Visuelle Dramenanalyse

#DLINA

digital literary network analysis

Die dlina-Arbeitsgruppe

Team

• dlina = digital literary network analysis
• interinstitutionelle Arbeitsgruppe aus Literaturwissenschaftlern und Informatikern


• Mitglieder: Frank Fischer, Dario Kampkaspar, Christopher Kittel, Mathias Göbel, Hanna-Lena Meiners, Peer Trilcke, Andreas Vogel


• Dokumentation …
  • Blog
  • dlina auf GitHub
  • dramavis auf GitHub
  • Play(s) auf GitHub | im Play Store

#DLINA

• Literaturwissenschaft und Analyse sozialer Netzwerke
• Definition der Struktureinheiten (vgl. Solomon Marcus, 1973):
  • Sprechakt (und damit verbundene Sprecher) in einer übergeordneten Einheit (Akt, Szene, …)

Die dlina-Arbeitsgruppe

Ziel

• automatisierte, philologisch kuratierte Extraktion, Analyse und Interpretation von Netzwerkdaten aus dramatischen Texten


• Netzwerkdaten = Interaktionen zwischen Figuren
  • Operationalisierung von ›Interaktion‹: Wenn zwei Figuren innerhalb eines vorgegebenen Segments (Szene/Auftritt; Akt/Aufzug; »Absatz«) des Dramas jeweils einen Sprechakt vollziehen, dann interagieren sie miteinander.

#DLINA

Typologie der Struktur am Beispiel

zwei Dramen Goethes

Iphigenie auf Tauris (1787)	Götz von Berlichingen (1773)

#DLINA

465 Netzwerke

»Distant Reading Showcase«: 465 deutschsprachige Dramen von 1731 bis 1929 (figshare).

Vorgehen

Workflow

Data Mining → Data Editing → Visualization & Analysis

Data Mining

Korpus

• TextGrid Repository: umfangreichste Ressource TEI-getaggter literarischer Werke (666 Dramen, siehe Blogpost)
• Workflow angepasst an unterschiedliche Qualität (schlechtes TEI, OCR-Fehler, etc.)

Data Mining

DLINA Corpus 15.07 (»Codename Sydney«)

• Dramen von 1731 bis 1929
• Auswahlkriterien:
  • genuin deutschsprachige Werke
  • nur Texte mit Sprechakten (keine Pantomime)
  • vollständige Texte
  • Dramen mit korrekturfähigen Markup
• Ergebnis: 465 Dramen (Sydney corpus)

Data Editing

Strukturdatenextraktion

• originale TEI-Dateien werden beibehalten
• Überführung in das "Zwischenformat": XML, vgl. Blogpost):
  • RNG schema
  • eine Datei pro Drama (lina.xml)
  • enthält Metadaten, Strukturdaten und Dokumentation

Date Editing

automatische Verarbeitung extrahiert auch alle Fehler

• Fehler in vorangegangenen Konversionen der Dokumente
  • OCR-Fehler
  • ...
• Intrinsische Fehler
  • Namensvariation
  • ...

Dokumentations der Editionsregeln in einem Blogpost.

Data Editing

Crowdbasierte Anreicherung eines literarischen Volltext-Korpus

Visualisierung & Analyse

Für jedes Drama haben wir eine Webseite erstellt: Auflistung:

• Netzwerke (statisch und dynamisch)
• KookkurenzMatrizen
• Häufigkeiten (Sprechakte, Wörter, Zeichen)
• Zwischenformat

Display & Analysis

Beispiel: G. E. Lessings "Emilia Galotti" (1772)

Dramen als ›Small Worlds‹?
Idee

Herausforderung:
Heterogenität der Dramen-Netzwerke

Download des Posters

Interpretationsszenarien,
zum Beispiel

Geschichte	Typologie
Siehe z.B. den Blogpost 200 Years of Literary Network Data	Laufende Forschungen: Typen von Dramen-Netzwerken

Typen von Dramen-Netzwerken

Literaturtheoretische Hintergrund-Hypothesen

• Dramen als kontextsensible ästhetische Modelle sozialer Formationen, d.h. …
• … Dramen stellen soziale Formationen dar (z.B. Kleinfamilie, Königshof, ›Gesellschaft‹);
• … diese sozialen Formationen bestehen nur in der ästhetischen Darstellung, als Modelle;
• … diese Modelle sind (zumindest potenziell) kontextsensibel, stehen also in Wechselwirkung mit realen sozialen Formationen.

Typen von Dramen-Netzwerken:
›Small World‹-Idee

Ansatz: Bezug auf netzwerkanalytische Typologie

• Netzwerktyp der ›Small World‹ (zuerst bei Watts & Strogatz 1998; cf. Watts 2004);
• »widespread in biological, social and man-made systems« (Watts & Strogatz 1998, 442)
• »highly clustered, like regular lattices, yet have small characteristic path lengths, like random graphs« (Watts & Strogatz 1998, 440)

• Vorläufer in der Anwendung auf Dramen (hier: Shakespeare): Stiller, Nettle & Dunbar 2003; Stiller & Hudson 2005

• im Folgenden: Anwendung auf die automatisiert (zugleich philologisch kuratiert) extrahierten Netzwerkdaten des dlina-Korpus

