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Received today — 2026年8月5日学术机构（海外组织）
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Women Playwrights in Digital Corpora: a DraCor Hackathon

作者Erik Renz
2026年8月4日 23:12

Literary historians maintain that women have never contributed significantly to the German drama. Facts, however, point clearly to the opposite. Indeed, the first known German dramatist (10th century) was a woman! Two major causes for the lack of historic recognition are: (a) prejudice that women are incapable of good dramatic production, (b) underrating of plays because professional critics—traditionally men—have used male psychology as the criterion for judging female characters in plays by women. A revaluation of women’s contributions to drama is imperative.
(Scholtz Novak 1972, 47)

When the German-born American scholar of German literature Sigrid Scholtz Novak issued her call for greater recognition of women playwrights in the early 1970s, she was responding to a literary historiography that had either largely overlooked women’s extensive dramatic production or fundamentally questioned its aesthetic and historical significance. More than five decades later, scholarly engagement with women playwrights has expanded considerably. Nevertheless, the problem of accessibility identified by Scholtz Novak remains unresolved. Many plays by women are still available only in historical print editions, are dispersed across libraries and archives, or are absent from the digital text collections that increasingly underpin literary-historical scholarship and computational research.

Within the Digital Humanities, accessibility entails more than the provision of a digital surrogate. For literary works to be discoverable, systematically analysable, and reusable across different research contexts, they must be represented in structured and interoperable formats, documented with reliable metadata, and integrated into sustainable research infrastructures. Digital corpora therefore are not neutral representations of literary history. Their composition reflects historical processes of publication, preservation, canon formation, scholarly reception, selection, and digitisation. As a result, works by women remain substantially underrepresented in many digital collections.

Against this background, the University of Rostock will host the hackathon Women Playwrights in Digital Corpora from 7 to 9 September 2026. The event will address both the digital representation and computational analysis of plays by women, with particular attention to their integration into the DraCor research infrastructure.

DraCor (short for Drama Corpora) is an open and multilingual research infrastructure for the computational study of drama from antiquity to the twentieth century. Its corpora are encoded according to the guidelines of the Text Encoding Initiative (TEI) and made available through a web interface and an application programming interface (API). DraCor currently comprises 33 drama corpora containing more than 4,000 annotated full-text plays in 24 languages. As a community-driven project committed to open-science principles, it supports a broad international research landscape in computational drama analysis and theatre history.

About the Hackathon

The hackathon will take place in Rostock from 7 to 9 September 2026. Hosted by the Professorship for Digital Humanities at the University of Rostock, the three-day event will bring together researchers from computational literary studies, cultural analytics, digital scholarly editing, theatre studies, and related fields.

The program will combine introductory training sessions on encoding dramatic texts in TEI and working with DraCor data with scholarly presentations, collaborative working sessions, and discussion formats. During the working sessions, participants may either pursue projects of their own or contribute to prepared thematic work packages.

Program

Monday, 7 September 2026

13:00–13:15
 
Welcome and Introduction
 
13:15–14:45
 
Beginners’ Training Session I: From Dramatic Text to DraCor TEI
Tutors: Julia Jennifer Beine and Aşina Aleyna Yıldız (both Würzburg)
 
14:45–15:15
 
Coffee Break
 
15:15–16:45
 
Beginners’ Training Session II: Analyses with DraCor Data
Tutor: Frank Fischer (Berlin)
 
16:45–17:15
 
Coffee Break
 
17:15–18:45
 
Opening Keynote
 
19:30
 
Informal Dinner

Tuesday, 8 September 2026

09:00–10:30
 
State of the Art: Women Playwrights in Digital Corpora
Speaker 1: Anna Axtner-Borsutzky
Speaker 2: TBA
Speaker 3: TBA
 
10:30–11:00
 
Coffee Break
 
11:00–12:30
 
Collaborative Working Session I
 
12:30–13:30
 
Lunch Break
 
13:30–15:00
 
Collaborative Working Session II
 
15:00–15:30
 
Coffee Break
 
15:30–17:00
 
Battle of the Plays World Championship 2026
Moderators: Frank Fischer and Antonio Rojas Castro (both Berlin)

Wednesday, 9 September 2026

09:00–10:30
 
Collaborative Working Session III
 
10:30–11:00
 
Coffee Break
 
11:00–12:00
 
Round Table Discussion
 
12:00–12:30
 
Closing Remarks

The hackathon is conceived as an open and collaborative environment for exploring methodological and practical questions relating to digital drama analysis, text encoding, corpus development, metadata modelling, and data enrichment. Rather than focusing exclusively on completed research results, the event invites participants to develop and test new approaches, exchange expertise, and collaborate on concrete textual and data-based materials. Possible topics may include:

