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Narratologische Textauszeichnung in Märe und Novelle. Mit Annotationsbeispielen und exemplarischer Auswertung von Sperber und Häslein durch MTLD und Sozialer Netzwerkanalyse

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Version 1.0

26.06.2019
Beitrag in Heft 4
Friedrich Michael Dimpel Autoreninformationen

DOI: 10.17175/2016_012

Nachweis im OPAC der Herzog August Bibliothek: 878965408

Erstveröffentlichung: 26.06.2019

Lizenz: Sofern nicht anders angegeben Creative Commons Lizenzvertrag

Medienlizenzen: Medienrechte liegen bei den Autoren

Letzte Überprüfung aller Verweise: 26.06.2019

GND-Verschlagwortung: Annotation | Germanistik | Literarischer Stil | Netzwerkanalyse (Soziologie) |

Empfohlene Zitierweise: Friedrich Michael Dimpel: Narratologische Textauszeichnung in Märe und Novelle. Mit Annotationsbeispielen und exemplarischer Auswertung von Sperber und Häslein durch MTLD und Sozialer Netzwerkanalyse. In: Zeitschrift für digitale Geisteswissenschaften. Wolfenbüttel 2019. text/html Format. DOI: 10.17175/2016_012


Abstract

Vorgestellt wird ein Annotationssystem für narratologische Phänomene wie Raum, Zeit, Fokalisierung, Redewiedergabe, Erzählerrede, Figurenbezug der Figuren- / Erzählerrede, Wertungen, Negation, uneigentliche Rede, Ambiguität. Annotationsrichtlinien werden entwickelt, damit verschiedene Personen beim gleichen Text zu homogenen Ergebnissen kommen (Inter-Annotator-Agreement). Dabei werden narratologische Modelle überprüft und präzisiert. Annotiert werden etwa 100 deutsche Kurzerzählungen. Das Korpus ermöglicht eine Nachnutzbarkeit in vielfältiger Weise. Es erlaubt systematische Zugriffe auf gleichartig annotierte Korpussegmente und damit quantifizierende Beiträge zur historischen Narratologie, zur Kulturwissenschaft und zur Gattungsgeschichte.


The article presents an annotation system for narratological phenomena such as space, time, focalisation, reported speech, narrator's speech, the relationship between the speech of a character/of the narrator and that of a certain character, evaluative remarks, negation, figurative speech, and ambiguity. Guidelines for annotation are being developed in order to enable different people to achieve consistent results when working with the same text (inter-annotator agreement). In doing so, narratological models will be systematically reassessed and refined. The aim of this project is therefore to annotate approximately 100 short German-language narratives. The corpus will be reusable for a variety of purposes. It permits systematic access to corpus segments annotated in the same way and supports quantifiable contributions in the fields of historical narratology, cultural studies and the history of literary genres.



1. Einleitung

Quantitative Analyseverfahren[1] haben in der Regel vollständige Texte oder Abschnitte zum Gegenstand. Die Möglichkeiten für automatische Analysen enden jedoch dort, wo spezifische Textebenen in den Blick zu nehmen wären. Computer können zwar nach Wörtern wie »Treue« suchen. Nicht automatisch erfassbar jedoch ist, ob diese Wörter in Figurenrede oder Erzählerrede vorkommen, ob sie durch Negationswörter verneint werden und auf welche Figuren sie bezogen sind: etwa nur auf bestimmte oder beispielsweise nur auf weibliche Figuren? Wer spricht? Der Erzähler oder eine Figur? Über wen wird gesprochen? Wie wird gesprochen? Es ist ein erheblicher Unterschied, ob eine Figur öffentlich wahrnehmbar etwa über ihre Treue spricht oder die Figur lediglich darüber nachdenkt. Nur annotierte Texte können solche Informationen bereitstellen.

Ein groß dimensioniertes Roman-Projekt haben Jannidis, Lauer und Rapp vorgeschlagen – für Fragen, wie: »Wer hat, wann und wo zum ersten Mal die Form der erlebten Rede eingesetzt, wer die episodische Reihung zu psychologischer Figurenzeichnung verdichtet?«[2] Während bei einem solchen Projekt mit großem Korpus eine Beschränkung auf wenige Kategorien wie Figuren- und Erzählerrede ein Gebot der Ökonomie ist, gibt es bei einer Begrenzung auf kürzere Texte andere Optionen.

Die »hohe Präzision der strukturalistischen Narratologie«[3] scheint computerphilologische Zugriffe zu begünstigen. Dennoch sind digitale Studien im Feld der Narratologie bislang relativ selten:[4] Überwiegend stehen bei quantitativen Studien lexikalische Textmerkmale (etwa bei Burrows’ Delta) im Mittelpunkt wie auch bei Analysen zu Funktionswörtern, Hapax Legomena, Kollokationen und n-Grammen. Der Aufwand, eigens für eine spezifische Fragestellung und Methode ein Korpus manuell aufzubereiten, kann oft aus ökonomischen Gründen nicht geleistet werden. Studien, die auf narratologischen Unterscheidungen wie Figurenrede / Erzählerrede beruhen, haben jedoch bislang gerade bei älteren Sprachstufen eine manuelle Korpusaufbereitung zur Voraussetzung.

Ich beabsichtige, ein Korpus aus Kurzerzählungen vom mittelhochdeutschen Märe bis zur Novelle des 19. Jahrhunderts narratologisch zu annotieren[5] – jedoch nicht mit Blick auf eine einzelne Fragestellung und auf eine konkrete Analysemethode, vielmehr wird hier eine generische Konzeption verfolgt, bei der Nachnutzbarkeit im Zentrum steht: Die Annotation erfolgt im Sinne einer Grundlagenarbeit für multiple Fragestellungen und multiple Methoden, die vielfältige Anschlussforschungen ermöglichen. Das Korpus erlaubt die Bearbeitung von Fragestellungen, die derzeit noch nicht absehbar sind, zudem können die Korpusdaten auch neue Fragestellungen generieren. Damit werden etwa Untersuchungen zur Kontinuität von Märe und Novelle möglich, die nicht auf Definitionen beruhen, sondern auf Informationen, die aus den annotierten Texten selbst extrahiert werden können.

Während es bei automatisierten Zugriffen etwa im Rahmen von »Big-Data«-Studien bei statistischen Analyseverfahren bleibt, wird hier ein spezifisch literaturwissenschaftlicher Ansatz verfolgt, bei dem narratologische Kategorien[6] erstmals in dieser Breite in einem Korpus abgebildet werden. Die Analyse der Möglichkeiten und Probleme bei der Entwicklung eines generischen narratologischen Annotationssystems, das nicht auf bestimmte Fragestellungen und Methoden begrenzt ist, ist selbst Forschungsgegenstand. Die Entwicklung von Tagset und Regelwerk erlaubt einerseits eine ökonomische Erweiterung oder Fortsetzung des Projektes. Andererseits soll es möglich sein, das Annotationssystem auch für eine Anwendung bei anderen Gattungen und Literaturen weiterzuentwickeln, so dass im Kontext der Computational Narratology eine hohe Anschlussfähigkeit und Nachnutzbarkeit besteht. Die Aufnahme des Tagset in die TEI-Richtlinien wird angestrebt, sowie das Annotationssystem fertiggestellt ist; bis dahin können die Elemente in eine ODD-Datei integriert werden. Die Entwicklung von Tagset und Annotationsrichtlinien ist nicht nur eine wesentliche Voraussetzung für den Auszeichnungsvorgang; durch die Annotationsrichtlinien wird auch transparent, auf welchen Voraussetzungen die Korpusauszeichnung beruht.

In diesem Beitrag wird ein Annotationssystem vorgestellt und die Problematik einer narratologischen Annotation diskutiert. Neben der grundlegenden Ambiguitätsproblematik bei literarischen Texten werden auch konkrete Probleme bei der Auszeichnung einzelner Textpassagen vorgestellt; als Beispieltexte dienen dabei zwei mittelhochdeutsche Mären mit vergleichbarem Plot (Sperber und Häslein); erste Auswertungen können andeuten, welche Auswertungsoptionen auf dieser Basis möglich werden.

2. Das Annotationssystem

2.1 Figur am Fokusort: <FigurFokusort>


<FigurFokusort>[7] Benennt die Figuren, die sich an dem Ort aufhalten, von dem erzählt wird
Attribute

@Bezeichnung: Name bzw. Bezeichnung der Figuren

@Figurengruppe [fakultativ]: Gruppe, bspw. Gralsgesellschaft, Burgvolk

@level [fakultativ falls »1«]: Grad der Verschachtelung, falls ein Bericht über ein Geschehen an einem anderen Ort in eine Figurenrede / Gedankenrede eingebettet ist[8]

@non-fact (»true«) [fakultativ]: Falls eine Figur oder ein Erzähler auf Figuren an anderem Ort Bezug nimmt, die sich nicht faktisch dort befinden

Beispiel <FigurFokusort Bezeichnung="Rit Toc" Figurengruppe="">Nû lac ein juncvrouwelîn, edel, schoene unde fîn, […] </FigurFokusort> (Häslein 61f.)

