Emotions in Drama

Christian Wolff & Katrin Dennerlein

Obwohl die Darstellung und Evokation von Emotionen in Dramen und Dramenpoetiken seit Aristoteles grundlegend zur Dramengeschichte gehören, sind sie bisher in der quantitativen Dramenanalyse nicht berücksichtigt worden. Aus diesem Grund widmet sich das vorliegende Projekt der Extraktion, Analyse und Bewertung von Figurenemotionen. Da Emotionen und ihre Darstellung stark von kulturellen und historischen Faktoren abhängig sind, wird dies für ein spezifisches Korpus versucht: das deutschsprachige Drama in derjenigen Phase, die mit Ende des Dreißigjährigen Krieges beginnt und bis zum Anfang der Restaurationsepoche geht. Dieser Zeitraum bietet sich deshalb an, weil hier das deutschsprachige Drama etabliert wird und weil der ‚Affekt‘ im Sinne eines vorübergehenden emotionalen Zustandes zum Zentralbegriff wird. Für eine bessere Erforschung der Emotionen wurde das Dramenkorpus von Textgrid um 25 Libretti von Opern der Hamburger Gänsemarktoper aus der Zeit von 1678-1730, 20 Libretti aus der Zeit um 1800 und 20 Wanderbühnenstücke erweitert. Durch diese Ergänzung können nun auch Musiktheatertexte, die vom Beginn des Untersuchungszeitraumes an unabhängig von ihrer Vertonung als die wichtigste Gattung bei der Gestaltung von Emotionen verstanden werden, untersucht werden. Im Projekt sollen bestehende Modelle für die Emotionsanalyse in Dramen auf ihre Verwendbarkeit für die digitale Dramenanalyse hin ausgewertet werden. Dazu sollen diejenigen sprachlichen und rhetorischen Elemente identifiziert werden, die sich computergestützt extrahieren lassen. Die Extraktion soll sowohl für ganze Texte probiert als auch getrennt für diejenigen Elemente versucht werden, in denen Emotionen besonders häufig vorkommen: Bühnenanweisungen, Monologe, Arientexte und Dramenausgänge. Menschliche Annotatoren werden dann getrennt nach Subkorpora für einzelne Dramengenres auszeichnen, welche Emotionen jeweils gemeint sind und wie diese bewertet werden. Dieses Material soll dann dazu eingesetzt werden, einen Algorithmus für die Sentiment Analysis zu trainieren. Die Verbesserung der Sentiment Analysis für die Anwendung auf fiktionale historische Texte ist ein wesentliches Ziel des Projekts, das in einem methodisch genau reflektierten Verfahren verfolgt wird. Dieses Verfahren wurde bereits von den Projektpartnern getestet und mit dem Dariah-DE DH-Award ausgezeichnet. Als Ergebnis für die Literaturwissenschaft sollte es dann möglich sein, Pathos-Strategien zu identifizieren. Dabei handelt es sich um diejenigen Textstellen, in denen besonders starke Emotionen dargestellt werden. Ein besonderer Gewinn wäre die automatische Erkennung der gemeinten Emotionen, aber in jedem Fall wird die Frage beantwortbar sein, ob die dargestellten Emotionen positiv oder negativ bewertet werden. Ein anderer Anwendungsfall soll die Revision der Geschichte der komischen Figur und ihrer Verbindung zur Emotion der (Schaden-)Freude sein.