DisKo
Coding Gender – Decoding Literature: DisKo auf der „Digital Total“
Im Oktober 2023 haben sich auf der vom House of Computing und Data Science (HCDS) veranstalteten Konferenz “Digital Total” unterschiedliche Projekte, die in irgendeiner Weise mit Computing und Data Science zu tun haben, vorgestellt. Ob Virologie, Nanotechnologie, Klimaforschung, Linguistik oder…
Empirische Literaturwissenschaft meets m*w
Team m*w war mal wieder on Tour. Dieses Mal haben wir einen Ausflug ins süditalienische Monopoli gemacht, um unsere Arbeit einer Gruppe empirisch arbeitender Literaturwissenschaftler*innen, der IGEL-Society, vorzustellen. Bei exquisitem Kaffee und luftigem veganen Kuchen (na gut, das ein oder…
DisKo meets Citizens Humanities
Auf der diesjährigen Tagung des Verbands Digital Humanities im deutschsprachigen Raum (DHd) drehte sich alles um das Motto Open Humanities Open Culture. Viele spannende Projekte und Forschungsergebnisse wurden vorgestellt, wie z.B. auch unser Diversitäts-Korpus (DisKo). Wir haben Einblicke in unseren…
Teilkorpus ‘Wiener Moderne’: Texte aus der Zeit der ‘Wiener Moderne’, in denen Gender-Diversität eine Rolle spielt oder: ein Weg zum ‘Traumkorpus’
Wie komme ich zu einem Textkorpus, das sich für eine Fallstudie mit DH-Fokus eignet? Neben der Zusammenarbeit mit Bibliotheken und euch führt der Weg zum ‘Traumkorpus’ auch bei uns über die Recherche in literaturwissenschaftlicher Sekundärliteratur. Wie ein Teilkorpus mit potenziell…
DisKo – Das Diversitäts-Korpus
Hier ging es bisher hauptsächlich um die automatische Erkennung und Analyse von Gender-Stereotypen. Das soll sich nun ändern! Denn wir wollen mit Methoden des maschinellen Lernens einen Classifier trainieren, der nicht nur weibliche, männliche und neutrale Rollen erkennen kann (wie…
Projekt DisKo: Aufbau eines Diversitäts-Korpus (DisKo) als Grundlage für die algorithmische Textanalyse
In der letzten Zeit haben wir in verschiedenen Fallstudien untersucht, wie Genderrollen in unterschiedlichen Genres dargestellt werden und neue Einblicke in die Verteilung stereotyper Genderrollen (und deren Zusammenhang zu Emotionen) gewonnen. Dem m*w-Ansatz folgend haben wir dabei unseren Machine-Learning-Algorithmus zur…
