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<!doctype html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>Digitale Dramenanalyse</title>
<meta name="author" content="Christof Schöch">
<meta name="description" content="Slides">
<meta name="apple-mobile-web-app-capable" content="yes">
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<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0, maximum-scale=1.0, user-scalable=no, minimal-ui">
<link rel="stylesheet" href="css/reveal.css">
<link rel="stylesheet" href="css/theme/simple.css" id="theme">
<link rel="stylesheet" href="lib/css/zenburn.css">
<script>
var link = document.createElement( 'link' );
link.rel = 'stylesheet';
link.type = 'text/css';
link.href = window.location.search.match( /print-pdf/gi ) ? 'css/print/pdf.css' : 'css/print/paper.css';
document.getElementsByTagName( 'head' )[0].appendChild( link );
</script>
<!--[if lt IE 9]>
<script src="lib/js/html5shiv.js"></script>
<![endif]-->
</head>
<body>
<div class="reveal">
<div class="slides">
<section data-markdown="" data-separator="^\n---\n" data-separator-vertical="^\n--\n" data-charset="utf-8">
<script type="text/template">
<!-- vvvvv THIS IS WHERE THE CONTENT GOES! vvvvvvv -->
##Aktuelle Herausforderungen<br/>der digitalen Dramenanalyse
<hr/>
<br/>
<br/>
<br/>
<small>[Marcus Willand](https://sites.google.com/view/marcuswilland/startseite) (Stuttgart) · [Nils Reiter](http://www.ims.uni-stuttgart.de/institut/mitarbeiter/reiterns/) (Stuttgart)<br/>[Peer Trilcke](http://www.trilcke.de/) (Potsdam) · [Frank Fischer](https://www.hse.ru/en/org/persons/182492735) (Moskau)<br/>[Nanette Rißler-Pipka](http://www.ku.de/slf/romanistik/lehrstuehle-professuren/literaturwissenschaft/romanlitwi2/personen/prof-dr-nanette-rissler-pipka/) (Eichstätt) · [Christof Schöch](http://www.christof-schoech.de/) (Würzburg)</small>
<br/>
<br/>
<hr/>
<br/>
<small>DHd2017 – Jahrestagung des DHd-Verbands<br/>Bern, 16. Februar 2017</small>
--
## Ablauf
<br/>
* Impulsvorträge
* Analyse der Figurenrede
* Digitale Netzwerkanalyse
* Topic Modeling und Untergattungen
<br/><br/>
* Podiumsdiskussion (Panel & Publikum)
* Gemeinsamkeiten und Unterschiede
* Ressourcen und Standards
---
## Digitale literaturwissenschaftliche<br/>Netzwerkanalyse (dlina)<br/>dramatischer Texte
<hr/>
<br/>
<br/>
<br/>
<small>[Peer Trilcke](http://www.trilcke.de/) (Potsdam) · [Frank Fischer](https://www.hse.ru/en/org/persons/182492735) (Moskau)</small>
<br/>
<br/>
<br/>
<small>Panel "Aktuelle Herausforderungen der digitalen Dramenanalyse"</small>
<small>DHd2017 – Jahrestagung des DHd-Verbands, Bern, 16. Februar 2017</small>
--
## dlina-Projekt
<br/>
**Arbeitsgruppe **
- F. Fischer (Moskau), M. Göbel (Göttingen), D. Kampkaspar (Wolfenbüttel), C. Kittel (Graz), H.-L. Meiners (Göttingen), D. Skorinkin (Moskau), P. Trilcke (Potsdam)
- Blog: [lina.digital](https://dlina.github.io/)
- Github: [github.com/dlina](https://github.com/dlina) & [github.com/lehkost/dramavis](https://github.com/lehkost/dramavis)
**Forschung**
- Automatisierte, philologisch kuratierte Extraktion, Analyse und Interpretation von Netzwerkdaten aus literarischen (derzeit v. a.: dramatischen) Texten
--
# Dramen-Netzwerke
<br/>
<!-- .element width="460px;" -->
<!-- .element width="460px;" -->
<br/>
Graphen zu (links) *Emilia Galotti* und zu (rechts) *Die Jungfrau von Orleans*.<br/>Die Figuren "Emilia" und "Johanna" sind orange markiert.
