idw – Informationsdienst Wissenschaft
Nachrichten, Termine, Experten
Nachrichten, Termine, Experten
idw - Informationsdienst
Wissenschaft
Einen Algorithmus entwickeln, mit dem sich Emotionen in Dramentexten analysieren lassen: Daran arbeitet eine Würzburger Literaturwissenschaftlerin mit Medieninformatikern aus Regensburg. Für das Projekt bekommen sie 620.000 Euro.
Wurden im 17. Jahrhundert Tragödien oder Komödien auf die Bühne gebracht, war das bei den Theaterleuten mit regen Diskussionen verbunden. Da ging es um Fragen wie: Welche Gefühle dürfen wir auf der Bühne zeigen? Wie stark darf die Darstellung von Liebe, Hass und anderen Emotionen sein?
Für diese Überlegungen gab es einen guten Grund: „Das Theater wollte damals auch gesellschaftlich etwas bewirken. Die Zuschauer sollten die Vorstellung als ‚bessere Menschen‘ verlassen“, sagt Privatdozentin Dr. Katrin Dennerlein, Literaturwissenschaftlerin von der Julius-Maximilians-Universität (JMU) Würzburg. „Ein positiver Blick auf Figuren, die Rachegedanken verfolgen, hätte dazu nicht gepasst.“
Emotionen auf der Bühne darstellen, Emotionen beim Publikum auslösen: Beides gehört seit Aristoteles zu den grundlegenden Charakteristika von Dramen. Die Literaturwissenschaft hat sich damit bisher nur in Einzelstudien zu kanonischen Texten beschäftigt.
Das ändert sich nun mit dem Projekt „Emotions in Drama“, das von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) gefördert wird. Der Begriff „Drama“ wird in diesem Zusammenhang in seinem ursprünglichen Sinn verstanden: als Bühnenstück mit einem Text für verteilte Rollen – sei es nun Komödie oder Tragödie, Sprechtheater oder Oper.
620.000 Euro von der DFG
Projektpartner sind Katrin Dennerlein vom Institut für Deutsche Philologie der JMU und Professor Christian Wolff, Leiter des Lehrstuhls für Medieninformatik der Universität Regensburg, mit seinem Doktoranden Thomas Schmidt. An die JMU fließen für das Projekt 320.000 Euro DFG-Fördermittel, nach Regensburg 300.000 Euro.
Das Forschungsteam wird in den kommenden drei Jahren ergründen, wie Emotionen wie Angst, Leid, Freude und Liebe bei Figuren in verschiedenen Dramen auftauchen. Der Schwerpunkt liegt auf Tragödien und Komödien aus der Zeit von 1650 bis 1815; Opern werden ebenfalls betrachtet.
„Als Ergebnis für die Literaturwissenschaft sollte es am Ende möglich sein, in den einzelnen Werken Pathos-Strategien zu identifizieren“, erklärt Dennerlein. Dabei sollen Algorithmen der Künstlichen Intelligenz eingesetzt werden, um die Analyse von Emotionen in sehr großen Textmengen dieser Zeit zu ermöglichen und somit Literaturwissenschaftlern einen globalen Blick auf Emotionsentwicklungen und -Verteilungen in diesen Epochen zu geben.
Dramenbestand von TextGrid aufgestockt
Bei dieser Arbeit gibt es einige Besonderheiten zu beachten. Das Wort „blöd“ zum Beispiel wurde im 18. Jahrhundert nicht negativ, sondern neutral verwendet. Man benutzte es, um eine Person als „nicht gebildet“ oder „einfach“ zu bezeichnen. Mit einem „blöden Mädchen“ etwa konnte einfach auch nur ein „junges Mädchen“ gemeint sein.
Dieses Beispiel zeigt: Emotionen und ihre Darstellung im Drama hängen stark von kulturellen und historischen Faktoren ab. Darum konzentriert sich das Forschungsteam zunächst auf eine gut definierte Grundlage: auf das deutschsprachige Drama von 1650 bis 1815, vom Ende des Dreißigjährigen Krieges bis zum Anfang der Restaurationsepoche. „Dieser Zeitraum bietet sich an, weil sich das deutschsprachige Drama damals etablierte“, so Dennerlein.
Das Augenmerk der Forscher liegt auf digitalisierten Texten aus dem Archiv von TextGrid – das ist eine virtuelle Forschungsumgebung für die Geistes- und Kulturwissenschaften.
Um für die Erforschung der Emotionen eine größere Datengrundlage zu haben, wurde der Dramenbestand von TextGrid aufgestockt. Neu aufgenommen wurden 25 Texte von Stücken der Hamburger Gänsemarktoper aus der Zeit von 1678 bis 1730, 20 Singspieltexte aus der Zeit um 1800 und 20 Texte von Wanderbühnenstücken, auch um einen Blick auf die nichtkanonische und dennoch bedeutende Dramenliteratur dieser Zeit zu werfen.
Insgesamt handelt es sich um mehr als 500 Dramentexte, die jedoch konstant erweitert werden sollen. Eine Menge an Texten, die für einen einzelnen Literaturwissenschaftler schwer im Detail zu erschließen sind. Aus diesem Grund soll die Medieninformatik hier mit modernen Algorithmen helfen, die es ermöglichen, große Mengen an Texten automatisch bezüglich Emotionen zu analysieren.
