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Rebetiko meets digital humanities
automatic analysis of Rebetiko lyrics via Data Science methods
Varvara Arzt
Art der Arbeit
Masterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Historisch-Kulturwissenschaftliche Fakultät
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Masterstudium Byzantinistik und Neogräzistik
Betreuer*in
Nina-Maria Wanek
Mitbetreuer*in
Dimitrios Kousouris
DOI
10.25365/thesis.71439
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-21611.31652.974661-9
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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Rebetiko ist eine griechische Musikgattung, die aufgrund der Ähnlichkeiten in den Entstehungsgeschichten der Genres oft als griechischer Blues bezeichnet wird. Das Genre wird oft mit der städtischen Unterwelt und mit Randgruppen der Bevölkerung in Verbindung gebracht und übt auch heute noch einen immensen Einfluss auf die griechische Kultur und Sprache aus. Diese Arbeit kombiniert das Musikgenre Rebetiko mit der Idee der computergestützten Datenanalyse. Genauer gesagt befasst sie sich mit der Frage der Erstellung eines Rebetiko-Korpus mit Fokus auf die Liedtexte und untersucht die Eignung von korpusbasierter Textanalyse mit Programmen wie Voyant Tools und selbst programmierten Skripts als Forschungswerkzeug. Das im Rahmen dieser Masterarbeit erstellte Korpus umfasst 5.165 Lieder, wovon 3.772 mit Liedtexten versehen sind, und es wurde für nicht-kommerzielle Zwecke als Quelle für die Forschung in vielfältigen Bereichen wie Geschichte, Soziologie, Sprachwissenschaft und Musikwissenschaft öffentlich zugänglich gemacht. Basierend auf dem erstellten Korpus wurden quantitative Analysen durchgeführt, mit dem Ziel, bekannte Annahmen über das Rebetiko zu überprüfen und neue Einblicke in dieses Musikgenre zu gewinnen. Mithilfe dieser Analysen wurden beispielsweise Annahmen wie die Wichtigkeit des Themas Liebe und die überwiegende Verwendung der Ich-Erzählung wiederentdeckt und damit quantitativ bestätigt. Darüber hinaus wurden diese Methoden auch erfolgreich eingesetzt, um Themen zu entdecken, denen früher möglicherweise zu wenig Beachtung geschenkt wurde, wie die facettenreiche Rolle der Frau im Rebetiko, sowie besondere sprachliche Eigenschaften dieses Genres. Diese Themen und das Rebetiko-Korpus im Allgemeinen bieten mehrere spannende Ansatzpunkte für die weitere Forschung.
Abstract
(Englisch)
Rebetiko is a Greek popular music genre that is commonly seen as Greek blues, due to the similarities in the genres' formations. It is often associated with the urban underworld and marginal groups and had and still has an immense influence on the Greek culture and language. This thesis combines the music genre rebetiko with the idea of computer-assisted analysis, i.e. it tackles the question of the creation of a rebetiko corpus, with a focus on the song lyrics, and investigates the viability of corpus-based text analysis via programmes like Voyant Tools and via custom programmes as research tools. The corpus created in the scope of this thesis contains 5,165 songs, of which 3,772 songs are provided with song lyrics, and is made publicly available for non-commercial purposes as a source for research in diverse areas such as history, sociology, linguistics, and musicology. Based on the created corpus, quantitative analyses were conducted, with the goal of verifying common assumptions about rebetiko and uncovering novel insights into this music genre. These quantitative methods were successfully used for re-discovering and thus confirming suppositions like the importance of the topic of love and the prevalence of a first-person narrative. Furthermore, these methods were successful in highlighting issues that formerly might have been neglected, like the multi-faceted roles of women in rebetiko, as well as particular linguistic properties of rebetiko. These discoveries and the rebetiko corpus in general provide multiple directions for further research.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Deutsch)
Rebetiko Digital Humanities Korpus Liedtexte Data Science Musik
Schlagwörter
(Englisch)
Rebetiko Digital Humanities Corpus Song Lyrics Data Science Music
Autor*innen
Varvara Arzt
Haupttitel (Englisch)
Rebetiko meets digital humanities
Hauptuntertitel (Englisch)
automatic analysis of Rebetiko lyrics via Data Science methods
Paralleltitel (Deutsch)
Rebetiko trifft Digital Humanities
Paralleluntertitel (Deutsch)
automatische Analyse von Rebetiko-Liedtexten mithilfe von Data Science Methoden
Publikationsjahr
2022
Umfangsangabe
ix, 123 Seiten : Illustrationen
Sprache
Englisch
Beurteiler*in
Nina-Maria Wanek
Klassifikationen
18 Einzelne Sprachen und Literaturen > 18.48 Neugriechische Sprache und Literatur ,
24 Theater > 24.60 Musikformen, Musikgattungen: Allgemeines ,
24 Theater > 24.63 Unterhaltungsmusik ,
54 Informatik > 54.75 Sprachverarbeitung ,
54 Informatik > 54.82 Textverarbeitung ,
73 Ethnologie > 73.62 Kunstethnologie, Musikethnologie
AC Nummer
AC16561063
Utheses ID
62589
Studienkennzahl
UA | 066 | 869 | |