  • the encoding, documentation, and enrichment of plays by women;

  • the integration of new plays into existing or newly established DraCor corpora;

  • the digital modelling and analysis of characters and gendered patterns of representation;

  • the computational analysis of character networks, speech distribution, scene structures, and stage directions;

  • comparative analyses across languages, historical periods, dramatic genres, and theatrical traditions;

  • the reconstruction of reception and transmission networks through authority data and linked open data;

  • the development of methods for linking plays, authors, characters, performances, translations, adaptations, and other forms of reception.

The event is open both to participants with previous experience of DraCor or TEI and to interested newcomers. No prior technical knowledge is required.

Registration

The event will take place on site at the University of Rostock. Participation is free of charge and limited to 35 participants. To register, please send an email to phf.dh@uni-rostock.de. When registering, please indicate whether you would also like to attend either or both of the following accompanying events:

  • Monday, 7 September 2026, from 7:30 p.m.: Informal dinner at L’Osteria Rostock. Participants are responsible for covering their own expenses.

  • Tuesday, 8 September 2026, 3:30–5:00 p.m.: Battle of the Plays World Championship 2026

Venue

Seminar Rooms 105 and 116
Philologicum
Universitätsplatz 3
18055 Rostock
Germany

Local organisers: Erik Renz and Ulrike Henny-Krahmer

Contact: phf.dh@uni-rostock.de

The event is organised with the support of the team of the Professorship for Digital Humanities at the University of Rostock. It forms part of the activities of the Rostock Working Group for Digital Humanities (RosDH) and is funded by the Department “Wissen – Kultur – Transformation” of the Interdisciplinary Faculty and by the Faculty of Humanities at the University of Rostock.

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Nicht nur Text, nicht nur Daten … aber was dann? – ‚Theoretisieren‘ durch Praktiken in der digitalen Editorik, der Digital History und den Computational Literary Studies. Ein Bericht.

作者Jonathan D. Geiger
2026年6月2日 19:31

Autor*innen (alph.)

Originalblogpost: https://dhtheorien.hypotheses.org/2442

Einleitung

Am 25. Februar 2026 fand im Rahmen der jährlichen Digital-Humanities-Konferenz (DHd) ein Panel der AG Digital Humanities Theorie statt, das eine zentrale Frage in den Mittelpunkt stellte: Wie werden digitale Forschungspraktiken selbst zum Ausgangspunkt theoretischer Reflexion? Die Diskussion, an der sich Laura Untner (Freie Universität Berlin) und Alexa Lucke (Universität Siegen) aus den Computational Literary Studies (CLS), Silke Schwandt (Universität Bielefeld) und Christian Wachter (Universität Münster) aus der Digital History und Philipp Hegel (Akademie der Wissenschaften und der Literatur Mainz) aus der Digitalen Editorik beteiligten, zeigte, dass Theoriearbeit in den Digital Humanities (DH) nicht nur als externes Gerüst verstanden werden kann, sondern vielmehr auch aus der Praxis selbst erwächst. Im Folgenden werden einige Aspekte der Debatte zusammengefasst und es wird dazu eingeladen, über die Verflechtung von Theorie und Praxis sowie Theorie und Empirie in den DH wieder nachzudenken.

Was ist Theorie in den Digital Humanities?

In den Geisteswissenschaften war Theorie lange Zeit eng mit textbasierter Argumentation verbunden – dem Lesen, Interpretieren und Schreiben. In den DH verschiebt sich dieser Fokus: Hier entsteht Wissen nicht nur in klassischen Publikationen, sondern auch in Datenmodellen, Code-Zeilen oder Visualisierungen. Theorie und Theoriebildung hängen zunehmend von technischen Bedingungen ab, wodurch ihre impliziten Annahmen und Voraussetzungen nicht immer sichtbar werden. Zugleich wurde betont, dass Theoriearbeit in den DH drei zentrale Dimensionen umfasst: die methodologische (Wie operationalisieren wir Begriffe wie ‚Genre‘ oder ‚Autor*innenschaft‘?), die epistemologische (Welche Erkenntnisbedingungen liegen unseren Datenmodellen zugrunde?) und die technische (Wie prägen Infrastrukturen wie APIs oder Datenbanken unser Verständnis von Forschungsobjekten?). Theorie muss in diesem Zusammenhang nicht als Hindernis, sondern kann als Produktivitäts- und Transparenzwerkzeug verstanden werden – gerade dann, wenn sie explizit gemacht wird.

