Inhalt des Forschungsdatensatzes

Der vorliegende Forschungsdatensatz ist das Ergebnis einer kontrastiven Analyse italienischer Lyrik, bei der eine petrarkistische Zielpartition und eine vorpetrarkistische Vergleichspartition vergleichend untersucht wurden. Als Analysewerkzeuge wurden das r-Paket “stylo” (https://github.com/computationalstylistics/stylo) und das Tool “TXM” (https://txm.gitpages.huma-num.fr/textometrie/) verwendet.
Der Datensatz umfasst:

• Kookkurrenztabellen, die mit Hilfe des Tools “TXM” erstellt wurden;
• Ein Korpus, der 55 verschiedene italienische Gedichtsammlungen umfasst, die hauptsächlich aus dem 14., 15. oder 16. Jahrhundert stammen. Das Korpus besteht aus zwei Partitionen: Die Zielpartition besteht aus 51 Gedichtsammlungen (insgesamt 10.212.741 Zeichen), in denen die Forschung den Einfluss von Petrarca aufzeigen konnten. Die Vergleichspartition hingegen umfasst den größten Teil der italienischen Liebesdichtung, die vor Petrarcas “Canzoniere” erschienen (vier Gedichtsammlungen mit insgesamt 680.707 Zeichen);
• Neue benutzerdefinierte Varianten des Distanzmaßes Craigs Zeta sowie zwei von Christof Schöch et al. vorgestellte Varianten. Zum wird der Programmcode bereitgestellt, um die genannten Varianten im r-Paket “stylo” zu implementieren;
• Eine Wortliste resultierend aus der kontrastiven Analyse des Korpus mit Hilfe des r-Pakets “stylo”.

Literatur

Eder, Maciej, Jan Rybicki & Mike Kestemont. 2016. “Stylometry with R: a package for computational text analysis.” R Journal (8), 107–121. <https://journal.r-project.org/archive/2016/RJ-2016-007/index.html>.

• Heiden, Serge, Jean-Philippe Magué & Bénédicte Pincemin. 2010. «TXM: Une plateforme logicielle open-source pour la textométrie-conception et développement.» In 10th International Conference on the Statistical Analysis of Textual Data-JADT 2010. Vol. 2, ed. AA.VV., Milano: LED, 1021–1032. <url: https://halshs.archives-ouvertes.fr/halshs-00549779/fr/>.
• Rohden, Jan. 2022. “Petrarch’s Poetic Style from a Computational Perspective: A Digital Quantitative Approach to Italian Petrarchism.” In Tackling the Toolkit: Plotting Poetry through Computational Literary Studies, ed. Plecháč, Petr et al., 111–134. Prague: Institute of Czech Literature of the Czech Academy of Sciences. <https://doi.org/10.51305/ICL.CZ.9788076580336.08>.
• Schöch, Christof et al. 2018. “Burrows’ Zeta: Exploring and Evaluating Variants and Parameter.” In Mexico City: ADHO 2018, ed. AA.VV. Mexico City, <https://dh2018.adho.org/burrows-zeta-exploring-and-evaluating-variants-and-parameters/>.
• Schöch, Christof et al. 2018. „Burrows Zeta: Varianten und Evaluation.“ In DHd 2018: Kritik der digitalen Vernunft, ed. AA.VV., 138–143. Köln, <http://dhd2018.uni-koeln.de/wp-content/uploads/boa-DHd2018-web-ISBN.pdf>.
• Schöch, Christof. 2018. „Zeta für die kontrastive Analyse literarischer Texte. Theorie, Implementierung, Fallstudie.“ In Quantitative Ansätze in den Literatur- und Geisteswissenschaften, ed. Bernhart, Toni et. al., 77–94. Berlin, Boston: De Gruyter, <https://doi.org/10.1515/9783110523300-004>.