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Digitale Methoden in den Geisteswissenschaften haben an vielen Stellen neue Berührungspunkte zwischen Linguistik und Literaturwissenschaft hervorgebracht und führen so in gewisser Hinsicht die Stilistik von Leo Spitzer unter anderen Vorzeichen weiter. Stilometrische Analysen mit Stylo (R), aber auch statistische Untersuchungen bestimmter Reimschemata und Rhythmen sowie topic-modelling und Netzwerkanalysen, haben in den letzten Jahren neue Perspektiven in der Literaturwissenschaft aufzeigen können. Diese digitalen Methoden vermögen weit mehr als Autorschaftsfragen zu klären: So lassen sich beispielsweise Unterschiede zwischen literarischen Genres über das Zählen der häufigsten Wörter, über statistische Auswertung rhythmischer Patterns oder über Netzwerkanalysen der involvierten Charaktere darstellen. Auch die Beziehungen zwischen Klang, Bedeutung und Emotion werden zum Teil neudefiniert.

Diese Forschungsansätze zeigen die Wichtigkeit der Kontexte und Umwelten einzelner Wörter, Rhythmen, Charakteren oder ganzer Texte auf und eröffnen auf diese Weise völlig neue Möglichkeiten der formalen Analyse literarischer und insbesondere theatraler Texte. Zieht man darüber hinaus Methoden des supervised machine learning hinzu, können diese noch einmal an Schärfe und Aussagekraft gewinnen und so zu sehr wertvollen Analyseinstrumenten auch einzelner Passagen werden. Das digitale distant reading kann also durchaus wieder in einem sehr genauen close reading münden.

Diese Sektion setzt sich daher zum Ziel, ein möglichst breites Spektrum unterschiedlicher digitaler Methoden zusammenzuführen, um so die neuen Wege der Hispanistik mitzugestalten. In diesem Sinne möchten wir Vorträge zu den folgenden Themenschwerpunkten epochenübergreifend zusammentragen:

• neue Programme (Python, Julia oder andere) zur automatisierten Versanalyse
• Topic-modelling und sentiment analysis
• Netzwerkanalysen (z. B. mit QuadramA)
• Corpora-Pflege, -Auszeichnung und -Erstellung (XML-TEI und andere Markup-Sprachen)
• Lexikale Stylometrie mit R (stylo)
• Literarische Analysen mit supervised und unsupervised machine learning
• Theoretische Grundlagen der Digital Humanities