![](https://moodle.hu-berlin.de/pluginfile.php/4521592/course/overviewfiles/read-magnifying-glass-bible-study.jpg)
Eine wichtige Aufgabe der historischen Quellenkritik ist es, die Autor:innen der Quellen zu identifizieren. Dies ist jedoch nicht immer zweifelsfrei möglich. Dann müssen auch vergleichende stilistische Analysen durchgeführt werden, um etwaige Anhaltspunkte zu erfassen und kritisch auszuwerten, die Rückschlüsse auf mögliche Autorenschaften des Textes erlauben. Hierfür stehen uns mittlerweile auch computergestützte Verfahren zur Verfügung, mit denen sich diese Analysen automatisiert und unter weitgehendem Ausschluss persönlicher Intuitionen oder Vorannahmen durchführen lassen. Dafür werden die Texte in ihre Einzelteile zerlegt und u.a. mit Hilfe der Verfahren des unüberwachten Maschinellen Lernens analysiert.
In der Übung werden Sie an ausgewählten Praxisbeispielen Schritt für Schritt lernen, wie Sie die digitale Methode der Authorship Attribution zur Klärung umstrittener Autorenschaften anwenden können. Dabei verfolgen wir vornehmlich einen codebasierten Ansatz, werden uns aber auch mit digitalen Tools auseinandersetzen, die zur stilometrischen Analyse eingesetzt werden können. An je einem konkreten Beispiel aus der Alten, Mittelalterlichen und Neuesten Geschichte werden wir das genaue Vorgehen einüben und kritisch diskutieren.
Beginn: 26.04.2022
Raum: 5009
Für den Erwerb bzw. die Auffrischung der für den Kurs zentralen Grundkenntnisse in der Programmiersprache Python wird dringend empfohlen, den Python Basics Refresher zu besuchen, der in der ersten Semesterwoche angeboten wird.
Literatur: Stylometry and the Voice of Hildegard, in: Folgert Karsdorp, Mike Kestemont, Allen Roddell, Humanities Data Analysis. Case Studies with Python, Princeton 2021, S. 248-280. (sowie als JupyterNotebook: https://www.humanitiesdataanalysis.org/stylometry/notebook.html).
- Kursverantwortliche/r: Martin Dröge
- Kursverantwortliche/r: Torsten Hiltmann