Praktiken des Theoretisierens in den Teilfeldern

Für die Computational Literary Studies (CLS) lag der epistemologische Schwerpunkt des Panels auf der Frage, wie Modellierungsprozesse theoretische Annahmen sichtbar machen (können). So wurden Text- und (Meta-)Datenmodelle wie Genre-Taxonomien oder Autorschaftskonzepte nicht als neutrale Perspektiven auf literaturgeschichtliche Kategorien wahrgenommen, sondern vielmehr hinsichtlich ihres Status zwischen (häufig normativen) theoretischen Konstrukten und empirischen Befunden diskutiert. Die digitale Hermeneutik (Möbus et al. 2025) etwa versuche, (latente) Vorannahmen in Daten und Datensätzen zu entschlüsseln und auf diese Weise den Mythos der ‚rohen Daten‘ (Gitelman 2013) zu entkräften. Ein Extrembeispiel für theoretische Reflexion stellt das WEMI-Modell (Work-Expression-Manifestation-Item) dar, das durch seine relationale Struktur zeigt, wie stark unser Verständnis von ‚Text‘ von theoretischen Vorannahmen geprägt ist. Besonders hervorgehoben wurde die Rolle der Formalisierung: Dabei wurde kritisch gefragt, warum bestimmte Literaturtheorien (wie Strukturalismus und Formalismus) formalisierbarer seien als andere und ob der Fokus in den CLS nicht stärker auf der Prozesshaftigkeit von Theoriebildung liegen sollte.

Im Hinblick auf die Digital History zeigte sich, dass das Digitale nicht einfach nur neue Methoden, sondern einen reflexiven turn (König 2021) auslöste. Traditionelle Praktiken wie Quellenkritik oder narrative Darstellungen erhalten durch digitale Werkzeuge eine neue Dimension: Erstere muss etwa Unsicherheiten in Datenmodellen reflektieren, während Visualisierungen wie Netzwerkanalysen zu ‚produktiven Irritationen‘ führen, die etablierte Erzählungen herausfordern. Ein Schlüsselmoment ist die Erkenntnis, dass Digital History nicht ‚Geschichte in Bits‘ ist, sondern eine Auseinandersetzung mit den Bedingungen, unter denen historisches Wissen heute entsteht. Besonders kontrovers diskutiert wurde, ob der Übergang von analogen zu digitalen Medien lediglich ein Medientransfer oder eine tiefgreifende Transformation darstelle.

Für die Digitale Editorik wurde besonders deutlich, wie technische Entwicklungen theoretische Fragen erst ermöglichen. Digitale Editionen entstanden etwa durch die Verschmelzung heterogener Bausteine, deren Zweck nicht primär die Erstellung digitaler Editionen war: von der Mikroelektronik (integrierter Schaltkreis, 1958) über Codierungsstandards auf der Grundlage von SGML (ab etwa 1987) bis hin zu webbasierten Präsentationsformen (HTTP, 1991) und vermutlich Transformermodellen (2017). Jede dieser Technologien brachte implizite Modell-Entscheidungen mit sich – etwa die Frage, wo die Grenze zwischen ‚Text‘ und ‚Apparat‘ verläuft oder wie Faksimiles die Entstehungsgeschichte eines Dokuments sichtbar machen. Eine zentrale These war, dass digitale Editionen nicht länger nur als ‚Ergebnisse‘, sondern als dynamische Forschungsumgebungen verstanden werden können, in denen Theorie und Praxis untrennbar miteinander verbunden sind.

Diskursive Synthesen

Über alle beteiligten Felder hinweg zeigte sich in der Diskussion, dass ‚Theorie‘ in den DH oft implizit in Infrastrukturen, Datenmodellen/Schemata oder Code/Algorithmen u. v. m. eingebettet ist, wodurch sie erst in Test- und Grenzsituationen sichtbar wird. So entstehen theoretische Reflexionen etwa dann, wenn Historiker*innen mit Informatiker*innen über Datenmodelle diskutieren oder wenn Literaturwissenschaftler*innen feststellen, dass ihre Operationalisierungen rechnerisch nicht nutz- oder ausführbar sind. 

