<hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" style="font-size:11pt" xml:space="preserve">Erfasst wird ein Zeitrahmen der letzten rund 70 Jahre; in diesem Fall beinhaltet die Grundgesamtheit also alle in Deutschland zwischen 1950 und 2022 erschienen belletristischen Werke. Übertragen auf den Gesamtbestand der DNB bedeutet das, dass prinzipiell ca. 450.000 physische Objekte und ca. 435.000 digitale Objekte mit dem Erschließungsmerkmal “Belletristik” in Frage kommen. Die Überschneidungsmenge der Bestände ist leider nicht bekannt, kann jedoch über Algorithmen des Werkclustering durch die DNB eingegrenzt werden. Angesichts des Umfangs des als Basis für das maschinelle Lernen potentiell geeigneten Datensatzes sind wir mit grundlegenden Herausforderungen der Korpuskonstituierung konfrontiert, wie sie auch Gius et al. (2019) beschreiben: Die Menge (digital) vorliegender Texte ist so groß, dass der naheliegendste Weg der Korpusbildung darin bestünde, sich dabei auf eine Auswertung der Metadaten zu beschränken. Weil es sich bei “Figurengender” um einen textimmanenten Aspekt handelt, der in den Metadaten nicht erfasst wird, ist diese Vorgehensweise hier nicht möglich. </hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" style="font-family:Roboto;font-size:11pt" xml:space="preserve">Für den Aufbau des Korpus kommen standardisierte Methoden wie </hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic" style="font-family:Roboto;font-size:11pt">Random Sampling</hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" style="font-family:Roboto;font-size:11pt" xml:space="preserve"> und </hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic" style="font-family:Roboto;font-size:11pt">Stratified Sampling</hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" style="font-family:Roboto;font-size:11pt" xml:space="preserve"> (Calvo Tello 2021: 107; Schöch 2017: 226) ebenfalls nur bedingt in Frage. </hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic" style="font-family:Roboto;font-size:11pt">Random Sampling</hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" style="font-family:Roboto;font-size:11pt" xml:space="preserve"> ist ungeeignet, weil wir Texte benötigen, in denen zuverlässig Figuren diverser Gender-Kategorien vorkommen. Beim Aufbau einer balancierten Sammlung (</hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic" style="font-family:Roboto;font-size:11pt">Stratified Sampling</hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" style="font-family:Roboto;font-size:11pt">), in der</hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" style="font-size:11pt" xml:space="preserve"> “für alle Kombinationen wesentlicher Merkmale eine Mindestanzahl von Datensätzen” (Schöch 2017: 226) vorkommen müsste,</hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" style="font-family:Roboto;font-size:11pt" xml:space="preserve"> ist problematisch, dass es keine endliche Liste wesentlicher Merkmale der Genderthematik gibt. </hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" style="font-size:11pt">Ob eine Figur im Hinblick auf Gender stereotyp oder ungewöhnlich ist und welche Kategorien es jenseits der traditionellen Einteilung in “männlich” und “weiblich” gibt, ist nicht klar definiert. Darum nutzen wir eine dritte Methode: die Verkleinerung der Population durch ergänzende Kriterien (Calvo Tello 2021: 108–109), mit Zügen einer opportunistischen Auswahl (Schöch 2017: 226) unter Einbezug von geisteswissenschaftlichem Crowd-Sourcing (vgl. Dunn und Hedges 2012). Vor dem Hintergrund, dass große Teile der Grundgesamtheit aktuell ausschließlich physisch vorliegen und somit für digitale Analysemethoden vorerst nicht in Frage kommen, scheint dies der einzig mögliche Weg zu sein. Die drei Kriterien, die wir bei der Korpuszusammenstellung berücksichtigen, sind:</hi>