INSERT INTO `workurntext` VALUES ('urn:cts:dhd:2018.hellrich_johannes_wenn_der_funke_berspringt_word_embeddi:','Das moderne Verständnis von Elektrizität fußt auf wissenschaftlichen Entdeckungen des 17. und 18. Jahrhunderts, die die technische Nutzbarmachung ab dem 19. Jahrhundert ermöglichten. Unsere Studie wendet state-of-the-art Methoden der distributionellen diachronen Semantik an, um dies anhand des damit einhergehenden Wandels der Wortsemantik von <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Elektrizität, electricity, elektrisch, electrical, Funken </hi>und <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">spark</hi> nachzuvollziehen.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn1\" n=\"1\" /> Im Fokus liegt die Entwicklung der menschlichen Wahrnehmung eines Phänomens, das zuerst als nur schwer begreifliche Naturerscheinung galt, bevor es durch wissenschaftliche Experimente zu einer erklärten Kraft und einem unverzichtbaren Teil des menschlichen Alltags wurde. Wir sind von anderen Studien zur Entwicklung wissenschaftlicher Konzepte (Hall u.a. 2008; Mimno 2012; Fankhauer u.a. 2016; Schumann 2016) inspiriert, die die Entwicklung von Wortgruppen beschreiben (vgl. etwa Topic Modelling nach Blei u.a. (2003)). Dagegen untersuchen wir einzelne Wörter, um differenzierte Aussagen zur Entwicklung des Konzepts Elektrizität machen zu können, das insbesondere in seinem frühen Untersuchungsstadium noch stark fluktuiert. Die von uns verwendeten Verfahren der distributionellen Semantik basieren auf der strukturalistischen Annahme, dass die Semantik von Wörtern über die typischerweise in ihrer Nähe stehenden Wörter approximiert werden kann, prägnant zusammengefasst: “You shall know a word by the company it keeps!” (Firth 1957: 11). Zur Durchführung unserer Experimente nutzen wir JeSemE<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn2\" n=\"2\" /> (Hellrich u. Hahn 2017b). JeSemE basiert auf Word Embeddings, einer state-of-the-art distributionellen Methode zur Messung von Wortähnlichkeit. Word Embeddings sind niedrigdimensionale<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn3\" n=\"3\" /> Vektorrepräsentationen, die die Semantik von Wörtern anhand aller Kontexte repräsentieren, in denen Wörter in einem Korpus beobachtet wurden. Somit benötigen sie keinerlei manuell erstellte Wissensbasis (Wörterbücher oder Ontologien), sondern nur Korpora. Der populärste Algorithmus zur Erzeugung von Word Embeddings ist word2vec (Mikolov u.a. 2013), jedoch kommt in JeSemE stattdessen SVD <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"subscript\">PPMI</hi> (Levy u.a. 2015) zur Anwendung. Grund für diese Entscheidung ist dessen hohe Reliabilität, wohingegen mit word2vec durchgeführte Experimente nur bedingt wiederholbar sind (Hellrich u. Hahn 2017a). Durch Word Embeddings, die mit Texten aufeinanderfolgender Zeitabschnitte trainiert wurden, kann die diachrone semantische Entwicklung von Wörtern nachvollzogen werden, indem man die zum jeweiligen Zeitpunkt ähnlichsten Wörter ermittelt (Kim u.a. 2014; Kulkarni u.a. 2015; Hamilton u.a. 2016; Hellrich u. Hahn 2016; Jo 2016). Außerdem kann JeSemE anhand der statistischen Maße PPMI (Bullinaria u.a. 2007) und ᵪ <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"superscript\">2</hi> (vgl. etwa Manning u. Schütze (1999)) die spezifischsten Kontextwörter eines Worts identifizieren, also Wörter, die häufiger in seiner Nähe stehen, als auf Grund zufälliger Prozesse zu erwarten wäre. Letzteres dient als Plausibilitätscheck für die mittels Word Embeddings ermittelte Ähnlichkeit. Die beiden von uns untersuchten Korpora sind das Kernkorpus des Deutschen Textarchivs (DTA; Geyken (2013)), das deutschsprachige Sachtexte und literarische Texte des 17. bis 19. Jahrhunderts sammelt, und das Royal Society Corpus (RSC; Kermes u.a. (2016)), das die ersten beiden Jahrhunderte der „Philosophical Transactions of the Royal Society of London“ (1665–1869, älteste wissenschaftliche Zeitschrift in englischer Sprache) beinhaltet. Tabelle 1 zeigt die Kerndaten der von JeSemE prozessierten Korpora, dabei wurden die Korpora in Zeitabschnitte mit ähnlichen Textmengen unterteilt.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn4\" n=\"4\" /> Beide Korpora sind mit Informationen zur orthographischen Normalisierung und Lemmatisierung annotiert, die von uns genutzt wurde. Ausgehend vom wissenschaftshistorischen Forschungsstand ist mit einer semantischen Entwicklung von <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Elektrizität</hi> und <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">electricity</hi> zu rechnen, die weg von beobachteten Naturphänomenen und hin zu kontrollierten Experimenten und systematisch erfassten Grundsätzen führt (Home 2016: 368–71). Wir testeten diese Hypothese, indem wir mittels JeSemE die Ähnlichkeit der beiden Wörter zu anderen bestimmten, die im historischen naturwissenschaftlichen Diskurs relevant waren. Die Abbildungen<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn5\" n=\"5\" /> 1 und 2 zeigen diese Entwicklung für <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">electricity</hi> im Englischen und <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Elektrizität</hi> im Deutschen. Die Ergebnisse entsprechen der Hypothese, <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">electricity</hi> wird den mit Experimentalaufbauten verbundenen Wörtern <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">spark</hi> [‚Funke‘] und <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">conductor</hi> [‚Leiter‘] im Lauf der Zeit immer ähnlicher, während die Ähnlichkeit zu <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">lightning</hi> [‚Blitz‘] abnimmt. Analoge Entwicklungen sind auch für <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Elektrizität</hi> im DTA erkennbar, besonders deutlich für die Ähnlichkeit zu <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Blitz</hi>. Dem zunehmenden theoretischen Verständnis entspricht die steigende Ähnlichkeit zu <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">magnetism</hi> [‚Magnetismus‘] beziehungsweise <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Magnet </hi>— die Entdeckung des Elektromagnetismus im 19. Jahrhundert führte zu einer Vielzahl wissenschaftlicher Publikationen durch Forscher wie Michael Faraday, einem Mitglied der Royal Society. Die Analyse spezifischer Kontextwörter (mittels normalisiertem x <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"superscript\">2</hi>) weist auf einen engen Zusammenhang mit elektrischen Ladungen in DTA und RSC hin, wie in Abbildungen 3 für das RSC gezeigt. Dabei werden <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">vitreous</hi> [‚gläsern‘] und <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">resinous</hi> [‚harzig‘] in den historischen Texten entsprechend ihrer elektrischen Eigenschaften synonym zu <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">negative</hi> und <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">positive</hi> verwendet (siehe etwa Lichtenberg u. Erxleben (1787: 434)). Ein weiterer klarer Hinweis auf das steigende Verständnis elektrischer Phänomene ist die Entwicklung der Adjektive <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">electrical </hi>und <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">elektrisch. </hi>Für diese ist ein starker Rückgang der Spezifität von <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Materie, </hi>respektive <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">matter</hi>, erkennbar, wie in Abbildung 4 für das DTA gezeigt. Dies entspricht der bis ins 19. Jahrhundert verbreiteten Idee einer <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">electrical matter</hi> [‚Elektrisches Fluidum‘], einer abstrakten und unspezifizierten Kraft, die auch als Erklärung für Lebensvorgänge verwendet wurde (Steigerwald 2013). Auffällig ist die unterschiedliche Entwicklung von <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Funken</hi> und <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">spark</hi> – während die Spezifizität von ersterem stetig sinkt, ist die von letzterem vergleichsweise konstant. Funkenbildung war Teil vieler populärer Schauexperimente zur Elektrizität, so beispielsweise bei der „Elektrischen Apotheose“, bei der ein künstlicher Heiligenschein erzeugt wurde (Hochadel 2006: 528). Diesem Unterschied zwischen DTA und RSC entspricht, dass das Wort <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Funken</hi> eine vergleichsweise konstante Ähnlichkeit zu <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Feuer </hi>und <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Flamme</hi> hat, während die Ähnlichkeit von <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">spark</hi> und <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">fire</hi> bzw. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">flame</hi> ab Mitte des 19. Jahrhunderts abnimmt, wie in Abbildung 5 gezeigt. Mögliche Erklärungen sind sowohl sprachspezifische semantische Unterschiede, als auch die unterschiedliche Zusammensetzung der beiden Korpora, wie etwa eine Wechselwirkung der im DTA enthaltenen literarischen Texte (vgl. etwa „Wenn er dich mit seinem Auge electrisirt, fühl es, daß es ein königlicher Funke sey” (Hippel 1781: 28)). Wissenschaftshistorische Studien legen aber auch nahe, dass die im 18. Jahrhundert mit Elektrizität durchgeführten Experimente bis ins 19. Jahrhundert länger und öfter wiederholt und erweitert wurden, als das im deutschen Sprachraum der Fall war. Während die Erscheinung dort zum Ausgang des 18. Jahrhunderts abnahm und rasch zum Elektromagnetismus umgedeutet wurde, verlieren die Elektrizitätsexperimente in Großbritannien nicht an Beliebtheit (vgl. Morus (1998)). Durch die Anwendung von state-of-the-art Methoden der distributionellen diachronen Semantik konnten wir unsere Hypothese zur Entwicklung des Verständnisses von Elektrizität, weg von einem in der Natur beobachteten Phänomen und hin zu etwas im Labor Erzeugtem, das mit anderen Phänomenen wie Magnetismus kombiniert untersucht wird, bestätigen. Dazu erkundeten wir die semantische Entwicklung der Wörter <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Elektrizität, electricity, elektrisch, electrical, Funken </hi>und <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">spark</hi> mittels des SVD <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"subscript\">PPMI </hi>Word Embedding Verfahrens und des statistischen Maßes x <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"superscript\">2</hi>. Die Bestätigung unserer Erwartung, die auf dem wissenschaftsgeschichtlichen Forschungsstand basiert, sehen wir als Hinweis für die methodologische Eignung unserer Herangehensweise. Wir konnten JeSemE erfolgreich zur Bestätigung bereits bestehender Thesen, die auf close-reading-Methoden aufbauen, einsetzen. Wir hoffen, darauf aufbauend Arbeitsabläufe zu entwickeln, die einen gezielten Zugang zu forschungsrelevanten Texten innerhalb umfangreicher Textkorpora wie historische Fachzeitschriften ermöglichen und somit close und distant reading (vgl. Moretti (2013)) verbinden. Die Analyse der Bedeutungsentwicklung über lange Zeiträume und mehrere internationale Korpora hinweg eröffnet neue Forschungsperspektiven, durch die bisher unzugängliche Eigenheiten oder Veränderungen erkennbar werden. Offen bleibt die Frage, wie unsere fokussierte Betrachtung von Einzelwörtern am besten mit der abstrakteren Analyse von Konzepten — dem in der aktuellen Forschung dominierenden Ansatz — verbunden werden kann. Die beschriebenen Arbeiten wurden von der Deutschen Forschungsgemeinschaft im Rahmen des Graduiertenkollegs „Modell \'Romantik\'“ (GRK 2041/1) gefördert. <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn1\" n=\"1\"> Im Folgenden wird <hi rend=\"italic\">kursiv</hi> verwendet um untersuchte Wörter vom sonstigen Text abzusetzen. </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn2\" n=\"2\"> www.jeseme.org</note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn3\" n=\"3\"> Typischerweise einige wenige hundert Dimensionen, in JeSemE kommen 500 zum Einsatz.</note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn4\" n=\"4\"> Grundsätzlich decken beide Korpora längere Zeiträume ab als in den in JeSemE genutzten Versionen, das ein Mindestmaß an Text für die angemessene Modellierung der Wortsemantik benötigt. </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn5\" n=\"5\"> Die Darstellungsarten für DTA und RSC wurden entsprechend der jeweils für die Analyse nutzbaren Zeitabschnitte gewählt. Alternative Dartellungen wie in Kulkarni u.a. (2015) oder Hamilton u.a. (2016), die Bewegungen innerhalb einer Art Wordcloud nutzen, wurden verworfen, da sie fälschlicherweise eine statische Semantik der Vergleichswörter implizieren.</note> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Blei, David M. / Ng, Andrew Y. / Jordan, Michael I. </hi> (2003): \"Latent Dirichlet Allocation\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">The Journal of Machine Learning Research </hi> 3: 993–1022. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Bullinaria, John A. / Levy, Joseph P.</hi> (2007): \"Extracting semantic representations from word co- occurrence statistics: A computational study\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Behavior Research Methods</hi> 39(3):510–26. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Fankhauser, Peter / Knappen, Jörg / Teich, Elke </hi>(2016): \"Topical diversification over time in the royal society corpus\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Digital Humanities 2016 </hi> 496–500. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Firth, John Rupert </hi> (1957): \"A synopsis of Linguistic Theory, 1930–1955\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Studies in linguistic analysis</hi> 1–32. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Geyken, Alexander</hi> (2013): \"Wege zu einem historischen Referenzkorpus des Deutschen: das Projekt Deutsches Textarchiv\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Perspektiven einer corpusbasierten historischen Linguistik und Philologie</hi> 221–34. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Hall, David / Jurafsky, Daniel / Manning, Christopher D.</hi> (2008): \"Studying the History of Ideas Using Topic Models\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Proceedings of the 2008 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing</hi> 363–71. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Hamilton, William L. / Leskovec, Jure / Jurafsky, Dan</hi> (2016): \"Diachronic Word Embeddings reveal sta- tistical laws of semantic change\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Proceedings of the 54th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics</hi> 1489–501. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Hellrich, Johannes / Hahn, Udo</hi> (2016): \"Measuring the Dynamics of Lexico-Semantic Change Since the German Romantic Period\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Digital Humanities 2016</hi> 545–7. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Hellrich, Johannes / Hahn, Udo</hi> (2017a): \"Don\'t Get Fooled by Word Embeddings-Better Watch their Neighborhood\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Digital Humanities 2017</hi> 250–2. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Hellrich, Johannes / Hahn, Udo</hi> (2017b): \"Exploring Diachronic Lexical Semantics with JeSemE\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Proceedings of the 55th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics – System Demonstrations </hi> 31–6. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Hippel</hi> (1781): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Lebensläufe nach Aufsteigender Linie</hi> . Meines Lebenslaufs Dritter Theil. Zweyter Band. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Hochadel, Oliver</hi> (2006): „The Business of Experimental Physics: Instrument Makers and Itinerant Lecturers in the German Enlightenment“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Science & Education 2007</hi> 525–37. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Home, R. W.</hi> (2016): „Experimental Physics“, in: Porter, Roy: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">The Cambridge History of Science, Volume 4: Eighteenth-Century Science </hi> 363–71. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Jo, Eun Seo</hi> (2016): \"Diplomatic history by data. Understanding Cold War foreign policy ideology using networks and NLP\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Digital Humanities 2016</hi> 582–5. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Kermes, Hannah / Degaetano-Ortlieb, Stefania / Khamis, Ashraf / Knappen, Jörg / Teich, Elke</hi> (2016): \"The royal society corpus: From uncharted data to corpus\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Proceedings of the Tenth International Conference on Language Resources and Evaluation </hi> 1928–31. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Kim, Yoon / Chiu, Yi-I / Hanaki, Kentaro / Hegde, Darshan / Petrov, Slav</hi> (2014): \"Temporal analysis of language through neural language models\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Proceedings of the Workshop on Language Technologies and Computational Social Science @ ACL 2014</hi> 61–5. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Kulkarni, Vivek / Al-Rfou, Rami / Perozzi, Bryan / Skiena, Steven</hi> (2015): \"Statistically significant detection of linguistic change\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Proceedings of the 24th International Conference on World Wide Web – Technical Papers</hi> 625–35. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Levy, Omer / Goldberg, Yoav / Dagan, Ido</hi> (2015): \"Improving distributional similarity with lessons learned from Word Embeddings\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Transactions of the Association for Computational Linguistics</hi> 3:211–25. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Lichtenberg, Georg Christoph / Erxleben, Johann Christian Polykarp</hi> (1787): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Anfangsgründe der Naturlehre</hi> . Dietrich, 4. Auflage. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Manning, Chris / Schütze, Hinrich</hi> (1999): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Foundations of Statistical Natural Language Processing.</hi> MIT Press, Kapitel 5: Collocations. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Mikolov, Tomas / Chen, Kai / Corrado, Gregory S. / Dean, Jeffrey </hi> (2013): \"Efficient estimation of word representations in vector space\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Workshop Proceedings of the International Conference on Learning Representations</hi> https://arxiv.org/abs/1301.3781 <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Mimno, David </hi> (2012): \"Computational historiography: Data mining in a century of classics journals\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Journal on Computing and Cultural Heritage </hi> 5(1): Article 3. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Moretti, Franco</hi> (2013): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Distant Reading</hi> . 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Electricity, Exhibition, And Experiment in Early-Nineteenth-Century London.</hi> Princeton University Press. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Schumann, Anne-Kathrin </hi> (2016): \"Brave new world: Uncovering topical dynamics in the ACL anthology reference corpus using term life cycle information\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Proceedings of the 10th SIGHUM Workshop on Language Technology for Cultural Heritage, Social Sciences, and Humanities @ ACL 2016</hi> 1–11. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Steigerwald, Joan</hi> (2013): \"Rethinking organic vitality in Germany at the turn of the nineteenth century\", in: Normandin, Sebastian / Wolfe, Charles T.: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Vitalism and the Scientific Image in Post Enlightenment Life Science, 1800-2010</hi> , Springer, 51-75. '),('urn:cts:dhd:2018.henny_krahmer_ulrike_alternative_gattungstheorien_das_proto:','Die Definition von Gattungen sowohl im Sinne allgemeiner Gattungskonzepte als auch konkreter einzelner Gattungen ist ein altes und nach wie vor zentrales Problem der Literaturwissenschaft und wird immer noch debattiert (Kayser 1956: 330-387, Zymner 2003). Allgemein können Gattungsbegriffe als Sammelbegriffe verstanden werden, deren Aufgabe es ist, zu beschreiben, in welcher Hinsicht Texte zu Textgruppen zusammengefasst werden können. Oft ist dabei auf das Konzept von Gattungen als logischen Klassen zurückgegriffen worden, auch in vielen Untersuchungen zu literarischen Gattungen im Bereich der Digital Humanities, obwohl in der literaturwissenschaftlichen Gattungstheorie bereits seit den 60er-Jahren andere Vorschläge für das Verständnis von Gattungskategorien gemacht worden sind. Im Sinne der “Kritik der digitalen Vernunft” ist das Ziel dieses Beitrags, die Problematik der Gattungsbeschreibung auf der theoretischen Basis alternativer Gattungstheorien und mit Hilfe informatischer Mittel aus einer neuen Perspektive zu betrachten. Dazu wird exemplarisch die Anwendbarkeit des Prototypenmodells als Gattungskonzept für digitale gattungsstilistische Studien überprüft. Als Testkorpus dient eine Sammlung von Texten aus der hispanoamerikanischen Romanliteratur des 19. Jahrhunderts. Viele Gattungstheorien beruhen auf der Grundannahme, dass sich konkrete Texte anhand von hinreichenden und notwendigen Attributen eindeutig disjunkten Klassen zuordnen lassen und oft auch, dass sich für Gattungen eine Taxonomie entwickeln lässt (vgl. Zymner 2003: 102-104). Allerdings weisen nicht alle Texte einer bestimmten Gattung gemeinsame Merkmale auf, noch sind die Beziehungen zwischen den einzelnen Gattungen und Texten statisch. Zudem gibt es die Vorstellung von Werken, die initiale, prägende Wirkung haben (z. B. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Waverley</hi> von Walter Scott für den historischen Roman) oder besonders gute Vertreter einer Gattung sind (z. B. Goethes <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Wilhelm Meisters Lehrjahre</hi>). Es kann dann andere Vertreter geben, bei denen die für die Gattung als prototypisch angesehenen Merkmale nicht so stark ausgeprägt sind, die aber trotzdem der entsprechenden Textgruppe zuzuordnen sind. Kritik am Klassenkonzept äußert schon Vivas (1968), später u. a. Hempfer (2010). Neuere Gattungstheorien haben daher u. a. Wittgensteins Konzept der Familienähnlichkeit (Weitz 1956, Fowler 1982, Fishelov 1991) und die in der Kognitionspsychologie entwickelte Prototypentheorie (Rosch 1973) als alternative Modelle der Kategorisierung aufgegriffen. In den Digital Humanities gibt es bereits einige Untersuchungen zu literarischen Gattungen, bei denen jedoch üblicherweise die Annahme zugrunde liegt, dass Gattungen als Klassen im logischen Sinn zu verstehen sind (Calvo Tello et al. 2017, Hettinger el al. 2016a, Hettinger et al. 2016b, Schöch et al. 2016, Schöch 2015, Schöch 2013).<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn1\" n=\"1\" /> Im vorliegenden Beitrag wird exemplarisch dargestellt, inwiefern es möglich ist, das Prototypenmodell zu verwenden, um Einsichten in die Anordnung maschinell gruppierter Texte zu gewinnen, die über den klassischen Ansatz der Klassifikation nicht möglich wären. Der Beitrag leistet damit zum einen, einen konkreten Vorschlag für die Formalisierung des Prototypen-Ansatzes für gattungsstilistische Untersuchungen zu machen. Zum anderen zielt er darauf, durch die Berücksichtigung der internen Strukturierung von Gattungskategorien eine bessere Anbindung der computergestützten Verfahren an literaturgeschichtliche Forschungsergebnisse zu ermöglichen. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold italic\">Korpus.</hi> Die Analyse wurde an 80 hispanoamerikanischen Romanen von 51 AutorInnen getestet, welche fünf verschiedenen Untergattungen zugeordnet sind: dem historischen Roman, dem Liebesroman, dem kostumbristischen Roman, dem Gaucho-Roman und dem Antisklaverei-Roman. Der historische Roman, der Liebesroman und der kostumbristische Roman sind im Hispanoamerika des 19. Jahrhunderts verbreitete Untergattungen (Janik 2008: 60-77) mit europäischen Vorläufern und Vorbildern. Der Gaucho-Roman und der Antisklaverei-Roman sind Romantypen, die in Hispanoamerika entstanden sind und nur in bestimmten Regionen vorkommen. Für alle fünf Untergattungen wird angenommen, dass sie vor allem auf einer inhaltlichen Ebene definiert sind (Álamo Felices 2011, Lichtblau 1959: 121-135, Rivas 1990). Für die Zuordnung der Romane zu den verschiedenen Untergattungen wurde einschlägige Sekundärliteratur ausgewertet. Abb. 1 und 2 zeigen die Verteilung der Romane über die Zeit nach Untergattungen sowie nach Ländern. Bestandteil des Korpus sind neben hispanoamerikanischen Romanen auch fünf Texte aus Spanien sowie je ein Text aus England und Frankreich (in spanischer Übersetzung), welche aufgrund ihres Prototypen-Status einbezogen wurden. Das Korpus umfasst insgesamt 2,3 Mio. Token.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn2\" n=\"2\" /> <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic url=\"HENNY_KRAHMER_Ulrike_Alternative_Gattungstheorien__Das_Proto-10000000000003B1000002B2C21AD470C086EAA8.png\" /> <head> <lb />Abbildung 1: Verteilung der Romane über die Jahrzehnte und nach Untergattungen </head> </figure> <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic url=\"HENNY_KRAHMER_Ulrike_Alternative_Gattungstheorien__Das_Proto-10000000000003B1000002B4E0B9ECC6A34959B8.png\" /> <head> <lb />Abbildung 2: Verteilung der Romane über die Jahrzehnte und nach Ländern </head> </figure> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold italic\">Definition von Prototypen.</hi> Für jede der fünf Untergattungen wurde mindestens ein zur Untergattung gehörender Roman als Prototyp festgelegt.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn3\" n=\"3\" /> Es wird zunächst also nicht die Idee vom Prototypen als dem durchschnittlichen Vertreter einer Kategorie verfolgt, sondern der Ansatz, dass ein oder mehrere bestimmte Exemplare einen besonderen, prototypischen Status haben. Ob ein Text eine Vorbild- oder Höhepunkt-Funktion innerhalb einer bestimmten Gattung hat, ist letztlich eine Frage der Perspektive und der Korpuszusammenstellung. Folgende Prototypen sind für die fünf Untergattungen gesetzt worden, wobei es für den kostumbristischen Roman eine ganze Reihe in Frage kommender Prototypen gibt: Beim historischen Roman und beim Liebesroman handelt es sich bei den Prototyp-Texten um Übersetzungen der ursprünglich auf englisch und französisch verfassten Romane, die auch in Hispanoamerika als Vorbilder für diese Romantypen eingeschätzt werden. Kontroverser wird diskutiert, welche Texte Einfluss auf die kostumbristischen Romane ausgeübt haben. Auf der einen Seite wird der mexikanische Autor Lizardi als Pionier genannt, auf der anderen Seite werden Romane spanischer Autoren (Caballero, Alarcón, Valera, Pereda) angeführt (Calderón 2005). Eine Prototypenanalyse könnte hier Argumente für eine der beiden Thesen liefern. Im Falle des Gaucho-Romans und des Antisklaverei-Romans sind die gesetzten Prototypen als Höhepunkte der jeweiligen Gattung zu verstehen, da die weiteren diesen Untergattungen zugeordneten Romane im Korpus entweder als Vorstufen oder Nachfolger der besonders repräsentativen Gattungsvertreter beschrieben worden sind (Lichtblau 1959: 121-135, Rivas 1990). <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold italic\">Methoden.</hi> Um die für die Untergattungen relevanten Strukturen auf unterschiedlichen textlichen Ebenen zu analysieren und zu modellieren, wurden Topic Modelling und eine Analyse der häufigsten Wörter (MFW) angewandt. Das Topic Modeling (vgl. Blei 2012) wurde mit MALLET<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn6\" n=\"6\" /> mit für das Korpus geeigneten Vorverarbeitungsschritten und Parametern durchgeführt (Lemmatisierung, Beschränkung auf Substantive, Segmentlänge von 1000 Wörtern, 30 Topics, 5000 Iterationen, Optimierung alle 10 Iterationen) und die Ergebnisse anschließend für die einzelnen Romane wieder aggregiert. Abb. 3 zeigt ein Beispiel-Topic aus dem entstandenen Modell: <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic url=\"HENNY_KRAHMER_Ulrike_Alternative_Gattungstheorien__Das_Proto-10000201000003A8000002F6603D2E54C5C902A1.png\" /> <head> <lb />Abbildung 3: Beispiel-Topic: carta-alma-corazón (Brief-Seele-Herz) </head> </figure>Im Ergebnis erhält man für jedes Topic in jedem Roman einen bestimmten Wahrscheinlichkeitswert; ein Roman ist durch die Reihe seiner einzelnen Topic-Wahrscheinlichkeiten repräsentiert. Anschließend sind die Ähnlichkeiten zwischen den Topic-Verteilungen der Romane mit der Kosinus-Ähnlichkeit berechnet worden.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn7\" n=\"7\" /> Darauf aufbauend konnten die Ähnlichkeiten aller Romane untereinander ermittelt werden, so auch zwischen einzelnen Vertretern einer Roman-Untergattung und den jeweiligen Prototypen. Die zweite Dokument-Repräsentation wurde auf Basis der 10.000 häufigsten Wörter (MFW) in den Roman-Volltexten erstellt (nicht lemmatisiert, gewichtet mit TF-IDF, maximale Dokument-Frequenz von 90 %). Anhand dieser beiden Repräsentationen kann überprüft werden, welche Merkmale zentral für die Abbildung von Gattungsunterschieden zwischen den Texten sind. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold italic\">Ergebnisse und Diskussion.</hi> Die auf der Grundlage der Topics und MFW ermittelten Ähnlichkeiten zwischen den Texten wurden hinsichtlich der Beziehungen der Romane zu ihren jeweiligen Prototypen ausgewertet. Abb. 4 zeigt beispielsweise die Abstände der einzelnen Gaucho-Romane zum Prototypen “Juan Moreira” von Eduardo Gutiérrez, auf der linken Seite die Topic-Ähnlichkeiten und auf der rechten Seite die MFW-Ähnlichkeiten. Insgesamt fällt auf, dass die Vorläufer und Nachfolger dem Prototypen hinsichtlich der Topics ähnlicher sind als in Bezug auf die MFW, der Gaucho-Roman also mehr durch gemeinsame Themen als (im weitesten Sinne) stilistische Eigenschaften zusammengehalten wird. In beiden Fällen sind die Abstände zum Prototypen jedoch relativ groß. Wir führen das darauf zurück, dass die Beschreibung der Gattung durch Lichtblau vor allem eine seiner Entwicklung ist: in den Vorläufern (“La familia de Sconner”, “Amalia”) kommt der Gaucho als Typ nur beiläufig bzw. nur in kurzen Passagen überhaupt vor. Bei den Topic-Ähnlichkeiten ist der späteste Gaucho-Roman im Korpus, “Arturo Sierra” von Julio Llanos, dem Prototypen am nächsten. Laut Lichtblau ist dies ein sentimentaler Sensations-Roman, in dem der Gaucho nur noch eine oberflächliche Rolle spielt (Lichtblau 1959: 134f). Dies zeigt, dass Oberflächenphänomene mit unserem Verfahren gut erfasst werden, die Texteigenschaften aber nicht in allen Fällen hinreichend sind, um die Gattungszugehörigkeit zu klären. <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic url=\"HENNY_KRAHMER_Ulrike_Alternative_Gattungstheorien__Das_Proto-10000000000002920000027FB9F4111D07B71636.png\" /> <head> <lb />Abbildung 4: Ähnlichkeiten der dem Gaucho-Roman zuzuordnenden Texte zum Prototypen (“Juan Moreira”, 1880); links Topics, rechts MFW </head> </figure>Der Boxplot in Abb. 5 zeigt über mehrere Untergattungen hinweg (hier: Liebesroman, Historischer Roman, Antisklaverei-Roman und Gaucho-Roman), wie ähnlich die Texte ihrem Prototypen im Durchschnitt sind und wie weit die Ähnlichkeiten der Romane zum Prototypen streuen (PT). Zusätzlich werden die durchschnittliche Ähnlichkeit und deren Varianz mit der durchschnittlichen Topic-Verteilung innerhalb der Untergattung verglichen und dargestellt (AVG). Damit soll einerseits die Ähnlichkeit der Romane zum Prototypen im Sinne eines besonderen, repräsentativen Romans derselben Untergattung und andererseits ihre Ähnlichkeit zu einem durchschnittlichen (hier fiktiven, berechneten) Text gezeigt werden. Die Liebesromane sind im Vergleich der verschiedenen Untergattungen ihrem Prototypen am unähnlichsten, möglicherweise, weil der Prototyp eine Übersetzung eines französischen Briefromans aus dem 18. Jahrhundert ist. Die hispanoamerikanischen Liebesromane des 19. Jahrhunderts sind in ihrer Topic-Struktur untereinander dagegen sehr ähnlich. Auch die historischen Romane und die Gaucho-Romane sind sich untereinander ähnlicher als ihren gesetzten Prototypen. Die in der Literaturgeschichte traditionell angenommenen Prototypen von literarischen Gattungen sind also in vielen Fällen eher Ausnahme-Romane denn typische Vertreter ihrer Art. <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic url=\"HENNY_KRAHMER_Ulrike_Alternative_Gattungstheorien__Das_Proto-10000000000003B1000002C670C0DBC532307B65.png\" /> <head> <lb />Abbildung 5: Topic-Ähnlichkeiten der Romane verschiedener Untergattungen zu ihren Prototypen (PT) sowie zur durchschnittlichen Topic-Verteilung innerhalb der Untergattung (AVG) </head> </figure>Um der umstrittenen Frage nachzugehen, welcher Prototyp aus der Liste der benannten Romane für die hispanoamerikanischen kostumbristischen Romane anzusetzen ist, sind in Abb. 6 die MFW-Distanzen zu den verschiedenen als Prototypen in Frage kommenden Romanen visualisiert. Die Ähnlichkeit ist zu dem Roman “El Periquillo Sarniento” des Mexikaners Lizardi am größten, gefolgt von dem ebenfalls von ihm verfassten Werk “Don Catrin de la Fachenda”. Das dritte Werk von Lizardi “Noches tristes y día alegre” ist den kostumbristischen Romanen zwar durchschnittlich unähnlicher, allerdings handelt es sich dabei um einen Roman in Dialogform. Die MFW als Merkmale stützen also eher die These der mexikanischen Vorbilder. Zieht man die Topics als Merkmale heran, rücken die spanischen Romane dem Prototypen etwas näher (vgl. Abb. 7). Die verschiedenen Positionen können auf unterschiedliche Texteigenschaften zurückgeführt werden (eher stilistisch vs. thematisch), so dass anzunehmen ist, dass die Vertreter der beiden Thesen jeweils unterschiedliche Schwerpunkte bei den Gattungsdefinitionen angesetzt haben. Es kann also an dieser Stelle die Kontroverse um die “wahren Prototypen” bestätigt und datengetrieben differenzierter betrachtet werden. <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic url=\"HENNY_KRAHMER_Ulrike_Alternative_Gattungstheorien__Das_Proto-10000000000003B1000002B899CE70B98E21A9AD.png\" /> <head> <lb />Abbildung 6: MFW-Ähnlichkeiten der kostumbristischen Romane zu möglichen Prototypen, mexikanische (rot) vs. spanische Romane (blau) </head> </figure> <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic url=\"HENNY_KRAHMER_Ulrike_Alternative_Gattungstheorien__Das_Proto-10000000000003B1000002BDCFE7512EEB796184.png\" /> <head> <lb />Abbildung 7: Topic-Ähnlichkeiten der kostumbristischen Romane zu möglichen Prototypen, mexikanische (rot) vs. spanische Romane (blau) </head> </figure>Für das Gesamtkorpus zeigen Abb. 8 (Topics) und 9 (MFW) die Ähnlichkeitsverhältnisse aller 80 Romane, wobei hohe Ähnlichkeit in rot dargestellt ist. Bei den Topics wird sichtbar, dass die Liebesromane (rechts oben) untereinander sehr ähnlich sind. Auch die Gaucho- (Mitte rechts) und Antisklaverei-Romane (unten links) sind als Blöcke in der Heatmap gut zu erkennen. Hinsichtlich ihrer Topic-Verteilungen weniger homogen sind die historischen Romane und die kostumbristischen Romane. Ähnlichkeiten in den Topic-Verteilungen sind außerdem nicht nur innerhalb einzelner Untergattungen vorhanden, sondern auch zwischen den Liebesromanen und anderen Untergattungen, insbesondere den Gaucho-Romanen und den Antisklaverei-Romanen. Die in den Liebesromanen zentralen Topics sind also auch in anderen Gattungen relevant, was auf Mischtypen hindeutet und beispielsweise bei einer Klassifikation auf der Basis von Topics berücksichtigt werden sollte. <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic url=\"HENNY_KRAHMER_Ulrike_Alternative_Gattungstheorien__Das_Proto-10000201000003B100000399FA113EC7EDF435D7.png\" /> <head> <lb />Abbildung 8: Heatmap mit Topic-Ähnlichkeiten aller Romane untereinander, Prototypen sind heller gefärbt </head> </figure> <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic url=\"HENNY_KRAHMER_Ulrike_Alternative_Gattungstheorien__Das_Proto-10000201000003B1000003963E13444257C5C7D0.png\" /> <head> <lb />Abbildung 9: Heatmap mit Ähnlichkeiten der 10.000 MFW aller Romane untereinander </head> </figure>Die Heatmap auf der Grundlage der 10.000 MFW zeigt eine größere Homogenität für die kostumbristischen und historischen Romane, während die Antisklaverei-, Gaucho- und Liebesromane hier weniger Nähe zueinander aufweisen. Auch die historischen und kostumbristischen Romane untereinander weisen größere Ähnlichkeiten hinsichtlich ihrer MFW auf. Möglicherweise sind bei beiden Untergattungen spezifisches Vokabular oder stilistische Aspekte für die Gattungszugehörigkeit wichtiger. Besonders für die kostumbristischen Romane, in denen bei der Beschreibung regionaler und lokaler Gegebenheiten auch die Nachahmung von Dialekten und Umgangssprache eine Rolle spielt, ist diese Erklärung schlüssig. In einem auf Substantive beschränkten und lemmatisierten Korpus, wie es in das Topic-Modeling eingegangen ist, können solche Besonderheiten nicht aufgefangen werden. Die exemplarische Anwendung des Prototypenmodells auf die hispanoamerikanischen Romane verschiedener Untergattungen hat gezeigt, dass Ansätze zur Modellierung literarischer Gattungen, die über das Prinzip logischer Klassen hinausgehen, informatisch umgesetzt werden können. Fragen wie diejenige nach der Prototypizität einzelner Texte, Gattungsmischungen und nach differenzierten Nähe- und Distanzverhältnissen lassen sich erst auf dieser Grundlage angehen. Literaturgeschichtliche Aussagen zu Gattungszugehörigkeiten und Gattungsentwicklungen mit prototypensemantischem Bezug (wie hier die Entwicklung des Gaucho-Romans oder die Frage nach den die hispanoamerikanische Tradition prägenden kostumbristischen Romanen) können so hinsichtlich relevanter Textmerkmale genauer untersucht werden. Künftig sollen weitere theoretische Gattungsmodelle, insbesondere das Prinzip der Familienähnlichkeit, auf ihre Anwendbarkeit für gattungstilitische Untersuchungen hin getestet werden. Außerdem soll geprüft werden, welche Ergebnisse andere Textrepräsentationen als Topic-Modelle und MFW liefern, z.B. Word Embeddings. Zu diskutieren bleibt, wie offene Kategorisierungsmodelle evaluiert werden können. <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn1\" n=\"1\" place=\"foot\"> Kürzlich stellte jedoch Underwood bei einem Vortrag im Rahmen des DARIAH-Expertenworkshops “Distant Reading in Literary Texts” einen Ansatz für den Umgang mit wechselnden Perspektiven auf das Konzept von Gattung über die Zeit vor. Van Dalen-Oskam betonte die Bedeutung von LeserInnen-Meinungen bei Gattungszuordnungen, im Zusammenspiel mit formalen Merkmalen, vgl. Hagen et al. 2017.</note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn2\" n=\"2\" place=\"foot\"> Die Metadaten zum verwendeten Korpus und weitere Analysedaten sind unter <ptr target=\"https://github.com/cligs/projects2018/tree/master/prototypen-dhd\" />[letzter Zugriff 13. Januar 2018] verfügbar. Die Auswahl der Texte geht auf ein größeres Korpus hispanoamerikanischer Romane und eine digitale Bibliographie zurück, welche im Projekt CLiGS erstellt wurden: <ptr target=\"https://github.com/cligs/textbox\" />[letzter Zugriff 13. Januar 2018] und <ref target=\"http://bibacme.cligs.digital-humanities.de/\">http://bibacme.cligs.digital-humanities.de</ref>[letzter Zugriff 13. Januar 2018]. Es wurden sämtliche verfügbaren Romane einbezogen, die den untersuchten Untergattungen zugeordnet werden konnten. </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn3\" n=\"3\" place=\"foot\"> <anchor xml:id=\"id_docs-internal-guid-19b14b48-f629-9685-1968-a058754e653e\" /> Wie die Gattungszuordnung ist auch die Entscheidung für die Prototypen auf der Grundlage der Auswertung von Sekundärliteratur getroffen worden (welche Texte werden häufig als prototypisch genannt?) und hat den Status einer Arbeitshypothese. </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn4\" n=\"4\" place=\"foot\"> “ <hi rend=\"italic\">Waverley, or, ’Tis Sixty Years Since</hi>”. Übersetzung aus dem Englischen von Francisco Gutiérrez-Brito und Isidoro López Lapuya, o.J. </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn5\" n=\"5\" place=\"foot\"> “ <hi rend=\"italic\">Julie ou la Nouvelle Héloïse</hi>”. Übersetzung aus dem Französischen von José Mor de Fuentes aus dem Jahr 1836. </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn6\" n=\"6\" place=\"foot\"> <ptr target=\"http://mallet.cs.umass.edu/topics.php\" />[letzter Zugriff 13. Januar 2018]. </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn7\" n=\"7\" place=\"foot\"> Im Ergebnis liegen die Werte zwischen 0 (keine Ähnlichkeit) und 1 (maximale Ähnlichkeit).</note> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Álamo Felices, Francisco</hi> (2011): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Los subgéneros novelescos. Teoría y modalidades narrativas.</hi> Almería: Universidad Almería. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Blei, David M.</hi> (2012): “Probabilistic Topic Models”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Communications of the ACM</hi> 55 (4): 77-84. DOI: 10.1145/2133806.2133826 <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Calderón, Mario</hi> (2005): “La novela costumbrista mexicana”, in: Clark de Lara, Belem / Speckman Guerra, Elisa (eds.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">La república de las letras. Vol. 1: Ambientes, asociaciones y grupos. Movimientos, temas y géneros literarios.</hi> México: UNAM 315-324. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Calvo Tello, José / Schlör, Daniel / Henny, Ulrike / Schöch, Christof</hi> (2017): “Neutralising the Authorial Signal in Delta by Penalization: Stylometric Clustering of Genre in Spanish Novels” in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">DH2017: Annual Conference of the Alliance of Digital Humanities Organizations.</hi> Montreal: McGill University & Université de Montréal 181-184 <ptr xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://dh2017.adho.org/abstracts/DH2017-abstracts.pdf\" /> [letzter Zugriff 13. 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Er geht über eine rein intellektuelle Reflektion hinaus, indem er erste Schritte einer empirischen Evaluation des POS-Tagging des Deutschen Textarchivs (DTA, Berlin-Brandenburgische Akademie der Wissenschaften) und seiner praktischen Verbesserung vorlegt. Aus der Perspektive der Digitalen Literaturstilistik und des Distant Reading sind Wortarten besonders interessante lexiko-grammatikalische Merkmale, ist ihre Verteilung doch ein wichtiger Indikator für Dimensionen wie Autorstil, Gattung und Register (z.B. Biber / Conrad 2009). POS sind vergleichsweise leicht und scheinbar valide zu bestimmen, gilt doch in der Computerlinguistik das Problem der automatischen Wortartenannotation als gelöst – auch für das Deutsche, wo eine durchschnittliche Erkennungsgenauigkeit bei 95-97% liegt (vgl. Giesbrecht / Evert 2009). Für DH-Anwender scheint es also nahe zu liegen, ihre Korpora komfortabel mit out-of-the-box-Taggern zu annotieren, oder sich bereits annotierter Korpora zu bedienen, wie zum Beispiel des DTA. Ein genauerer Blick zeigt jedoch, dass Korpora der Geisteswissenschaft, historische wie literarische, von der sprachlichen Varietät abweichen, die den Sprachmodellen der verfügbaren Tagger zugrunde liegt, also Zeitungtexten der Gegenwart (der für das Deutsche frei verfügbare Goldstandard ist derzeit TIGER, ein Korpus von 900.000 Wörtern aus der Frankfurter Rundschau, vgl. Brants et al. 2004). In Nichtstandardvarietäten sinkt die Genauigkeit des POS-Taggings rapide (vgl. z.B. Scheible et al. 2011), und teilweise sind Aussagen über die Annotationsgenauigkeit mangels Referenzstandards gar nicht möglich. Dies betrifft auch das DTA, dessen POS-Tagging bislang nicht systematisch evaluiert wurde. Insgesamt ist die DH-Community also noch recht weit von einem Goldstandard für historische literarische narrative Texte des Zeitraums entfernt. Unser Beitrag leistet hier einen wichtigen Schritt, indem er erste Ergebnisse zur Einschätzung der Qualität ebenso wie zur Verbesserung des Annotationstools vorlegt. Ausgehend von dem Ziel unser Korpus der Literarischen Moderne (KOLIMO http://kolimo.uni-goettingen.de/) valide mit POS auszuzeichnen, haben wir eine Stichprobe (N= 9.065 ) des DTA manuell nachannotiert. Unsere Methode verbindet einen Tagger-Vergleich mit einer händischen Analyse. Dabei werden folgende Ziele verfolgt: Die Evaluation des POS-Taggings wurde durchgeführt auf einer randomisierten Stichprobe des DTA, die aufgrund unseres Forschungsinteresses auf narrative Texte mit Publikationsdatum ab 1800 beschränkt war, wobei sowohl fiktionale wie auch nicht-fiktionale Texte berücksichtigt wurden (ausschlaggebend waren die Metadaten zur Erstveröffentlichung und Gattung im Header des DTA). Die Grundgesamtheit der aus dem DTA entnommenen Stichprobe umfasste N= 64.924.458 Tokens, die der händisch annotierten Tokens umfasste n= 9.065 Tokens/POS-Tags, also 0,014%). Die Stichprobe wurde in ihrer tokenisierten und normalisierten Form aus dem DTA übernommen (vgl. DTA). Der Taggervergleich nutzte neben dem DTA-Tagger <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">moot </hi>(Jurish / Würzner 2013) den TreeTagger (Schmid 1994), MarMoT (Müller et al. 2013) sowie den Perceptron-Tagger (Rosenblatt 1958), also solche Tagger, die in der digitalen Textanalyse häufig verwendet werden. Input war für alle Tagger dieselbe Stichprobe aus dem DTA. Das Tagging wurde durch vier studentische Hilfskräfte besorgt, wobei iterative Analysen und finale Annotation durch die PI betreut wurden. Mit einem Skript wurden csv-Tabellen erstellt, die die Tokens (fortlaufende Wortformen, inklusive Interpunktion) und POS-Tags in einem <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Keyword-in-Context</hi>-Format präsentieren. Abbildung 1 zeigt einen Ausschnitt der Ansicht des Annotationstools: jede Zeile enthält neben dem Token (Wort) die jeweiligen POS-Tags, das Lemma, den linken und rechtem Satzkontext, sowie einen größeren Satzkontext, Angaben zu Werktitel, Autor, und Erscheinungsdatum. Bei der Analyse wurde jeweils nur die Abweichungen zum (von <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">moot</hi> zugewiesenen) DTA-Tag händisch in eine gesonderte Zelle ( <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">newtag</hi>) eingefügt, ebenso wie ein fakultativer Kommentar des Coders. Dem automatischen wie händischen Tagging lag das Tagset des STTS (Schiller et al. 1999) zugrunde. Wo angezeigt, wurden im Projekt zusätzliche Regeln für der Handhabung des STTS-Manuals vereinbart und dokumentiert. Hierzu gehört auch u.a. die systematische Einbindung eines korpusbasierten Wörterbuchs (http://www.duden.de/) bei Eigennamen und Fremdwörtern. Das Tagging wurde in drei Phasen durchgeführt. Primäres Ziel des Taggings war es, die Genauigkeit von <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">moot</hi> auf der genannten Stichprobe gegen manuelles und automatisches Tagging (TT, MarMot, Perceptron) zu evaluieren. Die Phase I diente neben der Erarbeitung und Ergänzung des Tagging-Manuals und dem Einarbeiten der Coder einer ersten quantitativen und qualitativen Analyse des <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">moot</hi>-Taggings. Die untersuchte Stichprobe umfasste N=100 randomisiert extrahierte Sätze (N=3.635 Tokens). Jedes Token wurde bezüglich des zugewiesenen POS-Tag durch alle Coder unabhängig überprüft und ggf. korrigiert. In Phase II wurden dieselben Coder, Tagger und dieselbe Software eingesetzt, ebenso wie die in Phase 1 erarbeiteten Tagging-Guidelines. Anders als in der ersten Phase wurden jedoch nicht ganze Sätze, sondern jeweils einhundert Token pro POS-Kategorie aus dem DTA extrahiert. Dadurch wurde eine Ungleichverteilung der einzelnen POS-Kategorien, welche in natürlichen Sätzen gegeben ist (vgl. Evert 2006; Kilgarriff 2005), vermieden. Für fünfundfünfzig POS-Kategorien des STTS wurden jeweils n=100 Wort/Token-POS-Paare sortiert nach STTS-Tag annotiert. Dies entspricht einer Grundgesamtheit von N=5.500 Tokens. Jedes Token wurde von zwei Codern unabhängig annotiert. In der anschließenden Diskussionsphase wurden die strittigen Fälle besprochen und finale Annotationen erarbeitet. Zu diesem Zweck wurden Statistiken für die Tags (über Coder und Tagger) analysiert und Nichtübereinstimmung der vergebenen Tags identifiziert. Für die statistische Evaluation wurde die Interrater-Reliabilität als <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Agreement</hi> und Cohen‘s Kappa berechnet (Package „irr“ in R Version 3.3). Darüber hinaus wurde für die erste Tagging-Phase ein Fleiss’-Kappa für die Coder berechnet (dies steht für Phase 2 noch aus). Die Ergebnisse in Tabelle 1 basieren für Phase I auf den finalen Annotationen und für Phase II zum momentanen Zeitpunkt auf etwa der Hälfte der finalen Annotation. Sie zeigen für <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">moot</hi> verglichen mit dem Referenzstandard eine Gesamtgenauigkeit von 90,16% (TreeTagger 80,88%; MarMoT 83,99%; Perceptron 79,75%). Dies ist eine niedrige Gesamtgenauigkeit gemessen an 98,6% zur modernen Standardvarietät (Brants 2000), entspricht aber in etwa den von Scheible et al. (2011) für das Frühneuhochdeutsche erhobenen 91,6%. Tabelle 1: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Genauigkeit der Tagger bzgl. Coder (Mittelwert über Coder vor Diskussion) und Referenzstandard (nach Diskussion) in Prozent</hi> *Es handelt sich nicht um den Mittelwert von Phase I und II sondern um eine gewichtete Statistik, die die unterschiedlichen Stichprobengrößen (zum Zeitpunkt der Rechnung) einbezieht. Die Übereinstimmung zwischen Codern vor der Diskussion und Referenzstandard ist hingegen vergleichsweise hoch, auch wenn sie in der zweiten Tagging-Phase etwas abfällt ( <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Agreement</hi> Phase I = 95,47 – 98,13%, <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Agreement</hi> Phase II = 95,56 – 96,22%, Cohen‘s Kappa Phase I = 0,95 – 0,98, Cohen‘s Kappa Phase II = 0,95 – 0,96). Gleiches gilt für die Interrater-Reliabilität (Übereinstimmung zwischen Codern vor Diskussion) obwohl die Differenz zwischen den beiden Phasen größer ist ( <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Agreement</hi> Phase I = 94,14 – 95,20%, <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Agreement</hi> Phase II = 89,45 – 92,64%, Cohen‘s Kappa Phase I = 0,94 – 0,95, Cohen‘s Kappa Phase II = 0,89 – 0,92). Das Fleiss’ Kappa weist mit 0,94 einen hohen Wert auf. Die Coder annotieren in beiden Phasen also genauer als <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">moot</hi>. Obwohl die Gesamtergebnisse noch ausstehen, könnte der Unterschied zwischen den Phasen tentativ damit erklärt werden, dass Phase II mehr problematische Tags annotiert, die eine niedrigere Distribution haben und im per-Satz-Tagging seltener auftreten. Für die einzelnen POS-Kategorien variiert die Genauigkeit zwischen 0% und 100%, wobei <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">moot</hi> die höchste mittlere Genauigkeit (Mittelwert = 88,65%) und niedrigste Streuung (Standardabweichung = 17,25) aufweist (TreeTagger = 67,05 ± 28,52, MarMoT = 73,41 ± 27,49, Perceptron = 62,66 ± 31,37). Eine detaillierte Analyse der einzelnen POS-Tag-Kategorien zeigt, dass <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">moot</hi> in den meisten, aber nicht allen, POS-Kategorien die besten Ergebnisse erzielt (vgl. Tabelle 2). Tabelle 2: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Genauigkeit einiger STTS-Tags über Tagger (in Prozent)</hi> In den Gruppendiskussionen konnten Probleme identifiziert werden, die vornehmlich bei den Taggern lagen (z.B. bei Abkürzungen, Relativpronomen). Es traten aber auch Fälle auf, in denen die STTS-Guideline nicht präzise genug ist (z.B. bei Vergleichspartikeln, Possessivpronomen, Indefinitpronomina). Dabei war die Analyse der Disagreements eine produktive Heuristik, um (computer-)linguistisch und literarturwissenschaftlich interessante Fälle aufzuwerfen. So scheint gerade in literarischen Fällen eine Ambiguität (etwa zwischen Adjektiv und Verb bei Partizipien) geradezu intentional. Ähnlich <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">und in „Bravo! Warum denn nicht? Bravo! Und wieder Bravo!“ (Kafka, Der Prozess)</hi>, welches als Konjunktion, aber auch als Diskurspartikel interpretiert werden kann. Insgesamt zeigt unsere praktische Taggerkritik, dass auch eine scheinbar gelöste NLP-Aufgabe wie die Wortartenauszeichnung kein Solitär ist, auf den geistes- und literaturwissenschaftliche Projekte ohne genauere Prüfung bauen sollten. Unsere Ergebnisse zeigen trotz der hochqualitativen Vorverarbeitung des DTA eine Fehlerrate von ca. 9% an, die allerdings stark nach POS-Tag variiert. Die diachrone wie synchrone Heterogenität des literarischen Diskurses führt generische POS-Tagger bislang fast zwangsläufig an ihre Grenzen, durch historische Sprachformen, aber auch die Vielfalt der Gattungen, Erzähltechniken und kreative Lexik und Syntax. Zukünftig bieten sich hier wohl zwei Wege an: zum einen die fortlaufende Verbesserung von generischen Tools, zum anderen gerade aber auch die Feinabstimmung der Tools für spezifische Anwendungen, mit flexibel ansprechbaren Tagging- und Sprachmodellen. So haben wir unsere Annotation an <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">moot</hi> zurückgespielt, um das spezifische Sprachmodell zu verbessern. Die Ergebnisse unseres Taggervergleich deuten zudem für bestimmte Tags auf die Nützlichkeit eines Ensemble-Taggings hin, bei dem verschiedene Algorithmen verschränkt werden (van Halteren et al., 2001). <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Biber, Douglas / Conrad, Susan</hi> (2009): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Register, Genre, and Style</hi>. Cambridge: Cambridge University Press. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Brants, Thorsten</hi> (2000): “Inter-annotator agreement for a German newspaper corpus”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Proceedings of the Second International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC-2000), </hi>Athens, Greece. European Language Resources Association (ELRA). <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.lrec-conf.org/proceedings/lrec2000/pdf/333.pdf\"> <hi rend=\"underline\">http://www.lrec-conf.org/proceedings/lrec2000/pdf/333.pdf</hi> </ref>. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Brants, Sabine / Dipper, Stefanie / Eisenberg, Peter / Hansen-Schirra, Silvia / König, Esther / Lezius, Wolfgang / Rohrer, Christian / Smith, George / Uszkoreit, Hans</hi> (2004) : “TIGER: Linguistic interpretation of a German corpus”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Research on Language and Computation</hi>, 2(4): 597–620. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Berlin-Brandenburgische Akademie der Wissenschaften.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Deutsches Textarchiv. </hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.deutschestextarchiv.de/\">http://www.deutschestextarchiv.de/</ref> [Letzter Zugriff 13.01.2018]. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Giesbrecht, Eugenie / Evert, Stefan </hi>(2009). “Part-of-speech tagging - a solved task? An evaluation of POS taggers for the Web as corpus”, in: Alegria, I. / Leturia, I. / Sharoff, S. (eds.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Proceedings of the 5th Web as Corpus Workshop</hi> (WAC5), San Sebastian, Spain. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Evert, Stefan</hi> (2006): \"How random is a corpus? 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Ich beschränke mich dabei exemplarisch auf die Analyse dreier Aufsätze, die in der Zeitschrift für philosophische Forschung zwischen den Jahren 1965 und 1970 veröffentlicht worden sind. Die Reihe eröffnete der Gründer und Herausgeber der Zeitschrift Georgi Schischkoff (Schischkoff 1965). Der zweite Text wurde vom in Karlsruhe lehrenden österreichischen Philosophen Simon Moser verfasst (Moser 1967). Sein Tübinger Kollege Walter Gölz äußerte sich abschließend (Gölz 1970). Mein Beitrag soll zur Genealogie heutiger Kritik digitaler Geisteswissenschaft beitragen. In der Kybernetik wurden Regelungstheorie, Informationstheorie und Theorie der Nachrichtenverarbeitung zusammengeführt (Steinbuch 1963: 317). Sie sollte als „zukünftige Universalwissenschaft“ (Steinbuch 1963: 340) den „Weg zu einer neuen Einheit der Wissenschaften“ (Steinbuch 1963: 319) bahnen, indem sie Modelle und Erklärungsansätze der Technik auf die Erklärung von Lebewesen, insbesondere des Menschen, und Gesellschaften überträgt (Kline 2015: 11-12). Jedenfalls zielte sie auf den Abbau von Barrieren zwischen Disziplinen und Verbesserung des Austauschs zwischen ihnen beitragen (KLine 2015: 63). Der institutionelle Erfolg der Kybernetik trug jedoch zur Verwischung ihres Profils bei. Zugleich wuchs der Zweifel, ob ihre Versprechungen überhaupt einlösbar erschienen (Kline 2015: 179-181, Aumann 2015: 25). Ähnlich wie die digitalen Geisteswissenschaften nutzte die Kybernetik also formalwissenschaftliche Werkzeuge zur Behandlung von Fragen, die auf den ersten Blick einer solchen Behandlung nicht zugänglich sind (Steinbuch 1963, 317). Hierzu zählten Analysen der Wahrnehmung ästhetischer Information (Steinbuch, 1963, 280) genauso wie der Plan einer formalen, aber qualitativen Informationstheorie (Steinbuch 1963, 315). Zu verweisen ist auch auf die Affinität zwischen Kybernetik und der Entwicklung strukturalistischer Linguistik, etwa bei Jakobson (Kline 2015, 41). „Das Eindringen der Kybernetik in die Geisteswissenschaft ist ein Markstein in der Geschichte der Wissenschaften.