Ergriffen von Musik im 19. Jahrhundert

• Antragsteller: Professor Dr. Frank Hentschel
• Fachliche Zuordnung: Musikwissenschaften
• Förderung: Förderung seit 2026
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 573993043

Hintergrund. Das Projekt zielt darauf ab, die Erfahrung des "Ergriffenseins" von Musik zu erforschen, wie sie in deutschsprachigen Textquellen des langen 19. Jahrhunderts (1789-1914) dokumentiert ist. "Ergriffensein" ist ein Begriff, der in zahlreichen Textquellen wie Konzertkritiken, Berichten und Kommentaren zur Musik regelmäßig verwendet wurde. Seine prinzipielle Relevanz wird auch daran ersichtlich, dass das Konzept des Being-Moved (das nächstliegende englischsprachige Äquivalent) in der aktuellen Psychologie der Ästhetik intensiv untersucht wird. Hypothesen. Wir vermuten, dass es möglich ist, bestimmte musikalische Merkmale (oder Merkmalscluster) zu extrahieren, das Ergriffensein hervorriefen (Hypothese 1). Außerdem nehmen wir an, dass es nicht einen homogenen Typus sondern stattdessen verschiedene Arten von Musik gibt (definiert durch verschiedene Merkmalscluster), die diese Emotion auslösten (Hypothese 2). Methoden. Das Projekt kombiniert Textkodierung und -analyse (insbesondere der Semantischen Netzwerkanalyse) mit manueller und automatisierter digitaler Kodierung von Musikanalysen und Machine-Learning-Ansätzen für Clustering und Klassifizierung, um den Einfluss musikalischer Merkmale auf das Ergriffensein zu untersuchen. Als Textkorpus wird ein breites Spektrum von Musikzeitschriften herangezogen, die von zwei leicht durchsuchbaren digitalen Archiven, ANNO und RIPM, bereitgestellt werden. Die Textquellen, die Hinweise auf das Ergriffensein enthalten, werden mit der Software MAXQDA kodiert. Parallel dazu wird die Musik, auf die in diesen Quellen Bezug genommen wird, im Hinblick auf Merkmale wie Harmonik, Melodik, Rhythmik, Instrumentation, Textur und Form annotiert. In einer binären Klassifizierungsaufgabe mit maschinellem Lernen wird die Prädiktabilität dieser Merkmale in Bezug auf die Klassenzugehörigkeit in Abgrenzung von einer Kontrollgruppe bestimmt. Innovativität. Bei der Untersuchung dieser Hypothesen knüpft unser Projekt an eigene Vorarbeiten an und verbindet – zum ersten Mal – korpusbasierte Musikanalyse mit korpusbasierter Auswertung historischer Dokumente des 19. Jahrhunderts, die die musikalischen Erfahrungen von Hörer*innen jener Zeit beschreiben. Beteiligte Forscher*innen. Die beiden Projekt-Leiter bringen eine Vielzahl von Qualifikationen mit, die dem Vorhaben zugutekommen, darunter Expertise in der musikhistorischen Forschung, der Musikanalyse, der Korpusforschung und den Digital Humanities. Sowohl der textanalytische als auch der musikanalytische Zweig werden von je einer promovierenden Person unterstützt. Ein/e Postdoktorand/in mit einem starken Hintergrund in Computational Humanities wird die quantitative Analyse und den Machine-Learning-Teil durchführen.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Internationaler Bezug: Österreich
• Kooperationspartner: Professor Dr. Markus Neuwirth