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<journal-id></journal-id>
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<journal-title>forTEXT</journal-title>
</journal-title-group>
<issn publication-format="electronic">2943-212X</issn>
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<publisher-name>Universitäts- und Landesbibliothek
Darmstadt</publisher-name>
<publisher-loc>Darmstadt</publisher-loc>
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<article-meta>
<article-id pub-id-type="doi">10.48694/fortext.3776</article-id>
<title-group>
<article-title>Toolbeitrag: Stereoscope</article-title>
</title-group>
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<contrib contrib-type="author">
<contrib-id contrib-id-type="orcid">0000-0002-7952-4194</contrib-id>
<name>
<surname>Schumacher</surname>
<given-names>Mareike</given-names>
</name>
<email>Mareike.Schumacher@sprachlit.uni-regensburg.de</email>
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<aff id="aff-1">
<institution-wrap>
<institution>Universität Regensburg</institution>
</institution-wrap>
</aff>
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<pub-date date-type="pub" publication-format="electronic" iso-8601-date="2024-08-07">
<day>7</day>
<month>8</month>
<year>2024</year>
</pub-date>
<volume>1</volume>
<issue>5</issue>
<issue-title>Textvisualisierung</issue-title>
<pub-history>
<event>
<event-desc>Erstveröffentlichung: 24.12.2018 auf <ext-link ext-link-type="uri" xlink:href="https://fortext.net/tools/tools/stereoscope">fortext.net</ext-link>
<date date-type="origdate" iso-8601-date="2018-12-24">
<day>24</day>
<month>12</month>
<year>2018</year>
</date>
</event-desc>
</event>
</pub-history>
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<license license-type="open-access">
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<license-p>-This work is licensed under a Creative Commons
Attribution-ShareAlike 4.0 International License.</license-p>
</license>
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<body>
<p><bold>Erstveröffentlichung:</bold> 24.12.2018 auf <ext-link ext-link-type="uri" xlink:href="https://fortext.net/tools/tools/stereoscope">fortext.net</ext-link></p>
<fig>
  <caption><p>Der Workflow von Stereoscope: Annotationen in CATMA
  erstellen und in JSON exportieren, Annotationen in Stereoscope
  diskursiv erkunden und Visualisierungen im JSON-Format oder als
  Screenshot herunterladen</p></caption>
  <graphic mimetype="image" mime-subtype="png" xlink:href="Steroscope_Screen-p.png" />
</fig>
<list list-type="bullet">
  <list-item>
    <p><bold>Systemanforderungen:</bold> Webbasiertes (vgl.
    <xref alt="Webanwendung" rid="glossary-webanwendung">Webanwendung</xref>)
    Tool, nutzbar über den
    <xref alt="Browser" rid="glossary-browser">Browser</xref> (z. B.
    Chrome, Firefox, Safari)</p>
  </list-item>
  <list-item>
    <p><bold>Stand der Entwicklung:</bold> Am 13. Dezember 2018 als
    Prototyp herausgegeben</p>
  </list-item>
  <list-item>
    <p><bold>Herausgeber:</bold> 3DH-Team Universität Hamburg</p>
  </list-item>
  <list-item>
    <p><bold>Lizenz:</bold> Kostenfrei nutzbar</p>
  </list-item>
  <list-item>
    <p><bold>Weblink:</bold>
    <ext-link ext-link-type="uri" xlink:href="http://stereoscope.threedh.net/">http://stereoscope.threedh.net/</ext-link></p>
  </list-item>
  <list-item>
    <p><bold>Im- und Export:</bold> Annotationen im JSON-Format; Texte
    als TXT (vgl.
    <xref alt="Reintext-Version" rid="glossary-reintext-version">Reintext-Version</xref>).</p>
  </list-item>
  <list-item>
    <p><bold>Sprachen:</bold> Sprachunabhängig: Hebräisch, Arabisch,
    Deutsch, Englisch, Französisch etc. (Spracheinstellung beim
    Hochladen des Dokuments. Alle Schriftsprachen stehen zur
    Auswahl)</p>
  </list-item>
</list>
<sec id="für-welche-fragestellungen-kann-stereoscope-eingesetzt-werden">
  <title>1. Für welche Fragestellungen kann Stereoscope eingesetzt
  werden?</title>
  <p>Stereoscope visualisiert Annotationsdaten (vgl.
  <xref alt="Annotation" rid="glossary-annotation">Annotation</xref>;
  Textvisualisierung
  (<xref alt="Horstmann und Stange 2024" rid="ref-horstmannMethodenbeitragTextvisualisierung2018" ref-type="bibr">Horstmann
  und Stange 2024</xref>)) und kann darum grundsätzlich auf zwei Ebenen
  eingesetzt werden: Zur inhaltlichen Analyse von Texten oder zur
  meta-Reflexion der Annotationen (vgl.
