2.1 Sozialer Status der handelnden Figuren

[24]Der soziale Status der handelnden Figuren steht mit folgenden zwei Attributen in Zusammenhang:

• Zugehörigkeit der Figur zu den unterschiedlichen Welten der Familien,‍[18]
• Zugehörigkeit der Figur zum Stand innerhalb der Familie.

[25]Betrachten wir diese hierarchischen Systeme – die Welten der Familien und die Stände innerhalb der Familien – einzeln.

2.2 Moralischer Status der handlungstragenden Figuren

[51]Ein wesentliches Kriterium für die Definition der Rolle handlungstragender Figuren ist die Moral ihrer Handlung. Diese wird anhand des Verhältnisses zwischen dem Verhalten der Figur und den moralischen Vorstellungen ihrer eigenen Welt beurteilt: Handelt eine Figur im Einklang mit diesen Vorstellungen, gilt ihr Verhalten als moralisch richtig; handelt sie dagegen, als moralisch falsch. Bei Figuren mit neutralem Status erfolgt die Bewertung ihres Verhaltens im Hinblick auf die Interessen des Etalon-Helden.

[52]Entsprechend der moralischen Bewertung lassen sich für jede Rolle drei Varianten unterscheiden:

• moralisch richtig handelnde Figur (›r‹)
• moralisch falsch handelnde Figur (›f‹)
• reaktiv handelnde Figur (›o‹)

[53]Für die Bestimmung des moralischen Werts einer Figur gelten folgende Voraussetzungen. Eine Handlung gilt als moralisch richtig, wenn eine der folgenden Bedingungen erfüllt ist:

1. Der Vertreter der Welt der Einheimischen handelt zugunsten der eigenen Welt.
2. Der Vertreter der Welt der Auswärtigen handelt zugunsten der eigenen Welt.
3. Der Vertreter der Welt der Neutralen handelt zugunsten des moralisch richtig handelnden Vertreters der Welt der Einheimischen oder des moralisch falsch handelnden Vertreters der Welt der Auswärtigen.

[54]Eine Handlung gilt als moralisch falsch, wenn eine der folgenden Bedingungen erfüllt ist:

1. Der Vertreter der Welt der Einheimischen handelt zulasten der eigenen Welt.
2. Der Vertreter der Welt der Auswärtigen handelt zulasten der eigenen Welt.
3. Der Vertreter der Welt der Neutralen handelt zugunsten des moralisch richtig handelnden Vertreters der Welt der Auswärtigen oder des moralisch falsch handelnden Vertreters der Welt der Einheimischen.

[55]In manchen Fällen zeigen Figuren Unsicherheit bei der Erfüllung ihrer moralischen Pflichten und handeln reaktiv. Ein häufig anzutreffender Grund hierfür ist die Instrumentalisierung der positiven Herrscherfiguren. Gemeint sind Konstellationen, in denen eigentlich positiv angelegte Figuren aufgrund äußerer Zwänge oder struktureller Bedingungen zu moralisch problematischen Entscheidungen gezwungen werden. In solchen Fällen übernehmen sie Funktionen, die ihrem ursprünglichen Rollenprofil widersprechen, und erscheinen als ›falsche‹ Rollenvollzieher – also als Figuren, deren narrative Funktion nicht mit ihrer inneren Disposition übereinstimmt. In einen solchen Zustand können grundsätzlich alle Rollenträger geraten.

[56]Ein Beispiel: Die älteren Brüder vertauschen während des Schlafs ihres jüngeren Bruders das von ihm beschaffte Lebenswasser mit Meereswasser und bezichtigen ihn anschließend, den König, ihren Vater, durch Gift ermorden zu wollen. Der König, der zuvor gegenüber seinen Kindern nichts Schlimmes vermutet hatte, ordnet daraufhin die Verbannung seines jüngsten Sohnes aus dem Königreich oder seine Tötung an. Als später die Wahrheit ans Licht kommt, entschuldigt er sich bei ihm und zeichnet ihn mit Privilegien aus (ATU 551 – Wasser des Lebens).

[57]Ein weiteres Beispiel betrifft drei Schwestern: Die beiden älteren setzen heimlich die neugeborenen Kinder der jüngsten Schwester aus. Die Kinder überleben und wachsen heran – es handelt sich um ein Mädchen und einen Jungen. Das Mädchen, also die Tochter der jüngsten Schwester, wird von einer Hexe beraten, die wiederum von den bösen älteren Schwestern engagiert wurde. Nach dem Rat dieser Hexe stellt die Schwester ihrem Bruder lebensgefährliche Aufgaben. Beim Erfüllen einer dieser Aufgaben wird der Junge zu Stein verwandelt. Schließlich geht die Schwester des Bruders selbst und holt den Bruder ins Leben zurück. Die ursprüngliche Krise wird gelöst; die bösen älteren Schwestern und die von ihnen eingesetzte Hexe werden bestraft (ATU 707 – Die drei goldenen Söhne).

[58]In beiden Fällen handeln der König und das Mädchen nicht entsprechend ihrer inneren Motivation, sondern fungieren als blinde Werkzeuge der negativ handelnden Figuren.

[59]Ein anderer Typ reaktiv handelnder Figuren zeigt sich in den Vertretern der neutralen Welt, die im Dienst in der Welt der Auswärtigen stehen. Sie bewachen zum Beispiel das Tor jener Stadt, in der die Besitzerin der begehrten Objekte herrscht. Diese Figuren sind zunächst dazu bestimmt, moralisch fragwürdige Handlungen auszuführen. Doch nachdem sie vom Helden besänftigt wurden, beginnen sie, sich moralisch korrekt (im Sinne der Welt des Helden) zu verhalten, indem sie ihm freien Ein- und Ausgang gewähren. Für den Begriff der reaktiv handelnden Figur gilt, dass sie im Verlauf der Handlung zwischen moralisch richtigen und falschen Entscheidungen wechselt. Somit können wir die Menge der moralische Handlungstypen wie folgt erfassen: M = {r, f, o}.

[60]Die Abbreviation ist wie folgt aufzulösen:

• M = Moral der Handlung
• r = moralisch richtige Handlung
• f = moralisch falsche Handlung
• o = reaktive Handlung

2.3 Komposition der Rolle im Allgemeinen und Charakterisierung der Rollen im Einzelnen

2.4 Diskussion

[118]Die Beschreibung der sozialen Ordnung im Märchen sowie das darauf basierende System der handlungstragenden Figuren beruht auf einer induktiven Analyse des empirischen Märchenmaterials. Untersucht werden dabei der narrative Inhalt des Märchens und die daraus hervorgehenden Beziehungen zwischen den handlungstragenden Figuren. Durch die Vereinheitlichung dieser Beziehungen entsteht zunächst ein schematisches Bild der zugrunde liegenden Figurenkonstellationen, das sich mit fortschreitender Analyse des empirischen Materials zunehmend differenziert und vervollständigt.

[119]In einer fortgeschrittenen Phase der Forschung erreicht dieses Bild ein theoretisches Niveau, auf dem es als Modell für deduktive Schlüsse eingesetzt werden kann. Von diesem Punkt an dient das System nicht mehr der bloßen Erfassung neuer Einzelfälle, sondern bietet eine Grundlage zur Interpretation und Einordnung abweichender Erscheinungen. Das System der Rollenkonstellation im Zaubermärchen soll nun nicht mehr durch jede Abweichung korrigiert werden, sondern vielmehr dazu beitragen, die Ursachen und Bedingungen dieser Abweichungen zu klären. Diese methodische Umstellung vom deskriptiven zum erklärenden Zugriff markiert den Übergang von der induktiven zur deduktiven Modellanwendung. Sie entspricht einem allgemeinen Prinzip wissenschaftlicher Theoriebildung: Ein System, das aus der Analyse vieler Einzelfälle gewonnen wurde, gewinnt an Erklärungswert, strukturell unerwartete oder randständige Konstellationen im Licht seiner inneren Logik zu deuten.

[120]Zum Beispiel kann mittels induktiver Analyse folgende These entwickelt werden: Wird im Märchen ein Held geboren, während seine Geschwister bereits vor seiner Geburt existieren, so dient seine Geburt zunächst dazu, die in eine Krise geratenen Geschwister zu retten.‍[38] Die Funktion der Geschwister wiederum besteht darin, die Geburt des Helden zu motivieren und selbst als Rückeroberungsobjekte zu fungieren.

[121]Die wissenschaftliche Tragfähigkeit dieser These im Rahmen deduktiver Analysen wird durch die argumentative Konsistenz einer komplementären Hypothese überprüft. Diese lautet: Geraten Angehörige der Heldenfamilie, gewöhnlich die Geschwister des künftigen Helden in Not, so dürfen sie keine innere Hierarchie besitzen, denn diese wird für die Manifestation des Helden reserviert. Gerät eine einzige Angehörige des Heldenstandes in Not, so soll ihr Befreier entweder aus einer anderen Familie kommen (dazu gehört auch der Pendant-Held) oder wenn das nicht der Fall ist, muss der Retter entweder ein anderes Geschlecht haben oder dem Helden identisch sein.

