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Measuring plot in the age of distant reading
a study in the search for the narrative arc within the stories of Sherlock Holmes
David Siegl
Art der Arbeit
Masterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Philologisch-Kulturwissenschaftliche Fakultät
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Masterstudium Digital Humanities
Betreuer*in
Tara Andrews
DOI
10.25365/thesis.75373
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-20243.91481.276061-0
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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Die vorliegende Masterarbeit zielt darauf ab zu zeigen, dass der Einsatz von computergestützter Textanalyse und quantitativen Methoden, wie statistischer Modellierung, neue und interessante Einblicke für einen korpusbasierten Ansatz der (digitalen) Literaturwissenschaft liefern kann. Für diesen Ansatz wurden die gesammelten Geschichten von Sherlock Holmes, verfasst von Arthur Conan Doyle, als Untersuchungsgegenstand ausgewählt. Erstens deshalb, weil sich derartige formelhafte Erzählungen im Genre der Detektivgeschichten besonders gut für eine genauere Exploration narratologischer Merkmale eignen, und zweitens, weil dieser Konnex bereits von einer Vielzahl an vorangegangenen Forschungsarbeiten anerkannt wurde, die sich oft auf Doyles Handlungsstrukturen konzentrierten, anstatt auf inhaltlicher Ebene anzusetzen. Historisch betrachtet beruft sich die Arbeit auf traditionellere Schulen der literarischen Forschung, nämlich dem russischen Formalismus und Strukturalismus, und macht gleichzeitig aber auch Gebrauch von neueren technologischen Methoden im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP). Letztendlich plädiert die Arbeit für einen interdisziplinären Ansatz der Literaturwissenschaft, der versucht, die immer noch bestehende Kluft zwischen individuellen, qualitativen Beurteilungen einerseits und umfassenderen, quantitativen Konzepten von ästhetischer Sprache und Form andererseits zu überbrücken.
Abstract
(Englisch)
The present master’s thesis aims to show that the employment of computational text analysis and quantitative methods, such as statistical modelling, can produce new and interesting insights for a corpus-driven approach of (digital) literary studies. For this approach the collected stories of Sherlock Holmes written by Arthur Conan Doyle were found to be a suitable subject, given firstly that these kinds of formulaic narratives pertaining to the genre of detective fiction lend themselves particularly well to a more thorough exploration of narratological features, and secondly that this connection has also already been acknowledged by past research, which often focused on Doyle’s plot structures rather than actual content. Drawing, historically speaking, from more traditional schools of literary scholarship, namely Russian formalism and structuralism, while at the same time also making use of more recent technological advancements in the realm of NLP, this thesis last but not least argues for a more interdisciplinary approach of literary studies, trying to bridge the still present gap between individual, qualitative judgements on the one side and more expansive, quantitative notions of aesthetic language and form on the other.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Deutsch)
Natural Language Processing Erzählverlauf Sherlock Holmes Arthur Conan Doyle Distant Reading computergestützte Literaturwissenschaft Sentiment Analysis Named Entity Recognition Plotstruktur Formalismus Strukturalismus Genre Detektivgeschichten
Schlagwörter
(Englisch)
natural language processing narrative arc Sherlock Holmes Arthur Conan Doyle distant reading computational literary studies sentiment analysis named entity recognition plot structure formalism structuralism genre detective fiction
Autor*innen
David Siegl
Haupttitel (Englisch)
Measuring plot in the age of distant reading
Hauptuntertitel (Englisch)
a study in the search for the narrative arc within the stories of Sherlock Holmes
Paralleltitel (Deutsch)
Plotanalyse im Zeitalter von Distant Reading
Paralleluntertitel (Deutsch)
eine korpusbasierte Erzähltextanalyse am Beispiel von Sherlock Holmes
Publikationsjahr
2024
Umfangsangabe
81 Seiten : Illustrationen
Sprache
Englisch
Beurteiler*in
Tara Andrews
Klassifikationen
17 Sprach- und Literaturwissenschaft > 17.89 Literaturtheorie. Sonstiges ,
54 Informatik > 54.75 Sprachverarbeitung
AC Nummer
AC17101054
Utheses ID
70030
Studienkennzahl
UA | 066 | 647 | |