--
# Dramen-Netzwerkanalyse
<br/>
- Netzwerke = Elemente (Knoten) und deren Relationen (Kanten)
- Dramen-Netzwerke (in unserem Fall) = Figuren (Knoten) und deren Interaktion (Kanten)
- Interaktion (in unserem Fall) = das Auftreten von zwei Figuren innerhalb eines Dramensegments (in der Regel: innerhalb einer Szene)
- Korpus: 465 deutschsprachige Dramen
- Infos zum Korpus (currently under revision): [DLINA Corpus 15.07 (Codename Sydney)](https://dlina.github.io/Introducing-DLINA-Corpus-15-07-Codename-Sydney/)
- Tool für die Extraktion und Analyse: dramavis (Frank Fischer & Christopher Kittel) https://github.com/lehkost/dramavis
--
## Grundlage: Strukturelle Abstraktion
<br/>
<!-- .element width="355px;" -->
<!-- .element width="355px;" -->
<br/>
Links: Datenmodell eines Dramen-Netzwerks (links).<br/>Rechts: Beispiel einer Dramenszene.
--
# *Network Modeling Drama*
<br/>
Die Netzwerkanalyse von Dramen ist (in unserem Fall) …
- die (theoriegetriebene) Modellierung eines spezifischen strukturellen Features dramatischer Texte;
- also eine gezielte Abstraktion, d. h. auch eine recht radikale Reduktion.
<br/>
Die Netzwerkanalyse von Dramen zielt (in unserem Fall) …
- auf ein exploratives *distant reading* größerer Textmengen;
- auf die verfremdende Modellierungen eines literaturwissenschaftlich vertrauten Gegenstandes (d. h. Dramen);
--
## *Nearly Close:* Zentralitätsmaße
<br/>
<!-- .element width="400px;" -->
<!-- .element width="400px;" -->
<!-- .element width="400px;" -->
<!-- .element width="400px;" -->
<br/>
Graphen (links) und Degree-Charts (rechts) der 5 Top-Figuren aus *Emilia Galotti* (oben) und *Die Jungfrau von Orleans* (unten).
--
### *From a Distance:* Graphen zu 465 dt.sprachigen Dramen
<!-- .element height="480px;" -->
"Distant-Reading Showcase": Superposter mit den Netzwerkgraphen zu 465 deutschsprachigen Dramen. – DOI: [10.6084/m9.figshare.3101203.v1](https://dx.doi.org/10.6084/m9.figshare.3101203.v1).
--
### *From Graphs to Numbers … to Charts:*<br/>Corpus-Timeline-Chart (Average Degree)
<!-- .element width="480px;" -->
Historische Verteilung der Average Degree-Werte der Dramen des Korpus. Markiert: *Miss Sara Sampson*, *Emilia Galotti*, *Die Jungfrau von Orleans* – gelbe Linie: Mittelwert pro Dekade.
--
### *From Graphs to Numbers … to Charts:*<br/>Corpus-Timeline-Chart (Average Degree)
<!-- .element width="480px;" -->
Historische Verteilung der Average Degree-Werte der Dramen des Korpus. Markiert: 11 Dramen von Lessing – gelbe Linie: Mittelwert pro Dekade.
--
### *From Graphs to Numbers … to Charts:*<br/>Corpus-Timeline-Chart (Average Degree)
<!-- .element width="480px;" -->
Historische Verteilung der Average Degree-Werte der Dramen des Korpus. Markiert: Lessing-Dramen (orange) – Sturm und Drang-Dramen (blau) – Romantik-Dramen (grün).
--
### *From Graphs to Numbers … to Charts:* ›Genre‹ Bars (Average Degree, Density)
<br/>
<!-- .element width="400px;" -->
<!-- .element width="400px;" -->
<br/>
Average Degree (links) und Density (rechts) nach Genres.
