@phdthesis{Mitidieri2015,
  author    = {Mitidieri, Gaetano},
  title     = {Wissenschaft, Technik und Medien im Werk Alfred D{\"o}blins im Kontext der europ{\"a}ischen Avantgarde},
  publisher = {Universit{\"a}tsverlag Potsdam},
  address   = {Potsdam},
  isbn      = {978-3-86956-364-0},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-opus4-89390},
  school      = {Universit{\"a}t Potsdam},
  pages     = {970},
  year      = {2015},
  abstract  = {Ziel dieser Studie ist es die bislang nur sporadisch untersuchten Wechselverh{\"a}ltnisse zwischen den Kulturbereichen Wissenschaft/Technik und Literatur am herausragenden Beispiel des Oeuvres des Schriftstellers und Arztes Alfred D{\"o}blin aufzusp{\"u}ren. Hierbei scheint seine {\"a}rztlich-psychiatrische Laufbahn, die eine breite Grundlage wissenschaftlicher Diskurse anbietet, wie auch seine avantgardistische Literaturpraxis diese gegenseitige Befruchtung gef{\"o}rdert zu haben. Im Hinblick auf den Forschungsgegenstand und -zweck ist ein kulturwissenschaftlicher Ansatz versucht worden. Dieser vielperspektivische Ansatz, der von der Pr{\"a}misse eines Wechselspiels aller Kulturbereiche untereinander ausgeht, gestattet eine dem Gegenstand angepasste Verkn{\"u}pfung von verschiedenen Arbeitsmethoden wie der philologisch-literarhistorischen mit der konstruktivistischen und der komparatistischen. Hierbei ist eine Einbeziehung wissenschafts- und technikphilosophischer Reflexion wie auch eine dementsprechend erweiterte kulturhistorische Kontextualisierung vorgenommen worden. Die hier vorgelegte Analyse fokussiert auf wissenschaftlich-technische Bez{\"u}ge sowohl in thematischer Hinsicht als auch in der Textgestaltung der schriftstellerischen Werke D{\"o}blins bis 1924. Gleichzeitig wird die diskursgepr{\"a}gte, sprachliche und literarische Dimension seiner wissenschaftlichen Studien und technischer Texte - wie Krankenakte - hervorgehoben. Dieses erweiterte ‚Oeuvre'-Konzept gestattet die Analyse der psychiatrischen, klinisch-{\"a}rztlichen und biochemischen Schriften D{\"o}blins sowie seiner Erz{\"a}hlwerke, seiner vielgestaltigen Publizistik und seiner intermedialen Anregungen aus den neuen audiovisuellen Medien. Dadurch wird eine diskurskritische kultur{\"u}bergreifende Interdiskursivit{\"a}t wie auch eine ‚Hybridit{\"a}t' aller Texte aufgezeigt, die die Grundunterschiede zwischen Textsorten und Gattungsgrenzen relativiert.},
  language  = {de}
}
@article{MunnesHarschKnoblochetal.2022,
  author    = {Munnes, Stefan and Harsch, Corinna and Knobloch, Marcel and Vogel, Johannes S. and Hipp, Lena and Schilling, Erik},
  title     = {Examining Sentiment in Complex Texts. A Comparison of Different Computational Approaches},
  series = {Frontiers in Big Data},
  volume    = {5},
  journal   = {Frontiers in Big Data},
  publisher = {Frontiers Media},
  address   = {Lausanne},
  issn      = {2624-909X},
  doi       = {10.3389/fdata.2022.886362},
  pages     = {16},
  year      = {2022},
  abstract  = {Can we rely on computational methods to accurately analyze complex texts? To answer this question, we compared different dictionary and scaling methods used in predicting the sentiment of German literature reviews to the "gold standard " of human-coded sentiments. Literature reviews constitute a challenging text corpus for computational analysis as they not only contain different text levels-for example, a summary of the work and the reviewer's appraisal-but are also characterized by subtle and ambiguous language elements. To take the nuanced sentiments of literature reviews into account, we worked with a metric rather than a dichotomous scale for sentiment analysis. The results of our analyses show that the predicted sentiments of prefabricated dictionaries, which are computationally efficient and require minimal adaption, have a low to medium correlation with the human-coded sentiments (r between 0.32 and 0.39). The accuracy of self-created dictionaries using word embeddings (both pre-trained and self-trained) was considerably lower (r between 0.10 and 0.28). Given the high coding intensity and contingency on seed selection as well as the degree of data pre-processing of word embeddings that we found with our data, we would not recommend them for complex texts without further adaptation. While fully automated approaches appear not to work in accurately predicting text sentiments with complex texts such as ours, we found relatively high correlations with a semiautomated approach (r of around 0.6)-which, however, requires intensive human coding efforts for the training dataset. In addition to illustrating the benefits and limits of computational approaches in analyzing complex text corpora and the potential of metric rather than binary scales of text sentiment, we also provide a practical guide for researchers to select an appropriate method and degree of pre-processing when working with complex texts.},
  language  = {en}
}