<note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="footnote text" xml:id="ftn1" n="1"> Auch dort werden aber nur die Aufgaben „Identifikation von Figuren“ (inkl. Koreferenzresolution) und „Identifikation von Relationen“ (z.B. über Kookkurrenz) zur Erstellung von Figurennetzwerken berücksichtigt – Beeinflussungen der Daten durch Erzählebenen, Exkurse/Kommentare etc. bleiben unbeachtet. </note><note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="footnote text" xml:id="ftn2" n="2"> Andresen und Vauth stellen fest, dass die Verteilungen für verschiedene Figuren des untersuchten Texts relativ stabil sind; dieser Befund ist wohl nicht generalisierbar, da die hier beigefügten Statistiken zeigen, dass etwa die Art der Referenzierung (die Verteilung von Eigennamen/Appellativen/Pronomen) je nach Figur stark variieren kann. Statistiken zu einem englischsprachigen Korpus liefern Bamman et al. (2020), die Verteilungen von Entitätenklassen und verschiedenen Referenzierungstypen sowie Abstände zu Antezedenten berechnen (allerdings nicht figurenspezifisch). </note><note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="footnote text" xml:id="ftn3" n="3"> Auch die Herausforderungen einer automatischen Szenen-Annotation zeugen von der Komplexität dieser Aufgabe, vgl. Zehe et al., 2021. Zum Begriff des „Segments“ und verschiedenen Segmentierungsansätzen in der DH vgl. Bartsch et al., 2023. </note><note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="footnote text" xml:id="ftn4" n="4"> Die Netzwerke wurden mit <hi rend="italic">Gephi</hi> (Bastian et al., 2009) erstellt. Die Größe der Knoten und ihrer Beschriftung richtet sich nach dem Grad, die Dicke der Kanten nach dem Gewicht. </note><note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="footnote text" xml:id="ftn5" n="5"> Das hier vorgestellte Vorgehensmodell kann auch auf andere Entitätenklassen (z.B. LOC/ORG) übertragen werden. Für Richtlinien zur Entitätenreferenzannotation vgl. Reiter et al., 2023. </note>