Von 12.-13. März fand in München, an der Bayerischen Akademie der Wissenschaften, ein Workshop statt, der sich ganz der computer-basierten, quantitativen Analyse von Dramen widmete. Den offiziellen Workshop-Call finden Sie hier. Nach einer Einführung in den aktuellen Stand und die Geschichte quantitativer Dramenanalyse durch die Workshopveranstalterin Katrin Dennerlein (Uni Würzburg), folgten eine ganze Reihe von spannenden Vorträgen, die sowohl neue Ressourcen als auch eigene Analysestudien und Tools thematisierten.

Ein weiteres Highlight war unter anderem auch die Anwesenheit von Franco Moretti, der am Stanford Literary Lab zahlreiche spannende DH-Projekte leitet, und vor allem durch sein Konzept des „Distant Reading“ Bekanntheit über die Grenzen der Digital Humanities hinaus erlangte.

Der Regensburger Beitrag von Manuel Burghardt und Thomas Wilhelm päsentierte ein Shakespeare-Visualisierungstool. Darüber hinaus wurde ein neues, gerade entstehendes Kooperationsprojekt mit Katrin Dennerlein vorgestellt, welches flexibler angelegt ist, und versucht Dramen aus dem TextGrid-Repository quantitativ zu analysieren, und die Ergebnisse dieser Analyse interaktiv in einem einfach zu bedienenden Web-Interface für Geisteswissenschaftler verfügbar zu machen. Dabei werden insbesondere quantitative Aspekte wie die Konfigurationsdichte sowie auch die Replikenlänge und Replikenanzahl von Dramentexten berücksichtigt. Den Foliensatz zum Vortrag finden Sie hier.

Interessante Tools und Ressourcen

• Parsing XML with „ElementTree Library“ für Python: http://effbot.org/zone/element-index.htm
• Crowdsourcing-Tool zur <speaker>-Annotation: https://personae.gcdh.de/index.html
• Scalable Reading-Blog (Prof. Martin Müller): https://scalablereading.northwestern.edu/
• TransVis (Othello Time Map): http://othellomap.nand.io/
• Wolfram Alpha Drama Analysis für „Hamlet“: http://www.wolframalpha.com/input/?i=hamlet

Tools und Methoden zur quantitativen Dramenanalyse

• Stylometry with R: http://cls.ru.nl/~ihendrickx/Posters_ehum/4_Eder_Kestemont_Rybicki_Poster.pdf
• A Tutorial on Principal Components Analysis: http://www.cs.otago.ac.nz/cosc453/student_tutorials/principal_components.pdf
• Topic Modeling Tutorial: http://journalofdigitalhumanities.org/2-1/topic-modeling-a-basic-introduction-by-megan-r-brett/