  <xref alt="Metadaten" rid="glossary-metadaten">Metadaten</xref>). Die
  visuelle Annotationsanalyse ist dabei ein erster Schritt zur
  Systematisierung der Tags (bzw. Taxonomiekategorien) (vgl.
  <xref alt="Tagset" rid="glossary-tagset">Tagset</xref>). Eine mögliche
  Fragestellung wäre: „In welchen Themenfeldern werden ironische oder
  sarkastische Stilmittel in Kafkas <italic>In der Strafkolonie</italic>
  besonders häufig eingesetzt und wie sind diese über den Text insgesamt
  verteilt?“</p>
</sec>
<sec id="welche-funktionalitäten-bietet-stereoscope-und-wie-zuverlässig-ist-das-tool">
  <title>2. Welche Funktionalitäten bietet Stereoscope und wie
  zuverlässig ist das Tool?</title>
  <p><italic>Funktionen</italic> (Auswahl):</p>
  <list list-type="bullet">
    <list-item>
      <p>Visualisierung von Annotationsdaten in drei unterschiedlichen
      Layouts (<italic>Grid</italic>, <italic>Overlap</italic> und
      <italic>Scatterplot</italic>)</p>
    </list-item>
    <list-item>
      <p>Enge Verbindung von Primärquelle und Visualisierung</p>
    </list-item>
    <list-item>
      <p>Anlegen und Vergleichen mehrerer Grafiken</p>
    </list-item>
    <list-item>
      <p>Filtern, Zoomen und Anpassen der Visualisierung</p>
    </list-item>
    <list-item>
      <p>Kommentieren, Betiteln und Verschlagworten der
      Visualisierung</p>
    </list-item>
  </list>
  <p><italic>Zuverlässigkeit</italic>: Bei Stereoscope handelt es sich
  um eine Anwendung, die für einen Prototypen hochperformant ist. Bisher
  sind Im- und Export im JSON-Format vor allem für DH-Einsteiger*innen
  jedoch noch sehr umständlich. Hinzu kommt, dass die Export-Funktion
  für Annotationen in CATMA
  (<xref alt="Schumacher 2024" rid="ref-schumacherToolbeitragCATMA2019" ref-type="bibr">Schumacher
  2024</xref>) erst auf
  <ext-link ext-link-type="uri" xlink:href="mailto:catma-support@catma.de">E-mail-Anfrage</ext-link>
  eingerichtet werden kann. Außerdem gibt es bisher noch nicht die
  Möglichkeit, mehrere Texte zu analysieren oder Visualisierungen
  kollaborativ in Echtzeit zu bearbeiten.</p>
</sec>
<sec id="ist-stereoscope-für-dh-einsteigerinnen-geeignet">
  <title>3. Ist Stereoscope für DH-Einsteiger*innen geeignet?</title>
  <table-wrap>
    <table>
      <thead>
        <tr>
          <th>Checkliste</th>
          <th>✓ / teilweise / –</th>
        </tr>
      </thead>
      <tbody>
        <tr>
          <td>Methodische Nähe zur traditionellen
          Literaturwissenschaft</td>
          <td>✓</td>
        </tr>
        <tr>
          <td>Grafische Benutzeroberfläche</td>
          <td>✓</td>
        </tr>
        <tr>
          <td>Intuitive Bedienbarkeit</td>
          <td>✓</td>
        </tr>
        <tr>
          <td>Leichter Einstieg</td>
          <td>teilweise</td>
        </tr>
        <tr>
          <td>Handbuch vorhanden</td>
          <td>–</td>
        </tr>
        <tr>
          <td>Handbuch aktuell</td>
          <td>–</td>
        </tr>
        <tr>
          <td>Tutorials vorhanden</td>
          <td>–</td>
        </tr>
        <tr>
          <td>Erklärung von Fachbegriffen</td>
          <td>–</td>
        </tr>
        <tr>
          <td>Gibt es eine gute Nutzerbetreuung?</td>
          <td>teilweise</td>
        </tr>
      </tbody>
    </table>
  </table-wrap>
  <p>Stereoscope ist ideal für die intensive, diskursiv-hermeneutische
  Textinterpretation und bedient dadurch einen Bedarf der traditionellen
  geisteswissenschaftlichen Forschung. Derzeit wird der Einstieg durch
  die Formatvorgabe von JSON-Dateien aus CATMA noch erschwert.