[122]Eine narrative Lösung, bei der die Rettung von einem älteren und gleichgeschlechtlichen Mitglied der Heldenfamilie kommen könnte, stellt daher einen Bruch mit dem inneren Gesetz des Märchens dar, das in der konsequenten Transformation und der Wiederaufnahme von Rollen besteht.

[123]Ein gutes Beispiel für differenzierte Rollenzuweisung bietet die Figurengestaltung der älteren Brüder Josefs in der biblischen Erzählung – im Kontrast zur weitgehenden Nivellierung derselben Rollenkonstellation in Märchen mit vergleichbarer Handlung. In der Bibel zeigt sich die Rollendifferenzierung wie folgt: Ruben versucht, Josef zu retten, indem er vorschlägt, ihn lediglich in eine Zisterne zu werfen – mit der Absicht, ihn später zu befreien.‍[39] Juda schlägt hingegen vor, Josef zu verkaufen, um dessen Tod zu verhindern.‍[40] Die übrigen Brüder stimmen entweder der Mehrheitsentscheidung zu oder schweigen.

[124]Im Märchen dagegen handeln die älteren Brüder in der Regel geschlossen: Sie werfen ihren jüngsten Bruder gemeinsam in den Brunnen oder töten ihn. Auch dem Vater gegenüber sprechen sie ›mit einer Stimme‹, wenn sie über das Schicksal des verschwundenen Bruders Auskunft geben.

3.1 Manifestationsebene

[125]Die Segmentierung des Märchens basiert auf zwei empirisch erkennbaren Entitäten: der Geschichte oder Story und den Motiven. Das eine wird durch den Anfang und das Ende des Textes manifestiert, das andere durch die Auftritte der handlungstragenden Personen innerhalb des Textes. Im Kontext der Segmentierung von Märchen ist die Rolle der zweiten Entität von entscheidender Bedeutung. Wenn wir berücksichtigen, dass volkstümliche Märchen keine detaillierten Porträts, Naturbeschreibungen oder Gefühlsschilderungen enthalten, wird die universelle Anwendbarkeit des Auftritts handlungstragender Figuren als Merkmal für die Segmentierung von Märchen unbestreitbar.

[126]Der Auftritt der handlungstragenden Figur im Märchen ist den im Drama explizit markierten Auftritten bzw. Szenen gleichzustellen. Wenn wir ein Märchen als Drama darstellen würden, könnten wir den Text in segmentierte Teile aufteilen, die den Motiven entsprechen. Ein Beispiel dafür ist die segmentierte Zusammenfassung des Märchentyps ATU 551 – Wasser des Lebens (siehe unten Abschnitt 5).

[127]Der Auftritt selbst kann im Text in verschiedenen Formen dargestellt werden, wie z. B.:

1. Bericht über das, was ein Protagonist gerade erlebt oder worunter er leidet, z. B.: Der König wird blind (König).
2. Bericht darüber, was gerade zwischen mehreren Protagonisten geschieht, z. B.: Der König beauftragt seine Söhne, nach seinem Tod sein Grab zu bewachen (König, jüngster Bruder, ältere Brüder).
3. Bericht über den Umgang von zwei Parteien mit der Dritten, ohne dass diese daran aktiv beteiligt ist. Z. B.: Der jüngste Bruder gibt dem Freier seine Schwester zur Frau (Freier, jüngster Bruder, die Schwester tritt hier gar nicht in Erscheinung).
4. Bericht darüber, wie zwei Figuren gegenseitig interagieren, z. B.: Der Jüngling tötet im Zweikampf das Ungeheuer (Jüngling, Ungeheuer).
5. Ein besonderer Fall ist die Erzählung innerhalb der Erzählung, wie zum Beispiel in ATU 449 – Sidi Numan.

3.2 Repräsentationsebene

3.2.1 Die Krisenstruktur als Organisationslogik der Motive

[128]Die Motive lassen sich im mittleren Element eines Märchens, der ›Episode‹ (siehe Abschnitt 1) organisieren, bevor sie in die Geschichte integriert werden. Durch den Auftritt einer handlungstragenden Figur kann eine Episode eingeleitet, fortgesetzt oder abgeschlossen werden.

[129]Jede Episode stellt eine Einheit folgender Handlungsphasen dar (vgl. Abbildung 1):

1. Nachvollziehen der Krise,
2. Bekämpfung der Krise,
3. Lösung der Krise.

Abb. 1: Die Phasen des Verlaufs der Krise. [Aus: Dadunashvili 2026a: Abb. 1]

[130]Jede dieser Phasen kann zwei Alternativen haben:

• 1.1. Die Krise wird offenkundig gemacht (Perspektive der Leidenden), nachvollzogen (Perspektive der Handelnden) oder
• 1.2. das Nachvollziehen der Krise wird antizipiert.

[131]Auf die nachvollzogene Krise wird entweder

• 2.1. reagiert und sie wird bekämpft, oder
• 2.2. sie wird missachtet.

[132]Je nach Ausgang der Reaktion wird die Krise

• 3.1. gelöst, oder
• 3.2. sie bleibt bestehen und kann eine weitere Krise auslösen. Bei Missachtung bleibt sie ebenfalls bestehen und kann eine weitere Krise nach sich ziehen.

[133]Oberflächlich betrachtet bestehen einige Überschneidungen zwischen dem vorliegenden Modell und den strukturalistischen Abhandlungen, die in Reaktion auf Propps Theorie entstanden sind, insbesondere mit den von Algirdas Julien Greimas entwickelten Ansätzen.‍[41] Bei genauerer Betrachtung zeigt sich jedoch, dass es sich um zwei grundlegend verschiedene Vorgehensweisen handelt. Sowohl Propp als auch sein Kritiker entwickeln ihre Schemata, indem sie das Märchen als Ganzes in kleinere Einheiten (Episoden) segmentieren, wobei nur das Ganze als objektivierend gilt. Unser Modell hingegen geht einen entgegengesetzten Weg: Es setzt bei den kleinsten objektivierenden Bestandteilen des Märchens an (Motive) und untersucht deren reguläre Beziehungen. Darauf aufbauend erfolgt eine schrittweise Verdichtung, die zunächst zu mittleren Einheiten (Episoden) und schließlich zum übergeordneten Ganzen (dem Märchen) führt.‍[42]

[134]Jede Episode im Märchen sowie das Märchen im Ganzen sind mit irgendeiner Krise verbunden, die eine Lösung braucht.‍[43] Jedes Motiv bezieht sich auf eine Krise und stellt eine Phase ihres Verlaufs dar, wobei jedes Motiv nach ›Sinn‹, ›Folge‹ und ›Wert‹ zu bestimmen ist:

