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…
Netzwerkanalyse und warum sie erst in Verbindung mit anderen Methoden der digitalen Textanalyse ihr volles Potential entfaltet
Ein Beitrag von Lea Röseler zur Netzwerkanalyse Netzwerkanalyse – Wenn A mit B spricht, aber nicht mit C Der wohl wichtigste Bestandteil literarischer Werke sind sicherlich die Figuren. Durch ihre Handlungen und Interaktionen bringen sie die Geschichte voran. Doch wie…
Genderstereotype in der Literatur – erste Analysen
Vierundzwanzig Novellen des deutschen Novellenschatzes wollen wir uns anschauen, um Genderstereotype in der Literatur des 19. Jahrhunderts besser zu verstehen. Um zu schauen, ob unser Konzept aufgeht, haben wir nun einen ersten Texttest analysiert; die drei Schwestern von Ludwig August…
Emotionsinformationen analysieren: 3. Erste Ergebnisse – Gemüth und Selbstsucht (1787) von Margarethe von Wolff
Für die Auswertung der Annotationen, die die Art der Emotion betreffen, haben wir für jedes Mitglied einer Emotionsfamilie eine Query verwendet, die die Anzahl der Tags anzeigt (Text ID 76, 20.954 Wörter, Annotation Collection Marie_Text 76). Im Text sehen die…
Emotionsinformationen analysieren: 2. Warum digital und warum CATMA?
An einigen Stellen des ersten Blogbeitrags war von sog. Tagsets und Annotationen die Rede. Beide Begrifflichkeiten spielen für unser Analyseverfahren eine tragende Rolle. Die Analyse des Deutschen Novellenschatzes führen wir mithilfe des Textanalysetools CATMA (Computer Assisted Text Markup and Analysis)…