“ (Steinbuch 1963, 339) In den USA wurden Thesen der Kybernetik auch in der analytischen Philosophie und Wissenschaftstheorie rezipiert, nicht immer positiv (Kline 2015: 98-99). Die Kybernetik-Kritik bundesdeutscher Philosophen fällt jedoch um einiges grundsätzlicher aus. Zunächst ist auf methodischer Ebene auf die Zuschreibung von ‚Kompetenz-Asymmetrie‘ hinzuweisen. Der Philosoph darf sich zur Kybernetik äußern, ohne über einschlägiges Fachwissen zu verfügen, denn dieses ist „hauptsächlich von technologischer Natur, und ihre Ausgangspunkte [sc. der Kybernetik] sowie speziell die anthropologischen Überlegungen und Analogien lassen sich im Rahmen allgemeiner philosophisch-methodologischer Interpretationen behandeln.“ (Schischkoff 1965: 251) Umgekehrt ist dem Kybernetiker die Beteiligung am philosophischen Diskurs zu verwehren, „weil ja die dürftigen philosophischen Voraussetzungen der Kybernetiker für eine Interpretation auf breiter Basis naturgemäß nicht ausreichen“ (Schischkoff 1965: 251). Ergänzend hinzu tritt die Argumentationsfigur der ‚Schuld durch Assoziierung‘. Durch Reduktion kybernetischer Thesen auf bekannte und im Diskurskontext als widerlegt geltende Positionen wird deren Haltlosigkeit offengelegt. So gilt der in der Kybernetik angeblich vorausgesetzte Physikalismus als „ein Beispiel höchster Steigerung des positivistischen Radikalismus“ (Schischkoff 1963: 252). 254-256). Der Materialismus ist falsch: die Psychologie setze Bewusstsein notwendig voraus und könne auf Introspektion nicht verzichten (Moser 1967, 65). Der Begriff des Wissens sei ebenfalls auf Bewusstsein verwiesen und deswegen kybernetischer Analyse prinzipiell unzugänglich (Gölz 1970, 256). Auf der Sachebene kreisen die Argumente der Kybernetik-Kritik, sofern sie hier einschlägig sind, in der Hauptsache um drei Themen: den Begriff der Information, das Sprachverstehen und die Rolle der Formalwissenschaften Logik und Mathematik. Shannons Informationstheorie verzichtet, darin auch innerhalb der Kybernetik nicht unumstritten, auf jede Einbeziehung der Bedeutung sprachlicher Ausdrücke (Kline 2015: 15). Demgegenüber beharrt die Kybernetik-Kritik auf der Subjektgebundenheit des Begriffs: „Information über etwas gibt es nur von einem bewußten Wesen an ein anderes.“ (Moser 1965: 66) Sie ist „objektivierter Geist“, der immer nur „in bezug auf den Menschen Sinn und Bedeutung hat“ (Gölz 1970, 257). Entsprechend erfordern „geistig fundierte Texte“ – im Gegensatz zu bloßen inhaltlichen Mitteilungen – die Erfassung durch einen lebendigen Adressaten (Schischkoff 1965, 259). Eigentliches Lehren bedürfe der „lebendigen Sprache des Lehrers“,die „einen eigenen bildenden Wert hat“ (Schischkoff 1965, 267). Die Überschätzung der formalen Wissenschaften führe schließlich zu einem übersteigerten Rationalismus: die Kybernetik übersehe, dass sich die „innere geistig unerschöpfliche Sphäre des eigentlichen menschlichen Seins“ nicht in „rational erfaßbare[n] Strukturen“ abbilden lasse (Schischkoff 1965: 262). Die Mathematisierung der Kybernetik erzeuge „die Gefahr einer formallogischen und formal mathematischen Verdünnung des System- und Modellbegriffes gegenüber den materialkonkreten Bedürfnissen der Physik, Physiologie und Technik“ (Moser 1967: 67). Oder nach Gölz: „Die Fähigkeit der Maschinen, solche – im weitesten Sinne! – mechanischen Denkprozesse zu bewältigen, bestätigt aber nicht den ‚Geist‘ der Maschinen, sondern den mechanischen Charakter gewisser formaler Denkprozesse.“ (Gölz 1970: 259) Ein solcher ‚seelenloser Materialismus‘ ist nicht nur abstrakt und theoretisch, sondern auch praktisch und politisch gefährlich. Der kybernetische Materialismus stehe im Bunde mit dem „östlichen“,also historischen oder dialektischen, Materialismus (Schischkoff 1965: 256). Besondere Aufmerksamkeit erhielt hier die wissenschaftspolitische Dimension. Die Entwicklung der Kybernetik wäre ohne politische Förderung und Patronage nicht möglich gewesen (Kline 2015: 99). Häufig diente der Begriff ‚Kybernetik‘ als Schlagwort, „um Entscheidungsträgern modernes und zukunftszugewandtes Denken zu demonstrieren.“ (Aumann 2015: 32). Dies blieb auch ihren philosophischen Kritikern nicht verborgen. Ein großes Risiko bildet hierbei nach Schischkoff die technische Anwendbarkeit der Kybernetik: „Datenverarbeitungsanlagen, die auch als ‚Elektronengehirne‘ bezeichnet werden, lernende Automaten und Rechenmaschinen sind dafür weitbekannte Beispiele.“ (Schischkoff 1965: 250) Philosophen hingegen dürften wohl kaum über Patente verfügen (Schischkoff 1965: 250). Es folge vermutlich die „rasche Errichtung von Lehrstellen für Kybernetik, für die sich die finanziellen Mittel viel leichter finden, als etwa für die Errichtung neuer geisteswissenschaftlicher und philosophischer Lehrstühle.“ (Schischkoff 1965: 250) Dies gefährde die „bisherige Vordergrundstellung der klassischen Disziplinen des Geistes zumindest hinsichtlich deren praktischer Förderung“ (Schischkoff 1965: 250). Kybernetik schicke sich an, „an Stelle der Geisteswissenschaften und Philosophie treten zu können“.Dies werde zum „Aussterben der geistigen Elite“ führen (Schischkoff 1965: 266). Einzig die Philosophie erscheint einstweilen vor dem Zugriff eines solchen Imperialismus gefeit: „Die Forschungsarbeit tiefschürfenden philosophischen Denkens kann ihrem Wesen nach zum Glück nicht zu einem Spezialistentum der Modelltechnik führen, so daß also ein direkter Verrat des eigenen Faches undenkbar erscheint.“ (Schischkoff 1965: 275). Die hier referierten methodischen Einwände erscheinen aus heutiger Perspektive sophistisch: eine durchgreifende Kritik digitaler Vernunft ist ohne vertiefte Kenntnis des kritisierten Sachgebiets kaum denkbar. So wäre auch der Schuldzuschreibung durch Assoziierung vorzubeugen: zu behandeln sind die konkreten Erzeugnisse digitaler Forschung, nicht deren vorgeblicher Zusammenhang mit angeblich haltlosen Lehrgebäuden. Bedenkenswert erscheint hingegen weiterhin die Frage, in welchem Ausmaß digitale Forschung in den Geisteswissenschaften die lebensweltliche Verankerung verwendeter Begriffe in Frage stellen darf, wie dies die kybernetische Informationstheorie vorschlug. Umgekehrt muss sich manche Kritik der digitalen Geisteswissenschaften vielleicht die Rückfrage gefallen lassen, inwiefern sie ähnlich wie ihre Vorläufer einem überkommenen Elite-Verständnis anhängt, das die Gabe zu geisteswissenschaftlicher Forschung in der ‚geistig unerschöpflichen Sphäre‘ besonders begabter Individuen verortet. Auf disziplinpolitischer Ebene erlaubt die hier vorgeschlagene Rekonstruktion ebenfalls einige Schlussfolgerungen. So wie sich der Aufstieg der Kybernetik konkretem politischem Willen verdankte, war auch ihr Abstieg nicht zuletzt der immer größer werdenden Diskrepanz zwischen Anspruch und Wirklichkeit und dem damit einhergehenden Entzug politischen Wohlgefallens geschuldet. Wollen die digitalen Geisteswissenschaften diesem Schicksal entgehen, sollte die Sorge aber nicht allein ihrer materiellen und politischen Basis gelten, sondern auch ihrem theoretischen Überbau. Eine vorurteilsfreie Bestimmung der Grenzen digitaler Vernunft ist hierfür sicherlich ein erster Schritt, eine von gedanklicher Offenheit geprägte Auseinandersetzung über das Verhältnis digitaler und außerdigitaler Forschungspraxen vielleicht der zweite. An beidem hat es in der Auseinandersetzung über die Rolle der Kybernetik sicherlich gemangelt. Es wäre an uns, zumindest diese Fehler nicht zu wiederholen. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Aumann, Philipp</hi> (2015): „Neues Denken in Wissenschaft und Gesellschaft: Die Kybernetik in der Mitte des 20. Jahrhunderts“ in: Jeschke, Sabina / Dröge, Alicia / Schmitt, Robert (eds.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Exploring Cybernetics: Kybernetik im interdisziplinären Diskurs</hi>, Wiesbaden: Springer Fachmedien 21-40 <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Gölz, Walter</hi> (1970): „Philosophisches Problembewußtsein und kybernetische Theorie“,in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Zeitschrift für philosophische Forschung</hi> 24: 253-264 <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Kline, Ronald R</hi> (2015): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">The Cybernetics Moment. Or Why we Call Our Age the Information Age</hi>. Baltimore: Johns Hopkins University Press <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Moser, Simon</hi> (1967): „Zur philosophischen Diskussion der Kybernetik in der Gegenwart“,in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Zeitschrift für philosophische Forschung</hi> 21: 64-77 <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Schischkoff, Georgi</hi> (1965): „Philosophie und Kybernetik. Zur Kritik am kybernetischen Positivismus“,in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Zeitschrift für philosophische Forschung</hi> 19: 248-278 <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Steinbuch, Karl</hi> (1963): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Automat und Mensch: Kybernetische Tatsachen und Hypothesen</hi>. Berlin / Göttingen / Heidelberg: Springer Verlag OHG '),('urn:cts:dhd:2018.hiebert_matthew_deutsche_geschichte_digital_ergebnisse_der_:','Das Deutsche Historische Institut in Washington (DHI) befindet sich in der Entwicklungsphase von \" Deutsche Geschichte- <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Digital</hi> / German History- <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Digital</hi>\" (DG-D), einer transatlantischen digitalen Initiative, um die wissenschaftlichen Bedürfnisse von HistorikerInnen im Kontext neuer historiografischer und technologischer Herausforderungen zu bewältigen. DG-D ist eine neue Infrastruktur zur Erleichterung der transnationalen historischen Wissensschöpfung für eine große Wissenschaftsgemeinschaft und eine wachsende Zahl von \"Citizen Scholars\", die bereits auf digitale Ressourcen des DHI angewiesen sind. Im Poster stellen wir zwei zentrale GH-Digital-Pilotprojekte und deren Integration in die DG-D \"Knowledge Creation Environment\" vor. Das erste ist \"Deutsche Geschichte in Dokumenten und Bildern\", unterstützt von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG), und das zweite ist Deutsche Geschichte <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Intersections</hi>, unterstützt durch das Europäische Wiederaufbauprogramm (ERP). Die Planung für DG-D umfasste die Befragung von mehr als vierhundert WissenschaftlerInnen, die bereits mit digitalen Ressourcen arbeiten, welche vom DHI produziert wurden. Die umfassendste dieser Ressourcen ist die im Jahr 2003 gestartete digitale Quellensammlung \"Deutsche Geschichte in Dokumenten und Bildern / German History in Documents and Images\" (GHDI), die an deutsch- und englischsprachigen Universitäten weitläufig genutzt wird. Derzeit wird GHDI in Verbindung mit DG-D einem technischen und konzeptionellen Umbau unterzogen. Es enthält Tausende Seiten englischsprachiger Übersetzungen deutscher historischer Texte sowie Bilder und Karten, die von ca. 5.000 Besuchern pro Tag genutzt werden. Unsere Planung für DG-D beinhaltet auch weiterhin Konsultationen und Workshops mit ExpertInnen aus den Geschichtswissenschaften und den digitalen Geisteswissenschaften sowie die Gründung von Partnerschaften mit Institutionen und großen Initiativen, die unser Interesse für die Zukunft der Geschichte im digitalen Zeitalter teilen. Die Deutsche Geschichte- <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Digital</hi>-Plattform befasst sich mit den Bedürfnissen der digitalen Forschung durch fünf Ziele und integrierte Arbeitspakete, die auf diese Ziele abgestimmt sind: Entdeckung, Analyse, Produktion, Bewahrung und Gemeinschaft. DG-D beinhaltet die Entwicklung eines Peer-Review-Index von wissenschaftlichen digitalen Objekten mit Dublin Core (DC) und CLARINs Component MetaData Infrastructure (CMDI) Standards über einen angepassten Blacklight (http://projectblacklight.org/) Technologie-Stack. Für WissenschaftlerInnen, die historische digitale Projekte in Nordamerika entwickeln, gibt es keine interinstitutionelle Infrastruktur für die Speicherung ihrer Daten oder die Bereitstellung von Open Access. CLARIN-D, Teil der europäischen Forschungsinfrastruktur CLARIN, berät und unterstützt das DG-D-Projekt zur Erstellung eines Portals für CLARIN in Nordamerika am DHI Washington. Im Mittelpunkt dieses Prozesses steht die Implementierung eines Repository-Systems, das eine nachhaltige Speicherung des Inhalts und die Einbindung in eine digitale Umgebung ermöglicht, um den Zugriff, die Suche und die interoperablen Datenformate zu erleichtern. Unsere Partnerschaft mit CLARIN fördert den freien Zugang, die offene, kooperative Wissenschafts- und Wissenserzeugung im nordamerikanischen Kontext und ist ein wichtiger Bestandteil der gesamten Strategie der digitalen Geisteswissenschaften des DHI. Als Institut der Max Weber Stiftung sind wir auch in Partnerschaft mit DARIAH-DE. DARIAH-DE wird Web-Hosting und langfristige Bewahrung von DHI-Digitalprojekten in ihrer Gesamtheit, einschließlich der ersten Version der Webseite Deutsche Geschichte in Dokumenten und Bildern, zur Verfügung stellen. Als kooperative Wissensplattform wird DG-D Redakteure, Forscher und Citizen Scientists bei der Entwicklung weiterer innovativer Online-Projekte zusammenbringen. Drei solcher Pilotprojekte befinden sich derzeit in der Entwicklung und beinhalten TEI und unsere Internationalisierung der Scalar 2.0 Plattform. DG-D verwendet Scalar 2.0 für das Baseline Content Management System, insbesondere aufgrund seiner Schnittstellenfunktionen, Unterstützung für Resource Description Framework (RDF), Konnektivität zu externen Repositorien, Dublin Core (DC) Unterstützung, Hypothes.is Integration und sein Mehrfachpfad-Navigationssystem. HistorikerInnen nutzen zunehmend digitale Geisteswissenschaften, um Daten zu analysieren und ihre Forschungsergebnisse darzustellen. Ein weiterer Vorteil der Speicherung von TEI-Digitalobjekten in einem CLARIN-Repository ist, dass eine ganze Palette von korpus-linguistischen analytischen Werkzeugen von WissenschaftlerInnen auf Textinhalte angewendet werden kann. In diesem Zusammenhang werden wir unsere Entwicklung von Scalar Adapters für den Anschluss an deutsche Repositorien und virtuelle Forschungsumgebungen (VREs) diskutieren. Die DG-D-Plattform integriert die Blog-Aggregation, ein erweitertes Diskussionssystem, Community-orientierte Tools und Social Media, um miteinander kooperierende Wissensgemeinschaften zu erleichtern und Forschung zu öffnen. Dies ist ein wegweisender Aspekt unseres Projektes, das die Annahme von sozialen und gemeinschaftlichen digitalen Instrumenten durch HistorikerInnen in ihren Forschungsaktivitäten untersuchen wird. Wir wollen hierbei auch die einzigartige Rolle nutzen, die das DHI als Drehscheibe des transatlantischen wissenschaftlichen Dialogs und als eines großen Knotenpunkts in einem internationalen Netzwerk von HistorikerInnen spielt, um die Zusammenhänge zwischen verschiedenen Wissenschaftsgemeinschaften zu erleichtern. Deutsche Geschichte- <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Digital</hi> Projekte bietet ein Modell für neue, quellenbasierte methodische Ansätze in den Geschichtswissenschaften. Die Initiative zielt darauf ab, durch digitale Instrumente, Standards und Methoden zur argumentbasierten Forschung beizutragen. Es fördert transnationale Ansätze in der historischen Forschung durch das Verfügbarmachen einer transnationalen technischen Plattform, die auf TEI und anderen aufkommenden Standards in den digitalen Geisteswissenschaften wie DC und RDF gründet. Es unterstützt narratologische Komplexität in der Geschichtsschreibung und vermeidet redaktionelle Ansätzen, die eine singuläre Erzählung oder „ <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Master Narrative</hi>“ ergeben. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Cohen, Daniel J., and Roy Rosenzweig </hi>(2006): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Digital History: A Guide to Gathering, Preserving, and Presenting the Past on the Web. </hi>Philadelphia: University of Pennsylvania Press. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Cohen, Daniel J., Michael Frisch, Patrick Gallagher, Steven Mintz, Kirsten Sword, Amy Murrell Taylor, William G. Thomas III, and William J. Turkel </hi>(2008): “Interchange: The Promise of Digital History.” <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Journal of American History</hi>, volume 95, issue 2, 452-491. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">“Diskussionsforum: Historische Grundwissenschaften und die digitale Herausforderung.” </hi>From H-Soz-Kult, November 15, 2015 ( <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.hsozkult.de/text/id/texte-2890\">http://www.hsozkult.de/text/id/texte-2890</ref>). <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Fiedler, Norman and Werthmann, Antonina and Stuehrberg, Maik and Schonefeld, Oliver and Bingel, Joachim and Witt, Andreas </hi>(2014): Research infrastructures in non-university research facilities. Research paper. Mannheim: Institute for German Language, 2014. 116 S. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Hiebert, Matthew, Lässig, Simone and Witt, Andreas </hi>(2017): German history-digital: A platform for transnational historical knowledge co-creation. In: Digital Humanities 2017, Conference Abstracts, McGill University & Université de Montréal Montréal, Canada August 8-11, 2017. Montréal: McGill University & Université de Montréal, 2017. p. 269-271 <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Hiebert, Matthew, Bowen, W. R., and Siemens, R.G </hi>(2015): “Implementing a social knowledge creation environment.” Scholarly and Research Communication, 6(3). <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Mandić, Slobodan </hi>(2005): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Computerization and Historiography 1995-2005</hi>. Belgrade: Belgrade Historical Society. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">McCullough, Kelly, and James Retallack </hi>(2013): “Digital History Anthologies on the Web: German History in Documents and Images.” <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Central European History</hi>, volume 46, 346-361. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Ngai, Mae M </hi>(2012): “The Future of the Discipline: The Promise and Perils of Transnational History.” <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Perspectives on History</hi>, December 2012 ( <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.historians.org/publications-and-directories/perspectives-on-history/december-2012/the-future-of-the-discipline/promises-and-perils-of-transnational-history\">https://www.historians.org/publications-and-directories/perspectives-on-history/december-2012/the-future-of-the-discipline/promises-and-perils-of-transnational-history</ref>). <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Patel, Kiran Klaus </hi>(2010): “Transnational History.” In <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">European History Online</hi> (EGO), published by the Institute of European History (IEG). Mainz, 2010 (<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.ieg-ego.eu/patelk-2010-en\">http://www.ieg-ego.eu/patelk-2010-en</ref>). <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Patel, Kiran Klaus </hi>(2011): “Zeitgeschichte im digitalen Zeitalter: Neue und alte Herausforderungen.” <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Vierteljahrshefte für Zeitgeschichte</hi>, volume 59, issue 3, July, 331-51. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Putnam, Lara </hi>(2016): “The Transnational and the Text-Searchable: Digitized Sources and the Shadows They Cast.” <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">The American Historical Review</hi>, volume 121, issue 2, April, 377-402. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Sahle, Patrick </hi>(2013): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Digital Editionsformen</hi>. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Zum Umgang mit der Überlieferung unter den Bedingungen des Medienwandels. </hi>Volume 3 (Norderstedt). <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Thomas, William G., III </hi>(2016): “Renegotiating the Archive: Scholarly Practice in the Digital Age.” (<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://railroads.unl.edu/blog/?p=1195\">http://railroads.unl.edu/blog/?p=1195</ref>). '),('urn:cts:dhd:2018.hodel_tobias_automatic_text_recognition_mit_transkribus_tex:','Die Aufbereitung und Erkennung von handschriftlichen Dokumenten oder von speziellen Druckschriften ist sowohl für Menschen als auch für Computeralgorithmen eine (technische) Herausforderung. Die Bearbeitung von schriftlichem, insbesondere handschriftlichem Material aber auch früher Drucke wird bislang von spezialisierten Experten durchgeführt, um technisch und qualitativ hochstehende Resultate aus historischen Dokumenten zu erhalten. Zur Erstellung hochwertiger Editionen sind hilfswissenschaftliche Kenntnisse (Paläographie, Editorik), historisches Kontextwissen und technisches Know-how gefragt. Im Rahmen des Projekts READ (Recognition and Enrichment of Archival Documents) werden unterschiedliche Aufgaben der Automatisierung (weiter-)entwickelt, um qualitativ gute Ergebnisse mit optimalem Ressourceneinsatz zu erhalten. Ein speziell dafür entwickeltes Tool ist die Software Transkribus und die Transkribus Weboberfläche (öffentliche Vorstellung im November 2017). Beide Ansätze verkoppeln auf unterschiedliche Weise die Arbeit von Expertinnen und maschinelle Erkennleistung. Software und Webservice sind frei verfügbar unter www.transkribus.eu. Im Workshop wird Transkribus vorgestellt und kann durch die Teilnehmenden mit eigenen oder zur Verfügung gestellten Dokumenten getestet werden. Transkribus unterstützt alle Prozesse vom Import der Bilder über die Identifikation der Textblöcke und Zeilen, die zu einer detaillierten Verlinkung zwischen Text und Bild führt, sowie die Transkription und Annotation der Handschrift bis zum Export der gewonnen Daten in standardisierten Formaten. Um Texte zu transkribieren oder zu edieren, müssen digitale Bilder hochgeladen und danach mit Layouterkennungswerkzeugen bearbeitet werden. Die Analyse des Layouts kann automatisiert geschehen, wobei die manuelle Kontrolle und falls nötig die Nachbearbeitung im Moment noch sinnvoll ist. Dokumente können entweder automatisch mit bereits bestehenden ATR-Modellen (Automatic Text Recognition) erkannt werden oder die Transkription erfolgt händisch und kann danach zum Training neuer Modelle genutzt werden. Insbesondere für die Bearbeitung großer Dokumentenkorpora, die in ähnlichen Handschriften verfasst wurden, lassen sich bereits heute Effizienzgewinne und Vereinfachungen erzielen. Aufbauend auf den Transkriptionen ist es möglich eine Vielzahl von Auszeichnungen und Annotationen innerhalb des Textes, aber auch darüber hinaus für Einzeldokumente und ganze Dokumentenbestände anzulegen. Neben der Anreicherung der Dokumente mit Metadaten (Identifikation von Personen, Orten und Sachwörtern) ist somit auch die Möglichkeit der Herstellung von Bestandsbeschreibungen und der Hinterlegung von Transkriptions- und Editionsvorschriften gegeben. Für den Export stehen unterschiedliche Formate und Ausgabeformen zur Verfügung. So ist es möglich XML-Dateien zu exportieren, die den Vorgaben der TEI entsprechen. Ausgehend davon können komplexe digitale Editionen erstellt werden, die jedoch im Unterschied zu den meisten herkömmlichen Editionen eine enge Verzahnung mit den verwendeten Bilddateien aufweisen. Dadurch werden Editionen ermöglicht, die den transkribierten Text in der Zusammenschau mit der faksimilierten Vorlage sichtbar machen. Daneben sind auch Ausgaben als Druckdaten (PDF) oder zur Weiterbearbeitung für Textverarbeitungsprogramme (DOCX) implementiert. Schließlich ist auch ein Export im PAGE-Format (zur Anzeige in Viewern für OCR gelesene Dokumente, Pletschacher, 2010) sowie als METS (Metadata Encoding and Transmission) möglich. Die Plattform ist für unterschiedliche Gruppen konzipiert. Einerseits für GeisteswissenschaftlerINNEN, die selbst Transkriptionen und Editionen historischer Dokumente erstellen möchten. Andererseits richtet sich die Plattform an Archive, Bibliotheken und andere Erinnerungsinstitutionen, die handschriftliche Dokumente in ihren Sammlungen aufbewahren und ein Interesse an der Aufbereitung des Materials haben. Angesprochen werden sollen auch Studierende der Geistes-, Archiv- und Bibliothekswissenschaften mit einem Interesse an der Transkription historischer Handschriften. Das Ziel, eine robuste und technisch hochstehende Automatisierung von Layout- und Handschriftenerkennung, lässt sich nur durch die enge Zusammenarbeit zwischen GeisteswissenschaftlerINNEn und ComputerspezialistINNen mit unterschiedlichen Voraussetzungen und Ansprüchen an Datenqualität und Herstellung von Transkriptionen erreichen. Die Algorithmen werden somit nicht nur bis zu einem Status als <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">proof-of-concept</hi> erarbeitet, sondern bis zur Praxistauglichkeit verfeinert und in grösseren Forschungs- und Aufbewahrungsumgebungen getestet und verbessert. Die ComputerwissenschaftlerINNEN sind entsprechend ebenfalls ein wichtiges Zielpublikum, wobei bei ihnen weniger die Nutzung der Plattform als das Beisteuern von Software(teilen) anvisiert wird. Die Speicherung der Dokumente erfolgt in der Cloud, gehostet auf Servern der Universität Innsbruck. Die importierten Daten bleiben auch während der Bearbeitung unverändert im Dateisystem liegen und werden ergänzt durch METS und PAGE XML. Alle bearbeiteten Dokumente und Daten bleiben somit in den unterschiedlichen Bearbeitungsstadien nicht nur lokal verfügbar, sondern können für andere Transkribusnutzerinnen und -nutzer freigegeben werden. Dank elaboriertem <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\"> user-management </hi>ist die Zuteilung von Rollen möglich. Die eingespeisten Dokumente und Daten bleiben privat und vor dem Zugriff Dritter geschützt. Von Projektseite können vorgenommene Arbeitsschritte zwecks besserem Verständnis der ausgeführten Arbeiten und letztlich der Verbesserung der Produkte ausgewertet werden. Die Erkennprozesse werden serverseitig durchgeführt, sodass die Ressourcen auf den lokalen Rechnern nicht strapaziert werden. Transkribus ist mit JAVA und SWT programmiert und kann daher plattformunabhängig (Windows, Mac, Linux) genutzt werden. Der Workshop richtet sich sowohl an GeisteswissenschaftlerINNEN als auch an ComputerwissenschaftlerINNEN, wobei vorwiegend die Tools und Möglichkeiten von Transkribus präsentiert werden. Zwei zentrale Forschungsaspekte aus READ werden im Rahmen des Workshops durch Experten vorgestellt: Einerseits das technische Verfahren des Automatic Text Recognition mit rekurrenten neuronalen Netzen (Leifert et al. 2016). Dabei wird kurz in die Trainings- und Auswertungsmechanismen mit neuronalen Netzen eingeführt und Möglichkeiten der Auswertung demonstriert. Andererseits wird die Erkennung von komplexen Layouts, insbesondere Tabellen, erklärt und neueste technische Lösungen vorgestellt. <head xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\">Programm/Ablauf des Workshops</head> <list xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" type=\"unordered\"> <item><hi rend=\"italic\">Begrüßung und Informationen zum Projekt READ</hi> (Tobias Hodel, Zürich): 20‘ <lb />Überblick über Ziele und Fortschritte im Rahmen des von der EU geförderten Projekts.</item> <item> <hi rend=\"italic\">Machine Learning und automatisierte Text Erkennung</hi> (Tobias Strauß, Rostock): 30‘ <lb />Einführung und Erklärung zum Einsatz neuronaler Netze bei der Texterkennung </item> <item> <hi rend=\"italic\">Einführung in Transkribus</hi> <hi rend=\"italic\"> </hi>30‘ <lb />Aufbau und Funktionieren des Programms, Demonstration des Gebrauchs anhand von Beispielen. Aufzeigen der Möglichkeiten zum Einsatz der Automatisierungen. </item> <item> <hi rend=\"italic\">Selbstständiges Arbeiten der Teilnehmenden mit Transkribus:</hi> <hi rend=\"italic\"> </hi>90‘ </item> <item>Die Möglichkeiten und Grenzen von Transkribus sollen von den Teilnehmenden (falls gewünscht mit eigenen Dokumenten) selbst ausgetestet werden.</item> <item> <hi rend=\"italic\">Layout Analyse: Tabellen und andere schwierige Formen</hi> <hi rend=\"italic\"> </hi>(Markus Diem, Wien): 30‘ <lb />Ein über Transkribus hinausgehender Teil des Projekts beschäftigt sich mit <hi rend=\"italic\">computer vision</hi>. Ziel ist es, auch komplexe Strukturen korrekt als Layout zu erkennen, um die automatisierte Texterkennung überhaupt zu ermöglichen. Tabellen gehören in dem Bereich zu den schwierigsten Formen der Texterkennung. </item> <item> <hi rend=\"italic\">Diskussion über Vor- und Nachteile der Software:</hi> 30‘ <lb />Inklusive Evaluation des Tools und der Veranstaltung. Feedbacks werden eingeholt, zur Verbesserung der Software und Webtools (usability, Umfang und Leistung der Automatisierungen etc.). </item> <item>Nach Interesse der Teilnehmenden werden während des Workshops Kurzinputs zu folgenden Themen angeboten: <list type=\"ordered\"> <item>Matching von Text und Bild (bspw. aus bestehenden Transkriptionen),</item> <item>Transkribus Learn (e-Learningumgebung), </item> <item>Crowdsourcing-Infrastruktur, </item> <item>ScanTent und DocScan (Fotografieren eigener Dokumente mit Android App).</item> </list> </item> </list> Um Texte zu transkribieren oder zu edieren, müssen digitale Bilder hochgeladen und danach mit Layouterkennungswerkzeugen bearbeitet werden. Die Analyse des Layouts kann automatisiert geschehen, wobei die manuelle Kontrolle und falls nötig die Nachbearbeitung im Moment noch sinnvoll ist. Dokumente können entweder automatisch mit bereits bestehenden ATR-Modellen (Automatic Text Recognition) erkannt werden oder die Transkription erfolgt händisch und kann danach zum Training neuer Modelle genutzt werden. Insbesondere für die Bearbeitung großer Dokumentenkorpora, die in ähnlichen Handschriften verfasst wurden, lassen sich bereits heute Effizienzgewinne und Vereinfachungen erzielen. Aufbauend auf den Transkriptionen ist es möglich eine Vielzahl von Auszeichnungen und Annotationen innerhalb des Textes, aber auch darüber hinaus für Einzeldokumente und ganze Dokumentenbestände anzulegen. Neben der Anreicherung der Dokumente mit Metadaten (Identifikation von Personen, Orten und Sachwörtern) ist somit auch die Möglichkeit der Herstellung von Bestandsbeschreibungen und der Hinterlegung von Transkriptions- und Editionsvorschriften gegeben. Für den Export stehen unterschiedliche Formate und Ausgabeformen zur Verfügung. So ist es möglich XML-Dateien zu exportieren, die den Vorgaben der TEI entsprechen. Ausgehend davon können komplexe digitale Editionen erstellt werden, die jedoch im Unterschied zu den meisten herkömmlichen Editionen eine enge Verzahnung mit den verwendeten Bilddateien aufweisen. Dadurch werden Editionen ermöglicht, die den transkribierten Text in der Zusammenschau mit der faksimilierten Vorlage sichtbar machen. Daneben sind auch Ausgaben als Druckdaten (PDF) oder zur Weiterbearbeitung für Textverarbeitungsprogramme (DOCX) implementiert. Schließlich ist auch ein Export im PAGE-Format (zur Anzeige in Viewern für OCR gelesene Dokumente, Pletschacher, 2010) sowie als METS (Metadata Encoding and Transmission) möglich. Die Plattform ist für unterschiedliche Gruppen konzipiert. Einerseits für GeisteswissenschaftlerINNEN, die selbst Transkriptionen und Editionen historischer Dokumente erstellen möchten. Andererseits richtet sich die Plattform an Archive, Bibliotheken und andere Erinnerungsinstitutionen, die handschriftliche Dokumente in ihren Sammlungen aufbewahren und ein Interesse an der Aufbereitung des Materials haben. Angesprochen werden sollen auch Studierende der Geistes-, Archiv- und Bibliothekswissenschaften mit einem Interesse an der Transkription historischer Handschriften. Das Ziel, eine robuste und technisch hochstehende Automatisierung von Layout- und Handschriftenerkennung, lässt sich nur durch die enge Zusammenarbeit zwischen GeisteswissenschaftlerINNEn und ComputerspezialistINNen mit unterschiedlichen Voraussetzungen und Ansprüchen an Datenqualität und Herstellung von Transkriptionen erreichen. Die Algorithmen werden somit nicht nur bis zu einem Status als <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">proof-of-concept</hi> erarbeitet, sondern bis zur Praxistauglichkeit verfeinert und in grösseren Forschungs- und Aufbewahrungsumgebungen getestet und verbessert. Die ComputerwissenschaftlerINNEN sind entsprechend ebenfalls ein wichtiges Zielpublikum, wobei bei ihnen weniger die Nutzung der Plattform als das Beisteuern von Software(teilen) anvisiert wird. Die Speicherung der Dokumente erfolgt in der Cloud, gehostet auf Servern der Universität Innsbruck. Die importierten Daten bleiben auch während der Bearbeitung unverändert im Dateisystem liegen und werden ergänzt durch METS und PAGE XML. Alle bearbeiteten Dokumente und Daten bleiben somit in den unterschiedlichen Bearbeitungsstadien nicht nur lokal verfügbar, sondern können für andere Transkribusnutzerinnen und -nutzer freigegeben werden. Dank elaboriertem <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\"> user-management </hi>ist die Zuteilung von Rollen möglich. Die eingespeisten Dokumente und Daten bleiben privat und vor dem Zugriff Dritter geschützt. Von Projektseite können vorgenommene Arbeitsschritte zwecks besserem Verständnis der ausgeführten Arbeiten und letztlich der Verbesserung der Produkte ausgewertet werden. Die Erkennprozesse werden serverseitig durchgeführt, sodass die Ressourcen auf den lokalen Rechnern nicht strapaziert werden. Transkribus ist mit JAVA und SWT programmiert und kann daher plattformunabhängig (Windows, Mac, Linux) genutzt werden. Der Workshop richtet sich sowohl an GeisteswissenschaftlerINNEN als auch an ComputerwissenschaftlerINNEN, wobei vorwiegend die Tools und Möglichkeiten von Transkribus präsentiert werden. Zwei zentrale Forschungsaspekte aus READ werden im Rahmen des Workshops durch Experten vorgestellt: Einerseits das technische Verfahren des Automatic Text Recognition mit rekurrenten neuronalen Netzen (Leifert et al. 2016). Dabei wird kurz in die Trainings- und Auswertungsmechanismen mit neuronalen Netzen eingeführt und Möglichkeiten der Auswertung demonstriert. Andererseits wird die Erkennung von komplexen Layouts, insbesondere Tabellen, erklärt und neueste technische Lösungen vorgestellt. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Begrüßung und Informationen zum Projekt READ</hi> (Tobias Hodel, Zürich): 20‘ <lb xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" />Überblick über Ziele und Fortschritte im Rahmen des von der EU geförderten Projekts. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Machine Learning und automatisierte Text Erkennung</hi> (Tobias Strauß, Rostock): 30‘ <lb xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" />Einführung und Erklärung zum Einsatz neuronaler Netze bei der Texterkennung <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Einführung in Transkribus</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\"> </hi>30‘ <lb xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" />Aufbau und Funktionieren des Programms, Demonstration des Gebrauchs anhand von Beispielen. 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Tabellen gehören in dem Bereich zu den schwierigsten Formen der Texterkennung. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Diskussion über Vor- und Nachteile der Software:</hi> 30‘ <lb xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" />Inklusive Evaluation des Tools und der Veranstaltung. Feedbacks werden eingeholt, zur Verbesserung der Software und Webtools (usability, Umfang und Leistung der Automatisierungen etc.). Nach Interesse der Teilnehmenden werden während des Workshops Kurzinputs zu folgenden Themen angeboten: <lb xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" />- Matching von Text und Bild (bspw. aus bestehenden Transkriptionen), <lb xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" />- Transkribus Learn (e-Learningumgebung), <lb xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" />- Crowdsourcing-Infrastruktur, <lb xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" />- ScanTent und DocScan (Fotografieren eigener Dokumente mit Android App). Während des gesamten Workshops stehen drei wissenschaftliche Mitarbeitende des Projekts für Fragen und Auskünfte zur Verfügung. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Tobias Hodel (</hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"mailto:tobias.hodel@ji.zh.ch)\"> <hi rend=\"bold\">tobias.hodel@ji.zh.ch)</hi> </ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\"> nimmt bereits im Vorfeld gerne Dokumente oder Projektideen an, damit sich die Veranstalter bereits vor dem Workshop Gedanken zu möglichen technischen Umsetzungen machen können.</hi> Das Projekt READ und somit die Weiterentwicklung von Transkribus werden finanziert durch einen Grant der Europäischen Union im Rahmen des Horizon 2020 Forschungs- und Innovationsprogramms (grant agreement No 674943). Zahl der möglichen Teilnehmerinnen und Teilnehmer: 30-40 Personen (auch abhängig von der Raumgrösse). <lb xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" />Benötigte technische Ausstattung: Allgemein: Beamer, evtl. Whiteboard. <lb xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" />Teilnehmende: Eigener Rechner (wenn möglich Installation von Transkribus; Hilfe zur Installation von Transkribus wird 15 Minuten vor der Veranstaltung angeboten) Anmeldungen und Rückfragen bitte an tobias.hodel@ji.zh.ch Kontaktdaten aller Beitragenden (inkl. Forschungsinteressen) Markus Diem, Technische Universität Wien, Institute of Computer Aided Automation Computer Vision Lab, Favoritenstr. 9/183-2, A-1040 Vienna, Österreich; diem@caa.tuwien.ac.at (Computer Vision, Document Analysis, Layout Analysis/Page Segmentation, Cluster Analysis, Automated Flow Cytometry Analysis). Tobias Hodel, Staatsarchiv des Kantons Zürich, Winterthurerstrasse 170, CH-8057 Zürich, Schweiz; tobias.hodel@ji.zh.ch (Digital Humanities; Automatic Textrecognition; eArchiving; Information Retrieval). Tobias Strauß, Institut für Mathematik, Ulmenstraße 69, Universität Rostock, 18051 Rostock, Deutschland; tobias.strauss@uni-rostock.de; (Deep Learning, Information Retrieval und Natural Language Processing). Leifert, G., Strauß, T., Grüning, T., Wustlich, W., Labahn, R., 2016. Cells in Multidimensional Recurrent Neural Networks. Journal of Machine Learning Research 17, 1-37. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Leifert, G., Strauß, T., Grüning, T., Wustlich, W., Labahn, R.,</hi> 2016. Cells in Multidimensional Recurrent Neural Networks. Journal of Machine Learning Research 17, 1-37. '),('urn:cts:dhd:2018.hodel_tobias_konsequenzen_automatischer_texterkennung_ein_:','In den Geisteswissenschaften werden schon heute grosse Mengen an Text durchsucht, weiterverwertet und analysiert. Die Aufbereitung von Scans und Fotografien mit <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">optical character recognition</hi> (OCR) bei gedruckten Texten wird erwartet. Gleichzeitig stehen selten Überlegungen im Zentrum, wie Text erkannt, welche Annahmen und vor allem welches Textverständnis vorausgesetzt wurde. Mit Hilfe des Sahleschen Textrads analysiert der Beitrag die automatisierte Erkennung von Texten mit neuronalen Netzen und fordert eine höhere Transparenz der verwendeten Methoden. Sowohl Korpuslinguistik als auch Literatur- und Geschichtswissenschaften sind interessiert am Auffinden von Einzelbelegen, Mustern oder Entitäten in grossen Datenmengen. Tausende Seiten oder hunderte von Büchern lassen sich etwa mittels topic modeling klassifizieren (Schöch 2017). Der Prozess der Erkennung, der Weg zu den durchsuchbaren Texten, steht in den Überlegungen der Fächer jedoch meistens nicht im Zentrum. Obwohl Probleme der OCR-Erkennung angemerkt werden, ist die Textgüte nur bedingt ein Feld der Reflexion, die über Klagen hinausläuft (Ausnahme: Piotrowski 2012). Bedingt durch die Nutzung kommerzieller Produkte und entsprechend kaum offengelegter Prozesse, wird die Erkennleistung als gegeben angenommen und höchstens im <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\"> post-processing </hi>die Qualität der Texte verbessert (bspw. PoCoTo: Vobl 2014). Über das Monieren von Fehllesungen heraus, fehlt eine Reflexion, wie mit automatisch erkannten Texten umgegangen werden soll, gänzlich. Die Frage „welcher Text erkannt werden soll“, wird nicht thematisiert. Das hängt auch damit zusammen, dass Textverständnisse im digitalen Raum geprägt sind durch die Editionswissenschaften, einer Fachschaft, die aus einer anderen Richtung das digitale Feld bearbeitet. Die Qualität der Texterkennung, etwa der Transkription handschriftlicher Dokumente, steht nicht im Fokus, da bei menschlicher Erkennung durch Experten von einer Güte um 99,99% ausgegangen werden kann. Die Unsicherheiten, die unsicheren Lesungen, sind höchstens Teil von Paläographie orientierter fachspezifischer Debatten und nicht grundsätzlich ein qualitativer Messwert. Die Editionswissenschaften waren es auch, die im Zuge der Digitalisierung Überlegungen zum Verständnis von Text hervorbrachten und sich – ganz im Sinne post-moderner Texttheorie – darauf einigten, dass es nicht den neutralen zu edierenden Text gibt. Ausgefaltet und visuell umgesetzt in Form eines „Textrads“ durch Patrick Sahle (Sahle 2013: 45-52). Erst das Verständnis von der Mehrschichtigkeit und Formbarkeit des Textbegriffes machte mehr oder minder konsequente Umsetzungen von digitalen Editionen überhaupt möglich und entspannte die Diskussion zwischen Philologie und Geschichtswissenschaft zu den je eigenen Vorstellungen von Text(-aufbereitung). Das Verständnis von Text unterscheidet sich dabei stark. Es kann vom Text als materiellem Ding ebenso ausgegangen werden, wie Text als Werk oder als Folge von Zeichen. Gerade für Fragen zur Umsetzung von Editionen, hilft das Textrad bei der Identifikation von Schwerpunkten, die Editionsentscheidungen unterstützen. Im Rahmen von Projekten zur Texterkennung und Handschriftenerkennung durch grosse EU-Infrastrukturprojekte (IMPACT und READ) wurden derweil ebenso selten Überlegungen zum Text als Ressourcen angestellt und mehr auf Nachfragen beziehungsweise der Übernahme impliziter Vorstellungen abgestellt, die durch Informatiker oder Mathematiker bei der Entwicklung von Erkennungsalgorithmen eingebracht wurden. Dadurch muss auch deren Perspektive bei einer Theoretisierung der Texterkennung mitberücksichtigt werden. Die Frage nach dem Verständnis von Text bei automatisierten Erkennvorgängen, hilft weiter bei der Abwägung zum Verhältnis von Mensch und Maschine beim Zugänglichmachen von Texten und stellt auch althergebrachte editorische Praktiken in Frage. Die Anwendung des Sahleschen Textrads auf automatisierte Texterkennung macht deutlich, dass gewisse Textformen auch mit besten Erkennmethoden nicht isoliert werden können: Ausgangspunkt ist immer eine Textversion (Druck- oder Manuskriptseite), die in Form eines Faksimilie/Digitalisat vorliegen muss. Zeichenhaftigkeit und auch intellektuelle Bezüge sind daraus ableitbar, Text als Werk etwa, wie es rekonstruiert oder abstrahiert wird, lässt sich dagegen nicht erkennen. Das digitalisierte Objekt agiert bei der automatisierten Erkennung jeweils als Ausgangspunkt, das erneut konsultiert werden kann und bei Kontrolle und Überprüfung hilft. Das bedingt jedoch, dass auch die Art und Weise der Digitalisierung (Auflösung und Farbechtheit, aber auch Format und Aufnahmeverfahren), bei einer Kritik berücksichtigt werden müssen. Bereits der zugrundeliegende „Text“ ist also technisch geprägt. Mit Fokus auf die Ausgabe des Erkennprozesses, werden erkannte Strings ins Zentrum gesetzt. Dabei muss nicht zwangsläufig nur ein String („die beste Lesung“) vorgelegt werden, sondern Varianten, also eine Reihe von Strings, die mehrere mögliche Lesungen enthalten, sind extrahierbar. Ergänzt um die durch die maschinell errechnete Wahrscheinlichkeit der Erkennung wird eine Matrix (sog. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">confidence matrix</hi>) an möglichen Lesungen und deren Wahrscheinlichkeit erstellt, die ebenfalls durchsucht werden kann. Insbesondere innerhalb von grossen Quellenmassen lassen sich so potente Suchen (Volltextsuchen ohne zugrunde liegendem Volltext sozusagen) realisieren, die ausgesprochen gute Ergebnisse erzielen. Mit dem Nachteil, dass je nach Suche auch <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\"> false-positive </hi>Variantenlesungen vorgelegt werden. Die Methode wird daher nur bedingt für Auswertungen nutzbar, die auf Quantifizierung beruhen. Dank der Konfidenzen wird die Anzahl an Zeichenfehler, als zentralem Tool zur Messung von Textgüte relativiert, da ein alternativer Zugang zu den Strings besteht. Innerhalb des Vorgangs zur Erkennung von Text kommt der eigentliche Erkennprozess jedoch erst an zweiter Stelle. Ebenso zentral und ebenfalls fehleranfällig, ist die Identifikation des Layout bzw. die Unterscheidung zwischen texttragenden und textfreien Zonen auf den zu erkennenden Digitalisaten, eine Aufgabe die für Menschen spielerisch einfach gelöst werden kann. Obwohl für reguläre Layouts von handschriftlichem Material in den vergangenen Monaten erhebliche Fortschritte erzielt wurden (Grüning 2017), bleiben Probleme im Umgang mit komplexen Layouts und insbesondere Tabellen, die in keine oder nur die ungenügende Identifikation von Zeilen mündet. Der Punkt der Layouterkennung wird noch problematischer, da nur schwierig ausgewiesen werden kann, welche Teile als „texttragend“ identifiziert wurden. Bei Wettbewerben in den Computerwissenschaften werden unterschiedliche Messwerte angenommen. Etwa die Abweichung von einer manuell gezogenen Baseline [cBad] oder die Zuordnung zu Pixeln [DIVA-HisDB]. Allen Verfahren gemein ist der Bezug auf von Menschen hergestellte, relativ subjektive Grundlagen. Fakt ist, alles was nicht als Teil des Layouts identifiziert wird, kann im darauffolgenden Prozess nicht als Text erkannt werden. Alle diese Überlegungen stellen nicht mehr als Grundlagen beziehungsweise Vorannahmen dar, die getroffen werden, bevor eine Erkennung überhaupt stattfinden kann. Im Gegensatz etwa zu händisch erstellten digitalen Editionen, ist eine Anpassung des Textbegriffs nicht im Erstellprozess möglich, sondern höchstens vor Beginn oder beim Abschluss der Bearbeitung. Noch deutlicher wird die Abgeschlossenheit, nähert man sich der Texterkennung aus einer technischen Perspektive. Insbesondere für die Texterkennung von Handschriften und frühen Drucken lohnt sich der Einsatz von <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">machine learning</hi>, konkret rekurrenten neuronalen Netzen (RNN). Das Training solcher Netze muss selbstredend vor der eigentlichen Erkennung erfolgen. Die trainierte Ausgabe entspricht dabei einem nachgeahmten, determinierten menschlichen Input. Je nach Grösse des Trainingssets und der Variabilität der Schriften wird dies mehr oder minder genau erreicht. Zentral im Prozess ist das erwartete Resultat, oder anders formuliert die Art und Weise, wie Text aufbereitet wird. Die Aufbereitung selbst, beispielsweise die stillschweigende Auflösung von Abkürzungen, Normalisierung von Schreibungen oder das Einfügen bzw. Zusammenführen von Zeilenumbrüchen, wird Konsequenzen auf die Ergebnisse haben. Auch der verwendete Zeichensatz (etwa die Codierung in Unicode) oder Vereinheitlichungen wird das Resultat beeinflussen. Aus technischer Sicht gibt es innerhalb des Trainingsprozesses selbst nur einige wenige Parameter, die kontrolliert werden können. Entsprechend ist der gesamte Rest, Teil einer <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">blackbox</hi>, die auch nicht näher analysiert werden kann, da das Funktionieren der einzelnen Neuronen in einem Netz nur schwer und häufig ohne Einsichten zum Funktionieren der gesamten Erkennung beobachtet werden können. Ein Kontrollmechanismus findet sich einzig im standardisierten Testen der trainierten Modelle mit Hilfe von Testsets, also nach gleichem Muster hergestellte Seiten, die nicht fürs Training verwendet wurde und entsprechend Auskunft über die Leistungsfähigkeit eines Modells geben können. Zentrale Messwerte dabei sind <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Character Error Rate</hi> und <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Word Error Rate</hi>, die auf so genannter Ground-Truth basiert, also von Menschen hergestellte „korrekte“ Lesungen der Texte. Eine weitere Form der Einflussnahme besteht in der Verwendung von Wörterbüchern, die bei Unsicherheit herangezogen werden und plausiblere Lesungen (= im Wörterbuch) gegenüber anderen Strings bevorzugen. Für historische Schreibformen bestehen zwar Korpora, jedoch ist der Einsatz für Texte vor Ende des 19. Jahrhunderts (insbesondere für vormoderne Texte) umstritten, da keine Konventionen bestanden und die Gefahr der Hyperkorrektur aufgrund des verwendeten Wörterbuchs besteht. Auch wenn es bislang nur beschränkte Erfahrungen mit dem Einsatz von <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\"> machine learning</hi> bei der automatischen Erkennung von Text gibt, ist absehbar, dass die Verbesserungen zum Einsatz der Technologie führen werden. Mit dem Preis, dass Probleme des <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\"> machine learnings </hi>mit eingeführt werden. Die <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">biases</hi>, insbesondere die Perspektiven im Moment der Aufbereitung, von Trainingsdaten etwa, werden übernommen (Zundert 2016: 341). Im Kontext von automatisierter (Vor-)Aufbereitung von Bewerbungsdossiers oder nicht gender-gerechten Auswertungen von Informationsmassen wird das Probleme des Datenbias bei Methoden des <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">machine learnings</hi> rasch sichtbar (Siehe dazu einen jüngeren Artikel aus dem britischen Guardian, Devlin 2017). Bei der Texterkennung mögen die Konsequenzen gesellschaftlich weniger gravierend ausfallen, problematisch und kritisch zu analysieren sind sie nichtsdestotrotz. Wie der kurze Abstecher in die Welt des maschinellen Lernens zeigte, ist eine Kontrolle der Erkennleistung nur ganz bedingt und basierend auf wenigen Faktoren möglich, entsprechend lässt sich zusammenfassend im Umgang mit automatisierten Texterkennungsalgorithmen eine Reihe von Forderungen ableiten, damit erkannte Texte kritisch eingeordnet werden können. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Messwerte basierend auf Testsets müssen ausgewiesen werden</hi>: Character Error Rate und Word Error Rate geben Aufschlüsse zur Qualität des erkannten Textes. Darüber hinaus ist eine Einschätzung sinnvoll, in welchem Bereich Falschlesungen häufig identifiziert wurden (Eigennamen, Zahlen etc.). Insgesamt sollte dadurch einsichtig werden, in welchen Bereichen Qualitätsprobleme zu erwarten sind. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Standards und Kernfragen an die publizierten Texte offen dokumentieren</hi>: In den Editionswissenschaften bereits praktiziert, wird der Umgang mit Frageperspektiven verbesserte Einsichten liefern, vor welchem Hintergrund Textkorpora erstellt wurden. Daran schliesst sich die Forderung nach <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Offenlegung der zugrunde liegenden Ground-Truth zur Erstellung von Test- und Trainingssets </hi>an: Damit wird nachvollziehbar, was zur Modellerstellung genutzt und auch, welchen Standards, Richtlinien und Gepflogenheiten dabei gefolgt wurde. Durch den kritischen Umgang mit automatisch erkannten Texten eröffnet sich ein fundierter Umgang mit denselben, der mit gewissen Sicherheiten eine Weiternutzung von Text ermöglicht und die textzentrierten Teile der <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\"> digital humanities</hi> in eine kritikfähige Zukunft führt. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Devlin, Hannah</hi> (2017): AI programs exhibit racial and gender biases, research reveals. In: The Guardian vom 13.04. URL: https://www.theguardian.com/technology/2017/apr/13/ai-programs-exhibit-racist-and-sexist-biases-research-reveals. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Grüning, Tobias, Labahn, Roger, Diem, Markus, Kleber, Florian, Fiel, Stefan</hi> (2017): READ-BAD: A New Dataset and Evaluation Scheme for Baseline Detection in Archival Documents. [Preprint submitted to DAS2018] arXiv:1705.03311. URL: https://arxiv.org/abs/1705.03311. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Piotrowski, Michael</hi> (2012): Natural language processing for historical texts. Morgan & Claypool, San Rafael. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Sahle, Patrick</hi> (2013): Digitale Editionsformen. Zum Umgang mit der Überlieferung unter den Bedingungen des Medienwandels. Teil 3: Textbegriffe und Recodierung., Schriften des IDE. BoD, Norderstedt. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Schöch, Christoph</hi> (2017): Topic Modeling Genre: An Exploration of French Classical and Enlightenment Drama. Digital Humanities Quarterly 11. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Vobl, Thorsten, Gotscharek, Annette, Reffle, Uli, Ringlstetter, Christoph, Schulz, Klaus U.</hi> (2014): PoCoTo - an Open Source System for Efficient Interactive Postcorrection of OCRed Historical Texts, in: Proceedings of the First International Conference on Digital Access to Textual Cultural Heritage, DATeCH ’14. ACM, New York, NY, USA, pp. 57–61. doi:10.1145/2595188.2595197 <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Zundert, Joris J. van</hi> (2016): Screwmeneutics and Hermenumericals: The Computationality of Hermeneutics, in: Schreibman, Susan, Siemens, Ray, Unsworth, John (Eds.), A New Companion to Digital Humanities. John Wiley & Sons, pp. 331–347. '),('urn:cts:dhd:2018.hoenen_armin_principles_aiding_in_reading_abbreviations_in_o:','A project on Georgian Epigraphy <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn1\" n=\"1\" /> in the context of which this article is grounded brought our attention to two phenomena which seem inseparably intertwined with the epigraphic record: abbreviations and gaps. In Old Georgian, abbreviations are very prominent and yet very heterogeneous. That is more so than in other (historical) languages. One finds many abbreviations for the same word, compare Boeder (1987). In this article, we assess the research question why this is so by trying to highlight properties of Old Georgian abbreviations, which can also be used as an aid to read them. We use Old Georgian abbreviations in inscriptions and manuscripts from the Titus web-site, Gippert (1995) under more entered within the Georgian National Corpus <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn2\" n=\"2\" />. In order to take a somewhat wider perspective and enable data hungry technologies to aid in the analyses of the aforementioned phenomena <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn3\" n=\"3\" />, we decided to compare the Georgian record with one of the largest digital epigraphic records available, classical Latin, for which we use data from the Epigraphic database Heidelberg <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn4\" n=\"4\" />: last accessed December 2016. The Latin data is several orders of magnitude larger than the Georgian one. While Latin contains roughly 70,000 inscriptions, Georgian features 91, so we decided to additionally analyse abbreviations in Old Georgian manuscripts. We ended up with roughly 4,000 abbreviations for Old Georgian (roughly 1,100 from the inscriptions) and roughly 170,000 for Latin. There are several partly overlapping typologies of abbreviations, compare Marchand (1969); Kreidler (1979); McArthur (1988); McArthur and McArthur (1992); Rúa (2004); Driscoll (2009). (Carroll, 2003, p.205) remarks: ”Unfortunately, universally accepted standards for many abbreviations and acronyms do not exist”. The first investigation concerns the position of the letters in the extension, which are maintained in the abbreviation. That is &lt;precip&gt; as an abbreviation for &lt;precipitation&gt;, will be converted into 1-2-3-4-5-6. We look at the type and token levels for Old Georgian and Latin, see Table 1. Table 1: Proportions of abbreviations starting in the first letter (first column), ending in the last (second column), being suspensions (third column) or contractions (fourth column). \'types\' here counts each abbreviation - expansion tuple uniquely. We find that abbreviations usually start in the first letter although this might be part of a prefix in both Latin and Old Georgian. This allows for keeping parafoveal preview information intact, see for instance Slattery et al. (2011); Rayner et al. (2012). Chanceaux et al. (2013) summarizing Dandurand et al. (2011) find that ”initial letters provide more information with respect to word identity than any other letter position”. Initital letters are together with the last letter the ”most visible” letters of a word, Dandurand et al. (2011), which means under more that due to the adjacent spaces, they can more easily be recognized. Secondly, Old Georgian uses more contractions (abbreviations by first and last letter, a Christian abbreviation tradition which entails the question of how to spiritually correctly contract affixed words inducing a dilemma once many affixes are present), Latin suspensions (abbreviation by the first n letters. Figure 1 shows the patterns of occurrence of positions, given a certain word length. The y-axis represents the percentage of abbreviations (regardless of their lengths) that contain the position specified on the x-axis. In a normalized plot, all wordlengths from 4 to 11 are plotted together. For Old Georgian there is a gap after some first letters. We conjecture that the end of the word stem is most unlikely to occur in abbreviations. While in Latin, suffixes are often left out, in Georgian, which has an agglutinative morphology, this would lead to considerable difficulties in relating the actual word to the context since some suffixes carry information which in Latin are expressed by independent pre- or postpositions. <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic url=\"HOENEN_Armin_Principles_Aiding_in_Reading_Abbreviations_in_O-100002010000034A0000033B62AD3E37.png\" /> <head>Figure 1: Letter position incidence in abbreviations. First row: for words of length 5 (24, 569 data points in Latin and 401 in Old Georgian). Second row: for words of length 4 to 11 (overlay). In the upper left graphic, for all abbreviated words of length 5 in Latin, the first letter was always present in the abbreviation, the second in roughly 30% of the cases, the third in slightly less cases, the fourth and fifth almost never. In Old Georgian, an alternation with 2 dominant patterns appears: one for shorter words with probably one suffix and one for words with 2 suffixes which then have more letters towards the relative middle.