  Handbücher und Tutorials sind nicht vorhanden und die Nutzerbetreuung
  läuft über den CATMA-Support, da das 3DH-Projekt, in dem Stereoscope
  entwickelt wurde, beendet ist. Eine Nachhaltigkeitsstrategie für
  Stereoscope und eine nutzerfreundliche Pipeline zwischen CATMA und
  Stereoscope werden derzeit in forTEXT entwickelt.</p>
</sec>
<sec id="wie-etabliert-ist-stereoscope-in-den-literatur-wissenschaften">
  <title>4. Wie etabliert ist Stereoscope in den
  (Literatur-)Wissenschaften?</title>
  <p>Stereoscope ist erst 2018 erschienen und darum derzeit noch nicht
  wissenschaftlich etabliert.</p>
</sec>
<sec id="unterstützt-stereoscope-kollaboratives-arbeiten">
  <title>5. Unterstützt Stereoscope kollaboratives Arbeiten?</title>
  <p>Nein, Stereoscope sieht nicht vor, dass Visualisierungen
  kollaborativ erstellt werden. Kollaborativ erstellte Annotationsdaten
  aus CATMA können allerdings verarbeitet werden.</p>
</sec>
<sec id="sind-meine-daten-bei-stereoscope-sicher">
  <title>6. Sind meine Daten bei Stereoscope sicher?</title>
  <p>Ja. Stereoscope ist ein webbasiertes Tool, das auf inländischen
  Servern (vgl. <xref alt="Server" rid="glossary-server">Server</xref>)
  läuft. Personenbezogene Daten müssen für die Nutzung nicht angegeben
  werden. Texte, die Sie in Stereoscope hochladen, werden nicht
  vorgehalten, sondern müssen bei jeder neuen Session von Stereoscope
  neu eingespeist werden. Sie sind nicht für Dritte einsehbar. Die
  Nutzung von Stereoscope ist also aus datenschutzrechtlicher
  Perspektive vollkommen sicher, unter urheberrechtlichen
  Gesichtspunkten ist sie relativ unbedenklich.</p>
</sec>
<sec id="externe-und-weiterführende-links">
  <title>Externe und weiterführende Links</title>
  <list list-type="bullet">
    <list-item>
      <p>Stereoscope:
      <ext-link ext-link-type="uri" xlink:href="https://web.archive.org/save/http://stereoscope.threedh.net/">https://web.archive.org/save/http://stereoscope.threedh.net/</ext-link>
      (Letzter Zugriff: 19.06.2024)</p>
    </list-item>
  </list>
</sec>
<sec id="glossar">
  <title>Glossar</title>
  <def-list>
    <def-item>
      <term><styled-content id="glossary-annotation">Annotation</styled-content></term>
      <def>
        <p>Annotation beschreibt die manuelle oder automatische
        Hinzufügung von Zusatzinformationen zu einem Text. Die manuelle
        Annotation wird händisch durchgeführt, während die
        (teil-)automatisierte Annotation durch
        <xref alt="Machine-Learning-Verfahren" rid="glossary-machine-learning">Machine-Learning-Verfahren</xref>
        durchgeführt wird. Ein klassisches Beispiel ist das
        automatisierte
        <xref alt="PoS-Tagging" rid="glossary-pos">PoS-Tagging</xref>
        (Part-of-Speech-Tagging), welches oftmals als Grundlage
        (<xref alt="Preprocessing" rid="glossary-preprocessing">Preprocessing</xref>)
        für weitere Analysen wie Named Entity Recognition (NER) nötig
        ist. Annotationen können zudem deskriptiv oder analytisch
        sein.</p>
      </def>
    </def-item>
    <def-item>
      <term><styled-content id="glossary-browser">Browser</styled-content></term>
      <def>
        <p>Mit Browser ist in der Regel ein Webbrowser gemeint, also ein
        Computerprogramm, mit dem das Anschauen, Navigieren auf, und
        Interagieren mit Webseiten möglich wird. Am häufigsten genutzt
        werden dafür Chrome, Firefox, Safari oder der Internet
        Explorer.</p>
      </def>
    </def-item>
    <def-item>
      <term><styled-content id="glossary-csv">CSV</styled-content></term>
      <def>
        <p>CSV ist die englische Abkürzung für <italic>Comma Separated
        Values</italic>. Es handelt sich um ein Dateiformat zur
        einheitlichen Darstellung und Speicherung von einfach
        strukturierten Daten mit dem Kürzel <monospace>.csv</monospace>
        , sodass diese problemlos zwischen IT-Systemen ausgetauscht
        werden können. Dabei sind alle Daten zeilenweise angeordnet.
