Methoden der Textanalyse

Stilometrie, Topic Modeling, Netzwerkanalyse

Am TCDH nutzen, entwickeln und evaluieren wir in verschiedenen Projekten – im Forschungsbereich Digitale Literatur- und Kulturwissenschaften und darüber hinaus – quantitative Methoden und Verfahren für die Analyse literarischer Texte in einem weiten Sinne. Unsere Expertise liegt hier insbesondere in den folgenden Bereichen: Stilometrische Methoden für Fragen von Autorschaftsattribution und Gattungsanalyse, kontrastive Textanalyse mit Distinktivitätsmaßen, Topic Modeling für das Erkennen thematischer Trends in größeren Textsammlungen, Word Embedding Models beispielsweise als Fenster in die Ideengeschichte, Netzwerkanalyse für die Erforschung von Figurennetzwerken oder Korrespondenzen sowie allgemein Maschinelles Lernen für literatur- und kulturhistorische Fragstellungen.

Im Zusammenhang mit dem Einsatz quantitativer Verfahren für literatur- und kulturwissenschaftliche Fragestellungen sehen wir eine Reihe zentraler methodischer Herausforderungen: die Frage der adäquaten Operationalisierung komplexer literaturwissenschaftlicher Konzepte, die systematische Evaluation quantitativer Verfahren gegenüber fachwissenschaftlich relevanten Maßstäben, die Interpretierbarkeit und Transparenz der eingesetzten Verfahren und die Folgen des Einsatzes von umfangreichen Datensätzen und quantitativen Verfahren für die Formierung von Forschungsfragen und Erkenntnishorizonten.

Diese Herausforderungen und auch jene in den vielfältigen Forschungsszenarien, in denen diese Verfahren zum Einsatz kommen, behalten wir in Blick. Ein Beispiel dafür sind vergleichende Analysen populärer Untergattungen des französischen Romans des 20. Jahrhunderts, wie Kriminalroman, Science Fiction und sentimentaler Roman, im Projekt „Zeta und Konsorten“. Darüber hinaus laufen an der Professur für Digital Humanities Projekte wie "Distant Reading for European Literary History" sowie mit ähnlichen Forschungsfragestellungen.