</head> </figure> Now, we look at how many vowels and consonants are retained in abbreviations, see Table 2. As one can see, in all contexts the ratio of vowels in the abbreviations is clearly lower than in the extensions. Information theory, see for instance Shannon (1948) provides a stable basis for the interpretation of these results. a) the class of vowels is smaller than the class of consonants and b) vowels are much more frequent not only because of a) but also because they occur in syllable nuclei and consequently a single vowel, yet not a single consonant can constitute a syllable. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn5\" n=\"5\" /> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn6\" n=\"6\" /> Thus, vowels are less informative and hence more easily guessable than consonants. Finally, we analysed our larger Latin data in more detail. We extract the frequency based rankings of letters and test their correlation with the ranking through probability of being retained in an abbreviation. The Spearman rank correlation suggests, that there is a significant correlation between the frequency of a consonant and its probability to be retained in an abbreviation (p-value = 0.002655, ρ 0.622807). For vowels p is above 0.01, and ρ is negative at -0.2 suggesting that for vowels, which are all quite frequent, there is no clear effect. Carreiras et al. (2009) find that vowels do not yield priming effects for recognition in opposition to consonants, which would nicely align with this finding. Thus, an inf requent consonant grapheme is more probably retained. One may deduct that consonants that are left out - if any - are more frequent than the ones retained. Knowing this and knowing that the first portion of the word root is probably represented in the abbreviation decreases the number of possible interpretations ideally by this token helping to decipher abbreviations. Table 2: Proportions of vowels in extensions and abbreviations. Note, that the inverse (1-value) is the proportion of consonants. Here, vowels and consonants are measured as vowel and consonant characters, which for both Latin and Old Georgian largely coincides with their phonemic class due to both writing systems being rather shallow. Reading abbreviations may be understood even better when taking their generation into account. One hypothesis assumes, that someone, who wants to abbreviate a word, holds in mind all possible abbreviations and chooses from them. We try to validate this, counting all possible abbreviations per word length given suspension and contraction. This can also help estimate algorithmic complexity in abbreviating. As we have empirically observed but not explicitly stated so far and implicitly assumed, a condition for a valid abbreviation may be that the indices of the letters must maintain ascending order, or, in other words, the original sequence of the letters is not permuted. If so, for each word length <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">w </hi>and abbreviation length <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">a </hi>there are { <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">w </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">/</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">choose a</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">}</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\"> <ref target=\"ftn7\" n=\"7\" /> </hi> possible abbreviations, since for each distinct combination only one can maintain the ascending order of elements. Now in order for understanding how many possible abbreviations there are for each word we need to add up values for all different <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">a</hi>, where <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\"> a &lt; w</hi>. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn8\" n=\"8\" /> By simply using this binomial coefficient one can compute the numbers of possible combinations (for numbers until 10, see Table 3 leftmost numbers in cells) which gives the inner portion of Pascal’s triangle. However, the outer 1s are missing, since the extension itself is no abbreviation and neither is a sequence of zero letters, the sum is thus 2^w - 2. The increase in possibilities is linear and quick, for a word of length 15, there are 32,766 possibilities how it could be abbreviated. If we additionally fix the first letter, we count only all combinations containing element ’1’, which must then be{ <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">w-1</hi> /choose <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">a-1</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">}</hi>, since we have fixed the first letter and from the remaining <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">w - 1 </hi>letters, we can choose any <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">a - 1</hi> remaining elements of the abbreviation. This restricts the possible numbers already considerably. Overall, we halve possibilities, so 2^{w-1} - 1 becomes the sum formula, which would still leave us with 16,383 possibilities for a word of 15 letters. In case of a contraction, one fixes the first and the last letter. Then again, results are halved with one letter long abbreviations excluded, hence the sum relates to <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">w</hi> by 2^{w-2} - 1. For a word of length 15 still 8,191 possibilities would be left. Numbers remain so high towards the end of the scale that it seems improbable that someone who abbreviates a word be aware of all of the possibilities simulateneously at decision time. One also sees that contraction is quite effective in restricting possible abbreviations and might thus considerably speed-up abbreviating and decipherment/reading of abbreviations. Table 3: Numbers of possible abbreviations per word length / when first letter is fixed / when first and last letters are fixed. Rows have word length, columns abbreviation length. Various analyses (not only the presented) conducted have shown two properties of abbreviations which can help understand and read Old Georgian and Latin abbreviations. Combinatorial evidence suggests that keeping in mind all possible abbreviations even in case of contraction is unlikely for longer words. Considering that Old Georgian as an agglutinative language produces long words this may partly explain why there is larger variety in the abbreviation landscape, since in each abbreviation process another possible abbreviation may have surfaced. <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn1\" n=\"1\" place=\"foot\"> <ref target=\"https://www.cedifor.de/en/cedifor/current-pilot-projects/pilot-projects/digitale-erschliessung-epigraphischer-denkmaeler/\"> https://www.cedifor.de/en/cedifor/current-pilot-projects/pilot-projects/digitale-erschliessung-epigraphischer-denkmaeler </ref> </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn2\" n=\"2\" place=\"foot\"> <ptr target=\"http://titus.fkidg1.uni-frankfurt.de/texte/etcg/cauc/ageo/inscr/carcera/carce.htm/\" /> and <ptr target=\"http://gnc.gov.ge/gnc/page\" /> </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn3\" n=\"3\" place=\"foot\"> See also Hoenen & Samushia (2016)</note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn4\" n=\"4\" place=\"foot\"> <ptr target=\"http://edh-www.adw.uni-heidelberg.de/home\" /> </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn5\" n=\"5\" place=\"foot\"> In principle, all but sign languages should make use of vowels, at least empirically in the Word atlas of language structures, Dryer and Haspelmath (2013) (see wals.info), there are no languages with less than 2 vowel qualities. Furthermore the lowest consonant vowel ratio in 563 languages has still more consonants (10) than vowels (9), see Maddieson (2013b,a).</note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn6\" n=\"6\" place=\"foot\"> A third observation on vowels could be related: vowels are synchronically (dialects) and diachronically (language change) less stable.</note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn7\" n=\"7\" place=\"foot\"> We write formulas in LaTeX syntax in order to avoid for simple formulae to be given too much space.</note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn8\" n=\"8\" place=\"foot\"> Note, that an abbreviation can be understood as a k-skip-n-gram, Guthrie et al. (2006). The first numbers in the summing column of the table then coincide with the numbers (sum of) of all possible k-skip-n-grams for w (and all possible <hi rend=\"italic\">n</hi> and <hi rend=\"italic\"> k</hi>). </note> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Boeder, W.</hi> (1987). Versuch einer sprachwissenschaftlichen Interpretation der altgeorgischen Abkürzungen. In: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\"> Revue des études géorgiennes et caucasiennes</hi> 3:33–81. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Carreiras, M., Duñabeitia, J. A., and Molinaro, N.</hi> (2009). Consonants and vowels contribute differently to visual word recognition: Erps of relative position priming. I: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">C</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">erebral Cortex</hi> 19(11):2659–2670. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Carroll, J.</hi> (2003). <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Oxford handbook of computational linguistics</hi>. Oxford University Press. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Chanceaux, M., Mathôt, S., and Grainger, J. </hi>(2013). Flank to the left, flank to the right: Testing the modified receptive field hypothesis of letter- specific crowding. In: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Journal of Cognitive Psychology </hi>25(6):774–780. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Dandurand, F., Grainger, J., Duñabeitia, J. A., and Granier, J.-P.</hi> (2011). On coding non-contiguous letter combinations. 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In: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Proceedings of the 5th international Conference on Language Resources and Evaluation (LREC-2006): </hi>1–4. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Hoenen, </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">A.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\"> and Samushia, </hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">L.</hi> (2016). Gepi: An Epigraphic Corpus for Old Georgian and a Tool Sketch for Aiding Reconstruction, In: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">JLCL </hi>31 (2):25–38. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Kreidler, C. W. </hi>(1979). Creating new words by shortening. In: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Journal of English Linguistics</hi> 13(1):24–36. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Maddieson, I. </hi>(2013a). WALS, Consonant-Vowel Ratio. Max Planck Institute for Evolutionary Anthropology, Leipzig. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Maddieson, I.</hi> (2013b). WALS, Vowel Quality Inventories. Max Planck Institute for Evolutionary Anthropology, Leipzig. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Marchand, H. </hi>(1969). The categories and types of present-day English word formation: A synchronic-diachronic approach. Beck. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">McArthur, T. </hi>(1988). The cult of abbreviation. In: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">English Today</hi> 4(03):36–42. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">McArthur, T. B. and McArthur, F.</hi> (1992). The Oxford companion to the English language. Oxford University Press. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Rayner, K., Pollatsek, A., Ashby, J., and jr. Clifton, C. </hi>(2012). Psychology of Reading. Psychology Press, New York/Hove. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Rúa, P. L.</hi> (2004). Acronyms & co.: A typology of typologies= acrónimos y cía: una tipología de tipologías. In: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Estudios Ingleses de la Universidad Complutense</hi> 12:109–129. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Shannon, C. E.</hi> (1948). A mathematical theory of communication. In: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Bell System Technical Journal</hi> 27:379–423. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Slattery, T. J., Schotter, E. R., Berry, R. W., and Rayner, K.</hi> (2011). Parafoveal and foveal processing of abbreviations during eye fixations in reading: making a case for case. In: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition </hi>37(4):1022. '),('urn:cts:dhd:2018.hoffmann_christoph_science_as_a_service_:','Einer der am weitesten verbreiteten Ansprüche von Digital Humanities Projekten und Forschungsvorhaben ist jener, nachhaltig nutzbare Daten und Services zu produzieren bzw. zu hinterlassen. Neben archivierbaren Datenformaten und quelloffener Software ist die Einrichtung von REST – APIs eine vielgenutzte Möglichkeit, erstellte Services in anderen Projekten nutzbar zu machen.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn1\" n=\"1\" /> Der Vorteil solcher Schnittstellen liegt darin, dass die ihnen zugrunde liegenden Technologie (im wesentlichen HTTP) in so gut wie allen Plattformen und Programmiersprachen bereits implementiert ist. So sind sowohl Services als auch Daten welche über eine sauber definierte REST – Schnittstelle zugänglich sind, relativ einfach in einer Vielzahl anderer Projekte zu integrieren. In vielen Bereichen der Software – Entwicklung hat dieser Vorteil dazu geführt dass Service orientierte Softwarearchitektur und ein „API first approach“ immer populärer geworden sind. Auch das Austrian Center for Digital Humanities an der Österreichischen Akademie der Wissenschaften hat es sich für die kommenden zwei Jahre zu einer Aufgabe gemacht, die in den vergangenen drei Jahren in einer Vielzahl von Projekten entstandenen Daten und Services in standardisierten REST – Schnittstellen verfügbar zu machen bzw. bereits entstandene Schnittstellen entsprechend aufzubereiten und zu dokumentieren. Hierzu sollen zunächst wiederkehrende, generisch abbildbare Aufgaben in den Workflows identifiziert werden, sodann die Ihnen korrespondierenden, bereits bestehenden, Services für eine Verwendung außerhalb des Projektkontextes abgeändert werden. Ziel dieses Vorhabens ist es, einen Katalog an REST-Services zu erstellen, welcher in einer Sandbox zum einen die direkte Verwendung erlaubt, zum anderen die Funktionen der verschiedenen Endpunkte unmittelbar kritisch dokumentiert. Des Weiteren sollen bereits vorhandene Standards<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn2\" n=\"2\" /> und semantische Erweiterungen <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn3\" n=\"3\" /> auf Ihre Tauglichkeit und Sinnhaftigkeit in Digital Humanities Kontexten hin geprüft, und gegebenenfalls in den Schnittstellen implementiert werden werden. Exemplarisch soll auch modular wiederverwendbare Front – End Komponenten angeboten werden (bspw. Autocompletes u.a.) Parallel dazu gilt es, anhand der verwendeten Projekte kritisch zu reflektieren, welche Schritte, Funktionalitäten und Daten sich aus einem vorhandenen Projekt sinnvoll zur Nachnutzung herauslösen lassen. Wie kleinteilig lassen sich die Schritte eines geisteswissenschaftlichen Projektes modularisieren und an externe Services auslagern, wenn ein zur Kritik der Resultate fähiger Gesamtblick gewahrt bleiben soll? Wie exakt muss, umgekehrt gefragt, eine Schnittstelle dokumentiert sein, um einer kritischen Prüfung im Rahmen des verwendenden Projektes standhalten zu können? Diese und andere Betrachtungen sollen schlussendlich in einem White Paper zu REST – APIs für wiederkehrende Szenarien in Digital Humanities Projekten münden. Das Poster soll zum einen den Katalog und die Sandbox als Tools präsentieren, zum anderen erste Ergebnisse der Standardisierung von APIs zur Diskussion stellen. Eine Debatte zu den oben genannten Fragen soll dem Vorhaben eine noch breitere Grundlage bei der Erstellung des White Papers geben. <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn1\" n=\"1\"> <ref target=\"http://digitalhumanities.berkeley.edu/blog/15/05/01/project-sustainability-dh-collaboration-and-community\">http://digitalhumanities.berkeley.edu/blog/15/05/01/project-sustainability-dh-collaboration-and-community</ref> - 14.1.2018 </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn2\" n=\"2\">bspw. https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification oder <ref target=\"http://jsonapi.org/\">http://jsonapi.org/</ref> - 14.1.2018 </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn3\" n=\"3\">http://www.hydra-cg.com/spec/latest/core/ und <ref target=\"http://microformats.org/\">http://microformats.org/</ref> - 14.1.2018 </note> '),('urn:cts:dhd:2018.homburg_timo_semantische_extraktion_auf_antiken_schriften_am:','Semantische Extraktionsmechanismen (z.B. Topic Modelling) werden seit vielen Jahren im Bereich des Semantic Web und Natural Language Processings sowie in den Digital Humanities als Verfahren zur Visualisierung und automatischen Kategorisierung von Dokumenten eingesetzt. Oft ergeben sich durch den Einsatz neue Aspekte der Interpretation von Dokumentensammlungen die vorher noch nicht ersichtlich waren. Als Beispiele solcher Verfahren kommen häufig Machine Learning Algorithmen zum Einsatz, welche eine Grobeinordnung von Texten vornehmen können. Gepaart mit Metadaten von Texten können anschließend beispielsweise thematische Übersichten von Dokumenten mit geographischem Bezug auf Kartenmaterialien in GIS Systemen oder mittels historischer Gazetteers zeitliche Zusammenhänge automatisiert dargestellt werden. In dieser Publikation möchten wir die Möglichkeiten der semantischen Extraktion nutzen und diese auf einer Sammlung von Texten in Keilschriftsprachen anwenden. Keilschriftsprachen haben in den letzten Jahren ein größeres Interesse in der Digital Humanities und Linguistik Community erfahren. (Inglese 2015, Homburg et. al. 2016, Homburg 2017, Sukhareva et. al. 2017). Neben der andauernden Standardisierung in Unicode werden unter anderem Part Of Speech Tagger und Mechanismen der automatisierten Übersetzung erprobt um Keilschrifttexte besser mit dem Computer zu erfassen und zu interpretieren. Desweiteren wurde die Erlernbarkeit der Keilschriftsprachen durch digitale Tools wie Eingabemethoden oder Karteikartenlernprogramme verbessert. (Homburg 2015) Trotz all der erreichten Fortschritte verbleiben jedoch zahlreiche Probleme bei der maschinellen Verarbeitung von Keilschriftsprachen, die unter anderem mit der geringen Verfügbarkeit annotierter Ressourcen und der fehlenden Verfügbarkeit maschinenlesbarer und semantisch sowie linguistisch annotierter Wörterbücher zusammenhängt. Diese Limitierungen hindern viele Natural Language Processing und semantische Extraktionsalgorithmen daran ein besseres Ergebnis zu erzielen. Wir möchten mit dieser Publikation einen Beitrag leisten diese Situation zu verbessern und stellen das \"Semantic Dictionary for Ancient Languages\" vor, welches ein Versuch ist durch Annotierung vorhandener in der Forschungscommunity anerkannter Wörterbuchressourcen mit Unicode Characters, Semantic Web Konzepten, etymologischen Daten, gemeinsamen Vokabularen und POSTags eine semantische Ressource in RDF für die Optimierung solcher Algorithmen auf Basis der Sprachen Hethitisch, Sumerisch und Akkadisch zu schaffen.Das Wörterbuch basiert auf dem Lemon-Standard, ein W3C Standard der es erlaubt ebenfalls multilinguale Resourcen abzubilden. So können Entwicklungen der Sprache und gemeinsame Vokabulare wie zum Beispiel Akkadogramme und Sumerogramme in Hethitisch mit erfasst werden. Wir testen die Performance des Wörterbuchs auf einer der größten Sammlungen von digitalen Keilschrifttexten, der CDLI, aus der wir repräsentative Texte in hethitischer, sumerischer und akkadischer Keilschrift aus verschiedenen Epochen extrahieren und mittels Machine Learning klassifizieren, sowie verschlagworten. Das Ergebnis der semantischen Extraktion ist eine Sammlung von Themen pro Keilschrifttafel, die sich wiederum in Überkategorien gruppieren lassen und in einen zeitlichen, sprachlichen, dialektischen, sowie örtlichen Kontext gestellt werden können. Anhand der verschiedenen Metadaten der CDLI war es uns möglich eine thematische Karte der Fundorte der Keilschrifttafeln sowie deren Inhalt pro Epoche darzustellen aus der das relevante Fachpublikum schließen kann welche Themen zu welcher Zeit an welchem Fundort relevant für die Schreiber der jeweiligen Epoche waren. Im Zuge einer Weiterentwicklung möchten wir diese Informationen mit weiteren Metadaten wie beispielsweise der Jurisdiktion, den Daten der jeweiligen Herrscher sowie rekonstruierten Orten aus der antiken Zeit vervollständigen um Rückschlüsse auf interessante historische Ereignisse zu ziehen. Auf unserem Poster möchten wir gerne den Prozess des Aufbaus, sowie die Struktur des semantischen Wörterbuchs sowie die Karte die durch unsere semantische Extraktion entstanden ist präsentieren um die jeweiligen Fachwissenschaftler zur Diskussion über die Entwicklung eines Semantic Web von Keilschriftsprachen und Keilschriftartefakten einzuladen. Desweiteren soll unser Poster eine Reihe von Anwendungen demonstrieren die sich in Zukunft mit unserer semantischen Ressource entwickeln lassen können um einen Beitrag zu einem hoffentlich zukünftig existierenden LinkedData Datensatz für Keilschriftartefakte zur Dokumentation von Keilschrift zu leisten. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Inglese, G.</hi> (2015): “Towards a hittite treebank. basic challenges and methodological remarks.” In: Corpus-Based Research in the Humanities (CRH) p. 59 1.1 <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Homburg, T.</hi> (2017): “Postagging and semantic dictionary creation for Hittite cuneiform.” In:DH2017 (2017) <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Homburg, T., Chiarcos, C.</hi> (2016): “Word segmentation for Akkadian cuneiform.” In: LREC2016 1.1 <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Homburg, T., Chiarcos, C., Richter T., Wicke, D.</hi> (2015): “Learning Cuneiform the Modern Way.” In: DhD2015 <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Sukhareva, M., Fuscagni, F., Daxenberger, J., Görke, S., Prechel, D., Gurevych,I.</hi> (Aug 2017): “Distantly supervised pos tagging of low-resource languages under extreme data sparsity: The case of Hittite.” In: LaTeCH-CLfL ’17 Proceedings of the 11th Workshop on Language Technology for Cultural Heritage, Social Sciences, and Humanities. pp.95–104 1.1 '),('urn:cts:dhd:2018.hug_marius_beweb_3d_zur_digitalisierung_interaktiver_buch:','Im Rahmen des Projekts BeWeb-3D <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn1\" n=\"1\" />und in Kooperation mit dem Zentrum für digitale Kulturgüter in Museen (ZEDIKUM <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn2\" n=\"2\" />) wurde an der Staatsbibliothek zu Berlin – Preußischer Kulturbesitz ein Konzept zur Digitalisierung sogenannter Bewegungsbücher erarbeitet. Dabei handelt es sich um Buchobjekte, die bewegliche Teile enthalten und damit eine Interaktion erfordern, die über das reine Umblättern der Seiten hinausgeht (vgl. Schmitz-Emans 2016). Populäre Formen dieses Buchtyps sind Klappbilderbücher – bereits im 16. Jahrhundert gab es anatomische Lehrbücher mit Papierklappen – oder Bücher mit Volvellen, i.e. drehbare Papierscheiben, die bspw. für kalendarische Berechnungen genutzt wurden. Einen richtigen Boom erfuhr das Medium Bewegungsbuch, als im Laufe des 19. Jahrhunderts das sogenannte Spielbilderbuch die (gutbürgerlichen) Kinderzimmer Mitteleuropas eroberte. In diesen aufwendig und von Hand produzierten Kinderbüchern finden sich alle Formen des angesprochenen Papierdesigns wieder, was im direkten Kontext zu den industriellen Fortschritten in den Bereichen der Papierproduktion und Buchdrucktechnologie (Lithographie und v.a. Chromolithographie) zu sehen ist. Eine besondere Ausprägung sind die in den 1880er und 90er Jahren in Perfektion vom Münchner Buchkünstler Lothar Meggendorfer produzierten Ziehbilderbücher (siehe Abb. 1), die historisch in enger Verwandtschaft zu den damals populären Marionetten- und Schattentheatern einerseits und Laterna Magica Vorführungen andererseits rezipiert werden müssen. <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic url=\"HUG_Marius__BeWeB_3D___Zur_Digitalisierung_interaktiver_Buch-1000000000001FC70000086FB19A0D9B.jpg\" /> <head>Abb. 1: Vier stills des Anglers bei der Arbeit. Aus: Lothar Meggendorfer: Bewegliche Schattenbilder, 1886.</head> </figure> All diesen Buchtypen – seien es wissenschaftliche Bücher aus der Zeit des 12. Jahrhunderts oder Kinderbücher ab dem Anfang des 19. Jahrhunderts – ist eines gemein: Sie verfügen über eine zusätzliche (räumliche oder zeitliche) Dimension und verweigern sich so gängigen Digitalisierungspraktiken aus dem Bereich der Buchdigitalisierung. Elena Pierazzo beschreibt diese Objekte als „notable exceptions“ (Pierazzo 2015, 32) und verweist damit einerseits auf deren Exklusivität, andererseits aber auch auf die unbestrittene Relevanz des Gegenstands. Das vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) geförderte Projekt schlägt einen Digitalisierungsworkflow vor, der der Komplexität des Gegenstands gerecht wird und entsprechend aufwendig ist. Unterschiedliche Ausgabeformate (Bild, Film, 3D) sollen in einer additiv-synoptischen Präsentation zugänglich gemacht werden. 1) Für die 2D-Digitalisierung bedeutet die spätere Datenverarbeitung, dass unterschiedliche Zustände der beweglichen Bilder aufgenommen werden müssen (Stichwort Keyframing). 2) Um eine entsprechende metrische Präzision des Digitalisats zu erreichen, wird das aus dem Bereich der Kulturgutdigitalisierung bekannte Structure from Motion-Verfahren (SfM) eingesetzt. 3) Um schließlich die Interaktion mit dem Digitalisat zu ermöglichen, kommen bei der Datenvisualisierung Game und/oder Physik Engines aus dem Computerspielebereich (z.B. Unity) zum Einsatz. Das Ziel ist ein multimodales Replikat bestehend aus Bild, Film, 3D-Objekt und einem eigenen Metadatenmodell, in welchem die bereits erwähnte Möglichkeit der Interaktion abgebildet ist. Im Rahmen der Posterpräsentation werden verschiedene bis dahin replizierte Buchtypen unter Berücksichtigung der jeweiligen Digitalisierungstechnologien vorgestellt. Die digitalisierten Spielbilderbücher stehen browserbasiert oder als Augmented Reality <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">hands-on</hi> zur Verfügung. Der so durch BeWeB-3D zwischen datenbasiertem Poster und Android-App buchstäblich aufgespannte Raum soll zu einem Raum der kritischen Befragung konkreter Möglichkeiten und Grenzen von Digital Humanities werden. Das <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Bewegungsbuch</hi> als Teil einer „ergodic edition“ (Vanhoutte 2015, 141f) eignet sich dafür nicht zuletzt aufgrund der noch immer fehlenden Standards im Bereich der (interaktiven) 3D-Digitalisierung. <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn1\" n=\"1\" place=\"foot\"> http://staatsbibliothek-berlin.de/die-staatsbibliothek/projekte/beweb-3d/.</note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn2\" n=\"2\" place=\"foot\"> http://www.zedikum.de/</note> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Meggendorfer, Lothar</hi> (1886): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Bewegliche Schattenbilder, 1. Vorstellung,</hi> München: Braun & Schneider. Staatsbibliothek zu Berlin, Kinder- und Jugendbuchabteilung, Signatur: 53 BB 500600-1 R. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Pierazzo, Elena</hi> (2015): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Digital Scholarly Editing: Theories, Models and Methods</hi>. Farnham: Ashgate. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Schmitz-Emans, Monika</hi> (2016): \"Modellierungen, Inszenierungen, Transgressionen. Zu Geschichte, Spielformen und Poetik des beweglichen Buchs\", in: Bachmann, Christian A./Emans, Laura/Schmitz-Emans, Monika (eds.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Bewegungsbücher. Spielformen, Poetiken, Konstellationen,</hi> Berlin: Ch. A. Bachmann Verlag, S. 85–123. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Vanhoutte, Edward</hi> (2010): \"Defining Electronic Editions: A Historical and Functional Perspective\", in: McCarty, W. (ed.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Text and Genre in Reconstruction. Effects of Digitalization on Ideas, Behaviours, Products and Institutions</hi>. Open Book Publishers, Cambridge, S. 119–144. '),('urn:cts:dhd:2018.jacke_janina_digital_vs_humanities_didaktische_aufbereitun:','Computergestütztes Arbeiten kann geisteswissenschaftliches Forschen auf unterschiedlichste Weise befördern und bereichern. Dennoch müssen wir in unserem Arbeitsalltag und in Gesprächen mit Kolleginnen und Kollegen<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn1\" n=\"1\" /> immer wieder feststellen, dass viele traditioneller arbeitende Geisteswissenschaftler digitalen Methoden noch immer mit Skepsis begegnen.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn2\" n=\"2\" /> Dies liegt nicht zuletzt daran, dass in den Geisteswissenschaften zahlreiche Methoden zum Einsatz kommen, von denen nur einigen wenigen eine derart formalisierte Arbeitsweise naheliegt, wie sie im Rahmen der Digital Humanities oft verfolgt wird. Das lässt sich gut am Beispiel der Literaturwissenschaft illustrieren: Digitale Methoden werden bisher vornehmlich von Literaturwissenschaftlern genutzt, die an strukturellen oder anderen formalen Aspekten literarischer Texte interessiert sind (beispielsweise an narrativen Strukturen, Figurennetzwerken etc.).<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn3\" n=\"3\" /> Ihrem traditionellen Selbstverständnis nach ist die Literaturwissenschaft allerdings zentral an komplexen und innovativen <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Interpretationen</hi> literarischer Texte interessiert<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn4\" n=\"4\" /> – und wie diese durch digitale Methoden der Textanalyse befördert werden können, ist nicht evident. Damit digitale Methoden eine breitere Akzeptanz finden, ist es deswegen notwendig, den Nutzen dieser Methoden auch für stärker hermeneutisch ausgerichtete geisteswissenschaftliche Forschungsfragen zu reflektieren. Unserem (weiten) Verständnis von “Hermeneutik” entsprechend handelt es sich bei hermeneutischen Forschungsfragen um Fragen, die auf die (holistische) Auslegung bzw. Deutung von Texten gerichtet sind (vgl. bspw. Spörl 2004: 128). In literaturwissenschaftlichen Zusammenhängen spielen dabei insbesondere Fragen nach Funktion bzw. Wirkung bestimmter Textelemente oder des Gesamttextes eine Rolle, ebenso wie die In-Beziehung-Setzung des Textes mit bestimmten Kontexten. Diese Forschungsfragen sollten exponiert im Zusammenhang mit der Entwicklung von Tools, digitaler Forschungsumgebungen und vor allem didaktischer Konzepte zur Vermittlung von DH-Methoden berücksichtigt werden. Diese Forderungen werden bisher jedoch nicht in zureichendem Maße erfüllt.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn5\" n=\"5\" /> Wir möchten in diesem Beitrag das aktuelle Projekt forTEXT (2017–2020) vorstellen, das der Vermittlung, Aufbereitung und Bereitstellung von Mitteln zur computergestützten Textanalyse insbesondere für hermeneutisch arbeitende Geisteswissenschaftler gewidmet ist. Im Folgenden sollen in diesem Zusammenhang zunächst die unterschiedlichen konzeptionellen Dimensionen (Abschnitt 2) sowie anschließend erste inhaltliche Ergebnisse des Projekts präsentiert werden (Abschnitt 3). Das Anfang 2017 gestartete DFG-Projekt <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">forTEXT. Literatur digital erforschen</hi> (<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.fortext.net\">http://www.fortext.net</ref>) hat die Entwicklung einer digitalen Forschungsumgebung zum Ziel, die im Rahmen der qualitativen Analyse und Interpretation von Texten genutzt werden kann. Das Augenmerk bei der Gestaltung dieser Umgebung liegt insbesondere auf zwei Aspekten: (a) Orientierung an genuin geisteswissenschaftlichen Arbeitsweisen: Es geht, ganz im Sinne des geisteswissenschaftlichen Selbstverständnisses, um die Unterstützung der genuin <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">interpretativen</hi> Auseinandersetzung mit Texten. In anderen Worten: forTEXTs Fokus liegt <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">nicht</hi> ausschließlich auf der statistischen Auswertung von Texten, wie es sonst im Rahmen von DH-Methoden zur Textanalyse oft der Fall ist. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn6\" n=\"6\" /> Auf diese Weise soll gewährleistet werden, dass traditioneller arbeitende Geisteswissenschaftler die Umgebung tatsächlich zur digitalen Unterstützung vertrauter Methoden der Textanalyse und -interpretation nutzen können und ihnen keine Hinwendung zur statistischen Textanalyse abverlangt wird. (b) Niedrigschwelliger Zugang: Geisteswissenschaftler sollen die digitale Forschungsumgebung <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">intuitiv</hi> und weitgehend ohne technische Vorkenntnisse nutzen können. Hierzu trägt zum einen die Tatsache bei, dass forTEXT ein individualisiertes Empfehlungssystem zur Verfügung stellt, das geisteswissenschaftlichen Nutzern Vorschläge unterbreitet, welche digitalen Ressourcen, Routinen und Tools für ihr Projekt hilfreich sein könnten (siehe auch Abschnitt 2.2). Nutzer werden also nicht einfach mit einem unüberschaubaren digitalen Angebot alleingelassen, dessen potenziellen Nutzen für die eigene Fragestellung sie sich erst noch selbst erschließen müssen. Zum anderen stellt forTEXT leicht verständliche Beschreibungen zu digitalen Methoden und Korpora zur Verfügung, ebenso wie intuitiv bedienbare Benutzeroberflächen für digitale Werkzeuge zur Textanalyse und -interpretation (siehe auch Abschnitt 2.3). Auf diese Weise können DH-Methoden ohne technisches Know-how sowie ohne das aufwändige Studieren von Nutzerhandbüchern eingesetzt werden. In den folgenden Unterabschnitten sollen sowohl forTEXTs Empfehlungssystem als auch die drei Komponenten des Informationsrepositoriums ( <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Routinen, Ressourcen und Tools</hi>) kurz etwas detaillierter vorgestellt werden. Für Geisteswissenschaftler, die noch nicht wissen, auf welche Weise digitale Methoden der Textanalyse und -interpretation ihre eigene Forschung unterstützen können, bietet forTEXT ein individualisiertes Empfehlungssystem in Form eines digitalen Fragebogens an (siehe Abb. 1). Hier können die Nutzer beispielsweise angeben, ob sie schon Vorerfahrungen mit digitalen Methoden der Textanalyse gemacht haben, in welchem Zustand sich ihr Textkorpus befindet, unter welcher Fragestellung sie ihre Texte untersuchen wollen und welcher literaturtheoretischen Schule sie sich zuordnen.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn7\" n=\"7\" /> Als Output erhalten die Forscher, angepasst an die von ihnen gemachten Angaben, eine Liste mit Vorschlägen zu digitalen Korpora, Methoden und Werkzeugen, die zu ihrer Fragestellung und Arbeitsweise passen. Das Empfehlungssystem also eine individualisierte Kompilation aus forTEXTs Inhalten und Verzeichnissen, die im Folgenden kurz vorgestellt werden sollen. forTEXTs digitale Forschungsumgebung ist in drei Bereiche gegliedert. (a) Routinen: Im Teilbereich <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Routinen</hi> finden sich zum einen Informationstexte zu digitalen Methoden, die der Analyse und Interpretation von Texten dienen (bspw. zu taxonomiebasiertem Annotieren, zur Textanalyse mittels individualisierter Abfragen auf Text- und Annotationsdaten, zu Topic Modeling etc.), sowie zu vorbereitenden Prozeduren wie der Digitalisierung von Texten. In diesen Informationstexten finden sich darüber hinaus Links zu digitalen Tools (s.u.), mithilfe derer die fraglichen Methoden ausgeführt werden können. Zum anderen werden unter <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Routinen</hi> auch didaktische Texte (d.h. Lerneinheiten und Lehrmodule) zur Verfügung gestellt. Die Lerneinheiten dienen der selbstständigen Aneignung bestimmter digitaler Methoden und Tools, während die Lehrmodule didaktisches Material für Lehrende zur Verfügung stellen, die auf 90-minütige Workshopsituationen zugeschnitten sind (siehe auch Abschnitt 3). Die Entwicklung neuer Lehrmodule wird sich dabei an den im Projektverlauf akquirierten Bedarfen der Nutzer orientieren. (b) Ressourcen: Unter <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Ressourcen</hi> ist ein Verzeichnis digital nutzbarer Korpora zu finden. Hierunter fallen sowohl hochqualitativ digitalisierte Textkorpora als auch inhaltlich annotierte Korpora, die nachgenutzt werden können. Einige annotierte Korpora werden im Rahmen von forTEXT selbst bzw. affiliierten Projekten produziert.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn8\" n=\"8\" /> Das Verzeichnis enthält darüber hinaus informative Beschreibungen der gelisteten Ressourcen. (c) Tools: Im Bereich <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Tools</hi> findet sich schließlich eine kommentierte Liste digitaler Werkzeug-Suites bzw. Funktionskomponenten, mithilfe derer unterschiedliche textanalytische und -interpretatorische Operationen durchgeführt oder unterstützt werden können. Darüber hinaus sollen in forTEXT auch eigene Funktionskomponenten entwickelt werden. Hierzu gehört vornehmlich die Weiterentwicklung des Textannotations- und Analyseprogramms CATMA ( <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.catma.de\">http://www.catma.de</ref>) – aber auch die Entwicklung von graphischen Step-by-step-Benutzerschnittstellen für bestehende Tools.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn9\" n=\"9\" /> Dies soll es technisch weniger versierten geisteswissenschaftlichen Nutzern ermöglichen, hochfunktionale Tools einzusetzen, ohne sich umfangreich einarbeiten zu müssen. Alle Verzeichnisse und Einträge aus den drei forTEXT-Bereichen Routinen, Ressourcen und Tools können von Nutzern eigenständig durchsucht und aufgerufen werden – oder es erfolgt ein angeleiteter Zugriff durch die Nutzung des Empfehlungssystems. Im verbleibenden Teil dieses Beitrags möchten wir etwas genauer auf einen Lehrmodulentwurf eingehen, das dem forTEXT-Bereich <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Routinen</hi> zuzuordnen ist. Anhand dieses Moduls soll beispielhaft gezeigt werden, wie in forTEXT die Paradigmen der Orientierung an einer genuin geisteswissenschaftlichen Arbeitsweise und des niedrigschwelligen Zugangs umgesetzt werden. Zwei von forTEXTs 90-minütigen Lehrmodulen sind der Vermittlung der digitalen Methode des <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">manuellen Annotierens</hi> gewidmet. Die Methode des Annotierens stellt einen guten Brückenschlag zur traditionelleren geisteswissenschaftlichen Arbeitsweise dar – schließlich gehört das Anbringen von Notizen in zu interpretierenden literarischen Texten seit jeher zur literaturwissenschaftlichen Arbeitspraxis.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn10\" n=\"10\" /> In den Lehrmodulen zum <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">digitalen</hi> Annotieren gilt es nun, zum einen an die bereits bekannte Praxis anzuknüpfen und zum anderen deutlich zu machen, inwiefern die digitale Unterstützung es ermöglicht, bekannte Arbeitsprozesse deutlich effektiver durchzuführen, oder gar ganz neue Arbeitsweisen eröffnet, die das jeweilige Forschungsziel befördern. Um diese Anforderungen umzusetzen, sieht forTEXT zwei Lehreinheiten zum manuellen Annotieren vor, von denen wir die erste im Folgenden kurz vorstellen möchten. In der Einheit <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Taxonomiebasiertes Annotieren</hi> wird schrittweise gezeigt, wie mithilfe des Annotations- und Analysetools CATMA freie Kommentare in literarischen Texten angebracht sowie analysiert und systematisiert werden können. Die Systematisierung freier Kommentare kann wiederum als Grundlage dienen, um eine Annotationstaxonomie zu entwickeln, die dann für eine noch feinere und zielgerichtetere Analyse des literarischen Textes genutzt werden kann. Das verwendete Programm CATMA ist hierbei in zweifacher Hinsicht auf die forTEXT-Paradigmen abgestimmt: Es bietet eine intuitiv bedienbare Benutzeroberfläche und unterstützt den freien, undogmatischen und genuin interpretativen Zugang zu Texten, während es zugleich Optionen stärkerer Formalisierung bereithält (vgl. Abb. 2).<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn11\" n=\"11\" /> Die im Rahmen des Lehrmoduls verfolgte didaktische Strategie hat mehrere Vorteile: Der erste Schritt, d.h. das digitale Anbringen freier Kommentare, stellt einen vollkommen explorativen und potenziell unstrukturierten Zugang zu literarischen Texten dar. Er erzwingt also kein formalistisches Umdenken und bildet die traditionellere geisteswissenschaftlich-hermeneutische Arbeitsweise gut ab. Im Vergleich zum analogen Arbeiten birgt er aber dennoch den Vorteil, dass die freien Kommentare durch digitale Unterstützung effektiver <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">nachgenutzt</hi> werden können. Als zusätzliches Angebot an Literaturwissenschaftler, die für eine etwas stärkere Formalisierung ihres Zugangs offen sind, zeigt das Lehrmodul, welche weiteren Vorteile und Optionen <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">taxonomiebasiertes</hi> Annotieren mit sich bringt (bspw. bessere Vergleichbarkeit, detailliertere und vereinfachte Analyse, ggf. Reproduzierbarkeit etc.)<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn12\" n=\"12\" /> und wie dieses digital umgesetzt werden kann. Diese Herangehensweise kann in der Folge auch die Nützlichkeit noch stärker formalistisch anmutender DH-Techniken plausibilisieren – wie beispielsweise der kollaborativen, guidelinegestützten Annotation<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn13\" n=\"13\" /> oder der automatisierten Annotation bzw. Informationsextraktion. Im Lehrmodul zum manuellen digitalen Annotieren sind also die Paradigmen umgesetzt, die auch die weitere Arbeit am forTEXT-Projekt bestimmen sollen: Durch stärkere Orientierung an der traditionell-geisteswissenschaftlichen Arbeitsweise und erleichterten Zugang können digitale Methoden einer breiteren Nutzergemeinschaft nähergebracht werden. <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn1\" n=\"1\" rend=\"footnote text\"> Wir werden aufgrund besserer Lesbarkeit im Folgenden nur noch die männliche Form verwenden – unsere Ausführungen beziehen sich aber selbstverständlich dennoch auf alle Geschlechter.</note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn2\" n=\"2\" rend=\"footnote text\"> Auf diese persistente Skepsis verweisen beispielsweise auch Fiedler und Weiß in ihrem Tagungsbericht zur DHd-Konferenz 2015 in Graz (vgl. Fiedler/Weiß 2015).</note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn3\" n=\"3\" rend=\"footnote text\"> Beispiele hierfür sind u.a. die folgenden Projekte aus dem Bereich der digitalen Literaturwissenschaft: “heureCLÉA”, ein Projekt zur automatischen Annotation von Zeitphänomenen in narrativen Texten ( <ref target=\"http://heureclea.de\"> http://www.heureclea.de </ref>, vgl. Bögel et al. 2015); “Redewiedergabe. Eine literatur- und sprachwissenschaftliche Korpusanalyse”, ein Projekt zur automatisierten Annotation von Figurenrede ( <ref target=\"http://www.redewiedergabe.de/\"> http://www.redewiedergabe.de </ref>, vgl. auch Brunner 2015); die “Computational Stylistics Group” ( <ref target=\"https://sites.google.com/site/computationalstylistics/\"> https://sites.google.com/site/computationalstylistics </ref>, vgl. Rybicki/Eder/Hoover 2016); das “Rhythmicalizer”-Projekt ( <ref target=\"http://www.rhythmicalizer.net/\"> http://www.rhythmicalizer.net </ref>, vgl. Baumann/Meyer-Sickendiek 2016), das ein Tool zur Erkennung von Prosodie in freien Versen entwickelt; ebenso wie Projekte zur Analyse von Figurennetzwerken wie etwa “Digital Literary Network Analysis” ( <ref target=\"https://dlina.github.io/about/\"> https://dlina.github.io/about </ref>, vgl. Fischer et al. 2017). </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn4\" n=\"4\" rend=\"footnote text\"> So betonen beispielsweise Kindt und Köppe, dass literaturwissenschaftliche Interpretationen weniger auf strukturelle Aspekte oder bloßes Sprachverstehen gerichtet sind als vielmehr auf mannigfaltige, komplexe und oft nicht eindeutig umrissene Verstehensziele (vgl. Kindt/Köppe 2008: 12–14).</note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn5\" n=\"5\" rend=\"footnote text\"> So sind beispielsweise bestehende Verzeichnisse für Tools zur Textanalyse aufgrund der vornehmlich technisch ausgerichteten Beschreibungen für Geisteswissenschaftler ohne DH-Vorwissen äußerst schwer zugänglich (z.B. TAPoR, <ref target=\"http://www.tapor.ca\"> http://www.tapor.ca </ref>). Einen vielversprechenden Ansatz zur nutzbaren Aufbereitung und Vermittlung digitaler Methoden – allerdings vornehmlich in schulischen Kontexten – stellt das Projekt “Digitalität in den Fachdidaktiken” dar ( <ref target=\"http://dhd-blog.org/?p=6812\"> http://dhd-blog.org/?p=6812 </ref>). </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn6\" n=\"6\" rend=\"footnote text\"> So basieren zahlreiche DH-Praktiken zur Textanalyse auf der automatischen Verarbeitung von Textoberflächendaten wie Wortfrequenzen, beispielsweise stilometrische Untersuchungen oder Topic Modeling (vgl. Brett 2012).</note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn7\" n=\"7\" rend=\"footnote text\"> Der Fragebogen bietet Nutzern zudem die Option, auf fehlende Antwort- oder sogar Fragemöglichkeiten hinzuweisen. Auf diese Weise kann der Fragebogen – und mit ihm forTEXTs Empfehlungssystem – im Laufe des Projekts weiter optimiert werden.</note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn8\" n=\"8\" rend=\"footnote text\"> Affiliierte Projekte sind beispielsweise “3DH” ( <ref target=\"http://www.threedh.net\"> http://www.threedh.net </ref>) und “SANTA: Shared Task on the Analysis of Narrative levels Through Annotation” ( <ref target=\"https://sharedtasksinthedh.github.io/\"> https://sharedtasksinthedh.github.io/ </ref>), in deren Rahmen narrative Ebenen in Texten annotiert werden. </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn9\" n=\"9\" rend=\"footnote text\"> Ein Vorbild hierfür ist der bereits in CATMA integrierte “Query Builder”, mithilfe dessen Nutzer komplexe Abfragen über Text- und Annotationsdaten laufen lassen können, ohne eine Abfragesprache lernen zu müssen.</note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn10\" n=\"10\" rend=\"footnote text\"> Vgl. bspw. Bauer/Zirker 2015: Absatz 1.</note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn11\" n=\"11\" rend=\"footnote text\"> So hat sich CATMA beispielsweise dem Konzept des <hi rend=\"italic\">hermeneutischen Markups</hi> verschrieben – darunter verstehen wir nach Piez Markup das bewusst interpretativ und flexibel ist (vgl. Piez 2010). Auf diese Weise erlaubt CATMA beispielsweise mehrfache und sogar “widersprüchliche” Annotationen derselben Textstelle – dennoch sind die Annotationen im standardisierten TEI-Format exportierbar und somit flexibel nachnutzbar. Diese Markup-Eigenschaften werden im Backend ermöglicht durch Standoff-Markup und die Nutzung von TEI Feature Structures ( <ref target=\"http://www.tei-c.org/release/doc/tei-p5-doc/de/html/FS.html\"> http://www.tei-c.org/release/doc/tei-p5-doc/de/html/FS.html </ref>). </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn12\" n=\"12\" rend=\"footnote text\"> Vgl. zu den Vorteilen von Klassifikationssystemen wie Taxonomien und Typologien auch Bailey 1994.</note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn13\" n=\"13\" rend=\"footnote text\"> Zur Methode und zum Nutzen kollaborativen Annotierens, siehe auch Gius/Jacke 2015 und Gius/Jacke 2017.</note> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Bailey, Kenneth D. </hi>(1994): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Typologies and Taxonomies. An Introduction to Classification Techniques</hi>. Thousand Oaks/London/New Delhi: Sage Publications. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Bauer, Matthias / Zirker, Angelika </hi>(2015): “Whipping Boys Explained. Literary Annotation and Digital Humanities”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">MLA Commons. Literary Studies in the Digital Age</hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://dlsanthology.mla.hcommons.org/whipping-boys-explained-literary-annotation-and-digital-humanities/\"> https://dlsanthology.mla.hcommons.org/whipping-boys-explained-literary-annotation-and-digital-humanities/ </ref> [letzter Zugriff 06. September 2017]. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Baumann, Timo / Meyer-Sickendiek, Burkhard </hi>(2016): “Large-scale Analysis of Spoken Free-verse Poetry”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\"> Proceedings of LT4DH-Workshop 2016</hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://edoc.sub.uni-hamburg.de/informatik/volltexte/2016/228/pdf/baumann_large_scale_analysis.pdf\"> http://edoc.sub.uni-hamburg.de/informatik/volltexte/2016/228/pdf/baumann_large_scale_analysis.pdf </ref> [letzter Zugriff 06. September 2017]. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Bögel, Thomas / Gertz, Michael / Gius, Evelyn / Jacke, Janina / Meister, Jan Christoph / Petris, Marco / Strötgen, Jannik </hi>(2015): “Collaborative Text Annotation Meets Machine Learning. heureCLÉA, a Digital Heuristic of Narrative”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">DHCommons Journal</hi> 1 <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://dhcommons.org/journal/issue-1/collaborative-text-annotation-meets-machine-learning-heurecl%C3%A9-digital-heuristic\"> http://dhcommons.org/journal/issue-1/collaborative-text-annotation-meets-machine-learning-heurecl%C3%A9-digital-heuristic </ref> [letzter Zugriff 06. September 2017]. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Brett, Megan R. </hi>(2012): “Topic Modeling. A Basic Introduction”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Journal of Digital Humanities</hi> 2(1) <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://journalofdigitalhumanities.org/2-1/topic-modeling-a-basic-introduction-by-megan-r-brett/\"> http://journalofdigitalhumanities.org/2-1/topic-modeling-a-basic-introduction-by-megan-r-brett/ </ref> [letzter Zugriff 06. September 2017]. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Brunner, Annelen </hi>(2015): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Automatische Erkennung von Redewiedergabe</hi>. Berlin / Boston: de Gruyter (= Narratologia Bd. 47). <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Fiedler, Maik / Weiß, Andreas </hi>(2015): “Von Daten zu Erkenntnissen. Digitale Geisteswissenschaften als Mittler zwischen Information und Interpretation. DHd-Jahrestagung 2015” <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.hsozkult.de/conferencereport/id/tagungsberichte-6059\"> http://www.hsozkult.de/conferencereport/id/tagungsberichte-6059 </ref> [letzter Zugriff 06. September 2017]. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Fischer, Frank / Göbel, Mathias / Kampkaspar, Dario / Kittel, Christopher / Trilcke, Peer </hi>(2017): “Network Dynamics, Plot Analysis. Approaching the Progressive Structuration of Literary Texts”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Digital Humanities 2017. Conference Abstracts</hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://dh2017.adho.org/abstracts/DH2017-abstracts.pdf\"> https://dh2017.adho.org/abstracts/DH2017-abstracts.pdf </ref> [letzter Zugriff 06. September 2017]. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Gius, Evelyn / Jacke, Janina</hi> (2015): “Informatik und Hermeneutik. Zum Mehrwert interdisziplinärer Textanalyse”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Zeitschrift für digitale Geisteswissenschaften</hi>, Sonderband 1 <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.zfdg.de/sb001_006\"> http://www.zfdg.de/sb001_006 </ref> [letzter Zugriff 06. September 2017]. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Gius, Evelyn / Jacke, Janina </hi>(2017): “The Hermeneutic Profit of Annotation. On Preventing and Fostering Disagreement in Literary Analysis”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">International Journal of Humanities and Arts Computing</hi> 11(2) 233–254. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Kindt, Tom / Köppe, Tilmann </hi>(2008): “Einleitung”, in: dies. (eds.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Moderne Interpretationstheorien. Ein Reader</hi>. Göttingen: Vandenhoeck & Ruprecht 7–26. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Piez, Wendell </hi>(2010): “Towards Hermeneutic Markup. An Architectural Outline”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Digital Humanities 2010. Conference Abstracts</hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://piez.org/wendell/papers/dh2010/\"> http://piez.org/wendell/papers/dh2010/ </ref> [letzter Zugriff 06. September 2017]. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Rybicki, Jan / Eder, Maciej / Hoover, David </hi>(2016): “Computational stylistics and text analysis”, in: Crompton, Constance / Lane, Richard J. / Siemens, Ray (eds.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Doing Digital Humanities</hi>. London / New York: Routledge 123–144. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Spörl, Uwe </hi>(2004): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Basislexikon Literaturwissenschaft</hi>. 2., durchges. Aufl. Paderborn [u.a.]: Schöningh. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Websites</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">3DH </hi>(<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.threedh.net\">http://www.threedh.net</ref>) <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">CATMA </hi>(<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.catma.de\">http://www.catma.de</ref>) <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Computational Stylistics Group </hi>(<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://sites.google.com/site/computationalstylistics/\">https://sites.google.com/site/computationalstylistics</ref>) <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Digital Literary Network Analysis </hi>(<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://dlina.github.io/about/\">https://dlina.github.io/about</ref>) <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Digitalität in den Fachdidaktiken</hi>. Projektpräsentation im DHd-Blog ( <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://dhd-blog.org/?p=6812\"> http://dhd-blog.org/?p=6812</ref>) <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">forTEXT </hi>(<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.fortext.net\">http://www.fortext.net</ref>) <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">heureCLÉA </hi>(<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://heureclea.de\">http://www.heureclea.de</ref>) <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Redewiedergabe </hi>(<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.redewiedergabe.de/\">http://www.redewiedergabe.de</ref>) <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Rhythmicalizer </hi>(<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.rhythmicalizer.net/\">http://www.rhythmicalizer.net</ref>) <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://dhd-blog.org/?p=8138\"><hi rend=\"bold\">SANTA</hi>: Shared Task on the Analysis of Narrative levels Through Annotation (</ref> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://sharedtasksinthedh.github.io/\">https://sharedtasksinthedh.github.io/</ref><ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://dhd-blog.org/?p=8138\">)</ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">TAPoR</hi> (<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.tapor.ca\">http://www.tapor.ca</ref>) <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">TEI Feature Structures</hi> (<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.tei-c.org/release/doc/tei-p5-doc/de/html/FS.html\">http://www.tei-c.org/release/doc/tei-p5-doc/de/html/FS.html</ref>) '),('urn:cts:dhd:2018.kamocki_pawel_clarin_legal_information_plattformen_und_legal:','Wissenschaftler im Bereich der Digital Humanities sind ständig auf einen Zugang zu vertrauenswürdigen und zuverlässigen rechtlichen Informationen angewiesen. Die entscheidenden rechtlichen Herausforderungen stellen sich vor allem im Immaterialgüterrecht (insbesondere in Bezug auf das Urheberrecht, das sui generis-Recht für Datenbanken und das verwandte Schutzrecht für den Verfasser von wissenschaftlichen Ausgaben) und im Datenschutzrecht. Daher ist es sinnvoll, beides bereits in der Anfangsphase jedes Projekts zu berücksichtigen, um rechtliche Probleme in späteren Projektphasen und das Scheitern von Forschungsprojekten zu vermeiden. Allerdings erscheint eine ständige Information über die rechtlichen Rahmenbedingungen vor dem Hintergrund der ständigen Änderungen der Gesetze, die die neuen Technologien betreffen, sehr schwierig. Auch in 2018 wird es sowohl im deutschen als auch im europäischen Datenschutzrecht wesentliche Änderungen geben, die Auswirkungen auf die Erhebung, den Zugang und die Verwendung von Forschungsdaten haben werden. Darüber hinaus wird derzeit über den Entwurf einer neuen Richtlinie im Urheberrecht diskutiert, die möglicherweise schon bald verabschiedet wird. All diese Änderungen im Blick zu behalten erfordert jedenfalls regelmäßigen Zugang zu aktuellen rechtlichen Informationen. Daher haben Pawel Kamocki und Erik Ketzan im Jahr 2012 die CLARIN-D Legal Information Plattform für DH Forscher in Deutschland aufgesetzt: Sie ist sowohl in deutscher als auch in englischer Sprache verfügbar. 2016 folgte die CLARIN Legal Information Plattform für Wissenschaftler aus den übrigen CLARIN Consortium Ländern, die bisher lediglich in englischer Sprache abrufbar ist. Beide Webseiten stellen in verschiedenen Artikeln und Formaten (derzeit insgesamt ca. 25.000 Wörter) rechtliche Informationen für den Bereich der Digital Humanities bereit und streben dabei danach, die umfangreichste und aktuellste Wissensressource für Wissenschaftler zu sein. Sie enthalten Erklärungen zu den grundlegenden rechtlichen Prinzipien und Konzepten im Bereich des Urheberrechts (Gegenstand, Rechteinhaberschaft, Umfang und Reichweite des Schutzes und Schrankenregelungen insbesondere für wissenschaftliche Zwecke) und des sui-generis-Rechts für Datenbanken, zur Lizenzierung (einschließlich der Nutzung öffentlicher Lizenzen für Daten und Software) und zum Datenschutz. Darüber hinaus werden Wissenschaftler bei Bedarf auch zu praktischen Lizenzauswahlinstrumenten weitergeleitet, wie z.B. dem “Public License Selector” (http://ufal.github.io/public-license-selector/), der 2014 im Rahmen einer Kooperation zweier CLARIN-Zentren von Kamocki, Stranak und Sedlak entwickelt wurde. Zusätzlich bieten die Plattformen Zugriff auf die CLARIN Legal Issues Committee (CLIC) White Paper Series, die eine Open Access Publikation von Kommentaren und Forschungsergebnissen bezüglich rechtlicher Fragestellungen im Bereich der Sprachwissenschaft unter der redaktionellen Leitung des CLIC ermöglichen. Das Legal Helpdesk ist der “direkte Draht” zu einer persönlichen Hilfestellung: Dieses ermöglicht eine Kontaktaufnahme mit einem Teammitglied des CLARIN-Teams, das Wissenschaftler zu hilfreichen Ressourcen und Informationen bezüglich ihrer Forschungsfrage leiten kann. Die Plattformen sind frei im Internet verfügbar und werden in regelmäßigen Abständen aktualisiert. Beide werden häufig im Rahmen von CLARIN-D und CLARIN-EU-Projekten genutzt. Unser Poster wird diese hilfreichen CLARIN Ressourcen anhand von Graphiken und Text vorstellen und aktuelle Updates darstellen, die der DH Community möglicherweise noch unbekannt sind. '),('urn:cts:dhd:2018.kamocki_pawel_das_neue_gesetz_zur_angleichung_des_urheberre:','Forschungsdaten im Bereich der Digital Humanities sind bekanntlich häufig urheberrechtlich bzw. durch das sui-generis-Recht für Datenbanken geschützt. Dementsprechend ist eine Erhebung und Verwendung der Daten nur rechtlich zulässig, wenn der Rechteinhaber seine Zustimmung erteilt hat oder eine gesetzlich vorgesehene Schrankenregelung eingreift. Die Einholung der notwendigen Lizenzen ist allerdings häufig sehr aufwendig und nicht zuletzt kostspielig; um den mit der Nutzung der Daten verbundenen Aufwand zu verringern, führte der Gesetzgeber nun Schrankenregelungen für die Wissenschaft ein. Auf EU-Ebene eröffnete die Urheberrechtsrichtlinie (RL 2001/29/EG) den Mitgliedstaaten die Möglichkeit, Ausnahmeregelungen zu schaffen, um die Vervielfältigung von Werken und ihre öffentliche Zugänglichmachung für nicht-kommerzielle Zwecke zu ermöglichen. Einzige Voraussetzung dafür war die Angabe der jeweiligen Quelle. Eine ähnliche Ausnahmeregelung für Forschungszwecke ist in Art. 9 b der Richtlinie 96/9/EG über den rechtlichen Schutz von Datenbanken vorgesehen; allerdings erlaubt diese lediglich die Entnahme (und nicht die Weiterverwendung) von Daten aus einer der Öffentlichkeit - in welcher Weise auch immer - zur Verfügung gestellten Datenbank. Damit diese Regelungen in den Mitgliedstaaten verbindliche Geltung erlangen können, müssen die Richtlinien von den nationalen Gesetzgebern in nationales Recht umgesetzt werden. Dabei haben sie allerdings einen weiten Spielraum: Die Richtlinie ist lediglich hinsichtlich ihres Ziels verbindlich. Die Mitgliedstaaten können also selbst entscheiden, ob und inwieweit sie die genannten Ausnahmeregelungen in ihren nationalen Rechtsordnungen aufnehmen (denn diese können, müssen aber nicht eingeführt werden). Um die Interessen von Wissenschaftlern auf der einen Seite und Rechteinhabern (d.h. insbesondere den Verlagen) auf der anderen Seite auszugleichen, entscheiden sich die nationalen Gesetzgeber häufig für die Einführung enger Schrankenregelungen. So ist beispielsweise in Deutschland gem. § 52a UrhG lediglich die Nutzung von veröffentlichten “kleinen Teilen” eines Werkes (also - richterrechtlich festgelegt - bis zu 25 % eines Werkes bis max. 100 Seiten) bzw. Werken “geringen Umfangs” (also Werke mit weniger als 25 Seiten, einzelne Bilder und Musikstücke) für nicht-kommerzielle Zwecke zur Forschung erlaubt. Damit verbunden ist allerdings zwingend ein Vergütungsanspruch des jeweiligen Rechteinhabers, der nur durch eine Verwertungsgesellschaft geltend gemacht werden kann; die dazu notwendigen Verhandlungen zwischen den Universitäten und der VG Wort dauerten viele Jahre und mussten schließlich durch einen Richter geklärt werden. Erst 2006 konnte ein Rahmenvertrag unterzeichnet werden, der den Preis vergleichsweise tief festsetzte: 0,008 EUR pro Seite pro Nutzer. In der Praxis ergab sich aber bald das Problem, dass die Ausnahmeregelung (und der damit verbundene Vergütungsanspruch) durch eine vertragliche Regelung umgangen wurden - Denn wurde der Inhalt aufgrund eines Vertrags (z.B. einer Lizenz) zugänglich gemacht, so konnte eine Regelung des Vertrags dem Nutzer einfach verbieten, das Werk in der gem. § 52a UrhG gestatteten Weise zu nutzen. Dies hatte zur Folge, dass den Wissenschaftlern alle Vorteile der Schrankenregelung wieder verloren gingen. Im Jahr 2017 entschied sich der deutsche Gesetzgeber zu handeln: Das Bundesministerium der Justiz und für Verbraucherschutz erarbeitete einen Entwurf für das sog. Urheberrechts-Wissensgesellschafts-Gesetz, das letztlich - nach einem bemerkenswert kurzen Gesetzgebungsprozess - vom Bundestag verabschiedet wurde. Ab März 2018 wird der alte § 52a UrhG (und weitere Normen, die urheberrechtliche Nutzung von Werken in der Forschung, Archiven und Bibliotheken zum Gegenstand hatten) durch die neuen §§ 60a-60h UrhG ergänzt. Dies gilt zunächst für einen Zeitraum von 5 Jahren. Danach muss der Gesetzgeber entscheiden, ob er die Gültigkeit explizit verlängert oder durch andere Regelungen ersetzt (was nicht völlig unwahrscheinlich ist, wenn eine neue EU-Richtlinie für den digitalen Binnenmarkt erlassen wird). Von besonderem Interesse für die Digital Humanities sind dabei § 60c und § 60d UrhG. § 60c UrhG erlaubt nun ausdrücklich die Vervielfältigung, die Verbreitung und die öffentliche Zugänglichmachung von bis zu 15 % eines Werkes zum Zwecke der nicht-kommerziellen wissenschaftlichen Forschung (also nicht wie die bisherige Rechtsprechung 25 %). Die Regelung beinhaltet also keine Seitenanzahl mehr, wodurch sie dem digitalen Zeitalter angepasst wird. Für die eigene wissenschaftliche Forschung (also ohne Veröffentlichung) dürfen sogar bis zu 75 Prozent eines Werkes vervielfältigt werden. Unabhängig von diesen Regelungen dürfen Abbildungen, einzelne Beiträge aus Zeitungen oder Zeitschriften, sonstige Werke geringen Umfangs und vergriffene Werke vollständig genutzt werden. § 60d UrhG erlaubt das Data Mining für nicht-kommerzielle Forschungszwecke (die Beschränkung “nicht kommerziell” stammt dabei aus der zugrundeliegenden Richtlinie und darf daher vom nationalen Gesetzgeber nicht übergangen werden - sonst liegt ein Verstoß gegen EU-Recht vor!): Ursprungsmaterial darf also auch automatisiert und systematisch vervielfältigt werden, um daraus insbesondere durch Normalisierung, Strukturierung und Kategorisierung ein auszuwertendes Korpus zu erstellen und dieses einem bestimmt abgegrenzten Kreis von Personen (vermutlich den Mitgliedern des eigenen Forschungsteam) für die gemeinsame wissenschaftliche Forschung zur Verfügung zu stellen. Nach Abschluss des Forschungsprojekts ist das gesamte Korpus zu löschen oder einem Archiv oder eine Bibliothek zur dauerhaften Aufbewahrung zu übermitteln. Diese Ausnahmeregelung betrifft nicht nur urheberrechtlich geschützte Werke, sondern erfasst auch Werke, die durch das sui-generis-Recht für Datenbanken geschützt sind: Obwohl die Richtlinie 96/9/EG keine Schrankenregelung für die Weiterverwendung zu Forschungszwecken vorsieht, fand der nationale Gesetzgeber einen geschickten Weg, diese Einschränkung zu umgehen. Anzumerken ist, dass die neuen Schrankenregelungen nicht mehr durch vertragliche Regelungen umgangen werden können, d.h. auf Vereinbarungen, die erlaubte Nutzungen nach den §§ 60a bis 60f UrhG zum Nachteil der Nutzungsberechtigten beschränken oder untersagen, kann sich der Rechteinhaber nicht berufen (vgl. § 60g UrhG). Allerdings sind die Nutzungen zu vergüten; dieser Anspruch kann erneut nur durch die Verwertungsgesellschaften geltend gemacht werden. Auch die angemessene Höhe dieser Vergütung wird wahrscheinlich Gegenstand langer Verhandlungen werden, die Preisfestsetzung wird jedenfalls eine abschreckende Wirkung haben. Beispielsweise setzte eine Vereinbarung zwischen den Bibliotheken und den Verwertungsgesellschaften im Jahr 2006 die Vergütung für die Digitalisierung und öffentliche Zugänglichmachung von Büchern fest auf 120 % des Nettopreises des Buches. Die neuen Schrankenregelungen sind jedenfalls ein entscheidender Schritt in die richtige Richtung. Es ist wichtig, die DH-Gemeinschaft über diese aktuellen Entwicklungen zu informieren. Um allerdings das volle Potenzial des Data Mining in der EU zur Entfaltung zu bringen, ist der EU-Gesetzgeber gefragt. Tatsächlich gab es Ende 2016 einen Vorschlag für eine neue Richtlinie für den digitalen Binnenmarkt, die eine verbindliche Schrankenregelung für das Data Mining öffentlicher Forschungseinrichtungen (wie z.B: Universitäten) vorsieht, auch zu kommerziellen Zwecken. Derselbe Richtlinienvorschlag enthält auch einige vernünftige Einschränkungen für den Zugang zu Material - insbesondere verpflichtet er die Lizenznehmer zur regelmäßigen Information des Lizenzgebers über die Nutzung ihrer Werke. Allerdings muss auch er zunächst vom EU-Gesetzgeber vollständig ausgearbeitet und verabschiedet und anschließend von den Mitgliedsstaaten umgesetzt werden. Zum jetzigen Zeitpunkt ist eine Vorhersage darüber, wie die finale Version der Richtlinie aussehen wird, absolut nicht möglich. Allerdings sollte die DH-Community unbedingt zeitnah diesbezüglich mit Informationen versorgt werden. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Kamocki, Pawel </hi>(2016): “Allow Mining!” The Argument for “Orthogonal Uses” of Intellectual Works in the Debate on Text and Data Mining. In: Revue Internationale du Droit d’Auteur 247. S. 4-85. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Lehmberg, Timm/Rehm, Georg/Witt, Andreas/Zimmermann, Felix </hi>(2008): Digital Text Collections, Linguistic Research Data, and Mashups: Notes on the Legal Situation. In: Library Trends 57/1. Urbana-Champaign: University of Illinois, 2008. S. 52-71. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Lehmberg, Timm/Chiarcos, Christian/Rehm, Georg/Witt, Andreas </hi>(2007): Rechtsfragen bei der Nutzung und Weitergabe linguistischer Daten. In: Rehm, Georg/Witt, Andreas/Lemnitzer, Lothar (Hrsg.):Datenstrukturen für linguistische Ressourcen und ihre Anwendungen. Proceedings of the Biennial GLDV Conference 2007. Tübingen: Narr, 2007. S. 93-102. IDS-Publikationsserver <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Gesetz zur Angleichung des Urheberrechts an die aktuellen Erfordernisse der Wissensgesellschaft (UrhWissG)</hi> vom 1. September 2017. BT-Drs. 18/13014. '),('urn:cts:dhd:2018.kessler_linda_entitaeten_im_fokus_am_beispiel_von_captivity_n:','Eigennamenerkennung (NER) ist im Bereich der maschinellen Sprachverarbeitung bereits viel behandelt worden. Eine Übersicht hierzu findet sich bei Nadeau und Sekine (2007). In den Digital Humanities dient die Erkennung von benannten Entitäten der Identifikation zentraler Akteure und Elemente in Texten, welche unter anderem die Grundlage für tiefergehende Analysen bezüglich Beziehungen, Strukturen und Emotionen in diesen Texten bilden. Jannidis et al. (2015) thematisieren allerdings, dass die reine NER beispielsweise für eine Analyse von Figurennetzwerken in literarischen Texten unzureichend ist, da dabei nur Figurenreferenzen durch konkrete Namensnennung erfasst werden. Um spezifisch auf die Bedürfnisse von Textanalysen im Kontext der Digital Humanities einzugehen, wurden im „Center for Reflected Text Analytics“ (CRETA) (Kuhn et al. 2016) der Universität Stuttgart Annotationsrichtlinien entworfen, die über die Annotation reiner Eigennamen hinausgehen und sich auf verschiedenartige Entitätsreferenzen in deutschsprachigen Texten unterschiedlicher Genres fokussieren.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn1\" n=\"1\" /> So wird beispielsweise das Appellativ <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">the indians</hi> als Entität erfasst, obwohl die Referenz nicht mit Namen spezifiziert wird. Ein Beispiel für den Mehrwert der Annotation solcher Entitätsreferenzen findet sich bei Blessing et al. (2017). Um die Übertragbarkeit der Richtlinien nicht nur zwischen verschiedenen Textsorten, sondern auch sprachübergreifend zu evaluieren, stellen wir unser Projekt mit dem Ziel der Annotation von Erzähltexten in englischer Sprache vor. Ausgehend von der durch CRETA geschaffenen Grundlage teilt sich unser Projekt in drei Phasen auf: die manuelle Annotation und Überprüfung der Übertragbarkeit der CRETA-Richtlinien auf die gegebene Textsorte, die Automatisierung der Entitätserkennung und die Einbindung der Entitäten in eine literaturwissenschaftliche Analyse. Als Textgrundlage dient eine Sammlung von englischsprachigen Captivity Narratives.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn2\" n=\"2\" /> Diese Erzählungen aus dem 18. Jahrhundert handeln von Erfahrungen weißer Siedler in Nordamerika, die in indianische Gefangenschaft geraten. Zunächst wurden in sieben Texten im Gesamtumfang von 71.526 Wörtern 5.163 Entitäten identifiziert und mit den von CRETA erarbeiteten Kategorien (Personen, Orte, Organisationen, Ereignisse, Werke und abstrakte Konzepte) annotiert. Im Verlauf dieser Annotationsphase wurden die CRETA Richtlinien an die speziellen Gegebenheiten der Textsorte angepasst, die in Bezug auf die Erwähnung von Personen und Orten einige Besonderheiten aufweist. Auffällig ist beispielsweise, dass Personen in vielen Fällen in Gruppen, oftmals auch ohne spezifische Namen, erwähnt werden. Um diese Nennungen dennoch zu erfassen, wird die Begrenzung auf Eigen- und Gattungsnamen aufgehoben und um Formen wie <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">some, others</hi> oder <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">a few</hi> erweitert. Zudem werden Orte häufig anhand von Landschaftsmerkmalen und nur selten mit konkreten Ortsnamen benannt. Dementsprechend bilden solche Nennungen (z.B. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">the river</hi> oder <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">the mountain</hi>) den Großteil der annotierten Ortsentitäten. Die Erfassung von vollständigen Nominalphrasen als Entitäten erweist sich stellenweise als problematisch, da die Captivity Narratives verschachtelte Nominalphrasen enthalten, sodass sehr umfangreiche Entitäten zu annotieren sind. Der so entstandene Goldstandard dient als Trainingsdatensatz zur Entwicklung eines maschinellen Lernverfahrens. Ein Naive Bayes Classifier wurde mit Features trainiert, die sich u.a. auf die äußere Gestalt (z.B. Großschreibung), die Wortart und die Zugehörigkeit zu Wortlisten (Namen und amerikanische Orte) beziehen. Im Kreuzvalidierungsverfahren kann damit ein Micro-Fscore von 0,29 erzielt werden. Für die am häufigsten im Trainingsmaterial vorhandene Klasse PER wurde ein Precision-Wert von 0,45 erzielt. Dies bedeutet, dass fast die Hälfte der automatisch mit PER annotierten Entitäten wirklich Personen sind. Der Recall von 0,3 zeigt, wie unvollständig die Erkennung mit einem knappen Drittel aller relevanten Personen noch ist. Eine Auswertung der Ergebnisse zeigt, dass die Länge und Verschachtelung vieler Entitäten die automatische Klassifizierung erschwert. Da sich im manuellen Annotationsprozess der Kontext häufig als Entscheidungshilfe herausstellte, sollte dieser bei der automatischen NER zukünftig berücksichtigt werden. Darüber hinaus könnte die Erweiterung der verwendeten Features durch syntaktische Informationen und die Verwendung einer größeren Menge an Trainingsdaten zu Verbesserungen führen. Um den Mehrwert der Entitätsreferenzen für eine inhaltliche Fragestellung bezüglich der Captivity Narratives zu veranschaulichen, zeigen wir die textstatistische Analyse von Emotionen im Umfeld bestimmter Entitäten bzw. Entitätsgruppen. Basierend auf den manuell annotierten Texten, lassen sich Personenentitäten mithilfe von Clusteranalysen gruppieren. Anhand von positiven und negativen Wortlisten lassen sich zwei Gruppen bilden, die sich grob als <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Indianer</hi> und <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Andere</hi> gegenüber stehen (siehe Abbildung 1 und 2). Eine auf denselben Wortlisten basierende Sentiment Analyse ergab einen deutlich negativeren Emotionswert für Personenentitäten, die der Gruppe der Indianer zuzuordnen sind, als für die Gruppe der anderen Personen. Abschließend lässt sich festhalten, dass auf Grundlage unserer Annotationen eine Abgrenzung der im Text auftretenden Gruppen anhand von emotionsgeladenen Wörtern möglich ist, die der erwarteten negativen Haltung der Verfasser gegenüber den Eingeborenen Nordamerikas entspricht. Die von CRETA entwickelten Annotationsrichtlinien sind grundsätzlich auf die von uns analysierten Texte anwendbar, trotz abweichender Sprache und spezifischer Erzählweise. Um die Breite der enthaltenen Entitätsreferenzen vollständig abbilden zu können, bedarf es allerdings einzelner Spezifizierungen der Annotationsrichtlinien für diese Textsorte. <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic n=\"1002\" width=\"12.784666666666666cm\" height=\"9.072716666666667cm\" rend=\"inline\" url=\"KESSLER_Linda_Entit_ten_im_Fokus_am_Beispiel_von_Captivity_N-image2.jpg\" /> <head>Abbildung 2: Ergebnisse der Cluster-Analyse: Andere </head> </figure> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn1\" n=\"1\"> Die Annotationsrichtlinien können eingesehen werden unter <ref target=\"https://www.creta.uni-stuttgart.de/cute/datenmaterial/annotationsrichtlinien-1-1/\">https://www.creta.uni-stuttgart.de/cute/datenmaterial/annotationsrichtlinien-1-1/</ref>, abgerufen am 24.08.2017. </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn2\" n=\"2\"> Wir danken Herrn Prof. Dr. Marc Priewe und den Mitarbeiter/innen der Professur für amerikanische Literatur und Kultur an der Universität Stuttgart </note> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Blessing, Andre / Echelmeyer, Nora / John, Markus / Reiter, Nils </hi>(2017): “An End-to-end Environment for Research Question-Driven Entity Extraction and Network Analysis”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Proceedings of the Joint SIGHUM Workshop on Computational Linguistics for Cultural Heritage, Social Sciences, Humanities and Literature</hi>, 57–67, Vancouver, Canada. Association for Computational Linguistics. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Jannidis, Fotis / Krug, Markus / Toepfer, Martin / Puppe, Frank / Reger, Isabelle / Weimer, Lukas </hi>(2015): “Automatische Erkennung von Figuren in deutschsprachigen Romanen“. Abstract für die DHd 2015 in Graz. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Kuhn, Jonas / Alexiadou, Artemis / Braun, Manuel / Ertl, Thomas / Holtz, Sabine / Kantner, Catleen, . . . Zittel, Claus </hi>(2016): “CRETA (Centrum für reflektierte Textanalyse) – Fachübergreifende Methodenentwicklung in den Digital Humanities“. Abstract für die DHd 2016 in Leipzig. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Nadeau, David / Sekine, Satoshi </hi>(2007): “A survey of named entity recognition and classification. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Linguisticae Investigationes”</hi>, <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">30</hi>, 3-26. '),('urn:cts:dhd:2018.klaffki_lisa_kann_man_da_eben_mal_was_eintragen_und_visuali:','In den letzten Jahren wurden vermehrt digitale Services und Ressourcen entwickelt, die EinzelforscherInnen, aber auch Projektgruppen in der Arbeit mit digitalen Methoden, der Generierung, dem Forschungsdatenmanagement und in toto bei der Transformation von Arbeitsprozessen in das digitale Medium unterstützen sollen. Signifikante Bestandteile des Research Data Lifecycles können bereits über digitale Angebote abgedeckt werden (Puhl et. al. 2015). Ein wesentliches Ziel, welches mit dem Aufbau der digitalen Infrastrukturen verfolgt wird, ist, dass auch diejenigen Forschungsvorhaben davon profitieren sollen, in denen keine oder nur geringe technischen Kenntnisse oder eine DH-Unterstützung vorhanden sind. Aktuell besteht zwischen Anspruch und Wirklichkeit aber noch eine Diskrepanz: Auf der einen Seite scheint mittlerweile die Mehrheit der WissenschaftlerInnen den Nutzen von Normdaten, Integration ihrer Forschungsdaten in Suchmaschinen oder die Visualisierungen ihrer Daten in Forschungsumgebungen zu erkennen. Auf der anderen Seite steht aber die Kritik, dass die oftmals propagierte einfache und intuitive Nutzung der digitalen Angebote nicht vorhanden ist. Der Mehrwert, den die Services den eher auf ein analoges Projektergebnis ausgerichteten Projekten bieten, steht in keinem effizienten Verhältnis von Aufwand und Ertrag. Auch Schulungsvideos oder Workshops sind häufig zu unspezifisch oder nicht auf die vorhandenen Daten anwendbar. Als Usecase dient das Forschungsprojekt “Erschließung frühneuzeitlicher Auktionskataloge” des Forschungsverbundes Marbach Weimar Wolfenbüttel (MWW) (Autorenbibliotheken). Die aus einem Auktionskatalog von 1670 rekonstruierte Gelehrtenbibliothek gehörte dem Chiliasten Benedikt Bahnsen (gest. 1669). Der aus Norddeutschland stammende und nach Amsterdam emigrierte Bahnsen war als Verleger, Buchhändler und Bücheragent, Mathematiker und Rechenmeister tätig. In diesem Projekt wurden in einer Excel-Tabelle alle Losnummern, d.h. Titel des Katalogs, erfasst. Die Tiefenerschließung umfasst die bibliographischen Angaben der verzeichneten Bücher, Normdaten zu Personen und Werken, Geodaten für die Druckorte sowie Links zu Digitalisaten und in Nachweissysteme. Mit der Erschließung wird dem Alleinstellungsmerkmal dieser Bibliothek Rechnung getragen, bei der es sich um das umfangreichste Einzelrepositorium für nonkonformes und heterodoxes Schrifttum handeln dürfte (Beyer et. al. 2017, 43–70). Zwar verfügt das Projekt durch die Zusammenarbeit mit den DH-MitarbeiterInnen des Forschungsverbundes über eine eigene Datenbank und eine Präsentation im WWW (Auktionskataloge). Aber begonnen hatte das Projekt ohne deren Unterstützung und genau die in dieser Phase in einer Exceltabelle erhobenen Daten sollen für den Usecase mit DARIAH-DE verwendet werden. Innerhalb von DARIAH-DE, einem digitalen Forschungsinfrastrukturprojekt für die Geistes- und Kulturwissenschaften, wurde eine <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Data Federation Architecture</hi> (DFA) entwickelt (Gradl / Henrich / Plutte 2015; Gradl / Henrich 2016). Unter diesem Begriff sind mehrere modulare Komponenten gebündelt, die für sich alleine oder im Zusammenspiel genutzt werden können. Davon nutzt der hier skizzierte Workflow für den Usecase das jüngst in die Produktivphase übergegangene <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">DARIAH-DE-Repository</hi> zum Speichern und persistenten Adressieren der Forschungsdaten, die <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Collection Registry</hi> zum Verzeichnen der Datensammlung mitsamt Schnittstelle, um die Daten in die <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Generic Search</hi> zu integrieren und wiederauffindbar und somit nachnutzbar zu machen. Für viele der in den verschiedenen Schritten eines Data Research Lifecycles anfallenden Aufgaben können also Komponenten der <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">DFA</hi> zum Einsatz kommen (vgl. Abb. 1). Die <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">DFA</hi> deckt aber nicht alle Schritte eines Forschungsprozesses und damit letztlich auch des Research Data Lifecycles ab. So bleibt der Abschnitt der Analyse oder Visualisierung offen, allerdings gibt in den digitalen Geisteswissenschaften hinreichend andere Tools, die diese Lücke zielgerichtet füllen können, zumal die häufig projektspezifischen Anforderungen hier kaum von einer generischen Lösung erfüllt werden können. Für den Praxistest wird zur Visualisierung der räumlich-zeitlichen Daten ein ebenfalls aus dem DARIAH-DE-Projekt stammendes Tool verwendet, der <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Geo-Browser</hi> (Kollatz 2016). Der Diskrepanz zwischen Wunsch und Wirklichkeit, zwischen Sinnhaftigkeit und Aufwand möchte sich diese Postereinreichung annehmen und überprüfen, wie exemplarische Forschungsdaten aus einem „analogen“, nicht von vornherein mit einer DH-Komponente geplanten Projekt in verschiedene Komponenten der Infrastruktur von DARIAH-DE integriert werden können. Ziel ist es, dabei den Aufwand und die erforderlichen Kenntnisse zu evaluieren, die eine erfolgreiche Integration der Forschungsdaten bedingen. Die DARIAH-DE-Dienste eignen sich besonders für diesen Test, da sich die DARIAH-DE-Angebote ausdrücklich an EinzelforscherInnen richten (DARIAH-DE in Kürze). Zwar handelt es sich nicht um eine belastbare empirische Studie, doch der mit den Projektbeteiligten durchgeführte Usecase hat dennoch aufgrund seines prototypischen Charakters richtungsweisende Bedeutung. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Auktionskataloge</hi>: <ptr xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://dev.hab.de/auktionskataloge\" />[letzter Zugriff 11.09.2017]. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Autorenbibliotheken</hi>: <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.mww-forschung.de/forschungsprojekte/autorenbibliotheken/?menuopen=1\">http://www.mww-forschung.de/forschungsprojekte/autorenbibliotheken </ref>[letzter Zugriff 11.09.2017]. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Beyer, Hartmut et.al. </hi>(2017): “Bibliotheken im Buch: Die Erschließung von privaten Büchersammlungen der Frühneuzeit über Auktionskataloge”, in: Busch, Hannah / Fischer, Franz und Sahle, Patrick (Hrsg.): Kodikologie und Paläographie im digitalen Zeitalter 4 (Codicology and Palaeography in the Digital Age). Norderstedt: Books on Demand 43–70. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">DARIAH-DE in Kürze</hi>: <ptr xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://de.dariah.eu/dariah-de-in-kurze\" /> [letzter Zugriff 11.09.2017]. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Gradl, Tobias / Henrich, Andreas / Plutte, Christoph</hi> (2015): “Heterogene Daten in den Digital Humanities: Eine Architektur zur forschungsorientierten Föderation von Kollektionen”, in: Baum, Constanze / Stäcker, Thomas (Hrsg.): Grenzen und Möglichkeiten der Digital Humanities (= Sonderband der Zeitschrift für digitale Geisteswissenschaften, 1). text/html Format. DOI: <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://dx.doi.org/10.17175/sb001_020\">http://dx.doi.org/10.17175/sb001_020 </ref>. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Gradl, Tobias / Henrich, Andreas</hi> (2016): “Die DARIAH-DE Föderationsarchitektur. Datenintegration im Spannungsfeld forschungsspezifischer und domänenübergreifender Anforderungen”, in: Neuroth, Heike et al. (Hrsg.): Bibliothek – Forschung und Praxis 40 (2): 222–228. DOI: <ptr xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.1515/bfp-2016-0027\" />. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Kollatz, Thomas</hi> (2016): “Raum-Zeit-Analysen mit Geo-Browser und Datasheet-Editor”, in: Neuroth, Heike et al. (Hrsg.): Bibliothek – Forschung und Praxis 40 (2): 229–233. <ptr xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://doi.org/10.1515/bfp-2016-0032\" />. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Puhl, Johanna et. al. </hi>(2015): Diskussion und Definition eines Research Data LifeCycle für die digitalen Geisteswissenschaften (= DARIAH-DE Working Papers Nr. 11). Göttingen: DARIAH-DE. URN: <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:7-dariah-2015-4-4\">http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:7-dariah-2015-4-4 </ref>. '),('urn:cts:dhd:2018.klemstein_franziska_denkmalpflege_in_der_ddr_analoge_netzwe:','Die klassische Kunstgeschichte verzichtet noch heute weitestgehend auf die Möglichkeiten, die unsere digitale Welt uns bietet. Zwar werden digitale Werkzeuge bereits vielfältig genutzt, jedoch bisher häufig ohne ausreichende Reflexion und Rückkopplung in die Lehre. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn1\" n=\"1\" /> Innerhalb meines Dissertationsprojektes zum Thema „Denkmalpflege zwischen System und Gesellschaft – Netzwerke der Denkmalpflege im Sozialismus“ habe ich es mir zum Ziel gesetzt sowohl eine technikgeschichtliche Methode zur Darstellung von Handlungen und Strukturen zu nutzen als auch analoge Netzwerke digital abzubilden. Die Zielsetzung ist es, zum einen die Komplexität der denkmalpflegerischen Aufgaben abbilden zu können und zum anderen – und dies ist das Ziel des gesamten Dissertationsprojektes – unzutreffende Verkürzungen und Verallgemeinerungen in Bezug auf die Denkmalpflege in der DDR zu vermeiden, in dem die unterschiedlichen Akteure und Zeitphasen im Zusammenhang mit den konkreten Objekten und der Darstellung des Erfolgs oder Misserfolgs der Denkmalpfleger und Denkmalpflegerinnen innerhalb der DDR erfasst, dargestellt und abgefragt werden können. Fragekomplexe, die hierbei in den Blick genommen werden, sind u.a.: Welche Akteure haben an welchen denkmalpflegerischen Projekten gearbeitet oder waren involviert? Welche Bauaufgaben wurden zu welchen Zeiten besonders stark gefördert, diskutiert, unter Schutz gestellt oder zum Abriss freigegeben? Welche Akteure konnten zu welchem Zeitpunkt erfolgreich Belange der Denkmalpflege umsetzen? Die technikhistorische Methode basiert auf dem von Wolfgang König entwickelten Akteur-Struktur-Modell (ASM), das eine Kombination von Handlungs- und Strukturtheorie darstellt. Innerhalb der Kunstgeschichte und Denkmalpflege fand diese Methode bisher jedoch kaum Beachtung. Die Anwendung dieses Modells innerhalb einer architekturhistorischen Arbeit, soll den Blick auf einen Themenbereich weiten, der bislang häufig nur auf Teilaspekte oder regionale Entwicklungen beschränkt wurde. Das Akteur-Struktur-Modell stellt dabei den Versuch dar, Handlungen und Strukturen strikt symmetrisch zu behandeln, da Strukturen aus Handlungen hervorgehen und Handlungen aus Strukturen. (König 2013a : 514) Dabei wird zwischen verschiedenen Handlungsebenen (Makro-, Meso-, Mikroebene) unterschiedenen. Strukturen stehen hingegen „für Tradition und für Dauer, für soziokulturelle Verfasstheiten, in denen sich die Akteure bewegen und bewegen müssen.“ (König 2013a : 512) Strukturen bilden somit den Handlungsrahmen oder Spielraum der handelnden Personen (Mikroebene), Organisationen (Mesoebene) oder auch der Regierungen (Makroebene), wobei deren Handlungen bestehende Strukturen sowohl stabilisieren als auch destabilisieren können. Zugleich sollen mit der Anwendung des Modells auch seine Grenzen und Probleme aufgezeigt werden, die sich ergeben, wenn ein Modell aus einem anderen Wissenschaftsbereich für die Kunstgeschichte nutzbar gemacht wird. Obwohl Wolfgang König auf den Begriff des Netzwerkes verzichtet, möchte ich diesen innerhalb meines Dissertationsprojektes verwenden und folge hierbei Christoph Hubig, welcher vorschlägt, die Dynamik zwischen Akteuren und Strukturen mit Hilfe der Netzwerkmetapher zu modellieren. (König 2013b : 605 und Hubig 2013 : 546f.) Dies erscheint sinnvoll, da die Protagonisten der Denkmalpflege der DDR formale Beziehungen<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn2\" n=\"2\" /> miteinander unterhalten haben, welche die Dynamik innerhalb der scheinbar festen Strukturen, welche das sozialistische System geprägt beziehungsweise festgelegt hat, überhaupt erst möglich werden ließ. In diesem Sinne möchte ich auch die graphbasierte Datenbank neo4j nutzbar machen und den Netzwerkbegriff nicht nur als Metapher verwenden. Jeder Teil unseres Lebens wird von zahlreichen Verbindungen geprägt, so auch die institutionellen wie auch persönlichen Netzwerke innerhalb der Denkmalpflege der DDR. Es reicht mir jedoch nicht aus, diese Netzwerke lediglich aufzuzeigen. Vielmehr sollen die vernetzten Informationen (Personen, Dinge, Orte usw.) abgespeichert und durch unterschiedliche Abfragen in ihrer Vielschichtigkeit analysierbar sein. Die Informationen innerhalb eines Netzwerkes sollen dem entsprechend weder ignoriert noch in irgendeiner Weise zusammengefasst, sondern in ihrer Detailliertheit erfasst werden. Mehr noch als „gephi“ <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn3\" n=\"3\" />, das vor allem als Visualisierungstool von Netzwerken geeignet ist, bietet die Graph-Datenbank „neo4j“ <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn4\" n=\"4\" /> die Möglichkeit wenig strukturierte Daten, die stark vernetzt sind, darzustellen. Im Mittelpunkt sollen dabei die Beziehungen zwischen den Akteuren und den Objekten stehen, sodass hier ein weiterer Vorteil im Hinblick auf relationale Datenbanken zu sehen ist. Auch die flexible Datenmodellierung sowie die relativ benutzerfreundliche Abfragesprache „Cypher“, sind weitere Vorteile im Vergleich zu etablierten RDBM-Systemen. Der Einsatz von neo4j erfolgt derzeit im Hinblick auf die konkreten und innerhalb der Dissertation umfassender dargestellten Fallbeispiele. Auf diese Weise werden sowohl der Mehrwert als auch die Besonderheiten des Einsatzes von „digital tools“ exemplarisch aufgezeigt. Hierzu war es zunächst notwendig, die vorhandenen Quellen eingehend zu recherchieren, um sowohl die verschiedenen Akteure zu identifizieren, als auch Fallbeispiele auswählen zu können, die derzeit in neo4j erfasst, dargestellt und analysiert werden. Der derzeitige Stand umfasst dabei den ersten Untersuchungszeitraum vom 1952 bis 1961. Langfristiges Ziel bzw. Wunsch ist es, neo4j nicht allein auf das Dissertationsprojekt zu beschränken, sondern im Kontext von Architektur, Städtebau und Denkmalpflege in der DDR zu „vervollständigen“, um die Verwendung von graphbasierten Datenbanken (oder auch anderen digitalen Techniken) nicht nur als Zusatz zum Forschungsprozess zu verstehen, sondern um aufzuzeigen, dass durch die Verwendung Forschungsergebnisse sichtbar werden, die bislang nicht oder nicht in diesem Umfang aufgezeigt werden konnten. An seine Grenzen kommt neo4j (nach bisherigem Stand) bei der Darstellung der verschiedenen (politischen bzw. fachspezifischen) Positionen der einzelnen Akteure. Im Verlaufe der Zeit veränderten sich die Strukturen innerhalb derer die unterschiedlichen Akteure (Politiker, Kunsthistoriker, Historiker, Architekten usw.) agieren konnten. Dadurch veränderten sich auch die Handlungsmöglichkeiten des einzelnen, ebenso wie seine/ihre Position zu bestimmten Denkmalen oder früheren Entscheidungen und Entscheidungsfindungsprozessen. Auch Beziehungen unterlagen dadurch einem ständigen Wandel, die innerhalb von neo4j nicht abbildbar sind. Anhand meines Posters möchte ich einerseits die Möglichkeiten aufzeigen, die sich durch die Nutzung digitaler Werkzeuge (gephi und neo4j), besonders im Hinblick auf die Darstellung und Analyse von Netzwerken, ergeben und andererseits einen Vergleich zwischen analogen und digitalen Methoden anstellen. <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn1\" n=\"1\" rend=\"footnote text\"> Eine Ausnahme bildet in diesem Bereich der „Arbeitskreis digitale Kunstgeschichte“, dessen Mitglieder sich engagiert für einen reflektierten Einsatz digitaler Methoden einsetzen und dies bereits selbst umsetzen.</note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn2\" n=\"2\" rend=\"footnote text\"> Formale Beziehung meint soziale Beziehungen. König lehnt den Netzwerkbegriff ab, da er teilweise „realistisch“ und teilweise modellistisch verwendet wird und es bei der modellistischen Verwendung nichts gibt, was sich nicht in Netze integrieren ließe. Allerdings ist die Netzmetapher bei Akteuren, die formale Beziehungen – also „echte“ Beziehungen im Sinne von sozialen Beziehungen – unterhalten, Königs Ansicht nach durchaus gerechtfertigt, weshalb ich den Netzwerkbegriff innerhalb meines Dissertationsprojekts durchaus für sinnvoll erachte.</note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn3\" n=\"3\" rend=\"footnote text\"> https://gephi.org/</note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn4\" n=\"4\" rend=\"footnote text\"> https://neo4j.com/</note> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Hubig, Christoph</hi> (2013): Strukturdynamik und/oder Netzdynamik – Die Rolle der Akteure, in: EWE 24/4: 545-547. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">König, Wolfgang</hi> (2013a): Strukturen und Akteure – Ein Vorschlag zur Konzeptualisierung technisch-historischer Entwicklung, in: EWE 24/4: 505-516. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">König, Wolfgang</hi> (2013b): Technik und Geschichte. Interdisziplinarität, Theorien und Modelle, in: EWE 24/4: 605-616. '),('urn:cts:dhd:2018.kleymann_rabea_perspektiven_kritischer_interfaces_fuer_die_di:','Eine Haupttätigkeit von LiteraturwissenschaftlerInnen ist die Interpretation von literarischen Texten. Unter „Interpretation“ wird „ein Sprechen oder Schreiben über Texte [verstanden], in dem ihnen auf methodische und argumentierende Weise Bedeutungen zugeschrieben werden“ (Albrecht et. al. 2015: 1). Mit dem Einzug digitaler Methoden in die literaturwissenschaftliche Praxis werden dabei insbesondere die Formen der Bedeutungszuschreibung und -produktion sowie die damit verbundene Frage nach einem Textverstehen zur Disposition gestellt (vgl. Rockwell/Sinclair 2016). Eine wichtige Rolle in der Gestaltung von digitalen Zugängen zur Textinterpretation spielen in diesem Kontext User Interfaces im Allgemeinen und interaktive Visualisierungen im Speziellen. Unter „Interfaces“ verstehen wir die gesamte visuelle Struktur und Bedienlogik einer Software, mit „Visualisierungen“ bezeichnen wir interaktive Teile des Interfaces, die Nutzern auf Daten (in diesem Fall Textdaten) basierende visuelle Repräsentationen zugänglich und diese manipulierbar machen. Die Frage, wie solche Interfaces und Visualisierungen an den Bedürfnissen interpretierender LiteraturwissenschaftlerInnen orientiert sein sollten, um eine Textanalyse und -interpretation sinnvoll zu unterstützen, ist Teil des Forschungsanliegens des Projekts 3DH – <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Dreidimensionale dynamische Datenvisualisierung und Exploration für Digital Humanities-Forschungen</hi> der Universität Hamburg. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn1\" n=\"1\" /> Vor dem Hintergrund, dass Interfaces und Visualisierungen in den Geisteswissenschaften eine wachsende Relevanz zugesprochen wird, plädieren wir für eine designbasierte kritische Perspektive. Darunter verstehen wir die Einbindung von Methoden aus dem nutzerzentrierten Design in die Tool-Entwicklung. Diese erlauben eine an Nutzerbedürfnissen und -erwartungen orientierte Gestaltung von Interfaces und Visualisierungen. Dieser Ansatz zielt darauf, die Grenzen der klassischen Verfahren der Datenerhebung und -verarbeitung, wie sie bereits von bestehenden Annotationstools (z. B. CATMA; siehe http://catma.de) unterstützt werden, neu auszuloten. Zunächst stellen wir die aus unserer Sicht notwendigen normativen Anforderungen an ein kritisches Interface- und Visualisierungskonzept vor, um dann darzulegen, welche Strategie wir in der Gestaltung und Entwicklung solcher Interfaces und Visualisierungen verfolgen. Im Anschluss werden beispielhaft einzelne Wireframes diskutiert. Eine kritische Bestandsaufnahme aktueller Visualisierungstools und -metaphern und deren Anwendung in den Geisteswissenschaften (vgl. Bradley 2008; Drucker 2011, 2014; Gibbs/Owens 2012) führte im 3DH-Projekt zur Formulierung von vier konzeptionellen Postulaten. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn2\" n=\"2\" /> Definiert werden damit die Prinzipien, die einem Interface bzw. einer Visualisierung zugrunde gelegt werden müssen, sofern diese literaturwissenschaftliche Arbeitsprozesse sinnvoll unterstützen sollen. Es handelt sich um die Postulate Die normativen Anforderungen an ein reflektiertes Interface- und Visualisierungskonzept rekurrieren auf die spezifischen Eigenschaften eines literaturwissenschaftlichen Arbeitsprozesses. Dieser folgt keinem finiten Set von methodischen Regeln oder Verfahrensweisen. Vielmehr tritt die Textanalyse und -interpretation als komplexer epistemisch und ästhetisch geformter sowie zirkulär organisierter Prozess auf, der sich als in hohem Maße subjektiv und kontextsensitiv erweist (vgl. Winko 2015: 486). Für die praktische Entwicklung literaturwissenschaftlicher Interfaces und Visualisierungen gehen wir von zwei Annahmen aus. Die Komplexität des Interpretationsprozesses kann erstens auf eine Reihe von grundlegenden „routineförmige[n] Tätigkeiten“ (Albrecht et al. 2015: 2) bzw. „scholarly primitives“ (Unsworth 2000) zurückgeführt werden, die iterativ von LiteraturwissenschaftlerInnen zur Bedeutungszuweisung durchgeführt werden. Diese routineförmigen Tätigkeiten sind „oftmals nicht vollständig durch explizierbare Regeln oder Methoden bestimmt, sondern [beruhen] in hohem Maße auf implizitem Wissen und Können“ (Albrecht et al. 2015: 2). Zweitens nehmen wir an, dass nutzerzentrierte Gestaltung als etablierter Prozess, dessen Methodenrepertoire sich sowohl aus dem an der Praxis orientierten Design speist, als auch aus der eher wissenschaftlich orientierten Human-Computer-Interaction (HCI), als Vorgehen besonders geeignet ist, implizites Wissen und Können von Nutzern herauszufinden. In diesem Sinne steht die Entwicklung eines Interfaces nicht am Ende „as an afterthought, thrown together after completing the core functionality” (Gibbs/Owens 2012), sondern ist Teil der Ausdifferenzierung und Analyse von Textinterpretation. Mit der Integration von Designmethoden, so die Argumentation des 3DH-Projekts, begegnen wir der von Gibbs und Owens beklagten mangelnden Nutzerzentriertheit bestehender DH-Annotationstools. Mithilfe von Szenarien werden besagte ‚routineförmige Tätigkeiten‘ untersucht und erfassbar gemacht. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn3\" n=\"3\" /> Kollaborativ wurden bislang drei generische Szenarien konstruiert, die das Spektrum typischer interpretierender Forschungstätigkeiten repräsentieren. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn4\" n=\"4\" /> Die Konzepte erstrecken sich vom klassischen „Close Reading“-Beispiel mit Fokus auf noch nicht taxonomisch gelenkte freie Annotationen und Kommentare bis zum „Distant Reading“-Beispiel unter Anwendung des probabilistischen Verfahrens „Topic Modeling“. Analog zur Konstruktion der Szenarien ist auch der von uns verfolgte nutzerzentrierte Gestaltungsprozess typischerweise durch ein iteratives Vorgehen gekennzeichnet. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn5\" n=\"5\" /> Abbildung 1 zeigt eine Auswahl von Varianten sogenannter „Wireframes“, d.h. von Designskizzen zu einem Interface für die Tätigkeit „Kommentieren“ in dem Szenario „Exploration freier Annotationen zwecks Schärfung der literaturwissenschaftlichen Fragestellung“. In der Abbildung wird der Entwicklungsstand der visuellen Gestaltung dieser Tätigkeit zu zwei verschiedenen Zeitpunkten sichtbar. Der untere Wireframe präsentiert einen fortgeschrittenen Stand. Die Wireframes illustrieren die Verschränkung einzelner Tätigkeiten, die im Szenario beschrieben werden. Hier sieht man etwa den Zusammenhang zwischen den Tätigkeiten „Annotieren“ und „Kommentieren“ dargestellt, in dem Sinne, dass ein Kommentar in der Regel (wenn auch nicht immer) einer Annotation zugeordnet ist, die eine diskrete Position im Text besitzt, also häufig nicht isoliert von der Tätigkeit des Annotierens betrachtet werden kann. Bereits in diesem grob umrissenen Beispiel von Varianten einer visuellen Unterstützung der Tätigkeit „Kommentieren“, manifestieren sich zwei der wesentlichen Herausforderungen an die Erarbeitung und Implementierung eines kritischen Interface- und Visualisierungskonzeptes: <anchor xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"gjdgxs\" />Aufgabe der Designiterationen von Szenarien und Wireframes wird es sein, für die Überlagerung und Wechselwirkung der routinemäßigen Tätigkeiten in der Gestaltung des Interfaces eine adäquate Entsprechung zu finden. Auf Grundlage der bisher erstellten Wireframes für die drei Szenarien ließen sich zwei Modi des literaturwissenschaftlichen Interpretationsverfahrens ausmachen. Zum einen besteht der Interpretationsprozess aus Tätigkeiten, die primär die analytische, investigative Erforschung des Textes adressieren (Annotieren, Sammeln, Kommentieren). <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn6\" n=\"6\" /> Komplementär dazu verhalten sich zum anderen die argumentativen, vornehmlich synthetisierenden Tätigkeiten der Textinterpretation (Gruppieren, Ordnen, Strukturieren). Um den literaturwissenschaftlichen Arbeitsprozess adäquat unterstützen zu können, so unsere Annahme, müssen Interfaces beide Modi in enger Verschränkung umfassen und stetigen Wechsel zwischen diesen ermöglichen. Abbildung 2 zeigt einen ersten Versuch, die Ebene der Bedeutungsproduktion – von uns als „semantic plane“ bezeichnet – d.h. die Ebene, die analytische und synthetisierende Tätigkeiten umfasst und miteinander verknüpft, in die Interface-Entwürfe zu integrieren. Um eine flexiblere Unterstützung des literaturwissenschaftlichen Arbeitsprozesses im Interface zu ermöglichen, ist ferner der Einsatz unterschiedlicher Visualisierungen sinnvoll (vgl. Cheema et al. 2015). Diese sollten vergleichbar sein in ihren Resultaten und ihre Darstellungsform, Interaktivität und der jeweils repräsentierte Datenausschnitt sollte individuell bestimmbar sein. Im Interesse einer Justierbarkeit der Visualisierungen orientieren wir uns an den Visualisierungssystematiken, wie sie Wilkinson mit seinem „Grammar-of-Graphics“-Ansatz vorschlägt (vgl. Wilkinson et al. 2005). Es existieren bereits verschiedene Implementierungen dieses Ansatzes, die es erlauben, die oben genannten Parameter einer Visualisierung mithilfe einer Grammatik beschreibbar und manipulierbar zu machen (vgl. Satyanarayan et al. 2017). In unserem Kontext ist die deklarative Sprache VEGA <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn7\" n=\"7\" /> interessant, die auf der verbreiteten Javascript-Visualisierungsbibliothek D3 <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn8\" n=\"8\" /> beruht und es Nutzerinnen und Nutzern ermöglichen würde, ihre Visualisierungsspezifikationen in JSON zu formulieren. Im Sinne einer nutzerzentrierten Gestaltung ist es wichtig, diese Funktionalitäten an die unterschiedlichen Vorkenntnisse der Nutzerinnen und Nutzer anpassen zu können. Weniger fortgeschrittene Nutzerinnen und Nutzer sollen stets auf Standardvisualisierungen zurückgreifen können. Unserem Anspruch gemäß steht die Unterstützung des interpretierenden Prozesses als Ganzheit mit dem Interface im Vordergrund. Ein reflektiertes Interface- und Visualisierungskonzept ist nach unserer Einschätzung besonders relevant, um eine Durchdringung und Neuausrichtung der Verfahren und Zugänge der Datenverarbeitung und -exploration der Textanalyse und –interpretation zu unterstützen. Die Integration von Methoden aus dem nutzerzentrierten Design stellt in diesem Kontext einen noch kaum erprobten Weg dar, um neue Tools in den DH zu entwickeln. So dient unsere designbasierte kritische Perspektive, die im Sinne einer Interface- und Visualisierungsutopie zu verstehen ist, letztlich auch der „epistemologischen Selbstaufklärung“ (Albrecht et al. 2015, 10) der literaturwissenschaftlichen Disziplin. Denn wie im 3DH-Projekt bereits deutlich wird, trägt ein reflektiertes Interface- und Visualisierungskonzept zur interdisziplinären Methodendiskussion in der Literaturwissenschaft bei. Um den Mehrwert eines Interface- und Visualisierungskonzepts praktisch belegen zu können, wird eine sorgfältige Überprüfung unserer auf den Szenarien beruhenden Annahmen notwendig sein. Während das informelle Feedback von Expertinnen und Experten zwar hilfreich sein kann, so erlaubt es doch noch keine Rückschlüsse auf die tatsächliche Eignung und Aufgabenangemessenheit der Interfaces und Visualisierungen in der Praxis. Vorgesehen ist deshalb, im nächsten Schritt das bisher nur in Form statischer Wireframes umgesetzte Konzept in Form von funktionalen Interaktions-Prototypen mit Nutzern zu testen, um belastbarere Aussagen über seine Validität zu erhalten. <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn1\" n=\"1\"> Das Projekt <hi rend=\"italic\">3DH – Dreidimensionale dynamische Datenvisualisierung und Exploration für Digital Humanities-Forschungen</hi> wird in der ersten Projektphase (02/2016 – 01/2019) von der Behörde für Wissenschaft, Forschung und Gleichstellung gefördert. Für weitere Informationen vgl. <ref target=\"http://www.threedh.net\"> <hi rend=\"underline\">www.threedh.net</hi> </ref> [letzter Zugriff: 07.09.2017]. </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn2\" n=\"2\"> Einige Digital-Humanities-Tools und Forschungsansätze, die auf die Unterstützung von hermeneutischen Prozessen zielen: Pliny und TEASys.</note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn3\" n=\"3\"> Der Begriff „Szenario“ wird im Projekt in seiner Bedeutung als Methode und essentieller Bestandteil eines nutzerzentrierten Designprozesses nach Rosson/Carroll (2009) verwendet: „Scenarios of use reconcile concreteness and flexibility. [...] Initial scenarios are often extremely rough. They specify a possible design by specifying the tasks users can carry out, but without committing to lower-level details describing how the tasks will be carried out, or how the system will present the functionality for the tasks.”</note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn4\" n=\"4\"> Szenarien:(1) Exploration freier Annotationen zwecks Schärfung der literaturwissenschaftlichen Fragestellung(2) Themenexploration in einem größeren Textkorpus – Topic Modeling(3) Exploration taxonomiebasierter Annotationen zur Auswertung strukturierter TextanalysenWährend die ursprüngliche Fassung der Szenarien auf den Erfahrungen literaturwissenschaftlicher Forschungstätigkeit im eigenen Team basierte, haben wir diese im Rahmen eines Workshops (5.-7. August 2017) mit Johanna Drucker, Geoffrey Rockwell, Marian Dörk und Evelyn Gius überarbeitet.</note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn5\" n=\"5\"> Grundsätzlich lassen sich vier Phasen unterscheiden nach DIN EN ISO 9241-210:1. Analyse, Beschreibung und Verständnis des Nutzungskontextes2. Spezifikation der Nutzungsanforderungen3. Gestaltungslösungen entwerfen4. Evaluation der entworfenen Gestaltungslösungen aus NutzerperspektiveMit jeder Iteration steigt die Komplexität und/oder der Grad ästhetischer Qualität der Entwürfe. Während zu Beginn mit einfachen Handskizzen von Abläufen im Interface gearbeitet wird (Wireframes), kommen später Papierprototypen zum Einsatz, Screendesigns und schließlich auch interaktive Mock-Ups oder sogar Prototypen. Die Evaluation kann ebenfalls unterschiedliche Formen annehmen. Während in frühen Stadien Entwürfe eher informell diskutiert werden oder in Workshops mit Nutzern und Experten aller beteiligten Fachrichtungen ergänzt und erweitert werden, können spätere interaktive Entwurfsformen auch mit Probanden in qualitativen Nutzertests getestet werden. </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn6\" n=\"6\"> Vgl. auch Winkos Ausführungen zur Differenzierung von Textanalyse und -interpretation (2003: 598): “Textanalysen basieren auf sprachlichen, formalen und strukturellen Informationen und greifen in erster Linie auf intratextuelle sowie auf denjenigen Typ extratextueller Kontexte zurück, der zum primären Verständnis vorauszusetzen ist; Interpretationen dagegen setzen Ergebnisse der Textanalyse voraus, und es dominiert tendenziell der Rekurs auf weitergehende, insbesondere inter- und extratextuelle Kontexte. Darüber hinaus sind Hypothesen über die Bedeutung eines Textes in Interpretationen komplexer als in Textanalysen.”</note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn7\" n=\"7\"> VEGA – A Visualization Grammar: <ref target=\"https://vega.github.io/vega/\"> <hi rend=\"underline\">https://vega.github.io/vega/</hi> </ref> </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn8\" n=\"8\"> D3 – Data-Driven Documents: <ref target=\"https://d3js.org/\"> <hi rend=\"underline\">https://d3js.org/</hi> </ref> </note> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Albrecht, Andrea / Danneberg, Lutz / Krämer, Olav / Spoerhase, Carlos</hi> (Hg.) (2015): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Theorien, Methode und Praktiken des Interpretierens.</hi> Berlin: de Gruyter. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Bradley, John</hi> (2008): “Thinking about interpretation: Pliny and scholarship in the humanities”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Literary and linguistic computing</hi>, 23(3), 263-279. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Bühler, Axel</hi> (2003): “Interpretieren - Vielfalt oder Einheit?”, in: Jannidis, Fotis / Lauer, Gerhard / Martínez, Matías / Winko, Simone (Hg.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Regeln der Bedeutung. Zur Theorie der Bedeutung literarischer Texte.</hi> Berlin: De Gruyter (Revisionen, 1) 169-181. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Cheema, Muhammad F. / Jänicke, Stefan / Franzini, Greta / Scheuermann, Gerik</hi> (2015): “On Close and Distant Reading in Digital Humanities: A Survey and Future Challenges“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Eurographics Conference on Visualization</hi> (EuroVis) - STARs 83-103. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://www.informatik.uni-leipzig.de/~stjaenicke/Survey.pdf\"> <hi rend=\"underline\">https://www.informatik.uni-leipzig.de/~stjaenicke/Survey.pdf </hi> </ref>[letzter Zugriff: 10.09.2017] <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Drucker, Johanna</hi> (2011): “Humanities Approaches to Graphical Display”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">DH Quarterly</hi>, 5(1). <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://digitalhumanities.org/dhq/vol/5/1/000091/000091.html\"> <hi rend=\"underline\">http://digitalhumanities.org/dhq/vol/5/1/000091/000091.html</hi> </ref> [letzter Zugriff: 20.09.2017] <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Drucker, Johanna</hi> (2014): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Graphesis: Visual Forms of Knowledge Production</hi>. 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Grundzüge einer philosophischen Hermeneutik.</hi> Tübingen: Mohr. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Gibbs, Fred / Owens, Trevor</hi> (2012): “Building better digital humanities tools”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">DH Quarterly</hi>, 6(2). <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Grinstein, Georges</hi> (2012): “New Grand Challenges in Information Visualization: New Theories, New Devices, and New Capabilities“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Keynote address at iV2012</hi>. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Jannidis, Fotis / Lauer, Gerhard / Martínez, Matías / Winko, Simone</hi> (2003): “Der Bedeutungsbegriff in der Literaturwissenschaft. Eine historische und systematische Skizze”, in: dies. (Hg.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Regeln der Bedeutung. Zur Theorie der Bedeutung literarischer Texte</hi>. Berlin: De Gruyter (Revisionen, 1) 3-32. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Kindt, Tom / Köppe, Tilmann</hi> (2008): “Einleitung”, in: dies. (Hg.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Moderne Interpretationstheorien. Ein Reader.</hi> Göttingen: Vandenhoeck & Ruprecht 7-26. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Nünning, Ansgar</hi> (Hg.) (2008): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Metzler Lexikon. Literatur- und Kulturtheorie. Ansätze - Personen - Grundbegriffe.</hi> Stuttgart: Metzler 281-284. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Nünning, Vera</hi> (2010): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Methoden der literatur- und kulturwissenschaftlichen Textanalyse. Ansätze – Grundlagen – Modellanalysen.</hi> Stuttgart: Metzler 1-29. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Rosson, Mary B. / Carroll, John M.</hi> (2009): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Scenario based design. Human‐computer interaction.</hi> Boca Raton, FL, 145-162. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Satyanarayan, Arvind / Moritz, Dominik / Wongsuphasawat, Kanit / Heer, Jeffrey</hi> (2017): “Vega-Lite: A Grammar of Interactive Graphics”, in: I <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">EEE transactions on visualization and computer graphics</hi> 23(1), 341–350. DOI: 10.1109/TVCG.2016.2599030. [letzter Zugriff: 18.09.2017] <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Unsworth, John</hi> (2000): \"Scholarly Primitives: What Methods Do Humanities Researchers Have in Common, and How Might Our Tools Reflect This?\", in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Symposium on Humanities Computing: formal methods, experimental practice.</hi> King’s College London, 2000. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://people.brandeis.edu/%7Eunsworth/Kings.5-00/primitives.html\"> </ref> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://people.brandeis.edu/%7Eunsworth/Kings.5-00/primitives.html\"> <hi rend=\"underline\">http://people.brandeis.edu/~unsworth/Kings.5-00/primitives.html</hi> </ref>.[letzter Zugriff: 18.09.2017] <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Wilkinson, Leland</hi> (2006): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">The grammar of graphics</hi>. New York: Springer Science & Business Media. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Winko, Simone</hi> (2003): “Textanalyse”, in: Georg Braungart / Harald Fricke / Klaus Grubmüller / Friedrich Vollhardt / Klaus Weimar (Hg.): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Reallexikon der deutschen Literaturwissenschaft</hi>. 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Network analysis and extraction of information about relations between characters from literary texts is an example for distant reading methods. Such information can not only be helpful for better understanding of character interactions but can also facilitate the comparison of thereof in different texts. Existing tools of text analysis and network visualization such as Voyant <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn1\" n=\"1\" /> or Gephi <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn2\" n=\"2\" /> are either missing modules for character network analysis or require preliminary steps on data preprocessing from the user and therefore are not easy-to-use for some humanities scholars who lack programming skills. Interactive tools in addition often lack features to ensure reproducibility of results. We present our ongoing effort on closing this gap by developing a literary analysis reporting tool <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">rCAT</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\"> <ref target=\"ftn3\" n=\"3\" /> </hi>, whose primary purpose is to provide an easy-to-use, stable, and reusable solution for automatic extraction of relational information from text and to characterize these relationships automatically to provide the user with deeper qualitative insight. We opt for implementation as a web-based reporting tool instead of an interactive tool for two reasons: (1) automatically generated reports in PDF format can serve as a stable foundation for discussion and can be reused in publications and visualizations easily, and (2) the results are clearly connected to the chosen input parameters such that reproducibility of results is ensured. As a use-case study, we apply <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">rCAT</hi> to Johann Wolfgang von Goethe\'s epistolary novel <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Die Leiden des jungen Werthers</hi>. On the basis of this epistolary novel, we show that not only the network can be generated, but also the characteristic triangular relationship of the protagonists is easily identified. The goal is to automatically determine this triad in the original text and in the adaptations that have been published since the publication of <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Werther</hi> in 1774. Previous research on social networks in literary fiction generally fall into one of the two categories: (1) works that explore methods for extracting and formalizing character networks ( <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">cf</hi>., Elson et al. (2010), Agarwal et al. (2012, 2013), Park et al. (2012)), and (2) works that primarily focus on qualitative implications of network analysis ( <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">cf</hi>., Rydberg-Cox (2011), Moretti (2011), Nalisnick & Baird (2013), Jayannavar et al. (2015)). It is common to address both tasks at the same time, as in Beveridge & Shan (2016), who introduce a number of formal measures for analyzing the centrality of the characters in <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Game of Thrones</hi> books, which results in both expected and surprising findings. Building on graph theory extensively elaborated in the past fifty years (e.g., Bondy and Murty, 1976 or West, 2001), our work is similar to Beveridge & Shan (2016), in particular, in terms of the weighted degree measure, and to Park et al. (2012), in terms of distance measure for detecting closely related characters in a text. In the following, we explain the different components in <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">rCAT</hi>, which are available for text analysis. After that, we discuss the results based on a use-case study. <anchor xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"id__3h2icj93kpb3\" /> To detect character mentions in the text we use a fundamental named-entity recognition approach based on dictionaries. This approach is suitable for scholars who analyze texts they already know. Consequently, we opt for a transparent and simple character recognition procedure: The user provides a list of character names to be included in the analysis specifying a canonical name form and all variations thereof she would like to take into account ( <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">e.g.</hi>, “Lotte” is the canonical name and “Lotten”, “Lottens”, “Lottgen”, “Lottchen”, “Charlotten S.”. are its variants). We define the closeness of relationship between two characters using a <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">distance measure</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">dist</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">X</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">(p,q)</hi>, where <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">p</hi> and <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">q</hi> are the strings corresponding to these characters and <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">X</hi> is the number of tokens between them (Park et al., 2012). In addition, we introduce the <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">context measure</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">cont</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Y</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">(p,q)</hi>, where <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">p </hi>and <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">q</hi> are the strings corresponding to these characters and <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Y</hi> is the number of tokens before the character <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">p</hi> and after the character <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">q</hi>. While the former measure allows for detecting those characters that are closely related to each other, the latter one enables a contextual analysis of their relationship. We visualize the network of characters with an undirected graph <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">G=(V,E)</hi>, where <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">V</hi> are the vertices, each vertex corresponding to one character, and each edge <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">E=(V</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">i,</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">,V</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">j</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">)</hi> corresponding to relations between pairs of characters. We output the following measures for each character node: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">degree</hi>, <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">edge weight</hi>, <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">weighted degree </hi>and <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">density</hi>. The degree is the number of edges occurring with a given vertex. The edge weight, <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">w</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">i,j</hi><hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"math\"> ≥ </hi>0, is defined as the number of interactions between the vertices V <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">i</hi> and V <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">j</hi>. The weighted degree is the sum of weights of the edges occurring with a vertex <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">i</hi>. Density is the ratio of occurring edges between two vertices and all possible vertex pairs. Word clouds are an approach to visualize the vocabulary of a text. The size of one word corresponds to its frequency. We use two different kinds of word clouds: For each character in the character list, we show word clouds based on the context of a window size <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">n. </hi>For each pair of characters occurring in the network, we present a word cloud based on the words between them as well as on the words found in the context. Both types of word clouds can be filtered to the specific word fields (words from specific domains) which is helpful in gaining a focused insight into the characters relations. We plot the timeline of multiple predefined world fields (specified by word lists) in the text. This feature is helpful in representing how certain fields ( <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">e.g.</hi>, concepts, emotions) develop throughout the narrative (Kim et al., 2017). The tool was developed using Python v.3.6 and the Flask <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn4\" n=\"4\" /> web development framework. The tool outputs a single PDF report. The resulting document contains information from the analysis modules described in the previous section. Network graphs included in the report are generated with <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">graphviz</hi>. Additionally, the tool can generate a CSV file that can be used as input to Gephi. For a use-case analysis, we apply <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">rCAT</hi> to <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Die Leiden des jungen Werther</hi> by Johann Wolfgang Goethe with the following parameters: X=8, Y=5, stop words removed (previous work focused on this analysis without rCAT, <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">cf. </hi>Murr, 2017). In Goethe\'s epistolary novel, the protagonist Werther describes his unhappy love for Lotte, who is engaged to Albert. The characteristic triangular relationship in the novel arises from this constellation (protagonist - beloved woman - antagonist). With <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">rCAT</hi> we expect to identify and characterize this relationship. Figures 1 and 2 show a sample network analysis output (tables are shown only partly). The protagonist Werther shows a degree of 21, which is the number of characters with whom he interacts. The closest relationship measured by edge weight (Figure 2) is observed between Werther and Lotte (81 interactions). The antagonist Albert has a low degree of 3. However, his weighted degree is 36 (third highest after Werther and Lotte), which confirms his important role in the triangular relationship. <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic url=\"KLINGER_Roman_A_Reporting_Tool_for_Relational_Visualization_-1000000000000311000001DB10CD1460576FED1F.png\" /> <head>Illustration 1: Degrees and weighted degrees for most important characters of Goethe’s Werther</head> </figure> <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic url=\"KLINGER_Roman_A_Reporting_Tool_for_Relational_Visualization_-100000000000030D00000197FFF1DE34125AE4EF.png\" /> <head>Illustration 2: Edge weights</head> </figure> <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic url=\"KLINGER_Roman_A_Reporting_Tool_for_Relational_Visualization_-10000201000002CE0000026C841F717B924E2366.png\" /> <head>Illustration 3: Complete network of Goethe’s Werther</head> </figure> Highlighted in red is the typical triangular relationship in Goethe’s novel, which corresponds to the three highest weighted degrees. In further steps, we will use <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">rCAT</hi> to analyze the adaptations of Goethe\'s novel with a focus on this triad. To better characterize the edges, the tool outputs top- <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">n</hi> word clouds sorted by edge weight ( <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">n</hi> is specified by the user) for character pairs and by degree for single characters. Figure 4 and 5 show examples of the word clouds for character pairs filtered to the words from the emotion domain. <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic url=\"KLINGER_Roman_A_Reporting_Tool_for_Relational_Visualization_-10000201000001AC000000D93E1514FF4941C591.png\" /> <head>Illustration 4: Word clouds for Werther-Lotte</head> </figure> <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic url=\"KLINGER_Roman_A_Reporting_Tool_for_Relational_Visualization_-10000201000001AB000000CF288645A8166E0D92.png\" /> <head>Illustration 5: Werther-Albert</head> </figure> The word clouds enable first conclusions about the relationships of the characters. Werther and Lotte\'s word cloud characterizes their ambivalent relationship. The key words \"Leidenschaft\" and \"Freude\" reflect Werther\'s love, whereas the mentions of \"sterben\" and \"Verblendung\" are characteristic of the unrequited love, which leads Werther into his \"disease unto death\". As Werther and Albert’s word cloud reveals, their relationship is dominated by the \"Unruhe\" that Werther feels through his adversary. Additionally, the tool plots the development of the narrative (not bound to specific characters) based on the word fields, an example of which is shown on Figure 6. In this case we used words from the emotion domain (with emotion dictionaries by Klinger et al. (2016)). <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic url=\"KLINGER_Roman_A_Reporting_Tool_for_Relational_Visualization_-10000000000002C600000315B691CA7597929A2D.png\" /> <head>Illustration 6: Word field development for Goethe’s Werther</head> </figure> The word field development can highlight the prevalence of individual emotion domains across the text. The accumulation of the negative emotion words (Wut,Trauer, Furcht) towards the end suggests, for example, that Goethe’s novel has no “happy ending”. The striking rash on “Freude”, however, captures the last happy hours Werther spends with Lotte in the second part of the narration before he kills himself. The next version of the tool will include a character-oriented word field development calculated and plotted for the main characters of the stories. In addition, future releases will include more analysis features and bulk file processing. <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn1\" n=\"1\" place=\"foot\"> <ptr target=\"https://voyant-tools.org/\" /> </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn2\" n=\"2\" place=\"foot\"> <ptr target=\"https://gephi.org/\" /> </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn3\" n=\"3\" place=\"foot\"> <ref target=\"http://www.ims.uni-stuttgart.de/data/rcat\"> <hi rend=\"underline\">www.ims.uni-stuttgart.de/data/rcat</hi> </ref> </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn4\" n=\"4\" place=\"foot\"> <ptr target=\"http://flask.pocoo.org/\" /> </note> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Agarwal, A. / Corvalan, A. / Jensen, J. / Rambow, O. </hi>(2012): “Social Network Analysis of Alice in Wonderland”, in: CLfL@ NAACL-HLT 88-96. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Agarwal, A. / Kotalwar, A. / Rambow, O. </hi>(2013): “Automatic Extraction of Social Networks from Literary Text. A Case Study on Alice in Wonderland”, in: IJCNLP 1202-1208. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Beveridge, A. / Shan, J., </hi>(2016): “Network of thrones”, in: Math Horizons, 23(4): 18-22. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Bondy, J.A. / Murty, U.S.R. </hi>(1976): Graph theory with applications (Vol. 290). London: Macmillan. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Burrows, J.F. </hi>(1987): “Word-patterns and story-shapes: The statistical analysis of narrative style”, in: Literary & Linguistic Computing, 2(2): 61-70. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Elson, D.K. / Dames, N. / McKeown, K.R. </hi>(2010): “Extracting social networks from literary fiction”, in: Proceedings of the 48th annual meeting of the association for computational linguistics 138-147. Association for Computational Linguistics. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Heuser, R., F. Moretti / E. 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Goethe’s ‘Die Leiden des jungen Werthers’, in: Digital Humanities (DH), Conference Abstracts, Montreal, Canada 2017. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Nalisnick, E.T. / Baird, H.S. </hi>(2013): “Extracting sentiment networks from Shakespeare\'s plays”, in: Document Analysis and Recognition (ICDAR), 2013 12th International Conference on IEEE 758-762. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Park, G.M. / Kim, S.H. / Cho, H.G. </hi>(2013): “Structural analysis on social network constructed from characters in literature texts”, in: Journal of Computers, 8(9): 2442-2447. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Rydberg-Cox, J., </hi>(2011): “Social networks and the language of greek tragedy”, in: Journal of the Chicago Colloquium on Digital Humanities and Computer Science (Vol. 1, No. 3). <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">West, D.B. </hi>(2001): Introduction to graph theory (Vol. 2). Upper Saddle River: Prentice Hall. '),('urn:cts:dhd:2018.klinger_roman_digitale_modellierung_von_figurenkomplexitaet_a:','Figuren gehören zu den wichtigsten Bestandteilen literarischer Erzählungen. Narratologische Analysen haben sich bislang insbesondere mit zwei Aspekten von Figuren beschäftigt: ihrer strukturellen Bedeutung und ihrer Charakterisierung. Während der erste Aspekt in den Digital Humanities bereits modelliert worden ist (etwa im Rahmen von Netzwerkanalysen, vgl. Jannidis et. al. 2016, Piper et. al. 2017), steht die datengetriebene Untersuchung des zweiten noch ganz am Anfang, obwohl die hermeneutisch arbeitende Literaturwissenschaft wiederholt auf seine Bedeutung hingewiesen hat (etwa Jannidis 2004, 2009). Dieses Desiderat lässt sich darauf zurückführen, dass Figuren auf die unterschiedlichste Art gekennzeichnet werden – etwa durch ihr Handeln und Reden, aber auch durch Beschreibungen und Bewertungen des Erzählers – und dass neben expliziten Charakterisierungen schwerer zu greifende implizite stehen. Diese Informationen lassen sich nur schwer erheben und in einem umgreifenden Modell verrechnen. Um dennoch einen Einstieg in die digitale Erfassung der Figurencharakteristik zu ermöglichen, nehmen wir eine vergleichsweise einfach zu modellierende Facette der Figurendarstellung in den Blick, und zwar das Konzept der Figurenkomplexität, das auch in der traditionellen Theoriebildung eine prominente Rolle spielt. Nach der ebenso verbreiteten wie vielkritisierten Kategorisierung von Forster (1927) lassen sich Figuren grundsätzlich in <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">flat</hi> und <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">round characters</hi> einteilen. Trotz der zahlreichen Differenzierungsversuche späterer Forscher prägt dieses Modell noch heute Annahmen über die literaturgeschichtliche Entwicklung von Figurenentwürfen. So gelten die Protagonisten der mittelhochdeutschen Literatur klischeehaft als <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">flat characters</hi>, die in erster Linie auf ihre Funktion für das Handlungsgefüge hin konstruiert werden und nicht die Tiefe moderner Individuen erreichen (vgl. zusammenfassend Schulz 2012). Im Widerspruch hierzu hat die mediävistische Literaturwissenschaft aber auch herausgestellt, dass die Konstruktion komplexer Figuren zu den grundlegenden Gestaltungsprinzipien mittelhochdeutscher Texte gehören kann. Als Paradefall für Figurenkomplexität kann der um 1200/1210 abgefasste Artusroman ‚Parzival‘ angesehen <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">werden</hi>, dessen Autor Wolfram von Eschenbach im Prolog das Konzept eines ‚gemischten‘, nicht eindeutig als gut oder böse bewerteten Menschentypus entwirft, von dem er im Folgenden handeln will. Dementsprechend lassen sich im ‚Parzival‘ immer wieder Figuren finden, die nicht dem Ideal (nach ihm sind adelige Protagonisten nicht nur politisch mächtig, sondern zum Beispiel auch ethisch gut und körperlich schön) entsprechen, sondern in ihrer Darstellung widersprüchlich erscheinen und daher als komplex angesehen werden können. Im Folgenden schlagen wir eine Methodik vor, mit der diese Einschätzungen der hermeneutischen Forschung digital modelliert und überprüft werden kann. Wir untersuchen, ob man bereits mit extrem einfachen Methoden Vorhersagen zur Figurenkomplexität treffen kann, und verwenden dazu <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">distributionelle Analysen</hi> (Harris 1954, Miller und Charles 1991). Distributionelle Analysen repräsentieren die Bedeutung eines Zielwortes durch Eigenschaften der Kontexte seines Vorkommens in Textkorpora – im einfachsten Fall durch die Häufigkeiten aller Kontextwörter innerhalb eines Fensters um die Vorkommen des Zielwortes (‚Kontextvektor‘). Spezifisch betrachten wir zwei Arten frequenzbasierter Kontextvektoren: (a) <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">lexikalische Kontextvektoren</hi>, berechnet über lemmatisierte Kontexte; (b) <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">entitätsbasierte Kontextvektoren</hi>, berechnet über Eigennamen in den Kontexten. Dabei misst (a) die <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">lexikalische</hi> Vielfalt der Kontexte, in denen die jeweilige Figur vorkommt, und (b) entsprechend die <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">soziale</hi> Vielfalt der Kontexte. Beide Arten von Repräsentationen verwenden als Kontexte die sogenannten <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Dreißiger</hi>-Abschnitte (die Unterteilung des ‚Parzival‘ in Abschnitte von 30 Versen nach Karl Lachmann) und greifen nicht auf sprachliche Strukturen innerhalb der Dreißiger wie Wortarten, Syntax, Satzgrenzen oder Anaphern zurück.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn1\" n=\"1\" /> In der Computerlinguistik werden Kontextvektoren typischerweise miteinander verglichen, um die semantische Ähnlichkeit der Zielwörter zu modellieren und finden breite Anwendung (Pantel und Turney 2010). In unserer Studie betrachten wir stattdessen den <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Informationsgehalt</hi> der Kontextvektoren als Prädiktor für die Figurenkomplexität und messen ihn per <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Entropie</hi>. Entropie eruiert den Informationsgehalt <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">H(p)</hi> einer Wahrscheinlichkeitsverteilung <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">p</hi>, definiert als <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">H(p) = –</hi>Σ <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic subscript\">x</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\"> p(x) </hi>log <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">p(x)</hi> (Shannon 1948). Entropie kann verstanden werden als die Anzahl an Bits, die an Information in der Verteilung enthalten sind. Damit enthalten diejenigen Kontextvektoren eine höhere Entropie, die in gleichmäßiger verteilten Kontexten vorkommen, als die, die häufig in ähnlichen Kontexten auftreten. Dies entspricht der (aus theoretischer Perspektive natürlich stark vereinfachenden) Annahme, wonach Figuren als komplexer wahrgenommen werden, wenn sie in reicheren und verschiedeneren Kontexten vorkommen. Bei lexikalischen Kontexten (s.o.) sagen wir also voraus, dass höhere lexikalische Variabilität auf Komplexität hinweist – wobei Entropie freilich nicht zwischen lexikalisch reichen und semantisch widersprüchlichen Kontexten unterscheiden kann. Bei entitätsbasierten Kontexten übernimmt diese Rolle das gemeinsame Auftreten einer Figur mit mehreren anderen Figuren. Methodisch ist anzumerken, dass Frequenz einen Störfaktor bei der Interpretation von Entropie darstellt: Häufigere Zielwörter kommen – ceteris paribus – häufiger in verschiedenen Kontexten vor und erhalten damit eine höhere Entropie. Da dieser Zusammenhang aber nicht linear ist, ist eine einfache Normalisierung nicht möglich. In einem ersten Schritt sind also nur Zielwörter mit ähnlicher Frequenz hinsichtlich ihrer Entropie gut vergleichbar. Als Textgrundlage verwenden wir den ‚Parzival‘ nach der 5. Auflage der Ausgabe Lachmanns (1891) in der digitalisierten, mit Lemmata und der Auszeichnung von Eigennamen versehenen Fassung von Yeandle (2014). Für unser Hauptexperiment beschränken wir uns auf die sieben im Text am häufigsten namentlich genannten Frauenfiguren Cundrîe, Herzeloyde, Jeschûte, Cunnewâre, Arnîve, Bêne und Itonjê. Hinzu kommt Sigûne als ein in der Forschung oft genanntes Beispiel für eine weniger komplexe Figur im ‚Parzival‘. Sieben der acht Figuren liegen in einem engen Frequenzband zwischen 30 und 40 Nennungen, während Sigûne nur 14 Mal vorkommt. Wir präsentieren die Ergebnisse per Streudiagramm, mit Entropie und Frequenz als den beiden Achsen. Abbildung 1 und 2 zeigen die Ergebnisse für die wichtigsten weiblichen Hauptfiguren. Diese lassen sich zwanglos mit den Einschätzungen der hermeneutischen Literaturwissenschaft in Einklang bringen. Die höchsten Werte weisen Cundrîe und Herzeloyde auf, auf deren Komplexität die ‚Parzival‘-Forschung immer wieder hingewiesen hat: Bei Cundrîe handelt es sich um die Gralsbotin, die zwar kultiviert und nach höfischen Sitten gekleidet auftritt, zugleich aber monströs hässlich ist. Sie klagt Parzival zwar berechtigterweise an, fällt dabei aber aus dem höfischen Rahmen. Herzeloyde zieht ihren Sohn Parzival aus (übermäßiger?) Trauer um ihren im Kampf gefallenen Ehemann fern von der höfischen Welt in einer Waldeinöde auf, um zu verhindern, dass auch er einst Ritter wird – ein Verhalten, das die Forschung unterschiedlich bewertet. Mittelwerte erreichen Cunnewâre und Jeschute, die in der Forschung durchaus kontrovers diskutiert werden. Bêne, Arnîve und Itonjê lassen sich hingegen eher als Nebenfiguren bezeichnen, für die keine hohe Komplexität zu erwarten war. Die in der Trauer um ihren Geliebten Schionatulander verharrende Sigûne, die gerade in ihrer Geradlinigkeit einen Gegenentwurf zu den auf Ruhm und Ehre versessenen Artusrittern darstellt, zeigt erwartungsgemäß keine hohen Entropiewerte. Allerdings erlaubt dieser Befund keine starke Interpretation, da für Sigûne aufgrund der niedrigeren Frequenz von vorneherein niedrigere Entropiewerte zu erwartet sind. Um dennoch eine Vorhersage zur Komplexität Sigûnes zu erhalten, vergleichen wir in den Abbildungen 3 und 4 ein breiteres Spektrum an Figuren im Frequenzbereich zwischen 10 und 20 Nennungen bezüglich ihrer Entropie. Dies entspricht einer erweiterten Version unserer Hypothese: Figuren, die <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">verglichen mit anderen Figuren des gleichen Frequenzbereiches</hi> besonders hohe bzw. niedrige Entropien aufweisen, sind <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">relativ zu diesen </hi>mehr bzw. weniger komplex. Interessanterweise liefern die beiden Kontextdefinitionen für Sigûne abweichende Vorhersagen: Die unterdurchschnittliche soziale Kontextvielfalt entspricht der Isoliertheit der Figur, die sich aus Trauer von der Welt zurückzieht und wenn, dann fast nur noch mit Parzival interagiert. Die vergleichsweise hohe lexikalische Vielfalt könnte demgegenüber darauf zurückzuführen sein, dass Sigûne neben ihrer Trauer auch die weitere Funktion hat, Parzival über seine Herkunft aufzuklären: Während Sigûne als Figur eher statisch erscheint, sind ihre Erzählungen über die Gralswelt informationshaltig. Für eingehendere Untersuchungen wären daher weitere Faktoren der Figurendarstellung wie Figurenbeschreibung und Figurenrede mit einzubeziehen sowie das Verhältnis von lexikalischer und sozialer Kontextvielfalt näher zu bestimmen. Unsere Ergebnisse legen nahe, dass sich die Analyse der lexikalischen und ‚sozialen‘ Vielfalt von Figurenkontexten durchaus als Maß für eine erste Annäherung an das Konzept der Figurenkomplexität eignet. Damit konnte mit erstaunlich einfachen Mitteln ein Zugang zum komplexen narratologischen Themenfeld der Figurencharakterisierung gewonnen werden. Auf der technischen Ebene bleiben zwei Fragen offen, zum einen die nach den sprachlichen Mechanismen, die zur Korrelation von Entropie und Figurenkomplexität führen, zum anderen die nach dem tatsächlichen Zusammenhang von Frequenz und Entropie: Gibt es also auch selten auftretende <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">round characters</hi> oder häufig vorkommende flache Figuren? Auf der konzeptuellen Ebene bieten unsere Ergebnisse den Einstieg in eine differenziertere Modellierung von Figurenkomplexität, deren Erarbeitung auf die traditionelle narratologische Theoriebildung zurückwirken kann: Die digitale Modellierung macht es notwendig, die Faktoren, aus denen sich das Konzept der Figurenkomplexität zusammensetzt (etwa Figurenhandeln, -rede, -beschreibung und -bewertung), genauer und expliziter zu bestimmen sowie über ihre Gewichtung nachzudenken. Außerdem wäre zu klären, was das Konzept der Komplexität genau meint und wie es sich zu verwandten Konzepten wie denen der Hybridität, der Dynamik oder der Aktantenhaftigkeit von Figuren verhält. Im Sinne einer kritisch reflektierten digitalen Methodik werden somit vielschichtige literaturwissenschaftliche Phänomene wie die Charakterisierung von Figuren durch den formalisierenden Zugang nicht nivelliert, vielmehr führt die Verbindung von quantitativen und qualitativen Methoden zur wechselseitigen Erhellung. <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn1\" n=\"1\">Experimente mit kleineren Kontexten lieferten schlechtere Ergebnisse.</note> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Forster, Edward M</hi>. (1927): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Aspects of the Novel</hi>. New York: Harcourt. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Harris, Zellig S.</hi> (1954): “Distributional Structure”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Word</hi> 10(2-3): 146–162. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Jannidis, Fotis</hi> (2004): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Figur und Person</hi>. Beitrag zu einer historischen Narratologie. Berlin: de Gruyter. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Jannidis, Fotis</hi> (2009): „Character“, in: Hühn, Peter / Pier, John / Schmid, Wolf / Schönert, Jörg (eds.) Handbook of Narratology. Berlin: de Gruyter 14-29 <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Jannidis, Fotis / Reger, Isabella / Krug, Manfred / Weimer, Lukas / Macharowsky, Luisa / Puppe, Frank</hi> (2016): „Comparison of Methods for the Identification of Main Characters in German Novels”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Digital Humanities 2016: Conference Abstracts. Jagiellonian University & Pedagogical University, Kraków</hi> 578-582. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Manning, Christopher D. / Schütze, Hinrich</hi> (1999): Foundations of Statistical Natural Language Processing. 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'),('urn:cts:dhd:2018.knoth_alexander_dokumentenarbeit_mit_hierarchisch_strukturie:','Staatlich verfasste Gesellschaften sind komplex und differenziert (Mayntz 1997; Schimank 1999). Will man etwas über die „Identität“ von Staaten und deren Wandel erfahren, dann eignen sich Verfassungen, da diese spezfische Dokumentensorte soziologisch als kodifizietre Selbstbeschreibung von Gesellschaften verstanden werden kann (Boli-Bennett und Meyer 1978; Go 2003; Heintz und Schnabel 2006; Boli-Bennett 1979). Moderne Staaten produzieren aber nicht nur Unmengen an amtlichen Dokumenten, sondern sind darüber hinaus durch ihre konstitutionelle sowie rechtsstaatlich-bürokratische Verfasstheit grundsätzlich textlich strukturiert (Weber 1972). Für die historsiche Dokumentenanalyse spielen die Erstellung des Korpus und die Auswahl der Untersuchungsmethoden wichtige Rollen, um sowohl die Textlichkeit, als auch den Kontext angemessen zu berücksichtigen. In diesem Vorhaben wird mit Verfassungsdokumenten europäischer Staaten gearbeitet, anhand derer staatlicher Wandel von der ersten Verfassungsgebung bis heute sichtbar gemacht wird. Verfassungen beinhalten u.a. Vorstellungen darüber, wie die Gesellschaft beschaffen ist. Konkret wird der historisch-wissenssoziologischen Frage nach der sozialen Konstruktion des (Staats-)Bürgers nachgegangen. Denn historisch betrachtet reflektieren Verfassungen den sukzessiven Umbau von ständisch stratifizierten hin zu souveränen Bürgergesellschaften und damit reflektieren sie ebenso den Wandel des gesellschaftlichen Personals, das es in Form von Personenkategorien und Zugehörigkeitsdimensionen aus dem Material herauszuarbeiten gilt. Was aber genau unter „Verfassung“ verstanden wurde, wie sich die Staaten und ihr ‚Personal’ über dieses Dokument selbst beschreiben und welches Wissen in selbiges eingeht, variiert erheblich (Gosewinkel, Masing und Würschinger 2006; Vorländer 2007). Daher bedarf es eines geeignetne methodisch-analytischen Instrumentariums, um die aufgeworfene Fragen zu beantworten. Um Verfassungen strukturell und inhaltlich untersuchen zu können, werden Ansätze der historischen Wissenssoziologie (Thelen 1999, 2002; Jepperson 1991) und der Computerlinguistik (z.B. Hausser 2014; Lobin 2010) miteinander verschränkt. Die Entwicklung dieses methodischen Werkzeugs zur „Dokumentenarbeit“ umfasst Verfahrensschritte der Datenerhebung, -aufbereitung und -auswertung, wobei hier vor allem auf methodologische Herausforderungen, d.h. die Korpuserstellung und die semi-automatische Analyse von Dokumentenstrukturen eingegangen wird. Rechtstexte im Allgemeinen und Verfassungen im Besonderen, weisen eine Dokumentenlogik auf, die stark durch eine formale hierarchische Struktur gekennzeichnet ist. Bei dieser Dokumentenart ist daher davon auszugehen, dass der Struktur eine besonders sinnstiftende Bedeutung zukommt, die es vor allem bei vergleichenden Untersuchungen (synchron wie auch diachron) zu berücksichtigen gilt. Insofern sollte ein computerlinguistisches Verfahren die Strukturinformationen bspw. in welche (Sinn-)Abschnitte sich ein Dokument gliedert für den Vergleich nutzen. Diese Strukturauswertungen können dann wiederum mit statistischen Häufigkeits- und Ähnlichkeitsberechnungen von Worten innerhalb von Fließtexten – wie das u.a. die gängigen Vektorraummodelle (Manning, Raghavan und Schütze 2008; Salton, Wong und Yang 1975) oder insbesondere die derzeit populären „word embedding“ Modell (z.B. Mikolov et al. 2013) machen – kombiniert werden. Bei der hierarchischen Struktur von Dokumenten anzusetzen bietet einen klaren Ausgangspunkt für die systematische Analyse von großen Textmengen und stiftet zugleich Orientierung im Feld der inhaltsanalytischen Methoden (Kuckartz 2012; Mayring 2015). Diese unterscheiden sich vor allem in Bezug auf ihre Anlage, d.h. entweder Häufigkeiten zählende oder hermeneutisch interpretierende Ausrichtung, und firmieren in den Sozialwissenschaften oftmals unter dem Label „Dokumentenanalyse“. Zwar verbindet alle diese Ansätze, dass sie sich durch eine ständige Korrespondenz von Forschungsfrage und Arbeit am Material auszeichnen und in der Regel mehrere Iterationen durchlaufen, bevor valide Ergebnisse vorliegen. Dennoch bringt vornehmlich die manuelle Bearbeitung von umfangreichen Textmengen, etwa in Form von Kodier- und Kategorisierschritten der <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Grounded Theory</hi> (Strauss und Corbin 1996), Probleme der methodisch kontrollierten Auswertung und damit der Reliabilität der Ergebnisse mit sich. Außerdem lassen sich über den strukturellen Zugang Fragen erschließen, die über den „reinen“ Inhalt hinausgehen, und die die Verwendung wie auch die Art und Weise in den Vordergrund rücken, in der Verfassungen im Zeitverlauf politisch unter Druck geraten, sich also aufgrund wechselnder politischer Machtverhältnisse wandeln. Damit werden die Relation von Dokument und (Entstehungs-)Kontext und besonders die Verfasser von Dokumenten und deren Konstruktion sozialer Wirklichkeit durch die schriftliche Fixierung gesellschaftlichen Wissens (Prior 2011) fokussiert. Von der Dokumentenstruktur auszugehen heißt, zunächst methodologisch zu fragen, inwieweit sich Dokumente formal wie auch inhaltlich ähneln. Das setzt wiederum voraus, dass sich Dokumente überhaupt vergleichen lassen und so einer Analyse etwaiger struktureller Ähnlichkeiten und spezifischer Unterschiede allererst zugänglich gemacht werden. Hier bieten computergestützte Verfahren einen produktiven Ausgangspunkt, um einerseits bestehende Methoden zu reflektieren und andererseits ein dann auch verallgemeinerbares Werkzeug zur Dokumentenanalyse von Rechtstexten zu entwickeln. Zur Beantwortung der formulierten Frage wird eine innovative, von uns eigens entwickelte Software vorgestellt, mit der sich Verfassungen in ihrer historischen Entwicklung vergleichen lassen. Hierdurch werden Impulse zur Generierung neuer methodischer Ansätze gegeben werden. Um mit der Auswertung der Dokumente beginnen zu können, muss das Korpus erstellt werden. Ein normales PDF beinhaltet in der Regel kaum explizite Strukturinformationen, lediglich einzelne Worte ließen sich automatisch erfassen, nicht aber die zugrunde liegenden Strukturen abbilden. Hierfür bedürfte es bspw. der Kennzeichnung von Überschriften, Absätzen oder inhaltlich unterscheidbaren Abschnitten. Das Dokument muss also mit weiteren Informationen in seiner Struktur beschrieben werden. Das konkrete methodische Vorgehen, das hier als „Dokumentenarbeit“ zur Korpuserstellung bezeichnet wird, gliedert sich in drei Schritte: das Zusammenstellen der Ausgangsdaten als HTML-Dateien, die Transformation der Ausgangsdaten in das XML-Format sowie die eigentliche Auszeichnung der Ausgangsdaten mit Metadaten zur Modellierung der Struktur. Entgegen der Annahme, dass derart politisch relevante Dokumente wie Verfassungen als elektronische Ausgangsdaten vorliegen sollten, müssen diese zunächst hergestellt und in ein bearbeitbares Datenformat transformiert werden. Zwar finden sich aktuelle Verfassungen als elektronisch veröffentlichte Ressourcen bspw. in den Rechtsdatenbanken und -portalen der jeweiligen Staaten, im deutschen Fall bspw. „Juris“.Es existiert jedoch kein lückenloser, chronologischer Verlauf, aus dem sich alle Änderungen computergestützt entnehmen ließen. Auf der Seite <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.verfassungen.org/\">www.verfassungen.org</ref> lassen sich die meisten Verfassungen online (auf Deutsch) abrufen und downloaden. Zudem beinhalten die dortigen Dokumente farblich abgesetzte Änderungen in Textform und nicht etwa als Kommentar oder gesonderte Liste sowie jeweils Totalrevisionen als separate Dokumente. Diese Dokumente werden dann mit offiziell veröffentlichen Verfassungen abgeglichen, um gegebenenfalls inhaltliche Fehler aufzuspüren und zu beheben. Anschließend werden die Daten manuell bereinigt und standardisiert, d.h. nicht benötigte Beschreibungen der Autor*innen der Webseiten oder andere irrelevante Informationen werden entfernt. Diese Dokumente bilden sodann die Grundlage für das Korpus. Die einzelnen Verfassungen beinhalten eine Fülle an textlichen Ergänzungen, Streichungen und anderweitigen textlichen Veränderungen, die einerseits schwer zu identifizieren sind und andererseits nicht chronologisch sortiert, sondern der Texthierarchie folgend vorliegen. Aus diesen Gründen wird zuerst eine Ausgangsverfassung des Jahres 2011, also dem Ende des Untersuchungszeitraums, erstellt, um ausgehend davon jede weitere Änderung als eigenständige, nicht offizielle, „Phantom-Verfassung“ zu rekonstruieren. Durch diesen iterativen, historischen Rekonstruktionsprozess wird schließlich die Datengrundlage geschaffen. Die Verfassungen liegen zunächst als HTML-Dokumente, mit einer sehr flachen Dokumentenstruktur vor. Die zu entwickelnde Analysesoftware benötigt jedoch ein Datenformat, das Metadaten mit Dokumentendaten assoziieren kann. Dem aktuellen Entwicklungsstand entsprechend verwenden wir ein XML-Format (Bubenhofer und Scharloth, 2015). Deshalb wird im nächsten Schritt der HTML-Code mittels eines XSL-Skripts (Extensible Stylesheet Language) in das technische XML Format (vgl. XML Schema 2001; XQuery 2002; XSLT 1999) überführt und formatiert. Bei XSL bzw. XSLT handelt es sich um eine Programmiersprache zur Transformation (und Formatierung) von XML Derivaten – in unserem Fall die HTML-Dateien – in XML Dokumente. Das XML Format eignet sich in erster Linie dafür, die informationsarmen Ausgangsdaten mit Metadaten (z.B. Attribute, Codes oder Variablen) zur systematischen Beschreibung der Strukturen und der Inhalte anzureichern. Bspw. ließe sich das Ausgangsdatum „Herbert“ mit dem Attribut „Vorname“ verknüpfen und so systematisch alle Vornamen erschließen. Die Umwandlung von HTML zu XML ist die Grundlage des Mappings der einzelnen Versionen auf einander. Hierfür wurde kein existierender Standard verwendet, sondern das Format so entwickelt, dass es die Struktur der Texte möglichst treu abbildet. Dafür sollen möglichst wenige Elemente verwendet und unnötig tiefe Einbettungen vermieden werden. Jeder Version wird ein Vorspann vorangestellt (&lt;front&gt;) der den Titel (&lt;docTitle&gt;) und das Datum der jeweiligen Version (&lt;docEdition&gt;) enthält. Diesem Vorfeld folgt der eigentliche Text der Verfassung (&lt;body&gt;). Dieser ist zunächst in Hauptteile gegliedert (&lt;div n=\"\" type=\"v-teil”&gt;). Diese können wiederum aus Sektionen (&lt;div n=\"\" type=\"sektion”&gt;) bestehen, welche die Artikel (&lt;div n=\"\" type=\"artikel\"&gt;) der Verfassung enthalten. Die Artikel setzen sich aus Sätzen (&lt;p n=\"1\" type=\"satz\"&gt;) und gegebenenfalls auch aus listenartigen Aufzählungen (&lt;div n=\"\" type=\"aufzaehlung”&gt;) zusammen. Letztere bestehen aus einer Reihe von Listenelementen ( &lt;p n=\"\" type=\"aufzaehlung_item\"&gt;&lt;/p&gt;). Schwesterknoten werden mit eins anfangend durchnummeriert (n). Ein Hauptteil mit n=\"0\" ist eine Präambel. Diese enthalten keine Artikel, sondern eine Reihe von Sätzen (&lt;p n=\"\" type=\"praeamb-satz\"&gt;&lt;/p&gt;) und gegebenenfalls Aufzählungen. Hauptteile, Sektionen und Artikel weisen jeweils ein Element für ihre Überschriften auf. Darüberhinaus enthalten nur Paragraphenelemente (&lt;p n=\"\" type=\"\"&gt;) Text. Eine Validierung gegen eine DTD findet nicht statt. Es ergibt sich folgendes Format: &lt;text&gt; &lt;front&gt; &lt;titlePage&gt; &lt;docTitle&gt;&lt;/docTitle&gt; &lt;docEdition&gt;&lt;/docEdition&gt; &lt;/titlePage&gt; &lt;/front&gt; &lt;body&gt; &lt;div n=\"0\" type=\"v-teil\"&gt; &lt;head&gt;&lt;/head&gt; &lt;p n=\"1\" type=\"praeamb-satz\"&gt;&lt;/p&gt; &lt;div n=\"1\" type=\"aufzaehlung\"&gt; &lt;p n=\"1\" type=\"aufzaehlung-item\"&gt;&lt;/p&gt; &lt;/div&gt; &lt;div&gt; &lt;div n=\"1\" type=\"v-teil\"&gt; &lt;head&gt;&lt;/head&gt; &lt;div n=\"1\" type=\"artikel\"&gt; &lt;head&gt;&lt;/head&gt; &lt;p n=\"1\" type=\"satz\"&gt;&lt;/p&gt; &lt;div n=\"1\" type=\"aufzaehlung\"&gt; &lt;p n=\"1\" type=\"aufzaehlung-item\"&gt;&lt;/p&gt; &lt;/div&gt; &lt;/div&gt; &lt;div n=\"1\" type=\"sektion\"&gt; &lt;div n=\"1\" type=\"artikel\"&gt; &lt;head&gt;&lt;/head&gt; &lt;p n=\"1\" type=\"satz\"&gt;&lt;/p&gt; &lt;/div&gt; &lt;/div&gt; &lt;/div&gt; &lt;body&gt; &lt;text&gt; An dieser Stelle der Beschreibung der Ausgangsdaten im XML Format setzen wiederum qualitative Dokumentenarbeitsschritte ein, die sich an der analytischen Strategie des Kodierens und Kategorisierens anlehnen. In diesen Vorgang fließen einerseits Kontextinformationen ein, andererseits werden während des Arbeitsschritts wichtige empirische Beobachtungen gemacht, die in Form von Kodiermemos dokumentiert werden. So können die gewonnenen Informationen zu einem späteren Zeitpunkt für die Tiefenstrukturanalyse des Materials oder die Ausdifferenzierung der Analysesoftware genutzt werden. Das Mapping der Strukturelemente der im Vergleich stehenden Versionen aufeinander wird automatisiert vollzogen, indem jedes Element einer strukturellen Ebene (Hauptteil, Sektion, Artikel) mit jeder anderen entsprechenden Ebene der Vergleichsversion abgeglichen wird. Dafür verwenden wir das gängige Cosinus-Maß, das TextÄhnlichkeit durch Modellierung im hochdimensionalen Vektorraum misst. Auf diese Weise wird eine Matrix von Ähnlichkeitswerten aufgebaut. Währen des Aufbaus der Matrix wird die Anzahl der Berechnungen reduziert, indem, sobald eine Ähnlichkeit vom Wert 1 zu einem Element der Vergleichsversion gefunden wird, also eine perfekte Übereinstimmung vorliegt, das Elementpaar als unveränderte Übereinstimmung abgespeichert und die Elemente aus dem weiteren Vergleich ausgeschlossen werden. Liegt keine genaue Übereinstimmung vor, wird getestet, ob die beiden zu vergleichenden Texte unterschiedlicher Länge sind. Ist dies der Fall, wird ferner geprüft, ob der kürzere der beiden Texte einen Teilstring des längeren bildet. In solchen Fällen werden die Texte einander als Änderungen (Erweiterungen oder Kürzungen) zugeordnet, abgespeichert und ebenfalls aus der weiteren Berechnung ausgeschlossen. Schließich bleibt eine Matrix der Ähnlichkeitswerte ausschließlich der Elemente übrig, für die keine Entsprechung gefunden werden konnte. Die Paare, die die höchsten Cosinusähnlichkeiten (&lt; 1) aufweisen, werden als Änderungen abgespeichert. Die hiernach übrig bleibenden Elemente, denen kein Element der Vergleichsversion zugeordnet werden konnte, sind entweder Tilgungen (keine Entsprechung in der zeitlich späteren Version) oder Hinzufügungen (keine Entsprechung in der früheren Version). Abbildung 1 illustriert den Prozess in tabellarischer Form. Die Software zur Verfassungsanalyse ist in der Programmiersprache <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Python</hi> geschrieben. Im Zuge der ersten Entwicklungsphase lassen sich rein formal die hierarchische Struktur und die jeweiligen Abschnittslängen der Dokumente vergleichen und auch quantifizieren. In der vorliegenden Fassung des Werkzeugs können vier verschiedene Operationen ausgeführt werden: 1. Vergleichen Für den Vergleich wird zunächst ein Land und ein Zeitraum ausgewählt für den die Änderungen ausgegeben werden sollen. Um die Suche weiter einzuschränken, wird zunächst gezeigt, wie viele Änderungen in welchen Hauptstücken in dem angegebenen Zeitraum stattgefunden haben. Nach der Auswahl eines Hauptteils werden die gefundenen Änderungen (in Sektionen und Artikeln), Tilgungen und Hinzufügungen ausgegeben (Abbildung 2). 2. Cosinusähnlichkeiten Mit dieser Funktion (Abbildung 3) lassen sich die Cosinusähnlichkeiten ganzer Versionstexte untereinander berechnen und ausgeben. <graphic xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" n=\"1003\" width=\"15.968486111111112cm\" height=\"9.219847222222223cm\" rend=\"inline\" url=\"KNOTH_Alexander_Dokumentenarbeit_mit_hierarchisch_strukturie-image3.png\" /> 3. Wortzählungen und Wortprofile Der Nutzer kann sich unter Angabe der Version, die von Interesse ist, die Aufkommenshäufigkeiten von Wörtern ausgeben lassen. Zudem lassen sich die Textstellen, die das gezählte Wort enthalten, zusammen mit einer Liste der Wörter ausgeben, die häufiger als ein definierter Schwellenwert (bspw. fünf Mal) in derselben textuellen Umgebung vorkommen (Abbildung 4). Das Beispiel zeigt die politische Kernkategorie, den Bürger, in Version 7 der irländischen Verfassung. Die textuelle Umgebung ist durch Begriffe wie Gesetz (42 mal), Gerichtshof (37 mal) und Präsident (28 mal), die Hinweise dazu liefern in welchen Sinnzusammenhängen der Bürger theamtisiert wird, gekennzeichnet. Die Begriffe Person (26 mal) und Staat (25 mal) weisen darauf hin, dass es sich beim Bürger offenbar tatsächlich um eine Kategorisierung als Person handelt, die wiederum in irgendeiner Beziehung zum Staat steht. Dieser Zusammenhang, die Beziehung von Bürger und Staat kann nun mithilfe von (historischen) Kontextrecherchen und Literatur basierten Konzepten und Theorien genauer untersucht werden. Zur Erstellung der Wortprofile, d.h. für die Anreicherung der Daten mit bspw. Lemmata, POS-Taggs und Dependenzrelationen wurde die Pipeline des DARIAH-DKPro-Wrapper <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn1\" n=\"1\" /> des NLP-Toolkits DKPro Core (vgl. Eckart de Castilho und Gurevych (2014)) benutzt. Das ermöglicht die Ausgabe der syntaktischen Relationen, die das gezählte Wort mit anderen Wörtern eingeht, zusammen mit ihren Häufigkeiten (Abbildung 5). Das verwendete Beispiel, die Personenkategorie Mitglied, kommt in der gewählten Verfassungsversion 78 mal vor. Die Informationen, wovon Mitglied das Subjekt ist oder inwiefern Mitglied als Genitivattribut oder Akkusativobjekt von bestimmten Termini vorkommt können u.a. dabei helfen, die Eigenschaften dieser Kategorie oder auch die Prozesse in die diese kategorie eingebunden sein kann, genauer zu bestimmen. So kann ein Mitglied hinzugefügt oder auch ernannt werden. In weiteren Betrachtungen kann dann herausgearbeitet werden, wozu ein Mitglied ernannt oder hinzugefügt werden kann. Das Genitivattribut der Kategorie König gibt bspw. Auskunft darüber, von welcher Bezugsgruppe diese Person überhaupt der König ist. Diese automatisiert verfügbaren Informationen tragen dazu bei, die kategoriale Wissensbestände der Verfassungsstaaten historisch-vergleichend zu untersuchen. 4. Graphische Darstellungen Nutzende können sich in der aktuellen Version die Auftretensverteilungen von Wörtern in einem anzugebenden Zeitraum als Graph ausgeben lassen. Dabei werden pro eingegebenes Wort ein Balkendiagramm sowie ein Diagramm generiert, das die Kurven aller angegebenen Wörter in einem Graph zugleich darstellt (Abbildung 6). In dem verwendeten Beispiel werden die Verkommenshäufkeiten von drei Personenkategorien – Gott, König und Bürger – in den Verfassungen der Niederlande für den Zeitraum 1815 bis 1948 dargestellt. Dabei fällt auf, dass der Bürger im Vergleich zum König als Repräsentation des Souveräns eine deutlich untergeordnete Rolle spielt und ab 1848 bis 1948 im Prinzip nicht vorkommt. Die Verfassungen spiegeln das politische System der Monarchie und nicht die Staatsbürgergesellschaft wieder. Ab 1848 nimmt auch das Vorkommen der Kategorie Gott signifikant ab. Während 1840 Gott noch 30 Mal vorkommt, verringert sich die Häufigkeit in den darauffolgenden 100 Jahren auf durchscnittlich sieben. Anahnd dieser Ergebnisse lassen sich ganz verschiedene Interpretationen und tiefergehende Analysen anschließen, um bspw. Erkenntniss über die religiöse Semantiken staatlicher Selbstbeschreibung (Gottesbezog, Gründungsmythen, Vorstellungen der Nation usw.) oder den Wandel des politischen Gemeinwesens und politischer Zugehörigkeit (wer gehört eigentlich dazu?) zu erlangen. Diese Funktion wird demnächst um weitere bereichert werden, um die Potentiale von Visualisierungen als darstellende Klammer des Strukturvergleichs, der Wortsuche und der syntaktischen Wortrelationen wie auch als analytisches Werkzeug (Lupton 2014) selbst zu sondieren. Derzeit kann die Software alle Änderungen – unabhängig von formalen Totalrevisionen innerhalb der historischen Verfassungsentwicklungen aufzeigen. So lässt sich bspw. feststellen, welche Teile besonders häufig geändert werden oder welche Teile bis heute unangetastet geblieben sind. Die Vorteile dieser Software gegenüber frei im Internet zugänglichen Versionierungstools (github, gitlab o.