Digital Humanities in Bewegung: Ansätze für die computergestützte Filmanalyse

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Authorship
  1. 1. Manuel Burghardt

    Media Informatics Group / Lehrstuhl für Medieninformatik - University of Regensburg

  2. 2. Christian Wolff

    Media Informatics Group / Lehrstuhl für Medieninformatik - University of Regensburg

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Einleitung: Digital Humanities und Filmanalyse
Während sich die „Vermessung der Kultur“ (Lauer 2013) in den textorientierten
Geisteswissenschaften in den letzten Jahren rasant entwickelt hat (vgl. etwa
Konzepte wie Culturomics, Distant
Reading, etc.), so befindet sich die „Vermessung ästhetischer
Erscheinungen“ (Flückinger 2011) für den Bereich der Filmwissenschaft und
Filmanalyse noch in den Anfängen. Flückinger (2011: 44) spricht in diesem
Zusammenhang gar von einem Spannungsfeld zwischen Empirie und Ästhetik, welches
sich zwangsläufig ergeben muss, wenn man „die eigentümliche Unschärfe, die allen
künstlerischen Werken eignet, in messbare Einheiten zerlegen will“. Dabei lassen
sich quantitative Ansätze in der Filmanalyse mindestens bis in das Jahr 1912
1 zurückverfolgen und auch aktuelle Lehrbücher zur Filmanalyse beschreiben
gleichermaßen weiche (qualitative) und harte (quantitative) Kategorien und Methoden (Korte 2004: 15). Bei
quantitativen Ansätzen steht vor allem die Analyse von Dauer und
Auftretenshäufigkeit einzelner Einstellungen in einem Film im Mittelpunkt (vgl.
Salt 2006, Kap. „The Numbers Speak“). So stellt etwa die online verfügbare
Datenbank
Cinemetrics
(Cinemetrics o. J.) entsprechende Informationen
zur Länge und Verteilung einzelner Einstellungen für mehrere tausend Filme
bereit und ermöglicht so vergleichende Analysen von Filmen aus unterschiedlichen
Genres und Epochen.
Während die Segmentierung der Filme in der Cinemetrics-Datenbank von der Community manuell vorgenommen wird, gibt es
auch Beispiele für Forschungsarbeiten, bei denen die quantifizierbaren Parameter
automatisch erhoben werden. Hoyt, Ponot und Roy (2014) präsentieren etwa einen
Prototyp namens ScripThreads, der in der Lage ist, Filme
der American Film Scripts Online-Datenbank zu parsen und
die Handlungsentwicklung eines Films anhand der Szenen und Figuren zu
visualisieren. Ein Beispiel für die vergleichende Analyse von Filmmetadaten
findet sich im
Cinegraph-Projekt von Chris Weaver
(2014). Hier können Filme anhand unterschiedlicher Metadaten (z. B. Filmname,
Veröffentlichungsdatum, Bewertung, Genre, Oscars, Darsteller, etc.) miteinander
verglichen und in einer interaktiven Darstellung zueinander in Beziehung gesetzt
werden.
Daneben finden sich im Netz eine ganze Reihe experimenteller Tools, die nicht
immer einen wissenschaftlichen Anspruch haben, aber gut illustrieren, welche
weiteren Aspekte von Filmen automatisch analysierbar sind: Beispielhaft sei etwa
das Python-Tool
VideoGrep
(Lavigne 2014) genannt, welches das
Durchsuchen von Filmdialogen nach bestimmten Schlüsselwörtern ermöglicht, um auf
Basis der Treffer dann einen automatischen Zusammenschnitt („supercut“) all der
Szenen, in denen das gesuchte Wort vorkommt, zu erstellen. Die Anwendung
Pretentious-O-Meter
(Beard 2015) analysiert automatisch, wie
groß die Bewertungslücke zwischen Nutzerbewertungen und professionellen
Filmkritiken eines Films ist und visualisiert dies in einem Kontinuum, welches
von „mass-market“ bis „very pretentious“ reicht. Weitere Ansätze der
automatischen Filmanalyse finden sich für die Farbverwendung in Filmen: Frederic
Brodbeck (2011) visualisiert in seinem
Cinemetrics-Projekt Filme als kreisförmig angeordnete
Timelines, in denen u. a. die jeweils dominanten Farben zu sehen sind. Ein
weiteres Projekt visualisiert Filme als zusammengestauchte Einzelframes, um so
farbige
MovieBarcodes
(MovieBarcodes o. J.) zu erstellen.
Auch auf der DHd 2015 wurde das Thema der Quantifizierung filmischer Strukturen über Filmbild, Filmschnitt und Filmstil bereits auf methodischer Ebene thematisiert (Heftberger 2015) und Howanitz (2015) präsentierte eine erste
Distant Watching-Studie für das „Fern-Sehen“ memetischer YouTube-Videos, deren „Schnittkurven“ er auf Frame-Ebene analysiert. In diesem Beitrag knüpfen wir thematisch an die genannten DHd-Vorträge an und diskutieren grundlegende Möglichkeiten der computergestützten Filmanalyse, die über die Quantifizierung von Einstellungen und Szenen hinausgehen. Dabei sollen weitere automatisch quantifizierbare Parameter zur Diskussion gestellt werden, um so neue Perspektiven und Zugänge zur computergestützten Filmanalyse aufzuzeigen und das Thema noch stärker in den Digital Humanities zu verankern. Um die Grenzen und Möglichkeiten dieser Ansätze besser illustrieren zu können, wurde eine Reihe von Prototypen erstellt, die nachfolgend kurz vorgestellt werden.

