Kategorie: Literaturwissenschaft

Katharsis – Ein Werkzeug für die quantitative Dramenanalyse

Von 7. – 8. Juni findet an der Universität Hamburg das Forum CA3 2016 statt, bei dem CLARIN-D seine „Angebote zum Auffinden, Auswerten und Aufbewahren von Sprachressourcen für die Forschung und Lehre in den Geistes- und Sozialwissenschaften vorstellt“. Neben einem spannenden Vortragsprogramm mit mehreren Keynotes wird es auch eine Hands-On Session zur Präsentation von digitalen Werkzeugen und Nutzerszenarien geben.

Wir stellen im Zuge dessen unseren Prototypen Katharsis vor, ein webbasiertes Tool zu quantitativen Analyse von Dramen.

katharsis-poster

Abstract (PDF):

Bibliographische Angaben: Manuel Burghardt, Katrin Dennerlein, Thomas Schmidt, Johanna Mühlenfeld & Christian Wolff (2016). Katharsis – Ein Werkzeug für die quantitative Dramenanalyse. CLARIN-D Forum CA3, 7.-8. Juni 2016, Hamburg.

Mit dem Begriff des „Distant Reading“ führt Moretti (2000) einen zentralen Begriff in den Digital Humanities ein, der zu einer anhaltenden Diskussion um quantitative Methoden in der Literatur- und Kulturwissenschaft führte. Vor diesem Hintergrund sind Dramen eine besonders interessante literarische Gattung, da sie neben dem eigentlichen Text weitere gut quantifizierbare Elemente, wie etwa ein abgeschlossenes Figureninventar sowie eine Akt-/Szenenstruktur, beinhalten. Dementsprechend finden sich frühe Belege für eine „mathematische Poetik“ (Marcus, 1970), welche interessante Ansätze für die quantitative Dramenanalyse beinhaltet. Ein zentraler Begriff ist hier die „Konfiguration“, welche im Wesentlichen die Menge aller Figurenkonstellationen innerhalb eines Stücks beschreibt. Eine typische Form der Visualisierung dafür ist die sogenannte Konfigurationsmatrix, welche das Auftreten aller Figuren in allen Szenen zusammenfassend darstellt und darüber hinaus die Berechnung einer Konfigurationsdichte als Indiz für die Populationsdichte innerhalb eines Dramas erlaubt. Auch viele Jahre nach Marcus sind quantitative Dramenanalyseansätze weiterhin populär, was u.a. durch aktuelle Digital Humanities-Projekte in diesem Bereich belegt wird (vgl. Ilsemann, 2013; Trilcke et al., 2015; Wilhelm et al. 2013).

Mit Katharsis präsentieren wir einen Prototypen, mit dem es möglich ist ein Korpus aus ca. 100 deutschen Dramen (verfügbar über das TextGrid-Repository: https://textgridrep.org/) automatisch anhand ihrer Konfigurationen zu analysieren und die Ergebnisse in einer interaktiven Webschnittstelle darzustellen. Im Ergebnis können so beliebige Dramen ausgegeben und anhand quantitativer Parameter, wie etwa der Anzahl der Akte, der Figuren, der Konfigurationsdichte, der Replikenzahl und der Replikenlänge, verglichen werden (vgl. Abb. 1 und Abb. 2). Zusätzlich kann jedes Drama mit entsprechenden Detailanalysen in Form einer interaktiven Konfigurationsmatrix dargestellt werden (vgl. Abb. 3). Erste Fallstudien mit dem Katharsis-Prototypen wurden bereits erfolgreich durchgeführt (Dennerlein, 2015).

katharsis-1Abb. 1: Quantitative Informationen für alle Dramen Friedrich Schillers (innerhalb des Katharsis-Korpus).

katharsis-2Abb. 2: Vergleichende Analyse für alle Dramen im Katharsis-Korpus.

katharsis-3Abb. 3: Ausschnitt aus der interaktiven Konfigurationsmatrix für Schillers Stück “Maria Stuart”.