ä.) liegen auf der Hand: Zwar bieten solche Programme relativ einfach die Möglichkeit Textänderungen nachzuverfolgen, das gezielte Nachvollziehen von der Änderungshistorie spezifischer Textabschnitte ist ungleich schwieriger. Darüber hinaus bieten die beschrieben Funktionalitäten viel weitgehendere Auswertungsszenarien, als das reine Mapping, das durch ein Versionierungstool angeboten wird. Beispielsweise kann mit dem Programm untersucht werden, welche neuen (normativen) Vorgaben Einzug in die Verfassung finden. Diese Änderungen in den Zeitreihen lassen sich dann ihrerseits im Zuge der weitergehenden Untersuchung historisch kontextualisieren und bspw. mit Blick auf staatlichen Wandel oder die Institutionalisierung bzw. Legitimierung neuer Werte, Normen, staatlicher Handlungsverpflichtungen und kultureller Leitideen (Meyer et al. 2005) interpretieren. Das Programm stellt das technische Werkzeug dafür dar, beide Ebenen, Mikro- und Makroebene, gleichermaßen zu betrachten, indem die Änderungshistorie einzelner Abschnitte ins Verhältnis zur Distanzsicht auf die gesamttextlichen Änderungen vieler Verfassungen gesetzt werden können. Künftig sollen auch Fallvergleiche zwischen verschiedenen europäischen Staaten möglich sein, bspw. indem für frei wählbare Textbereiche die Cosinusähnlichkeit berechnet wird. Dadurch wird u.a. die Herausforderung des Vergleichs verschiedener historischer Kontexte tangiert. Wie kann ein informationstheoretisches Modell aussehen, das verschiedene Vektorräume, die definierte temporäre Sequenzen umfassen, zusammenbringt und miteinander vergleicht? Wie können Okkurrenzen kategorisiert werden, wenn diese bspw. häufiger auftreten? Die dargestellte Form der Dokumentenarbeit macht Verfassungen nicht nur einer breiten Öffentlichkeit und vielfältigen wissenschaftlichen Erhebungen zugänglich. Vielmehr reflektiert sie Methoden der Dokumentenanalyse, indem sie der spezifischen Dokumentengattung „Verfassung“ besondere Aufmerksamkeit schenkt. Hermeneutisch-interpretative Verfahren versuchen Kontextwissen zumindest zu Beginn der Analyse weitestgehend auszublenden, wohingegen beim skizzierten Vorgehen eben dieses Wissen über die Dokumentenart, deren struktureller Aufbau sowie etwaige kulturell-historische Besonderheiten in die Auszeichung des Textes mit Metadaten für die computerbasierte Bearbeitung einfließt. Insgesamt leistet die methodische Verschränkung von historischer Wissenssoziologie und Computerlinguistik als Dokumentenarbeit und Entwicklung einer Analysesoftware einen Beitrag zur Untersuchung der Ko-Fabrikation von Sprache und Verfassungsrecht in Europa, indem über einzelene Begriffe und Begriffskombinationen spezifische Wissensbestände und Semantiken in den Blick genommen werden können. Dieses Vorgehen kann dazu beitragen, neue Textkorpora zu erschließen und weitere gesellschaftliche Wissensbestände (bspw. Bibelversionen, Dramen usw.) zu erkunden. Diese Analysen ließen sich mit anderen methodisch ähnlichen, aber gegenständlich anders ausgerichteten Untersuchungen koppeln. Bspw. könnten Verfassungen in Beziehung zu Presseartikeln und den sich darin ablesbaren Diskursen gesetzt und miteinander verglichen werden. <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn1\" n=\"1\"> Im Zuge dieses Entwicklungsschrittes wurden u.a. folgende Tagger und Parser verwendet: Open NLP Segmenter, Mate Tools POS-Tagger, Mate Tools Lemmatizer, Open NLP Chunker, Mate Tools Morphological Analyzer, Hyphenation Annotator, CoreNLP Named Entity Recognizer, Mate Tools Dependency Parser. </note> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Boli-Bennett, John</hi> (1979): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">The Ideology of Expanding State Authority in National Constitutions, 1870-1970, in: Meyer, John W. / Michael Thomas Hannan (eds.): National development and the world system: educational, economic and political change. 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Postkarten werden seit den 1980er Jahren, als die Ethnologie sie zunächst für Kolonialismusforschungen vermehrt nutzte, als Quelle unterschiedlicher geisteswissenschaftlicher Disziplinen herangezogen. Mittlerweile dient das Massenmedium Postkarte dazu, Fragen aus der Geschichtswissenschaft, Sozial-, wie Kunst- und Fotografiegeschichte, den Literaturwissenschaften oder der Linguistik zu beantworten. Wurde zunächst in erster Linie bildwissenschaftlich gearbeitet, wird in den letzten zwanzig Jahren auch vermehrt auf die Relevanz der Postkarte als Bild-Text-Medium hingewiesen. Doch nicht nur die Motive dieses Hybridmediums, das zugleich Bild und Text beinhaltet, sondern auch die Natur des Massenmediums an sich, die Herstellung, der Vertrieb, die Zirkulation im politisch-gesellschaftlichen Kontext, Drucktechniken oder Auflagen sind für Forschungsfragen relevant (vgl. Holzer 2007, Tropper 2014). Insbesondere im Hinblick auf die letzten beiden Aspekte ermöglichen die digitalen Geisteswissenschaften neue Forschungsperspektiven. Aufbauend auf digitalisierte und strukturiert erfasste Konvolute können anhand digitaler Methoden statistische Auswertungen, quantitative Analysen und qualitative Untersuchungen durchgeführt werden. Das Projekt “Postkartensammlung GrazMuseum Online” zeigt, welche Wege für die Postkartenforschung denkbar sind, da im Projekt der Quellenwert der Postkarte an sich und die Aufbereitung für unterschiedliche Disziplinen im Mittelpunkt stehen. Zentrales Anliegen ist es, bildbasierte ebenso wie textbasierte Analysen zu gewährleisten und die Materialität der Postkarte - als Objekt, das produziert und gebraucht wurde, ernst zu nehmen. In diesem Sinne werden im Unterschied zu den meisten Postkarten, die online gezeigt werden (vgl. AKON, Bildarchiv ETH Schweiz), nicht nur die Bild-, sondern auch die Textseite präsentiert. Dadurch wird über bildwissenschaftliche Fragestellungen hinaus ein ganzheitlicher Blick auf das Medium und seine Verwendungsweisen ermöglicht. Für eine inhaltliche Recherche sind die Postkarten mit Schlagworten angereichert, wodurch thematische Zugänge - etwa zu einer Geschichte des Tourismus oder des Verkehrs möglich sind. Ebenso erfasst sind die Reproduktionsverfahren, die für Untersuchungen zu Druck- oder Fototechniken herangezogen werden können und auch Rückschlüsse auf Auflagenhöhe erlauben. Daneben sind auch die Produzenten der Karten erfasst. Damit ist erstmals die Möglichkeit gegeben, zielgerichtet nach Herstellern zu suchen und so auch einen Einblick in deren Sortimente und Produktionsweisen zu erhalten. Für jede Postkarte gibt es einen Datensatz, der die zugehörigen Digitalisate und Metadaten beinhaltet und im digitalen Archiv GAMS (GAMS; Steiner/Stigler 2017) langfristig verfügbar gemacht wird. Der Zugang zum Bestand erfolgt über klassische Suchmöglichkeiten (Volltext- und Facettensuche), Schlagwortwolken, geographische Karten (DARIAH GeoBrowser) und virtuelle Rundgänge (StoryMapJS). Die digitalen Faksimiles können stufenlos gezoomt und gedreht werden (OpenSeadragon Viewer), wodurch unterschiedliche Leserichtungen oder etwa Details im Bildmotiv betrachtet werden können. Anhand der Faksimile der Text- oder Adressseite werden auch Informationen vermittelt, die bei der Aufnahme der Metadaten im Zuge des Projektes nicht erfasst werden konnten (z.B. Schriftbilder oder Postwertzeichen). Bei der Datenmodellierung steht man vor der Entscheidung, aus welcher Richtung man sich der Beschreibung der Postkarte nähern will. Auf der einen Seite steht die Mitteilung, die Text beinhaltet, der transkribiert, annotiert und angereichert werden kann. Auf der anderen Seite steht das Objekt, das unter spezifischen Gesichtspunkten eingeordnet, bewertet und inventarisiert wird. Dafür bieten sich zwei etablierte Standards an: LIDO und TEI. Letzteres eignet sich speziell für den Zugang über textuelle Inhalte. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn1\" n=\"1\" /> LIDO ist ein Standardformat, das eigens für die Beschreibung von Kulturerbeobjekten, ihre Klassifikation, Identifikation und Einbindung von in Bezug stehenden Ereignissen (Entstehung, Nutzung, Archivierung, ...), entwickelt wurde. Für tiefere Texterschließungen ist dieser Standard nicht geeignet. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn2\" n=\"2\" /> Da im Projekt die Beschreibung der Postkarte aus museologischer Sicht im Vordergrund steht und sich das Modellierungskonzept der Events (insb. für Postläufe) anbietet, sind die Daten nach LIDO modelliert und annotiert. Für Transkriptionen handschriftlicher Mitteilungen, die im skalierbaren Modell für spätere Bearbeitungen angedacht sind, ist das Schema um TEI Lite erweitert. Sollte künftig Text detaillierter kodiert werden, als TEI Lite es zuläßt, ist die Textedition in einem separaten TEI-Dokument angedacht. Anhand digitaler Methoden eröffnen sich neue Wege für das Hybrid- und Massenmedium “Postkarte”. Will man bei der Datenmodellierung dem ganzheitlichen Blick gerecht werden, erkennt man bald, dass die Einbeziehung mehrerer Standards nötig ist. Denn auch wenn man zunächst dazu tendiert sich an die Restriktionen eines Standards zu halten, bieten genau die digitalen Methoden den enormen Vorteil, dass man sich von mehreren Richtungen dem Objekt nähern kann. Auch wenn spätestens die Europeana zu der Entscheidung IMAGE oder TEXT zwingt. <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn1\" n=\"1\" place=\"foot\"> Zur weiteren Beschreibung von Postkarten mit der TEI s. Correspondance-SIG, Burnard, Lou 2014.</note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn2\" n=\"2\" place=\"foot\"> Obwohl das Element &lt;inscriptionsWrap&gt; für die strukturierte Erfassung von Transkriptionen und Beschreibungen von Markierungen oder Texten etc. definiert ist, ist das nur sehr oberflächlich möglich.</note> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">AKON - Ansichtskarten Online der Österreichischen Nationalbibliothek</hi>, <ptr xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://akon.onb.ac.at/\" />, [letzter Zugriff 2017-08-29]. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Bildarchiv ETH Schweiz</hi>, <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://ba.e-pics.ethz.ch/\">http://ba.e-pics.ethz.ch</ref>, [letzter Zugriff 2017-08-29]. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Burnard, Lou </hi>(2014): TEI ODD workshop - Case Study: designing a TEI customization for a corpus of postcards, <ptr xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://tei.it.ox.ac.uk/Talks/2014-10-odds/talk-03-cards.xml\" />, [letzter Zugriff 2017-09-22]. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">GAMS - Geisteswissenschaftliches Asset Management System</hi>, <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://gams.uni-graz.at/\">http://gams.uni-graz.at</ref>, [letzter Zugriff 2017-08-29]. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Holzer, Anton </hi>(2007): Naserümpfend am Postkartenstand. Was Ansichtskarten erzählen können (wenn man sie lässt), in: Hochreiter, Otto / Otti, Margareth (eds.): Hier ist es schön. Grazer Ansichtskarten. Ausstellungskatalog Stadtmuseum Graz, Salzburg: Fotohof (= Fotohof edition 93) 75-87. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">LIDO - Lightweight Information Describing Objects</hi>, <ptr xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://network.icom.museum/cidoc/working-groups/lido/what-is-lido/\" />, [letzter Zugriff 2017-09-22].ademic press 10-41. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Postkartensammlung GrazMuseum Online</hi>, <ptr xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://gams.uni-graz.at/gm\" />, [letzter Zugriff 2017-08-29]. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Steiner, Elisabeth / Stigler, Johannes </hi>(2014): GAMS and Cirilo Client: Policies, documentation and tutorial, latest update 2017-04-10, <ptr xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://gams.uni-graz.at/docs\" />, [letzter Zugriff 2017-09-22]. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">TEI - Text Encoding Initiative</hi>, http://www.tei-c.org/index.xml, [letzter Zugriff 2017-08-29]. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Tropper, Eva </hi>(2014): Illustrierte Postkarten - ein Format entsteht und verändert sich, in: Tropper, Eva / Starl, Timm (eds.): Format Postkarte - Illustrierte Korrespondenzen, 1900 bis 1936, Wien: new academic press. '),('urn:cts:dhd:2018.konle_leonard_analysing_direct_speech_in_german_novels:','<anchor xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"id_docs-internal-guid-5e3754e0-f5cb-94e5-6b7e-e4f84c333592\" />Detecting direct speech in fiction allows gaining insight into an important element of its narrative structure. In literary studies, there are assumptions on the factors influencing the distribution of direct speech, like genre, period and aesthetic complexity. This paper aims to provide a detailed analysis of the use of direct speech across different time periods and domains. To create a reliable database for these analyses, we need to measure the usage of direct speech in a large and representative corpus. This task is more challenging than it may sound: While, nowadays, direct speech is often marked very explicitly by the use of quotes, this has not always been consistently the case. Many historical novels are not available in a well-edited form, meaning that there may be inconsistent use of quotation, or no quotation at all (Brunner, 2013). In this case, a more robust method for detecting direct speech is necessary. Our first contribution is therefore a deep learning-based method to detect direct speech using large amounts of rule-based, but slightly flawed, labelled data extracted from raw text. This has multiple advantages over the use of manually annotated training data: First, manually annotating large amounts of text is very time-intensive and therefore costly. Furthermore, annotations for one type of texts may not be transferable to other types, leading to the necessity of new annotated data for new corpora. Being able to learn from the already existing weakly labelled data is therefore desirable, as this data can automatically be extracted for a new corpus. Our second contribution is the application of this approach on curated texts to gain insight in trends of direct speech distribution. On one hand we try to look for development of direct speech over time, analysing a large dataset of novels from the nineteenth century, on the other hand we focus on differences in genre comparing contemporary high and low brow literature. <anchor xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"id_docs-internal-guid-d44f6f66-f5cc-1464-f0a8-9c54aaf8310d\" />There have been several previous approaches to direct speech detection applying machine learning methods. For example, Brunner (2013) tests rule-based and machine learning driven classification, as well as combinations of both, on German novels. She recommends using a pure machine learning approach (Random Forest), reaching an F1 score of 0.87. Scheible et al. (2016) employ a simple greedy algorithm and a semi-Markov model, showing that the latter outperforms the previous state-of-the-art by achieving a precision of 0.88. Although the results seem quite satisfying, these systems require a relatively large amount of labelled data for training. As stated above, this is problematic because of the need for expensive annotation and lack of transferability to other domains. Thus, our goal in this paper differs from that in previous work. We do not aim to set a new state-of-the-art in direct speech detection, but instead: a) present a method that can leverage large amounts of weakly labelled data extracted from raw text, and b) use this model for the analysis of different distributions of direct speech across genres or time-periods. To the best of our knowledge, the second task has never been done on a large collection of texts. <anchor xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"id_docs-internal-guid-68b34743-f5cc-960c-9591-0e3103362c5b\" />The following experiments are based on three German corpora. The first one is a large corpus containing 4600+ public domain novels including texts from the TextGrid digital library<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn1\" n=\"1\" />and Project Gutenberg<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn2\" n=\"2\" />. We will refer to this as the Corpus <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Public Domain</hi>, PD. The second one contains 800+ texts of current popular genres like romance, crime or science-fiction (Corpus <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Low Brow</hi>, LB). Finally, we use a corpus with 200 novels nominated for the <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">German Book Prize</hi> or the <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Georg Büchner Prize</hi> (Corpus <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">High Brow</hi>, HB). In order to train and evaluate our classifiers, we need to obtain labels specifying which parts of the texts contain direct speeches. To this end, we chose two strategies: For training our classifiers, we decided to extract weak labels using a simple rule based on quotation, implying everything written between quotation marks is direct speech. To yield high accuracy for this approach, it is necessary to use a well-edited collection of texts. Our PD corpus contains such a subset, which we refer to as our <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Kerncorpus</hi>. This <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Kerncorpus</hi> consists of 250 high and middle brow texts (those from the TextGrid digital library), has been manually edited and is assumed to have a mostly consistent use of quotation. Using our quotation rule on the <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Kerncorpus</hi> resulted in a dataset where about 36% of tokens were marked as direct speech. In order to assess the quality of these weak labels, we gave 500 of the sentences to domain experts for manual correction. We found that there was an error-rate of about 3% in those sentences, mostly caused by nested direct speech or inscriptions being enclosed by quotation marks. For further evaluation, we chose to annotate a smaller subset of the corpus <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">LB </hi>by hand. We selected 50 snippets from texts of low brow literature. This dataset, referred to as <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">ALB</hi>, is relatively skewed towards text outside direct speech, with only about 18% of tokens in a direct speech. <anchor xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"id_docs-internal-guid-68b34743-f5cd-a66a-7b59-c12c3e1ae61c\" />The following experiments use both labelled subsets described above, the large <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Kerncorpus<ref target=\"ftn3\" n=\"3\" /></hi> and the smaller <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">ALB</hi>. For all experiments, quotation marks are removed from the texts. This is done to avoid training models that rely only on the formal style of qualifying direct speech, but also consider implicit signs like the use of first person verbs or speech words. We conducted experiments on two different levels, starting with a sentence classification task, which is then refined to detect direct speech on word-level. In our first classification task, documents are split into sentences and vectorised by storing each sentence in a bag-of-words representation. To create a baseline for measuring the advantage using deep learning for direct speech recognition, we compared the performance of traditional machine learning algorithms on our labelled datasets. Training and testing some of the most common machine learning classifiers to detect sentences containing at least one word of direct speech leads to an accuracy of <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">0.85 </hi>using Logistic Regression; for more results see Table 1. <anchor xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"id_docs-internal-guid-68b34743-f5ce-5a3f-4208-237d90c31d50\" />Using the same setting and replacing machine learning with a combination of recurrent and convolutional neural networks (see Chollet 2017 and Goodfellow 2017) ended up with an accuracy of <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">0.84</hi>. <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic url=\"KONLE_Leonard_Analysing_Direct_Speech_in_German_Novels-100002010000042C00000104B331E8B55EE32983.png\" /> </figure> Since we noticed that three of our classifiers all ended up with about the same score, we decided to give the task to two human annotators to establish an upper bound. We selected 250 sentences for manual annotation and again removed all quotation marks. Both annotators ended up with an accuracy comparable to that of the best machine learning methods, 84% and 82.8% respectively. From this result we concluded that it is not expedient to further optimise the sentence classification task, as we had already reached human-level accuracy. Because of the results from the previous section, we decided to modify our task to a word-level prediction, which enables us to include more context by ignoring sentence boundaries and at the same time make more fine-grained predictions. In this second classification task, each word is to be classified separately as inside or outside a direct speech. As baseline for this task, we trained a Linear Chain Conditional Random Field (CRF) that was only given the word itself and its part-of-speech tag. This CRF stagnated at a comparably low accuracy of 0 <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">.71</hi> using cross-validation on the <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Kerncorpus</hi>. Since our goal was to provide the classifier with more context, we chose to use an architecture based on recurrent neural networks, which are able to deal with relatively large contexts. Our assumption here is that, for a good classification, we need context from both before and after the target word itself, as markers for direct speech can be found at the beginning or the end of the direct speech. We thus designed a two-branch network, visualised in Figure 1. This network receives as input a text-segment, specifically the target word in its context. The words of the input are then passed through an embedding layer and split into two parts, where the first part contains the context up to the target word and the second part contains the context following the target word. The target word itself is contained in both parts. Each part is passed through three separate LSTM-layers. In the future-branch, the context is passed through the layers in reverse, so that the target word is the last word to be read in both branches. The LSTM-layers in the past-branch are stateful and can therefore theoretically retain the entire context of the novel up to the target word. The outputs of the final LSTM-layer of both branches are concatenated. The final prediction is made based on this concatenation by a fully connected layer. In our best setup, we used 60 words before and after the target word as context. Training on one half of the <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Kerncorpus</hi> and evaluating on the other half, this setup yielded an accuracy of <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">0.83</hi>. Training on the full <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Kerncorpus</hi> and evaluating on the manually annotated <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">ALB</hi> reached an even better accuracy of <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">0.90</hi>. <lb xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" /> <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic url=\"KONLE_Leonard_Analysing_Direct_Speech_in_German_Novels-fig1.png\" /> <head> <lb />Figure 1: Architecture of recurrent network to detect direct speech. </head> </figure> <anchor xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"id_docs-internal-guid-68b34743-f5cf-1167-4108-44c957131b2c\" />In the following experiments, we used the model based on the architecture described above. We trained this model on the <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Kerncorpus</hi> and used it to detect direct speech in the complete corpora <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">PD</hi>, <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">LB</hi> and <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">HB</hi>. Here, we describe our findings on these corpora. <anchor xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"id_docs-internal-guid-68b34743-f5cf-6193-7f0a-062338eea011\" />Figure 2 shows the ratio of direct speech in German novels from 1800 till 1900 based on the texts from Corpus <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">PD</hi>. The regression line indicates a decline of direct speech over time; at the same time, we can observe a decrease of variance. The strong variations between certain years, especially in the early 19th century, are caused by low numbers of provided texts (see Fig. 3). For instance, the peak in 1805 can be explained by the first publication of Denis Diderots ”Herrn Rameaus Neffe”, a philosophical dialogue-based novel. <anchor xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"id_docs-internal-guid-68b34743-f5cf-f881-8f33-e5d9f49c797b\" />There is an assumption in literary studies that a huge amount of direct speech is an indicator of low brow fiction. Figure 4 shows the ratio of direct speech between Corpus <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">LB</hi> and <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">HB</hi>. While the mean usage of direct speech is nearly equal in both groups, the high brow literature is far more variable. This finding is contrary to the assumption mentioned above. We propose that, while there is no clear difference in the average use of direct speech between high and low brow literature, authors in high brow literature are far more flexible in choosing how much direct speech they use in their novels. Low brow literature, on the other hand, is expected to have a rather constant amount of dialogue. <anchor xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"id_docs-internal-guid-68b34743-f5d0-46e7-1731-31344ad11bf6\" />In this paper, we introduced a neural network architecture that is able to learn the classification of direct speech by training on weakly labelled data. This network works purely on the raw text of a novel by taking into account a relatively large context. We also demonstrate that training on weakly labelled data leads to satisfying results. While an accuracy of 0.9 is remarkable, there is still need for optimisation. Recent developments in the performance of neural networks by adding an attention mechanism (see Rush 2015) could improve the results. We used our neural network to analyse the distribution of direct speech over time and genres. Besides algorithmic refinements, there is a lot of potential in adding more text to our corpus and refining metadata to allow more sophisticated research questions like differences between or development of direct speech in certain genres. <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn1\" n=\"1\" place=\"foot\"> <ptr target=\"https://textgrid.de/digitale-bibliothek\" /> </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn2\" n=\"2\" place=\"foot\"> <ref target=\"https://gutenberg.spiegel.de/\">https://gutenberg.spiegel.de</ref> </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn3\" n=\"3\"> <anchor xml:id=\"id_docs-internal-guid-5e3754e0-f67e-59e2-5068-babb8eab0c70\" /> We cannot use the remaining texts for either training or evaluation, as we do not have any reliable source of labels for these texts. </note> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Brunner, Annelen</hi> (2013): “Automatic recognition of speech, thought, and writing representation in German narrative texts”, in <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Literary and Linguistic Computing. Vol. 28 (2013).</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Chollet, Francois</hi> (2017): “Deep Learning with Python”. Manning Publications. New York. (Preprint: https://www.manning.com/books/deep-learning-with-python) <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Goodfellow, Ian / Bengio Yoshua / Courville, Aaron</hi> (2016): “Deep Learning”. MIT Press. (URL: <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.deeplearningbook.org/\"> <hi rend=\"underline\">http://www.deeplearningbook.org</hi> </ref>) <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Rush, Alexander M. / Chopra, Sumit / Weston, Jason</hi> (2015): “A Neural Attention Model for Abstractive Sentence Summarization”. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">arXiv preprint arXiv:1509.00685.</hi> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Scheible, C., Klinger, R. & Padó, S.</hi> (2016): “Model Architectures for Quotation Detection”, in <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Proceedings of ACL (p./pp. 1736–1745).</hi> '),('urn:cts:dhd:2018.koumpis_adamantios_memes_produzieren_digitale_gefuehle_die_s:','Twitter ist ein soziales Netzwerk bzw. ein Mikroblogging-Dienst, welches das Senden von Textnachrichten („Tweets“) ermöglicht. Es ist das derzeit am schnellsten wachsende soziale Netzwerk, worin die Twitter-Benutzer untereinander stark vernetzt sind und ihre eigenen Meinungen sowie Gefühle zu aktuellen Themen ausdrücken. Die textuellen und sprachlichen Inhalte der einzelnen Tweets sind nicht normativ, da die enthaltenen Informationen von umgangssprachlichen Ausdrücken, Abkürzungen, Emoticons und von Grammatikfehlern durchsetzt sind, sodass kein standardisiertes / automatisiertes Auswertungsverfahren zur Sentiment Analyse angewendet werden kann. Den Tweets können zudem Anhänge wie Bilder, Videos oder Hyperlinks beigefügt werden. Memes sind beliebte Vertreter solcher Bildanhänge in Tweets: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">„I define an Internet meme as: (a) a group of digital items sharing common characteristics of content, form, and/or stance, which (b) were created with awareness of each other, and (c) were circulated, imitated, and/or transformed via the Internet by many users.” (Shifman L., 2013, S. 41)</hi> Auf Basis dieser Definition von L. Shifman zählen somit auch Videos zur Gattung der Memes. Memes haben die Eigenschaft Bild und Text zu kombinieren, dadurch eine polysemische Nachricht zu generieren, welche die Rezipienten anspricht und Emotionen auslösen. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">„Ein Internet-Meme ist die humoristische/sarkastische Reaktion der Internetgemeinde auf ein (mediales) Ereignis.“ (Marx und Weidacher, 2014, S. 143)</hi> Zudem sind Memes in politischem Kontext aktuell wenig empirisch erforscht <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">(Shifman L., 2013, S. 119)</hi>. Gerade aus diesen Gründen wurden Memes, speziell Memes in politischem Kontext, als Untersuchungsgegenstand für diese Sentiment Analyse gewählt. Die vorliegende Analyse basiert auf zwei Memes: Das erste Meme steht im Kontext zur Wahl des US-Präsidenten inkl. des Vizepräsidenten vom 8. November 2016, das Zweite im Zusammenhang der Ersten 100 Amtstage von Präsident Donald John Trump. Parallel zur Präsidentschaftswahl verbreitete sich bereits zwei Tage nach dem Wahlstichtag ein statisches Bild der Simpsons, worin schon im Jahr 2000 der Wahlausgang mit der geografischen Karte der Wahlergebnisse prophezeit wurde <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">(siehe Abbildung 1)</hi>. Als Reaktion auf die Ersten 100 Tage von D. Trump im Amt wurde am 26. April 2017 ein Video von den Simpsons <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">(siehe Abbildung 2) </hi>auf YouTube veröffentlicht, welches genau diesen Zeitraum seiner Amtshandlungen parodiert. Bereits einen Tag danach setzte die Diskussion zum Video auf Twitter ein. Die vorliegende Arbeit analysiert die aus diesen beiden Memes entstandenen emotionalen Diskussionen und Reaktionen auf die beiden politischen Ereignisse via Twitter. Dass die Meinungen anderer Mitmenschen unsere eigenen Entscheidungen beeinflussen, ist schon lange aus der Psychologie bekannt <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">(Friedkin, 1990)</hi>. Auch die Sammlung und Auswertung von Meinungen wird schon lange betrieben. Mit dem Aufkommen des Web 2.0 ergeben sich viel bessere Möglichkeiten, große Datenmengen gezielt auf Meinungen hin zu analysieren. Die Sentiment Analyse zielt auf die Ergründung der Haltung, Stimmung, Meinung und die generelle Einstellung von Personen in Bezug auf ein speziell ausgewähltes Produkt, andere Personen, Dienstleistungen oder aktuellen Themen ab. Dieses Forschungsgebiet fällt in den Bereich der <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Computerlinguistik</hi> bzw. der <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">linguistischen Datenverarbeitung (Natural Language Processing)</hi>, welche Untergebiete des <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Text Minings</hi> sind. Die Sentiment Analyse ist als Klassifikationsproblem von Texten und dessen Polaritätserkennung zu verstehen. Für die Polaritätserkennung müssen Indikatoren im Text identifiziert werden, welche Rückschlüsse auf das sogenannte Sentiment zulassen. Dabei handelt es sich um sprachspezifische Ausdrücke, die aufgrund ihrer Wortbedeutung bereits positiv, neutral oder negativ vorbelegt sind. Diese Stimmungsinformation lässt sich aus sogenannten Sentimentlexika (bzw. Sentiment-Wörterbüchern) der jeweiligen Sprachen entnehmen. Hier werden stimmungstragende Ausdrücke - häufig Adjektive - als solche gekennzeichnet. Meist wird von deren kontextunabhängigen Polaritätsausprägung ausgegangen, die binär (positiv/negativ bzw. +/-) oder verhältnisskaliert (wie beispielsweise beim Wörterbuch <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">„SentiWordNet“</hi>) kodiert wird. Die Vorgehensweise bei einer Sentiment Analyse kann entweder <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Lexikon basiert,</hi> anhand eines Wörterbuchs erfolgen oder <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">lernbasiert,</hi> wo man sich auf die Algorithmen aus dem Fachgebiet des maschinellen Lernens stützt. Bei der Durchführung der Sentiment Analyse untergliedert man die drei Ebenen ( <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Level</hi>): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Dokumenten-Ebene</hi>, <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Satz-Ebene</hi> und die <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Aspekt-Ebene</hi>. Bei der <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Dokumenten-Ebene</hi> wird der gesamte Inhalt eines Dokuments in die Analyse mit einbezogen um eine generelle Stimmung zu deuten. Genauere Ergebnisse liefert die Betrachtung der <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Satz-Ebene</hi>, da hier die ausgedrückte Meinung für jeden einzelnen Satz berechnet wird. Die genausten Ergebnisse erhält man bei der Analyse der <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Aspekt-Ebene</hi>, da hier zu jedem Aspekt einer bestimmten Entität, die Stimmung des Meinungsvertreters zu einem bestimmten Zeitpunkt betrachtet wird. Nach der Definition von <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Liu Bing</hi> besteht eine Meinung aus einem 5-Tupel: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">opinion = (e,a,s,h,t)</hi> Wobei <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">e eine Entität (Objekt)</hi>, <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">a einen Aspekt (Feature)</hi> der Entität, <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">s die subjektiv positive, negative oder neutrale Stimmung (Sentiment)</hi> des Aspekts der Entität, <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">h den Meinungsvertreter (Opinion holder)</hi> und <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">t den Zeitpunkt der Meinungsäußerung</hi> darstellt. Aufbauend auf dem Forschungsstand untersucht diese Arbeit die inhaltlichen Diskussionen zu beiden eingangs erwähnten Memes auf Twitter hinsichtlich deren Emotionen und stellt diese in einem direkten Vergleich gegenüber. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">„Communication messages such as tweets, emails, and digital images are by definition memes, because they are replicable transmitters of cultural meanings.” (Spitzberg B. H., 2014, S. 312)</hi> In dieser Arbeit findet ein <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Lexikon basierter Ansatz</hi> für die Sentiment Analyse der Tweets Anwendung, da im Gegensatz zu den <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">lernbasierten Methoden des maschinellen Lernens,</hi> die Lexikon basierten Verfahren für Bereiche eingesetzt werden können, für die keine Trainingsdaten existieren (Kennedy und Inkpen, 2006). Da für die vorliegende Sentiment Analyse lediglich ein relativ kleiner Untersuchungskorpus von 167 Tweets zur Verfügung steht, kommt die Anwendung der lernbasierten Methoden nicht in Frage. Des Weiteren können bei den Lexikon basierten Methoden kontextbedingte Ambivalenzen und andere sprachliche Konstrukte leichter berücksichtigt werden, da linguistische Aspekte eines Textes in Betracht gezogen werden können (Brooke et al., 2009). Dies ist vor allem zur Analyse von Mikroblogging-Einträgen geeignet, weil die Texte sehr kurz gehalten sind (Twitter erlaubt maximal 140 Zeichen pro Tweet). Grundsätzlich sind allerdings die Methoden des maschinellen Lernens bei Sentiment Analysen im Hinblick auf die Genauigkeit und Präzision der Klassifizierung meist effektiver als die Lexikon basierten Ansätze (Kennedy und Inkpen, 2006). Es existieren zahlreiche Wörterbücher, wie beispielsweise <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">„MPQA Subjectivity Lexicon“, „Bing Liu and Minqing Hu Sentiment Lexicon“, „SentiWordNet“, „VADER Sentiment Lexicon“, „SenticNet“, „LIWC“, „Harvard General Inquirer“, „ANEW“</hi> usw. um nur einige Beispiele zu nennen. Die meisten dieser beispielhaft genannten Wörterbücher liefern allerdings nur die tendenziellen Stimmungen <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">positiv</hi>, <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">negativ</hi> oder <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">neutral. </hi>Das hier verwendete Wörterbuch <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">„SentiWordNet 3.0“</hi> liefert vertiefend die einzelnen Gewichte der Stimmungen („Score“) zu einzelnen Wörtern. Das Ziel dieser Sentiment Analyse ist die <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Bestimmung der emotionalen Färbungen der einzelnen Tweets</hi> und in weiterer Folge die <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Ermittlung der generellen Stimmungshaltung der Diskussionen</hi> bezüglich des Statischen im Vergleich zum bewegten Bild. Die Datenerhebung der einzelnen Tweet-Ströme (Tweets + Retweets) erfolgt über die Twitter API mit Hilfe des Web-Tools <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">„FollowTheHashtag“</hi><ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn3\" n=\"3\" />. Die Datensätze werden direkt in Microsoft Excel exportiert und dort weiterverarbeitet. Zur Grundgesamtheit gehören alle Tweets (exkl. Retweets) die im Zuge der US-Präsidentschaftswahl oder im Zuge der Ersten 100 Tage nach Amtsantritt von D. Trump via Twitter weltweit abgesetzt wurden und beide Hashtags <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">„#thesimpsons“</hi> und <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">„#trump“</hi> beinhalten. Retweets werden bei der vorliegenden Sentiment Analyse nicht berücksichtigt, da diese keine neuen Aussagen, Meinungen oder Emotionen enthalten, sondern lediglich eine intendierte Wiederholung eines vorangegangenen Tweets darstellen. Die Analyseeinheit ist der jeweils im Tweet enthaltene Text <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">(„Tweet Content“)</hi>. Der textuelle Inhalt eines Tweets kann Hashtags (#), Taggings (@) oder (Medien-) Links enthalten. Alle Texte, deren Aussagen nicht in Relation mit den beiden Memes stehen, werden als Spam klassifiziert und aus dem Datensatz bereinigt. Die beiden Memes an sich werden nicht untersucht, sondern stellen nur den Auslöser der Diskussion dar. Die Untersuchungszeiträume betragen jeweils sieben Tage ab dem Stichtag des Absetzens des ersten Tweets zu einem der beiden definierten Memes. Der Datensatz des statischen Bildes beläuft sich somit auf den Untersuchungszeitraum vom <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">10.11.2016</hi> bis zum <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">16.11.2016</hi> und beinhaltet <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">N = 94</hi> Tweets (exkl. Retweets). Der Datensatz des Videos beläuft sich auf den Untersuchungszeitraum vom <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">27.04.2017</hi> bis zum <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">04.05.2017</hi> und beinhaltet <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">N = 73 </hi>Tweets (exkl. Retweets). Von der Kombination des Lexikon basierten Ansatzes mit lernbasierten Methoden wird aufgrund der geringen Datenmenge <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">(N = 167 relevante Tweets)</hi> abgesehen. Nach der Datenerhebung und –bereinigung folgt manuell der Prozess der Textnormalisierung nach dem Konzept von <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Tajinder Singh and Madhu Kumari</hi>, gefolgt von der manuellen Vorverarbeitung inkl. Satztypen Erkennung der textuellen Einheiten nach dem Konzept von <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Lei Zhang et al</hi>. Die einzelnen Tweet Contents werden hinsichtlich ihrer Satz- und Wortebene unterteilt, wobei für jede textuelle Einheit die <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">positive</hi>, <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">negative</hi> oder <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">neutrale</hi> Stimmung aus einem Wörterbuch entnommen wird. Die einzelnen Tweets werden nach den Satztypen <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">deklarativ</hi>, <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">imperativ</hi> und <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">interrogativ</hi> kategorisiert. Interrogativsätze fließen nicht in die Auswertung ein, da dieser Satztyp keine informativen Meinungen, sondern lediglich Fragestellungen zum Thema oder zu vorausgehenden Tweets ausdrückt. Danach folgt die Betrachtung der Wortebene, wobei nun alle Wörter mit emotionaler Stimmung aus den textuellen Einheiten extrahiert werden. Die Gewichtung der Stimmung jedes dieser Wörter wird mit Hilfe des Wörterbuchs <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">„SentiWordNet 3.0“</hi> bestimmt. Für die einzelnen Abfragen aus dem Wörterbuch wird der freie Programmcode<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn4\" n=\"4\" /> von <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Petter Törnberg</hi> adaptiert. Nach der Abfrage aller Gewichte erfolgt die Auswertung der Daten. Hierzu wird der <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">„Score“</hi> je Tweet (bestehend aus einzelnen bzw. mehreren Sätzen) durch die Summe der einzelnen Gewichte der Stimmungen der Wörter der textuellen Einheiten eines Tweets ermittelt. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">score = score(pos(Wort)) + score(neg(Wort))</hi> Wobei <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">score(pos(Wort))</hi> die Summe der Scores aller positiven Gewichte der relevanten Wörter eines Tweets enthält. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Score(neg(Wort)) </hi>stellt analog die Summe aller negativen Gewichte dar. Durch obige Formel wird der Score des Tweets berechnet. Punktationen, wie beispielsweise ;-), Smileys, Emoticons oder ähnliche nicht textuelle Ausdrucksformen von Stimmungen werden in der Sentiment Analyse nicht berücksichtigt. Die Ähnlichkeiten und Unterschiede der emotionalen Diskussionen beider Memes konnten ermittelt und beschrieben werden. Dabei stellte sich insbesondere heraus, dass sich die emotionalen Richtungen der Diskussionen bezüglich des statischen Bilds im Vergleich zum Video erheblich voneinander unterscheiden. Die Auswertung der Häufigkeiten der emotionalen Färbungen der Tweets zum statischen Bild <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">(N = 86)</hi> unterteilt sich in <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">19</hi> positive, <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">51</hi> neutrale und <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">16</hi> negative Äußerungen. Die Ergebnisse für das Video <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">(N = 70)</hi> beinhalten <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">18</hi> positiv, <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">36</hi> neutral und <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">16</hi> negativ gestimmte Tweets. Vergleicht man rein die Häufigkeiten des Auftretens der einzelnen Stimmungen, sieht man, dass die Verteilung fast ähnlich ist. Betrachtet man die Scores für das statische Bild <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">(score = 1,339)</hi> bzw. das Video <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">(score = -.153)</hi>, sprich die Summe aller positiven und negativen Gewichte der Wörter aller Tweets je Datensatz, so zeigt sich, dass trotz ähnlicher Häufigkeitsverteilungen die finale Stimmung für das statische <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Bild in Summe positiv</hi> gehalten ist. Beim <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Video fällt die Stimmung negativ aus</hi>. Ob bzw. in wie weit beispielsweise das Unterhaltungserlebnis oder die (ironischen) Inhalte des Videos im Gegensatz zum statischen Bild einen Einfluss auf die Emotionalität der Twitter-Nutzer beim Verfassen der einzelnen Texte der Tweets hat, wird im Rahmen dieser Forschungsarbeit nicht betrachtet. Die Forschungsarbeit dient als Anwendungsbeispiel für eine Social Media Sentiment Analyse auf Twitter Daten und bildet einen thematisch übergreifenden Forschungsansatz für die Disziplinen der Informatik, der traditionellen Geisteswissenschaften und der Digital Humanities aufgrund der Kombination von <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">„User-Generated-Content“</hi> in sozialen Netzwerken, über eine Programmierung bis hin zum Untersuchungsgegenstand der Memes, welcher wiederum typisch für die Geistes- und Sprachwissenschaften ist. <head xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\">Schlussfolgerungen</head> <list xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" type=\"ordered\"> <item>Die Plattform Twitter ist ein stark genutztes soziales Netzwerk bzw. ein Mikroblogging-Dienst, wodurch dessen Nutzer ihre eigenen Meinungen sowie Gefühle zu Themen aller Art ausdrücken. Die Twitter-Benutzer kommentierten das Thema der US-Wahl und die ersten 100 Amtstage von D. Trump. Die Auslöser dieser Diskussionen stellten die beiden eingangs gezeigten Memes dar inkl. ihrer transportierten Nachrichten, welche durch das Zusammenspiel von Text und Bild vermittelt werden. Memes können durchaus Emotionen in der Internetgemeinde erzeugen - unter anderem auch in politischen Kontexten – ansonsten hätten sich diese beiden Memes nicht binnen kürzester Zeit via Twitter verbreiten können.</item> <item>Bezüglich der inhaltlichen Ausgestaltung der einzelnen Tweet Contents kann man sagen, dass nahezu alle Tweets Abkürzungen und/oder Emoticons beinhalteten. Die Polaritäten der Emoticons wurden allerdings nicht berücksichtigt, da hier auf keinen entsprechenden wissenschaftlichen Ansatz zurückgegriffen werden konnte.</item> <item>Für manuell durchgeführte Sentiment Analysen auf kleinem Untersuchungskorpus eignen sich Lexikon basierte Ansätze hervorragend. Ob eine Kombination mit Methoden des maschinellen Lernens herangezogen wird, hängt vom Untersuchungsgegenstand und von der Größe des Untersuchungskorpus ab.</item> <item>Grundsätzlich existieren zahlreiche Wörterbücher für Sentiment Analysen. Allerdings liefern die meisten Wörterbücher lediglich die tendenziellen Wortbedeutungen <hi rend=\"italic\">positiv</hi>, <hi rend=\"italic\">negativ</hi> oder <hi rend=\"italic\">neutral</hi>. Das Wörterbuch <hi rend=\"italic\">„SentiWordNet“</hi> hingegen skaliert die stimmungstragenden Wörter auf dem Intervall [-1, 1] und verleiht den Wörtern spezifische Gewichte, wobei „-1“ negativ und „1“ positiv bedeuten. Die verhältnisskalierten Stimmungsinformationen zu den einzelnen Wörtern konnten größtenteils über dieses Wörterbuch bestimmt werden, allerdings gab es einige Wörter die selbst dieses Wörterbuch nicht beinhaltete. Das Wörterbuch „ <hi rend=\"italic\">SentiWordNet</hi>“ ist somit kein vollständiges Sentimentlexikon. </item> <item>Bei der reinen Auswertung der Häufigkeiten der emotionalen Färbungen der Tweets zeigt sich, dass die Verteilung fast ident ist zwischen dem statischen Bild <hi rend=\"italic\">(N = 86, </hi>davon <hi rend=\"italic\">19</hi> positiv, <hi rend=\"italic\">51</hi> neutral und <hi rend=\"italic\">16</hi> negativ) und dem Video <hi rend=\"italic\">(N = 70, davon 18</hi> positiv, <hi rend=\"italic\">36</hi> neutral und <hi rend=\"italic\">16</hi> negativ). Deshalb wurden zusätzlich die verhältnisskalierten Stimmungsinformationen erhoben und einzelnen Gewichte betrachtet. Hierdurch lässt sich zeigen, dass die finale Stimmung für das statische <hi rend=\"italic\">Bild in Summe positiv (score = 1,339) </hi>gehalten ist. Beim <hi rend=\"italic\">Video fällt die Stimmung negativ (score = -.153) aus</hi>. Die Deutung/Interpretation der Ergebnisse einer Sentiment Analyse ist somit stark von der verwendeten Methode und dessen Ansatz abhängig. </item> </list> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn1\" n=\"1\">Quelle Abbildung 1: <hi rend=\"italic\">https://img.buzzfeed.com/buzzfeed-static/static/201611/9/16/asset/buzzfeed-prod-fastlane02/sub-buzz18441-1478727536-5.png?downsize=715:*&outputformat=auto&output-quality=auto</hi> (zuletzt aufgerufen: 30.06.2017) </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn2\" n=\"2\">Quelle Abbildung 2: <hi rend=\"italic\">https://www.youtube.com/watch?v=Qo3fT0xPeHs</hi> (zuletzt aufgerufen: 30.06.2017) </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn3\" n=\"3\"> <hi rend=\"italic\">http://www.followthehashtag.com/</hi> (zuletzt aufgerufen: 26.07.2017) </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn4\" n=\"4\">Programmcode verfügbar unter GNU General Public License. Quelle: <hi rend=\"italic\">https://github.com/mserrate/twitter-streamingapp/blob/master/twitter-stormtopology/src/main/java/analysis/SentiWordNet.java</hi> (zuletzt aufgerufen: 30.06.2017) </note> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Baccianella, S., Esuli, A., & Sebastiani, F. </hi>(2010). <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">SentiWordNet 3.0: An Enhanced Lexical Resource for Sentiment Analysis and Opinion Mining.</hi> LREC, Vol. 10, S. 2200-2204. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Brooke, J.; Tofiloski, M.; Taboada, M.</hi>: Crosslinguistic sentiment analysis: From english to spanish. In: Proceedings of the 7th International Conference on Recent Advances in Natural Language Processing, Borovets, Bulgaria, 2009, S. 50–54. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Friedkin, N.E. & Johnsen, E.C. </hi>(1990) <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Social influence and opinions</hi>. J. Math. 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Ein Lehr- und Arbeitsbuch.</hi> Tübingen: Narr. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Shifman, L. </hi>(2013). <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Memes in Digital Culture.</hi> MA: MIT Press. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Singh, T. und Kumari, M. </hi>(2016). <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Role of Text Pre-processing in Twitter Sentiment Analysis.</hi> Procedia Computer Science, 89, 549-554. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Spitzberg, B. H. </hi>(2014). <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Toward A Model of Meme Diffusion (M3D).</hi> Communication Theory 24. S. 311–339. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Wilson, T., Wiebe, J., & Hoffmann, P. </hi>(2005). <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Recognizing contextual polarity in phrase-level sentiment analysis.</hi> In: Proceedings of the conference on human language technology and empirical methods in natural language processing. S. 347–354. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Zhang, L., et al. </hi>(2011). Combining Lexicon-based and Learning-based Methods for Twitter Sentiment Analysis. HP Laboratories, Technical Report HPL-2011-89. '),('urn:cts:dhd:2018.kraemer_der_stachel_des_digitalen:','Geht es um eine Kritik an der digitalen Vernunft? Oder kann die ‚digitale Vernunft‘ ihrerseits eine kritische Perspektive eröffnen, insofern ‚der Stachel‘ ihrer Praktiken das Selbstverständnis von Geisteswissenschaften herausfordert? Die leitende Idee ist, dass ein Nachdenken über die ‚strukturentdeckenden ‘, über ‚datengetriebene‘ algorithmische Forschungsverfahren der Digital Humanities die Geistes- und Kulturwissenschaften anregen kann (oder anregen sollte) zu einer Metareflexion, durch welche auch die Verfahrensweisen ‚herkömmlicher‘ geistes- und kulturwissenschaftlicher Forschungsarbeit neu beleuchtet werden. Der dabei eingenommene methodische Gesichtspunkt ist ein praxeologischer: Was eine Wissenschaft ist, zeigt sich im Insgesamt ihres Forschungs-, Lehr- und Vermittlungshandelns. Alle Geistes- und Kulturwissenschaften zielen darauf, etwas das Texten, Bildern, Artefakten implizit ist, explizit zu machen – ob nun durch traditionelle Interpretation oder algorithmische Datenanalyse. Doch bereits diese Unterscheidung von ‚Interpretation‘ und ‚Datenanalyse‘ hinkt, denn es gibt weder rohe Daten noch material- und texturunabhängige Interpretationen. Doch wenn das so ist: Warum sollte eine maschinelle – im Idealfall statistisch-empirische - Auswertung großer Datenbestände die herkömmlichen geisteswissenschaftlichen Verfahrensweisen in neuem Licht erscheinen lassen? '),('urn:cts:dhd:2018.krautter_benjamin_quantitatives_close_reading_vier_mikroa:','Jüngste Ergebnisse der computergestützten Forschung legen nahe, dass Romanfiguren – gemessen an ihrer Figurenrede – von den jeweiligen Autoren stilistisch distinktiv angelegt werden können (Hoover 2017; Fields, Bassist, Roper 2017). Versierte Autoren könnten ihren Figuren also sogenannte „distinctive voices“ einschreiben, die sich stilometrisch identifizieren lassen. Anders als bei Autorschafts-, Gattungs- oder Epochensignalen handelt es sich hierbei um ein <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">intratextuelles</hi> Unterscheidungskriterium. Untersuchungsgegenstand ist somit nicht ein großes Textkorpus verschiedener Autoren, sondern ein einzelner literarischer Text. David Hoover benennt dieses Vorgehen der Textselektion und -aufbereitung ‚microanalysis‘. Er setzt sich damit nicht nur von Schlagwörtern wie ‚big data‘ ab, er betont trotz vergleichbarer quantitativer Methoden auch die Unterschiede zu Konzepten wie ‚macroanalysis‘ (Jockers 2013) und ‚distant reading‘ (Moretti 2000; 2005). Erstaunlicherweise beschränken sich die Studien zur stilistischen Differenzierung von Figurenrede größtenteils auf Romane. Dabei ist es doch gerade die Struktur dramatischer Texte, die eine quantitative Untersuchung der Figurenrede plausibel erscheinen lässt – die Rede wird nicht von einem Erzähler sortiert, kommentiert und in einen Rahmen gebettet. Auch erste Forschungsansätze sind durchaus vorhanden: John Burrows und Hugh Craig zeigen etwa, dass einzelne Dramenfiguren sehr wohl erfolgreich einem Autorsignal zugeordnet werden können (Burrows, Craig 2012). Sie reagieren damit interessanterweise auf Kritiker, die die erfolgreiche Autorschaftsattribution von Dramentexten aufgrund der vielen verschiedenartigen Stimmen – weil es also keinen Erzähler gibt – in Frage stellen (Masten 1997). Nachfolgend soll geprüft werden, inwieweit sich Hoovers Vorgehen (2017) zur Ermittlung distinktiver Figurenrede auch auf dramatische Texte übertragen lässt. Die Ergebnisse der stilometrischen Untersuchung werden im Anschluss durch drei weitere quantitative Analyseverfahren kontextualisiert und zugleich kritisch hinterfragt. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Abbildung 1</hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn1\" n=\"1\" /> zeigt eine hierarchische Clusteranalyse der wichtigsten Figuren aus Gotthold Ephraim Lessings <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Minna von Barnhelm, oder das Soldatenglück</hi>. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn2\" n=\"2\" /> Die Abbildung setzt die Redeanteile der wichtigsten Dramenfiguren, die gemäß der Aktgrenzen segmentiert wurden, stilometrisch in Relation. Grundlage der Analyse sind die Wortfrequenzlisten, die den Redeäußerungen der einzelnen Figuren entnommen werden. Mit Hilfe von ‚Cosine Delta‘, das zuverlässigere Ergebnisse als ‚Burrows’s‘ oder ‚Argamon’s Delta‘ erzielen sollte (Evert u.a. 2017), wird aus den Wortfrequenzen die relative stilistische Ähnlichkeit der Textpassagen berechnet. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn3\" n=\"3\" /> Anders als bei Hoover erfolgt die Unterteilung der Figurenrede jedoch nicht nach Segmenten zu je 1500 Wörtern. Stattdessen werden die bereits gegebenen Aktgrenzen des Dramas zur Einteilung herangezogen. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn4\" n=\"4\" /> Dieses Vorgehen ist weniger artifiziell, da keine künstlich normalisierten Grenzen zu setzen sind. Es ist zugleich hilfreich, um die stilometrischen Ergebnisse anhand der Bedingungen ihres Zustandekommens, etwa der Kopräsenz von Figuren, zu interpretieren. Das Vorgehen hat jedoch zum Nachteil, dass die Segmente keine einheitliche Länge aufweisen und zu kurze Abschnitte aufgrund ihrer geringen Wortzahl aus dem Korpus gestrichen werden mussten. Die stilometrische Analyse von <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Minna von Barnhelm</hi> zeigt, dass die Ergebnisse, die Hoover sowie Fields, Bassist und Roper für ausgewählte englischsprachige Romane erzielen, nicht unmittelbar auf Lessings Drama übertragbar zu sein scheinen. Es gibt zwar vereinzelte Anzeichen für stilistisch distinktiv angelegte Figurenrede – von der männlichen Hauptfigur Tellheim gruppieren sich Akt 1 und Akt 3 in unmittelbarer Nähe, auf Paul Werner trifft das für Akt 3 und Akt 5 zu. Die Mehrheit der Redesegmente scheint sich allerdings nach einem anderen Kriterium anzuordnen. Besonders deutlich wird dies im obersten Abschnitt der Grafik: Die Redeanteile von Major Tellheim, Minna von Barnhelm, ihrer Kammerjungfrau Franziska und die des Wirts gruppieren sich auf einem zusammenhängenden Ast. Die vier genannten Redesegmente entstammen allesamt dem zweiten Akt des Dramas und ihre Anordnung signalisiert eine gegenseitige Ähnlichkeit in Relation zum Vergleichskorpus. Es gibt weitere Beispiele, die die Aktgrenzen als wichtigen Faktor der Analyseergebnisse plausibilisieren. Die prägnantesten sind diejenigen von Tellheim und Minna in Akt 4 und 5. Ein einzelnes Dendrogram darf für die Bewertung der Hypothese jedoch nicht mehr sein als ein erstes Indiz, zumal die Segmentierung nicht gemäß einer festen Länge mit vorgegebener Wortanzahl, sondern nach den Aktgrenzen vorgenommen wurde. Um ein potentielles ‚Cherry Picking‘-Problem an dieser Stelle zu vermeiden, ergänzt <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Abbildung 2</hi> die Analyse um fünf weitere Dramen, drei von Friedrich Schiller und zwei weitere von Lessing. <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn5\" n=\"5\" /> Betrachtet man die hierarchische Struktur, wird deutlich, dass sowohl das Autorsignal als auch die Texteinheit klar erkennbar bleiben und die Anordnung dahingehend durch die relativ geringen Wortumfänge der Redesegmente nicht negativ beeinflusst wird. <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic n=\"1002\" width=\"16.007291666666667cm\" height=\"23.65375cm\" rend=\"inline\" url=\"KRAUTTER_Benjamin_Quantitatives__close_reading___Vier_mikroa-image2.jpeg\" /> <head>Abbildung 2: Die Räuber, Die Verschwörung des Fiesco zu Genua, Maria Stuart, Minna von Barnhelm, Emilia Galotti, Miß Sara Sampson. Dendrogram, 1000 n-mfw, Cosine Delta, kein Culling, Ward-Clustering.</head> </figure> Ein Ähnlichkeitssignal, das Figurentypen, etwa den zärtlichen Vater in den bürgerlichen Trauerspielen Lessings, über das einzelne Drama hinweg verbinden würde, ist zumindest auf diese Weise nicht auszumachen. Die Vermutung liegt nahe, schreibt Lessing seine Dramen doch dezidiert für die am Theater üblichen Rollenfächer des 18. Jahrhunderts (Harris 1992). Sie scheint jedoch nicht auf diese Weise stilometrisch operationalisierbar zu sein. Stilometrische Analysen sind nicht das einzige Verfahren, um relative Ähnlichkeiten innerhalb eines Textkorpus zu bestimmen. Inwieweit sie geeignet sind, offene Fragestellungen – im Gegensatz etwa zur Autorschaftsattribution – zu erörtern, ist überhaupt noch zu prüfen. Sollten Parameter wie Distanzmaß, Wortumfang oder Culling tatsächlich je nach Textkorpus neu zu bestimmen sein, wären ‚Cherry Picking‘-Probleme der Methode inhärent (Schöch 2014; Jannidis 2014; Eder 2013). Nachfolgend ist es deshalb geboten, die bisherigen Beobachtungen weiteren quantitativen Verfahren gegenüberzustellen. Dazu dienen Analysen der Kopräsenz, der Figurensemantik und der Empfindung, sogenannte Sentiment-Analysen. <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic n=\"1003\" width=\"16.002cm\" height=\"3.993888888888889cm\" rend=\"inline\" url=\"KRAUTTER_Benjamin_Quantitatives__close_reading___Vier_mikroa-image3.jpeg\" /> <head>Abbildung 3: Redeäußerungen und deren Position, Minna von Barnhelm. <ref target=\"ftn6\" n=\"6\" /> </head> </figure> Die Tabelle in <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Abbildung 3</hi> listet die fünf wichtigsten Figuren aus Lessings <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Minna von Barnhelm</hi> und markiert ihre Redeanteile in zeitlicher Abfolge. Im Zentrum der Untersuchung stehen die beiden Hauptfiguren des Dramas, namentlich Tellheim und Minna. Im zweiten, insbesondere aber im vierten und fünften Akt agieren Tellheim und Minna häufig gemeinsam auf der Bühne. Sie sind kopräsent. Diese Strukturdaten korrelieren mit den Beobachtungen aus <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Abbildung 1</hi>. Die Redesegmente der genannten Akte gruppieren sich dort in unmittelbarer Nähe zueinander, während Tellheims Redeanteile in den Akten 1 und 3 davon deutlich separiert abgetragen sind. In diesen beiden Akten stehen Tellheim und Minna nicht zur gleichen Zeit auf der Bühne. Die stilistische Ähnlichkeit der Figurenrede scheint also in Zusammenhang mit einem strukturellen Merkmal, der gemeinsamen Bühnenpräsenz der Figuren, zu stehen. Um diesen Befund weiter zu spezifizieren, soll eine semantische Wortfeldanalyse die thematische Konzeption der Figurenrede operationalisieren (Willand, Reiter 2017).<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn7\" n=\"7\" /> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Abbildung 4</hi> schlüsselt die Äußerungen der zentralen Figuren nach den Themen ‚Liebe‘, ‚Krieg‘, ‚Familie‘, ‚Ratio‘ und ‚Religion‘ auf. Die Häufigkeiten zeigen deutlich, wie ähnlich die Figurenrede von Minna und Tellheim hinsichtlich der Wortfelder konzipiert ist. Gerade die für Lessings Drama zentralen Themen ‚Liebe‘ und ‚Ratio‘ korrelieren merklich – auch verglichen mit den übrigen Figuren. Die Heatmap in <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Abbildung 5</hi> veranschaulicht jedoch, dass dieses thematische Ähnlichkeitsverhältnis der Figurenrede von Minna und Tellheim nur eingeschränkt auf einzelne Akte heruntergebrochen werden kann. Es scheint eher der Fall zu sein, dass die anhand der Wortfelder ablesbaren Rollen von Minna und Tellheim je nach Akt differieren und zugleich weitergegeben werden können. Ein Beispiel hierfür ist der wechselnde Zweifel an einer gemeinsamen Zukunft, der Dialoge von Minna und Tellheim bis zum fünften Akt prägt. Basis der Darstellung sind die die Häufigkeiten der Wortfelder in der Figurenrede auf Ebene einzelner Akte. Die Häufigkeiten werden über die Bestimmung der euklidischen Distanz in ein Ähnlichkeitsverhältnis gesetzt. Demnach sind die nach Wortfeldern ähnlichsten Segmente die Figurenrede von Tellheim aus dem vierten Akt und diejenige von Minna aus dem dritten (euklidische Distanz: 0,001467). Es folgen die Paare Tellheim 5 und Minna 2 (0,002705) sowie Tellheim 1 und Minna 4 (0.003758). Während also <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Abbildung 4 </hi>ein Indiz dafür liefert, dass Stil, Thema und Präsenz der Figuren und ihrer Äußerungen zusammenhängen, zeigt <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Abbildung 5</hi> eine gegensätzliche Tendenz – zumindest, wenn man nur die Redesegmente von Tellheim und Minna auf Ebene der einzelnen Akte vergleicht. Ein Grund dafür ist die Skalierung. Fügt man der Distanzberechnung weitere Figurensegmente bei, wird erkennbar, dass etwa auch die Segmente des fünften Akts von Minna und Tellheim thematisch relativ ähnlich erscheinen (0.006024).<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn8\" n=\"8\" /> Die Sentiment-Analyse in <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Abbildung 6</hi> gibt den letzten der vier mikroanalytisch genutzten Zugänge zur Dramenbetrachtung wieder. In der Forschung genutzt, um etwa die unterschiedliche Verwendung von Emotionswörtern in Märchen und Romanen zu analysieren (Mohammad 2011), archetypische Stimmungskurven in Romanhandlunge sichtbar zu machen (Jockers 2015) oder zwischenmenschliche Beziehungen in Shakespeares Stücken zu untersuchen (Nalisnick, Baird 2013), wird die Analyse hier eingesetzt, um die Empfindung von Tellheim und Minna anhand ihrer Valenzwerte im fünften Akt zu vergleichen. Die Grafik muss dabei als Annäherung aufgefasst werden, da zwei Dramenfiguren immer versetzt voneinander sprechen. Normalisierung nach Länge der Figurenrede, fast dauerhafte Kopräsenz im fünften Akt und ein gleichzeitiges Abtreten im 14. Auftritt legitimieren die Annäherung gleichwohl. Die eingangs zu vernehmende Diskrepanz der beiden Kurven kann dabei tatsächlich auf das Drama rückbezogen werden: Erst im Verlauf des fünften Akts durchschaut Tellheim das missglückte Trickspiel Minnas, das beide abwechselnd an einer glücklichen Zukunft zweifeln lässt. Im fünften Akt wird diese Spannung gelöst, Minna und Tellheim finden als liebende Partner zusammen. Die Übereinstimmung der beiden Sentiment-Kurven und die positiven Werte zum Ende des fünften Akts sind somit ein bestätigender Befund.<ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn9\" n=\"9\" /> <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic n=\"1006\" width=\"16.007291666666667cm\" height=\"13.705416666666666cm\" rend=\"inline\" url=\"KRAUTTER_Benjamin_Quantitatives__close_reading___Vier_mikroa-image6.jpeg\" /> <head>Abbildung 6: kumulative Sentiment-Analyse, Minna von Barnhelm Akt 5, Valenz der Redeanteile von Minna und Tellheim.<ref target=\"ftn10\" n=\"10\" /></head> </figure> Die nähere Betrachtung der Figurenrede in <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Minna von Barnhelm</hi> konnte aufzeigen, dass es sinnvoll ist, die Möglichkeiten verschiedener Analysemethoden zu kombinieren und so die jeweiligen Stärken in die Untersuchung einzubringen. Ergebnisse können zusätzlich validiert und zugleich für breitere Fragestellungen geöffnet werden. Kopräsenz scheint in den gewählten Dramentexten – das Fehlen eines Erzählers könnte hierbei eine zentrale Rolle spielen – einen stärkeren Einfluss auf die Figurenrede zu haben als im (englischsprachigen) Roman. Exemplarisch dafür stehen die Redeäußerungen von Minna und Tellheim im fünften Akt von Lessings <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Minna von Barnhelm</hi>. Für die Betrachtung der Figurenentwicklung im Verlauf der Handlung eines Dramas scheint es entscheidend zu sein, Erkenntnisse aus Strukturdaten sowie semantische und stilistische Analyseverfahren kritisch gegeneinander zu stellen. Die vorliegende Arbeit wurde im Rahmen des Projekts „Quantitative Drama Analytics“ (QuaDramA) durchgeführt, das von der VolkswagenStiftung finanziert wird. <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn1\" n=\"1\"> Die Zahlen geben den Akt des Dramas wieder, dem die Figurenrede entnommen ist. Abbildung 1 und Abbildung 2 wurden mit Hilfe des ‚stylo\'-Pakets für R angefertigt (Eder, Kestemont, Rybicki 2013). </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn2\" n=\"2\"> Alle untersuchten Dramen entstammen dem Textgrid Repository. </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn3\" n=\"3\"> Inwieweit der ohnehin schwer zu fassende Begriff ‚Stil\' eine gute Wahl ist, um quantitative Methoden wie das Auszählen und vergleichen von Wortlisten zu beschreiben, ist zu diskutieren. Zumal die Vorstellung eines stilistischen Fingerabdrucks falsch zu sein scheint und ‚Autorstil\' eher auf vielen kleinen Signalen fußt (Jannidis 2014). </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn4\" n=\"4\"> Zum Vergleich: Fields, Bassist und Roper nutzen Blöcke von jeweils nur 200 Wörtern (2017). </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn5\" n=\"5\"> Schillers Texte sollen einen Gegenpol zu den Dramen Lessings bieten. Während Lessing dezidiert für die üblichen Rollenfächer des 18. Jahrhunderts schreibt (Harris 1992), entwirft Schiller seine Figuren eher konträr zu den Rollenfächern (Detken 2014). </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn6\" n=\"6\"> Die Abbildungen 3 und 4 wurden mit Hilfe des ‚DramaAnalysis\'-Pakets für R erstellt (Reiter, Willand). </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn7\" n=\"7\"> Zu diesem Zweck wurden fünf Wörterbücher mit 75 bis 105 Wörtern zu den Themen ‚Liebe\', ‚Krieg\', ‚Familie\', ‚Ratio\' und ‚Religion\' erstellt, die dem jeweiligen Wortfeld zugehörig sind und in Dramen zwischen 1770 und 1830 verwendet wurden (Willand, Reiter 2017). </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn8\" n=\"8\"> Distanzwerte von mehr als 0,01 sind die Norm. </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn9\" n=\"9\"> Andere (hier nicht aufgeführte) Auswertungen zeigen allerdings, dass Ähnlichkeitssignale von Sentiment-Analysen nicht mit stilometrischen Analysen oder Wortfeldsemantiken korrelieren müssen. Sentiment-Analysen geben keine Themen wieder, sondern Werte der Empfindung, mit der Figuren über Themen sprechen. Trotz gleicher Themen können somit ganz unterschiedliche Sentiment-Werte entstehen. </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn10\" n=\"10\"> Erstellt mit Hilfe des ‚syuzhet\'-Pakets für R, das die Valenz auf Ebene des Satzes bestimmt (Jockers). https://github.com/mjockers/syuzhet. Die Auswertung erfolgt mit der deutschen Version des NRC Word-Emotion Association Lexicon. http://saifmohammad.com/WebPages/NRC-Emotion-Lexicon.htm. </note> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Burrows, John / Craig, Hugh </hi>(2012) „Authors and characters“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">English Studies</hi> 93(3): 292–309. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Detken, Anke </hi>(2014): „Die Figur und ihr Fach: Konzeptionelle Überlegungen am Beispiel von Lessing und Schiller“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Zeitschrift für Literatur- und Theatersoziologie</hi> 11: 36–53. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Eder, Maciej </hi>(2013): „Computational Sylistics and Biblical Translation: How Reliable Can a Dendrogram Be?“, in: Piotrowski Tadeusz / Grabowski, Łukasz. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">The Translator and the Computer</hi>. Breslau: WSF Press: 155–170. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Eder, Maciej / Kestemont, Mike /Rybicki, Jan </hi>(2013): „Stylometry with R: a Suite of Tools“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Digital Humanities 2013: Conference Abstracts</hi>: 487–89. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Evert, Stefan / Proisl, Thomas / Jannidis, Fotis / Reger, Isabella / Pielström, Steffen / Schöch, Christof / Vitt, Thorsten </hi>(2017): „Understanding and Explaining Delta Measures for Authorship Attribution“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Digital Scholarship in the Humanities</hi>: ii4–ii16 https://doi.org/10.1093/llc/fqx023 [letzter Zugriff 15. 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Jahrhundert: Grundlagen, Praxis, Autoren. </hi>Stuttgart: Steiner: 221–235. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Hoover, David </hi>(2017): „The Microanalysis of Style Variation“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Digital Scholarship in the Humanities</hi> https://doi.org/10.1093/llc/fqx022 [letzter Zugriff 15. September 2017]. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Jannidis, Fotis </hi>(2014): „Der Autor ganz nah. Autorstil in Stilistik und Stilometrie“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Theorien und Praktiken der Autorschaft</hi>. Schaffrick, Matthias / Willand, Marcus. Berlin, Boston: De Gruyter: 169–195. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Jockers, Matthew L. </hi>(2015): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Revealing Sentiment and Plot Arcs with the Syuzhet Package </hi>http://www.matthewjockers.net/2015/02/02/syuzhet/ [letzter Zugriff 15. September 2017]. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Jockers, Matthew </hi>(2013): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Macroanalysis: Digital Methods and Literary History</hi>. Urbana u.a.: Topics in the Digital Humanities. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Masten, Jeffrey </hi>(1997): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Textual Intercourse: Collaboration, Authorship and Sexualities in Renaissance Drama</hi>. Cambridge: Cambridge University Press. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Mohammad, Saif </hi>(2011): “From Once Upon a Time to Happily Ever After: Tracking Emotions in Novels and Fairy Tales”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Proceedings of the 5th ACL-HLT Workshop on Language Technology for Cultural Heritage, Social Sciences, and Humanities</hi>: 105–114. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Moretti, Franco </hi>(2000): „Conjectures of World Literature“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">New Left Review </hi>1: 54–68. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Moretti, Franco </hi>(2005): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Graphs, Maps, Trees: Abstract Models for a Literary History</hi>. London: Verso. Nalisnick, Eric T. / Baird, Henry S. (2013): „Character-to-Character Sentiment Analysis in Shakespeare’s Plays, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Proceedings of the 51st Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics</hi>: 479–483. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Schöch, Christof </hi>(2014): „Corneille, Molière et les autres. Stilometrische Analysen zu Autorschaft und Gattungszugehörigkeit im französischen Theater der Klassik“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Literaturwissenschaft im digitalen Medienwandel. Beihefte zu Philologie im Netz </hi> 7: 130–157. Willand, Marcus / Reiter, Nils (2017): „Geschlecht und Gattung: Digitale Analysen von Kleists ‚Familie Schroffenstein‘, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Kleist Jahrbuch </hi>2017: 177–195. '),('urn:cts:dhd:2018.kroeger_baerbel_kleriker_des_alten_reiches_in_der_digitalen_we:','Das Poster soll die digitalen Angebote der Germania Sacra vorstellen und an einem konkreten Beispiel Möglichkeiten und Grenzen diskutieren, wie mithilfe der Netzwerkanalyse große Datenkorpora visualisiert und ausgewertet werden können, um neue Fragestellungen zu generieren. Die Germania Sacra ist ein Forschungsprojekt an der Akademie der Wissenschaften zu Göttingen, das die Geschichte der Bistümer, Stifte und Klöster im Heiligen Römischen Reich Deutscher Nation aufarbeitet. Die geistlichen Institutionen werden von ihrer Gründung in der Spätantike bis in die Zeit der Säkularisation behandelt. Geographisch umfasst das Untersuchungsgebiet die heutige Bundesrepublik und die grenznahen Regionen ihrer Nachbarländer. Ihre Forschungsergebnisse präsentiert die Germania Sacra in Printpublikationen und in ihrem Portal Germania Sacra Online. Die inhaltlichen Schwerpunkte des Online-Portals liegen zum einen auf der Prosopographie, zum anderen auf der überregionalen Aufarbeitung der Kloster- und Stiftslandschaft in Mittelalter und Früher Neuzeit. Für prosopographische Fragestellungen bietet das Online-Portal eine wissenschaftliche Personendatenbank, in der inzwischen mehr als 50.000 Datensätze online abrufbar sind. Das geistliche Personal der Dom- und Kollegiatstifte, das eine herausragende Rolle im mittelalterlichen Bildungs- und Universitätswesen spielt, ist ein wesentlicher Bestandteil der Datenbank und steht auch zukünftig im Zentrum der Forschungen der Germania Sacra. Der Datenbestand wird kontinuierlich weiter anwachsen und fordert auch ein traditionelles Projekt der Grundlagenforschung heraus, Strategien und Perspektiven für die Weiterentwicklung des Online-Portals zu entwickeln. In erster Linie ist es unsere Zielsetzung, einen umfangreichen, strukturierten, soliden Datenpool zu schaffen, der aus den historischen Primärquellen erarbeitet worden ist. Darüber hinaus ist es eine unverzichtbare Aufgabe, die Daten möglichst ansprechend zu visualisieren und möglichst breit zu vernetzen und hierfür technische Lösungsansätze zu entwickeln. Gerade für prosopographische Daten ist das Potential der historischen Netzwerkanalyse in den letzten Jahren in den Fokus gerückt. Welche Aussagen mit dieser Art von Datenvisualisierung für den Datenbestand der Germania Sacra getroffen werden können, soll an einem Beispiel veranschaulicht werden. Die Grafik zeigt das Beziehungsgeflecht der Bistümer des Alten Reiches. Datengrundlage der Grafik sind 8.000 Kleriker aus dem Bestand der Personendatenbank, die Ämter und Pfründen in unterschiedlichen Bistümern bekleidet haben. Die Visualisierung zeigt also das Beziehungsgeflecht zwischen den Diözesen, das sich aus den Ämtern des Kirchenpersonals ergibt. Hier lassen sich durch den Einsatz digitaler Methoden historische Phänomene herauslesen: So zeigt sich für das hier hervorgehobene Erzbistum Magdeburg ein dichtes Beziehungsgeflecht mit den Bistümern der eigenen Kirchenprovinz sowie mit Nachbarbistümern wie Halberstadt. Die Visualisierung macht aber zugleich sichtbar, dass Magdeburg Kontakte zur weit entfernten Trierer Kirche hatte. Es wird in Zukunft darauf ankommen, mithilfe der Visualisierung von Forschungsdaten einen erweiterten und veränderten Blick auf historische Entwicklungen zu ermöglichen und neue, innovative Fragestellungen zu entwickeln. Die Posterpräsentation soll Anstoß geben, alternative Strategien der Informationsauswertung durch den Einsatz digitaler Methoden vorzustellen und zu diskutieren. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Serge ter Braake, Antske Fokkens, Ronald Sluijter, Thierry Declerck und Eveline Wandl-Vogt </hi>(Hg.): Proceedings of the First Conference on Biographical Data in a Digital World 2015, Amsterdam, The Netherlands, April 9, 2015. Aachen (CEUR workshop proceedings). <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Norbert Fuhr, László Kovács, Thomas Risse und Wolfgang Nejdl </hi>(Hg.): Research and Advanced Technology for Digital Libraries: 20th International Conference on Theory and Practice of Digital Libraries, TPDL 2016, Hannover, Germany, September 5‐9, 2016, Proceedings. Cham (2016). <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Jörg Wettlaufer</hi>: Neue Erkenntnisse durch digitalisierte Geschichtswissenschaft(en)? Zur hermeneutischen Reichweite aktueller digitaler Methoden in informationszentrierten Fächern (Zeitschrift für digitale Geisteswissenschaften, 2016). Online verfügbar unter http://zfdg.de/2016_011, zuletzt geprüft am 01.09.2017. '),('urn:cts:dhd:2018.kronenwett_simone_die_macht_der_daten_vom_konsequenten_umg:','Der vorgeschlagene Beitrag in der Kategorie \"Poster\" veranschaulicht ausgewählte Inhalte und Ergebnisse, welche im Rahmen einer Lehrveranstaltung zum Thema \"Forschungsdatenmanagement und Langzeitarchivierung\" (FDM und LZA) von den TeilnehmerInnen erarbeitet und präsentiert wurden. Die Übung wurde im Sommersemester 2017 am Institut für Digital Humanities (Historisch-Kulturwissenschaftliche Informationsverarbeitung) an der Universität zu Köln in Kooperation mit nestor (Network of Expertise in long-term Storage and availability of digital Resources in Germany), dem Kompetenznetzwerk für Langzeitarchivierung und Langzeitverfügbarkeit digitaler Ressourcen in Deutschland, durchgeführt (Lehrveranstaltung 2017; Nestor 2017). In weiterer Zusammenarbeit mit insgesamt sieben externen FDM- und LZA-Experten aus der Praxis (u.a. von GESIS, Hochschulbibliothekszentrum NRW (HBZ), Data Center for the Humanities (DCH), Forschungsdatenzentrum IANUS, Stiftung Rheinisch-Westfälisches Wirtschaftsarchiv zu Köln (RWWA)) wurden anhand konkreter Beispiele und Anwendungsfälle Fragen erörtert und Probleme dargestellt, wie Forschungsdaten nachhaltig bereitgestellt und langfristig gesichert werden können und welche Arbeitsabläufe dabei notwendig sind. In diesem Kontext wurde besonders ein Blick auf die sich derzeit etablierenden Data Professional Berufe geworfen (z.B. Data Librarian, Data Curator, Data Archivist, Data Manager, Data Scientist, Data Journalist etc.) sowie ihre jeweiligen Aufgabenprofile mit den eingeladenen Fachleuten diskutiert. Aufgabe: Kurzartikel für neue nestor-Publikationsreihe Vor diesem Hintergrund wählten die TeilnehmerInnen im Laufe der Lehrveranstaltung ein theoretisches oder praxisnahes Thema aus dem FDM- bzw. LZA-Bereich und verfassten dazu einen Beitrag, welcher in der neu entstandenen studentischen Kurzartikelreihe von nestor veröffentlicht werden wird. Von den insgesamt 20 Artikeln, deren Themenbreite von der digitalen Sicherung archäologischer Rekonstruktionen bis hin zur Transformation XML-basierter Daten reicht, werden im vorgeschlagenen Tagungsbeitrag ausgewählte Beispiele vorgestellt und visualisiert. Beispiel: ”Informationserlebnis als Reiseerlebnis? Ein Vergleich eines Informationsinfrastrukturverbundes mit einem öffentlichen Personennahverkehrsverbund” Sehr deutlich wird der derzeitige Zustand des Forschungsdatenmanagements, wenn man ihn mit einem öffentlichen Personennahverkehrsverbund (wie der Verkehrsverbund Rhein-Sieg, <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.vrsinfo.de\">www.vrsinfo.de</ref>) vergleicht. Bis zum 1. September 1987 existierten im Nahverkehr um Köln redundante Verbindungen, die nur teilweise aufeinander abgestimmt waren - viele Verkehrsbetriebe leisteten nebeneinander ihren Dienst. Mit dem Verkehrsverbund war es möglich, Angebote aufeinander abzustimmen und Ortsverbindungen besser zu koordinieren. Eine ähnliche Entwicklung im Forschungsdatenmanagement wird in diesem Aufsatz vorgeschlagen, mit Verweis auf die Nationale Forschungsdateninfrastruktur (NFDI) (Rat 2016). Zusammenfassung Es bleibt festzuhalten, dass die Digital Humanities ein sehr weites und schwer ab- und eingrenzbares Feld darstellen. Hiervon sind Forschungsdatenmanagement und Langzeitarchivierung nur zwei - augenscheinlich kleine - Themenbereiche, die ihrerseits heterogener kaum sein können. Diese Heterogenität begründet sich in der Mannigfaltigkeit der Daten und kommt in der Vielfalt der Themenbereiche und Tätigkeitsfelder zum Ausdruck. Dies wurde in der Lehrveranstaltung an zahlreichen Fallbeispielen deutlich und spiegelt sich erneut in den eingereichten Studierendenbeiträgen wider. Des Weiteren lässt sich eine hohe Dynamik in diesen Feldern spüren. Schon allein in der stetig steigenden Zahl von Stellenanzeigen, die nach qualifizierten Fachkräften werben, aber auch in der Zahl der Ansätze, Normierungsversuche und Leitlinien, die zu einem bewusst nachhaltigen Umgang mit Daten anhalten sollen. Diese werden sowohl von oben herab (top-down) vorgeschrieben, als auch seitens der betroffenen Institutionen (bottom-up) betrieben. Das Ziel ist allen gemeinsam: der stetig steigenden Zahl von Forschungsdaten Herr zu werden, Forschungsdaten langfristig zu sichern und nachhaltig bereitzustellen. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Büttner, Stephan / Hobohm, Hans-Christoph / Müller, Lars</hi> (Hrsg.) (2011): “Handbuch Forschungsdatenmanagement”, Bad Honnef: Bock + Herchen, <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.forschungsdatenmanagement.de/\">http://www.forschungsdatenmanagement.de/</ref> [zuletzt aufgerufen am 20.09.2017] <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Lehrveranstaltung “Forschungsdatenmanagement und Langzeitarchivierung”</hi> (2017), Universität zu Köln, Institut für Digital Humanities (Historisch-Kulturwissenschaftliche Informationsverarbeitung), Sommersemester 2017, Homepage, <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.lehre.jan-wieners.de/sosem17-fdm-lza/\">http://www.lehre.jan-wieners.de/sosem17-fdm-lza/</ref> [zuletzt aufgerufen am 20.09.2017] <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Nestor</hi> (Network of Expertise in long-term Storage and availability of digital Resources in Germany) (2017), Homepage, <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.langzeitarchivierung.de/Subsites/nestor/DE/Home/home_node.html\">http://www.langzeitarchivierung.de/Subsites/nestor/DE/Home/home_node.html </ref>, [zuletzt aufgerufen am 22.09.2017] <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Neuroth, Heike / Strathmann, Stefan / Oßwald, Achim et al. </hi>(Hrsg.) (2012): “Langzeitarchivierung von Forschungsdaten. Eine Bestandsaufnahme”, Version 1.0, Boizenburg: Verlag Werner Hülsbuch, <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://nestor.sub.uni-goettingen.de/bestandsaufnahme/\">http://nestor.sub.uni-goettingen.de/bestandsaufnahme/ </ref> [zuletzt aufgerufen am 20.09.2017] <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Rat für Informationsinfrastrukturen</hi> (2016): “Leistung aus Vielfalt. Empfehlungen zu Strukturen, Prozessen und Finanzierung des Forschungsdatenmanagements in Deutschland”, Göttingen, <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.rfii.de/?wpdmdl=1998\">http://www.rfii.de/?wpdmdl=1998 </ref> [zuletzt aufgerufen am 20.09.2017] <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Ray, Joyce M. </hi> (Hrsg.) (2014): “Research Data Management. Practical Strategies for Information Professionals”, West Lafayette/Indiana '),('urn:cts:dhd:2018.krug_markus_annotation_and_beyond_using_athen:','The workshop presents ATHEN <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn1\" n=\"1\" /> (<hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">A</hi>nnotation and <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">T</hi>ext <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">H</hi>ighlighting <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">En</hi>vironment), an extensible desktop-based annotation environment which supports more than just regular annotation. Besides being a general purpose annotation environment, ATHEN supports indexing and querying support of your data as well as the ability to automatically preprocess your data with Meta information. It is especially suited for those who want to extend existing general purpose annotation tools by implementing their own custom features, which cannot be fulfilled by other available annotation environments. On the according gitlab, we provide online tutorials, which demonstrate the use of specific features of ATHEN. We compare ATHEN to three web-based and four desktop applications in 12 categories by adapting most criteria defined by Neves and Leser (Neves / Leser 2012) to compare different annotation tools: We explicitly do not want to compare subjective features like usability or how the annotations are presented. All of the listed tools have an accessible documentation, either web-based or as a PDF, available for download. Besides UAM (O\'Donnell 2008), every other application is listed as open source, so at least extensions based on code level can be made. WebAnno (Yimam et al. 2013) is the only application having a tutorial supporting a new developer to make changes in their project. ATHEN stands out in the sense that extensions to its UI can be made at runtime, therefore easing the process of adding functionality to it. WebAnno supports the largest number of formats and comes with a machine learning based automatic annotation, however lacks integrated NLP-preprocessing. CATMA (Meister 2017) is the only project that has a very good visualization component and also supports TEI-XML (Wittern et al 2009), the unspoken standard of text processing. Being a standalone web application, CATMA itself does not support NLP-preprocessing. ATHEN comes with the support of the execution of UIMA analysis engines, accessible from web repositories or a local repository, giving the user a chance to integrate her custom-made annotators. Four tools, ATHEN, UAM, MMAX2 (Müller / Strube 2006) and CATMA feature an integrated query language which helps to analyze existing corpora. Most tools allow the annotation of user-defined annotation schemas earning therefore the title “generic annotation tool”. Alongside UAM, ATHEN supports the annotation based on queries, while UAM defines its own language, ATHEN supports the annotation using Apache UIMA Ruta (Kluegl et al. 2016) rules. Three of the listed tools, MMAX2, Knowtator (Ogren 2006) and WordFreak (Morton / LaCivita 2003) are currently no longer in active development. ATHEN is a Java-based desktop application with the vision to be extensible. Therefore, it makes use of the flexible plugin architecture of the eclipse <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">R</hi>ich- <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">C</hi>lient- <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">P</hi>latform (RCP) <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn2\" n=\"2\" />. Internally, it is built around Apache UIMA, which means incoming data is automatically converted into the UIMA specific Common Analysis Subject (CAS) architecture. Working with UIMA allows the integration of standalone analysis engines, which can be used to preprocess data and speed up manual annotation. The use of Apache Lucene enables ATHEN to create an index comprising documents, as well as their annotations, which results in queries that can answer questions based on text and meta information in real time. With the ability to execute Apache UIMA Ruta one can even create queries of far higher complexity. On top of that, ATHEN features OWL-Support, which allows the definition of an ontological annotation schema in a machine- readable format. Using Apache UIMA internally allows ATHEN to even address more complicated input. Currently ATHEN supports the annotation of image regions, based on user defined polygons. The program is split into four sections: The first section is a presentation which shows the main differences between the existing annotation tools. The second section defines an ordinary annotation scenario and it is used to introduce the participants to the general-purpose annotation view of ATHEN. Afterwards, for tasks to which ATHEN has special support (annotating character references and their coreferences, annotating direct speech and their speaker) an introduction to the special purpose views of ATHEN is given. The third panel introduces the participants to the functionality of ATHEN beyond regular text annotation. It starts with the definition of an OWL ontology (and its utilization for texts). This is centered on relation detection of character references, as well as an attribution of those references. To speed up manual annotation it is helpful to have it preprocessed with existing tools. The task definition is then changed from pure annotation to an application with a consecutive correction of the output of the automatic engines. In this context, Nappi, a submodule of ATHEN is presented and it is shown how to define, execute and integrate custom analysis engines. The next part is dedicated towards extracting knowledge from annotated data, for this purpose, an Apache Lucene Index is created using ATHEN and is queried in a live fashion. This feature allows rapid insight into an existing corpus and enables the user to answer their own hypothesis. The tutorial continues with the presentation of how images can be annotated with polygon-based annotations to show, that ATHEN is not only limited to textual resources. The last part is directed towards Java developers who are interested in developing their own annotation component. Each section starts with a set of slides which introduce the features in focus and presents the participants with one or more tasks that can be fulfilled by using ATHEN. The participants need their own laptops with an active internet connection. The number of participants is limited to 15 to 20. The last section requires knowledge of Java. Data which is necessary for the tutorials will be hosted on our own server and will be made accessible for download. ATHEN is mainly developed in the context of the project Kallimachos at the University of Wuerzburg. Its main purpose was to support the annotation process of DROC ( <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">D</hi>eutscher <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">RO</hi>man <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">C</hi>orpus). Currently automatic creation of literary interaction networks, automatic genre detection of novels and sentiment analysis in literary novels are in the focus of interest. An extension to ATHEN was made in the project “Redewiedergabe” to manually annotate different forms of speech, thought and writing representation (STWR). These annotations will then be used to train an automatic recognizer for STWR. <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn1\" n=\"1\"> <ref target=\"https://gitlab2.informatik.uni-wuerzburg.de/kallimachos/Athen\">https://gitlab2.informatik.uni-wuerzburg.de/kallimachos/Athen</ref> </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn2\" n=\"2\" rend=\"footnote text\">A web version of ATHEN with its major features is available at: <ref target=\"https://webathen.informatik.uni-wuerzburg.de\">https://webathen.informatik.uni-wuerzburg.de</ref> </note> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Kluegl, Peter / Toepfer, Martin / Beck, Philip-Daniel / Fette, Georg / Puppe, Frank</hi> (2016): “UIMA Ruta: Rapid Development of Rule-based Information Extraction Applications“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Natural Language Engineering 22.1</hi> 1-41. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Meister, Jan Christoph / Gius, Evelyn / Jacke, Janina / Petris, Marco</hi>: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">CATMA 5.0.</hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://catma.de/\">http://catma.de/</ref> [Accessed September 22, 2017]. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Morton, Thomas / LaCivita, Jeremy</hi> (2003): “WordFreak: an open tool for linguistic annotation“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Proceedings of the 2003 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics on Human Language Technology: Demonstrations-Volume 4 </hi>17-18. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Müller, Christoph / Strube, Michael </hi>(2006): “Multi-level annotation of linguistic data with MMAX“, in <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">: Corpus technology and language pedagogy: New resources, new tools, new methods 3</hi> 197-214. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Neves, Mariana / Leser, Ulf </hi>(2012): “A survey on annotation tools for the biomedical literature“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Briefings in Bioinformatics 15.2</hi> 327-340. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">O\'Donnell, Mick</hi> (2008): “Demonstration of the UAM CorpusTool for text and image annotation“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Proceedings of the 46th annual meeting of the Association for computational linguistics on human language technologies: Demo session</hi> 13-16. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Ogren, Philip V.</hi> (2006): “Knowtator: a Protégé plug-in for annotated corpus construction“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Proceedings of the 2006 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics on Human Language Technology: companion volume: demonstrations</hi> 273-275. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Stenetorp, Pontus / Pyysalo, Sampo / Topić, Goran / Ohta, Tomoko / Ananiadou, Sophia / Tsujii, Jun’ichi</hi> (2012): “BRAT: a Web-based Tool for NLP-Assisted Text Annotation“, in : <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Proceedings of the Demonstrations at the 13th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics</hi> 102-107. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Wittern, Christian / Ciula, Arianna / Tuohy, Conal</hi> (2009): “The making of TEI P5“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Literary and Linguistic Computing 24.3</hi> 281-296. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Yimam, Seid Muhie / Gurevych, Iryna / de Castilho, Richard Eckart / Biemann, Chris</hi> (2013): “WebAnno: A Flexible, Web-based and Visually Supported System for Distributed Annotations“, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Proceedings of ACL-2013, demo session, Sofia, Bulgaria</hi> 1-6 <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">.</hi> '),('urn:cts:dhd:2018.laubrock_jochen_computationale_beschreibung_visuellen_materi:','Die digitale Revolution in den Geisteswissenschaften hat diesen eine Reihe neuer Methoden eröffnet. Durch die heute verfügbaren großen Datenmengen und intelligenten Algorithmen haben sich zwar einige bisher offengeliebene geisteswissenschaftliche Kernfragen beantworten lassen, jedoch wird mancherorts eine Methodenfokussiertheit und Theoriemangel kritisiert (Gumbrecht, 2014). Ob die Digitalen Geisteswissenschaften zu einer darüber hinausgehenden tiefergreifenden Veränderung der geisteswissenschaftlichen Erkenntnis führen werden, bleibt abzuwarten; derzeit scheint es, als werde das Potenzial der neuen methodischen Zugänge erst noch ausgelotet. In anderen Wissenschaften hat aber die Verfügbarkeit computationaler Modelle und der damit einhergehende Zwang, implizite Annahmen zu explizieren und Theorien formal testbar zu machen, signifikant zur Theoriebildung und -prüfung beigetragen (cf. Myung & Pitt, 2002; Lewandowsky & Farrell, 2011). Deshalb besteht die begründete Hoffnung, dass computationale Modellierung auch die Geisteswissenschaften bereichern wird. Ein Großteil der Forschung in den digitalen Geisteswissenschaften beschäftigt sich mit Text. Es gibt hier eine fruchtbare interdisziplinäre Zusammenarbeit von Literaturwissenschaften und Computerlinguistik; im Umfeld des \"Distant Reading” sind umfangreiche Werkzeuge entstanden, mit denen sich etwa stilometrische Analysen oder Topic Modeling computergestützt vornehmen lassen (Blei, 2012; Juola, 2006). Auch netzwerkanalytische Methoden aus der theoretischen Physik und computationalen Soziologie haben hier interessante neue Perspektiven eröffnet (Schich et al., 2014). Dagegen ist die digitale Analyse visuellen Materials noch relativ wenig entwickelt oder standardisiert, obwohl dieses für Disziplinen wie z.B. Kunstgeschichte oder Archäologie von zentralem Interesse ist. In den letzten Jahren wurden durch Entwicklungen im Bereich der Convolutional Neural Networks (CNN) die Möglichkeiten automatisierter Bildanalyse revolutioniert. Während in klassischen Ansätzen der maschinellen Bildverarbeitung ein hohes Ausmaß an Expertenwissen notwendig war, um Merkmale zu definieren, mit denen sich das Material sinnvoll beschreiben ließ (\"engineered features\"), lernen CNNs die Merkmale durch Fehlerrückführung (Backpropagation) selbst. Convolutional Neural Networks sind eine besondere Klasse künstlicher neuronaler Netze, die sich durch eine 2D-Anordnung der Neuronen, innerhalb einer Schicht geteilte Gewichte und lokale Konnektivität auszeichnen. Sie eignen sich insbesondere für die Analyse von Bildmaterial. Die Netze sind typischerweise auf einer großen Anzahl von Fotos in Objektklassifikationsaufgaben trainiert worden, dabei bilden sich auf verschiedenen Ebenen der CNNs Repräsentationen aus, die denen im menschlichen visuellen System ähnlich sind. Neuronen auf niedrigen Ebenen des Netzwerks haben oft eine Filterantwort, die relativ einfache Merkmale kodiert, vergleichbar z.B. mit Kantendetektoren im frühen visuellen Kortex, während Neuronen auf höheren Ebenen recht komplexe Merkmale kodieren können, z.B. Texturen oder Teile von Gesichtern. Da diese Merkmale relativ generisch sind, ist zu erwarten, dass Transfer auf neuartiges Material gelingt. Es sind heute einige derart vortrainierte Netzwerke verfügbar, die sich mit relativ wenig Aufwand an neues Material anpassen lassen. Der Vergleich der Gewichte für verschiedene Materialtypen erlaubt dann auch Rückschlüsse über deren Unterschiede. Generalisieren die auf Fotos vortrainierten Netzwerke auch auf zeichnerisches Material? Wir berichten von Experimenten, in denen wir das Material des Graphic Narrative Corpus (GNC, Dunst et al., 2017) mit CNNs beschreiben. Der Graphic Narrative Corpus repräsentiert das erste digitale Korpus von englischsprachigen Graphic Novels mit derzeit 130 Titeln. Die ersten Kapitel dieser Werke werden von menschlichen Kodierern annotiert, dabei werden u.a. die Identität und der Ort zentraler Charaktere, Orte von Panels, Sprechblasen und Textboxen (Captions) und Onomatopeia sowie der Text selbst notiert. Außerdem werden Blickbewegungen von Lesern erhoben (Eye-Tracking), um Aufschluss über die Aufmerksamkeitsverteilung auf Seite der Rezipienten zu erhalten. Die Beschreibung des GNC mit CNNs hat verschiedene Ziele. Erstens erhoffen wir uns Aufschluss über stilistische Unterschiede zwischen Werken und Genres, z.B. mittels Berechnung von Distanzmaßen basierend auf den Modellparametern. Allgemeiner könnte so der Weg zu einer visuellen Stilometrie aufgezeigt werden, die auch für inhaltliche Bereiche außerhalb der Graphic Novels relevant ist, etwa im Sinne einer computationalen Kunstgeschichte (Saleh & Elgammal, 2015; Manovich, 2015). Zweitens ermöglicht die Beschreibung mit Hilfe der Merkmale tiefer CNNs durch sogenannte Region Proposal Networks (Girshick et al., 2013) die Detektion von Objektklassen. Beispielsweise könnten sich Sprechblasen oder handelnde Charaktere lokalisieren lassen. Wenn Klassen von Objekten automatisiert lokalisiert werden können, erleichtert dies die Arbeit der Annotatoren sehr. Die Ergebnisse können also zurück in das Annotationswerkzeug fließen, um eine Teilautomatisierung zu ermöglichen. Drittens ist aus kognitionspsychologischer Perspektive interessant, welche Merkmale die Aufmerksamkeit auf sich ziehen. Die Korrelation der Netzwerkbeschreibung mit den Blickbewegungsdaten ermöglicht eine Modellierung der Aufmerksamkeitssteuerung auf einem deutlich höheren Auflösungsgrad als die subjektive Beschreibung. Für die Modellierung des Materials nutzen wir die Architektur VGG der Visual Geometry Group in Oxford (Simonyan & Zisserman, 2014), insbesondere VGG-16 und VGG-19. Diese Wahl ist motiviert durch die Einfachheit der Architektur, die die Interpretation der Gewichte erleichtert. Das zugrundeliegende Netzwerk lässt sich aber prinzipiell austauschen; andere Architekturen wie ResNet (He et al., 2015) oder Inception (Szegedy et al., 2015) sind denkbar und sollten ähnlich gute Ergebnisse liefern. Für die Vorhersage der Aufmerksamkeitsverteilung der Leser nutzen wir die Architektur Deep Gaze II (Kümmer et al., 2016). Deep Gaze II ist ein neuronales Netz, das auf VGG-19 aufsetzt und die Antwort einiger dessen Schichten nutzt, um \"empirische Salienz\" vorherzusagen. Empirische Salienz ist operationalisiert durch Messung von Mauspositionen beim Aufdecken eines verschwommenen Bildes bzw. Messung von Blickbewegungsdaten beim Betrachten von Fotos natürlicher Szenen. Die Fotos sind andere, als die für das Training von VGG-19 benutzten. Man beachte, dass sowohl VGG-19 als auch Deep Gaze II auf Fotos trainiert wurden, also nie Graphic Novels gesehen haben. Da sie jedoch Merkmale und Gewichte herausgebildet haben, die für die Interpretation (von Bildern) der menschlichen Umwelt nützlich sind, kann man vermuten, dass sie sich auch für die Analyse von Zeichnungen eignen. Zwar sind Zeichnungen Abstraktionen, haben aber als solche einen Bezug zur visuellen (Photo-)Realität. Die Ergebnisse zeigen, dass sich mit Hilfe von Neuronen auf höheren Ebenen der tiefen CNNs recht gut bestimmte Klassen von Objekten lokalisieren lassen. Beispielsweise eignen sich einige Kombinationen von Merkmalen zuverlässig als Sprechblasendetektoren (Abb. 1). Dies ist insofern bemerkenswert, als die Detektion von Sprechblasen sich für klassische Ansätzen der maschinellen Bildbverarbeitung als schwieriges Problem dargestellt hat (Rigaud et al., 2013). Auch für die Erkennung gezeichneter Gesichter eignen sich CNNs, allerdings ist hier ein Training auf Ansichten in verschiedenen Perspektiven (Frontal, Profil) notwendig. Und schließlich lässt sich die empirische Fixationsverteilung mit Deep Gaze II insgesamt sehr überzeugend reproduzieren (Abb. 2). Die CNN-Features kodieren also aufmerksamkeitsrelevante Merkmale. Insgesamt eigenen sich auf Fotos trainierte CNNs schon ohne spezifisches weiteres Training recht gut zur Beschreibung gezeichneten Materials in Graphic Novels. Die \"objektive\" Beschreibung eröffnet vielfältige Anwendungen. Einerseits kann, wie oben skizziert, die Annotation visuellen Materials durch Nutzung von vorgeschlagener Regionen deutlich erleichtert werden, etwa vergleichbar mit dem bei verbalen Material durch Verwendung von Optical Character Recognition (OCR) ermöglichten Übergang von kompletter Transkription zum Korrekturlesen. Hier soll angemerkt werden, dass vielversprechende CNN-basierte Ansätze zur Textlokalisation (Sudholt & Fink, 2016) und OCR existieren (Lee & Osindero, 2016). Andererseits sind durch das Vorliegen visueller Merkmale (Features) vielfältige stilometrische Anwendungen denkbar. Zum Beispiel lassen sich aufgrund der Merkmale Ähnlichkeiten verschiedener Zeichner und Künstler berechnen und durch Gruppierung (Clustering) im Merkmalsraum auch Stile definieren. Auch die weitergehende Exploration der Repräsentation auf verschiendenen Schichten des Netzwerks scheint eine vielversprechende Aufgabe weiterer Forschung. Beispielsweise könnte der Vergleich der Antworten auf fotographische versus zeichnerisch abstrahierte Abbilder von Exemplaren einer Kategorie Hinweise auf das Wesen der Abstraktion geben, oder es lassen sich visuelle Merkmale identifzieren, die in besonderem Ausmaß die Aufmerksamkeitszuwendung im Leseprozess und bei der Rezeption von Zeichnungen leiten. Wir haben beispielhaft aufgezeigt, wie sich Werkzeuge der mathematisch-computationalen Modellierung eignen, um grafisches Material zu analysieren und zu beschreiben. Die Hoffnung ist, dass eine visuelle Stilometrie die Digitalen Geisteswissenschaften im Bereich visuellen Materials in ähnlicher Art und Weise bereichert wie computerlinguistische Ansätze im Bereich der Textanalyse. Digitale Analysen liefern mächtige neue Werkzeuge, die mittel- bis längerfristig auch eine neue Theoriebildung fördern könnten. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Blei, D.</hi> (2012). Probabilistic Topic Models. 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Die Kritiker Morettis haben sein Anliegen konzediert, ohne konkrete Vorschläge zu machen, wie mit dem ‚Mengenproblem‘ in der Literaturgeschichtsschreibung besser umgegangen werden könnte (Ross, 2014). Ein radikaler Ansatz, die Geschichte der Literatur anders als bisher zu modellieren, ist der Ansatz der kulturellen Evolution (Lewens, 2013). Meine These lautet: Evolutionäre Modelle und Theorien sind für die Beantwortung literaturhistorische Fragestellung geeignet, besonders um das ‚Mengenproblem‘ in den Griff zu bekommen. Im Folgenden skizziere ich Theorie und Methodologie eines solchen Ansatzes und frage nach den Folgen für ein Fach wie die Literaturgeschichte. Wie der Name schon andeutet, verschiebt der Ansatz den Akzent von der Geschichte auf die Evolution. In den Blick rückt nicht weniger als die Menschheitsgeschichte. Der Ansatz kommt denn auch aus der biologischen Anthropologie, nicht aus den geisteswissenschaftlichen Fächern. Das leitende Paradigma ist Darwins Theorie der Evolution. Die Theorie der kulturellen Evolution überträgt dieses Modell auf die Kulturgeschichte der Menschheit. Sie geht von der These aus, dass die Entwicklung der menschlichen Kulturen der gleichen evolutionären Entwicklungslogik folgt, der auch die Natur unterliegt (Mesoudi, 2016). Dabei geht es nicht um eine Analogie, vielmehr lautet die Dual-Heritance-These dieser Theorie, dass die Kultur die Natur des Menschen ist, kulturelle Entwicklungen die Natur des Menschen bis in seine genetische und biologische Veranlagung beeinflussen, wie umgekehrt die Naturgeschichte des Menschen seine Kultur bestimmt (Henrich & McElreath, 2007). So generell angelegt versteht sich kulturelle Evolution als eine Supertheorie, die verspricht, die Sozial- und Geisteswissenschaften mit den biologischen Wissenschaften zusammenzuführen (Mesoudi, Whiten & Laland, 2006; Laubichler & Renn, 2015). Aus der Sicht der Digital Humanities ist die Theorie der kulturellen Evolution daher am extremen Ende des Distant Reading angesiedelt. Statt das einzelne Buch versucht die Theorie die Kultur der Menschheit in den Blick der Untersuchung zu nehmen. Kulturelle Evolution ist aber neben dem ‚Distant Reading‘ auch noch aus einem zweiten Grund von Interesse für Digital Humanities. Sie arbeitet mit computergestützten Modellen. Bereits die Arbeiten aus den 70er und 80er Jahren haben computer-basierte Modelle genutzt, als (Cavalli-Sforza & Marc Feldman, 1981), dann auch (Boyd & Richerson, 1985) begonnen haben, die Evolutionsbiologie für das Verstehen von kulturellen Prozessen zu nutzen. Ihr Modell der kulturellen Evolution geht von Populationen aus, die ihrerseits aus Gruppen von Individuen bestehen, von denen jedes Individuum über variierende kulturelle Eigenschaften verfügt. Soziale Transmission von Informationen ist der wesentliche kulturelle ‚Vererbungs‘-Mechanismus zwischen Individuen und Populationen. Nur dann, wenn man annimmt, dass durch Prozesse des kulturellen Lernens Wissen vertikal, aber auch horizontal zwischen gleichzeitig lebenden Generationen weitergegeben wird, etwa das Lernen von Sprachen durch Kinder, kann man verstehen, warum sich die horizontale Weitergabe langfristig auch auf die vertikale, genetische Weitergabe von Eigenschaften auswirken kann und sich so etwas wie komplexe Sprachen entwickeln konnten. Hier kommen mathematische Ansätze und Computersimulationen ins Spiel, um die langfristigen Veränderungen mikroevolutionärer Veränderungen in Populationen, die Rate der Ausbreitung und räumlichen Verteilung neuer kultureller Eigenschaften zu modellieren. Quantitative Ansätze waren für Cavalli-Sforza, Feldman, Boyd und Richerson trotz der damals noch bescheidenen Speicherraten notwendig geworden, weil die Prozesses, die Veränderungen in der kulturellen Variationen verursachen, so vielfältig sind, dass sie mit herkömmlichen Methoden nicht mehr gehandhabt werden konnten. Die Linguistik hat die Theorie der kulturellen Evolution rasch adaptiert, um die Evolution der Sprache untersuchen zu können, wie etwa die Befunde zur Diversität von Sprachen, nämlich dass größere Populationen ein größeres Inventar an Wörtern besitzen, ihre Sprachen stärker grammatikalisiert sind, mehr Phoneme haben, aber ihre Morphologie zugleich einfacher ist und ihre Wörter kürzer sind (Atkinson, 2011; Nettle, 2012). Auch kann ein solcher Ansatz zeigen, wie sich wärmere Klimata auf das Klangspektrum der in einer Sprache genutzten Laute auswirken (Munroe, Fought & Macaulay, 2009) oder wie zerklüftete Landschaften bestimmte Distanzsprachen wie etwa Zeichen- oder Pfeifsprachen präferieren (Meyer, 2015). Immer geht es dabei um Einsichten in die Struktur der Kultur und die Prozesse ihrer Veränderung der langen Dauer, die nicht der Granularität etablierter historischer Beschreibungen entsprechen. In der Literaturgeschichte sind kulturevolutionäre Modelle nicht etabliert. Das hat zunächst damit zu tun, dass generell der Aufbau von Korpora und die formale Modellierung von Fragestellungen innerhalb des historisch-hermeneutischen Paradigmas keine Rolle spielen und kaum eine Tradition haben. Linguisten dagegen wie (Labov, 1963) haben variationstheoretische und funktionalistischen Methoden genutzt, um die Systematizität in der sozialen und individuellen Variation des Sprachgebrauchs zu verstehen. Neuere Arbeiten in der Linguistik fragen danach, ob selbst solche fundamentalen Unterscheidungen wie die Unterscheidung der Wortklassen Nomen und Verben nicht in allen Sprachen zu finden sein könnte, die Wortordnung viel variabler als bislang angenommen sein dürfte, sprachliche Register höchst unterschiedlich gebraucht werden, Sprachen in einer höchst unterschiedlichen Interaktion zwischen Kindern und Eltern erworben werden (Evans, 2013; Lieven, 2013). Wenn aber Sprache in ihrer Entwicklungsgeschichte selbst in ihren Grundkategorien diverser sein könnten, als lange angenommen, und die Evolutionsrate ihrerseits je nach Sprache und Umwelt stark zu variieren scheint (Gray et al., 2013), müsste nicht Ähnliches auch für die Literaturen der Welt und ihre Entwicklung gelten, so dass man annehmen könnte, dass die Rate der Evolution von literarischen Formen mit Faktoren wie Gruppengröße, Dichte des sozialen Netzwerks, Menge der geteilten Informationen, soziale Stabilität und das Niveau des Austausches mit anderen Gruppen korreliert (Trudgill, 2011)? Das wäre eine innovative Forschungsagenda. Die wenigen literaturhistorischen Arbeiten, die bislang vorliegen, nutzen verschiedene statistische Modelle und Methoden, um eine kulturevolutionäre Literaturgeschichte zu untersuchen. Besonders naheliegend ist der Ansatz einer Weiterentwicklung von Stemma zur Rekonstruktion von Manuskript-Kulturen. 