Das Science-Fiction-Filmgenre ist etwa seit den 1970er Jahren beständig im öffentlichen Bewusstsein der Mainstream-Popkultur etabliert; es macht sich bemerkbar in Form von popkulturellen Referenzen in unterschiedlichen Medienerzeugnissen, wird aufgrund seines Blockbuster-Potenzials in der Filmindustrie zelebriert und wartet selbst mit einem breiten Spektrum an Produktionen auf, die von vergleichsweise simpel bis komplex und vielschichtig reichen – und dennoch ist es um den aktuellen Forschungsstand um ebendieses Genre in den Film- und Geisteswissenschaften z. T. dürftig bestellt: Während zu einzelnen Science-Fiction-Filmen – oftmals zu den sogenannten Klassikern – eine Vielzahl von wissenschaftlichen Untersuchungen existiert, lässt sich für das Filmgenre als solches eine vergleichsweise große Forschungslücke feststellen. Wenngleich sich die Situation zuletzt diesbezüglich leicht gebessert hat, so stellt sich nach wie vor die mitunter drängende – und schwierige – Frage danach, wie sich die narrativen und ästhetischen Aspekte des Science-Fiction-Filmgenres insgesamt gestalten.
Von diesem dargelegten Sachverhalt ist die vorliegende Projektarbeit inspiriert in ihrer zentralen Fragestellung danach, ob die Möglichkeit besteht, mithilfe eines digitalen Verfahrens der quantitativen Textanalyse – Topic Modelling – Topics in Filmskripten bzw. -untertiteln zu identifizieren, die mindestens einen aufschlussreichen Hinweis darauf geben können, wie sich Filme aus einem bestimmten Genre insbesondere auf einer narrativen Ebene zusammensetzen. Für diese Projektarbeit ist ein Film ausgesucht worden – Terminator 2: Judgment Day –, an dem die o.g. Fragestellung im Hinblick auf das ihm zugeordnete Filmgenre – Science-Fiction – auf einer basalen Ebene getestet werden soll.
Inhaltsverzeichnis
1. Einleitung
2. Theoretische Grundlagen
2.1. Über das allgemeine Wesen von Filmgenres
2.2. Entwicklung eines Profils für das Science-Fiction-Filmgenre
3. Methodische Grundlagen: LDA Topic Modelling und Gensim
4. Vorstellung des Untersuchungsgegenstandes Terminator 2: Judgment Day (1991)
4.1. Aufschlüsselung des verwendeten Codes für LDA Topic Modelling mit Gensim
4.2. Gesammelte Beobachtungen
5. Ausblick
Zielsetzung & Themen
Die vorliegende Arbeit untersucht, inwieweit das digitale Verfahren des Topic Modellings (LDA) genutzt werden kann, um genrerelevante Themen in Filmskripten zu identifizieren, wobei der Film Terminator 2: Judgment Day als Untersuchungsobjekt dient, um die theoretischen Aspekte des Science-Fiction-Genres empirisch zu testen.
- Grundlagen des Science-Fiction-Genres und dessen Historie
- Einsatz von LDA Topic Modelling zur quantitativen Textanalyse
- Technische Implementierung mit der Python-Bibliothek Gensim
- Verknüpfung von narrativen Strukturen mit technologischen Themen
Auszug aus dem Buch
2.1. Über das allgemeine Wesen von Filmgenres
Das Konzept und das Studium von Filmgenres lässt sich weitestgehend auf die Grundprinzipien von und den wissenschaftlichen Umgang mit Literaturgattungen zurückführen: „[…] much that is said about film genre is simply borrowed from a long tradition of literary genre criticism.“ (Altman 1999, S. 13.) Allerdings ist gleichermaßen zu berücksichtigen, dass sich insbesondere seit den späten 1970er Jahren eine eigenständige Disziplin für die wissenschaftliche Auseinandersetzung mit Filmgenres herauskristallisiert hat, die sich entsprechend von dem Studium der Literaturgattungen abgrenzt (vgl. ebd.). Diese eigenständige Disziplin ist gemeinhin unter dem Namen der Filmwissenschaften bekannt, die einen gewichtigen Teil der Medienwissenschaften darstellt und sich entsprechend mit dem Medium des Films, filmischen Formen und eben auch mit Filmgenres auseinandersetzt (vgl. Kuhn 2013, S. 3.).