Bibliographie

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DH-Blockseminar für angehende Bibliothekare

dh-books-header
Am 18.4.2016 wurde von Manuel Burghardt und Christian Wolff ein 6-stündiger Digital Humanities-Blockkurs an der Fachhochschule für öffentliche Verwaltung und Rechtspflege (FHVR) im Fachbereich Archiv- und Bibliothekswesen (München) abgehalten. Dabei wurden zum einen Geschichte und Entwicklung sowie zentrale Konzepte und Herausforderungen der Digital Humanities vorgestellt, und zum anderen in einer praktischen Übung computer-basierte Textanalysen mit dem Online-Tool Voyant mit den Seminarteilnehmern erprobt.

Aus dem offiziellen Kurskommentar:

Die Durchdringung aller Wissenschaftsbereiche durch Informationstechnologie prägt auch die geistes- und kulturwissenschaftlichen Fächer. Neben der Unterstützung der wissenschaftlichen Arbeit durch geeignete Werkzeuge verändern sich auch die Methoden und Fragestellungen. Unter dem Schlagwort „Digital Humanities“ werden diese Entwicklungen gemeinhin zusammengefasst.

Der Blockkurs zeigt in zwei Vorlesungsblöcken kurz die Geschichte und die rasante Entwicklung der Digital Humanities auf und macht dabei deutlich, warum der Einsatz computergestützter Methoden in den Geisteswissenschaften – anders als etwa in den Naturwissenschaften – besondere Herausforderungen mit sich bringt. Durch zahlreiche praktische Beispiele wird das breite Spektrum der aktuellen Digital Humanities-Landschaft anschaulich gemacht und ein kurzer Überblick zu bestehenden Tools und Methoden in den Digital Humanities gegeben.

In einer gemeinsamen Übung wird schließlich ein exemplarisches Tool zur computergestützten Textanalyse vorgestellt und zusammen mit den Kursteilnehmern erprobt.

Für alle Interessierten finden sich hier die entsprechenden Kursmaterialien:

Online-Ressourcen:

Textanalysewerkzeuge und ihr Einsatz in den Digitalen Geisteswissenschaften

Manuel Burghardt und Christian Wolff sprechen im Rahmen der DH-Summerschool in München, am 29.7.2015 zum Thema „Textanalysewerkzeuge und ihr Einsatz in den Digitalen Geisteswissenschaften“. Dieser Blogpost soll einerseits den Teilnehmenden der Summerschool als Plattform zum Download bzw. zur Verlinkung relevanter Ressourcen dienen, und mag andererseits auch für all diejenigen interessant sein, die sich erstmals mit dem Thema automatische Textanalyse beschäftigen.

Foliensatz

summerschool-2015-slides

Voyant-Übung

Im Rahmen dieser Übung wird ein digitalisierter Text mit dem frei verfügbaren Web-Tool Voyant automatisch analysiert. Dabei sollen die folgenden Fragen Schritt für Schritt beantwortet werden:

  1. Aus wie vielen types und tokens besteht der Text?
  2. Welche Wörter (Lemmata) kommen am häufigsten vor (mit und ohne Stoppwortliste)?
  3. Welche Wortarten kommen am häufigsten vor?
  4. Welche Adjektive (Lemmata) kommen am häufigsten vor?
  5. Welche Kollokationen kommen im Text vor?

Zuletzt soll schließlich noch gezeigt werden, wie mit Voyant mehrere Texte anhand der oben genannten Parameter verglichen werden können

Download des Übungstexts

Als Übungstext wird das erste Kapitel von Franz Kafkas „Der Prozess“ verwendet, welcher über Projekt Gutenberg-DE frei verfügbar ist.

  • Eine grundlegend normalisierte Version des Texts finden Sie hier: kafka.txt

Foto 2

1. Aus wie vielen types und tokens besteht der Text?

Schritt 1 – Aufruf des Tools

Navigieren Sie nun zum Web-Tool Voyant: http://voyant-tools.org/

Hinweis: Für die weitere Vertiefung finden Sie ein Tutorial zum Tool unter „Voyant Getting started„

Schritt 2 – Importieren des Übungstexts

Importieren Sie den Kafka-Text in Voyant indem Sie …

  • die heruntergeladene Datei „kafka.txt“ über den Upload-Dialog hochladen,
  • oder die heruntergeladene Datei „kafka.txt“ öffnen, und den Text über copy-paste in das Formularfeld einfügen,
  • oder den Link zur TXT-Datei „kafka.txt“ in das Formularfeld kopieren.