Ein weiterer Schwerpunkt war die Pluralität theoretischer Ansätze in Verbindung mit der Frage nach Formalisierbarkeit: Trotz (Quasi-)Standards wie den Richtlinien der TEI zeigt sich, dass fast jedes Projekt eigene Modellanpassungen vornimmt und dadurch die Standardisierungsidee aufspreizt. Einig waren sich die Panelist*innen vor allem darin, dass Kollaboration, gerade in interdisziplinären Teams, einen Raum für theoretische Reflexion schaffe, der in traditionellen Einzeldisziplinen oft fehle – was auch einem gewissen Zwang geschuldet sein könnte, in der Sache zusammenzukommen (Stichwort ‚Interoperabilität‘).

Besonders hervorgehoben wurde auch die Rolle von Visualisierungen: Tabellen, Netzwerke oder interaktive Karten machen nicht nur Daten sichtbar, sondern auch die Modell-Entscheidungen, die hinter ihnen stecken. So wird etwa durch die Darstellung von Textvarianten in digitalen Editionen deutlich, wie stark unser Verständnis von ‚Varianten‘ von technischen Repräsentationsmöglichkeiten abhängt. Gleichzeitig sei angemerkt, dass Visualisierungen auch mit Verdeckungseffekten einhergehen.

Ausblick: Theorie als Aufgabe der Community

Die Diskussion mündete in den Appell, Theoriearbeit in den DH systematischer zu verankern. Dazu gehören konkrete Schritte wie die noch stärkere Einbindung theoretischer Reflexionen in Projektbeschreibungen, die Förderung von Methodenpluralismus in Drittmittelanträgen oder die Entwicklung von Schulungsformaten, die Historiker*innen und Literaturwissenschaftler*innen in theorie- und datengetriebene Denkweisen einführen. Ein vielversprechender Ansatz ist die Idee, kritische Datenpraxis als Standard zu etablieren, also die kontinuierliche Reflexion darüber, wie Algorithmen, Interfaces und Infrastrukturen unser Wissen formen und dabei selbst Ausdruck unseres Wissens sind.

Wenn Theorie als integraler Bestandteil von Forschungspraxen verstanden wird, können die DH eine noch tragfähigere Brücke zwischen geisteswissenschaftlicher ‚Tiefe‘ und technischer Innovation schlagen. Der Schlüssel liegt darin, die unsichtbare Arbeit des Theoretisierens – im Labor, im Code, in den Datenmodellen – bewusster zu machen. Denn erst dann wird klar: Theorie ist nicht das Gegenteil von Praxis, sondern ihre treibende Kraft (wie auch Praxis die treibende Kraft von Theorie ist).

Die AG Digital Humanities Theorie bedankt sich beim Organisationsteam der DHd-Konferenz sowie bei allen Diskutant*innen im Plenum für Fragen, Anregungen und Kommentare. Die AG wird das Thema weiter bearbeiten und lädt daher alle Interessierten, vor allem auch aus weiteren Bereichen der DH, um die Debatte über CLS, Digitale Editorik und Digital History hinaus zu erweitern, zur Mitarbeit ein. Schreiben Sie dazu sehr gerne eine Mail an die Convenor der AG Jonathan D. Geiger (jonathan.geiger@adwmainz.de), Rabea Kleymann (rabea.kleymann@phil.tu-chemnitz.de) und Alexa Lucke (Alexa.Lucke@uni-siegen.de).

Referenzen

Gitelman, Lisa (Hrsg.) (2013). „Raw Data“ is an Oxymoron. Cambridge, MA: The MIT Press. DOI: https://doi.org/10.7551/mitpress/9302.001.0001.

König, Mareike (2021). „Die digitale Transformation als reflexiver turn: Einführende Literatur zur digitalen Geschichte im Überblick“. Neue Politische Literatur 66, Nr. 1: 37–60. DOI: https://doi.org/10.1007/s42520-020-00322-2.

Möbus, Dennis et al. (Hrsg.) (2025). Digital Hermeneutics II: Sources, Analysis, Interpretation, Annotation, and Curation. (Special Issue, Lecture Notes in Computer Science, LNCS, vol. 14566), Heidelberg u.a.: Springer. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-032-08697-6.

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Trends in den Computational Literary Studies bei den DHd-Jahrestagungen

作者Svenja Guhr
2025年5月13日 22:15

Die Computational Literary Studies (CLS) haben sich im vergangenen Jahrzehnt als ein dynamisches und zunehmend eigenständiges Forschungsfeld innerhalb der Digital Humanities etabliert. Die DHd-Jahrestagungen fungieren dabei nicht nur als Forum für aktuelle Diskussionen, sondern auch als Schaufenster für langfristige Entwicklungen, methodische Innovationen und disziplinäre Herausforderungen.

