Beyond Words. Semantische und mehrteilige distinktive Merkmale für die Untersuchung literarischer Untergattungen

• Antragsteller: Professor Dr. Christof Schöch
• Fachliche Zuordnung: Europäische und Amerikanische Literatur- und Kulturwissenschaften ; Angewandte Sprachwissenschaften, Computerlinguistik
• Förderung: Förderung von 2019 bis 2024
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 424211690

Die kontrastive Textanalyse, bei der eine Gruppe von Texten mit einer anderen verglichen wird, ist ein weit verbreitetes Verfahren in Linguistik und Literaturwissenschaften, sowohl in qualitativen als auch in quantitativen Forschungsdesigns. In einer Reihe von verwandten Bereichen, insbesondere dem Information Retrieval, der Korpus- und Computerlinguistik und den digitalen Literaturwissenschaften, werden Keyness- oder Distinktivitätsmaße entwickelt, evaluiert und eingesetzt. Das hier vorgeschlagene Projekt baut direkt auf den Erkenntnissen, Erfahrungen und Ergebnissen des laufenden Projekts ‘Zeta und Konsorten’ auf, das an einer systematischen, methodischen Erforschung dieses quantitativen kontrastiven Paradigmas arbeitet. In Beyond Words konzentrieren wir uns erneut auf den französischen Gegenwartsroman, mit besonderem Augenmerk auf die drei populären Subgenres Science Fiction, Kriminalroman und sentimentaler Roman sowie auf den hochliterarischen Roman. Zum Vergleich kommen aber auch ein englischsprachiges literarisches Korpus, das auch Science-Fiction und Kriminalromane enthält, sowie ein englischsprachiges Korpus, das literarische und nicht-literarische Texte enthält, zum Einsatz. Das übergeordnete Ziel von ‘Beyond Words’ ist es, die Kluft zwischen den (statistisch gesehen) charakteristischen Merkmalen spezifischer dieser literarischen Subgenres einerseits und ihrer (bedeutungsvollen, interpretativen) Beziehung zu einem anspruchsvollen, komplexen Verständnis der charakteristischen Eigenschaften literarischer Subgenres andererseits deutlich zu verringern. Wir werden dieses Ziel durch einen dreigliedrigen Ansatz erreichen: Erstens konzentrieren wir uns nicht auf einzelne Wortformen, sondern extrahieren komplexere und semantisch reichhaltigere sprachliche Merkmale aus den Texten, die besser in der Lage sind, aussagekräftige Eigenschaften literarischer Subgenres zu erfassen. Zweitens erstellen wir eine Konzeptualisierung der Subgenres, die sowohl explizit als auch flexibel ist, indem wir kleinteilige, deskriptive, prototypische Subgenre-Profile erstellen, die auf einer breiten Betrachtung der relevanten Forschungsliteratur basieren. Drittens konzentrieren wir uns weiterhin auf qualitative und quantitative Strategien zur Bewertung der Unterscheidungskraft der von uns identifizierten distinktiven Merkmale (über einen Klassifikationstaks) sowie ihrer Interpretierbarkeit (über einen Task, bei dem Merkmale auf die deskriptiven Subgenre-Profile gemappt werden). Mit diesem Ansatz können wir einen entscheidenden Beitrag zu den Computational Literary Studies und der französischen Literaturwissenschaft leisten: sowohl auf der Ebene der methodischen Innovationen hinsichtlich der Merkmalsextraktion und der für komplexe Merkmale geeigneten Unterscheidungsmaße als auch auf der Ebene eines vertieften Verständnisses dessen, was literarische Untergattungen konzeptionell ausmacht und wie die spezifischen Untergattungen am besten beschrieben werden können.

• DFG-Verfahren: Schwerpunktprogramme
• Teilprojekt zu: SPP 2207: Computational Literary Studies
• Mitverantwortlich: Dr. Thomas Burch