Hier wird die Präsenz von Figuren am Ort des Erzählfokus annotiert.[9] Voraussetzung ist eine konkrete Verortung der Figuren in Raum und Zeit.[10]

2.2 Lokale Bewegungen: <BewegungLokal>

<BewegungLokal> erlaubt etwa Auswertungen bezüglich Transgressionen und statischen bzw. dynamischen Figuren.


<BewegungLokal> Lokale Bewegungen: Wechsel des Erzählortes; Fortbewegung, die einer Figur folgt
Attribute

@Typ ( Fokuswechsel | Fortbewegung )

@Bezeichnung [fakultativ]: Bei Fortbewegung von Figuren

@level [fakultativ]: Falls auf die Bewegung innerhalb von Redewiedergabe referiert wird

@non-fact [fakultativ]: Falls eine Figur auf Bewegungen von anderen Figuren Bezug nimmt, die faktisch nicht stattfinden

Beispiel <BewegungLokal Typ="Fortbewegung" Bezeichnung="Rit">alsus reit er alzehant […].</BewegungLokal> (Häslein 56)

Annotiert werden horizontale oder vertikale Figurenbewegungen im Raum sowie der Wechsel des Erzählortes in der erzählten Welt. Relevant kann dieses Element etwa bei raumtheoretischen Fragestellungen (Transgression; statische vs. dynamische Figuren) werden.

2.3 Abweichungen vom linearen Zeitverlauf <Zeit>


<Zeit> Abweichungen vom linearen Zeitverlauf
Attribute

@Typ ( Prolepse_Beginn | Prolepse_Ende | Analepse_Beginn | Analepse_Ende | Ellipse | Pause )

@level [fakultativ]: Bei Alternationen, die in Redewiedergabe eingebettet sind

Beispiel <Zeit Typ="Pause">Tribe ich die zît vergebene hin, […] </Zeit> (Häslein 1)[11]

Hier werden Basismerkmale annotiert, die Genette prominent gemacht hat.[12] Aus Gründen der Ökonomie wird auf eine komplexe Modellierung wie bei Meister und Mani verzichtet.[13]

2.4 Fokalisierung <Fokalisiert>


<Fokalisiert> Welche Figur ist intern oder extern fokalisiert
Attribute

@Typ: ( intern | extern | Paralipse | Paralepse )

@Bezeichnung

Beispiel

<Fokalisiert Bezeichnung="Toc" Typ="intern">und dô diu juncvrouwe zart

der sumerzîte ginret wart, […] daz lie diu juncvrouwe âne haz.</Fokalisiert> (Häslein 160–166)


Da selbst in narratologische Darstellungen mitunter metaphorische Begriffe wie »Mitsicht«[14] eingehen, muss das Phänomen genauer modelliert werden. Grundlage für die Entwicklung der Annotationsrichtlinien sind die auf Genette beruhenden Konzepte bei Hübner und Dimpel.[15] Hier im Beispiel wird eine interne Fokalisierung durch innere Figurenrede (ginret) konstituiert.[16]

2.5 Figurenrede und Gedankenrede: <Redewiedergabe>


<Redewiedergabe> Figurenrede oder Gedankenrede
Attribute

@Typ: ( »Direkte Rede« | »Indirekte/erzählte Rede« | »Erlebte Rede«

»Direkte Gedankenrede« | »Bewusstseinsdarstellung« | »Erlebte Gedankenrede«)

@Bezeichnung: Name bzw. Bezeichnung der Figur

@level [fakultativ]: Grad der Verschachtelung, wenn eine Redewiedergabe in eine andere Redewiedergabe eingebettet ist[17]

@non-fact [fakultativ]: Nicht-faktische Wiedergaben[18]

@narr [fakultativ]: Grenzbereich zwischen Sprache und Handlung[19]

@border [fakultativ]: Grenzfälle von Rede (beten, zählen, singen etc.)[20]

Kommentar Bei Wechsel der Erzählebene (Binnenerzählungen) weiterhin <embedded>[21]
Beispiel <Redewiedergabe Typ="Bewusstseinsdarstellung" Bezeichnung="Rit">des vröute sich der ritter dô</Redewiedergabe> (Häslein 39)[22]

Hier wird das Auszeichnungsmodell von Brunner mit einigen Vereinfachungen übernommen. Ob für die Projektziele die gleiche Auszeichnungstiefe mit Blick auf das Korpus notwendig und pragmatisch zielführend ist oder ob hier zusammenfassende Kategorien hinreichend sind, muss bei der Entwicklung der Annotationsrichtlinien laufend geprüft werden.[23]

2.6 Erzählerrede: <Erzählerrede>


<Erzählerrede> Art der Erzählerrede (Modellierung Nünning)
Attribute

@Typ: (»Bericht Figurenaktivität« | »Sonstiger Bericht« | »Explanative Erzähleräußerung« | »Erzählerreflexion über erzählte Welt« | »Erzählerreflexion allgemein« | »Erzählerreflexion metanarrativ« )

@Bezeichnung: Name bzw. Bezeichnung der Erzählinstanz

@non-fact [fakultativ]: Nicht-faktische Erzählerrede

Beispiel <Erzaehlerrede Typ="Bericht Figurenaktivität" Bezeichnung="Rit">alsus reit er alzehant / gegen eime dorfe hin,</Erzaehlerrede> (Häslein 56f.)

Die narrative Erzählerrede jenseits von Redewiedergabe wird differenziert in ›Figurenaktivität‹ und ›Sonstiger Bericht‹. Die weitere Taxonomie folgt der Unterscheidung von Nünning;[24] zudem lässt sich hier auf die Annotationsrichtlinien von Gius / Jacke aufbauen.[25]

2.7 Bezug von <Redewiedergabe> oder <Erzählerrede> auf Figur: <Figurenbezug>


<Figurenbezug> Zuordnung des Inhalts einer <Redewiedergabe> oder <Erzählerrede> auf eine Figur. Beispiel: Auf welche Figur bezieht sich eine explanative oder evaluative Aussage?
Attribute

@Unmittelbar: Name / Bezeichnung der Figur bei unmittelbarem Bezug

@Mittelbar: Name / Bezeichnung der Figur bei mittelbarem Bezug

@Vorläufig_implizit: Name / Bezeichnung bei Bezug, der auf Kontiguität, Äquivalenz etc. beruht, der jedoch später explizit oder stark offensichtlich wird

@Implizit: Name / Bezeichnung bei Bezug, der auf Kontiguität, Äquivalenz etc. beruht

@non-fact [fakultativ]: Nicht-faktischer Bezug

Beispiel <Figurenbezug Unmittelbar="Mut Toc" Mittelbar="Rit">des wart ir gelwez hâr zerrouft; / darnâch ir liehten wangen / begunde diu muoter zwangen […]. </Figurenbezug> (Häslein 198–200)[26]

Hier geht es nicht um Urheber oder Art einer Äußerung, sondern um den Gegenstand: Figuren oder Erzähler können über eine andere Figur sprechen oder zu einer Figur. Auch eine Figurenhandlung kann auf eine Figur bezogen sein. Notiert wird, auf welche Figur Bezug genommen wird. Wenn etwa alles Wollen und Streben des Protagonisten darauf ausgerichtet ist, die Liebe einer Dame zu erwerben, so ist ein solcher Text häufig aus der Perspektive des Protagonisten erzählt. Häufig hat die Dame selbst nur wenig Anteil an Erzähler- und Figurenrede, obwohl es stets um sie geht. Solche Daten sind bei kulturwissenschaftlichen Analysen interessant: Die Frage »Über wen wird gesprochen?« kann hier wichtiger werden als Genettes Frage »Wer spricht?«. Neben unmittelbaren Bezügen gibt es auch mittelbare: Figuren wenden sich mitunter direkt an andere Figuren (Brautvater), um indirekt das eigentliche Ziel (Gewinnung der Braut) zu erreichen.

