Soziale Medien spielen in der gesellschaftlichen Meinungsbildung eine wachsende Rolle. Gegenstand von RANT ist die Entwicklung von Methoden und Formalismen zur Extraktion, Repräsentation und Verarbeitung von Argumenten aus Texten geringer linguistischer Qualität, wie sie eben in Diskussionen auf sozialen Medien anzutreffen sind, anhand einer laufenden Fallstudie an einem großen Korpus von vor dem Referendum verbreiteten Twitter-Botschaften zum Thema Brexit. Wir werden eine korpuslinguistische Studie zur Identifikation wiederkehrender sprachlicher Argumentationsschemata durchführen und anhand dieser Schemata im Sinne eines High-Precision-Low-Recall-Ansatzes entsprechende Korpusanfragen zur Extraktion von Argumenten entwerfen. In der Tat erwarten wir, dass sich Argumentationsschemata unmittelbar mit logischen Schemata in einem dedizierten Formalismus in Verbindung bringen lassen und somit einzelne Argumente direkt als logische Formeln geparst werden können. Der zur Argumentrepräsentation verwendete Formalismus wird ein breites Spektrum an Modalitäten beinhalten, die in realen Texten auftretende sprachlich-semantische Phänomene wie Unsicherheit, Wirkung, Präferenz, Sentiment, Vagheit und Default-Implikation widerspiegeln. Wir werden einen solchen Formalismus als Familie von Instanzlogiken in der koalgebraischen Logik darstellen, die als generisches logisches Rahmenwerk vereinheitlichte semantische, deduktive und algorithmische Methoden für Modalitäten jenseits der üblichen relationalen Semantik zur Verfügung stellt; insbesondere werden wir Deduktionswerkzeuge für Argumentationslogiken auf bestehende generische koalgebraische Werkzeuge aufbauen. Die so entstehende logische Sprache zur Repräsentation einzelner Argumente wird ergänzt durch ein flexibles Rahmenwerk zur Repräsentation von Beziehungen zwischen Argumenten. Hierzu gehören sowohl in der Argumentationstheorie verbreitet betrachtete Relationen wie die Angriffs- und Unterstützungsrelationen sowie aus den Metadaten des Korpus gewonnene Beziehungen wie Zitation, Hashtags oder direkte Ansprache (per Erwähnung von Benutzernamen) als auch solche Beziehungen, die sich erst durch logische Schlussfolgerung aus dem Inhalt der Argumente ergeben. Insbesondere letztere Beziehungen stellen sich semantisch oft nicht als Relationen im engeren Sinne dar, sondern involvieren z.B. kontinuierliche Wahrheitswerte, Präferenzordnungen oder Wahrscheinlichkeiten und profitieren insofern von einer einheitlichen koalgebraischen Modellierung, die auch die semantische Grundlage der koalgebraischen bildet. Wir werden dementsprechend geeignete Verallgemeinerungen der für Dung's Argumentation Frameworks definierten Extensionssemantiken entwickeln und somit letztlich Begriffe wie "kohärenter Standpunkt" oder "verbreitete Sichtweise" formal einfangen; in Verbindung mit entsprechenden algorithmischen Methoden wird dies die automatisierte Extraktion umfassender argumentativer Positionen aus dem Korpus erlauben.