Digitale Literaturgeschichte

Mit der digitalen Literaturgeschichte möchte ich insbesondere meine historisch-hermeneutischen Forschungen und Editionsprojekte um neue Verfahren und Darstellungsweisen ergänzen.

Digitale Textanalyse
Mithilfe von Methoden der digitalen Textanalyse werden Eigenschaften wie Stil, Figurennetzwerke, Wertungen oder Emotionen in Texten analysiert. Teilweise geschieht das nur automatisch, teilweise zeichnen zunächst menschliche Annotatoren Phänomene in Texten aus und mit diesen Daten werden Algorithmen trainiert. Die jüngste Entwicklung in diesem Bereich sind neuronale Netze, die mit Sprachdaten gefüttert sind.

Im DFG-Forschungsprojekt Emotions in Drama entwickle ich Methoden zur digitalen Emotionsanalyse von Dramen der Sattelzeit, in einem weiteren Forschungsprojekt zur Untersuchung der Moralsprache im 18. Jahrhundert plane ich bisher nicht digital verfügbarer Dramenkorpora mithilfe neuronaler Netze, die speziell auf die Sprache des 18. Jahrhunderts trainiert werden, semantisch zu untersuchen.

Emotions in Drama: Nach der Erstellung von Annotationsrichtlinien haben wir inzwischen 17 Dramen mit Emotionen annotiert, die Annotationen ausgewertet und das neuronale Netz gbert damit trainiert. Auch die ersten Ergebnisse der Klassifikation von Emotionen in bisher nicht annotierten Dramen liegen jetzt vor. Alle Schritte und Ergebnisse Stand Nov. 2021 sind in den unten stehenden erschienen und akzeptieren Publikationen dokumentiert.

  • Although the depiction and evocation of emotions are at the heart of dramatic production and poetological reflection since Aristotle quantitative drama analysis has neglected them so far. This is why the project aims at extracting emotions of characters and analyzing their appraisal with sentiment analysis. As emotions are highly depended on cultural and historical circumstances we chose to look at the historical phase starting from the end of Thirty Years’ War up to restoration period in the 19th century during which German drama was established. This is a story of developing various subgenres which vary with respect to their thematization and presentation of emotions, mostly termed ‘Affekte’ in that period. The project relies on a corpus of German drama which is significantly enlarged compared to the available one for that period, the Textgrid corpus. It now comprises another 25 libretti of the Hamburger Gänsemarktoper from the period between 1678 and 1730, another 20 libretti from around 1800 as well as 20 texts from the strolling players. This enables us to research the most important dramatic (sub-)genre for the development of affect expression, the libretti of musical theatre, in its influences on spoken theatre. In a first step models for the analysis of emotion in dramatic texts shall be evaluated with regard to their use for digital analysis. Retrievable linguistic as well as rhetorical means are specified and extracted for whole texts as well as for elements of dramatic texts specifically dedicated to the depiction of affects: stage directions, soliloquies, arias and endings of drama. Human annotators will specify for genre-specific subcorpora which emotions are mentioned (for example happiness, love, sorrow, envy). They will also annotate if these emotions are evaluated positively or negatively. In a next step algorithms of sentiment analysis shall be trained on this material. It is an important goal of the project to approve the method of sentiment analysis for its use on historical, especially fictional, corpora. Having done all this work we should be able to identify pathos-strategies, id est passages of texts with a high arousal of emotions and to give first hints as to which emotions are thematized with which appraisal. Another objective is the revision of the history of the comic character and its relation to the emotion of happiness.

Digitalisierung
Unter Digitalisierung wird der gesamt Workflow vom Bilddigitalisat über das Roh-OCR und die Erfassung von Seitensegmenten und die Auszeichnung mit TEI verstanden. Anders gesagt: Zunächst müssen Textseiten digital gesannt werden, dann müssen die Schriftzeichen erkannt werden, abschließend müssen Informationen wie Kapitelumbrüchen, Akte, Szenen, Sprecherbezeichnungen, Verse und Versgruppen etc. ausgezeichnet werden, damit sie später automatisch erkannt werden können. Ich interessiere mich insbesonder für die Erweiterung des digital verfügbaren Dramenkorpus‘ für deutschsprachige Dramen von 1600-1850. Dazu werden einerseits Metadatenlisten erstellt, die Subgattungen und Werke mit ihren Fassungen und Exemplaren berücksichtigen.

Kooperationsprojekt mit Google und der Österreichischen Nationalbibliothek zur Erschließung der digitalen Dramenbestände von 1600-1815

Digitalisierung von Libretti der Hamburger Gänsemarktoper von 1678-1730 in Kooperation mit dem Zentrum für Philologie und Digitalität „Kallimachos“

Publikationen

Dennerlein, K., Schmidt, T. & Wolff, C. (2022, accepted). Emotion and Genre. In 16th Annual International Conference of the Alliance of Digital Humanities Organizations (DH 2022). Tokyo, Japan.

Dennerlein, K., Schmidt, T. & Wolff, C. (2022, submitted). Computational Emotion Classification for German Historical Plays. New Insights in the Relationship between Emotion and Genre. Journal of Computational Literary Studies.