1998 druckte die Zeitschrift <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Nature</hi> einen kurzen Forschungsbericht über die phylogenetische Verwandtschaft der mehr als 80 überlieferten Manuskripte der <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Canterbury Tales</hi> ab (Barbrook et al., 1998). Als Äquivalent zum genetischen Code wurden Fehler in den Abschriften und deren Weitergabe als Maß der Ähnlichkeit verwendet und etablierte Verfahren der Kladistik-Analyse (PAUP 3.1.1.) für die Erstellung von Bäumen genutzt. Dieselbe Forschergruppe hat inzwischen weitere Untersuchungen zur Verwandtschaft von Manuskripten erarbeitet, die durch Tagging verschiedene Variationen in den Manuskripten wie Wortvarianten, Wortergänzungen, kleine Wortzusätze, fehlende Zeilen, Veränderungen im Reim u.a. in die Erstellung der auf SplitsTree-Verfahren beruhenden Analysen einbeziehen (Howe et al., 2001). In einer Zusammenarbeit von Biologen und Philologen wurden die Methoden inzwischen um verschiedenen statistische Ansätze wie Maximum Parsimony und NeighborNet u.a. erweitert und ermöglichen die Abhängigkeiten von Manuskripten von ihren Vorlagen und die Regionen der Veränderung genau zu ermitteln (Windram et al., 2008). Ein weiterer kulturevolutionärer Ansatz nutzt die Klassifikation von Motiven, wie sie in der historisch-geographischen Schule der Märchenforschung mit dem Aarne-Uther-Thompson-Index vorliegt. Mit Methoden der Kladistik (Most Parsimonious Trees), Bayesian und phylogentischen Netzwerkanalysen konnten (2013; Tehrani & d’Huy, 2106) die weltweite Verwandtschaft des Rotkäppchen-Märchens bestimmen. Von Interesse sind dabei auch Zusammenhänge mit der Populationsstruktur (Ross, Greenhill & Atkinson, 2013), wenn dabei gezeigt werden kann, wie geographische Distanz, Genetik und Variation der Märchenmotive zusammenhängen (Bortolini et al., 2017). Die Annahme dabei ist, dass genetische, linguistische und motivliche Distanz korrelieren. Statt über textuelle Merkmale wie Abschriftenfehler oder Motive zu gehen nutzen andere Ansätze innerhalb dieses Paradigmas Spielexperimente, wie sie besonders in der Verhaltensökonomie gängig sind. So wählen Probanden aus mehr als 60 Geschichten diejenigen aus, die ihnen besonders erzählenswert erscheinen und schreiben eine der Geschichten in kurzen Abschnitten (120-160 Buchstaben) weiter, bevor anderen Probanden die Geschichte weiterschreiben. Jeder Proband kennt jeweils nur die ‚Eltern‘ der Geschichte, die sie gerade fortschreiben (Cuskley et al., 2016). Gemessen werden qualitativ und quantitativ narrative Innovationen, um so experimentell die Ausbreitung von Geschichten zu messen. Ein weiterer Ansatz nutzt das Konzept der ‚Minimally Counterintuitive Narratives‘, demzufolge Geschichten dann eher geteilt und weitergegeben werden, wenn sie eine realistische Ontologie leicht durchbrechen, wie das etwa bei Märchen der Fall ist (Porubanova-Norquist, Shaw & Xygalatas, 2013). Auch hier werden phylogenetische Methoden verwendet, um zu berechnen, welche Texteigenschaften in welcher Umwelt evolutionär vorteilhaft sind und daher eher geteilt und weitergegeben werden (Stubbersfield & Tehrani, 2013). Es liegt auf der Hand, dass noch sehr viele andere Dimensionen von (literarischen) Texten eine Rolle im Prozess der Evolution spielen dürften. Systematisch gewendet heißt das: Eine kulturevolutionäre Literaturgeschichtsschreibung hat ein anderes Gegenstandsfeld, nicht den Viktorianischen Roman, sondern die evolutionäre Logik seiner Entwicklung und die Schreibmuster dieses Genres. Literatur ist kein Werk, sondern Teil von Populationen. Sie benutzt zweitens andere Methodensets als die herkömmliche Literaturgeschichte, aber teilweise auch andere als sie sonst in den Digital Humanities gängig sind. Drittens leistet der Ansatz anderes. Er ist auf Erkenntnisse zur Logik der langen Dauer ausgerichtet. Und viertens rückt der Ansatz die Literaturgeschichte nahe an die Biologie heran mit Folgen für die Theoriebildung und Methodenentwicklung. Die Theorie der kulturellen Evolution ist nicht weniger als ein Ansatz, Digital Humanities als Teil eines größeren Forschungsprogramms zu betreiben. Mein Vortrag ist ein Plädoyer für ein solches Forschungsprogramm einer Literaturgeschichte der langen Dauer. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Atkinson, Quentin D.</hi> (2011): “Phonemic Diversity Supports a Serial Founder Effect Model of Language Expansion from Africa”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Science</hi> 332,6027: 346-349. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Barbrook, Adrian / Howe, Christopher / Blake, Norman / Robinson, Peter </hi>(1998): “The Phylogeny of <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">The Canterbury Tales</hi>”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Nature</hi> 394: 839, https://www.nature.com/nature/journal/v394/n6696/full/394839a0.html [letzter Zugriff 16. 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Zürich: 91-114, <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-319-39445-9_6\">https://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-319-39445-9_6</ref> [letzter Zugriff 16. September 2017]. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Trudgill, Peter</hi> (2011): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Sociolinguistic Typology. Social Determinants of Linguistics Complexity</hi>. Oxford. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Windram, Heather / Shaw, Prue / Robinson, Peter / Howe, Christopher</hi> (2008): “Dante’s <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Monarchia</hi> as a Text Case for the Use of Phylogentic Methods in Stemmatic Analysis”, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Digital Scholarship in the Humanities </hi>23,4: 443-463. '),('urn:cts:dhd:2018.lebherz_daniel_text_mining_und_computersimulation_zur_analys:','„Ist das alles?“ (Mann 1995, S. 151) – Die vorwurfsvoll anmutende (rhetorische) Frage, die Klaus Mann Ende Juni 1933 unter einer Auflistung seiner Werke des zurückliegenden Halbjahrs in seinem Tagebuch notiert, gibt einen Hinweis darauf, wie selbstkritisch sich der Schriftsteller mit dem eigenen Schaffen auseinandersetzt. Angesichts der persönlichen und politischen Umstände sowie der Vielzahl an Kontakten und Aktivitäten, die er in seinem Journal verzeichnet, erscheint es fast etwas überraschend, dass die gut drei Monate nach seiner Emigration erstellte Werkliste immerhin 21 – wenn auch größtenteils kürzere – Texte umfasst. In Anbetracht seiner ständigen Rastlosigkeit stellt sich nicht nur die Frage, wann Klaus Mann überhaupt seiner eigentlichen schriftstellerischen Arbeit nachgeht, sondern auch, welche Faktoren zum Ge- oder Misslingen seines Schaffens beitragen. Wie wirken sich beispielsweise die beinahe allabendlichen Theater-, Kino- und Barbesuche oder die mehr oder weniger regelmäßig eingenommenen Rauschmittel auf seine literarische Produktivität aus? Welche Rolle spielt das tägliche Lektürepensum? Haben die zahlreichen Treffen, Telefonate und Korrespondenzen Einfluss auf seine schriftstellerische Arbeit? Oder erweisen sich die politischen Umstände, Angst, Verzweiflung und Hass gegenüber dem Nationalsozialismus als entscheidendes Vehikel literarischer Produktivität? Aufgrund des Umfangs und der Detailgenauigkeit seiner alltäglichen Schilderungen von Gedanken und Aktivitäten – insbesondere auch der teilweise bis auf die Tageszeit genauen Protokollierung seiner Arbeitsprozesse – erscheinen Klaus Manns Tagebücher als idealer Untersuchungsgegenstand zur Beantwortung der aufgeworfenen Fragen. Gerade die Vielzahl und Komplexität der darin enthaltenen Informationen machen es jedoch schwierig, sich potentiellen Faktoren literarischer Produktivität tiefergehend analytisch zu nähern. Um diese große Anzahl an Informationen und deren Zusammenhänge besser bzw. überhaupt untersuchen zu können, sollen im Rahmen von <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">eXplore!</hi> <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn1\" n=\"1\" /> am Fallbeispiel der Klaus Mann-Tagebücher verschiedene Methoden des Text Mining angewendet werden. Zur Unterstützung und Strukturierung der Analyseprozesse werden Scientific Workflows erstellt und ausgeführt. Auf Basis der mit Text Mining erzielten Ergebnisse sollen Methoden der Computersimulation eingesetzt werden, um die eingangs aufgeworfenen Fragen beantworten zu können (Abb. 1). Methoden der Computersimulation haben sich bereits seit längerer Zeit in verschiedenen Wissenschaftsdisziplinen etabliert. Seit den 1990er Jahren halten diese auch vermehrt Einzug in sozialwissenschaftliche Forschungsbereiche und bieten dort verschiedene Möglichkeiten zur Darstellung und Analyse von gesellschaftlichen Systemzusammenhängen (Gilbert 2007). Eine ähnliche Entwicklung lässt sich auch in den Digital Humanities nachvollziehen, wenngleich diese Methoden – insbesondere im literaturwissenschaftlichen Bereich – eine eher untergeordnete Rolle spielen (Kohle 2017). Die jedoch insgesamt zunehmende Anwendung von Computersimulation als Forschungsmethode liegt darin begründet, dass sie die Möglichkeit bietet, komplexe, unzugängliche Systeme zu untersuchen und experimentell zu analysieren. In solchen Experimenten lassen sich u.a. durch die Betrachtung verschiedener Szenarien Resultate erzielen, die Rückschlüsse auf Plausibilitäten von Handlungen, Strukturen und Zusammenhängen im zugrundeliegenden System erlauben. Agentenbasierte Computersimulation bietet darüber hinaus insbesondere bei der Analyse von individuellem Entscheidungsverhalten die Möglichkeit, sogenannte emergente Effekte aufzudecken. Diese ergeben sich aus dem Zusammenspiel individueller Handlungen und Interaktionen von einzelnen Akteuren, lassen sich jedoch nicht ausschließlich durch diese erklären (Bonabeau 2002). Ein direkter Zusammenhang zwischen Systeminput und -output muss bei agentenbasierter Simulation also nicht bestehen. Dies steht im Gegensatz zu anderen statistischen Analyseverfahren, bei denen i.d.R. eine (lineare) Abhängigkeit zwischen verschiedenen Objekten vorausgesetzt wird. Ferner ermöglicht agentenbasierte Computersimulation detaillierte Analysen von Komponenten der Makroebene. Der Weg zu verlässlichen Ergebnissen einer Simulationsstudie führt in einem ersten, wesentlichen Schritt über die Modellbildung und Sammlung dafür relevanter Daten (Law 2015). Zu diesem Zweck soll das zugrundeliegende System, also konkret Klaus Mann, seine sozialen Kontakte und sein Umfeld möglichst realitätsnah mit allen wesentlichen Eigenschaften, Aktivitäten und Zusammenhängen in einer agentenbasierten Sozialsimulation (Davidsson 2002) abgebildet werden (Abb. 2). Die dafür notwendige Generierung einer geeigneten Datengrundlage ist ein anspruchsvoller Prozess, in dem anhand von Methoden aus dem Bereich des Text Mining zunächst die wesentlichen, auf den Untersuchungsgegenstand einwirkenden Faktoren identifiziert und analysiert werden müssen. Konkret sollen dabei u.a. Methoden wie Named Entity Recognition, Worthäufigkeits- oder Kookkurrenzanalysen angewendet werden, um vorab Kontakte, Aktivitäten, Aufenthalte, Tätigkeiten, persönliche oder politische Ereignisse zu identifizieren, welche mit Klaus Manns literarischer Produktivität in Zusammenhang stehen könnten. Anders als im Falle der Computersimulation kommen Text Mining-Methoden, -Werkzeuge und Programmbibliotheken im literaturwissenschaftlichen Kontext bereits ungleich häufiger zum Einsatz. Zur Komplexitätsreduktion werden die zugrundeliegenden Text Mining-Prozesse dabei jedoch oft als Black Box betrachtet, was den Nachteil birgt, dass das Zustandekommen der erzielten Ergebnisse nur schwer nachvollzogen werden kann. Um dem entgegenzuwirken sollen die im Rahmen von <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">eXplore!</hi> benötigten Text Mining-Prozesse explizit in Form von Scientific Workflows (Taylor et al. 2014) definiert und ausgeführt werden. Die in den Digital Humanities vergleichsweise wenig verbreiteten Scientific Workflows dienen der systematischen und transparenten Automatisierung wiederkehrender Datenverarbeitungsprozesse und haben sich in den Naturwissenschaften als geeignetes Mittel erwiesen, wissenschaftliche Prozesse zu strukturieren, zu dokumentieren und damit die Reproduktion und Validierung von Ergebnissen erheblich zu erleichtern. Im Kontext von <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">eXplore!</hi> sollen daher erfolgreich eingesetzte Workflows in einem Repositorium gespeichert und mithilfe von Fallbasiertem Schließen (Richter / Weber 2016), einer Methode zum erfahrungsbasierten Lösen von Problemen, wiederverwendbar gemacht werden. Ein darauf aufbauendes Tool soll die Erstellung von Workflows in der Praxis vereinfachen. Letztlich sollen somit nicht nur die literaturwissenschaftlichen Forschungsprozesse im Fallbeispiel Klaus Mann, sondern zukünftig auch ähnliche Text Mining-Problemstellungen sowie die Modellierungsarbeit in Simulationsstudien zur Erforschung weiterer autobiographischer Texte sinnvoll unterstützt werden (Abb. 2). <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn1\" n=\"1\" rend=\"footnote text\"> <hi rend=\"italic\">eXplore!</hi>: <hi rend=\"italic\">Computergestützte Modellierung, Analyse und Exploration als Grundlage für eScience in den eHumanities</hi> (Fz: 01UG1606) wird vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) gefördert. </note> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Bonabeau, Eric </hi>(2002): “Agent-based modeling: Methods and techniques for simulating human systems” in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Proceedings of the National Academy of Sciences</hi>, 99(suppl 3):7280– 7287 <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Davidsson, Paul</hi> (2002): \"Agent based social simulation\" in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Journal of Artificial Societies and Social Simulation</hi> 5(1): <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://jasss.soc.surrey.ac.uk/5/1/7.html\">http://jasss.soc.surrey.ac.uk/5/1/7.html</ref> [letzter Zugriff 11.Januar 2017] <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Gilbert, Nigel</hi> (2007): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">\"Computational social science: Agent-based social simulation\"</hi> in: Amblard, Frédéric / Phan, Dennis (eds.): Agent-based Modelling and Simulation in the Social and Human Sciences. Oxford: The Bardwell Press 115-133. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Kohle, Hubertus</hi> (2017): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">\"Digitale Rekonstruktion und Simulation\"</hi> in: Jannidis, Fotis / Kohle, Hubertus / Rehbein, Malte (eds.): Digital Humanities: Eine Einführung. Stuttgart: J. B.Metzler 315-327. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Law, Averill M.</hi> (2015): Simulation Modeling and Analysis. 5.Auflage. Tucson: McGraw Hill Education. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Mann, Klaus</hi> (1995): Tagebücher 1931 – 1933. Reinbek: Rowohlt. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Richter, Michael M. / Weber, Rosina O. </hi>(2013): Case-Based Reasoning: A Textbook. Berlin: Springer. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Taylor, Ian J. / Deelman, Ewa / Gannon, Dennis B. / Shields, Matthew</hi> (2014): Workflows for e-Science: Scientific Workflows for Grids.London: Springer '),('urn:cts:dhd:2018.lindemann_david_lexikographie_explizite_und_implizite_vero:','Ziel der hier vorgestellten Studie ist eine Beschreibung der Schnittmenge von Diskursräumen in der Lexikographie bzw. Metalexikographie und den Digital Humanities (DH). Dabei geht es um die Bestimmung von explizit bzw. implizit als Teil der DH aufzufassenden Beiträgen zu lexikographischen Themen und, andersherum, von lexikographierelevanten Themen, die in den DH diskutiert werden. Zur Bestimmung der Diskursräume, von Schnitt- und disjunktiven Mengen, werden Volltexte und Metadaten analysiert, bibliometrische Netzwerke (Autoren- bzw. Zitationsnetzwerke) verglichen und Topic Modelings vorgenommen. Der Einzug digitaler Methoden und Werkzeuge in die Geistes- und Sozialwissenschaften, genauer: der als „computational turn“ (Berry 2011) bezeichnete methodisch-epistemologische Quantensprung, lässt sich in allen Disziplinen der Humanities beobachten. In der Sprachwissenschaft hat sich dieser Wandel bekanntermaßen besonders deutlich in der Etablierung der Computerlinguistik als eigene Disziplin niedergeschlagen. Neben computerlinguistischen Verfahren der Textanalyse sind eine maschinenlesbare Wissensrepräsentation und -organisation, sind Formate für digitale Editionen und komputationell erstellte Visualisierungen heute in allen textbasierten Disziplinen in Gebrauch. Der angesprochene Wandel lässt sich ebenfalls in der Lexikographie feststellen. Die Lexikographie bzw. Metalexikographie, als solche bereits seit geraumer Zeit als Disziplin emanzipiert (Tarp 2008; Wiegand 2013), haben den Übergang zum digitalen Medium inzwischen vollzogen (cf. zum frühen Stand der Dinge De Schryver 2003) und sind beständig dabei, ihr komputationell informiertes methodisches Instrumentarium weiterzuentwickeln (Heid 2013). Als zentrale Aspekte gelten hier der Einzug korpuslinguistischer Verfahren in die Lexikographie (Hanks 2008; Heid 2008), komputationelle Methoden zur Datenrepräsentation (Spohr 2012), speziell auch für die digitale Edition historischer Wörterbücher (Lemnitzer u. a. 2013) und zur Implementierung funktionsgerichteter Benutzerschnittstellen (Heid 2014) sowie zur Wörterbuchbenutzungsforschung (Müller-Spitzer 2014). In der hier vorgestellten Studie gehen wir der Frage nach, wie sich der gemeinsame Diskursraum als Schnittmenge von Lexikographie und Digital Humanities mit quantitativen Methoden definieren lässt. Nach einer nicht exhaustiven und von Hand durchgeführten Voruntersuchung folgen wir der Ausgangshypothese, der gemeinsame Diskursraum sei um ein Vielfaches größer als man annehmen könnte, folgte man allein denjenigen Themen, die als lexikographierelevant gelten können und die in Publikationen diskutiert werden, die explizit zum Bereich der DH gehören (vgl. Abb. 1). <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic url=\"LINDEMANN_David__Lexikographie__Explizite_und_implizite_Vero-100000000000022F0000018D05ADDE0B7CF7FC8F.jpg\" /> <head>Abb. 1: Ausgangshypothese: Explizite und implizite Schnittmengen.</head> </figure> Diejenigen Arbeiten, die im DH-Kontext veröffentlicht werden und explizit einem Thema der Lexikographie zugeordnet werden, sind recht leicht über relevante Schlüsselwörter bestimmbar. Dazu tritt die Gruppe jener Publikationen, die zur eingangs skizzierten Schnittmenge zu zählen sind, ohne dass sie sich selbst ausdrücklich den Digital Humanities zuordnen. Es ist das Ziel dieser Untersuchung, zu bestimmen, welche in der Lexikographie diskutierten Themen und welche Autoren zu dieser Gruppe gerechnet werden und also eine Zurechnung zu den Digital Humanities <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">implizieren</hi> können. Als Voruntersuchung zum benannten Gegenstand haben wir eine Recherche in den Archiven bedeutender englischsprachiger Zeitschriften der Digital Humanities <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn1\" n=\"1\" /> sowie in den Proceedings der ADHO-Jahreskonferenzen <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn2\" n=\"2\" /> durchgeführt. Über die Suchbegriffe „Lexicography“ und „Dictionary“ finden sich in den genannten Archiven 31 englischsprachige Beiträge, die sich mit lexikographischen Themen befassen, und die sich qua Erscheinen in DH-Medien zu denjenigen Publikationen zählen lassen, die sich explizit in den Digital Humanities verorten. Eine manuelle Zuordnung lexikographierelevanter Schlüsselwörter zu den genannten 31 Beiträgen ergibt das in Tabelle 1 wiedergegebene Bild; dabei sind mehrfache Zuordnungen möglich. Zunächst lässt sich ohne Verwunderung feststellen, dass in allen Beiträgen die digitale Repräsentation lexikalischer Daten eine Rolle spielt, allerdings mit unterschiedlichen Fragestellungen, Herangehensweisen und Zielsetzungen. Die drei größten Themencluster haben wir hier, in dieser Reihenfolge, mit den Schlagwörtern „e-Wörterbücher / Visualisierung lexikalischer Daten“, „Historische Lexikographie“ und „Korpuslinguistik“ bezeichnet. Ersteres benennt Fragen der Produktion digitaler Wörterbücher einschließlich neuer Methoden der Visualisierung, letzteres die Erstellung und Nutzung elektronischer Textkorpora zu einer Reihe lexikographischer Zwecke. Beide Bereiche sind durch die Heraufkunft digitaler Methoden überhaupt erst möglich geworden und haben die Lexikographie revolutioniert. Die Historische Lexikographie kann als philologische Disziplin gelten, die sich mit der Edition historischer lexikalischer Datensammlungen befasst; die diesem Schlüsselwort zugeordneten Beiträge befassen sich grundsätzlich mit Methoden digitaler Edition, einem Kernbereich der DH. Tabelle 1: Schlüsselwörter, manuelles Clustering, manuelle Zählung Unter den weniger häufig gewählten Schlüsselwörtern sticht das „Wörterbuchnetz“ hervor, das Strategien zur Vernetzung lexikalischer Ressourcen bezeichnet. Hinzu kommen noch lexikalische Datensammlungen zur Anwendung in der maschinellen Sprachverarbeitung („NLP-Lexicon“), Methoden zum Entwurf zweisprachiger Wörterbuchinhalte („Bilingual Dictionary Drafting“), das „Autorenwörterbuch“, also Extraktionen aus Korpora, die aus dem Schaffen jeweils einer Literatin oder eines Literaten bestehen, sowie in einem Fall dialektologische Forschung mit digitalen Methoden. Wir haben ein Textkorpus erstellt, das im Zeitraum 2000 bis zur Gegenwart (2018) erschienene englischsprachige Beiträge aus Zeitschriften, Kongressakten und Handbüchern zu den Digital Humanities (Subkorpus DH) und der Lexikographie (Subkorpus Lexicog) enthält; Tabelle 2 gibt die Titel der verarbeiteten Quellen wieder. Dabei wurden die ausgewählten Zeitschriften bzw. Sammelbände jeweils vollständig berücksichtigt; die Beiträge wurden zusammen mit Metadaten, u. a. Verfasser (Name und Affiliation), Datum, Textsorte, Umfang und Identifier (ISBN, DOI), im Tool Zotero <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"ftn3\" n=\"3\" /> verwaltet. Die Volltexte wurden semiautomatisch bereinigt und zusammen mit Metadatensätzen in das Korpus aufgenommen. Darüber hinaus wurden die in den Volltexten enthaltenen bibliographischen Referenzen extrahiert (GROBID, Lopez 2009). Tabelle 2: Quellen für das DH/Lexikog Textkorpus / Zahl der Volltexte Unüberwachtes Topic Modeling (LDA, eingesetztes Tool: MALLET (McCallum 2002)) soll es uns ermöglichen, die in Abb. 1 grob skizzierten Mengen als sich überschneidende Diskursräume zu bestimmen und zu visualisieren. Unsere Ergebnisse zeigen die relative Relevanz in beiden Subkorpora von 50 durch den LDA-Algorithmus bestimmten, jeweils mit einer Reihe von Schlüssel-Tokens repräsentierten Topics. Eine Reihe von Anhaltspunkten spricht für das zuverlässige Funktionieren der Methode: Die Liste der Topics, die besonders DH-relevant seien, wird von den Tokens „digital humanities computing tools“ angeführt, die Liste der Lexikographie-Topics von „dictionary dictionaries english words word learners language“. Bei der Ansicht der im Mittelfeld befindlichen Topics, also Themen, die in beiden Subcorpora als relevant bezeichnet sind, stellt sich heraus, dass sich hier nicht nur der digitale Wandel als Thema widerspiegelt, sondern dass darüber hinaus weitere Topics den gemeinsamen Diskursraum von Lexikographie und DH ausmachen. Inmitten von Zeilen, die, quasi erwartungsgemäß, Tokens wie „information model data structure process analysis“ oder „corpus words frequency texts word corpora table“ sowie eine ganze Reihe von Namen natürlicher Sprachen enthalten, ist hier etwa das mit den Tokens „women male female gender woman man people [...] black [...] girl feminist [...]“ repräsentierte Topic auffällig (40 der 100 für dieses Topic relevantesten Beiträge stammen aus dem DH-, 60 aus dem Lexikog-Subkorpus). Abbildung 2 zeigt für 50 von MALLET bestimmte Topics (Spalten) die Verteilung der 100 jeweils relevantesten Texte über die Subcorpora (Ausgabe von MALLET; DH-Beiträge sind grün, Lexicog-Beiträge violett unterlegt). Es wird deutlich, dass ein Teil der Topics eindeutig einem der Subkorpora zuzurechnen ist, andere Topics dagegen eine starke Durchmischung aufweisen. <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic url=\"LINDEMANN_David__Lexikographie__Explizite_und_implizite_Vero-100000000000080000000404C39E377C37040386.jpg\" /> <head>Abb. 2: Visualisierung des Topic Modeling</head> </figure> Für alle Artikel des Korpus (siehe Tabelle 2) untersuchten wir die Anzahl der auf Items innerhalb des Netzwerks gerichteten Zitationen. Es zeigten sich 2.431 Zitationen (31% DH, 69% Lexicog). Die Zitationen aus DH sind nur zu 2% auf items aus Lexicog gerichtet; die Zitationen aus Lexicog zu 1% auf items aus DH. Die vorgestellten korpuslinguistischen und bibliometrischen Untersuchungen bieten wie beschrieben Aufschluss über Schnitt- und disjunkte Mengen von Themen- und Autorenclustern der Lexikographie und der Digital Humanities. Visualisierungen dieser Cluster und Listen der relevanten Keywords und Autoren werden bereitgestellt. Topic Modeling und Zitationsnetzwerke bilden unterschiedlich große Schnittmengen zwischen beiden Disziplinen ab: Während einerseits deutlich wird, dass eine ganze Reihe von Themen in beiden Disziplinen relevant ist, zitiert man sich vergleichsweise selten gegenseitig. Die gezeigten Ergebnisse können zunächst zu einer verbesserten gegenseitigen Wahrnehmung in Lexikographie und Digital Humanities beitragen sowie in der lexikographischen Community das Bewusstsein dafür stärken, ein Gutteil der Disziplin gehöre durch die inhaltliche Überschneidung de facto zum Einflussbereich der Digital Humanities. Dies wiederum kann in der Zukunft zu einer stärkeren expliziten Verortung relevanter lexikographischer Beiträge in den Digital Humanities führen. Weiterhin haben wir mit den für diese Studie durchgeführten Arbeiten eine annotierte bibliographische Datensammlung angelegt und die dazugehörigen Volltexte mit korpuslinguistischen Methoden annotiert und analysiert. Wir beabsichtigen, diese Sammlung auch weiterhin zu pflegen und öffentlich zugänglich zu machen. <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn1\" n=\"1\" place=\"foot\"> Digital Humanities Quarterly, DSH, TEI Journal</note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn2\" n=\"2\" place=\"foot\"> <ref target=\"http://adho.org/\">http://adho.org</ref> </note> <note xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" xml:id=\"ftn3\" n=\"3\" place=\"foot\"> <ref target=\"http://www.zotero.org/\">http://www.zotero.org</ref> </note> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Berry, David M.</hi> (2011): „The Computational Turn: Thinking About the Digital Humanities“. (The Computational Turn). In <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Culture Machine</hi> 12 (0). <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">De Schryver, Gilles-Maurice</hi> (2003): „Lexicographers’ Dreams in the Electronic‐Dictionary Age“. 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Ob Archäologie oder Literaturwissenschaft, Soziologie oder Geschichte: Unser Podcast will über Theorien und praktische Anwendungsbereiche der Digital Humanities informieren und diskutieren; er will neugierig machen und die Angst vor der Anwendung neuer, noch ungewohnter Forschungsmethoden nehmen. Die Rezeptionsform „Podcast“ soll Studierende auf eine noch weitgehend ungewohnte Weise ansprechen: Wir möchten sie in ihrem Alltag erreichen, sie zur Entdeckung neuer Forschungsmethoden anregen und gleichzeitig den kreativen Umgang mit ihrem je eignen Forschungsthema fördern. Umgekehrt soll die Aufmerksamkeit für bereits existierende DH-Projekte und -Studiengänge erhöht werden, um den Forschungsnachwuchs neugierig zu machen und DH-Vorhaben mehr Reichweite zu ermöglichen. Dabei soll der Eindruck, dass die DH in weiten Teilen eine algorithmen- und werkzeuggetriebene Wissenschaft sei, dem kritischen Anspruch der Geisteswissenschaften gegenübergestellt werden. Wir führen u. a. Interviews mit Wissenschaftler/-innen und Praktikern und bereiten Forschungsdiskurse auf. Wir möchten einen umfassenden Einblick in die Methoden und Anwendungsbereiche der Digital Humanities geben und die Forschungswerkstätten beleuchten. In Form von Interviews werden in den ersten Folgen Mitarbeitende verschiedener Universitäten und Institute interviewt und zu ihren aktuellen Forschungsprojekten befragt. Weitere Kooperationen sind in Planung. Doch auch \"Praktiker\" wie Editionswissenschaftler, Bibliothekare, Data Scientists etc. sollen nach ihren berufspraktischen Erfahrungen gefragt werden. Wie können hier digitale Methoden über die universitäre Forschungspraxis hinaus zum Einsatz kommen? Ziel ist zudem, laut über mögliche Kritikpunkte nachzudenken: Welche Potenziale haben digitale Methoden, welche Defizite des Analogen können damit ausgeglichen werden? Welche Gefahren ergeben sich? Geht der Methode überhaupt eine Theorie voraus? Ergänzend zum Podcast bauen wir ein Glossar in Form des sogenannten \"Wissensblogs\" auf: Parallel zu den Audio-Beiträgen informieren wir hier ganz grundlegend über konkrete Werkzeuge und Methoden. Die hier gelieferten Informationen werden in den einzelnen thematisch passenden Folgen ggf. aufgegriffen und dem Publikum vorgestellt. Hier geben wir dem wissenschaftlichen Nachwuchs Tools an die Hand, die fachübergreifend nützlich sein können. So beleuchten wir zum Beispiel Fragen der Lizenzierung von Online-Veröffentlichungen, digitale Präsentationsmöglichkeiten, einheitliche Daten-Referenzsysteme etc. Eine weitere Informationsquelle soll die Rubrik \"Empfehlungen\" darstellen, die ebenfalls über die Webseite zu erreichen ist. Hier werden hilfreiche Bücher und andere Publikationen rezensiert. Der Podcast wird kostenlos über die üblichen Kanäle wie iTunes etc. und unsere Website verbreitet. Das Poster soll eine Kostprobe geben und vor allem Lust aufs Zuhören machen. Ziel ist es, Aufmerksamkeit zu schaffen und ggf. neue Interviewpartner zu finden. Zudem sind kurze Hörproben geplant. <head xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\">Aufbau</head> <list xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" type=\"unordered\"> <item>Dialog zwischen Jens-Martin Loebel und Carolin Hahn</item> <item>30 Minuten Interview mit einer dritten Person (je nach Rubrik)</item> <item>15 Minuten Vor- und Nachbesprechung</item> <item>Einführung in ein zum Thema passendes Wissensgebiet im Bereich Digital Humanities, das im Blog ausführlicher nachgelesen werden kann</item> </list> Als Informationsportal adressieren wir explizit Studierende und interessierte Laien. <head xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\">Relevante Informationen auf dem Poster</head> <list xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" type=\"unordered\"> <item>Key Facts, Beteiligte, Konzept, Distibutionskanäle und Zielgruppe</item> <item>Rubriken und Programm 2018</item> <item>Audio-Effekt: Einbau einer dezenten Tonspur im Poster per Lautsprecher, Hörproben zum Mitnehmen</item> </list> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Geoghegan, Michael / Dan Klass</hi> (2007): Podcast Solutions. The Complete Guide to Audio and Video Podcasting. New York: Springer. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Hagedorn, Brigitte</hi> (2006): Podcasting: Konzept | Produktion | Vermarktung. Köln: mitp Verlags GmbH. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Podcast der Helmholtz-Gemeinschaft</hi>: https://resonator-podcast.de/ [letzter Zugriff 15. September 2017]. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Podcast der Universität Wien</hi>: http://medienportal.univie.ac.at/uniview/podcast-audimax/ [letzter Zugriff 15. September 2017]. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Physik-Podcast im ORF</hi>: http://www.physikalischesoiree.at/ [letzter Zugriff 15. September 2017]. '),('urn:cts:dhd:2018.loecker_herschkowitz_johannes_a_fachspezifische_herausforder:','Ausgehend von Dramen und Libretti des italienischen Dramatikers Giacinto Andrea Cicognini (1606–1649) beschäftigt sich das FWF-Forschungsprojekt „Making of a Repertoire for German Theatre (1650–1730): The Reception of Cicognini“ (Projektleiter Univ.-Prof. Dr. Stefan Hulfeld) mit Theaterrepertoires des deutschsprachigen Wandertheaters im 17. und beginnenden 18. Jahrhundert. Dabei werden vorhandene Daten überprüft und neue (Meta-)Daten zu Dramen und deren Aufführungen generiert. Wandertheaterforschung ist aufgrund einer problematischen Quellenlage und -überlieferung ein höchst komplexes Vorhaben. Informationen zu Aktivitäten der Wandertruppen können über administrative Unterlagen, Rechnungsbücher von Städten und Fürstenhöfen, Theaterzettel, Manuskripte und zeitgenössische Schriften gefunden werden. Seit mehr als einem Jahrhundert sammeln und veröffentlichen Wissenschaftler_innen Daten zu deutschsprachigen Wandertruppen. Diese finden sich in Studien zu einzelnen Wandertruppen, in Arbeiten zu Dramensammlungen/Codices, in Untersuchungen zu einzelnen Spielorten sowie in Darstellungen spezifischer Zeiträume. Problematisch ist hier die Anordnung und Auswertung der genannten Quellen: Unzählige Artikel und Bücher müssen herangezogen werden, um Fehler und Missinterpretationen von zuverlässigen Fakten zu unterscheiden. Für die Überprüfung der Daten werden Bibliotheken und Archive konsultiert, da die entsprechenden Unterlagen nicht über Websites verfügbar sind. Die Entwicklung eines webbasierten Archivs, in der die validierten Daten gesichert werden, ist aufgrund der oben beschriebenen Herausforderungen naheliegend. Nähere Informationen zum Forschungsprojekt finden Sie unter <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://thespis.digital/Forschungsprojekt/\">https://thespis.digital/Forschungsprojekt/</ref>. Beginnend mit einer Darstellung der Ausgangslage des Forschungsprojekts inklusive der im Forschungsfeld existierenden Datenbanken sowie bekannten Vorgangsweisen, welche als Vorbilder auch für unser digitales Archiv impulsgebend waren, werden wir in unserem Vortrag über die Gründe und Argumente für die Entscheidung des Einsatzes von Semantic MediaWiki (SMW) als webbasiertes Werkzeug zur kollaborativen Arbeit referieren. Dabei werden wir Anforderungen an ein webbasiertes Archiv, Möglichkeiten zur Kollaboration, Verwendung von offenen Standards und Formaten ebenso vorstellen wie die für das Projekt so entscheidende Vorgehensweise hinsichtlich der Entwicklung eines Datenmodells in enger Zusammenarbeit mit dem Forschungsteam. Für die Erfassung der erhobenen und validierten Daten kommt ein Semantic MediaWiki (SMW) zum Einsatz – THESPIS.DIGITAL. Verzeichnet sind Daten und Metadaten zu Repertoirestücken, Aufführungen, Dokumenten, Personen und Datensätze, welche keinem Repertoirestück zuordenbar sind, allerdings wichtige Informationen für die Wandertruppenforschung darstellen. Das zu Grunde liegende Datenmodell wurde in enger Zusammenarbeit mit dem Forschungsteam erarbeitet; die Art der agilen Entwicklung wird in unserem Vortrag erörtert. Zentrale Bedingung für die Erfassung von Dokumenten bzw. Aufführungen ist der Bezug zur Quelle. Einzelne Quellen (Digitalisate von handschriftlichen Dramen, Theaterzettel etc.) sind im digitalen Archiv als Index- und Objektlinks verzeichnet. Digitalisate, die nicht über die Archive direkt im WWW zugänglich sind, werden von uns im Repositorium Phaidra (Digital Asset Management System mit Langzeitarchivierungsfunktion der Universität Wien, <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://phaidra.univie.ac.at\">https://phaidra.univie.ac.at</ref>) abgelegt. Personen und Orte werden als Links zur deutschsprachigen Wikipedia verzeichnet. Das starke Interesse der Forschungsgruppe, Forschungsergebnisse einer interessierten Öffentlichkeit zugänglich zu machen, führt dazu, dass Personenartikel der Schauspieler_innen und Theaterleiter_innen direkt in der Wikipedia angelegt bzw. überarbeitet werden. Durch die so entstehende Verknüpfung mittels Verzeichnissen von Normdaten, über Wikipedia und THESPIS.DIGITAL zu Digitalisaten in Archiven wird eine Kette von Linked Open Data (LOD) hergestellt. Mit dem Blog <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://thespis.hypotheses.org\">https://thespis.hypotheses.org</ref> treten wir in Kommunikation nach außen und ergänzen so den Austausch mit Wissenschaftler_innen und der Öffentlichkeit. Ein weiterer wichtiger Aspekt beim Wissensaustausch mit Fachkolleg_innen im Feld der Wandertruppenforschung stellt der Einsatz des benutzerfreundlichen Werkzeugs SMW dar. Diese Form der Kollaboration wird verstärkt nach Projektende zu tragen kommen: der Datenbestand wird durch Wissenschaftler_innen aus dem Bereich der Wandertheaterforschung kontinuierlich ausgebaut. THESPIS.DIGITAL wird als zentrales Tool zur Erfassung, Auswertung und Visualisierung von (Aufführungs-)Daten im Zusammenhang mit Wandertheater im 17. und 18. Jahrhundert etabliert. Bei SMW handelt es sich um eine Open-Source-Erweiterung für MediaWiki. Es stellt ein leistungsfähiges und flexibles Wissensmanagement-System zur Verfügung, in welchem das Speichern und Abfragen von Daten innerhalb von Wiki-Seiten möglich ist. Der entscheidende Vorteil von SMW liegt darin, dass Daten auf mehreren Ebenen mit semantischen Informationen angereichert und erstellte Daten über Semantic Web Standards veröffentlicht werden. Durch die Maschinenlesbarkeit der Daten besteht eine enorme Anschlussfähigkeit für weiterführende Anwendungen und Auswertungen. Die Verwendung offener Standards (Darstellung, Export, Softwarebasis, Dokumentation, Lizenz) fördern eine zukunftssichere Verwendung über das Projektende hinaus. SMW verfügt über eine Benutzer- bzw. Rechteverwaltung zur Unterstützung der Kollaboration durch die Vergabe differenzierter Benutzerrechte. Durch eine umfassende Versionskontrolle kann jeder Bearbeitungsschritt transparent nachvollzogen werden – sowohl bei der Entwicklung als auch bei den Änderungen der inhaltlichen Eingaben. Wir werden aber nicht nur auf Stärken und technische Funktionsweisen des Werkzeugs eingehen. Vor allem wollen wir die Vorgangsweise im Projekt als eine Möglichkeit präsentieren, wie mit dem kritischen Anspruch der Theaterwissenschaft die technologische Entwicklung des Werkzeugs dominiert wird. Dies betrifft insbesondere die Einbeziehung des Forschungsteams in jede Phase des Entstehungsprozesses. Die Inputs hinsichtlich Anpassungen/Änderungen/Erweiterungen des Datenmodells wurden von einer wissenschaftlichen Perspektive geleitet und unabhängig von technologischen Bedingtheiten zur Diskussion gestellt. Dabei spielt die technologische Basis zwar eine grundlegende Rolle, viel stärker treten allerdings fachwissenschaftliche Diskussionen und Übersetzungsstrategien bei Entscheidungen in den Vordergrund. Mit THESPIS.DIGITAL wurde ein Instrument geschaffen, dass sich in jeder Phase der Entwicklung an den Vorstellungen des Forschungsteams orientiert hat und theoretische Implikationen umsetzt, anstatt bestimmte Möglichkeiten oder Praktiken vorzugeben. Entstanden sind Funktionsweisen und Abläufe die dem Forschungsgegenstand entsprechen. Die Umsetzung erfolgt anhand der Möglichkeiten von SMW, offener Standards und Technologien. Im Zuge der agilen Entwicklung des Datenmodells und der verwendeten Werkzeuge konnten gemeinsam mit dem Projektteam auch die zu verwendenden Standards erarbeitet und Entscheidung getroffen werden, welche eine sehr offene Verwendung von Daten (sowohl die Projektdaten als auch Daten bspw. von Wikipedia bzw. Wikidata) ermöglicht. Unsere Daten stehen in der Creative Commons Lizenz CC BY-NC-SA 4.0 zur Verfügung und können mittels offener Formate wie CSV, JSON, SPARQL, RDF und API ausgetauscht werden. Im Projektteam wurde es kritisch gesehen, dass die meisten „Datenbanken“ keinen offenen Zugang zu den Daten und somit keine automatische (maschinengestützte) Weiterverwendung der Daten ermöglicht. Aus diesem Grund war die Entscheidung, auf offene Standards und Daten zu setzen, nur folgerichtig. In einer Demonstrationsphase geben wir Einblick in die Funktionsweise von THESPIS.DIGITAL und zeigen, wie die Vorteile des Werkzeugs zum Tragen kommen. '),('urn:cts:dhd:2018.lordick_harald_annotationen_anhand_der_gemeinsamen_normdatei:','Die Anwendung von Normdaten und kontrollierten Vokabularen, die über einfache Glossare hinausgehen, gewinnt für die Geisteswissenschaften zunehmend Bedeutung: digitale Taxonomien, Thesauri, Ontologien. Die Posterpräsentation erläutert die Linked-Data-Strategie des Steinheim-Instituts (STI): die Annotation aller digitalen Angebote mittels der Gemeinsamen Normdatei (GND), die dafür entwickelten Tools, den Mehrwert der Teilnahme an der sich herausbildenden dezentralen Infrastruktur, das Weiterentwicklungspotenzial aus Praxisperspektive, schließlich die Notwendigkeit und Möglichkeit des schreibenden Zugriffs von Projektmitarbeitern auf die Normdatei sowie erste Erfahrungen damit. Die GND ist eine Sammlung von Normdatensätzen zu Personen, Körperschaften, Konferenzen, Geografika, Sachschlagwörtern und Werktiteln. Sie wird im Bibliotheksbereich kooperativ erstellt und gepflegt und ist dort insbesondere im Zusammenhang der Katalogisierung etabliert. Der Zugriff auf die GND und ihre Integration in digitale Anwendungen ist schrankenlos möglich: Sie steht unter der Lizenz CC0, wird in verschiedenen Formaten angeboten (u.a. RDF) und ist über unterschiedliche Schnittstellen ansprechbar (u.a. OAI-PMH). Zudem stehen weitere Services wie BEACON Findbuch und Entity Facts bereit. Identifikation und Disambiguierung durch Verschlagwortung mittels der GND einschließlich ihrer internen Relationen erlauben, entsprechende Schnittstellen vorausgesetzt, digitale Anwendungen als Linked Data anzubieten. Dies wird zunehmend in Webanwendungen von Bibliotheken, Kultureinrichtungen und eben auch Forschungsprojekten genutzt. Auch außerhalb der engeren Bibliothekssphäre findet man längst eine ausgeprägte und erfolgreiche Praxis – allerdings selten besprochen und diskutiert. Im Umfeld der Wikipedia ist eine dezentrale Recherche-Infrastruktur entstanden, die ein solches Linked-Data-Netz aufspannt. Eine Projektseite der deutschen Wikipedia (Wikipedia:BEACON) dient als ‚Collection Registry‘, in die entprechend ausgerüstete Angebote mit ihren BEACON-Dateien eingetragen werden. Diese BEACON-Dateien können frei genutzt werden (Public Domain), und erlauben die Vernetzung untereinander. Der Aggregator BEACON Findbuch enthält 488 (Stand 14.01.2018) dieser (noch stark biografieorientierten) Sammlungen. Deren „Fact Sheets“ liefern üblicherweise Basisinformationen zur recherchierten Entität sowie weiterführende Links. Für verschiedene Webanwendungen des STI wurde ein eigener Service entworfen und implementiert, der diese Funktionalität fachspezifisch und nutzerzentriert bündelt und nicht nur für Personen, sondern das gesamte Spektrum der GND Antworten liefert (Abb.1). <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic url=\"LORDICK_Harald_Annotationen_anhand_der_Gemeinsamen_Normdatei-1000020100000745000004B6D29E70CA83AF49E8.png\" /> <head>Abbildung 1: STI Fact Sheet</head> </figure> Ein weiteres Tool dient dem Vergleich von BEACON-Dateien zur Ermittlung ihrer Schnittmenge hinsichtlich gemeinsamer IDs (Abb.2). <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic url=\"LORDICK_Harald_Annotationen_anhand_der_Gemeinsamen_Normdatei-1000020100000774000004B67B5997266B03A4A4.png\" /> <head>Abbildung 2: Vergleich von BEACON-Dateien</head> </figure> Nach der retrospektiven GND-Annotation unterschiedlicher digitaler Webangebote des STI wurde dies Verfahren bei dem Projekt „Posener Heimat in der Literatur und Publizistik deutscher Juden 1918–1938“ schon bei Antragstellung eingeplant. Die Erschließungsdatenbank zur Zeitschrift „Posener Heimatblätter“ und das Projektblog werden zunächst konsequent anhand interner IDs annotiert und dann, soweit verfügbar, via GND-Verschlagwortung untereinander und extern vernetzt, ebenso die abschließende digitale Publikation. Schon die laufende Projektarbeit profitiert von diesen Annotationen und den hierdurch erweiterten Recherchemöglichkeiten. Zudem werden durch intensive Recherche in deutschen und polnischen Archiven Informationen gehoben, anhand derer eine substanzielle Ergänzung der GND wünschenswert und möglich ist, durch Neuanlage, Ergänzung und Korrektur von Datensätzen. Illustrierende Beispiele: Zu der jüdischen Kinderbuchautorin und Dichterin Frieda Mehler, die mit ihren Publikationen nach 1933 aus den deutschen Bibliotheken verbannt wurde, konnten im Projekt alle für einen GND-Personen-Datensatz notwendigen Informationen erhoben werden (Abb.3). Und zu dem Publizisten, Historiker und Kunstsammler Arthur Kronthal fand sich in der GND zwar ein Personen-Datensatz, aber ohne Lebensdaten und ohne Verknüpfung mit seinen gleichwohl katalogisierten Publikationen. Kronthal verbrachte seine letzten Lebensjahre in einem Siechenheim und verstarb im Jüdischen Krankenhaus in Berlin 1941. Er wurde fälschlich als <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Adolph</hi> Kronthal im Sterberegister verzeichnet. Durch wissenschaftliche Archivrecherche und intellektuellen Abgleich der Daten gelang seine für die GND relevante Identifikation. <figure xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\"> <graphic url=\"LORDICK_Harald_Annotationen_anhand_der_Gemeinsamen_Normdatei-10000201000004E30000030601BED2133F8A7544.png\" /> <head>Abbildung 3: Eintrag zu Frieda Mehler im GND-Webformular</head> </figure> Die bisher übliche Anwendung des GND/BEACON-Verfahrens ist schwerpunktmäßig biografie- und metadatenbezogen. Darüber hinaus erscheint jedoch die ausweitende Verschlagwortung etwa mit „Sachbegriffen“ oder „Organisationen“ sowie die tiefe Erschließung, d.h. die durchgängige Annotation von Volltexten (und nicht nur ihrer Metadaten) für die historische Forschung sehr attraktiv. Die projektbezogene, zur bestmöglichen Verlinkung sinnvolle Auswertung aller oder passender BEACON-Dateien könnte unterstützt werden durch eine maschinenlesbare(re) ‚Collection Registry‘. Entsprechend wären Ansätze zu fördern, die darauf zielen, die „Weiternutzung der Daten zu vereinfachen“ (Wikipedia:BEACON). Auch die seitens DARIAH-DE angebotene „Collection Registry“ ist durch ihre Unterstützung von BEACON-Dateien geeignet. Der hohe Stellenwert von Kooperation in den Digital Humanities wird an solchen Linked-Data-Projekten besonders deutlich. Je mehr Forschende mitmachen, desto größeren Nutzen ziehen alle Beteiligten aus diesem Netzwerk. Das gilt auch für die GND: Erst ein auch schreibender Zugriff auf die GND erlaubt einen ‚runden‘ Workflow und die adäquate Veröffentlichung des Projektwissens – und alle Normdatei-Anwender profitieren davon. Auch hier sind Fortschritte zu berichten: Nach Vereinbarung einer Kooperation mit einer Redaktionsstelle und der Registrierung bei der Deutschen Nationalbibliothek ist externen Akteuren die Neuanlage und Änderung von Personeneinträgen über das „GND-Webformular“ möglich. (Hartmann 2017) <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">BEACON Findbuch</hi> <ptr xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://beacon.findbuch.de/\" /> [letzter Zugriff 14. Januar 2018] <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Gemeinsame Normdatei</hi> (GND) <ptr xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://www.dnb.de/DE/Standardisierung/GND/gnd_node.html\" /> [letzter Zugriff 14. Januar 2018] <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Danowski, Patrick / Pohl, Adrian</hi> (Hg.) (2013): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">(Open) Linked Data in Bibliotheken</hi> (Bibliotheks- und Informationspraxis 50), Berlin. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Hartmann, Sarah</hi> (2017): GND-Webformular – eine neue Schnittstelle für die GND <ptr xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://wiki.dnb.de/download/attachments/125420735/2-4_%20GND-Webformular_Hartmann.pdf?version=1&modificationDate=1501514388000&api=v2\" /> [letzter Zugriff 14. Januar 2018] <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Informationsseite zur GND</hi> <ptr xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://wiki.dnb.de/display/ILTIS/Informationsseite+zur+GND\" /> [letzter Zugriff 14. 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Januar 2018] <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Mache, Beata</hi> (2015): <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Digitale Edition und Erschließung eines interreligiösen Periodikums aus dem Vormärz als editionsphilologische Aufgabe: Universal-Kirchenzeitung für die Geistlichkeit und die gebildete Weltklasse des protestantischen, katholischen und israelitischen Deutschlands (1837),</hi> Duisburg, Essen, Univ., Diss., 2015 <ref xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:hbz:464-20150327-080454-5\">urn:nbn:de:hbz:464-20150327-080454-5</ref> <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Plum, Nathalie Madeleine</hi> (2017): Ein Thesaurus für den Naturschutz. Erstellung eines vernetzten Vokabulars für die Literaturdatenbank DNL-online, in: <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"italic\">Natur und Landschaft. Zeitschrift für Naturschutz und Landschaftspflege,</hi> 92 (2017), Nr. 8, S. 356–364. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Wikipedia:BEACON</hi> <ptr xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" target=\"https://de.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:BEACON\" /> [letzter Zugriff 14. Januar 2018] '),('urn:cts:dhd:2018.mandl_thomas_hinterlistig_schelmisch_treulos_sentiment:','Sentiment Analyse ist eine Standard-Methode des Text Mining und prüft, was in Texten meinungsbehaftet behandelt wird. Damit ist es auch für Digital Humanities sehr interessant. Viele Ansätze basieren auf einfachen Listen, sogenannten Sentiment Lexika, welche sich aber nicht vollständig auf andere Domänen und auch kaum auf andere Zeiträume übertragen lassen. Dieser Beitrag zeigt beispielhaft, wie eine solche Liste methodisch für Schulbücher des 19. und frühen 20. Jhds. erstellt werden kann. Am Beispiel der Behandlung des Judentums in den historischen Schulbüchern wird gezeigt, dass automatische Ansätze des Text Mining alleine nicht ausreichen, um die Komplexität der Bewertung zu erfassen. Erst durch die Verknüpfung intellektueller und digitaler Ansätze entstehen interessante Ergebnisse. Zudem wird gezeigt, dass ein aktuelles Sentiment Lexikon für diese historischen Epoche ungeeignet ist. Text Mining ist in den Digital Humanities eine häufig eingesetzte Technologie mit vielen Facetten. Die Sentiment Analyse versucht zu analysieren, welche Meinungen ein Text zu einer Entität ausdrückt. Dazu werden die im Kontext von Erwähnungen der Entität vorkommenden Stellen ausgewertet (Liu 2012). Häufig ist eine Meinung nicht leicht maschinell zu erkennen, so dass leichtgewichtige linguistische Ansätze (Struß 2016) oder auch tiefgehende Analysen notwendig sind (Somasundaran et al. 2008). Für viele Anwendungen werden aber einfache listenbasierte Ansätze genutzt, welche das Vorkommen von positiven und negativen Wörtern einer Sprache im Umfeld einer Entität oder einen Konzept, das mehrere Wörter berücksichtigt, auswerten. In der hier geschilderten Untersuchung sollte geprüft werden, ob eine Liste für historische Texte effizient erstellt werden könnte und inwieweit damit fachwissenschaftliche Fragestellungen analysiert werden könnten. Im Rahmen des Projektes „Welt der Kinder“ (De Luca 2014) stand eine Kollektion von über 3500 Schulbüchern des 19. und frühen 20. Jhd. ebenso zur Verfügung wie Werkzeuge zur Analyse (wdk.gei.de). Die Basis für die Systementwicklung bildete eine Analyse der Informationsbedürfnisse der von Historikern (Heuwing et al. 2016). Unter anderem wurden Topic Models und darauf basierende Filter entwickelt (Schober & Gurevych 2015). Schulbücher eignen sich besonders als Gegenstand der Forschung zum 19. Jhd. Diese Bücher waren oft die einzigen Medien, welche Kinder ausgesetzt werden. Sie prägten somit ihr Weltbild nachhaltig (Fuchs 2014). Die Dokumente sind durch OCR in Volltexte umgewandelt. Dabei ergibt sich insbesondere für Fraktur eine Fehlerrate. Diese ist jedoch gering und eine quantitative Auswertung ist gleichwohl möglich. Ziel des Vorgehens war es, ein erstes und vorläufiges Sentiment Wörterbuch aus Schulbüchern des 19. Jhds. zu erstellen und zu prüfen, inwieweit dies sich von einer aktuellen Liste unterscheidet. Dazu wurde folgendes methodische Vorgehen gewählt, das zwar nicht ausreicht, ein vollständiges Sentiment Lexikon für die Kollektion zu erstellen, aber doch zu interessanten Resultaten führt. Durch die Auswahl von Begriffen, die häufig mit Sentiment verbunden sind, sollten Textstellen identifiziert werden, die dann einer manuellen Auswertung unterzogen wurden. Bei dieser Bewertung wurden die meinungstragenden Phrasen als positiv oder negativ bewertet. Konkret wurde zunächst aus dem Gesamtkorpus drei Untermengen ausgewählt, wobei Anfragen gewählt wurden, die nach ersten Hypothesen aus Perspektive der Geschichtswissenschaft zu Aussagen mit Meinungen führen würden. Das Werkzeug AntConc erlaubt es, Konkordanzen zu extrahieren. Die Suchbegriffe wurden als zentrale Wörter dargestellt und AntConc liefert dann den Kontext der Phrase. Die Sortierung der Phrasen erfolgt nach dem Maß Mutual Information. So wurden zu jeder Suche und damit zu jedem der sechs Sub-Korpora jeweils ca. 100 Phrasen manuell ausgewertet und klassifiziert. Dabei wurde festgehalten, ob eine meinungstragende Phrase vorliegt. Zudem wurde über die Polarität entschieden, also ob die Meinung positiv oder negativ ist. Diese manuelle Annotation semantischer Werte in Textabschnitten erfolgte, um darauf aufbauend das Sentiment Lexikon zu erstellen. Für die erste Textmenge ergaben sich dabei 270 unterschiedliche Kollokationen, die eine positive oder negative interpretierte Meinung zu Deutschland oder Frankreich besitzen. Dabei wird Frankreich negativer dargestellt, 49% der meinungstragenden Phrasen sind negativ. Bei Deutschland sind es 39%. Diese beziehen sich beispielsweise auf die Situation vor 1871 und kennzeichnen diese als Zersplitterung. Für die Textstellen zu Napoleon Bonaparte konnten 174 wertende Phrasen erkannt werden. Allerdings ergaben sich keine nennenswerten Unterschiede in der Darstellung der Person in Jungen und Mädchenschulbüchern. Für die qualitative Analyse der beiden Stichproben aus den Subkorpora für das Judentum wurden für den Veröffentlichungszeitraum von 1850 bis 1859 insgesamt 720 und beim zweiten Subkorpus von 1910 bis 1919 insgesamt 825 Konkordanzen untersucht. Dabei wurden insgesamt 231 Kollokationen aus 155 wertenden Konkordanzen gefunden. Insgesamt waren die meisten Vorkommen von Begriffen aus dem Wortfeld Jude und Judentum also nicht meinungsbehaftet. Die Auswertung ergab, dass durchschnittlich 76,5% aller wertenden Kollokationen in den untersuchten Konkordanzen der Subkorpora als negativ klassifiziert wurden (Subkorpus (1): 102 negativ (77%); Subkorpus (2): 75 negativ (76%)). Somit ist das Verhältnis zwischen negativ wertenden und positiv wertenden Kollokationen beider Sub-Korpora annähernd gleich, wobei negative Äußerungen klar überwiegen. Allerdings ergibt sich aus dieser rein quantitativen Betrachtung keine Meinungsentwicklung gegenüber Juden während des Kaiserreichs, wie sie die Hypothese vermutet hatte. In der Folge wurden die Kollokationen manuell in sechs, in sich homogene Gruppen geclustert, welche jeweils den lokalen Kontext und das Auftreten einer Kollokation beschreiben: Religion; Synonym für Jude; positive Eigenschaft Jude; negative Eigenschaft Jude; Juden im Gesellschaftsleben und Sonstiges. Entwickelt bzw. festgelegt wurden die sechs Cluster auf Grundlage der Kollokationen. Die Analyse der Vorkommenshäufigkeit der sechs Cluster ergab eine zeitliche Veränderung. Im Zusammenhang mit Religion wurde das Judentum im früheren Subkorpus ab 1850 häufiger erwähnt als im Zeitraum von 1910 bis 1919. Im späteren Zeitraum wird das Judentum häufiger im Zusammenhang mit dem gesellschaftlichen Leben erwähnt. Diese spiegelt möglicherweise den Wandel des Judenhasses während der zweiten Hälfte des 19. Jahrhunderts auf Grundlage religiöser Motive zu einer biologisch-rassischen Begründung. Insgesamt wurden 225 einmalig auftretende meinungstragende Begriffe gefunden. Von diesen sind nur 44% in einer aktuellen Liste des Deutschen vorhanden (Sentiment Wortschatz der Universität Leipzig). Zwar ist die verwendete Liste deutlich länger und aus umfangreicheren Studien hervorgegangen, doch allein dieser Vergleich zeigt, dass das historische Vokabular sich deutlich unterscheidet. Nicht enthalten sind beispielsweise: verachtet, zerstreut, unkünstlerisch oder halsstarrig. Auffällig ist, dass im historischen Korpus deutlich mehr meinungstragende Substantive enthalten sind als im aktuellen Korpus, in dem Adjektive überwiegen. Dies müsste weiter untersucht werden. Möglicherweise wurden Substantive mit spezifischen Zielen wie etwa einer oberflächlichen Objektivierung eingesetzt. Beispiele für Substantive sind: Zarenwahnsinn, Blitzesschnelle, Engherzigkeit oder Schlappe. Die vorläufigen Ergebnisse zeigen, dass nur eine Verknüpfung des iterativen Einsatzes analoger manueller und digitaler automatischer Methoden verschiedene Perspektiven auf Texte einnehmen kann und zu sinnvollen Ergebnissen führen kann. Dies fordert auch Stephen Ramsay unter dem Schlagwort Algorithmic Criticism (Ramsay 2008). Mit Criticism wird dabei nicht die Überprüfung hermeneutischer Hypothesen mit algorithmischen Analysen gemeint, sondern die Reflexion, Explikation und Differenzierung von Geisteswissenschaften und Algorithmen sowie die Einbindung multiperspektivischer Zugänge zu Untersuchungsgegenständen (vgl. Bender, 2016, S. 300f.). Möglichkeiten für weitere Forschung liegen in der Verknüpfung mit anderen Quellen für historisches Vokabular. <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Bender, Michael</hi> (2016): Forschungsumgebungen in den Digital Humanities: Nutzerbedarf, Wissenstransfer, Textualität. Walter de Gruyter GmbH & Co KG <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">De Luca, Ernesto William</hi> (2014): Welt der Kinder. Georg-Eckert-Institut – Leibniz-Institut für internationale Schulbuchforschung. URL: http://welt-der-kinder.gei.de <hi xmlns=\"http://www.tei-c.org/ns/1.0\" rend=\"bold\">Fuchs, Eckhardt</hi> (2014): Das Schulbuch in der Forschung. 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Dissertation Universität Hildesheim. '),