--
### *From (traditional) ›Genres‹ to (Network-)›Types‹:*<br/>Static Types: Small Worlds
<table>
<tbody>
<tr>
<td style="font-size:0.6em;text-align:left;">Goethe, *Götz* (1773) <br><b>Drama des ›großen Individuums‹</b> </td>
<td style="font-size:0.6em;text-align:right;">Mühsam, *Judas* (1921) <br><b>Drama der Masse</b></td>
</tr>
<tr>
<td><div style="text-align:left;"><img alt="Götz, spring" src="img/dlina/slide_12-1_goetz.png" height="300"></div></td>
<td><div style="text-align:right;"><img alt="Mühsam, spring" src="img/dlina/slide_12-2_judas.png" height="300"></div></td>
</tr>
<tr>
<td style="font-size:0.7em;text-align:left;"><b>Aristokratisches Modell?</b></td>
<td style="font-size:0.7em;text-align:right;"><b>Kommunistisches Modell?</b></td>
</tr>
</tbody>
</table>
<br/>
Siehe: https://dlina.github.io/presentations/2016-krakow/
--
### *From (traditional) ›Genres‹ to (Network-)›Types‹:*<br/>Static Types: Small Worlds
<table>
<tbody>
<tr>
<td style="font-size:0.6em;text-align:left;">Goethe, *Der Bürgergeneral* (1793) <br><b>niedrigrhythmisches &<br/>niedrigdynamisches Drama</b> </td>
<td style="font-size:0.6em;text-align:right;">Schiller, *Die Jungfrau von Orleans* (1801) <br><b>hochrhythmisches &<br/>hochdynamisches Drama</b></td>
</tr>
<tr>
<td><div style="text-align:left;"><img alt="Bürgergeneral, change chart" src="img/dlina/slide_13-1_change-chart_der_buergergeneral_-_mit_mean.png" height="300"></div></td>
<td><div style="text-align:right;"><img alt="Jungfrau von Orleans, change chart" src="img/dlina/slide_13-2_change-chart_die_jungfrau_von_orleans_-_mit_mean.png" height="300"></div></td>
</tr>
<tr>
<td style="font-size:0.7em;text-align:left;"><b>Drama der Kontinuität?</b></td>
<td style="font-size:0.7em;text-align:right;"><b>Drama der Diskontinuität?</b></td>
</tr>
</tbody>
</table>
<br/>
Siehe: https://dlina.github.io/presentations/2017-bern/
--
# Ausblick
- Wie verfeinern wir die Skalierbarkeit und Adressierbarkeit unserer Analysen?
- Design und Anreicherung eines (allgemeinen) Korpus
- Web-Interfaces / Open Data
- Wie erzeugen wir mittels digitaler Analysen komplexe Modelle dramatischer Texte?
- Frage nach der Interoperabilität und Interinterpretabilität unterschiedlicher digitaler Modellierungen
- Wohin führt das?
- disziplinäre Heterogenität der Aussagen: kaum Tradition des datengetriebenen *distant speaking* in der Literaturwissenschaft
- Suche nach einer Beschreibungssprache
- Rhetorik (oder gar Poetik) der literaturwissenschaftlichen Datennarration?
---
## Topic Modeling und <br/>dramatische Gattungen
<hr/>
<br/>
<br/>
<small>[Nanette Rißler-Pipka](http://www.ku.de/slf/romanistik/lehrstuehle-professuren/literaturwissenschaft/romanlitwi2/personen/prof-dr-nanette-rissler-pipka/) (Eichstätt) ·</small>
<small>[Christof Schöch](http://www.christof-schoech.de/) (Würzburg)</small>
<br/>
<br/>
<hr/>
<small>Panel "Aktuelle Herausforderungen der digitalen Dramenanalyse"</small>
<small>Jahrestagung des DHd-Verbands, Bern, 16. Februar 2017</small>
<p><img height="50" data-src="img/basics/UWUE.jpg"></img> <img height="100" data-src="img/basics/CLiGS.jpg"></img> <img height="50" data-src="img/basics/BMBF.jpg"></img></p>
--
## Überblick
1. [Topic Modeling](#/1/2)
2. [Typen von Topics](#/1/4)
3. [Topics und Untergattungen](#/1/14)
4. [Fazit](#/1/21)
--
# 1. Topic <br/>Modeling
--
### Topic Model
<a href="img/blei_topic-modeling_result.png"><img src="img/blei_topic-modeling_result.png" height="500"></img></a>
<br/>
<small>Wort-Verteilungen beschreiben Topics<br/>Topic-Verteilungen beschreibien Dokumente</small>
--
# 2. Typen von Topics
--
### Typen von Topics
<br/>
* argumentativ: abstrakte, erkennbare Themen
* narrativ: Erzählmotive (zeitlich)
* deskriptiv: Figuren/Objektbeschreibung, Raumbeschreibung
* diskursiv: Register, Sprache, Rhetorik, Dialog
--
### Fragestellung
* Unterscheiden sich die drei untersuchten Großgattungen in der Verteilung der vier Typen von Topics?
--
### Daten: drei Korpora
* frz. Wikipedia (1,8 Millionen Artikel, Stand Oktober 2016)
* frz. Romane (1100 Romane, ca. 1850-2010)
* frz. Dramen (800 Dramen, ca. 1620-1800)
--
### Beispiel: argumentativ
<a href="img/wordle_tp018.png"><img src="img/wordle_tp018.png" height="500"></img></a>
<br/>
Unglück, Schicksal, Fortuna, Himmel, ...