Etablierung der CLS in den Digital Humanities

Wie Hatzel et al. (2023, 1-2) in ihrem Übersichtsartikel „Machine Learning in Computational Literary Studies“ betonen, verstehen sich die CLS als ein Teilbereich der Digital Humanities, der sich durch die Anwendung computerbasierter Verfahren auf literaturwissenschaftliche Fragestellungen auszeichnet. Einen wichtigen Schub erhielten die CLS durch die Einrichtung des von der DFG geförderten Schwerpunktprogramms „Computational Literary Studies“ (SPP 2207) sowie durch die Gründung des Journal of Computational Literary Studies (JCLS) in der ersten Hälfte der 2020er Jahre.

In der deutschsprachigen DH-Community ist die wachsende Bedeutung der CLS auch an der Entwicklung der Tagungsformate der DHd ablesbar: Während CLS-relevante Beiträge in den frühen Jahrestagungen noch unter allgemeineren Titeln wie „Texte und Strukturen“ (2019) oder „Komplexe Textphänomene“ (2020) verhandelt wurden, tragen die Sessions seit 2023 explizit den Titel „Computational Literary Studies“. 2025 genügten bereits die Kürzel „CLS Analyse“, „CLS Methoden I“ und „CLS Methoden II“ – ein deutliches Signal für die gewachsene disziplinäre Eigenständigkeit und Sichtbarkeit des Feldes.

Angesichts dieser zunehmenden Etablierung stellte sich mir die Frage, welche methodischen Trends und inhaltlichen Entwicklungslinien sich in den Abstracts der DHd-Jahrestagungen von 2014 bis 2025 abzeichnen. Um relevante Beiträge zu identifizieren, habe ich basierend auf der Definition des Schwerpunktprogramms1 und einem Listenabgleich von Keywords, Topics und most distinctive Words (siehe Abb. 1) pro Beitrag CLS-relevante Abstracts automatisch aus den XML-Dateien extrahiert. Das so zusammengestellte Untersuchungskorpus wurde anschließend tabellarisch aufbereitet und mit den Metadaten aus den XMLs und manuellen Ergänzungen angereichert. Der Dataframe bildete sodann die Grundlage für interaktive Visualisierungen, die eine Exploration der CLS-Entwicklungen im Kontext der vergangenen DHd-Jahrestagungen ermöglichen.2

Most distinctive words der Beiträge der DHd-Jahrestagung 2020
Abb. 1: Der Screenshot zeigt die zehn most distinctive words inklusive ihrer berechneten TF-IDF Scores für alle Beiträge der DHd-Jahrestagung 2020. In der interaktiven Visualisierung der Daten mit einem Drop-Down-Menü können die Beiträge nach Jahr, Autor:in oder durch die Auswahl eines spezifischen Abstracts gefiltert werden. Die interaktive Visualisierung zum Ausprobieren finden Sie hier.

Welche CLS-Forschungstrends zeigen sich in den Abstracts der DHd-Jahrestagungen?

Ein zentrales Ergebnis der Analyse ist die methodische Breite der CLS, die von der Anwendung gängiger DH-Verfahren wie Netzwerkanalyse, Topic Modeling und Sentimentanalyse bis hin zu klassischem maschinellem Lernen und dem Einsatz generativer Sprachmodelle reicht. Die differenzierte Behandlung von Subkategorien des maschinellen Lernens stellte sich dabei als besondere Herausforderung heraus. Schließlich wollte ich die Entwicklungen und Höhepunkte traditioneller, feature-basierter Klassifikationsalgorithmen, multi-layered neuronaler Netze im Deep Learning sowie statistisch-kontextbasierter und generativer Sprachmodelle jeweils separat visualisieren. Ein Histogramm der verwendeten Methoden als Keyword-Cluster pro Abstract zeigt, welche Verfahren wann zum ersten Mal behandelt wurden, an Bedeutung gewinnen oder verlieren (siehe Abb. 2).

Liniendiagramm mit dem relativen Anteil der verwendeten Methoden als Keyword-Cluster pro Abstract geclustert pro Konferenzjahr.
Abb. 2: Diese Visualisierung der verwendeten Methoden als Keyword-Cluster pro Abstract zeigt den relativen Anteil (%) der Methodengruppen pro Jahr. Eine interaktive Version dieser Graphik finden Sie hier.

Das dargestellte Liniendiagramm (Abb. 2) zeigt die relative Nennung der 15 häufigsten Methodengruppen in den Abstracts (siehe Code). Die Y-Achse gibt den prozentualen Anteil an, den jede Methodengruppe im jeweiligen Jahr an der Gesamtzahl aller Abstracts hat und ermöglicht eine zeitlich normalisierte Betrachtung, bei der Schwankungen in der Gesamtanzahl der Abstracts pro Jahr berücksichtigt werden. Jeder Linienverlauf repräsentiert eine Methodengruppe und zeigt, wie oft sie im Verhältnis zur Gesamtzahl der Abstracts eines Jahres erwähnt wurde.