• Entsprechend dem ›Sinn‹ kann ein Motiv entweder einen ›Nehmen-‹ oder ›Gebenausgang‹ haben. In einigen Fällen kann ein Ausgang auch beide Sinne haben (darüber später). Ein Motiv mit Nehmenausgang dient der Förderung der handelnden Figur (es stellt ihr Ausrüstung, Gegenstände, Informationen, Versprechen oder Helfer zur Verfügung, die sie in der Not unterstützen können). Ein Motiv mit Gebenausgang fordert hingegen den Verbrauch der genommenen Ressourcen, um die Behebung der Krise voranzutreiben.
• Die ›Folge‹ eines Motivs bestimmt seine Zugehörigkeit zu einer bestimmten Phase der Krise und damit auch die Spannung zwischen zwei Motiven, die durch eine Konsequenz miteinander verbunden sind. Sie verweist auf die strukturbildende Funktion des Motivs innerhalb der Episode und ist entweder im ›Nachvollziehen‹ oder in der ›Handlung‹ repräsentiert. Durch das einfache oder antizipierte ›Nachvollziehen‹ der Krise, das die Heldenperspektive zeigt, wird die Krise aufgedeckt, enthüllt, erfahren usw. Dasselbe bewirkt die ›Offenkundigkeit‹ der Krise, jedoch wird sie hier aus der Opferperspektive wahrgenommen und offenkundig gemacht. Die anschließende ›Handlung‹ oder Missachtung der Krise kann drei Ergebnisse haben: Lösung, Beibehaltung oder Auslösung einer neuen Krise.
• Nach dem ›Wert‹ kann ein Motiv in der moralischen Hinsicht richtig, falsch oder ambivalent sein. Ob der durch das Motiv erfasste Inhalt moralisch richtig, falsch oder ambivalent ist, wird aus der Metaperspektive des Märchens betrachtet. Maßgeblich ist, ob das Ideal des Märchens erreicht oder verfehlt, gefährdet oder gerettet wird. Beispiele: (A) Ein älterer Bruder scheitert daran, ein Heilmittel für seinen kranken Vater zu beschaffen. Obwohl diese Figur im Märchen einen negativen Ruf hat (gilt als ›fEHDam‹), wird sein Scheitern dennoch als negativ bewertet, da es ein potenziell gutes Ziel verfehlt. (B) Eine treulose Mutter (gewöhnlich ein ›fHHDew‹) spioniert erfolgreich das Geheimnis der Stärke ihres Sohnes aus. Trotz ihres Erfolgs wird diese Handlung negativ bewertet, da sie den Idealen des Märchens widerspricht. Dieselbe Handlung kann übrigens auch positiv bewertet werden, wenn das Ziel der Spionage eine böse Figur ist.‍[44]
• Die Metaperspektive des Märchens stimmt mit der Perspektive des Helden überein. Wenn dieser an der Handlung beteiligt ist, deren Wert wir zu bestimmen versuchen, kann man diesen Wert danach beurteilen, ob das Ergebnis für den beteiligten Helden positiv oder negativ ausfällt. Ist der Held nicht direkt an der laufenden Handlung beteiligt, muss dennoch berücksichtigt werden, wie es ihm ergangen wäre, wenn er anstelle der beteiligten Figur gehandelt hätte – ausgenommen Handlungen, deren Wirkung direkt auf den Helden gerichtet ist. Ein weiteres Beispiel: Zwei boshafte Schwestern beauftragen eine alte Hexe, um ihrer jüngeren Schwester zu schaden. Obwohl zwischen den Parteien eine erfolgreiche Vereinbarung zustande kommt, handelt es sich dennoch um eine moralisch negative Handlung.
• Eine weitere Facette der Beurteilung der Handlung betrifft den momentanen Wert der Handlung im Gegensatz zu ihrer langfristigen Wirkung. Folgendes Beispiel: Dem wandernden Helden schließen sich ungeheuer starke Menschen an, die ihn auf seiner Wanderung begleiten. Ungeachtet der Tatsache, dass diese Männer den Helden später verraten und im Stich lassen, handelt es sich bei der Knüpfung der Freundschaft um eine Handlung mit positivem Wert.

3.3 Schlussfolgerungen zur Segmentierung des Märchens

[141]Die Ergebnisse der Segmentierung des Märchens in Handlungsabschnitte lassen sich wie folgt zusammenfassen:

• Die kleinste empirisch erkennbare Entität für die Segmentierung des Märchens entspricht dem Auftritt der handlungstragenden Person(en).
• Der Wechsel zwischen den Auftritten in der Erzählung entspricht dem Wechsel zwischen den Segmenten innerhalb des Märchens. Die kleinste Kategorie dieser Segmente sind Motive, diese bilden Episoden, die wiederum für die Bildung der gesamten Geschichte zuständig sind.
• Ein Motiv ist entweder einem Nachvollziehen, einer Offenkundigkeit oder einer Handlung gleich, die eine in einer Episode thematisierte Krise widerspiegelt. Es beginnt und endet im Laufe eines Auftritts.
• Ein Auftritt besteht wenigstens aus einem Motiv und kann die Motive von mehr als einer Episode enthalten.
• Eine Episode setzt sich aus den Motiven zusammen, die die Anfangs-, Fortsetzungs- und Lösungsphasen der in ihr thematisierten Krise darstellen.

[142]Motive einer Episode können durch die Motive aus anderen Episoden getrennt werden, daraufhin kann eine Episode entstehen, die praktisch die ganze Geschichte umfasst. Die schematisierte Darstellung einer solchen Konstellation könnte wie folgt aussehen, wobei jedes Pluszeichen optional und jede durch das Pluszeichen getrennte eckige Klammer bindend auf die Grenze zwischen zwei verschiedenen Auftritten hinweist:
[Geschichte [Episode1 [Motiv1.1]] + [Episode2 [Motiv2.1 + Motiv2.2]] + [Episode1 [Motiv1.2]] + [Episode3 [Motiv3.1 + Motiv3.2]] + [Episode1 [Motiv1.3 ]]]

[143]Eine Instanz-Geschichte für dieses Schema könnte beispielhaft wie folgt dargestellt werden:
Geschichte = ATU 329 – Versteckwette (gekürzt)
Episode 1. Kernkrise und ihre Lösung
Motiv 1.1. Versteckwette Nachvollziehen

• Episode 2. Misslungener Versuch
• Motiv 2.1. Hilfsquelle zurückgreifen
• Motiv 2.2. Helden verstecken

• Episode 3. Gelungener Versuch
• Motiv 3.1. Hilfsquelle zurückgreifen
• Motiv 3.2. Helden verstecken

4.1 Attribut ›a‹

[148]Jedes Motiv ist Teil einer Episode. Episoden bilden die gesamte Geschichte. Also ist jede Episode und damit auch jedes Motiv Bestandteil eines Geschichtentyps. Diese sind, wie bekannt, in einem internationalen Typenkatalog erfasst und entsprechend indiziert.‍[53] Wir bezeichnen diese Eigenschaft des Motivs mit dem Kleinbuchstaben ›a‹ (für ATU) und der darauffolgenden Typennummer, zum Beispiel, ›a300‹ für den Typ ATU 300 – Drachentöter.

[149]Dieses Mal beschränken wir die Menge ›a‹ auf die Vertreter des Subgenres Zaubermärchen:
$a\in \{a300,a301,a301A,a302,a303\mathrm{...}a749\}$‍[54]

4.2 Attribut ›b‹

[150]Die Markierung der Zugehörigkeit des Motivs zu bestimmten ›Folgen‹ ist durch entsprechende konventionelle Zeichen möglich:

[151]Die Variationen nach dem unterschiedlichen Wert jeder von diesen Folgen lassen sich wie folgt unterscheiden:

[152]Zusammengefasst sieht die Menge der Variationen des Elements ›b‹ wie folgt aus:
$b\in \{\mathrm{F,}\mathrm{f,}\mathrm{Ff,}\mathrm{H,}\mathrm{h,}\mathrm{Hh,}\mathrm{HF,}\mathrm{hf}\}$‍[55]

[153]Ergänzend sei über die Attributwerte ›HF‹ und ›hf‹ gesagt: Im Gegensatz zu anderen Werten erfassen diese Attributwerte beide Episodenphasen, ›H‹ / ›h‹ für Handlung und ›F‹ / ›f‹ für Nachvollziehen. Grund dafür ist die oben erwähnte polyseme Natur der Handlungsanweisungen. Diese enthalten sowohl die Informationen, die dem Akteur den Lösungsweg erklären oder ihn mit einer Anleitung ausstatten (›H‹ / ›h‹), als auch die Herausforderung, die der Protagonist bewältigen muss (›F‹ / ›f‹).

4.3 Attribut ›c‹

[154]Das Attribut c stellt einen Ausdruck dar und zählt somit zum informativsten Bestandteil des Markupelements.‍[56] Dieser Ausdruck entspricht dem inhaltlichen Wert der im Rahmen einer Episodenphase erfolgten Aktion, z. B. ›GESPRÄCHE_belauschen‹.

[155]Im Gegensatz zu anderen Attributen des Tupels, deren Variationen bereits vorbestimmt sind, ist eine endgültige Fertigstellung der kontrollierten Liste der Ausdrücke weniger denkbar. Es kann immer Variationen geben, die neue Formulierungen fordern. Bereits aus diesem Grund zählt das Konzipieren eines Modells für die präskriptive Herstellung der Handlungsbezeichnungen zu den wichtigsten Aufgaben bei der Entwicklung des Markups. Ohne Lösung dieser Aufgabe wäre standardmäßiger Einsatz des Markups zum Scheitern verurteilt.‍[57]

[156]Dank der Nutzung der Tupel-Konstruktion des Markupelements ist es möglich, ein und denselben Ausdruck in verschiedenen Facetten mehr als einmal zu benutzen. Diese Kategorie von Handlungsbezeichnungen nennen wir ›Vielfachausdrücke‹. Mehrfache Anwendung eines Ausdrucks ist gewöhnlich beim Wechsel zwischen der Offenkundigkeit und dem Resultat der danach geleisteten Handlung möglich. Die Variation des gesamten Tupels ist dabei durch den Wechsel von ›b‹-Attributwerten zu erzielen. Anhand des Attributes ›d‹ ist es außerdem möglich, die durch die Vielfachausdrücke erfassten Inhalte weiter zu kontextualisieren. Folgendes Beispiel:
›F:HEILMITTEL_besorgen:rEHDem_rHHDem‹.

[157]Das Element erfasst den vom Herrn des Helden (›rHHDem‹) zum Helden (›rEHDem‹) mit guter Absicht erteilten Auftrag (›F‹), ihm ein dringend benötigtes Heilmittel zu beschaffen.

