<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>