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Sitzungsübersicht
Sitzung
V1_1: Digitale Literaturgeschichtsschreibung
Zeit:
Mittwoch, 09.03.2022:
9:15 - 10:45

Chair der Sitzung: Anne Baillot, Ecole Normale Supérieure de Lyon
Virtueller Veranstaltungsort: DHd2022 Zoom Mittwoch 1

Zoom-Kenncode: 23486091

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Präsentationen

Digital Environmental Humanities – Zum Potential von „Computational and Literary Biodiversity Studies“ (CoLiBiS)

Lars Langer1, Manuel Burghardt2, Roland Borgards3, Esther Köhring3, Christian Wirth1,4,5

1Spezielle Botanik und Funktionelle Biodiversität, Universität Leipzig; 2Computational Humanities Group, Universität Leipzig; 3Institut für Deutsche Literatur und ihre Didaktik, Universität Frankfurt; 4Deutsches Zentrum für integrative Biodiversitätsforschung (iDiv), Halle-Jena-Leipzig; 5Max-Planck-Institut für Biogeochemie, Jena

Spätestens seit dem Einsetzen der Industrialisierung erfährt unser Planet einen überdurchschnittlichen Rückgang der Biodiversität. Der Schutz der Biodiversität ist daher ein drängendes Zukunftsthema, nicht nur in den Naturwissenschaften, sondern auch in den kulturwissenschaftlichen Umweltstudien, den sogenannten Environmental Humanities. Eine Zusammenarbeit dieser beiden Forschungszugänge wird von beiden Seiten explizit gefordert, konnte aber mangels operationalisierbarer Methoden bisher kaum realisiert werden. In diesem Beitrag schlagen wir mit den „Computational and Literary Biodiversity Studies“ (CoLiBiS) einen durch die Digital Humanities vermittelten, interdisziplinären Ansatz zur Untersuchung von Biodiversität in der Literatur vor. Zur konkreten Umsetzung von CoLiBiS stellen wir einen Methodenmix aus ökologischen Maßzahlen und textanalytischen Verfahren der DH vor und illustrieren deren Potenzial anhand zweier Fallstudien.



Literaturgeschichtsschreibung datenbasiert und wikifiziert?

Julia Röttgermann, Anne Klee, Maria Hinzmann, Christof Schöch

Universität Trier, Germany

Lässt sich Literaturgeschichtsschreibung in Form von Daten-Tripeln formalisieren? Das Projekt MiMoText erstellt einen Knowledge Graphen, der sich aus verschiedenen Textsorten speist. Im Rahmen eines Pilotprojekts wurden aus 92 französischen Primärtexten 1750-1800 mithilfe von Topic Modeling 30 Topics extrahiert und auf multilinguale, thematische Konzepte eines kontrollierten Vokabulars gemappt. Gleichzeitig wurden aus ca. 2700 bibliographischen Einträgen thematische Schlagworte extrahiert und diesem kontrollierten Vokabular an Themen der französischen Literatur des 18. Jahrhunderts zugeordnet. Welche Themen-Cluster des französischen Romans der Aufklärung hat der Algorithmus im Gegensatz zur menschlichen Lektüre identifiziert? Der vorgestellte Workflow beschreibt die Informationsextraktion, die Modellierung in RDF und das Endergebnis mit beispielhaften SPARQL-Abfragen.



Lesen, was wirklich wichtig ist: Die Identifikation von Schlüsselstellen durch ein neues Instrument zur Zitatanalyse

Frederik Arnold, Benjamin Fiechter

Humboldt-Universität zu Berlin, Germany

Wir präsentieren ein neues Instrument zur Identifikation von Schlüsselstellen, das auf der Basis der Zitatanalyse arbeitet. Lotte, ein Algorithmus zur Erkennung von Zitaten, und Annette, eine Webseite zur Visualisierung und Exploration von Schlüsselstellen, ermöglichen die Erkundung literarischer Texte und machen es uns möglich nachzuvollziehen, welche Stellen über den individuellen Interpretationsansatz hinaus von Bedeutung sind.

Hierbei ermöglicht unser Ansatz den nahtlosen Wechsel zwischen close und distant reading sowie eine sowohl auf den Primärtext als solchen als auch auf einzelne Sekundärtexte bezogene Perspektive.