[158]Durch den Wechsel von ›F‹ zu ›f‹ und von ›rHHDem‹ zu ›fHHDpw‹ hätte das Tupel mit demselben Ausdruck einen wesentlich anderen Inhalt zusammenfassen können. Das wäre nämlich der von der Stiefmutter (›fHHDpw‹) mit einer bösen Absicht erteilte Auftrag (›f‹), den Helden bei der Erfüllung der unlösbaren Aufgabe – hier bei der Beschaffung des Heilmittels – ins Verderben zu führen. Das entsprechende Markupelement sieht wie folgt aus:
›f:HEILMITTEL_besorgen:rEHDem_fHHDpw‹.

[159]Durch den weiteren Wechsel der Werte des Attributs ›b‹ ist es außerdem möglich die Konsequenz der positiv, negativ oder ambivalent ausgegangenen Handlung zu bezeichnen. Das folgende Markupelement kann z. B. wie folgt aufgelöst werden: Der Held beendet seine Handlung zur Suche des Heilmittels mit positiven Folgen und händigt seinem Auftraggeber das benötige Zielobjekt aus:
›H:HEILMITTEL_besorgen:rEHDem_rHHDem_rEOBgz‹

[160]Käme ein Zwischenfall vor, bei dem das richtige Lebenswasser vom falschen Helden (z. B. von neidischen Brüdern) durch das falsche ausgewechselt wird, so könnte auch dieser Fall durch denselben Ausdruck, mit gewechselten Werten von ›b‹- und ›d‹-Attributen erfasst werden:
›Hh:HEILMITTEL_besorgen:rEHDem_rHHDem_fEOBgz‹

[161]Ein anderer Einsatz des Vielfachausdrucks ist für die Zusammenfassung des ersten Treffens zwischen dem Helden und dem Stifter oder dem künftigen Weggefährten möglich. Das Letzte kann sowohl ein richtiger Helfer als auch ein falscher Held sein. Bei solchen Fällen handelt es sich gewöhnlich um die Stellung einer Probe der handelnden bzw. reisenden Figur und deren Reaktion. So antworten z.  B. die älteren Brüder frech auf die Frage des ihnen auf dem Weg begegneten Männleins und ernten Misserfolg bei der Erfüllung der Aufgabe. Der jüngste Bruder benimmt sich höflich gegenüber dem Männlein und sichert somit seine Hilfe, die in unterschiedlicher Form auftreten kann. Die Begegnung mit dem Zwerg und deren Vorgang kann man z. B. mithilfe des Wortlauts ›Gutes_Benehmen‹ erfassen. Die Präfixe ›F‹ / ›f‹ und ›H‹ / ›h‹ hätten dabei auf die Phase des Treffens hinweisen können: ›F:Gutes_Benehmen‹ als (verschleierte) Offenkundigkeit der Voraussetzung für die potenzielle Hilfe und ›H:Gutes_Benehmen‹ als positive Reaktion des Helden auf diese Voraussetzung oder auch ›h:Gutes_Benehmen‹ als negative, unhöfliche Reaktion des falschen Helden auf dieselben Probe.

[162]Nicht alle miteinander konsekutiv verbundenen Phasen ein und derselben Handlung lassen sich durch die ›Vielfachausdrücke‹ erfassen. Um den Zusammenhang zwischen diesen Handlungen bzw. Handlungsphasen kompakt erfassen zu können, wird die sogenannte ›Ableitungsmethode‹ verwendet. Dabei übernimmt ein charakterisierendes Stichwort die Funktion einer Achse, wodurch mehrere, inhaltlich nacheinander folgende Ausdrücke trotz ihrer Unterschiede in Verbindung bleiben, (aus technischen Gründen wird eine solche Achse im Ausdruck mit großgeschriebenen Buchstaben markiert) z. B. ›h:KONTAKT_abbrechen‹ und ›H:KONTAKT_wiederherstellen‹.

[163]Am häufigsten wird die Ableitungsmethode bei der Zusammenfassung solcher Handlungsphasen eingesetzt wie etwa der Auslösung und Lösung der Krise (1), dem antizipierten und sukzessiven Nachvollziehen der Krise (2) oder der durch mitgeteilte und erfüllte Handlungsanweisungen ergänzten Handlungskette zwischen dem Nachvollziehen und der Lösung der Krise (3). Beispiele:

• 1.1. Krise tritt ein:

  ›h:KRANKHEIT‹

• 1.2. Bewältigung der Krise:

  ›H:KRANKHEIT_beheben‹

• 2.1. Nachvollziehen der Krise wird antizipiert:

  ›F:LEBENSZEICHEN_anbringen:rEHDiM _rEHDgz‹

• 2.2. Nachvollziehen der Krise tritt ein:

  ›H:LEBENSZEICHEN_erkennen:rEHDim _rEHDgz‹

• 3.1. Auftrag mit der bösen Absicht den Helden zu beseitigen:

  ›f:UNGEHEUER_herbeiholen:rEHDem_rEANem‹

• 3.2. Die vom Helfer mitgeteilte Handlungsanweisung, wie man das Ungeheuer erlangen kann:

  ›HF:UNGEHEUER_erlangen:rEHDem_rEHFem‹

• 3.3. Die gelungene Handlung, der Held erlangt das Ungeheuer:

  ›H:UNGEHEUER_erlangen:rEHDem_rHOBez‹

• 3.4. Bewältigung des Auftrages, das Ungeheuer wird zum Auftraggeber geführt:

  ›H:UNGEHEUER_herbeiholen:rEHDem‹

[164]Ein besondere Gruppe stellen ›kombinierte‹ Ausdrücke dar. Diese verfügen über die Eigenschaft sowohl vervielfacht als auch abgeleitet zu sein. Das trefflichste Beispiel wäre der oben mehrmals erwähnte Ausdruck ›HEILMITTEL_besorgen‹. Er kann durch den Wechsel der ›b‹-Werte vielfach verwendet werden und außerdem mit den Ableitungen eine Handlungsachse bilden, als solche gilt: ›HEILMITTEL_erlangen‹.

[165]Neben Vervielfachung und Ableitung wird versucht die Bedeutungen der Prädikate im Auslaut des Ausdrucks (also ›c‹-Attributwertes) so zu generalisieren, dass sie so viele Facetten wie möglich umfassen. Derzeit sind folgende Prädikate im Einsatz:

• ›beheben‹ – gilt als gemeinsames Prädikat für die Offenkundigkeit und / oder Lösung der Krise,
• ›erhalten‹ – gilt als gemeinsames Stichwort für die Konsequenz der Bonus erbringenden Interaktion zwischen dem Helden und dem Stifter,
• ›erlangen‹ / ›entgegentreten‹ / ›in Angriff nehmen‹ – fasst die Handlung zusammen, bei der das Zielobjekt erstmalig erlangt, seinem Besitzer entgegengetreten oder die Aufgabe in Angriff genommen wird (bevor das Zielobjekt besorgt oder die Aufgabe gelöst wird),
• ›besorgen‹ / ›herbeiholen‹ – bezeichnet einen offenkundig gemachten, erfüllten (oder misslungenen) Auftrag (jedoch nicht das erstmalige Erlangen des Zielobjektes oder seines Besitzers),
• ›angehen‹ / ›reagieren‹ – gilt als generalisierte Form solchen Verhaltens wie Akzeptieren oder Ablehnen eines Angebotes sowie als eine moralisch richtige oder falsche Reaktion auf die Gefahr, Verführung, Provokation oder Vortäuschung,
• ›deuten‹ – kommt in den Wortlauten vor, die erklärungsbedürftiges Verhalten von Figuren beschreiben. Gewöhnlich handelt es sich um Figuren, denen der reisende Held begegnet und die ihn dazu anregen, nach Erklärungen für erstaunliche Phänomene zu suchen. Zum Beispiel: Warum wird bei einem Bäcker ein kleiner Teig zu einem großen Brot, während es bei einem anderen Bäcker umgekehrt ist? Gedeutet wird außerdem der Vorgang von solchen Handlungen wie z. B. das Halten der Wache, die Erfüllung des Auftrages usw.

[166]Außerdem werden einige Wörter als serialisierte Begriffe am Anfang des Ausdrucks vorkommen, wie z. B.: Tabu…, Umgang_mit…, Folge_von…, Sorge_um…, Raten…, Vertrag…, VERLEUMDUNG…, GEFAHR…, VERSTECKWETTE… usw.

[167]Ein weiterer, verhältnismäßig wichtiger Teil des Markups besteht aus sogenannten ›einfachen Ausdrücken‹. Diese bezeichnen die Handlungen, die nur einmal in einem Märchen vorkommen und im Lauf der Geschichte keine Ergänzung haben. Z. B.: ›H:Zur_Welt_kommen_:rEHDem‹.

