Dieses Open-Access-Buch bietet eine breit angelegte, digital unterstu¨tzte, korpusbasierte Studie zur Referenzierung von Orten und Räumen in Erzähltexten. Aus literaturwissenschaftlicher, insbesondere narratologischer Forschung sowie mathematischen, philosophischen, physikalischen und kulturwissenschaftlichen Ansätzen zur Thematik des Raumes wird ein fuzzy-set-Modell herausgearbeitet, mit dem Raum in literarischen Texten analysiert und quantifiziert werden kann. Das Modell ist Grundlage eines Machine-Learning- Trainings, mit Hilfe dessen ein Tool trainiert wurde, das Ausdru¨cke, die in die Kategorien des theoriebasierten Modells fallen, automatisch erkennt und annotiert. In einem Kernkorpus aus 100 Romanen aus vier Jahrhunderten (18-21) wurden mit Hilfe dieses Tools mehr als eine Million Annotationen in die Texte eingefu¨gt und anschließend analysiert.
Schumacher
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Weitere Infos & Material
Einleitung.- Modellierung narrativer Raumindikatoren.- Vermessung narrativer Raumdarstellung.- Annotationsguidelines.- Automatische Annotation.- Maschinelles Erlernen der narrativen Raumindikatoren.- Der Raumindexwert (RIW) und weitere Indexwerte.- Orte und Raume in Romanen.- Diachrone Entwicklung der Bedeutung von Raum in literarischen Texten.- Fazit und Ausblick.
Mareike K. Schumacher ist Kultur- und Literaturwissenschaftlerin und arbeitet als wissenschaftliche Mitarbeiterin an der Technischen Universität Darmstadt. Sie ist seit zehn Jahren im Bereich der Digital Humanities tätig und hat an den Projekten eFoto-Hamburg, DARIAH-DE und forTEXT mitgewirkt. Forschungsschwerpunkte sind Digital Cultural Heritage, Erzähltheorie und literaturwissenschaftliche Genderforschung. Ihr Methodenrepertoire umfasst unter anderem digitale Annotation, Machine Learning, Netzwerkanalyse und die Arbeit mit Graphdatenbanken.