2.8 Evaluative Äußerungen: <Wertung>


<Wertung> Erzähler- oder Figurenrede mit evaluativer Äußerung zu einer Figur
Attribute

@Wertende: Bezeichnung des Erzählers oder der evaluierenden Figur

@Gewertete: Bezeichnung

@Typ (positiv explizit | positiv implizit | negativ explizit | negativ implizit)

@level, @non-fact [fakultativ; s.o.]:

Beispiel dô wart dem ritter offenbâr / einer juncvrouwen lîp / gelobet vür ein êlich wîp, / <Wertung Wertende="Erzähler" Gewertete="Verlobte" Typ="positiv explizit">diu was schoene unde kluoc,</Wertung> (Häslein 322–325)

Erfasst werden explizite und implizite Bewertungshandlungen nach Winko.[27]

2.9 Negation des Aussagegehalts: <Negation>


<Negation> Negation des Aussagegehalts
Attribute @Typ ( »einfach« | »doppelt positiv« | »doppelt negativ« | »dreifach« )
Beispiel <Negation Typ="doppelt negativ">ich engelebete nie sô lieben tac.</Negation> (Häslein 82)

Der Wert »doppelt negativ« berücksichtigt, dass im Mittelhochdeutschen eine Negation mit zwei Negationswörtern realisiert werden kann. Es kann in quantitativen Studien von Interesse sein, ob ein Wort wie »Treue« in Negation steht.

2.10 Uneigentliche Rede: <UneigentlicheRede>


<UneigentlicheRede> Abweichung vom literalen Sinn (metaphorische, ironische Rede etc.)
Attribute @Bezeichnung
Beispiel <UneigentlicheRede Bezeichnung="Erzähler">dô riet ime sîn herze stæte,</UneigentlicheRede> (Häslein 44)

2.11 Allgemeine Attribute: @Regel, @Datum, @Bearbeiter, @comment und Metadaten

@Datum und @Bearbeiter werden vom Projekteditor automatisch ergänzt. In @Regel wird die einschlägige Annotationsregel festgehalten. In @comment kann eine Annotationsentscheidung ggf. begründet werden. Weiterhin werden alle Figurenreferenzen wie Namen oder Pronomina annotiert.

2.12 Ambiguität und unsichere Einstufungen: <certainty>, @cert, @cert_comment

Das TEI-P5-Attribut @cert ist als fakultatives Attribut bei allen hier vorgestellten Elementen vorgesehen – beispielsweise als Attribut zu <FigurFokusort>, wenn nicht erzählt wurde, wann welche Figur den Raum verlassen hat. Das TEI-Element <certainty> wird bei übergreifenden Problemlagen gesetzt, die nicht im @cert-Attribut bei den übrigen Elementen abgebildet werden können.

3. Homogenität und Ambivalenzproblematik

Ziel ist, dass verschiedene Versuchspersonen zu homogenen Ergebnissen kommen (›Inter-Annotator-Agreement‹). Damit die Annotation einheitlich erfolgen kann, müssen Annotationsrichtlinien erarbeitet werden – auch deshalb, weil narratologische Definitionen oft nur scheinbar eindeutig sind. Die Annotationsrichtlinien werden regelmäßig überarbeitet – mit Gewinn nicht nur für den Annotationsvorgang: Willard McCarty hat beschrieben, dass das Vornehmen von Korrekturen am Modell zentral zum Erkenntnisgewinn beiträgt.[28] Etablierte narratologische Konzepte werden daraufhin erprobt, inwieweit sie eine eindeutige Annotation ermöglichen oder ob auch die narratologische Modellbildung erweitert und konkretisiert werden muss. Der Zwang zur Formalisierung macht es nötig, narratologische Begriffe in kleinteilige Explikationen aufzuspalten.[29] Die Textauszeichnung ist ein eminent textnahes Verfahren – man ist dazu gezwungen, den Text noch eingehender zu betrachten als bei einem ›close reading‹. Damit sind sowohl konzeptions-, theorie- als auch textbezogene Erkenntnisse zu erwarten, die ursprünglich nicht Teil einer konkreten Fragestellung waren (Serendipitätseffekte).[30]

Dass Texte polyvalent und ambig sein können, ist eine zentrale Herausforderung für Annotationsprojekte:[31] Eine Annotation geht mit einer Disambiguierung einher: es werden eindeutige Festlegungen getroffen.[32] Solche Festlegungen können notwendigerweise nicht zugleich allen fachlichen Konventionen gerecht werden – man bedenke, wie unterschiedlich Bal und Genette ›Fokalisierung‹ definieren.[33] Allerdings gibt es auch sonst nur wenige Bereiche der Literaturwissenschaft, die weitgehend frei von subjektiven Vorannahmen sind. Oft beruht bereits die Kategorienbildung auf Vorannahmen – angefangen bei der Frage, was überhaupt ein Wort oder ein Satz ist.

Der Ambivalenzproblematik soll auch dadurch begegnet werden, dass Interpretationsentscheidungen weit möglichst in die Annotationsrichtlinien ausgelagert werden, so dass die einzelne Annotationsentscheidung konkordant zu den Richtlinien und einheitlich zum Korpus ausfallen kann. Die Annotationsregeln beruhen zwar auf begründeten narratologischen Konzepten, andererseits werden die Regeln jedoch insofern subjektiv bleiben, als auch alternative Modellierungen möglich sind. Die Anwendung der Regel soll allerdings vom Subjektivitätsfaktor so weit wie möglich freigehalten werden.[34] Soweit dies gelingt, kann eine Teilstrecke im Annotationsvorgang – die Anwendung der Annotationsregel auf ein Textsegment – als empirisch beschrieben werden.[35]

Während der Annotation kann auf bereits annotiertes Material zugegriffen werden, so dass eine Orientierung an einschlägigen Fällen möglich ist. So kann entweder eine valide Auszeichnung vorgenommen werden, die sich konsequent an der bisherigen Auszeichnungspolitik orientiert, oder es fällt auf, dass die früheren Fälle neu bearbeitet werden müssen. Durch die Dokumentation von Annotationsregel und das Bearbeitungsdatum im XML-Code ist bei einer Regelrevision ein rascher Zugriff auf diese Fälle möglich. Die annotierten Texte und die Annotationsrichtlinien (zur Nachnutzbarkeit und Übertragung auf andere Textsorten) werden im Textgrid-Repository sowie auf den Servern des Regionalen Rechenzentrums Erlangen (RRZE) publiziert (Langzeitarchivierung).

4. Annotationsprobleme und exemplarische Auswertung

Für eine Diskussion von Annotationsproblemen und für eine exemplarische Auswertung verwende ich zwei mittelhochdeutsche Mären: Sperber und Häslein.[36] In beiden Texten will ein unbedarftes Mädchen einem Ritter ein Tier abkaufen, einen Sperber bzw. einen Hasen. Der Ritter ist nur bereit, das Tier gegen die Minne des Mädchens zu tauschen, das Mädchen weiß jedoch nicht, was Minne ist, und geht auf den Handel ein. Es wird von seiner Oberin im Kloster bzw. seiner Mutter dafür getadelt und geschlagen und tauscht deshalb bei einem zweiten Treffen mit dem Ritter das Tier wieder zurück gegen die Minne, es kommt also nochmals zum Beilager. Während der Sperber – durchaus misogyn erzählt – mit dem Vergnügen des Ritters und der Resignation der Oberin endet, folgt im Häslein ein zweiter Teil, in dem der Ritter eine andere Dame heiraten will, die sich über das Mädchen lustig macht, weil das Mädchen seiner Mutter vom Beilager erzählt hat, während sie hundertfach bei ihrem Kaplan lag. Der Ritter schickt daraufhin seine Verlobte zurück zu ihrem Kaplan und heiratet das Mädchen. Die Wertungsstruktur im Häslein ist eine deutlich andere, weil hier die Sorge der Mutter, dass das entehrte Mädchen keine gute Partie machen könnte, breiten Raum gewinnt, so dass ein Gegengewicht zum Vergnügen des Ritters in den Text eingebracht ist.[37]

4.1 Abgrenzungsprobleme

Abb. 1: Abgrenzungsprobleme bei Redewiedergabe. [Grafik: Dimpel
                        2016.]
Abb. 1: Abgrenzungsprobleme bei Redewiedergabe. [Grafik: Dimpel 2016.]

In Sperber V. 232 formuliert die Oberin zum Minnekauf, »daz si [das Mädchen] des koufes ie gewuoc« (Abbildung 1). Das mittelhochdeutsche gewuoc lässt sich mit »berichten oder erwähnen« übersetzen, dann ginge es um gesprochene Rede des Mädchens. Man kann gewuoc (Inf. gewahen) jedoch auch als »gedenken«, »sich entschließen« verstehen, dann ginge es um einen inneren Vorgang (Bewusstseinsdarstellung). Es könnte also sowohl eine Schilderung »von außen« oder Bewusstseinsdarstellung vorliegen – oder beides zugleich. In den Annotationsrichtlinien lässt sich etwa festlegen, dass bei einer derartigen Ambiguität nicht Bewusstseinsdarstellung zu annotieren ist, sondern »Erzählerrede: Sonstiger Bericht« mit Attribut cert="50%" und cert_comment="ambig: gewuoc". Ggf. auch Bewusstseinsdarstellung«. Geprüft wird, ob ein weiteres Attribut für solche ambigen Fälle einzuführen wäre, da zahlreiche mhd. Verben zugleich auf äußere und innere Handlungen bzw. Vorgänge referieren können.