Typen von Dramen-Netzwerken:
›Small World‹-Idee

Relationale Bestimmung von ›Small Worlds‹

Regular	›Small World‹	Random
	Clustering Coefficient (C)
0,600	0,852	0,131
	Average Path Length (APL)
6,261	2,346	2,258

Typen von Dramen-Netzwerken:
›Small World‹-Idee

Definition von ›Small World‹-Netzwerken

• 1. Kriterium: Clustering Coefficient (C) des beobachteten Netzwerks ist signifikant höher als der C eines entsprechenden Random-Netzwerks
• 2. Kriterium: Average Path Length (APL) des beobachteten Netzwerks weicht nicht signfikant ab von der APL eines entsprechenden Random-Netzwerks

Typen von Dramen-Netzwerken:
›Small World‹-Idee

Zusatzkriterium: ›Scale Free‹

• ›Scale Free‹-Netzwerke als Variante von ›Small World‹-Netzwerken (beschrieben von Albert & Barabási 2002);
• weisen zusätzlich eine Node Degree Distribution mit Power Law auf

Typen von Dramen-Netzwerken:
›Small World‹-Idee

Kriterien (Indikatoren) im Überblick

• 1. Kriterium: Clustering Coefficient (C) des beobachteten Netzwerks ist signifikant höher als der C eines entsprechenden Random-Netzwerks
• 2. Kriterium: Average Path Length (APL) des beobachteten Netzwerks weicht nicht signfikant ab von der APL eines entsprechenden Random-Netzwerks

• 3. Kriterium (Scale Free): Die Node Degree Distribution lässt sich am besten mit einer Power Law-Regression beschreiben

3. Dramen als ›Small Worlds‹?
Studie

1. Kriterium: Clustering Coefficient

• Der Clustering Coefficient (C) des beobachteten Netzwerks ist signifikant höher als der C eines entsprechenden Random-Netzwerks


• Vorgehen
  • Berechnung von 1000 Randomnetzwerke zu jedem einzelnen Dramen-Netzwerk
  • Berechnung des Mittelwerts für die Randomnetzwerke → Clustering Coefficient (C Random)
  • Bildung des Quotienten aus C und C Random → Clustering Coefficient Abweichung (C Abw)
  • Identifizierung der Dramen mit einem signifikant höheren C Abw (signifikant höher = größer als Mean+2*SD)

2. Kriterium: Average Path Length

• Die Average Path Length (APL) des beobachteten Netzwerks weicht nicht signfikant ab von der APL eines entsprechenden Random-Netzwerks


• Vorgehen
  • Berechnung von 1000 Randomnetzwerke zu jedem einzelnen Dramen-Netzwerk
  • Berechnung des Mittelwerts für die Randomnetzwerke → Average Path Length (APL Random)
  • Bildung des Quotienten aus APL und APL Random → Average Path Length Abweichung (APL Abw)
  • Aussortierung der Dramen, die Kriterium 1 erfüllen, aber bei APL Abw signifikant abweichen (kleiner als Mean-2*SD bzw. größer als Mean+2*SD)

3. Kriterium: Power Law Distribution

• Die Node Degree Distribution lässt sich am besten mit einer Power Law-Regression beschreiben


• Vorgehen
  • Berechnung der Node Degree Distribution
  • Berechnung der Bestimmtheitsmaße (R²) für diverse Regressionen (linear, quadratisch, exponentiell, logarithmisch, Power Law)
  • Aussortierung aller Dramen, die Kriterium 1 & 2 erfüllen, aber keine Power Law-Regression aufweisen

Diskussion

Drei Fragen (von vielen)

• 1. Was heißt eigentlich: Dramen als ›Small Worlds‹?
• 2. Wenn ›Small World‹-Dramen die seltene ›Abweichung‹ sind: Was ist dann die ›Norm‹?
• 3. Gibt es neben ›Small World‹-Dramen weitere ›Abweichungen‹?

1. Was heißt ›Dramen als Small Worlds‹?

1. Was heißt ›Dramen als Small Worlds‹?

Zentrale Figur(en) plus Cliquenbildung
hier am Bsp. von Goethe, "Götz"

1. Was heißt ›Dramen als Small Worlds‹?

Arnim, "Jerusalem"	Raimund, "Der Barometermacher"
Soden, "Doktor Faustus"	Nestroy, "Der böse Geist"

2. Was ist die ›Norm‹?

2. Was ist die ›Norm‹?

›Abweichung‹: u.a. Power Law z.B. in "Götz"

viele ›untere‹ Figuren - wenig ›mittlere‹ Figuren - sehr wenig ›obere‹ Figuren

2. Was ist die ›Norm‹?

In der Regel (›Norm‹) jedoch andere Verteilungen

viele ›mittlere‹ Figuren

3. Weitere Abweichungen?

3. Weitere Abweichungen?

Z.B.: Die ›umgekehrte‹ Power Law-Regression

3. Weitere Abweichungen?

Goethe, "Götz" Drama des ›großen Individuums‹	Mühsam, "Judas" Drama des ›Kollektivs‹
aristokratisches Modell?	kommunistisches Modell?

Der Horváth im Vergleich

Average Path Length

Clustering Coefficient

Geschichten aus dem Wiener Wald in DLINA

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• Endfassung