Die Abbildung verdeutlicht die konstruktive Weiterentwicklung der CLS: Zunächst müssen Textdaten aufbereitet und in geeigneter Qualität zur Verfügung gestellt werden, bevor sie analysiert und schließlich als Grundlage für das Finetuning von Sprachmodellen verwendet werden können. Nicht überraschend ist also der Peak an Abstracts zur Aufbereitung digitaler Editionen und Textkorpora in der Anfangszeit der DHd-Jahrestagungen sowie ihre andauernde Relevanz. In den Abstracts werden die digitale Bereitstellung von Texten, der Digitalisierungsprozess sowie die Entwicklung von Qualitätsstandards in OCR, XML/TEI und Normdatenanreicherung behandelt. War auch das Preprocessing in den Anfangsjahren noch ein zentraler Diskussionspunkt, wird es in den letzten Jahren bereits nicht mehr explizit in den Abstracts aufgeführt. Dieses Nichtaufführen im Fließtext weist auf die Etablierung von anerkannten Standards in der Datenvorbereitung hin und spricht für die Qualität von Preprocessinglibraries, Pipelines und ihren Ergebnissen.

Während auch Distinktivitäts- und Netzwerkanalysen zu den Verfahren gehören, die seit der ersten Jahrestagung vertreten sind, werden Topic Modeling und Sentimentanalyse erstmals 2015 erwähnt, sind seitdem aber nicht mehr wegzudenken, auch wenn sie seit ihren Höhepunkten (2020 Topic Modeling, 2023 Sentimentanalyse) tendenziell rückläufig sind. Die Blütezeit der CLS hat hingegen gerade erst begonnen: Nach einem ersten Peak 2022 (Zeitpunkt der Abstracteinreichung (Juli 2021) parallel zum Ende des ersten Jahres des DFG-SPP CLS) erzielt das Keyword-Cluster3 einen beeindruckenden Aufschwung mit kontinuierlich steigender Tendenz.
Ein klarer Aufwärtstrend zeigt sich auch bei „deep learning & neural nets“, die ab 2015 deutlich zulegen und sich als zunehmend wichtige Methode etablieren. Gemeinsam mit den differenzierten Keyword-Clustern „general machine learning“ und „generative language models (LLMS)“ bilden sie ein omnipräsentes Methodenrepertoire in den CLS.
Besonders auffällig ist, dass Annotationen über den gesamten Zeitraum hinweg ein zentrales Element bleiben, sei es als Grundlage manueller Analysen oder als Trainings- und Testdaten für maschinelles Lernen.

Und was ging bei der DHd2025?

Auf der Jahrestagung 2025 war die Präsenz der Computational Literary Studies unübersehbar. Ich besuchte die explizit als CLS ausgewiesenen Sessions „CLS Analyse“, „CLS Methoden I“ und „CLS Methoden II“, in denen zentrale Fragen der computergestützten Literaturwissenschaft diskutiert wurden. Darüber hinaus fanden sich CLS-relevante Vorträge auch in angrenzenden Formaten wie der Session „Large Language Models I“ und dem Doctoral Consortium. Besonders bemerkenswert ist auch, dass es dieses Jahr gleich zwei Panels zur digitalen Untersuchung von Literatur gab, was die zunehmende Sichtbarkeit und Relevanz des Feldes nochmals unterstreicht: interdisziplinär unter dem Titel „Gender (under) construction: Daten und Diversität im Kontext digitaler Literaturwissenschaft“ (Mende et al. 2025) und mit stärkerem Fokus auf das Computationale unter dem Titel „Literaturgeschichte ‚under construction‘ – was können die Computational Literary Studies beitragen? Ein Panel zur digitalen Untersuchung von Raum in der Literatur“.

