Romantik im Wandel der Zeit – eine quantitative Untersuchung

„Romantik“ und „romantisch“ bezeichnen heute Profanes, wie ein privates Abendessen in
edlem Ambiente bei Kerzenschein oder ein idyllisch gelegenes Hotel mit
Butzenglasscheiben, meinte aber ursprünglich Ästhetisches, insbesondere
Literarisches (DWB). Dieser Bedeutungswandel kann durch die automatische Analyse
eines großen Korpus' quantifiziert werden; etwa unter Verwendung des Google Books
N-Gram Korpus, das 4% aller je gedruckten Bücher enthält (Michel et al. 2011).
Methodische Grundlage für die Analyse sind Verfahren aus der Computerlinguistik
(distributionelle Semantik), mittels derer die Bedeutung von Wörtern über den für
sie typischen Kotext (also ihren direkten textuellen Kontext) approximiert wird. Ein
aktuelles und mächtiges Verfahren ist word2vec (Mikolov et al. 2013), das auf
Forschungsarbeiten zu künstlichen neuronalen Netzen basiert (LeCun et al. 2015).
Damit gewonnene Repräsentationen können sowohl synchron als auch diachron auf ihre
Ähnlichkeit hin verglichen werden, wodurch Bedeutungswandel quantifiziert werden
kann. Dies wurde bereits am Beispiel des Englischen durch Kim et al. (2014)
demonstriert, die für einen Zeitraum von 100 Jahren Wortrepräsentationen erzeugten
und verglichen. Ein Ergebnis war die Quantifizierung des Bedeutungswandels von „gay“
hin zu einer Bezeichnung für (männliche) Homosexualität. Zwischen den
word2vec-Repräsentationen einzelner Wörter sind zudem semantisch sinnvolle
arithmetische Operationen möglich (Mikolov et al. 2013). Beim Vergleich der modernen
und der historischen Bedeutung von „romantisch“ und „Romantik“ könnte somit
ermittelt werden, ob sie einander ähnlicher sind, wenn beispielsweise sexuelle
Aspekte ignoriert werden.
Alternative Verfahren zur Quantifizierung von Bedeutungswandel nutzen die Kookkurrenz
von Wörtern in Bi-Grammen (Gulordava / Baroni 2011), oder einen auf Nachbarwörtern
trainierten Klassifikator (Mihalcea / Nastase 2012). Dabei kann der erste Ansatz
lediglich lokale Zusammenhänge erfassen, während der zweite vordefinierte Zeiträume
erfordert, zwischen denen ein Bedeutungsunterschied gesucht werden soll. Riedl,
Steuer und Biemann (2014) entwickelten einen distributionellen Thesaurus, der für
vordefinierte Zeiträume ähnliche Wörter gruppiert. Nachteil dieser Methoden ist
wiederum die Notwendigkeit, den untersuchten Zeitraum in Abschnitte zu unterteilen.
Vorteilhaft gegenüber word2vec ist die Möglichkeit, die einzelnen Bedeutungen
polysemer Wörter getrennt zu erfassen – statt einer veränderlichen Gesamtbedeutung,
liegen Teilbedeutungen mit unterschiedlicher Frequenz vor. Eine semantisch
schwächere Form des quantitativen Zugangs, aber nützlich für spätere qualitative
Interpretationen, ist die Visualisierung von Kollokationen im Zeitverlauf (Jurish
2015).
Die bei unseren Untersuchungen erwarteten Ergebnisse umfassen nicht nur die
zunehmende Trivialisierung der Wörter „romantisch“ und „Romantik“ während der
letzten 200 Jahre, sondern auch eine Reflexion des deutschen Nationalismus im 19.
und 20. Jahrhundert, von dem die Epoche der Romantik instrumentalisiert wurde
(Kremer 2007: 50-58). Dem entspricht etwa die erhöhte Frequenz von „Romantik“ in
deutschen Texten der Zwischenkriegszeit und direkten Nachkriegszeit, die mit einer
Verdrängung des Bi-Gramms „romantische Liebe“ einhergeht, das dafür Ende des 20.
Jahrhunderts seine maximale Popularität erreicht. 1 Auch erste Ergebnisse mit einer an Kim et al. (2014) angelehnten
Untersuchung, für die ein word2vec-Modell auf dem deutschen Google Books 5-gram
Korpus trainiert wurde, entsprechen dieser Erwartung – Abbildung 1 zeigt, dass
„romantisch“ während der ersten Hälfte des 20. Jahrhunderts eine hohe Ähnlichkeit
(als Cosinus im Vektorraum) zu „Ariern“ und „Volksfeind“ hatte.

Wörter mit hoher Ähnlichkeit zu „romantisch“ im Zeitverlauf (hoher Cosinus entspricht hoher Ähnlichkeit).

Geplante Folgearbeiten beinhalten, neben der geisteswissenschaftlichen Einordnung der
quantitativen Ergebnisse, den Vergleich über mehrere europäische Sprachen hinweg und
die Einbeziehung von Sentiment Analysis-Technologien, um die emotionale Ladung der
Wörter im Verlauf der Zeit abzubilden (Acerbi et al. 2013).
Die beschriebenen Arbeiten sind Teil eines Promotionsvorhabens am von der Deutschen Forschungsgemeinschaft finanzierten Graduiertenkolleg „Modell 'Romantik'“ der Friedrich-Schiller-Universität Jena.

Am 24.8.2015 ermittelt über https://books.google.com/ngrams/.

Bibliographie

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Bentley, R. A (2013): "The Expression of Emotions in 20th Century
Books", in: PLoS ONE 8, 3: e59030.

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und Wilhelm Grimm. 16 Bde. in 32 Teilbänden. Leipzig 1854–1961.
Quellenverzeichnis Leipzig 1971. http://dwb.uni-trier.de/de/ [letzter Zugriff 30. Juli 2015].

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distributional similarity approach to the detection of semantic change in
the Google Books Ngram corpus ", in: Proceedings of the
GEMS 2011 Workshop on Geometrical Models of Natural Language Semantics @
EMNLP 2011 67–71.

Jurish, Bryan (2015): "DiaCollo: On the trail of
diachronic collocations", in: Proceedings of the CLARIN
Annual Conference 2015 28–31.

Kim, Yoon / Chiu, Yi-I / Hanaki, Kentaro / Hegde, Darshan /
Petrov, Slav (2014): "Temporal Analysis of Language through Neural
Language Models ", in: Proceedings of the ACL 2014
Workshop on Language Technologies and Computational Social Science
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Kremer, Detlef (2007): Romantik.
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LeCun, Yann / Bengio, Yoshua / Hinton, Geoffrey (2015):
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Michel, Jean-Baptiste / Shen, Yuan K. / Aiden, Aviva P. /
Veres, Adrian / Gray, Matthew K. / The Google Books Team / Pickett,
Joseph P. / Hoiberg, Dale / Clancy, Dan / Norvig, Peter / Orwant, Jon /
Pinker, Steven / Nowak, Martin A. / Aiden, Erez L. (2011):
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Riedl, Martin / Steuer, Richard / Biemann, Chris
(2014): "Distributed Distributional Similarities of Google Books over the
Centuries ", in: Proceedings of the 9th International
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