Prototypen für die computergestütze Filmanalyse
In diesem Abschnitt werden drei unterschiedliche Prototypen beschrieben, die
jeweils auf unterschiedliche quantifizierbare Aspekte von Filmen abzielen und
damit die Untersuchung ganz unterschiedlicher Fragestellungen erlauben. Die
Tools greifen allesamt auf im Web frei verfügbare Informationen zu Filmen
zurück: So stehen etwa über die Plattformen
OpenSubtitles
oder die
Internet Script Movie Database

maschinenlesbare Dialoge von Filmen und Serien in großem Umfang zur Verfügung.
Zusätzlich können detaillierte Metadaten sowie auch nutzergenerierte Bewertungen
und Kommentare zu Filmen über Plattformen wie
IMDb
(Internet Movie Database)
abgerufen werden. Darüber hinaus soll als weiterer quantifizierbarer Parameter,
der direkt aus den Filmen extrahiert werden kann, die Farbverwendung 2 in die Analysen mit einbezogen werden. Alle nachfolgend beschriebenen
Prototypen wurden jeweils mit Standard-Webtechnologien (HTML / CSS / JavaScript)
und bestehenden Python-Bibliotheken umgesetzt.

SubVis – Analyse der Filmsprache

Das SubVis-Tool analysiert über OpenSubtitles verfügbare Dialoge von beliebigen, zunächst
allerdings nur englischsprachigen Filmen anhand typischer linguistischer
Parameter wie Wortfrequenzen oder POS-Tagging und visualisiert die
Ergebnisse in einem interaktiven Web-Interface. Zusätzlich kann die
Auftretenshäufigkeit einzelner Zeichen oder längerer Sprachsequenzen (=
jeweils ein eingeblendeten Untertitel) für beliebig definierbare
Analyseintervalle (z. B. jeweils für 5 Minuten-Sequenzen) in einer Timeline
dargestellt werden, um bspw. auf einen Blick zu sehen, an welchen Stellen im
Film besonders viel oder wenig gesprochen wird (vgl. Abbildung 1).

Abb. 1: Beispielhafte Visualisierung der Zeichen-
und Sprachsequenzhäufigkeiten für jeweils fünfminütige Teilabschnitte
des Films „Anchorman: The Legend of Ron Burgundy“.

Beispielhafte Fragestellungen, die mit dem Tool untersucht werden können:

Gibt es für die Filme unterschiedlicher Regisseure jeweils typische Schlüsselwörter?
Kann man für Filme aus unterschiedlichen Genres beobachten, dass an
bestimmten Stellen (z. B. Anfang oder Schluss) besonders viel oder wenig
gesprochen wird?
Wird in Filmen aus den 1980er Jahren insgesamt mehr gesprochen als in Filmen der 1990er Jahre?

Series Analysis Tool (SAT) – Analyse von TV-Serien anhand von Nutzerbewertungen, Figuren und Sprache

Das Series Analysis Tool ( SAT)
ermöglicht die Analyse von Serien und einzelnen Episoden. Dabei werden
verschiedene Parameter in einer Timeline-Darstellung visualisiert. Ein
wesentlicher Analyseaspekt ist dabei die Bewertung einzelner Episoden durch
die IMDb-Community, sodass auf einen Blick erkennbar ist, ob eine Serie im
Laufe der Zeit besser oder schlechter bewertet wird, oder ob es einzelne
Episoden gibt, die auffallend positiv oder negativ bewertet wurden.
Zusätzlich liest das Tool das Figureninventar für jede Episode aus und
erlaubt es, die Darstellung nach bestimmten Figuren zu filtern. So kann
schnell erkannt werden, ob das Auftreten bestimmter Figuren ggf. Einfluss
auf die Bewertung einzelner Episoden hat. Weiterhin wurde die Sprache der
Serien hinsichtlich Sentiment- und Emotionswörtern analysiert (vgl.
Abbildung 2). Als Datengrundlage dient ein bestehendes Korpus (Tiedemann
2012), in dem alle auf
OpenSubtitles
in englischer
Sprache verfügbaren Untertitel von TV-Serien und Filmen bis zum Jahr 2013
enthalten sind. Dabei kam für die Sentiment Analyse das AFINN-Lexikon (Nielsen 2011) und für die Identifikation acht
grundlegender Emotionen (Angst, Wut, Freude, etc.) das NRC
Emotion Lexicon (Mohammad / Turney 2010) zum Einsatz. Sowohl die
Sentiment-Scores (positiv / negativ) als auch die Emotionsmarker können für
jede Episode in die Visualisierung mit einbezogen werden, um so potenzielle
Korrelationen zu den Nutzerbewertungen aufzuzeigen.