4.2 Perspektivenabhängigkeit

Abb. 2: Abgrenzungsprobleme bei uneigentlicher Rede. [Grafik: Dimpel 2016.]
Abb. 2: Abgrenzungsprobleme bei uneigentlicher Rede. [Grafik: Dimpel 2016.]

Auch bei uneigentlicher Rede gibt es Grenzfälle. Wenn der Ritter im Häslein ankündigt, dem Mädchen den Hasen für seine Minne zu geben, so steht die Minne in der Ritterrede metonymisch für das Beilager (vgl. Abbildung 2). Bei der Figurenrede des Mädchens geht es dagegen nicht um eine übertragene Bedeutung, das Mädchen nimmt das Phänomen wörtlich. Die Annotation beruht hier auf der rekonstruierten Figurenperspektive.

5. Möglichkeiten der quantitativen Auswertung

5.1 Redewiedergabe

Abb. 3: Diagramm Redewiedergabe-1 im Sperber. [Grafik: Dimpel 2016.]
Abb. 3: Diagramm Redewiedergabe-1 im Sperber. [Grafik: Dimpel 2016.]
Abb. 4: Diagramm Redewiedergabe-1 im Häslein. [Grafik: Dimpel 2016.]
Abb. 4: Diagramm Redewiedergabe-1 im Häslein. [Grafik: Dimpel 2016.]

Hier nun Beispiele einer vorläufigen Auswertung – Tagset und Annotationsrichtlinien werden noch überarbeitet. Im Häslein (Abbildung 4) haben Ritter und Mutter weit größere Anteile an der Figurenrede als im Sperber; umgekehrt bei der Tochter, die im Sperber (Abbildung 3) große Anteile hat, zumeist direkte Rede.[38]

Abb. 5: Diagramm Redewiedergabe-2 im Sperber. [Grafik: Dimpel 2016.]
Abb. 5: Diagramm Redewiedergabe-2 im Sperber. [Grafik: Dimpel 2016.]
Abb. 6: Diagramm Redewiedergabe-2 im Häslein. [Grafik: Dimpel 2016.]
Abb. 6: Diagramm Redewiedergabe-2 im Häslein. [Grafik: Dimpel 2016.]

Im Sperber gibt es nur halb so viel indirekte Rede wie im Häslein, der Text besteht zur Hälfte aus Dialogen (vgl. Abbildung 5 und Abbildung 6). Im Häslein geht es häufiger um innere Vorgänge.

5.2 Fokalisierung

Abb. 7: Diagramm Fokalisierung im Sperber. [Grafik: Dimpel 2016.]
Abb. 7: Diagramm Fokalisierung im Sperber. [Grafik: Dimpel 2016.]
Abb. 8: Diagramm Fokalisierung im Häslein. [Grafik: Dimpel 2016.]
Abb. 8: Diagramm Fokalisierung im Häslein. [Grafik: Dimpel 2016.]

Anders als die Oberin im Sperber ist die Mutter im Häslein zumindest zeitweilig fokalisiert, während die Hindernisfigur im Sperber offenbar von außen erzählt werden kann (vgl. Abbildung 7). Die längere direkte Gedankenrede der Mutter im Häslein ist zentral für die Peripetie der Wertungsstruktur. Während das Sperber-Mädchen Gefallen am Beilager findet, wird diese laszive Darstellung im Häslein reduziert; das Mädchen ist weniger fokal (vgl. Abbildung 8). Beim Rückkauf fehlen Informationen dazu, ob ihr das Beilager zusagt, vielmehr blickt sie dabei stets auf ihr »liebez heselîn« (V. 273).

5.3 Figurenbezug

Abb. 9: Diagramm Figurenbezug Unmittelbar. [Grafik: Dimpel 2016.]
Abb. 9: Diagramm Figurenbezug Unmittelbar. [Grafik: Dimpel 2016.]
Abb. 10: Diagramm Figurenbezug Mittelbar. [Grafik: Dimpel 2016.]
Abb. 10: Diagramm Figurenbezug Mittelbar. [Grafik: Dimpel 2016.]

Bei der Bezugnahme auf die Tochter bzw. das Mädchen fällt auf, dass im Sperber mehr unmittelbare als mittelbare Bezüge vorhanden sind; im Häslein ist es umgekehrt (vgl. Abbildung 9 und Abbildung 10). Mit unmittelbaren Bezüge werden oft einfache Referenzen realisiert, während bei mittelbaren Bezügen bspw. ein eigentliches Handlungsziel erfasst werden kann, obwohl es nur scheinbar und vordergründig um andere Dinge geht. Im Sperber steht das Beilager im Zentrum – eine eher schlichte Komposition – , das Häslein bietet ein komplexeres Handeln.[39] Nicht abgebildet sind die Bezüge auf das Mädchen im Sperber mit Attribut »vorläufig_implizit« am Textanfang.

5.4 Negation innerhalb von Erzähler- / Figurenrede

Abb. 11: Doppelfilter Negation und Rede im Sperber. [Grafik: Dimpel 2016.]
Abb. 11: Doppelfilter Negation und Rede im Sperber. [Grafik: Dimpel 2016.]
Abb. 12: Doppelfilter Negation und Rede im Häslein. [Grafik: Dimpel 2016.]
Abb. 12: Doppelfilter Negation und Rede im Häslein. [Grafik: Dimpel 2016.]

Ein Vorteil der Annotation von verschiedenen Ebenen liegt darin, dass man mehrere Filter gleichzeitig anwenden kann. Man kann abfragen, ob Erzähler oder ob Figuren häufiger Negationen verwenden: Beim Sperber-Erzähler finden sich nur geringe Differenzen, das Mädchen greift häufiger zur Negation als der Ritter – allerdings vorwiegend in der Szene, in der sie dagegen protestiert, dass der Ritter die Minne nur einmal zurückgeben wollte, obwohl er sie dreimal erhalten habe (Abbildung 11). Dagegen stehen beim Häslein-Erzähler nur wenige Negationen; anders bei den Figuren (Abbildung 12): Der Ritter etwa lehnt wortreich den zuerst angebotenen Kaufpreis fürs Häslein ab (Ringe und Schmuck).

5.5 Lexikalische Vielfalt: MTLD von Erzähler- / Figurenrede

Abb. 13: Diagramm MTLD im Sperber. [Grafik: Dimpel 2016.]
Abb. 13: Diagramm MTLD im Sperber. [Grafik: Dimpel 2016.]
Abb. 14: Diagramm MTLD im Häslein. [Grafik: Dimpel 2016.]
Abb. 14: Diagramm MTLD im Häslein. [Grafik: Dimpel 2016.]

Die lexikalische Vielfalt habe ich mittels MTLD (Measure of Textual Lexical Diversity) ermittelt; gegenüber der Type-Token-Ratio ist MTLD längenunabhängig.[40] Höhere Werte weisen auf eine variationsreichere Ausdrucksweise hin.

Es sollte geprüft werden, ob sich eine absteigende Reihenfolge ›Erzähler – adeliger Ritter – einfältige Tochter‹ ergibt. Beim Sperber hat der sonstige Erzählerbericht immerhin höhere Werte als die direkte Rede von Tochter und Ritter (Abbildung 13). Insgesamt bleiben die Sperber-Werte hinsichtlich der Fragestellung diffus; die Werte zur Oberin können kaum belastet werden: MTLD ist bei Samples ab 100 Wörtern anwendbar;[41] die rotgefärbte Rede der Oberin im Sperber kommt jedoch nur auf 68 Wörter.

Die Rangfolge der Figuren im Häslein entspricht der Rangfolge im Sperber (Abbildung 14): Entgegen der Hypothese hat der Ritter niedrigere Werte als die Tochter. Wird der Ritter, der zunächst nur seinen Vorteil verfolgt, sprachlich benachteiligt? Die Mutter – als textinterne Wertungsinstanz – spricht sogar variationsreicher als der Erzähler.

Einer der Gründe dafür, warum der Bericht von Figurenaktivitäten niedrige Werte aufweist, dürfte darin liegen, dass bislang dixit-Formeln (»er sprach«) bei Figurenaktivität annotiert wurden. Eventuell muss hierfür künftig ein eigenes Attribut vergeben werden.