Schritt 3 – Analyse des Texts auf Types und Tokens

Betrachten Sie die Standard-Analyse von Voyant:

  • Was ist grundlegend zu sehen?
  • Aus wie vielen tokens besteht der Text?
  • Aus wie vielen types besteht der Text, und was hat es in Voyant mit sog. „unique words“ auf sich?

Beobachtung

Um types auszählen lassen zu können, müssen die Wörter zunächst auf ihre Grundformen (Lemmata) reduziert werden.

Zwischenschritt (wurde bereits vorbereitet)

Für die Beantwortung der weiteren Fragen ist eine grundlegende Wortartenannotation und Grundformenreduktion nötig. Der Übungstext wurde mit dem TreeTagger automatisch lemmatisiert und nach Wortarten annotiert (Tagset: STTS). Das Ergebnis der Annotation wurde als XML-Datei gespeichert.

Ein vollständiges Tutorial zur Erstellung eigener annotierter Ressourcen mit dem Onlinedienst WebLicht finden Sie hier: WebLicht-Tutorial

  • Download: Den Kafka-Text mit grundlegender POS-Annotation und Lemmatisierung finden Sie hier: kafka.xml

2. Welche Wörter (Lemmata) kommen am häufigsten vor (mit und ohne Stoppwortliste)?

Schritt 1 – Betrachten der XML-Datei „kafka.xml“

Öffnen Sie die XML-Datei „kafka.xml“ in einem beliebigen Editor, und betrachten Sie deren grundlegende Struktur.

  • Welche Informationen sind als Annotationen im Dokument hinzugefügt worden?

Exkurs – Selektion spezifischer Dokumentteile mit XPath

XPath ist ein einfacher Selektionsmechanismus, mit dem Sie spezifische Dokumentteile in einem XML-Dokument auswählen können.

XPath-Beispiel-01

Schritt 2 – Hochladen der XML-Datei auf Voyant und Definition eines XPath-Ausdrucks

Navigieren Sie abermals zur Startseite von Voyant. Nun soll allerdings nicht der gesamte Text eingelesen werden, sondern nur die Wörter, die innerhalb eines <lemma>-Tags stehen. Klicken Sie hierzu auf das kleine Zahnrad und definieren Sie im Feld „XPath to content“ den folgenden XPath-Ausdruck:

/DocumentElement/Table1/lemma

XPath-Voyant-01Laden Sie nun über den Upload-Dialog die Datei „kafka.xml“ hoch. Das Ergebnis ist eine Voyant-Analyse über der Lemma-Teilmenge des Dokuments, also ausschließlich der Grundformen.

Beobachtung

Nicht ganz unerwartet sind in unserem Übungstext bestimmte und unbestimmte Artikel, Konjunktionen, Personalpronomen, etc. besonders hochfrequent. Da solche Wörter typischerweise keine oder nur geringe semantische Aussagekraft haben – man spricht auch von sogenannten Synsemantika – werden sie meist mithilfe von Stoppwortlisten von der Korpusanalyse ausgenommen. Auch Voyant stellt solche Stoppwortlisten bereit, die bei Bedarf an spezifische Anwendungszwecke angepasst werden können.

Schritt 3 – Anwendung der deutschen Stoppwortliste

Wenden Sie die deutsche Stoppwortliste in Voyant (Wordcloud-Fenster > „Zahnrad-Icon“ > „Stop Word Lists“ > „German“) auf das Lemma-Teilkorpus an. Markieren Sie außerdem die Checkbox „Apply Stop Words Globally“, damit die Stoppwortliste auch für andere Analysedarstellungen in Voyant angewendet wird, und Sie eine konsistente Analyse bekommen.

Voyant-Stopwords

Nach Anwendung der Stoppwortliste zeigt sich, dass relativ viele „unknowns“ im Text sind.

