Powered by OpenAIRE graph
Found an issue? Give us feedback
image/svg+xml art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos Open Access logo, converted into svg, designed by PLoS. This version with transparent background. http://commons.wikimedia.org/wiki/File:Open_Access_logo_PLoS_white.svg art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos http://www.plos.org/ ZENODOarrow_drop_down
image/svg+xml art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos Open Access logo, converted into svg, designed by PLoS. This version with transparent background. http://commons.wikimedia.org/wiki/File:Open_Access_logo_PLoS_white.svg art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos http://www.plos.org/
ZENODO
Conference object . 2021
License: CC BY
Data sources: Datacite
image/svg+xml art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos Open Access logo, converted into svg, designed by PLoS. This version with transparent background. http://commons.wikimedia.org/wiki/File:Open_Access_logo_PLoS_white.svg art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos http://www.plos.org/
ZENODO
Conference object . 2021
License: CC BY
Data sources: Datacite
image/svg+xml art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos Open Access logo, converted into svg, designed by PLoS. This version with transparent background. http://commons.wikimedia.org/wiki/File:Open_Access_logo_PLoS_white.svg art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos http://www.plos.org/
ZENODO
Other literature type . 2021
License: CC BY
Data sources: ZENODO
versions View all 2 versions
addClaim

Novellengeschichte: Analyse diffuser Gattungssemantiken

Authors: Schröter;

Novellengeschichte: Analyse diffuser Gattungssemantiken

Abstract

Ausgangsproblem der mit dem Projekt unternommenen Novellengeschichte ist die von einigen Forscher*innen und mir vertretene Annahme (Meyer, Polheim, Lukas), dass historischen Poetiken, historische Textproduktion und unser heutiger Novellenkanon jeweils nicht zueinander passen. Das Ausmaß der Diskrepanz zwischen Poetik und Textproduktion ist ungeklärt. Die zentrale Frage lautet deshalb: Welche Schreibverfahren entwickeln sich in der Produktion mittellanger Erzählprosa im 19. Jahrhundert? Die identifizierten Verfahren und Formen gilt es dann zu erklären: Welche materialen, sozialen und medialen Faktoren sind für die Entwicklung der einzelnen Verfahren kausal relevant? Wie findet ein Teil der Verfahren Eingang in die poetologische Reflexion bzw. in welchem Grad waren die historischen Novellenpoetiken in der Lage, Schreibverfahren zu kodifizieren und für die literarische Produktion produktiv zu machen? Um diese Fragen beantworten zu können, sind drei auf dem Poster dargestellte methodologische Schritte erforderlich: Erstens sind die Textgruppen gemäß einem induktiven Verfahren nicht nach systematischen Gattungszuordnungen, sondern nach historischer Wahrnehmung zu bilden. Zweitens sind, da quantitativ einfache Textrepräsentation (Features nach dem bag of words Modell) keine Einsicht in unterschiedliche Schreibverfahren zeigen, poetologische Novellenmerkmale zu operationalisieren. Dies wird an zwei Beispielen gezeigt: an den Begriffen der ›Conzentration‹ (operationalisiert mit degree centrality und Dichte im Rahmen einer NER-basierten SNA) und des ›Tragischen‹ (operationalisiert durch eine PCA für manuell augewählte tragische und liebesglück-indikative Topics basierend auf Topic Modeling). Wichtig sind zur Vorbereitung und Bewertung der Operationalisierung zum einen eine Zwischenebene der rationalen Rekonstruktion in einer literaturwissenschaftlichen Beschreibungssprache, zum anderen der Prozess der Evaluation. Im Poster wird die Evaluation für die Operationalisierung des tragischen Schlusses vorgeführt. Quantitative operationalisierte Merkmale werden mittels Principal Component Analysis visualisiert. Dabei zeigt sich ein geringer E›influss der Gattungssemantik: Novellen tendieren etwas stärker zu höherer Dichte und Konzentration auf der Ebene der Figurenkonstellation. Deutlicher ist aber der Zeitindex: Erzählprosa nach 1850 ist kürzer und konzentrierter als Erzählprosa vor 1850. Im dritten Schritt gilt es zu untersuchen, durch welchen weiteren historischen Faktoren (Medium, Ort der Publikation, Lesergruppen) sich Verfahren und Gattungsgruppen erklären lassen. Die operationalisierten Gattungsmerkmale (aus dem zweiten Schritt) können in ein Design der ›perspektivischen Modellierung‹ nach Underwood (2016 und 2019) integriert werden.

Das Poster wurde auf dem virtuellen Jahrestreffen des SPP 2207 im März 2021 präsentiert.

Keywords

Induktive Methode, Operationalisierung, Poetik, Novelle, perspektivische Modellierung, Figurennetzwerkanalyse, SNA, Topic Modeling, PCA.

  • BIP!
    Impact byBIP!
    selected citations
    These citations are derived from selected sources.
    This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
    0
    popularity
    This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network.
    Average
    influence
    This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
    Average
    impulse
    This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network.
    Average
    OpenAIRE UsageCounts
    Usage byUsageCounts
    visibility views 5
    download downloads 1
  • 5
    views
    1
    downloads
    Powered byOpenAIRE UsageCounts
Powered by OpenAIRE graph
Found an issue? Give us feedback
visibility
download
selected citations
These citations are derived from selected sources.
This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
BIP!Citations provided by BIP!
popularity
This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network.
BIP!Popularity provided by BIP!
influence
This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
BIP!Influence provided by BIP!
impulse
This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network.
BIP!Impulse provided by BIP!
views
OpenAIRE UsageCountsViews provided by UsageCounts
downloads
OpenAIRE UsageCountsDownloads provided by UsageCounts
0
Average
Average
Average
5
1
Green