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vDHd2021

Eigen- und Fremdcharakterisierung literarischer Figuren untersucht mit Sentimentanalyse

Team: Lukas Weimer, SUB Göttingen | Annelen Brunner, Leibniz-Institut für Deutsche Sprache Mannheim

Die Figurencharakterisierung in literarischen Texten ist eine der grundlegendsten Themen der Literaturwissenschaft und funktioniert über viele verschiedene Wege (Jannidis 2004). Im Fokus dieser experimentellen Studie steht die Charakterisierung über Eigenkommentare der Figur im Gegensatz zu Fremdkommentaren des Erzählers. Unsere Untersuchung ist empirisch-quantitativer Natur und kombiniert die Techniken der systematischen Textannotation, Verwendung automatischer Analysewerkzeuge (hier: Sentimentanalyse, Liu 2015) und statistischer Auswertung.
In einem Korpus aus sieben realistischen Erzähltexten wurden jeder direkten und indirekten Figurenrede die sprechende/n Figur/en und jedem Satz der Erzählerrede die referenzierte/n Figur/en zugeordnet. Dies stellt eine Annäherung an die Strategien der Selbstcharakterisierung (durch Figurenrede) und der Fremdcharakterisierung dar. Mit Hilfe des Werkzeugs GerVADER (Tymann et al. 2019) ermittelten wir Sentiment-Scores, die die negative bzw. positive Polarität jedes Satzes messen. Für jede Figur wurden dann die Scores der gesprochenen Sätze gegen die Scores der Sätze, in denen sie referenziert wird, verglichen und mit einem Permutationstest (Koplenig 2019) auf statistisch signifikante Abweichungen zwischen den beiden Gruppen getestet. Trotz einiger Probleme (z.B. starke Unausgeglichenheit zwischen Reden und Erzählerreferenzen, teilweise sehr viele neutrale Scores) konnten wir interessante Erkenntnisse gewinnen. So zeigt sich z.B., dass die Figurenreden des optimistischen Freiheitskämpfers Jan Norris aus Wilhelm Raabes historischer Erzählung Die schwarze Galeere (1861) einen signifikant positiveren Score bekommen als die auf ihn bezogenen Erzählerkommentare, die differenzierter seinen Gewalteinsatz und die Brutalität des Krieges beleuchten. Diese und weitere Ergebnisse zeigt unser Poster.


Literatur
Jannidis, Fotis (2004): Figur und Person. Beitrag zu einer historischen Narratologie. Berlin: de Gruyter.
Koplenig, Alexander (2019): A non-parametric significance test to compare corpora. PLoS ONE 14(9).
Liu, Bing (2015): Sentiment Analysis. Mining Opinions, Sentiments, and Emotions. Cambridge: Cambridge University Press.
Tymann, Karsten / Lutz, Matthias / Palsbröm, Patrick / Gips, Carsten (2019): GerVADER – A German Adaptation of the VADER Sentiment Analysis Tool for Social Media Texts. Lernen, Wissen, Daten, Analysen (LWDA). Berlin.

Links:

  • Poster bei Zenodo
  • Die Zugangsdaten zur Poster-Präsentation werden noch veröffentlicht.

Termin:

Mittwoch, 24.3.2021, ab 18 Uhr


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