4.4 Attribut ›d‹

[168]Dieses Attribut erfasst die Informationen über die handlungstragenden Figuren, die in dem durch Attribut ›c‹ beschriebenen Vorgang auftreten. Bei jedem Auftritt können in der Regel ein bis fünf solcher Figuren agieren. Agieren bedeutet, dass die Figur in der Erzählung tatsächlich auftritt bzw. erscheint, und nicht, dass sie lediglich von einer in dem erzählten Motiv agierenden Figur erwähnt wird oder gemeint ist. Zu berücksichtigen ist auch, dass gemeinsam handelnde Figuren mit gleichen Rollen als der Auftritt einer Gruppe von Akteuren erfasst werden. Beispiel: Der gemeinsame Auftritt von zwei älteren Brüdern gegenüber dem jüngsten Bruder wird als ›rEHDem_fEHDaM‹ erfasst. Treten zwei gleiche Akteure in einer Interaktion bzw. Opposition auf, so ist es zwingend erforderlich, dass beide Figuren entsprechend gekennzeichnet werden (›fEHDam_fEHDam‹).

[169]Bilden der Etalon- und der Analog-Held eine Opposition gegenüber einem dritten Analog-Helden, so sollen alle drei separat erfasst werden: ›rEHDem_fEHDam_fEHDam‹ und nicht ›rEHDem_fEHDaM‹.

[170]Für das Markupelement als Zeichenkette ist es wichtig, dass ein aus mehreren Figuren gebildetes Attribut ›d‹ stets durch gleichartig kombinierte Figuren dargestellt wird. Andernfalls hätten wir statt einer einheitlichen Zeichenkette (String), je nach der Anordnung der im beschriebenen Vorgang auftretenden Figuren, mehrere unterschiedliche Zeichenketten, z. B.:
›f:UNGEHEUER_herbeiholen:rEHDem_rEANem‹ und ›f:UNGEHEUER_herbeiholen:rEANem_rEHDem‹.

[171]Nur aufgrund dessen, dass die Reihenfolge der handelnden Figuren in beiden Fällen gewechselt hat, entstehen zwei inhaltlich identische, allerdings für die maschinelle Lesbarkeit verschiedene Zeichenketten. Um daraus resultierende Missverständnisse zu vermeiden, wird bei der Kombination der Elemente des Tupels R = (M, S, F, t, G) die sogenannte lexikographische Ordnung verwendet. Dabei gilt beispielsweise:
(M₁, S₁, F₁, t₁, G₁), (M₁, S₁, F₁, t₁, G₂), …, (M₁, S₁, F₁, t₁, G₁₀), (M₁, S₁, F₁, t₂, G₁), …‍[58]

[172]Aus diesen Kombinationen entsteht die Menge einzelner Rollen (sogenannte r-Menge).‍[59] Die Elemente dieser r-Menge bilden – einzeln, zu zweit, zu dritt, zu viert oder zu fünft kombiniert – die Elemente der d-Menge. Diese wiederum sind die Bestandteile des in der Zeichenkette angelegten Markupelements, wobei sie gemäß der Reihenfolge der Elemente in der r-Menge sortiert werden. Die Einhaltung dieser Regel wird beim Parsen der entsprechenden XML-Datei automatisch überwacht. Der Benutzer muss daher nicht darauf achten, welchen Wert des Attributs ›d‹ er zuerst oder anschließend eingibt.

[173]Daher wären in der Datenbank beide Varianten eines Markupelements gleichermaßen korrekt, z. B.:
›f:UNGEHEUER_herbeiholen:rEHDem_rEANem‹
sowie
›f:UNGEHEUER_herbeiholen:rEANem_rEHDem‹.
Bei der Auswertung der Daten würde eine abweichende Reihenfolge der Rollen automatisch erkannt, korrigiert und gemäß der Reihenfolge der ersten, korrekten Variante ausgegeben.

6.1 Textkorpus

[176]Das Textkorpus ist eine auf dem TEI-Standard basierende XML-Datei mit dem Wurzelelement ›teiCorpus‹. Die im Korpus enthaltenen Texte müssen in einer einheitlichen Sprache vorliegen, mit den Open-Data-Anforderungen harmonisiert und in Unicode kodiert sein. Die Erschließung verschiedener Repertoires kann durch unterschiedliche Textkorpora erfolgen.

[177]Jedes einzelne Textkorpus kann je nach Forschungsaufgabe unterschiedlich gestaltet und benannt werden. Die im Rahmen dieses Projekts verwendeten Textkorpora bestehen aus Texten, deren Basisdateien nach festgelegten Regeln organisiert sind. Das hierfür entwickelte System der Datenorganisation beruht auf der Herkunft (A) und der Sprache (B) des Repertoires bzw. Werkes und erzeugt eine ID auf Grundlage der Kodierung dieser Eigenschaften (A, B), ergänzt um eine laufende Nummer (C) für Werke mit identischen A- und B-Eigenschaften.

[178]Für die Kodierung von Sprache und Herkunft der Texte werden Abkürzungen gemäß dem Standard ISO 639-3 verwendet. Nach diesem Standard gilt für die deutsche Sprache die Abkürzung ›deu‹. Der 123. deutschsprachige Text des deutschen Märchenrepertoires wird demnach als ›deu_deu_123‹ bezeichnet. Als Unikat eines Werkes gelten in dieser Kodierung die Komponenten (A) Herkunft und (C) laufende Nummer. Existiert dasselbe Werk beispielsweise in einer englischsprachigen Übersetzung, so wird es entsprechend als ›deu_eng_123‹ kodiert.

[179]Steht im ISO-639-3-Standard kein geeignetes Kürzel für den Herkunftsort eines Repertoires zur Verfügung, da dieser nicht durch eine eigene Sprache repräsentiert ist, wird in solchen Fällen die Abkürzung gemäß ISO 3166-1 Alpha-2 verwendet, z. B. ›AT_deu_n‹ = der n-te Text aus dem österreichischen Märchenrepertoire in deutscher Sprache.

[180]Die ID des Textes kann von der linken Seite mit weiterem Kürzel ergänzt werden: Es weist auf die Lizenzbedingungen des Quelltextes hin: ›cc‹ gilt für die Texte mit freien und ›cr‹ mit eingeschränkten Lizenzbedingungen. Die somit gestaltete ID wird gleichzeitig als Dateiname und ›xml:id‹-Attribut am Element ›text‹ verwendet.

[181]Im TEI-Korpus sind die Märchen einzeln in separaten TEI-Elementen erfasst. Für jedes Märchen liegt eine annotierte oder zur Annotation vorbereitete Textfassung vor. Diese wird im Textkorpus durch ein zusätzliches ›zyx‹-Präfix gekennzeichnet. Die Basistexte hingegen befinden sich in einem nach Herkunftsrepertoires organisierten GitHub-Repository.‍[61] Der Dateiname eines Basistextes entspricht dem Wert des ›xml:id‹-Attributs des jeweiligen ›text‹-Elements und wird dadurch eindeutig mit den annotierten Textfassungen im TEI-Korpus referenziert.

[182]Texte, die nicht den Open-Data-Anforderungen entsprechen, werden sowohl im Textkorpus als auch im GitHub-Repositorum in abgeleiteter Form dargestellt. Die Ableitung erfolgt durch folgende Änderungen in jedem Absatz des Textes:

• Stoppwörter werden entfernt,
• die verbleibenden Wörter werden in jedem einzelnen Absatz alphanumerisch sortiert,
• gleiche Wörter bleiben demselben Absatz zugeordnet.

[183]In dieser abgeleiteten Form ist weder die ursprüngliche Wortreihenfolge noch die Syntax rekonstruierbar. Der Text ist daher nur noch eingeschränkt für die Topic-Analyse verwendbar.‍[62]

[184]Die Hauptaufgabe des Korpus besteht darin, eine standardisierte Segmentierung der Daten sowie einen gezielten Zugriff auf diese Daten zu gewährleisten. Das entwickelte Datenmodell ermöglicht es, Auftritte handlungstragender Personen im Text auseinander zu differenzieren und die während der jeweiligen Auftritte vorkommenden Motive zu erfassen. Dafür sind das Element ›seg‹ und in ihm eingebettete Tupel von Attributen ›a‹, ›b‹, ›c‹ und ›d‹ zuständig. Die optimale Anzahl von Motiven innerhalb eines Auftritts beträgt fünf. Im Folgenden erläutern wir die Erfassungstechnik eines Auftritts im XML-Textkorpus anhand zweier Abschnitte aus dem Märchen ATU 551 – Wasser des Lebens. Zunächst geht es um den Auftritt des Helden vor dem König (oHHDem), den er um Erlaubnis bittet, zur Suchaktion aufzubrechen:‍[63]
<seg a:ana="a551" b1:ana="F" c1:ana="Umgang_mit_Werben_um_den_Auftrag"
b2:ana="Hh" c2:ana="Umgang_mit_Werben_um_den_Auftrag" b3:ana="N" c3:ana="N"
b4:ana="N" c4:ana="N" b5:ana="N" c5:ana="N" d1:ana="rEHDem" d2:ana="oHHDem"
d3:ana="N" d4:ana="N" d5:ana="N">Als auch vom zweiten nichts zu hören
war, schickte sich der dumme Prinz Ludwig zur Reise an; aber der König
wollte ihn nicht ziehen lassen aus Furcht, den Letzten zu verlieren,
und weil es unmöglich schien, daß er ausführe, wobei schon zwei Söhne
untergegangen waren. Aber Ludwig bat so lange, bis man ihn ließ.
</seg>