Abb. 2: Beispielhafte Visualisierung der Serie
„Breaking Bad“, mit paralleler Darstellung der Benutzerbewertungen sowie
der Sentiment-Analyse der Dialoge für jede einzelne Episode.

Beispielhafte Fragestellungen, die mit dem Tool untersucht werden können:

Gibt es generelle Trends bei der Bewertung von Serien mit zunehmender Zahl von Staffeln?
Wirken sich Sentiment- und Emotionsmarker der Dialoge positiv oder negativ auf die Bewertung einer Episode aus?
Wirkt sich das Auftreten bestimmter Nebenfiguren positiv oder negativ auf die Bewertung einer Episode aus?

MovieColors – Analyse von Filmen anhand von Farbe und Sprache

Der Prototyp
MovieColors erlaubt die computergestützte Analyse von Filmen anhand der Parameter Farbe und Sprache. Dabei wird zunächst der Film in einzelne Frames zerlegt. Mithilfe eines Clustering-Algorithmus werden dann die jeweils dominanten Farben extrahiert. Anhand dieser Farbinformation können charakteristische Farbprofile – ähnlich wie im eingangs erwähnten
MovieBarcodes-Projekt – für den gesamten Film erstellt werden. Zusätzlich wird die Sprache des Films über dessen Untertitel anhand von Wortfrequenzen und grundlegenden Sentiment-Werten (positiv / negativ) analysiert.

Die Visualisierungskomponente des Tools erlaubt es, Farbinformation und
Sprachanalyse in einer parallelen Ansicht darzustellen, um so potenzielle
Korrelationen zwischen dem Sentiment der Sprache und besonders markanten
Schlüsselwörtern sowie auch der Farbverwendung identifizieren zu können
(vgl. Abbildung 3). Zusätzlich kann jeder Frame einzeln angezeigt werden,
zusammen mit dem entsprechenden Untertitel sowie einer Analyse der
dominanten Farben im jeweiligen Bild.

Abb. 3: Analyse des Films „König der Löwen“, mit
Darstellung des Farbprofils (oben), der Sentiment-Analyse (Mitte) sowie
der häufigsten Wörter (unten) entlang der Zeitachse des Films.

Beispielhafte Fragestellungen, die mit dem Tool untersucht werden können:

Gibt es charakteristische Farbprofile für Filme aus verschiedenen Genres oder Epochen?
Korrelieren bestimmte Farben mit positiven oder negativen Sentiment-Scores, also etwa dunkle Farben bei negativer Sprache?
Korrelieren bestimmte Farben mit Schlüsselwörtern, also etwa schwarz und lila immer dann, wenn der Bösewicht des Films auftritt?

Ausblick
Die in diesem Beitrag vorgestellten Prototypen beschreiben erste Versuche, Filme
computergestützt anhand unterschiedlicher, automatisch quantifizierbarer
Parameter zu analysieren. Im Austausch mit Kollegen aus der Medienwissenschaft
werden die Tools in den nächsten Monaten praktisch erprobt und je nach
Fragestellung iterativ angepasst und gegebenenfalls um weitere Funktionen
ergänzt. Sobald die Prototypen weiter ausgearbeitet sind, sollen sie auch der
Community über den DH-Regensburg-Blog zugänglich gemacht werden. Gleichzeitig sind
weitere Prototypen angedacht, bei denen als zusätzliche Analyseparameter
Gesichtserkennung (vgl. Arandjelovic / Zisserman 2005) sowie auch die Auswertung
der Audiospur (vgl. Zulko 2014) umgesetzt werden sollen.

Danksagungen
Alle hier beschriebenen Prototypen wurden im Rahmen des Projektseminars „Digital Humanities“, im Masterstudiengang Medieninformatik an der Universität Regensburg, angefertigt. Besonderer Dank für die engagierte Umsetzung der Tools gebührt Hanns Meißner und Michael Stahl (
SubVis), Robert Jackermeier, Florian Ludwig und Alexander Uitz (
SAT) sowie Michael Kao (
MovieColors).