6. Soziale Netzwerkanalyse

Bei der literarischen Netzwerkanalyse (SNA) wird visualisiert, welche Figuren miteinander interagieren. In der Pionierstudie von Peer Trilcke werden potentielle Figurenbeziehungen erfasst:[42] Wenn Figuren zeitgleich auf der Bühne sind, wird angenommen, dass eine Vernetzung vorliegt; dabei werden potentielle Figurenbeziehungen erfasst. Das Element <FigurFokusort> erlaubt es, solche Konstellationen zu visualisieren (Abbildung 15 und Abbildung 16).[43]

Abb. 15: SNA-Plot zu Sperber auf Basis von <FigurFokusort>. [Grafik: Dimpel 2016.]
Abb. 15: SNA-Plot zu Sperber auf Basis von <FigurFokusort>. [Grafik: Dimpel 2016.]
Abb. 16: SNA-Plot zum Häslein auf Basis von <FigurFokusort>. [Grafik: Dimpel 2016.]
Abb. 16: SNA-Plot zum Häslein auf Basis von <FigurFokusort>. [Grafik: Dimpel 2016.]

Bei <Figurenbezug> (Abbildung 17 und Abbildung 18) werden Figuren, auf die gleichzeitig Bezug genommen wird, erfasst. Hier geht es nicht nur um potentielle Vernetzung, sondern um Bezüge, die eine Figur oder der Erzähler realisiert.

Abb. 17: SNA-Plot zum Sperber auf Basis von <FigurenBezug>. [Grafik: Dimpel 2016.]
Abb. 17: SNA-Plot zum Sperber auf Basis von <FigurenBezug>. [Grafik: Dimpel 2016.]
Abb. 18: SNA-Plot zum Häslein auf Basis von <FigurenBezug>. [Grafik: Dimpel 2016.]
Abb. 18: SNA-Plot zum Häslein auf Basis von <FigurenBezug>. [Grafik: Dimpel 2016.]

Der SNA-Plot visualisiert, inwiefern die Figurenkonstellation im Häslein komplexer ist als im Sperber. Dadurch, dass beim Figurenbezug auch absente Figuren erfasst werden – etwa der Kaplan im Häslein –, gehen bei <FigurenBezug> mehr Informationen ein als bei <FigurFokusort>. Im Sperber ist die Relation zwischen Ritter und Oberin bei <FigurenBezug> stärker ausgeprägt als bei <FigurFokusort>, da der Rückkauf mit Rücksicht auf die vom Mädchen angenommenen Interessen der Oberin erfolgt.[44]

Abb. 19: SNA-Plot zum Sperber. Bezug von <Redewiedergabe> und <Erzählerrede> auf <FigurenBezug>. [Grafik: Dimpel 2016.]
Abb. 19: SNA-Plot zum Sperber. Bezug von <Redewiedergabe> und <Erzählerrede> auf <FigurenBezug>. [Grafik: Dimpel 2016.]
Abb. 20: SNA-Plot zum Häslein. Bezug von  <Redewiedergabe> und <Erzählerrede> auf <FigurenBezug>. [Grafik: Dimpel 2016.]
Abb. 20: SNA-Plot zum Häslein. Bezug von <Redewiedergabe> und <Erzählerrede> auf <FigurenBezug>. [Grafik: Dimpel 2016.]

Im Sperber (vgl. Abbildung 19) sind die linke »Kloster«-Hälfe und rechte »Minnekauf«-Hälfte nur über Gott und Tochter verbunden. Bei den Beziehungen der Hauptfiguren variiert deutlich, welche Figur bei reziproken Bezügen wie stark auf die jeweils andere Figur Bezug nimmt. Die Tochter ist mit den übrigen Nonnen ausschließlich darüber verbunden, dass anfangs auch auf sie vorläufig implizit beim Beten etc. Bezuggenommen wird. Im Häslein (vgl. Abbildung 20) sind die Hochzeitsgäste und die Verlobte zentraler als die Mutter; andererseits ist die Beziehung Mutter – Tochter stärker. Viele Beziehungen sind nicht reziprok (rot; Kaplan, Gesinde, Gott); der Ritter nimmt häufiger auf die Verlobte Bezug als umgekehrt.

Ein Vorteil der annotierten Texte besteht darin, dass der Bezug von Figurenrede und Figurenaktivität (in Erzählerrede) auf andere Figuren abgebildet werden kann, so dass nunmehr tatsächlich realisierte sowie gewichtete und gerichtete Relationen in die Netzwerkanalyse eingehen.[45]

7. Ausblick: Akkurate Daten und vielfältige Analysen

Franco Moretti hat Netzwerkanalysen präsentiert, die nicht gewichtet und nicht gerichtet sind; er selbst kommentiert dieses Problem: »Das kann nicht richtig sein.«[46] Dennoch hat sich Moretti nicht davon abhalten lassen, aus seinen nicht-gewichteten und nicht-gerichteten SNA-Plots den Vorschlag abzuleiten, eingeführte Kategorien wie Hauptfigur versus Nebenfiguren oder ›runde‹ versus ›flache‹ Figur zu überdenken: »In Anbetracht der Verteilung spricht nichts für diese Dichotomien, sie macht eher eine radikale Neukonzeption der Figuren und ihrer Hierarchie erforderlich.«[47] Mit Blick auf die vorstehenden gewichteten und gerichteten SNA-Plots zu Häslein und Sperber ist demgegenüber festzuhalten, dass die Plots mit genauerer Datenbasis keinen Anlass dazu geben, eine Definition von Hauptfigur, die etwa die Partizipation der Figur an Ereignissen in der erzählten Welt als Kriterium verwendet,[48] grundlegend in Zweifel zu ziehen. Für die weitere Entwicklung der digitalen Literaturwissenschaften wird es weniger darauf ankommen, im Schatten des Big-Data-Hypes spektakuläre Ergebnisse als ›distant reading‹ zu vermarkten. Wichtig wäre dagegen ein Forschungsprogramm, das akkurate Daten zur Verfügung stellt, die weiterführende Analysen erst ermöglichen. Mein Annotationsprojekt versteht sich als ein Baustein innerhalb eines solchen Programms. Mittelfristig ist auf den Erfolg von automatischen Verfahren zu hoffen, die freilich erst einmal eine geeignete Modellierung und annotierte Trainingsdaten zur Voraussetzung haben.

Das Annotationssystem wird laufend weiterentwickelt, die hier vorgestellten Auswertungen beruhen auf vorläufigen Daten, die Texte wurden im Jahr 2016 annotiert. Das Korpus erlaubt Auswertungen in vielfältiger Weise, es kann mit einer Vielzahl an statistischen Methoden analysiert werden – etwa in Hinblick auf Heterogenität oder Homogenität. Man kann beispielsweise Figurenrede vom Typ ›Bewusstseinsdarstellung‹ von weiblichen Figuren mit einem Korpussegment vergleichen, das aus Erzählerrede besteht; die Figurenrede von Antagonisten lässt sich etwa mit Figurenrede von Protagonisten vergleichen. Eine Besonderheit ist, dass die Sample-Erstellung für spezifische Fragestellungen nicht nur eindimensionale Zugriffe auf Korpussegmente erlaubt, sondern auch systematische Zugriffe auf mehrere Ebenen gleichzeitig. Möglich wird eine Auswertung mit multiplen Fragestellungen. Beispielsweise lässt sich fragen: Wie steht es um die diachrone Entwicklung von Fokalisierung, um temporale Alternationen, wie verteilt sich der Redebezug auf verschiedene Figurentypen? Zahlreiche gender-bezogene Auswertungen werden möglich – mit einer Sample-Analyse mit Text, der jeweils auf weibliche oder männliche Figuren bezogen ist, oder mit Figurenrede, die von weiblichen oder männlichen Figuren stammt. Wie sind evaluative Äußerungen einerseits auf Erzählerrede und Figurenrede und andererseits auf welche Aktanten verteilt? Lassen sich epochenspezifische Verteilungen ausmachen? Wird es anhand der Auswertungsdaten möglich, Thesen zur Gattungsentwicklung kritisch zu diskutieren, die das Verhältnis vom Märe zur Novelle in einer teleologischen Perspektive beschreiben, und die das Märe als weniger komplex und weniger multiperspektivisch sehen?[49] Zwar wird man sich – wie überall im Bereich der digitalen Literaturanalyse – davor hüten müssen, vorschnell große Wahrheiten zu verkünden; ich hoffe aber, dass auf der Grundlage von hundert annotierten Kurzerzählungen bei aller Vorsicht zumindest Tendenzen beschrieben werden können.