[185]Im nächsten Auftritt begegnet der Held den falschen Stifterfiguren (fEHFM), die versuchen, Reisende durch Kartenspiele abzulenken. Der Held bleibt pflichtbewusst und setzt seine Reise unbeirrbar fort:
<seg a:ana="a551" b1:ana="f" c1:ana="Verlockung" b2:ana="H"
c2:ana="Verlockung" b3:ana="N" c3:ana="N" b4:ana="N" c4:ana="N"
b5:ana="N" c5:ana="N" d1:ana="rEHDem" d2:ana="fHFeM" d3:ana="N"
d4:ana="N" d5:ana="N"> Auf seiner Reise traf auch er jene
Gesellschaft Kartenspieler; aber als er von ihnen eingeladen
wurde, sagte er: »Jetzt habe ich wegen eines wichtigen
Geschäftes keine Zeit zum Kartenspiel; in kurzem aber komme
ich zurück, und dann werde ich mit euch spielen,« und nachdem
er sich gestärkt hatte, ritt eraufs Gerathewohl weiter.
</seg>‍[64]

[186]Die annotierten Segmente werden wie folgt eingelesen:

• a551:F:Umgang_mit_Werben_um_den_Auftrag:rEHDem_rHHGem
• a551:Hh:Umgang_mit_Werben_um_den_Auftrag:rEHDem_rHHGem
• a551:f:Verlockung:rEHDem_fEHFeM
• a551:H:Verlockung:rEHDem_fEHFeM

[187]Das Textkorpus besteht aus gelabelten und nicht gelabelten Datensätzen, die ihrerseits Bestandteile einzelner Texte darstellen. Gelabelte Texte oder Textteile können als Trainingsdaten verwendet werden; im Gegensatz dazu wird auf nicht gelabelte Daten ausschließlich im Rahmen der automatischen Analyse zugegriffen.

[188]Die Annotation (das Labeln) der Textdaten erfordert die Überführung der impliziten ›Ist-Segmentierung‹ in eine explizite ›Soll-Segmentierung‹. Dabei ist es häufig notwendig, die Anzahl der Absätze im Text zu korrigieren. Absätze können entweder zusammengelegt oder in mehrere Teile aufgeteilt werden. In manchen Fällen kann auch ein einzelner Satz einem solchen Absatz entsprechen.

[189]Für die vorliegende Publikation wird ein musterhafter Textkorpus veröffentlicht.‍[65] Damit die Auswertungsergebnisse dauerhaft miteinander vergleichbar bleiben, werden am Korpus nachträglich keine Änderungen vorgenommen. Aus dem Textkorpus wurden alle gereimten Zeilen entfernt, und er wurde mit minimalen Metadaten versehen. Die so komprimierten Texte sind mit ihren Basisquellen referenziert und über einen freien Zugang zu diesen zugänglich gemacht.

[190]Als Hauptquelle für die in diesem Korpus zusammengetragenen Daten dienen die im TextGrid-Repositorium veröffentlichten deutschsprachigen Märchensammlungen aus dem deutschen Märchenrepertoire des 19. Jahrhunderts. Berücksichtigt wurden insbesondere die Sammlungen von Jacob und Wilhelm Grimm (204 Texte)‍[66], Karl Bartsch (47 Texte)‍[67], Ludwig Bechstein (80 Texte)‍[68] sowie Heinrich Pröhle (86 Texte)‍[69].

[191]Für den Test des Motiv-Erkennungsassistenten wurde ein exemplarischer Text aus dem Korpus von insgesamt 417 Märchentexten nach dem zuvor erläuterten Markup annotiert. Siegfried-Märchen (Text-ID im Textkorpus: deu_deu_223)‍[70]. Dieser Text stammt aus der Kollektion Bartsch und stellt inhaltlich eine Kombination der folgenden ATU-Typen dar: 567 – Das wunderbare Vogelherz, 303 – Die zwei Brüder, 300 – Drachentöter.

[192]Darüber hinaus wurden weitere vergleichbare Märchentexte vom Typ ATU 551 – Das Wasser des Lebens gezielt aus dem west- und osteuropäischen Kulturraum ausgewählt, in das Textkorpus integriert und entsprechend annotiert. Dazu zählt auch der gleichnamige Text aus den Kinder- und Hausmärchen der Gebrüder Grimm. Bei der klassifizierten Auswahl der Texte orientierten wir uns an den Ergebnissen der in der deutschsprachigen CD-Ausgabe der Europäischen Märchen durchgeführten Typenverzeichnung.‍[71] Dementsprechend sind folgende Märchentexte dem Typ ATU 551 – Das Wasser des Lebens zuzuordnen:‍[72]

1. Die Quelle der Jugend (fra_deu_1).‍[73]
2. Das Land der Jugend (swe_deu_1).‍[74]
3. Das verzauberte Schloß (AT_deu_1).‍[75]
4. Der Fink mit der goldenen Stimme (hun_deu_1).‍[76]
5. Vom singenden Dudelsack (ita_deu_1).‍[77]
6. Die Geschichte von der Fata Morgana (ita_deu_2).‍[78]
7. Der Vogel Cäsarius (pol_deu_1).‍[79]
8. Die Jungfrau Zar (rus_deu_1).‍[80]
9. Das Wasser des Lebens (deu_deu_202).‍[81]

[193]Die Texte wurden aus primären Textquellen erfasst und als frei zugängliche Daten bereitgestellt. Diese vollständig annotierten Daten dienen einerseits als negativ gelabelte Datensätze, wenn das Modell auf den Typencluster ATU 567, 300 und 303 trainiert wird, andererseits zur Präsentation des Tools für die Auswertung der Grundform der Märchen (siehe Abschnitt 6.4).

[194]Im selben GitHub-Repositorium befindet sich zudem ein russischsprachiges Textkorpus des dagestanischen Märchenrepertoires. Derzeit umfasst das Korpus 1.071 Texte aus den Repertoires der in Dagestan beheimateten kleinen und großen Sprachgruppen. Viele dieser Texte können aus rechtlichen Gründen leider nur in abgeleiteter Form veröffentlicht werden.

6.2 Digitaler Assistent für die semiautomatische Annotation der Texte

[195]Ein zentraler Bestandteil der maschinellen Analyse von Märchen ist ein digitaler Assistent mit Vorhersagefunktion.‍[82] Dieses interaktive Analysewerkzeug dient dazu, innerhalb einer umfangreichen Textsammlung jene Textabschnitte zu identifizieren, die die gesuchten inhaltlichen Eigenschaften in Form von Motiven, Episoden oder Themen aufweisen.

[196]Zur automatischen Erkennung dieser Motive und Episoden wird ein Topic-Modeling-Ansatz verwendet, der auf dem Algorithmus der logistischen Regression basiert. Das durch diesen Algorithmus trainierte Modell verfolgt einen diskriminativen Ansatz, bei dem Merkmale identifiziert werden, die für positiv etikettierte Textabschnitte charakteristisch sind, sowie solche, die typische Gegeneigenschaften negativ etikettierter Abschnitte repräsentieren. Diese Merkmale werden beiderseits einer modellinternen Trennlinie im Merkmalsraum angeordnet.

[197]Grundlage für die Modellierung bilden nach TF–IDF (Term Frequency–Inverse Document Frequency) gewichtete Textmerkmale, die sowohl aus positiv als auch aus negativ bewerteten Trainingsdaten extrahiert werden. Vor der Berechnung der TF-IDF-Werte erfolgt eine standardisierte Datenbereinigung, bei der Stoppwörter sowie weitere für den inhaltlichen Vergleich irrelevante Terme entfernt werden.

[198]Aufgrund der in der Regel begrenzten Anzahl positiv etikettierter Trainingsbeispiele wird zur Stabilisierung des Lernprozesses eine mehrfache Kreuzvalidierung eingesetzt. Dabei wird der verfügbare Datensatz wiederholt in Trainings- und Validierungsteilmengen aufgeteilt. Das resultierende Modell ist anschließend in der Lage, charakteristische Wortformen für positive und negative Textabschnitte zu unterscheiden und diese in Form einer nach Koeffizienten gewichteten Merkmalsliste darzustellen.

