From 4b4cb806baec456b4e7fa80d80d2f029c4e0f537 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: feger <marc.feger@hhu.de>
Date: Thu, 5 Dec 2019 10:50:43 +0100
Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?Add=20Begr=C3=BCndung?=
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 "Begr\303\274ndung.txt" | 10 ++++++++++
 1 file changed, 10 insertions(+)
 create mode 100644 "Begr\303\274ndung.txt"

diff --git "a/Begr\303\274ndung.txt" "b/Begr\303\274ndung.txt"
new file mode 100644
index 0000000..4a6b062
--- /dev/null
+++ "b/Begr\303\274ndung.txt"
@@ -0,0 +1,10 @@
+Ich habe mich für Krippendorff's Alpha entschieden, da es anders als Bennett S, Scott's Pi, Cohen's Kappa usw. nicht
+von dem Joint Probability of Agreement abhängt.
+Da wir in unserem Datensatz nur 4 Kategorien zur Annotation zur Verfügung haben wäre der Einsatz eines der oben genannten
+IA-A-Maße nicht sinnvoll. Eine Schwäche der Joint Probability of Agreement ist es, dass es das Level der Übereinstummung
+für eine kleine Anzahl an Kategorien überbewertet. Da wir in unseren Szenario mit nur 4 Kategorien arbeiten kann davon ausgegangen
+werden, dass diese geringe Anzahl an Kategorien dazu beitragen würde, dass Joint Probability of Agreement nicht adäquat die
+Übereinstimmung wiedergibt.
+Hingegen arbeitet Krippendorff's Alpha ohne die Joint Probability of Agreement. Zudem ist es unabhängig und betrachtet die
+Zusammenhänge durch den Einsatz der Coincidence-Matrix genauer.
+Daher habe ich mich für die Implementierung von Krippendorff's Alpha entschieden.
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