Fußnoten

  • [1]

  • [2]

  • [3]
    Jannidis 2007, S. 35.

  • [4]
    Vgl. nun jedoch Gius 2015.

  • [5]
    Auch wenn mit diesem Projekt Neuland betreten wird, kann doch an die Arbeiten von Jan Christoph Meister und dessen Team angeknüpft werden, die Konzepte für formalisierbare Beschreibungen von literarischen Phänomenen vorgelegt haben; vgl. Meister 2003, S. 199–255, Meister 2011. Mit CATMA haben Meister et al. eine Arbeitsumgebung für kollaboratives Annotieren bereitgestellt. In HeureCléa werden Annotationsdaten zu Zeitstrukturen als Trainingskorpus für Maschinelles Lernen verwendet und Vorschläge zu nicht-annotierten Texten generiert; vgl. Gius / Jacke 2015a sowie Bögel et al. 2015. Brunner 2015 hat ein Annotationssystem sowie Verfahren zur automatischen Analyse von Redewiedergabe erarbeitet (sowohl regelbasiert als auch via Maschinelles Lernen). Das vorliegende Projekt kann ganz erheblich von Brunners Grundlagenarbeit und Brunners Annotationssystem profitieren.

  • [6]
    Dabei wird nicht ein geschlossenes narratologisches Konzept (falls es so etwas geben kann) vorausgesetzt, vielmehr werden Analysemodelle aus verschiedenen theoretischen Ansätzen herangezogen, ausgewählt nach den Kriterien der narratologischen Stringenz und der Eignung für eine digitale Modellierbarkeit: Bei Wertung ist das Analysemodell von Winko 1991 geeignet; bei Fokalisierung ein modifiziertes Modell nach Hübner 2003 und Dimpel 2011.

  • [7]
    Deutsche Bezeichnungen stehen bei neuen Tags, englische bei Tags, die aus TEI-P5 oder aus Brunner 2015 übernommen werden.

  • [8]
    @level und @non-fact werden in Analogie zur Redewiedergabe übernommen von Brunner 2015, S. 72–76. @non-fact steht etwa auch bei negierter oder hypothetischer Redewiedergabe oder bei Spekulationen über künftige Ereignisse.

  • [9]
    Vgl. Trilcke 2013, S. 223f., der die Kopräsenz von Figuren auf der Bühne als Datengrundlage für eine SNA-Studie verwendet.

  • [10]
    Ich habe dieses Projekt ebenfalls in Dimpel 2017 und Dimpel 2018 vorgestellt. Da es sich bei Tagset und Workflow um den gleichen Gegenstand handelt, bestehen in diesen Passagen große und teils wörtliche Übereinstimmungen mit diesen Beiträgen.

  • [11]
    In diesem Beispiel handelt es sich um eine reflektierende Erzähleräußerung; die Handlung der erzählten Welt wird erst danach fortgesetzt.

  • [12]
    Vgl. Genette 1998 [1972], S. 25.

  • [13]

  • [14]

  • [15]
    Hübner 2003, S. 25–63, Dimpel 2011, S. 17–38.

  • [16]
    Vgl. Hübner 2003, S. 53f.

  • [17]
    Vgl. Brunner 2015, S. 72f. Die Funktion von Brunners Attributen @ambig und @prag wird hier mittels @cert und @cert_comment realisiert.

  • [18]
    Bspw. negierte, hypothetische oder zukünftige Redewiedergabe; vgl. Brunner 2015, S. 73–76. Auf die differenzierte Werteliste (ebd.) wird verzichtet. Mit Hilfe von @non-fact, @border und @narr kann man Grenzbereiche als Grenzbereiche einer bestimmten Sorte auszeichnen, anstatt nur eine unsichere Auszeichung (zu @cert s. u.) zu vermerken. Eine weitere Differenzierung von @non-fact / @border würde zwar zusätzliche Informationen bieten, eine sicherere Einstufung einer Redewiedergabe etwa als »Bewusstseinsdarstellung« wird dadurch jedoch nicht gewährleistet, so dass hier von einer weiteren Granulierung abgesehen wird.

  • [19]
    Beispiel: Eine Figur veranlasst andere Figuren mit einem Redeakt zu einer Handlung, ohne dass der Redeakt wiedergegeben wird. Vgl. Brunner 2015, S. 80f.

  • [20]
    Vgl. Brunner 2015, S. 82f.; hier ohne weitere Differenzierung mittels Werteliste (S. 87–89).

  • [21]
    Vgl. Brunner 2015, S. 91f.

  • [22]
    In Anschluss an Hübner 2003, S. 47, wird zur Bewusstseinsdarstellung auch die Darstellung von nicht verbalisierten Bewusstseinsinhalte gerechnet – hier also die Emotionsdarstellung.

  • [23]
    Die TEI-Elemente <q> bzw. <quote> sind zwar zuletzt deutlich erweitert worden (vgl. TEI Guidelines 2018 Kapitel 3.3 Highlighting and Quotation. Doch erlauben die etablierten TEI-Tags es nicht in gleicher Weise wie bei Brunner 2015, die verschiedenen Arten der inneren oder gesprochenen Redewiedergabe ausreichend differenziert abzubilden.

  • [24]
    Nünning 1989 , S. 51f.

  • [25]
    Gius / Jacke 2015b, S. 10–14. Die feingliedrige Unterscheidung von <information_retrieval/writing_process>, <self_description>, <organization_of_discourse> und <address_to_the_reader> wird zunächst zu <Erzählerreflexion metanarrativ> zusammengefasst.

  • [26]
    In diesem Beispiel ist zwar vom Ritter, dem das Mädchen seine Minne im Tausch gegen das Häslein überlassen hat, nicht explizit die Rede, doch wird das Mädchen von seiner Mutter gezüchtigt, weil es auf diesen Tausch mit dem Ritter eingegangen ist. Es geht also mittelbar durchaus um das Handeln des Ritters. Anders als im TEI-Element <name>, bei dem es um die Identifizierung einer Person geht, steht hier die Art des Bezugs auf eine Person im Zentrum, die in dem Textsegment nicht explizit genannt sein muss. Zu prüfen ist, inwieweit die Figur mittels URI präzise erfasst werden kann.

  • [27]
    Winko 1991, S. 134f.

  • [28]
    McCarty 2004, S. 258. Ausführlich zum Erkenntnisgewinn durch ›modeling‹ McCarty 2005, insbesondere S. 23–72.

  • [29]
    Vgl. Meister 2007, S. 31.

  • [30]
    Vgl. die Skizze zur Raumkonzeption im ›Herzmäre‹ von Konrad von Würzburg in Dimpel 2015, S. 355f. Zu erfreulichen Nebeneffekten vgl. auch McCarty 2005, S. 49–51 sowie S. 64.

  • [31]
    Vgl. Meister 2012, S. 105–117. Jannidis 2003, S. 323–327, zeigt, wie man der Polyvalenzfrage mit Hilfe des Konzeptes der Offensichtlichkeit begegnen kann.

  • [32]
    Vgl. McGann 2004.

  • [33]
    Genette unterscheidet bekanntlich Nullfokalisierung von interner und externer Fokalisierung. Dagegen postuliert Bal, Fokalisierung benötige Subjekt und Objekt (Fokalisator und Fokalisiertes). Vgl. zu Bal die Übersicht und die Kritik bei Hübner 2003, S. 40f.

  • [34]
    Annotationsschemata und Annotationsregeln können in der Regel ebenso wenig objektiv oder voraussetzungsfrei gültig sein wie narratologische Beschreibungssysteme, bei denen es sich ebenfalls um Modelle handelt. Modellierungen ist grundsätzlich ein Verkürzungsmerkmal inhärent; zudem sind Modelle nicht unabhängig von der Perspektive und vom Voraussetzungssystem des Modellerschaffers; vgl. Stachowiak 1973, S. 131–133, S. 235–239, sowie Balzer / Moulines 2014, S. 142. Zur Unterscheidung von Deskription und Interpretation haben Kindt / Müller 2003, S. 294, als Kriterium die »interpretationstheoretische Neutralität« vorschlagen, die dann gegeben ist, wenn Begriffe von unterschiedlichen Schulen gleichermaßen verwendet werden können und wenn sie nicht von der Selektion eines bestimmten Interpretationsansatzes abhängig sind. Während der Begriff ›homodiegetisches Erzählen‹ das Kriterium erfülle, sei es bei ›unzuverlässigem Erzählen‹ nicht erfüllt (Kindt / Müller 2003, S. 296f.). Nach Kindt / Müller 2015, S. 78, kann die Anwendung von Konzepten in Relation zur einer Kategorienbestimmung zutreffend oder unzutreffend sein, wenn die Kategorienbestimmung zuvor geleistet ist. Selbst bei Fokalisierungsmodellen muss eine Unabhängigkeit von weiteren Voraussetzungssystemen nicht gegeben sein: Hübner 2003, S. 41, hat herausgearbeitet, dass das Fokalisierungsmodell von Bal voraussetzt, dass der »Erzähler erzählt, was er sieht«, während Hübner darauf insistiert, dass es zwischen der extradiegetischen Position des Erzählers und den intradiegetischen Ereignissen keine Relation der Wahrnehmung geben kann. Vgl. hierzu auch Dimpel 2011, S. 26–38.