Dennerlein, K., Schmidt, T. & Wolff, C. (2022). Figurenemotionen in deutschsprachigen Dramen annotieren. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.6228152

Dennerlein, K., Schmidt, T. & Wolff, C. (2022). Emotionen im kulturellen Gedächtnis bewahren. In Book of Abstracts, DHd 2022. Potsdam, Germany. DHd 2022 Kulturen des digitalen Gedächtnisses. https://doi.org/10.5281/zenodo.6327957

Dennerlein, K., Huber, M. (2022). Reports on Modelling dramatic metadata. With examples of communicative relevance of female playwrights in the second half of the 18th century. In Book of Abstrcts, Digital Humanities Nord 2022. Uppsala, Sweden.

Schmidt, T., Dennerlein K. & Wolff, C. (2022). Evaluation computergestützter Verfahren der Emotionsklassifikation für deutschsprachige Dramen um 1800. In DHd 2022 Kulturen des digitalen Gedächtnisses. Book of Abstracts, DHd 2022. Potsdam, Germany. https://doi.org/10.5281/zenodo.6328169

Schmidt, T., Dennerlein, K., & Wolff, C. (2021). Emotion Classification in German Plays with Transformer-based Language Models Pretrained on Historical and Contemporary Language. In Proceedings of the 5th Joint SIGHUM Workshop on Computational Linguistics for Cultural Heritage, Social Sciences, Humanities and Literature (pp. 67-79). https://doi.org/10.18653/v1/2021.latechclfl-1.8 

Schmidt, T., Dennerlein, K., & Wolff, C. (2021). Towards a Corpus of Historical German Plays with Emotion Annotations. In 3rd Conference on Language, Data and Knowledge (LDK 2021). Dagstuhl, Germany: Schloss Dagstuhl-Leibniz-Zentrum für Informatik. https://doi.org/10.18653/v1/10.4230/OASIcs.LDK.2021.9

Schmidt, T., Dennerlein, K. & Wolff, C. (2021). Using Deep Learning for Emotion Analysis of 18th and 19th Century German Plays. In: Burghardt, M. et al. (Edt.). Fabrikation von Erkenntnis: Experimente in den Digital Humanities. Esch-sur-Alzette: Melusina Press. https://doi.org/10.26298/melusina.8f8w-y749-udlf

Schmidt, T., Burghardt, M., Dennerlein, K., & Wolff, C. (2019). Sentiment Annotation for Lessing’s Plays: Towards a Language Resource for Sentiment Analysis on German Literary Texts. In: 2nd Conference on Language, Data and Knowledge (LDK 2019). Leipzig, Germany. http://ceur-ws.org/Vol-2402/paper9.pdf

Dennerlein, K. (2020). Netzwerke medialer Formationen der Dramen- und Theaterhistoriographie. Eine Analyse großer Dramensammlungen im 18. Jahrhundert. In: Comparatio. Zeitschrift für vergleichende Literaturwissenschaft 12 (2020), Heft 2. Themenheft „Theaterhistoriographie und Digital Humanities”, hg. von Kirsten Dickhaut und Gabriel Viehhauser, S. 145–161.

Dennerlein, K., Schmidt, T. & Burghardt, M. (2018). „Kann man denn auch nicht lachend sehr ernsthaft sein?” – Zum Einsatz von Sentiment Analyse-Verfahren für die quantitative Untersuchung von Lessings Dramen. Book of Abstracts, Digital Humanities Deutschland 2018.

Dennerlein, K., Schmidt, T. & Burghardt, M. (2018). Sentiment Annotation of Historic German Plays: An Empirical Study on Annotation Behavior. In: Sandra Kübler, Heike Zinsmeister (Hg.): Proceedings of the Workshop on Annotation in Digital Humanities (annDH 2018) Sofia, Bulgaria, S. 47-52.

Dennerlein, K. (2015). Measuring the average population densities of plays. A case study of Andreas Gryphius, Christian Weise and Gotthold Ephraim Lessing. Semicerchio. Rivista di poesia comparata LIII (2015), S. 80–88.

Konferenz

Tagung „Computer-based analysis of drama and its uses for literary criticism and historiography, 12–13 March 2015, Munich, Bavarian Academy of Sciences and Humanities, Einführung und eigener Beitrag zum Thema „Configuration density as a measurement for differences between comedies and tragedies”. Minutes: https://comedy.hypotheses.org/

Vorträge

Vortrag „Emotion und Gattung“ an der Georg-August-Universtität Götteingen (Romanistisches Seminar) am 20.12.2021.

Vortrag im Rahmen der Vortragsreihe „Forschungspotential der Digital Humanities in der Buch- und Literaturwissenschaft”an der LMU München zusammen mit Dr. Christian Reul (ZPD Würzburg) zum Thema „Mind the Gap – Über die Digitalisierung einer Lücke in der Literaturgeschichtsschreibung” am 14.07.2021. Folien

Keynote at the workshop „Sentiment Analysis in Literary Studies“ at the University of Graz in February 2021. More Information about the Workshop,
Video to the Keynote: Annotating and quantifying sentiment and emotions in German plays from around 1800

Gutachterin
für das Journal for Digital Scholarship in the Humanities (now DSH), DhD Conference (Digital Humanities Deutschland), Tagung

Organisatorin der „Working Group Sentiment Analysis“ im Schwerpunktprogramm Computational Literary Studies der DFG (SPP 2207/1)

Lehre im Bachelor und Master Digital Humanities an der JMU Würzburg:
WS 20/21 PS Netzwerkanalyse, SS 19 HS Editionswissenschaft, WS18/19 HS Thematics vs. Topic Modelling, HS Sentiment analysis vs. Affektlehre in ausgewählten Dramen des 17. und 18. Jahrhunderts, WS 13/14 HS Quantitative Dramenanalyse,