Die Weiterentwicklung von Webtechnologien in den vergangenen 15 Jahren hat vollkommen neue Formen gemeinschaftlichen Schreibens im Web hervorgebracht. Open-Access Online-Plattformen haben Millionen Benutzer, die über die gesamte Erde verteilt sind. Die Online-Enzyklopädie Wikipedia, gegründet im Jahr 2001, hat sich zu einer der bekanntesten und erfolgreichsten Plattformen für gemeinschaftliches Schreiben und Wissensgenerierung entwickelt. Das Wiki-Modell macht Zusammenarbeit in einer neuen Dimension möglich, so dass bspw. in der englischen Wikipedia jeden Monat mehr als 30.000 Benutzer aktiv sind. Die traditionelle Schreibforschung setzt sich mit Fragen über Revision und den Schreibprozess auseinander. Die Analyse gemeinschaftlichen Schreibens interessiert sich darüber hinaus für die Interaktion der beteiligten Benutzer. Solche Interaktion findet statt wenn Autoren am selben Dokument schreiben (indirekte Interaktion), oder wenn Autoren den gemeinschaftlichen Schreibprozess mittels mündlicher oder schriftlicher Kommunikation koordinieren (direkte Interaktion). Die Erforschung gemeinschaftlichen Schreibens unter massiver Zusammenarbeit auf Online-Plattformen beinhaltet mehrere interessante Herausforderungen. Der gemeinschaftliche Schreibprozess im Web ist gekennzeichnet durch eine typischerweise sehr hohe Zahl von Änderungen, die von vielen verschiedenen Autoren stammen. Dementsprechend ist es unverzichtbar, den Zusammenhang und die Abfolge unterschiedlicher Revisionstypen zu verstehen. Da die inhaltliche Qualität der Dokumente, die unter Zusammenarbeit erstellt werden, sehr unterschiedlich ist, ist außerdem die Erforschung der Korrelation zwischen gemeinschaftlichen Änderungen und Dokumentqualität ein wichtiges Feld. Desweiteren ist der Einfluss direkter Benutzerinteraktion mittels Diskussionen im Hintergrund auf den gemeinschaftlichen Schreibprozess größtenteils unbekannt. In der vorliegenden Arbeit setzen wir uns mit diesen Herausforderungen im Kontext massiver Zusammenarbeit auf Online-Plattformen auseinander. Dabei verwenden wir Wikipedia, eine der größten gemeinschaftlich erstellen Online-Ressourcen, als Datengrundlage. Wir werden auch diskutieren, inwiefern unsere Erkenntnisse über Wikipedia hinaus Gültigkeit besitzen. Drei Hauptaspekte gemeinschaftlichen Schreibens in Wikipedia stellen das Grundgerüst dieser Arbeit dar. Als erstes führen wir eine inhaltliche Analyse von Revisionstypen in der Wikipedia Versionsgeschichte durch, wozu auch die Segmentierung von Artikelrevisionen in kleinere Edits, die einfacher zu interpretieren sind, zählt. Wir entwickeln eine Taxonomie für Edittypen, die bspw. Rechtschreibkorrekturen, Vandalismus oder Ergänzungen von Information beinhaltet. Die Taxonomie wird getestet in einer Annotationsstudie auf Edits aus der englischen und der deutschen Wikipedia. Wir verwenden die annotierten Korpora als Trainingsdaten zum Erstellen eines Modells für die automatischen Klassifikation von Edits. Um zu zeigen, dass dieses Modell auch in der Lage ist, über unsere eigenen Daten hinaus zu generalisieren, trainieren und testen wir es zusätzlich auf einem zweiten Korpus, das englische Wikipedia Revisionen annotiert. Wir analysieren die Verteilung der Edittypen sowie häufig auftretende Muster in Editsequenzen auf einer größeren Menge von Artikelrevisionen. Außerdem untersuchen