Bevor man sich jedoch den Filmgenres im Speziellen zuzuwenden vermag, gilt es, den Genrebegriff als solchen erst einmal eingehender zu betrachten: Er dient, unabhängig seiner spezifischen Ausprägung, in jedem Falle einer Theoretisierung und Analyse von Phänomenen, die sich spezifisch in den Medienwissenschaften – und somit ebenso in den Filmwissenschaften – beobachten lassen. Zudem etabliert er eine fundamentale Grundlage hinsichtlich der Verständigung zwischen den Produzenten und Rezipienten von medialen Erzeugnissen. Darüber hinaus wird der Genrebegriff in einer Vielzahl von Alltagssituationen gebraucht, weswegen er durch eine gewisse Vielfältigkeit gekennzeichnet ist. Die Frage danach, wie ein (Film-)Genre zu definieren ist, stellt demgemäß eine zentrale Herausforderung dar, die durch ein breites Spektrum von Vorstellungen und Erwartungshaltungen, die Hand in Hand mit ihm gehen, zusätzlich erschwert wird (vgl. ebd., S. 1.). Hierin gründet sich indes ein erstes Charakterisierungsmoment für den Genrebegriff: Er ist wesentlich multidimensional und referiert nicht auf eine obligatorische ontologische Größe, die intrinsisch existiert; er wird stattdessen erst dann zuwege gebracht, wenn ein komplexer Prozess in Gang gesetzt wird, der – im Falle von Filmen – Produktions- und Rezeptionsvoraussetzungen, Filme als solche und Diskurse über Filme und potenziell relevante, kulturelle Kontexte, in denen sie eingebettet werden, beinhaltet (vgl. ebd., S. 2.).
Zusammenfassung der Kapitel
1. Einleitung: Diese Einleitung stellt die Forschungslücke im Bereich der quantitativen Genreforschung dar und formuliert das Ziel, mittels Topic Modelling narrative Aspekte von Science-Fiction-Filmen an Terminator 2 zu untersuchen.
2. Theoretische Grundlagen: Das Kapitel definiert den Genrebegriff und entwickelt ein spezifisches Profil für das Science-Fiction-Genre, um eine theoretische Basis für die nachfolgende Analyse zu schaffen.
3. Methodische Grundlagen: LDA Topic Modelling und Gensim: Hier werden die wissenschaftliche Methode der quantitativen Textanalyse und das Tool Gensim zur Durchführung des Topic Modellings erläutert.
4. Vorstellung des Untersuchungsgegenstandes Terminator 2: Judgment Day (1991): Dieser Abschnitt präsentiert den untersuchten Film, beschreibt die technische Umsetzung der Code-Analyse und fasst erste Beobachtungen zusammen.
5. Ausblick: Der Ausblick reflektiert die Ergebnisse als Proof of Concept und diskutiert notwendige Erweiterungen für zukünftige Forschungsarbeiten.
Schlüsselwörter
Digital Humanities, Topic Modelling, LDA, Gensim, Science-Fiction, Terminator 2, Filmanalyse, Quantitive Textanalyse, Genreprofil, Natural Language Processing, Python, Narratologie, Künstliche Intelligenz, Filmwissenschaft, Digitale Methoden.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit untersucht die Eignung des digitalen Verfahrens "LDA Topic Modelling", um charakteristische Themen in Filmskripten zu identifizieren und diese einem Science-Fiction-Genre zuzuordnen.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Die Arbeit verbindet die theoretische Filmwissenschaft (Genretheorie) mit Methoden der Computerlinguistik und Texttechnologie.
Was ist das primäre Ziel der Forschungsarbeit?
Das Ziel ist ein Proof of Concept, an dem demonstriert wird, wie narrative Aspekte durch quantitative Methoden analytisch greifbar gemacht werden können.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Es wird das statistische Verfahren der "Latent Dirichlet Allocation" (LDA) innerhalb der Programmiersprache Python unter Verwendung der Bibliothek Gensim angewandt.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Der Hauptteil umfasst die theoretische Herleitung des Genreprofils, die methodischen Grundlagen des Topic Modellings und die schrittweise Dokumentation der technischen Analyse anhand des Films "Terminator 2".
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Zu den wichtigsten Begriffen zählen Digital Humanities, Topic Modelling, Science-Fiction, Gensim, Filmgenre und quantitative Textanalyse.
Warum wurde Terminator 2 für die Untersuchung ausgewählt?
Der Film dient als paradigmatisches Beispiel für das Science-Fiction-Genre der 80er und 90er Jahre, da er zentrale Themen wie Künstliche Intelligenz und die Mensch-Maschine-Beziehung explizit thematisiert.
Welche Rolle spielt die Lemmatisierung in dieser Analyse?
Die Lemmatisierung dient der Bereinigung der Daten, indem Wörter auf ihren Grundstamm reduziert werden, um thematisch verwandte Begriffe besser zu clustern und die Präzision des Topic Modellings zu erhöhen.
Ist das Topic Modelling allein für die Filmanalyse ausreichend?
Nein, die Autorin kommt zu dem Schluss, dass ein detailliertes, theoretisch fundiertes Genreprofil als Referenzrahmen notwendig ist, um die Ergebnisse des Topic Modellings korrekt interpretieren zu können.
- Quote paper
- Sarah Insacco (Author), 2017, Die Möglichkeit der Bestimmung von genrerelevanten Topics auf Basis von LDA Topic Modelling mit Gensim, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/539421
