategóriában volt egy-egy olyan magyar nyelvű weboldal, amely egyértelműen a legnagyobb népszerűségnek örvendett, és az adott kategóriában egyértelműen uralta a magyar nyelvű online szcénát. A professzionális receptes weboldalak esetén ez a streetkitchen.hu, az amatőr könyvértékelő weboldalak esetén pedig a moly.hu volt. Itt mindkét esetben úgy jártam el, hogy a mintavételkor legnépszerűbb receptek, illetve értékelések közül a népszerűségi listák első 25–25 tagját emeltem be a korpuszba. Végül a professzionális könyvértékelések forrásának kiválasztásakor – bár lehetőségem lett volna több weboldalról válogatni – végül egy weboldal mellett döntöttem, ez pedig a litera.hu volt. Ebben az esetben a konkrét szövegek kiválasztásakor nem a népszerűség szempontját követtem, hiszen itt – épp a professzionalizmussal összefüggésben – a korábban ismertetett kategóriához képest lényegesen kevesebb kritika jelenik meg. Így a litera.hu esetén a mintavétel időpontjában legfrisseb 25 értékelés korpuszba való beemelése mellett döntöttem.

 

 

A korpusz szövegeit a mintavételre vonatkozó metaadatokkal láttam el (a letöltés ideje, forrása, a szöveg hossza tokenszámban megadva) és az elemzés céljait szem előtt tartva, az eredeti szövegformázást megőrizve MS Word formátumban archiváltam. A korpuszon a szisztematikus kvalitatív elemzéseket a MAXQDA4 elnevezésű kvalitatív adatelemző szoftverben végeztem el. Az elemzések eredményeként megválaszolhatóvá váltak a különféle tipikus konstruálási mintázatokra rákérdező Q1a), Q2a), illetve Q3a) kutatási kérdések.