[199]Die Erweiterung des trainierten Modells um eine Vorhersagefunktion zeigt deutliche Schwächen bei der Anwendung auf binär gelabelte Messdaten. In mehreren Fällen liefern die Vorhersagen instabile oder inkonsistente Klassifikationsergebnisse. Die Ursache hierfür liegt nicht eindeutig in einem einzelnen Modellbestandteil, sondern in der Kombination mehrerer technischer Effekte. Insbesondere kommt es zu einer Überlagerung positiver und negativer Merkmalsbeiträge, die sich im Rahmen der diskriminativen Klassifikation im linearen Modellscore gegenseitig kompensieren. Dadurch entstehen Entscheidungswerte nahe der Klassifikationsschwelle, was zu einer erhöhten Sensitivität gegenüber kleinen Änderungen in den Eingabedaten führt.

[200]Vor diesem Hintergrund wird bewusst von einer direkten diskriminativen binären Entscheidungsfunktion abgesehen. Stattdessen erfolgt ein methodischer Übergang zu einem prototypenbasierten Ansatz, bei dem das trainierte Modell nicht mehr als Klassifikator, sondern als Generator eines semantischen Prototyps des gesuchten Motivs dient. Hierzu werden ausschließlich jene Merkmale berücksichtigt, die im Modell mit hohen positiven Koeffizienten versehen sind und somit einen konsistenten positiven Beitrag zur Zielklasse leisten.

[201]Die so extrahierten Merkmale bilden ein prototypisches Metamotiv, das als repräsentativer Merkmalsvektor gespeichert wird. Die Analyse der aggregierten Messdaten erfolgt anschließend nicht mehr im Sinne einer Klassifikation, sondern als Ähnlichkeitssuche, bei der die Dokumente anhand ihrer inhaltlichen Übereinstimmung mit dem Prototyp bewertet werden. Als Maß für diesen Abgleich wird die Cosinus-Ähnlichkeit verwendet, wodurch ein robustes, richtungsbasiertes Retrieval anstelle einer instabilen binären Entscheidung ermöglicht wird.

6.3 Test des Assistenten

[202]Zur Präsentation des Motiv-Erkennungsassistenten führen wir den folgenden Test durch: Wir starten die Echtzeitanwendung erthaos-23, wählen im Feld ›Repertoire‹ das Textkorpus ›test.xml‹ aus und extrahieren die darin enthaltenen Labels (vgl. Abbildung 2).

Abb. 2: Echtzeitanwendung des digitalen Motiv-Erkennungsassistenten. Anwendungsbereich ›Anpassen‹. [Aus: Dadunashvili 2026a: Abb. 2]

[203]Wie bereits erwähnt, besteht dieses Textkorpus insgesamt aus 425 Textdaten. Eine der gelabelten Dateien stellt eine Kombination der Typen ATU 567, 300 und 303 dar. Dabei handelt es sich um den von Karl Bartsch in Mecklenburg aufgezeichneten Text mit dem Titel Siegfried-Märchen (deu_deu_223).‍[83]

[204]Es ist bereits bekannt, dass sich im für den Test angelegten XML-Textkorpus folgende Texte befinden, die mit diesen Märchentypen abgeglichen werden können:

1. Der Krautesel aus der Kollektion der Gebrüder Grimm: deu_deu_27 (ATU: 567, 566)‍[84]
2. Die zwei Brüder aus derselben Kollektion: deu_deu_162 (ATU: 567, 303, 300)‍[85]
3. Die Goldkinder aus derselben Kollektion: deu_deu_189 (ATU 303)‍[86]
4. Die drei Hunde aus der Kollektion Ludwig Bechstein: deu_deu_294 (ATU 300)‍[87]
5. Glücksvogel und Pechvogel aus der Kollektion Heinrich Pröhle: deu_deu_379 (ATU 300)‍[88]
6. Der Jäger über alle Jäger aus derselben Kollektion: deu_deu_368 (ATU 575, 590, 300).‍[89]

[205]Kein anderer Text mit diesen Typnummern (ATU 300, 303, 567) ist im Textkorpus gelabelt. Wird für das gesuchte Motiv ein Label oder ein gemeinsames Segment mehrerer Labels ausgewählt, dessen Attributwert ›a300‹ ist, werden die entsprechenden Abschnitte des oben genannten Textes (deu_deu_223) als positive Trainingsdaten erfasst. Alle übrigen Datensätze, die mit einem beliebigen Attributwert außerhalb von N gelabelt sind, werden als negative Trainingsdaten verwendet. Dazu zählen unter anderem neun Texte des Typs ATU 551 – Das Wasser des Lebens (siehe Abschnitt 6.1). Nach dem Training mit diesen Daten liefert der Assistent eine Rangliste sowie eine Grafik der positiv ausgewerteten Merkmale (vgl. Abbildung 3).

[206]Nach der Eingabe beispielsweise des Labels ›:Menschliche_OPFERGABE_beheben‹ wird die gesamte Episode von der Offenkundigkeit bis zur Lösung der Krise erfasst. Dies geschieht, da das Label mit zwei verschiedenen Varianten des Attributs ›b‹ versehen wird: ›:F:‹ und ›:H:‹. Das erste bezeichnet die Offenkundigkeit der Krise, das zweite ihre erfolgreiche Lösung.

[207]Die Erkennung der Textabschnitte, die der gesuchten Episode entsprechen oder deren Teile enthalten, erfolgt durch folgendes Verfahren:

1. Erstellung des Vokabulars.
2. Berechnung der TF-IDF-Werte: Für jedes Wort im Vokabular werden die TF-IDF-Werte berechnet.
3. Erstellung Textvektoren: Für jeden Datensatz wird ein Vektor erstellt, der die TF-IDF-Werte der im Datensatz enthaltenen Tokens repräsentiert.
4. Vergleich der Vektoren: Jede dieser Vektoren wird mit dem Vektor des Prototyp-Datensatzes, dem Modellvektor verglichen.

[208]Die Berechnung der Ähnlichkeit zwischen den Datensätzen beruht auf der Formel der Cosinus-Ähnlichkeit, die wie folgt definiert ist:
$\cos \left(a,b\right)\text{=}\frac{\sum _i^n{a}_i{b}_i}{\sqrt{\sum _i^n({a_i)}^2}\sqrt{\sum _i^n({b_i)}^2}}$

[209]Dabei entspricht ›a_i‹ einem in einem TF-IDF-Wert skalierten Merkmal (Token) aus dem Prototyp-Datensatz; ein ›b_i‹ entspricht hingegen einem in einem TF-IDF Wert skalierten Merkmal (Token) aus dem beliebigen Mess-Datensatz. Je näher der Wert der berechneten Cosinus-Ähnlichkeit bei Eins liegt, desto plausibler ist die vorhergesagte inhaltliche Ähnlichkeit zwischen ›a‹- und ›b‹-Datensätzen.

Abb. 3: Echtzeitanwendung des digitalen Motiv-Erkennungsassistenten. Anwendungsbereich ›Training und Motiverkennung‹. [Aus: Dadunashvili 2026a: Abb. 3]

[210]Diese Methode ermöglicht es, die Ähnlichkeit der Datensätze zu quantifizieren und diejenigen zu identifizieren, die dem Prototyp-Datensatz am nächsten stehen. Die Datensätze mit den höchsten Koeffizienten, also die wahrscheinlichsten Vorhersagen, stehen an der Spitze der aggregierten Liste (vgl. Abbildung 3). Dabei gilt ein Wert von 30 % des obersten Koeffizientenwertes des jeweiligen Merkmals standardmäßig als Schwellenwert für das Vokabular des synthetisch erstellten Prototyp-Datensatzes. Je nach Länge und Profil der graphisch dargestellten Merkmale kann man diese Werte in beide Richtungen korrigieren.

[211]Vorhersagen mit Werten kleiner als die Hälfte des höchsten Koeffizientenwertes werden als unwahrscheinlich betrachtet. Sie werden entsprechend als falsch-negative (FN) oder richtig-negative (RN) Vorhersagen klassifiziert. Die Zuverlässigkeit der getroffenen Vorhersagen hängt zwar wesentlich von der Anzahl der verwendeten Trainingsdaten ab; die Besonderheit des Verfahrens besteht jedoch darin, auch anhand äußerst weniger Trainingsdaten umfangreiche Textbestände analysieren zu können.

[212]In unserem Fall ergeben sich folgende Ergebnisse der Analyse: Drei von insgesamt vier Zieltexten landen im obersten Bereich der Vorhersagenliste. Der Koeffizient des vierten Textes liegt unterhalb der Hälfte des höchsten Scores und wird von einigen falschen Vorhersagen überholt. Ursache dafür ist der Auftritt des Teufels anstelle des Drachen in diesem Märchen, wodurch eines der für diese Episode wichtigsten Merkmale entwertet wird.

[213]Ebenso erfolgreich wie im vorigen Beispiel können die gelabelten Abschnitte der im selben Märchen (deu_deu_223) enthaltenen Episode vom Typ ATU 303 – Die zwei Brüder eingesetzt werden, um innerhalb der ungelabelten Textdaten nach inhaltlichen Entsprechungen zu suchen. Hier beschränken wir uns darauf, eines von mehreren möglichen Auswertungsszenarien für diese Aufgabe zu erläutern.