Zur Erläuterung: Wo sich der TreeTagger nicht sicher ist, wie das Lemma oder die Wortart eines Wortes lautet, trägt das Programm den Wert „unknown“ ein.

Schritt 4 – XPath-Ausdruck zur Analyse der unknowns

Formulieren Sie nun in Voyant einen XPath-Ausdruck, der den Inhalt aller Wort-Elemente selektiert, welche im Lemma-Tag den Wert „unknown“ haben:

/DocumentElement/Table1[lemma='unknown']/word
  • Ist plausibel warum der TreeTagger gerade diese Wörter nicht erkannt hat?

3. Welche Wortarten kommen am häufigsten vor?

Nachdem bereits XPath-Abfragen zur Lemma-Information einzelner Wörter erstellt wurden, soll nun die Wortarten-Information abgefragt werden. Definieren Sie in Voyant einen XPath-Ausdruck der alle Wortarten-Werte selektiert:

/DocumentElement/Table1/pos

Die Wortarten sind mithilfe der Kürzel aus dem STTS getaggt worden. Es zeigt sich, dass „normale Nomen“ (NN), „Personalpronomen“ (PPER), und „Adverbien“ (ADV) zu den drei häufigsten Wortarten gehören.

4. Welche Adjektive (Lemmata) kommen am häufigsten vor?

Definieren Sie nun in Voyant einen XPath-Ausdruck, der alle Lemmata selektiert die Adjektive sind:

/DocumentElement/Table1[pos='ADJD']/lemma

5. Welche Kollokationen kommen im Text vor?

Voyant hält eine Vielzahl unterschiedlicher Analysetools und Visualisierungen bereit.

Eine ausführliche Erklärung all dieser Tools finden Sie hier: http://docs.voyant-tools.org/tools/

Schritt 1

Laden Sie wiederum den Kafka-Text (kafka.xml) hoch und selektieren Sie alle Lemmata (siehe Aufgabe 2).

/DocumentElement/Table1/lemma

Schritt 2

Wenden Sie die deutsche Stoppwortliste an, und ergänzen Sie das Wort „unknown“, um alle unbekannten Lemmata aus der Analyse auszunehmen.

Schritt 3

Öffnen Sie nun das Tool „Collocate Clusters“ im Fenster links, Mitte  („Summary“) über das Diskettensymbol > „URL for a different tool / skin and current data“ > „Collocate Cluster“ > „Open this URL in a new window“.

collocate-clustersSchritt 4

Analyse der Kollokationen

 6. Vergleich von mehreren Texten

Schritt 1 – Herunterladen weiterer Kafka-Texte

Nun sollen mehrere Texte miteinander verglichen werden. Laden Sie sich hierzu zwei weitere Kafka-Texte herunter:

Originalquelle Projekt Gutenberg-DE:

Download der normalisierten Textdateien:

Der Einfachheit halber können Sie einfach die folgenden Links in das Voyant-Formular kopieren:

https://dl.dropboxusercontent.com/u/4194636/kafka.txt
https://dl.dropboxusercontent.com/u/4194636/kafka2.txt
https://dl.dropboxusercontent.com/u/4194636/kafka3.txt

 Schritt 2 – Vergleichende Analyse der Texte

voyant-textvergleichOnline-Version der obigen Analyse.

Digitale Textsammlungen im Web

Digitale Textanalysewerkzeuge

Natural Language Processing Tools zur „Vorverarbeitung

Literaturhinweise / Weblinks

Workshop zur computer-basierten Dramenanalyse

Von 12.-13. März fand in München, an der Bayerischen Akademie der Wissenschaften, ein Workshop statt, der sich ganz der computer-basierten, quantitativen Analyse von Dramen widmete. Den offiziellen Workshop-Call finden Sie hier. Nach einer Einführung in den aktuellen Stand und die Geschichte quantitativer Dramenanalyse durch die Workshopveranstalterin Katrin Dennerlein (Uni Würzburg), folgten eine ganze Reihe von spannenden Vorträgen, die sowohl neue Ressourcen als auch eigene Analysestudien und Tools thematisierten.