  • [35]
    Vgl. zu empirischen Teilstrecken Dimpel 2015.

  • [36]
    Texte hier vorläufig nach Grubmüller 1996; für die endgültige Fassung vorgesehen ist die Annotation der Texte aus dem Projekt »Edition und Kommentierung der deutschen Versnovellistik des 13. und 14. Jahrhunderts« (Klaus Ridder und Hans-Joachim Ziegeler).

  • [37]
    Vgl. Dimpel 2013a.

  • [38]
    Prozentualer Anteil der Wörter innerhalb von Redewiedergabe-Tags an der Gesamtwortzahl. Inklusive Text mit Attributen @non-fact, @narr, @border, jedoch nicht @level=2 (von anderen Figuren referierte Rede). Das Mädchen im Kloster wird der raschen Vergleichbarkeit halber ebenfalls als »Tochter« gelistet.

  • [39]
    Vgl. hierzu auch Dimpel 2013a.

  • [40]

  • [41]

  • [42]
    Trilcke 2013 , S. 201–220; Moretti 2011, S. 3, erfasst, welche Figuren verbal (»speech act«) in Interaktion treten.

  • [43]
    Die Datenextraktion erfolgt mit eigenen Perl-Programmen, der Plot mit Ucinet 6, vgl. Freeman et al. 2002.

  • [44]
    Die Verbindung der Knoten von Ritter und Oberin bei <FigurFokusort> beruht darauf, dass hier auch die nur referierte (level=2 und non-fact=true) Präsenz des Ritters in der Figurenrede des Mädchens erfasst wurde; alternativ ist es möglich, die nonfaktischen Relationen ausblenden. Nonnen und Lehrerin werden bei <FigurFokusort> nicht erfasst, weil sie nicht zeitlich verortet sind. Ich erwäge jedoch, für zeitlich nicht spezifizierte Figurenpräsenzen ein eigenes Attribut zu vergeben. Die Gewichtung wird nach der Anzahl Taginstanzen vorgenommen. Möglich wäre auch eine Gewichtung nach der Zahl der einschlägig annotierten Wörter.

  • [45]
    Größe der Knoten nach Betweenness; Pfeilkopfgröße nach Indegree / Outdegree. Non-faktische Relationen sind enthalten; Redewiedergabe-Bezüge in Level-2 sind enthalten.

  • [46]
    Moretti 2016, S. 194.

  • [47]
    Moretti 2016, S. 198f.

  • [48]
    So Jannidis 2004, S. 104.

  • [49]
    Vgl. Neuschäfer 1969; abwägend hierzu Grubmüller, der das Märe im Kontext einer europäischen Novellistik sieht: »Die im ‚Decameron‘ zu beobachtende Auflösung des exemplarischen Erzählens zugunsten eines vielschichtigeren, offenen, mehrpoligen, das man ‚novellistisch‘ nennen könnte, ist nicht auf Boccaccios Werk beschränkt (so wenig wie sie dieses ausschließlich beherrscht)«., vgl Grubmüller 2006 , S. 259f. sowie S. 267. Zur Kritik an einem teleologischen Entwicklungsmodell vom Märe zu Boccaccio und zur Multiperspektivität im Märe vgl. auch Dimpel 2013b.


Bibliographische Angaben

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  • Thomas Bögel / Michael Gertz / Evelyn Gius / Janina Jacke / Jan Christoph Meister / Marco Petris / Jannik Strötgen: Gleiche Textdaten, unterschiedliche Erkenntnisziele? Zum Potential vermeintlich widersprüchlicher Zugänge zu Textanalyse. In: DHd 2015: Von Daten zu Erkenntnissen. (DHd: 2, Graz, 23.–27.02.2015). PDF. [online]

  • Annelen Brunner: Automatische Erkennung von Redewiedergabe. Ein Beitrag zur quantitativen Narratologie. Berlin u. a. 2015. [Nachweis im GVK]

  • Friedrich Michael Dimpel: Computergestützte textstatistische Untersuchungen an mittelhochdeutschen Texten. Tübingen 2004. [Nachweis im GVK]

  • Friedrich Michael Dimpel: Die Zofe im Fokus. Perspektivierung und Sympathiesteuerung durch Nebenfiguren vom Typus der Confidente in der höfischen Epik des hohen Mittelalters. Berlin 2011. [Nachweis im GVK]

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  • Friedrich Michael Dimpel: Der Computerphilologe als Interpret – ein Teilzeit-Empiriker? In: Literatur interpretieren: Interdisziplinäre Beiträge zur Theorie und Praxis. Hg. von Jan Borkowski / Stefan Descher / Felicitas Ferder / Philipp Heine. (Tagung, Göttingen, 07.–08.03.2013) Münster 2015, S. 339–359. [Nachweis im GVK]

  • Friedrich Michael Dimpel: Novellenschätze narratologisch auszeichnen und analysieren am Beispiel Victor von Scheffels ›Hugideo‹ und der sozialen Netzwerkanalyse. In: Zeitschrift für Literaturwissenschaft und Linguistik 47 (2017), H. 1, S. 87–108. [Nachweis im GVK]

  • Friedrich Michael Dimpel: Narratologische Textauszeichnung in Märe und Novelle. In: Quantitative Ansätze in den Literatur- und Geisteswissenschaften. Systematische und historische Perspektiven. Hg. von Toni Bernhart / Marcus Willand / Sandra Richter / Andrea Albrecht. Berlin u. a. 2018, S. 121–147. DOI: 10.1515/9783110523300-006 [Nachweis im GVK]

  • Lin Freeman / Martin Everett / Steve Borgatti: Ucinet for Windows: Software for Social Network Analysis. Harvard 2002. [online]

  • Gérard Genette: Diskurs der Erzählung – ein methodologischer Versuch. In: Gérard Genette: Die Erzählung. Dt. Übersetzung von ›Discours de récit‹ und ›Nouvelle Discours de récit‹. Aus dem Französischen von Andreas Knop. Hg. von Jochen Vogt. 2. Auflage. München 1998 [1972]. [Nachweis im GVK]

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  • Evelyn Gius / Janina Jacke (2015a): Informatik und Hermeneutik. Zum Mehrwert interdisziplinärer Textanalyse. In: Grenzen und Möglichkeiten der Digital Humanities. Hg. von Constanze Baum / Thomas Stäcker. Wolfenbüttel 2015. (= Sonderband der Zeitschrift für digitale Geisteswissenschaften, 1) DOI: 10.17175/sb001_006

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  • Klaus Grubmüller: Novellistik des Mittelalters. Märendichtung. Frankfurt/Main 1996. [Nachweis im GVK]

  • Klaus Grubmüller: Die Ordnung, der Witz und das Chaos. Eine Geschichte der europäischen Novellistik im Mittelalter: Fabliau – Märe – Novelle. Tübingen 2006. [Nachweis im GVK]

  • Gert Hübner: Erzählform im höfischen Roman. Studien zur Fokalisierung im ›Eneas‹, im ›Iwein‹ und im ›Tristan‹. Tübingen u. a. 2003. [Nachweis im GVK]

  • Fotis Jannidis: Polyvalenz – Konvention – Autonomie. In: Regeln der Bedeutung. Zur Theorie der Bedeutung literarischer Texte. Hg. von Fotis Jannidis / Gerhard Lauer / Matías Martínez / Simone Winko. (Tagung, Kloster Irsee, 12.–15.09.2001) Berlin u .a. 2003, S. 305–328. [Nachweis im GVK]

  • Fotis Jannidis: Figur und Person. Beitrag zu einer historischen Narratologie. Berlin u. a. 2004. [Nachweis im GVK]

  • Fotis Jannidis: Computerphilologie. In: Handbuch Literaturwissenschaft. Hg. von Thomas Anz. 4 Bde. Stuttgart u. a. 2007. Bd 2: Methoden und Theorien, S. 27–40. [Nachweis im GVK]

  • Fotis Jannidis: Methoden der computergestützten Textanalyse. In: Methoden der literatur- und kulturwissenschaftlichen Textanalyse. Ansätze – Grundlagen – Modellanalysen. Hg. von Vera Nünning / Ansgar Nünning. Stuttgart 2010, S. 109–132. [Nachweis im GVK]