Textanalyse mit neuem IT-Tool
Dennerlein, Wolff und Schmidt wollen für die beschriebene Textgrundlage ein digitales Tool entwickeln, das Emotionen in Texten automatisiert erkennt und auch feststellt, ob es sich jeweils um positive oder negative Emotionen handelt. Das soll sowohl für ganze Texte als auch separat für Elemente realisiert werden, in denen Emotionen besonders häufig vorkommen: in Bühnenanweisungen, Monologen, Arientexten und Dramenausgängen.
Computer-Tools für die Emotionsanalyse, die „Sentiment Analysis“, gibt es bereits. Sie werden zum Beispiel von Unternehmen eingesetzt, die wissen wollen, mit welcher Tendenz Kunden das Unternehmen und seine Produkte im Internet bewerten.
Ein solcher Algorithmus soll nun im DFG-Projekt speziell für die Anwendung auf fiktionale historische Texte weiterentwickelt und trainiert werden. Eine große Herausforderung ist dabei die alte und an Metaphern reiche Sprache solcher Texte, die sich natürlich stark von der heutigen Internet-Sprache unterscheidet.
Um sich diesem Problem anzunähern, werden State-of-the-art-Algorithmen für maschinelles Lernen mit Texten sowie neuronale Netze und Word Embeddings eingesetzt. In einem ersten Schritt werden dazu zahlreiche Dramen-Textstellen von Literaturwissenschaftlern und Studierenden mit Emotionsinformationen ausgezeichnet – eine Tätigkeit, die man als „Annotieren“ bezeichnet. Anhand dieser Annotationen können Algorithmen lernen, die möglichen Emotionen in anderen Dramentexten automatisch vorherzusagen.
Durch eine konstante Evaluation der Vorhersage mit der literaturwissenschaftlichen Interpretation sollen die Algorithmen optimiert werden. „Dabei soll es nicht bei der reinen Entwicklung von Algorithmen bleiben“, so Professor Wolff. „Im Sinne der Medieninformatik sollen auch nutzerfreundliche Tools entstehen, die den einfachen Zugang zu diesen Methoden ermöglichen und die Literaturwissenschaft in ihrer Forschung unterstützen“.
DFG-Programm: Computational Literary Studies
Das Forschungsprojekt ist Teil des Schwerpunktprogramms „Computational Literary Studies“ der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG). Das Programm vereint neun literaturwissenschaftliche Projekte, die mit digitalen Methoden arbeiten. Es verfolgt das Ziel, neu digitalisierte Texte, Metadaten und Forschungsdaten in einem gemeinsamen Archiv zu veröffentlichen.
Programmkoordinator ist Professor Fotis Jannidis, Leiter des Lehrstuhls für Computerphilologie und Neuere deutsche Literaturgeschichte an der Julius-Maximilians-Universität Würzburg. Er verfolgt in diesem Kontext gemeinsam mit Professorin Simone Winko (Universität Göttingen, Literaturwissenschaft) ebenfalls ein Projekt: „The beginnings of modern poetry – modeling literary history with text similarities“.
PD Dr. Katrin Dennerlein, Lehrstuhl für Computerphilologie und Neuere deutsche Literaturgeschichte, Universität Würzburg, T +49 931 31-80239, katrin.dennerlein@uni-wuerzburg.de
Prof. Dr. Christian Wolff, Lehrstuhl für Medieninformatik, Universität Regensburg, T +49 941 943-3386, christian.wolff@ur.de
https://dfg-spp-cls.github.io/blog/TP-Emotions_in_Drama/ Website des DFG-Projekts "Emotions in Drama"
Jede Menge Emotionen sind hier gezeigt.
Aus Daniel Caspar von Lohenstein: Sophonisbe. Trauerspiel. Breßlau: Fellgibel 1689, gemeinfrei
Eine Schauspielerin stellt Freude dar.
Aus Johann Jacob Engel: Ideen zu einer Mimik. Berlin: Mylius 1804, S. 170, gemeinfrei
Merkmale dieser Pressemitteilung:
Journalisten, jedermann
Geschichte / Archäologie, Informationstechnik, Musik / Theater, Sprache / Literatur
überregional
Forschungsprojekte, Kooperationen
Deutsch
Sie können Suchbegriffe mit und, oder und / oder nicht verknüpfen, z. B. Philo nicht logie.
Verknüpfungen können Sie mit Klammern voneinander trennen, z. B. (Philo nicht logie) oder (Psycho und logie).
Zusammenhängende Worte werden als Wortgruppe gesucht, wenn Sie sie in Anführungsstriche setzen, z. B. „Bundesrepublik Deutschland“.
Die Erweiterte Suche können Sie auch nutzen, ohne Suchbegriffe einzugeben. Sie orientiert sich dann an den Kriterien, die Sie ausgewählt haben (z. B. nach dem Land oder dem Sachgebiet).
Haben Sie in einer Kategorie kein Kriterium ausgewählt, wird die gesamte Kategorie durchsucht (z.B. alle Sachgebiete oder alle Länder).