Die Beiträge des Jahres 2025 spiegeln aktuelle Forschungstrends wider, die sich thematisch zwischen methodischer Validierung und dem produktiven Umgang mit Vagheit bewegen. Ein immer wiederkehrendes Thema ist dabei die Frage, wie literaturwissenschaftliche Konzepte so operationalisiert werden können, dass sie mit den Methoden der NLP analysierbar werden. Auch die Diskussion um Referenzkorpora und Qualitätsstandards für Annotationen war präsent: Während viele Projekte auf spezifisch zusammengestellte Korpora zurückgreifen, fehlt es nach wie vor an breit akzeptierten und annotierten Referenzkorpora. Hinsichtlich der Qualität von Annotationen schlug Janina Jacke (2025) einen „Platinstandard“ für kollaborativ erstellte, argumentativ begründete Annotationen mit Entscheidungsbäumen vor.
Ein innovativer methodischer Vorschlag kam von Julia Dudar und Christof Schöch (2025), die synthetische Texte als Kontrollgruppe verwendeten, um Analyseeffekte besser einordnen zu können. In diesem Zusammenhang wurden Stichprobenstrategien und Validierungsverfahren als offene Forschungsfragen thematisiert. Auch das Distinktivitätsmaß Zeta wurde wieder intensiv diskutiert und seine Leistungsfähigkeit erneut unter Beweis gestellt werden. Christof Schöch wies jedoch darauf hin, dass es nicht das eine perfekte Maß gebe, sondern es immer auf die zugrundeliegenden Fragestellungen und Korpora ankomme.

Ein weiteres Thema war die Segmentierung von Erzähltexten, etwa in Szenen oder andere narrative Einheiten – eine Herausforderung an der Schnittstelle von Linguistik und Narratologie, zu der Nora Ketschik (2025) treffend anmerkte, dass Prosatexte eben keine Dramen seien, die in der Regel schon von ihrer Textstruktur her eine sinnvolle Segmentierung mitbringen. Auch die Modellierung von Figuren und Perspektiven rückte stärker in den Fokus: Hier wurde betont, wie wichtig eine präzise Koreferenzauflösung ist, um zwischen handelnden und nur erwähnten Figuren zu unterscheiden, wenn Figurenbeziehungen in Netzwerken visualisiert werden sollen. Auch der Modellierung von Vagheit wurde in diesem Jahr wieder Aufmerksamkeit geschenkt: Julian Schröter (2025) stellte den c@1-Score vor, der es Modellen erlaubt, sich im Falle von Unsicherheiten zu enthalten – ein Verfahren, das er als besonders geeignet für vage literarische Kategorien vorstellte. Neu in der methodischen Diskussion war die Analyse gesprochener Literatur: Haimo Stiemer et al. (2025) untersuchten Pausen, Intonation und Prosodie in Hörbuchprosa mit Hilfe des Tools WhisperX, um Korrelationen zwischen Sprechpausen und narrativen Einschnitten zu identifizieren, die für einen neuen Ansatz der Textsegmentierung genutzt werden können.

Ein über einzelne Vorträge hinausgehendes immer wiederkehrendes Thema ist die Evaluierung (u.a. spezifisch behandelt in Pichler et al. (2025)), da sich mit zunehmender Anwendung generativer Modelle auch deren Fokus verschiebt: Neue Evaluationsmetriken und speziell kuratierte Testdatensätze gewinnen an Bedeutung, da herkömmliche, öffentlich verfügbare Daten aufgrund möglicher Pre-Training-Überschneidungen an Aussagekraft verlieren. Gerade im Hinblick auf generative KI in Annotationsprozessen stellt sich die Frage nach der Validität der Ergebnisse: Wie können wir sicher sein, dass, wenn die Annotation der 50 Beispiele aus unseren Testdaten erfolgreich war, die Annotationen auch darüber hinaus valide und nicht womöglich halluziniert sind?

Nicht zuletzt rückte auch die Rolle der CLS für die Literaturgeschichtsschreibung ins Zentrum der Diskussion (Panel von Herrmann et al. (2025)). Die Analyse größerer literarischer Korpora ermöglicht es, neue literaturgeschichtliche Narrative zu formulieren und kanonübergreifende Entwicklungen sichtbar zu machen. Dabei geht es nicht nur um die Datenmenge, sondern vor allem um die Verknüpfung von Textanalysen mit Kontextinformationen und Metadaten. Als neues Ideal der Literaturgeschichtsschreibung gilt die Einbeziehung der literarischen Kommunikation, so dass nicht nur eine Literaturgeschichte, sondern verschiedene Literaturgeschichten gleichzeitig geschrieben werden, ohne dabei das Einzelphänomen aus dem Blick zu verlieren.

Insgesamt zeigt die DHd2025 eindrucksvoll, wie weit die CLS innerhalb der Digital Humanities gekommen sind: Methodisch vielfältig, institutionell verankert und thematisch anschlussfähig erweisen sie sich als ein zentraler Baustein der digitalen Literaturwissenschaft, der nicht vor den schnelllebigen und sich ständig wandelnden Sprachmodellen zurückschreckt, sondern innovative Wege findet, neue Methoden produktiv in den Werkzeugkasten der CLS zu integrieren.