  • Fotis Jannidis / Gerhard Lauer / Andrea Rapp: Hohe Romane und blaue Bibliotheken. Zum Forschungsprogramm einer computergestützten Buch- und Narratologiegeschichte des Romans in Deutschland (1500–1900). In: Literatur und Literaturwissenschaft auf dem Weg zu den neuen Medien: eine Standortbestimmung. Hg. von Lucas Marco Gisi / Jan Loop / Michael Stolz. Zürich 2007, S. 29–43. [online] [Nachweis im GVK]

  • Tom Kindt / Hans-Harald Müller: Wieviel Interpretation enthalten Beschreibungen? Überlegungen zu einer umstrittenen Unterscheidung am Beispiel der Narratologie. In: Regeln der Bedeutung. Zur Theorie der Bedeutung literarischer Texte. Hg. von Fotis Jannidis / Gerhard Lauer / Matías Martínez / Simone Winko. Berlin u. a. 2003, S. 286–304. [Nachweis im GVK]

  • Tom Kindt / Hans-Harald Müller: Zum Verhältnis von Deskription und Interpretation. Ein Bestimmungsvorschlag und ein Beispiel. In: Literatur interpretieren: Interdisziplinäre Beiträge zur Theorie und Praxis. Hg. von Jan Borkowski / Stefan Descher / Felicitas Ferder / Philipp Heine. (Tagung, Göttingen, 07.–08.03.2013) Münster 2015, S. 73–90. [Nachweis im GVK]

  • Rie Koizumi: Relationships Between Text Length and Lexical Diversity Measures: Can We Use Short Texts of Less than 100 Tokens? In: Vocabulary Learning and Instruction 1 (2012), S. 60–69. PDF. DOI: 10.7820/vli.v01.1.koizumi

  • Inderjeet Mani: The Flow of Time in Narrative. An Artificial Intelligence Perspective. In: Time. From Concept to Narrative Construct: A Reader. Hg. von Jan Christoph Meister / Wilhelm Schernus. Berlin u. a. 2011, S. 217–235. [Nachweis im GVK]

  • Philip M. McCarthy: An Assessment of the Range and Usefulness of Lexical Diversity Measures and the Potential of the Measure of Textual, Lexical Diversity. Memphis 2005.

  • Willard McCarty: Modeling: A Study in Words and Meanings. In: A Companion to Digital Humanities. Hg. von Susan Schreibman / Ray Siemens / John Unsworth. Malden, MA. 2004, S. 254–270. [Nachweis im GVK]

  • Willard McCarty: Humanities Computing. Basingstoke u. a. 2005. [Nachweis im GVK]

  • Jerome McGann: Marking Texts of Many Dimensions. In: A Companion to Digital Humanities. Hg. von Susan Schreibman / Ray Siemens / John Unsworth. Malden, MA. 2004, S. 198–217. [Nachweis im GVK]

  • Jan Christoph Meister: Computing Action. A narratological approach. Berlin u. a. 2003. [Nachweis im GVK]

  • Jan Christoph Meister: ›Computational Narratology‹ oder: Kann man das Erzählen berechenbar machen? In: Mediale Ordnungen. Erzählen, Archivieren, Beschreiben. Hg. von Corinna Müller / Irina Scheidgen. Marburg 2007, S. 19–39. [Nachweis im GVK]

  • Jan Christoph Meister: The Temporality Effect. Towards a Process Model of Narrative Time Construction. In: Time. From Concept to Narrative Construct: A Reader. Hg. von Jan Christoph Meister / Wilhelm Schernus. Berlin u. a. 2011, S. 171–216. [Nachweis im GVK]

  • Jan Christoph Meister: Crowd sourcing ›true meaning‹. A collaborative markup approach to textual interpretation. In: Collaborative Research in the Digital Humanities. Festschrift for Harold Short. Hg. von Willard McCarty / Marylin Deegan. Farnham u. a. 2012, S. 105–122. [Nachweis im GVK]

  • Franco Moretti: Network Theory, Plot Analysis. In: Literary Lab Pamphlet 2 (2011), S. 1–42. PDF. [online]

  • Franco Moretti: Distant Reading. Aus dem Englischen übersetzt von Christine Pries. Konstanz 2016 (2013). [Nachweis im GVK]

  • Hans-Jörg Neuschäfer: Boccaccio und der Beginn der Novelle. Strukturen der Kurzerzählung auf der Schwelle zwischen Mittelalter und Neuzeit. München 1969. [Nachweis im GVK]

  • Ansgar Nünning: Grundzüge eines kommunikationstheoretischen Modells der erzählerischen Vermittlung. Die Funktion der Erzählinstanz in den Romanen George Eliots. Trier 1989. [Nachweis im GVK]

  • Christof Schöch: Corneille, Molière et les autres. Stilometrische Analysen zu Autorschaft und Gattungszugehörigkeit im französischen Theater der Klassik. In: Literaturwissenschaft im digitalen Medienwandel. Hg. von Christof Schöch / Lars Schneider. Berlin 2014, S. 130–157. PDF. [online]

  • Herbert Stachowiak: Allgemeine Modelltheorie. Wien 1973. [Nachweis im GVK]

  • TEI Guidelines. P5: Guidelines for Electronic Text Encoding and Interchange. Hg. von Text Encoding Initiative. Version 3.4.0. vom 23.07.2018.[online]

  • Peer Trilcke: Social Network Analysis (SNA) als Methode einer textempirischen Literaturwissenschaft. In: Empirie in der Literaturwissenschaft. Hg. von Philip Ajouri / Katja Mellmann / Christoph Rauen. Münster 2013, S. 201–247. [Nachweis im GVK]

  • Simone Winko: Wertungen und Werte in Texten. Axiologische Grundlagen und literaturwissenschaftliches Rekonstruktionsverfahren. Braunschweig 1991. [Nachweis im GVK]


Abbildungslegenden und -nachweise

  • Abb. 1: Abgrenzungsprobleme bei Redewiedergabe. [Grafik: Dimpel 2016.]
  • Abb. 2: Abgrenzungsprobleme bei uneigentlicher Rede. [Grafik: Dimpel 2016.]
  • Abb. 3: Diagramm Redewiedergabe-1 im Sperber. [Grafik: Dimpel 2016.]
  • Abb. 4: Diagramm Redewiedergabe-1 im Häslein. [Grafik: Dimpel 2016.]
  • Abb. 5: Diagramm Redewiedergabe-2 im Sperber. [Grafik: Dimpel 2016.]
  • Abb. 6: Diagramm Redewiedergabe-2 im Häslein. [Grafik: Dimpel 2016.]
  • Abb. 7: Diagramm Fokalisierung im Sperber. [Grafik: Dimpel 2016.]
  • Abb. 8: Diagramm Fokalisierung im Häslein. [Grafik: Dimpel 2016.]
  • Abb. 9: Diagramm Figurenbezug Unmittelbar. [Grafik: Dimpel 2016.]
  • Abb. 10: Diagramm Figurenbezug Mittelbar. [Grafik: Dimpel 2016.]
  • Abb. 11: Doppelfilter Negation und Rede im Sperber. [Grafik: Dimpel 2016.]
  • Abb. 12: Doppelfilter Negation und Rede im Häslein. [Grafik: Dimpel 2016.]
  • Abb. 13: Diagramm MTLD im Sperber. [Grafik: Dimpel 2016.]
  • Abb. 14: Diagramm MTLD im Häslein. [Grafik: Dimpel 2016.]
  • Abb. 15: SNA-Plot zu Sperber auf Basis von <FigurFokusort>. [Grafik: Dimpel 2016.]
  • Abb. 16: SNA-Plot zum Häslein auf Basis von <FigurFokusort>. [Grafik: Dimpel 2016.]
  • Abb. 17: SNA-Plot zum Sperber auf Basis von <FigurenBezug>. [Grafik: Dimpel 2016.]
  • Abb. 18: SNA-Plot zum Häslein auf Basis von <FigurenBezug>. [Grafik: Dimpel 2016.]
  • Abb. 19: SNA-Plot zum Sperber. Bezug von <Redewiedergabe> und <Erzählerrede> auf <FigurenBezug>. [Grafik: Dimpel 2016.]
  • Abb. 20: SNA-Plot zum Häslein. Bezug von <Redewiedergabe> und <Erzählerrede> auf <FigurenBezug>. [Grafik: Dimpel 2016.]
Heft / Sonderband: 
Zeitschrift für digitale Geisteswissenschaften - ZfdG Heft 4 (2019)

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