Vgl. den Vortrag von Tsivian (2014) auf der 1. Cinemetrics Conference, Chicago (Neubauer Collegium 2014).
Zur historischen Verwendung von Farbe im Film vgl. auch die Online-Datenbank "Timeline of Historical Film Colors" von Flückinger (2011-2013).

Bibliographie

Arandjelovic, Ognjen / Zisserman, Andrew (2005):
"Automatic face recognition for film character retrieval in feature-length
films", in: Proceedings of the Computer Vision and Pattern
Recognition Conference (IEEE) 860-867.

Beard, Niall (2015): Pretentious-O-Meter http://pretentious-o-meter.co.uk/ [letzter Zugriff 04. Februar
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Brodbeck, Frederic (2011): Cinemetrics. Bachelor graduation project at the Royal Academy of
Arts (KABK), Den Haag http://cinemetrics.fredericbrodbeck.de/ [letzter Zugriff 04.
Februar 2016].

Cinemetrics (o. J.): http://www.cinemetrics.lv/
[letzter Zugriff 04.Februar 2016]

Flückiger, Barbara (2011): "Die Vermessung ästhetischer
Erscheinungen", in: Zeitschrift für
Medienwissenschaft 5, 2: 44-60.

Flückinger, Barbara (2011-2013): Timeline of Historical Film Colors
http://zauberklang.ch/filmcolors/ [08. Januar 2016].

Heftberger, Adelheid (2015): "Filmbild , Filmschnitt ,
Filmstil – die Quantifizierung und Visualisierung von filmischen
Strukturen", in: Book of Abstracts, DHd 2015.

Howanitz, Gernot (2015): „Distant Waching: Ein
quantitativer Zugang zu YouTube-Videos“, in: Book of
Abstracts, DHd 2015.

Hoyt, Eric / Ponot, Kevin / Roy, Carrie (2014):
„Visualizing and Analyzing the Hollywood Screenplay with ScripThreads“, in:
Digital Humanities Quarterly 8, 4.

IMDb (o. J.): Internet Movie
Database. http://www.imdb.com/ [letzter Zugriff 04. Februar 2016].

IMSDb (o. J.): Internet Script
Movie Database. http://www.imsdb.com/ [letzter Zugriff 04. Februar 2016].

Korte, Helmut (2004): Einführung in
die Systematische Filmanalyse. Berlin: Erich Schmid Verlag.

Lauer, Gerhard (2013): "Die digitale Vermessung der
Kultur", in: Geiselberger, Heinrich / Moorstedt, Tobias (eds.): Big Data – Das neue Versprechen der Allwissenheit.
Berlin: Suhrkamp 99-116.

Lavigne, Sam (2014): Videogrep. Automatic Supercuts with Python http://lav.io/2014/06/videogrep-automatic-supercuts-with-python/
[letzter Zugriff 04. Februar 2016].

Mohammad, Saif M. / Turney, Peter D. (2010): "Emotions
evoked by common words and phrases: Using Mechanical Turk to create an
emotion lexicon", in: Proceedings of the NAACL HLT 2010
Workshop on Computational Approaches to Analysis and Generation of
Emotion in Text 26-34.

MovieBarcode (o. J.): http://moviebarcode.tumblr.com/ [letzter Zugriff 04. Februar
2016].

Neubauer Collegium (2014): UChicago
Cinemetrics Conference
https://www.youtube.com/watch?v=6ZXj67bygEc [letzter Zugriff 04.
Februar 2016].

Nielsen, Finn Å. (2011): "A new ANEW: evaluation of a
word list for sentiment analysis in microblogs", in: Proceedings of the ESWC2011 Workshop on „Making Sense of Microposts:
Big things come in small packages“ 93-98.

OpenSubtitles (o. J.) www.opensubtitles.org/ [letzter
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Salt, Barry (2006): Moving into
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Tiedemann, Jörg (2012): "Parallel Data, Tools and
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Weaver, Chris (2014): Cinegraph
http://www.cs.ou.edu/~weaver/improvise/examples/cinegraph/index.html
[letzter Zugriff 04. Februar 2016].

Zulko (4.7.2014): "Automatic Soccer Highlights
Compilations With Python" (Blogpost), in: __del__
(self) Eaten by the Python http://zulko.github.io/blog/2014/07/04/automatic-soccer-highlights-compilations-with-python/
[letzter Zugriff 08. Januar 2016].

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DHd - 2016
"Modellierung - Vernetzung – Visualisierung: Die Digital Humanities als fächerübergreifendes Forschungsparadigma"

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March 7, 2016 - March 11, 2016

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