        Alle Zeilen wiederum sind in einzelne Datenfelder aufgeteilt,
        welche durch Trennzeichen wie Semikola oder Kommata getrennt
        werden können. In Programmen wie Excel können solche Textdateien
        als Tabelle angezeigt werden.</p>
      </def>
    </def-item>
    <def-item>
      <term><styled-content id="glossary-html">HTML</styled-content></term>
      <def>
        <p>HTML steht für <italic>Hypertext Markup Language</italic> und
        ist eine textbasierte Auszeichnungssprache zur Strukturierung
        elektronischer Dokumente. HTML-Dokumente werden von
        <xref alt="Webbrowsern" rid="glossary-browser">Webbrowsern</xref>
        dargestellt und geben die Struktur und Online-Darstellung eines
        Textes vor. HTML-Dateien können außerdem zusätzliche
        <xref alt="Metainformationen" rid="glossary-metadaten">Metainformationen</xref>
        enthalten, die auf einer Webseite selbst nicht ersichtlich
        sind.</p>
      </def>
    </def-item>
    <def-item>
      <term><styled-content id="glossary-lemmatisieren">Lemmatisieren</styled-content></term>
      <def>
        <p>Die Lemmatisierung von Textdaten gehört zu den wichtigen
        <xref alt="Preprocessing" rid="glossary-preprocessing">Preprocessing</xref>-Schritten
        in der Textverarbeitung. Dabei werden alle Wörter
        (<xref alt="Token" rid="glossary-type-token">Token</xref>) eines
        Textes auf ihre Grundform zurückgeführt. So werden
        beispielsweise Flexionsformen wie „schneller“ und „schnelle“ dem
        Lemma „schnell“ zugeordnet.</p>
      </def>
    </def-item>
    <def-item>
      <term><styled-content id="glossary-machine-learning">Machine
      Learning</styled-content></term>
      <def>
        <p>Machine Learning, bzw. maschinelles Lernen im Deutschen, ist
        ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz. Auf Grundlage
        möglichst vieler (Text-)Daten erkennt und erlernt ein Computer
        die häufig sehr komplexen Muster und Gesetzmäßigkeiten
        bestimmter Phänomene. Daraufhin können die aus den Daten
        gewonnen Erkenntnisse verallgemeinert werden und für neue
        Problemlösungen oder für die Analyse von bisher unbekannten
        Daten verwendet werden.</p>
      </def>
    </def-item>
    <def-item>
      <term><styled-content id="glossary-markup-language">Markup
      Language</styled-content></term>
      <def>
        <p>Markup Language bezeichnet eine maschinenlesbare
        Auszeichnungssprache, wie z.B.
        <xref alt="HTML" rid="glossary-html">HTML</xref>, zur
        Formatierung und Gliederung von Texten und anderen Daten. So
        werden beispielsweise auch
        <xref alt="Annotationen" rid="glossary-annotation">Annotationen</xref>
        durch ihre Digitalisierung oder ihre digitale Erstellung zu
        Markup, indem sie den Inhalt eines Dokumentes strukturieren.</p>
      </def>
    </def-item>
    <def-item>
      <term><styled-content id="glossary-metadaten">Metadaten</styled-content></term>
      <def>
        <p>Metadaten oder Metainformationen sind strukturierte Daten,
        die andere Daten beschreiben. Dabei kann zwischen
        administrativen (z. B. Zugriffsrechte, Lizenzierung),
        deskriptiven (z. B. Textsorte), strukturellen (z. B. Absätze
        oder Kapitel eines Textes) und technischen (z. B. digitale
        Auflösung, Material) Metadaten unterschieden werden. Auch
        <xref alt="Annotationen" rid="glossary-annotation">Annotationen</xref>
        bzw.
        <xref alt="Markup" rid="glossary-markup-language">Markup</xref>
        sind Metadaten, da sie Daten/Informationen sind, die den
        eigentlichen Textdaten hinzugefügt werden und Informationen über
        die Merkmale der beschriebenen Daten liefern.</p>
      </def>
    </def-item>
    <def-item>
      <term><styled-content id="glossary-named-entities">Named
      Entities</styled-content></term>
      <def>
        <p>Eine Named Entity (NE) ist eine Entität, oft ein Eigenname,
        die meist in Form einer Nominalphrase zu identifizieren ist.
