Sonderausgabe 7.2023
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Das Projekt beschäftigt sich mit der visuellen Wirkungsdimension von Lyrik und der Möglichkeit ihrer analytischen Beschreibung. Dafür werden die Anordnung von Versen und Wörtern, Auszeichnungen und andere typographische Strukturen von nicht experimentellen Gedichten seit Ende des 18. Jahrhunderts im Rahmen von Modellanalysen untersucht.
Das Dissertationsprojekt untersucht, wie die ästhetischen Eigenschaften literarischer Texte mithilfe einer hermeneutischen Methode erfasst und wertgeschätzt werden können. Dieser Beitrag skizziert, wie das Projekt verschiedene Ansätze der Hermeneutik und der analytischen Ästhetik zu diesem Zweck miteinander kombiniert.
Ziel des Dissertationsprojekts "Ästhetische Wertschätzung und Literatur" ist es, mit einer Explikation auf die Frage 'Was ist ästhetische Wertschätzung?' zu antworten. Hierzu werden neuere Theorien der 'analytischen' philosophischen Ästhetik zu den Themen 'ästhetischer Wert', 'ästhetische Erfahrung' und 'ästhetische Wertschätzung' diskutiert.
Literarische Modellforschung
(2023)
Die These, Kunst sei ein Modell der Wirklichkeit, erweist sich als heuristisch fruchtbar, wenn man sie modelltheoretisch vertieft. Im Kontext digitaler Narrationen, die Lektüren durch Entscheidungen ersetzen und Erzählhandlungen mittels künstlicher Intelligenz gestalten, untersucht die literarische Modellforschung die Steuermechanismen eines literarischen Systems und prüft sodann, inwiefern diese für die Poetologie des jeweiligen (digitalen oder klassisch-analogen) Darstellungsformats bedeutsam werden und den Status einer diskursiven Direktive gewinnen.
Der Beitrag skizziert den Stand der Motivforschung und entwickelt darauf aufbauend einen operationalisierbaren Motivbegriff, eine Typologie literarischer Motivik sowie ein Analyseinstrumentarium, das den narrativen Kern von Motiven erkennbar macht und seinen unterschiedlichen Ausgestaltungsdimensionen gerecht wird. Damit sucht der Beitrag die Ergebnisse von verschiedenen Forschungs- und Publikationsprojekten an den Universitäten Bremen und Duisburg-Essen seit 2017 zusammenzufassen.
Der Beitrag führt ein in ein am Münsteraner Sonderforschungsbereich 1385 Recht und Literatur entwickeltes Dissertationsprojekt, dessen Ausgangspunkt der bisweilen auftretende Kollisionsfall zwischen allgemeinem Persönlichkeitsrecht und Kunstfreiheit darstellt. Konkret wird die Frage diskutiert, inwiefern fiktionale Texte persönlichkeitsrechtsverletzend sein können.
Der Beitrag skizziert ein Projekt, das die Generierung impliziter Assertionen in literarischen Fiktionen untersucht, also auf die reale Welt bezogene Propositionen, die die jeweilige Fiktion nahelegt, ohne sie explizit zu formulieren. Im Rahmen des Projekts werden literaturtheoretische Fragestellungen mit Methoden aus dem Bereich der Digital Humanities verknüpft.
In diesem Beitrag wird das Projekt CAUTION vorgestellt, das sich dem narrativen Phänomen des unzuverlässigen Erzählens mithilfe verschiedener computergestützter Methoden (automatische und manuelle Annotation, Argumentvisualisierung und Deep Learning) nähert. In diesem Rahmen wird zur Beantwortung theoretisch-methodologisch relevanter Fragen zu unzuverlässigem Erzählen, aber auch zu literaturwissenschaftlicher Interpretation im Allgemeinen sowie zum Potenzial computergestützter Zugänge in diesem Zusammenhang beigetragen.
Ausgehend von der grundlegenden narratologischen Bedeutung von Ereignissen in ihrer konstitutiven Funktion für Erzähltexte wurde im Projekt "Evaluating Events in Narrative Theory" (EvENT) ein Ansatz entwickelt, mit welchem Ereignisse auf der Textoberfläche und daher maschinenlesbar modelliert werden können. Dieser Beitrag skizziert bisherige Arbeitsschritte und ausgewählte Ergebnisse des Projekts, zu denen die Generierung von Narrativitätsgraphen zählt.
Interpretationen verfahren bei längeren literarischen Texten gekonnt selektiv: Sie nehmen bestimmte Stellen wichtig und vernachlässigen andere. Wie verfährt dieser Selektionsprozess und wie müsste eine Interpretationstheorie konzipiert sein, die die Praxis der gekonnten Aufmerksamkeitsfokussierung angemessen berücksichtigt?