Workshop Schedule

Ein weiteres Highlight war unter anderem auch die Anwesenheit von Franco Moretti, der am Stanford Literary Lab zahlreiche spannende DH-Projekte leitet, und vor allem durch sein Konzept des „Distant Reading“ Bekanntheit über die Grenzen der Digital Humanities hinaus erlangte.

Der Regensburger Beitrag von Manuel Burghardt und Thomas Wilhelm päsentierte ein Shakespeare-Visualisierungstool. Darüber hinaus wurde ein neues, gerade entstehendes Kooperationsprojekt mit Katrin Dennerlein vorgestellt, welches flexibler angelegt ist, und versucht Dramen aus dem TextGrid-Repository quantitativ zu analysieren, und die Ergebnisse dieser Analyse interaktiv in einem einfach zu bedienenden Web-Interface für Geisteswissenschaftler verfügbar zu machen. Dabei werden insbesondere quantitative Aspekte wie die Konfigurationsdichte sowie auch die Replikenlänge und Replikenanzahl von Dramentexten berücksichtigt. Den Foliensatz zum Vortrag finden Sie hier.

Foliensatz "Tools für die quantitative Dramenanalyse"

Foliensatz „Tools für die quantitative Dramenanalyse“

Interessante Tools und Ressourcen

Tools und Methoden zur quantitativen Dramenanalyse

Impressionen vom Symposium „Visual Linguistics“

View all the data – view all the combinations – view all the angles – use all the techniques! Keep looking for any kind of pattern in the data! (Mark Richard Lauersdorf, Keynote speech at „Visual Linguistics Symposium“, November 19, 2014)

Visual Linguistics SymposiumVon 19. – 21.11.2014 fand ein Symposium auf Schloss Herrenhausen in Hannover statt, dass sich ganz dem Thema  „Visualisierung im sprachwissenschaftlichen Kontext“ widmete. Dabei wurden auch zwei Beiträge aus der Regensburger Medieninformatik vorgestellt: Thomas Wilhelm berichtete über eine Weiterentwicklung seines interaktiven Tools zu Visualisierung von Shakespeare-Dramen (mehr Informationen). Manuel Burghardt präsentierte Ergebnisse aus einer umfangreichen Evaluationsstudie zur Usability von linguistischen Annotationswerkzeugen, und ging dabei vor allem auf die Rolle von unterschiedlichen Visualisierungsmöglichkeiten ein.

Neben vielen spannenden Beiträgen von Teilnehmern aus Mannheim, Dresden, München, Moskau, Athen, und anderen Standorten, war ein besonderes Highlight die Keynote von Maximilian Schich (UT Dallas), der seinen Science-Artikel (August 2014, Vol. 345 no. 6196, pp. 558-562) „A network framework of cultural history“ vorstellte. Im Kern geht es dabei um die diachrone Visualisierung von Geburts- und Sterbeorten bekannter Persönlichkeiten.

Das vollständige Programm zu „Visual Linguistics“ finden Sie hier. Es folgt ein Überblick über einige interessante Tools und Projekte, die im Rahmen des Symposiums vorgestellt wurden:

Tools

Ressourcen

Videos / Blogs

To See or Not to See – Visualisierung und Analyse von Shakespeare-Dramen

„To See or Not to See“ ist ein web-basiertes Interface, welches die Visualisierung und Analyse quantitativer Aspekte aus Shakespeare-Dramen erlaubt. Die Datengrundlage stellen dabei Texte aus der Folger Digital Library, welche vollständig mit strukturellem TEI-Markup versehen sind, dar. Das Interface visualisiert dabei grundlegend welcher Character was und wieviel zu einem bestimmten Zeitpunkt im Stück sagt.

Shakespeare-Slideshow

Tool-Demo: http://www.thomaswilhelm.eu/shakespeare/

Publikation: Wilhelm, T., Burghardt, M., & Wolff, C. (2013). „To See or Not to See“ – An Interactive Tool for the Visualization and Analysis of Shakespeare Plays. In Franken-Wendelstorf, R., Lindinger, E., & Sieck, J. (eds.) Kultur und Informatik: Visual Worlds & Interactive Spaces. Verlag Werner Hülsbusch, Glückstadt, S. 175-185. (PDF)