1 CLS „is dedicated to developi[n]g and establishing innovative computational methods in the field of literary studies. In this emerging rese[]a[r]ch field, literary scholars are working together with computer linguists and computer scientists to discover new perspectives on literary history, narratology and style analysis“ (SPP 2207 CLS, 2020).

2 Der verwendete Code befindet sich im GitHub Repositorium. Die XML-Versionen der DHd-Abstracts sind über die DHd GitHub Repositorien abrufbar. Mein besonderer Dank gilt Patrick Helling für die schnelle Bereitstellung der XML-Versionen der Jahrestagung 2025.

3 „computational literary studies (CLS)“: [„computational literary studies“, „CLS“, „computationelle literaturwissenschaft“, „komputationale literaturwissenschaft“, „literary computing“, „digitale literaturwissenschaft“, „digital literary studies“, „algorithmische literaturwissenschaft“]

Acknowledgements

Mein Dank gilt dem DHd-Verband, der mir durch ein Reisekostenstipendium die Teilnahme an der DHd2025 zum Thema „Under Construction“ in Bielefeld ermöglichte.

Referenzen

DHd-Verband (2025): DHd-Abstracts 2014 bis 2025 [GitHub Repositories], https://github.com/DHd-Verband.

Dudar, Julia and Christof Schöch (2025): “Exploring Measures of Distinctiveness: An Evaluation Using Synthetic Texts”. Book of Abstracts of DHd 2025, Zenodo. DOI: 10.5281/zenodo.14943110.

Guhr, Svenja (2025): CLS-Trends at DHd [GitHub Repository], https://github.com/SvenjaGuhr/CLS-Trends_at_DHd.

Hatzel, Hans Ole, Haimo Stiemer, Chris Biemann, and Evelyn Gius (2023): “Machine Learning in Computational Literary Studies”, it-Information Technology. DOI: 10.1515/itit-2023-0041.

Herrmann, Berenike, Daniel Kababgi, Marc Lemke, Nils Kellner, Ulrike Henny-Krahmer, Fotis Jannidis, Katrin Dennerlein, and Matthias Buschmeier (2025): „Literaturgeschichte ‚under Construction‘ – Was können die Computational Literary Studies beitragen? Ein Panel zur digitalen Untersuchung von Raum in der Literatur“. Book of Abstracts of DHd 2025, Zenodo. DOI: 10.5281/zenodo.14943254.

Jacke, Janina (2025): “Platinstandard-Annotation in der digitalen Literaturwissenschaft: Definition, Funktionen und diskursive Argumentvisualisierung als Best-Practice-Beispiel”. Book of Abstracts of DHd 2025, Zenodo. DOI: 10.5281/zenodo.14943180.

Ketschik, Nora (2025): “Netzwerkanalysen Narrativer Texte – Ein Vorgehensmodell”. Book of Abstracts of DHd 2025, Zenodo. DOI: 10.5281/zenodo.15124132.

Mende, Jana-Katharina, Claudia Resch, Mareike Schumacher, Laura Untner, Imelda Rohrbacher, Elena Suarez Cronauer, Andrea Gruber und Frederike Neuber (2025): “Gender (under) Construction: Daten und Diversität im Kontext digitaler Literaturwissenschaft”. Book of Abstracts of DHd 2025, Zenodo. DOI: 10.5281/zenodo.14943036.

Pichler, Axel, Dominik Gerstorfer, Jonas Kuhn und Janis Pagel (2025): “Empirische Evaluation des Verhaltens von LLMs auf Basis sprachphilosophischer Theorien: Methode und Pilotannotationen”. Book of Abstracts of DHd 2025, Zenodo. DOI: 10.5281/zenodo.14943146.

Schröter, Julian (2025): „Zur Modellierung von Unsicherheit: Machine Learning und begriffliche Vagheit Am Beispiel der Novellen im 19. Jahrhundert“. Book of Abstracts of DHd 2025, Zenodo. DOI: 10.5281/zenodo.14943086.

SPP 2207 CLS (2020): Computational Literary Studies [Website], https://dfg-spp-cls.github.io.

Stiemer, Haimo, Hans Ole Hatzel, Chris Biemann und Evelyn Gius (2025): „Pause im Text. Zur Exploration semantisch konditionierter Sprechpausen in Hörbüchern“. Book of Abstracts of DHd 2025, Zenodo. DOI: 10.5281/zenodo.14943032.

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