[214]Dazu sind folgende Schritte durchzuführen (siehe Abbildung 3):

• Im Anwendungsbereich ›Anpassen‹ das Suchfeld ›Repertoire‹ auf ›test.xml‹ einstellen und ›Labels extrahieren‹ ausführen.
• Aus den eingeblendeten Labels den Wert ›VERSTEINERUNG‹ kopieren und in das Eingabefeld ›Gesuchtes Motiv‹ im Arbeitsbereich ›Training und Erkennung‹ einfügen.
• Anschließend durch nacheinander folgenden Klick auf die Tasten ›Training‹ und ›Motiverkennung‹ die Vorhersage durchführen.

[215]Als Zieltexte sollen dabei deu_deu_162 und deu_deu_189 gefunden werden.

[216]Verhältnismäßig gut schneidet der Erkennungsassistent bei der Suche nach dem im Märchen integrierten dritten Typ, ATU 567 – Das wunderbare Vogelherz, ab. Verantwortlich für Abweichungen ist insbesondere die besondere Heterogenität eines der beiden ungelabelten Zieltexte. Auffällig ist dabei die Episode über das Erfassen des Zaubervogels mit dem wunderbaren Herzen.

[217]Im Text Die zwei Brüder (deu_deu_162) aus den Kinder- und Hausmärchen geht es um einen armen Besenbinder, der den Vogel fängt und nach Hause bringt. Das Märchen Krautesel aus derselben Sammlung der Gebrüder Grimm (deu_deu_27) handelt hingegen von einem Jäger, der auf Rat des dankbaren alten Mütterchens auf die Schar der um den Zaubermantel streitenden Vögel schießt, einen davon tötet und die anderen vertreibt. Als Beute nimmt er den flugfähigen Zaubermantel sowie den getöteten Vogel mit. Nach dem Verzehr des Vogelherzens erhält der Jäger das Glück, jeden Morgen unter seinem Kopfkissen eine Goldmünze zu finden.

[218]Im Gegensatz zu dieser Passage findet in den beiden anderen Märchen – dem gelabelten (deu_deu_223) und dem ungelabelten (deu_deu_162) – eine völlig andere Handlung statt. Hier zieht der Vogel die Aufmerksamkeit des neidischen Bruders des Besenbinders oder des Grafen auf sich. Diese versuchen durch List und Betrug, den Vogel zu erlangen, und beauftragen die zuständige Person, den Vogelbraten zuzubereiten. Sobald das Gericht servierfertig ist, kommen ein oder beide Söhne des Besenbinders vorbei und verzehren die inneren Organe des Vogels.

[219]Unter diesen Umständen ist es nicht verwunderlich, dass nach der Eingabe des Labels ›:VOGEL_erlangen:‹ die Ähnlichkeit nur in der Anfangsepisode des Märchens Die zwei Brüder (deu_deu_162) erkannt wird, wobei eine falsch-positive Vorhersage erfolgt.

6.4 Tools für die Auswertung der Daten

[220]Durch die inhaltliche Annotation wird es möglich, eine große Menge von Texten einheitlich und mit präziser Fokussierung auf die konkreten Forschungsfragen auszuwerten und Ergebnisse nachvollziehbar und anschaulich darzustellen.

[221]Zu diesem Ziel werden derzeit folgende zwei Werkzeuge verwendet:

1. Ein Tool für die visualisierte Auswertung des Bestandes und der gegenseitigen Affinität der Typen
2. Ein Auswerter der Grundform von einzelnen Typen oder Typenclustern.

[222]Die Tools sind als Jupyter-Notebook-Code über ein GitHub- und ein Zenodo-Repositorium verfügbar.‍[90] Seit einiger Zeit können diese Tools auch als Echtzeitanwendungen genutzt werden.‍[91] Betrachten wir diese Instrumente im Einzelnen.

[223]Die visualisierte Auswertung des Bestandes und der Koppelung der im Repertoire erfassten Typen erfolgt durch die Darstellung dieser Eigenschaften mithilfe von Graphen. Der Algorithmus zählt alle in einem einzelnen Text anzutreffenden Typen und stellt sie als Werte von einzelnen oder von zwei und mehr, miteinander durch Kanten verbundenen Knoten dar. Dabei entspricht die Größe des Knotens der Anzahl der Texte mit entsprechenden Typen und die Dicke der Kanten weist auf die Häufigkeit des Zusammentreffens von zwei oder mehreren solcher Typen in jeweils einem Text hin. Lässt der Typ keine Kombination mit anderen Typen zu, so wird der entsprechende Knoten isoliert dargestellt. Knoten von diesen Typen bekommen Bogen. Mit Bogen werden auch die Knoten von solchen Typen versehen, die neben der Kombination auch als einzelne Typen auftreten. Durch die Anpassung der Knoten- und Kantenwerte kann ein gefiltertes Bild der relevanten Typen sowie der Affinitäten zwischen einzelnen Typen und Typenclustern gewonnen werden.

[224]Der Auswerter der ›Grundform‹ von einzelnen Typen bzw. Typenclustern dient der automatisierten Verarbeitung und Analyse von Märchentexten, die in TEI-XML-Struktur vorliegen. Ziel ist es, bestimmte inhaltliche Typen zu identifizieren, die relevanten Textannotationen zu extrahieren und diese in einer standardisierten und vergleichbaren Inhaltszusammenfassung darzustellen.

[225]Das Tool ermöglicht:

• Filterung von Texten nach vordefinierten Typen,
• Extraktion, Sortierung und Normalisierung der Labels,
• Kondensation der Daten in eindeutige Zeilen, die über mehrere Texte hinweg wiederholt auftreten,
• Reihung der Ergebnisse nach Mehrheitsregeln, sodass eine Grundform rekonstruiert wird.

[226]Der Arbeitsprozess erfolgt in mehreren Schritten:

1. Filterung der Texte: Aus dem Textkorpus werden nur jene Texte ausgewählt, die zu bestimmten Typen gehören. Nur wenn alle vorgegebenen Typen gleichzeitig in einem Text vorkommen, wird dieser für die weitere Verarbeitung berücksichtigt. Die entsprechenden Text-IDs werden in einer Liste ausgegeben.
2. Extraktion: Für jede ausgewählte Text-ID werden alle Segmente durchsucht und die annotierten Labels (Markupelemente, dieselben Motive) extrahiert.
3. Filterung nach Häufigkeit: Alle Labels werden zusammengeführt, und es werden nur jene Einträge weiterverarbeitet, die eine vorgegebene Mindesthäufigkeit erreichen.
4. Durch Stimmenzählung‍[92] und topologische Sortierung‍[93] entsteht eine Reihenfolge, die das Mehrheitsergebnis über die Abfolge der Handlungseinheiten widerspiegelt.
5. Aggregation der Ergebnisdatei: Die geordnete Liste wird als Grundform aggregiert und kann in einer TXT-Datei gespeichert werden.

[227]Das Ergebnis ist eine Liste, die die häufigsten und typologisch relevanten Handlungseinheiten der Geschichte in einer folgerichtigen Kette von den dabei beteiligten Motiven zusammenfasst.

[228]Nun versuchen wir das Tool für die Auswertung der Grundform für den Typ a551 im europäischen Märchenrepertoire anhand der uns zur Verfügung stehenden spärlichen Datenmenge einzusetzen. Dabei setzten wir die minimale Zahl der in der gesamten Textsammlung wiederholbaren Motive auf 3. Die ausgewertete Grundform sieht wie folgt aus:

• a551:h:KRANKHEIT:rHHDem
• a551:F:HEILMITTEL_besorgen:rEHDem_rHHDem_fEHDaM
• a551:F:Umgang_mit_Werben_um_den_Auftrag:rEHDem_rHHDem
• a551:Hh:Weiterverweisung_an_andere_Figur:rEHDem_rEHFew
• a551:F:MARKIERUNGEN_anbringen:rEHDem_rEOBew_rEOBgz
• a551:H:HEILMITTEL_erlangen:rEHDem_rEOBew_rEOBgz
• a551:Hh:HEILMITTEL_besorgen:rEOBez_rHHDem_fEHDaM
• a551:h:KONTAKT_abbrechen:rEHDem_rEOBew_rEOBgz
• a551:h:IDENTITÄT_beweisen:rEOBew_fEHDam
• a551:h:IDENTITÄT_beweisen:rEOBew_fEHDam_+
• a551:H:IDENTITÄT_beweisen:rEHDem_rEOBew
• a551:H:KONTAKT_wiederherstellen:rEHDem_rEOBew
• a551:H:Heiraten:rEHDem_rEOBew_rHHDem

[229]Wie man sieht, ist das Ergebnis entsprechend der relativ geringen Menge an ausgewerteten Daten etwas spärlich, immerhin stellt es eine dünne dennoch richtige Reihenfolge von konstitutiven Elementen des Typs im europäischen Märchenrepertoire dar.‍[94]