--
### Beispiel: narrativ
<a href="img/wordle_tp081.png"><img src="img/wordle_tp081.png" height="500"></img></a>
<br/>
Essen, Tisch, trinken, auftragen, Mahl, ...
--
### Beispiel: deskriptiv
<a href="img/wordle_tp065.png"><img src="img/wordle_tp065.png" height="500"></img></a>
<br/>
Gesicht, Teint, Auge, weiß, klein, ...
--
### Beispiel: diskursiv
<a href="img/wordle_tp156.png"><img src="img/wordle_tp156.png" height="500"></img></a>
<br/>
Sprache, Sprechen, erscheinen, hören, ...
--
### Vorgehen
* jeweils ein Topic Model für die drei Korpora; vergleichbare Parameter
* Händische Annotation mit Annotationsrichtlinien
* Annotator Agreement: ca. 60% (2 Annotatoren, 10 Kategorien); dann Diskussion
* Ergebnis: Anteile der Types pro Großgattung
--
### Ergebnisse
<a href="img/typen-und-gattungen.png"><img src="img/typen-und-gattungen.png" height="500"></img></a>
--
# 3. Topics und<br/> Untergattungen
--
### Textsammlung
<br/>
* 391 französische Theaterstücke, 1630-1789
* 181 Tragödien, 150 Komödien, 52 Tragikomödien
* aus der Sammlung "Théâtre classique", ed. Paul Fièvre
--
### Verschiedene Modelle
<br/>
* Anzahl der Topics: 50, 60, 70, 80, 90, 100
* Optimierungsintervall für die Hyperparameter: <br/>50, 100, 300, 500, 1000, 2000, 3000, 6000
* insgesamt 48 Modelle
* Auswahl des besten Modells: Klassifikationstask
--
### Evaluierung der Modelle (Auswahl)
<a href="img/classify-performance_topics_subgenre.svg"><img src="img/classify-performance_topics_subgenre.svg" height="500"></img></a>
<br/>
<small>Bestes Modell: 60 Topics, Optimierungsintervall 300 <br/>(10-fache Kreuzvalidierung; Classifier: SVM, SGD, KNN, Decision Trees)</small>
--
### PCA mit Topic-Daten (60 Topics)
<a href="img/2d-scatterplot-topicpca.svg"><img src="img/2d-scatterplot-topicpca.svg" height="500"></img></a>
<br/>
<small><font color="darkblue"><font color="darkred">Komödien (rot)</font> - <font color="darkgreen">Tragikomödien (grün)</font> - Tragödien (blau)</font> </small>
--
# Fazit
--
### Fazit
<br/>
* Großgattungen: unterschiedliche Profile bzgl. Typen von Topics
* Dramatische Untergattungen: jeweils charakteristische Topics
--
### Referenzen
<br/>
<small>
* Christof Schöch, „Topic Modeling Genre: An Exploration of French Classical and Enlightenment Drama“, _Digital Humanities Quarterly_ (im Erscheinen). <https://zenodo.org/record/166356>.
* Christof Schöch, „What Are Literary Topics, Really?“, _Digital Humanities Lunch_, Institute for Polish Language, Kraków, April 8, 2016. <http://christofs.github.io/literary-topics/#/>.
</small>
---
## Ablauf
<br/>
* Impulsvorträge
* Analyse der Figurenrede
* Digitale Netzwerkanalyse
* Topic Modeling und Untergattungen
<br/><br/>
* Podiumsdiskussion (Panel & Publikum)
* Gemeinsamkeiten und Unterschiede
* Ressourcen und Standards
---
<a href="http://paulklee.fr/vignettesplus/PK1939_112.jpg
"><img src="http://paulklee.fr/vignettesplus/PK1939_112.jpg
" height="800"></img></a>
---
<a href="img/drama.jpg"><img src="img/drama.jpg" height="500"></img></a>
---
<br/>
<br/>
## Vielen Dank!
<br/>
<br/>
<br/>
<br/>
<br/>
<br/>
<br/>
<small>Christof Schöch, 2017</small>
<br/>
<small><http://www.christof-schoech.de></small>
<br/>
<small><a href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/">CC-BY 4.0</a></small>
<br/>
<!--^^^^^^^ DON'T TOUCH UNLESS YOU KNOW WHAT YOU'RE DOING :-) ^^^^^^^-->
</script>
</section>
</div>
</div>
<script src="lib/js/head.min.js"></script>
<script src="js/reveal.js"></script>
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// Full list of configuration options available at:
// https://github.com/hakimel/reveal.js#configuration
Reveal.initialize({
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