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Gemeinsam rote Lieder singen
Propagandamusik zum 100. Jubiläum der Gründung der Kommunistischen Partei Chinas
Stefan Wackerlig
Art der Arbeit
Masterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Philologisch-Kulturwissenschaftliche Fakultät
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Masterstudium Sinologie
Betreuer*in
Susanne Weigelin-Schwiedrzik
DOI
10.25365/thesis.73084
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-26094.43765.322972-6
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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Die Feierlichkeiten rund um das 100. Jubiläum der Gründung der Kommunistischen Partei Chinas im Jahr 2021 umfassten unzählige Veranstaltungen, bei denen politische Lieder gesungen wurden. Das Singen solcher Lieder, die seit den 1980er-Jahren als „Rote Lieder” bezeichnet werden, kann im chinesischen Kontext auf eine Traditionslinie zurückblicken, die ähnlich alt wie die Kommunistische Partei Chinas selbst ist. Diese Arbeit beschäftigt sich anhand der Textanalyse einer Sammlung von 113 Liedern mit dem Repertoire Roter Lieder im 21. Jahrhundert. Die Lieder entstammen der Aktion „Gemeinsam Rote Lieder Singen”, in der von der Shandonger Zeitung Dazhong Ribao im Vorfeld des Parteigründungsjubiläums Musikvideos gesammelt und auf der Webseite der Zeitung veröffentlicht wurden. Mithilfe der Grounded Theory wurde eine aus acht inhaltlichen Kategorien bestehende Taxonomie des Datensatzes entworfen, die aus den sechs Kategorien umfassenden klassischen Roten Liedern, die bereits vor Reform- und Öffnung gesungen wurden, und den zwei Kategorien umfassenden neueren Roten Liedern besteht. Die Inhalte der neueren Roten Lieder orientieren sich dabei an den Vorgaben rezenterer Propagandabegriffe wie „Main Melody“ und Zhengnengliang, durch die eine subtilere Form der Propaganda möglich wurde. In der Analyse der Kategorien zeigt sich, dass die Konstruktion von Nationalismus einerseits und der Einfluss noch lebender Erinnerungsträger:innen andererseits wichtige Faktoren für die Zusammensetzung des Repertoires Roter Lieder im 21. Jahrhundert darstellen.
Abstract
(Englisch)
The celebrations around the 100th anniversary of the founding of the People’s Republic of China in 2021 comprised a multitude of events that included the performance of political songs. Singing such songs, which are known under the name of “Red Songs” since the 1980s, has a rich tradition dating back almost to the time of the founding of the Communist Party of China itself. This thesis engages with the repertoire of Red Songs in the 21st century by analysing the lyrics of a collection of 113 songs published online in form of music videos as part of the campaign “Singing Red Songs Together” by the Shandong-based newspaper Dazhong Ribao in the run-up to the anniversary of the founding of the party. Using Grounded Theory, a taxonomy consisting of eight categories, based on the contents of the lyrics of the songs was established. The songs of six of those categories are considered classic Red Songs, which were already sung before reform and opening-up, whereas the songs of two categories are considered new Red Songs. New Red Songs follow the principles laid out by the propaganda concepts of “Main Melody” and Zhengnengliang which allowed for more subtle forms of propaganda. The analysis of the categories shows that the construction of nationalism on the one hand and the influence of living bearers of memory on the other hand are crucial factors in determining which songs are part of the repertoire of Red Songs in the 21st century.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Deutsch)
Musik Propaganda China Kulturrevolution Nationalismus Erinnerung
Schlagwörter
(Englisch)
Music Propaganda China Cultural Revolution Nationalism Memory
Autor*innen
Stefan Wackerlig
Haupttitel (Deutsch)
Gemeinsam rote Lieder singen
Hauptuntertitel (Deutsch)
Propagandamusik zum 100. Jubiläum der Gründung der Kommunistischen Partei Chinas
Paralleltitel (Englisch)
Singing red songs together
Publikationsjahr
2023
Umfangsangabe
iv, 120 Seiten : Illustrationen
Sprache
Deutsch
Beurteiler*in
Susanne Weigelin-Schwiedrzik
AC Nummer
AC16770249
Utheses ID
65900
Studienkennzahl
UA | 066 | 811 | |