wir den Zusammenhang zwischen Edittypen und Artikelqualität. Das Ergebnis zeigt, dass der Informationsgehalt in hoch-qualitativen Wikipedia Artikeln tendentiell stabiler wird sobald die Artikel ausgezeichnet werden. Ebenfalls zeigen hoch-qualitative Artikel im Vergleich zu zufällig gewählten Artikeln eine gesteigerte Homogenität mit Bezug auf häufig auftretende Editsequenzen. Als zweites untersuchen wir auf Benutzeraktivität basierende Rollen und deren Zusammenhang mit dem gemeinschaftlichen Schreibprozess in Wikipedia. Dazu klassifizieren wir sämtliche Revisionen auf einem repräsentativen Teil der englischen Wikipedia und clustern deren Autoren in sieben interpretierbare Rollen, die das Editierverhalten der Autoren widerspiegeln. Wir identifizieren bspw. die Rollen von Vandalen, All-round Contributors oder Watchdogs. Außerdem untersuchen wir die Stabilität der Rollen über Zeiträume hinweg und analysieren Übergänge einzelner Benutzer in andere Rollen. Die Ergebnisse zeigen, dass die Beschaffenheit der Rollen über zwei Zeiträume hinweg stabil ist, allerdings wechseln im Laufe der Zeit mehr als die Hälfte der Benutzer ihre Rolle. Als drittes untersuchen wir den Zusammenhang zwischen direkter Benutzerinteraktion mittels gemeinschaftlichem Editieren und indirekter Benutzerinteraktion mittels Diskussion im Hintergrund. Dabei analysieren wir direkte Interaktion mit Hilfe des Konzepts von Turns, welches aus Vorarbeiten stammt. Turns sind kurze Ausschnitte aus Wikipedia Diskussionsseiten, auf denen basierend wir sogenannte übereinstimmende Edit-Turn-Paare definieren. Ein übereinstimmendes Edit-Turn-Paar beinhaltet einen Turn und einen Edit von derselben Wikipedia Seite, dabei stellt der Turn einen expliziten Performativ dar und der Edit führt diesen Performativ aus. Das passiert bspw. wenn sich ein Benutzer in der Diskussion eines Artikels über eine fehlende Referenz beschwert und ein weiterer Benutzer die entsprechende Referenz zum Artikel selbst hinzufügt. Wir identifizieren distinktive Merkmale übereinstimmender Edit-Turn-Paare und verwenden diese um ein Modell zum automatischen Auffinden von (nicht-)übereinstimmenden Edit-Turn-Paaren zu entwickeln. Dabei zeigen wir, dass der Prozentsatz übereinstimmender Paare in einem Korpus bestehend aus englischen Wikipedia Artikeln mit Qualitätsmängeln typischerweise unter 5% liegt und von Artikel zu Artikel erheblich variiert. Die Arbeit wird abgeschlossen von einer Zusammenfassung unserer wichtigsten Beiträge und Ergebnisse. Die wachsende Zahl von Plattformen für gemeinschaftliches Schreiben in kommerziellen Anwendungen und in der Bildung, bspw. durch Massive Open Online Learning Courses, verdeutlicht den Bedarf eines besseren Verständnisses gemeinschaftlicher Schreibprozesse sowie eines besseren Supports der beteiligten Autoren. Wir diskutieren auch die Punkte, die im Bezug auf die Forschungsfragen im Hauptteil dieser Arbeit noch offen geblieben sind und skizzieren mögliche Ansatzpunkte für zukünftige Forschung. Da ein Großteil der Experimente, die im Rahmen dieser Arbeit ausgeführt wurden, auf Verfahren der überwachten Textklassifikation zurückgreift, erläutern wir deren grundlegende Konzepte und Technologien im Appendix. Der Appendix enthält außerdem eine Einleitung in das DKPro TC Framework, das im Laufe dieser Arbeit substantiell erweitert wurde.