        Named Entities können beispielsweise Personen wie „Nils
        Holgerson“, Organisationen wie „WHO“ oder Orte wie „New York“
        sein. Named Entities können durch das Verfahren der Named Entity
        Recognition (NER) automatisiert ermittelt werden.</p>
      </def>
    </def-item>
    <def-item>
      <term><styled-content id="glossary-pos">POS</styled-content></term>
      <def>
        <p>PoS steht für <italic>Part of Speech</italic> , oder
        „Wortart“ auf Deutsch. Das PoS-
        <xref alt="Tagging" rid="glossary-annotation">Tagging</xref>
        beschreibt die (automatische) Erfassung und Kennzeichnung von
        Wortarten in einem Text und ist of ein wichtiger
        <xref alt="Preprocessing" rid="glossary-preprocessing">Preprocessing</xref>-Schritt,
        beispielsweise für die Analyse von
        <xref alt="Named Entities" rid="glossary-named-entities">Named
        Entities</xref>.</p>
      </def>
    </def-item>
    <def-item>
      <term><styled-content id="glossary-preprocessing">Preprocessing</styled-content></term>
      <def>
        <p>Für viele digitale Methoden müssen die zu analysierenden
        Texte vorab „bereinigt“ oder „vorbereitet“ werden. Für
        statistische Zwecke werden Texte bspw. häufig in gleich große
        Segmente unterteilt (<italic>chunking</italic>), Großbuchstaben
        werden in Kleinbuchstaben verwandelt oder Wörter werden
        <xref alt="lemmatisiert" rid="glossary-lemmatisieren">lemmatisiert</xref>.</p>
      </def>
    </def-item>
    <def-item>
      <term><styled-content id="glossary-reintext-version">Reintext-Version</styled-content></term>
      <def>
        <p>Die Reintext-Version ist die Version eines digitalen Textes
        oder einer Tabelle, in der keinerlei Formatierungen
        (Kursivierung, Metadatenauszeichnung etc.) enthalten sind.
        Reintext-Formate sind beispielsweise TXT, RTF und
        <xref alt="CSV" rid="glossary-csv">CSV</xref>.</p>
      </def>
    </def-item>
    <def-item>
      <term><styled-content id="glossary-server">Server</styled-content></term>
      <def>
        <p>Ein Server kann sowohl hard- als auch softwarebasiert sein.
        Ein hardwarebasierter Server ist ein Computer, der in ein
        Rechnernetz eingebunden ist und der so Ressourcen über ein
        Netzwerk zur Verfügung stellt. Ein softwarebasierter Server
        hingegen ist ein Programm, das einen spezifischen Service
        bietet, welcher von anderen Programmen (Clients) lokal oder über
        ein Netzwerk in Anspruch genommen wird.</p>
      </def>
    </def-item>
    <def-item>
      <term><styled-content id="glossary-tagset">Tagset</styled-content></term>
      <def>
        <p>Ein Tagset definiert die Taxonomie, anhand derer
        <xref alt="Annotationen" rid="glossary-annotation">Annotationen</xref>
        in einem Projekt erstellt werden. Ein Tagset beinhaltet immer
        mehrere Tags und ggf. auch Subtags. Ähnlich der
        <xref alt="Type/Token" rid="glossary-type-token">Type/Token</xref>
        -Differenz in der Linguistik sind Tags deskriptive Kategorien,
        wohingegen Annotationen die einzelnen Vorkommnisse dieser
        Kategorien im Text sind.</p>
      </def>
    </def-item>
    <def-item>
      <term><styled-content id="glossary-type-token">Type/Token</styled-content></term>
      <def>
        <p>Das Begriffspaar „Type/Token“ wird grundsätzlich zur
        Unterscheidung von einzelnen Vorkommnissen (Token) und Typen
        (Types) von Wörtern oder Äußerungen in Texten genutzt. Ein Token
        ist also ein konkretes Exemplar eines bestimmten Typs, während
        ein Typ eine im Prinzip unbegrenzte Menge von Exemplaren (Token)
        umfasst.
        Es gibt allerdings etwas divergierende Definitionen zur
        Type-Token-Unterscheidung. Eine präzise Definition ist daher
        immer erstrebenswert. Der Satz „Ein Bär ist ein Bär.“ beinhaltet
        beispielsweise fünf Worttoken („Ein“, „Bär“, „ist“, „ein“,
        „Bär“) und drei Types, nämlich: „ein“, „Bär“, „ist“. Allerdings
        könnten auch vier Types, „Ein“, „ein“, „Bär“ und „ist“, als
        solche identifiziert werden, wenn Großbuchstaben beachtet
        werden.</p>
      </def>
    </def-item>
    <def-item>
      <term><styled-content id="glossary-webanwendung">Webanwendung</styled-content></term>
      <def>
        <p>Eine webbasierte Anwendung ist ein Anwendungsprogramm,
        welches eine Webseite als Schnittstelle oder Front-End
        verwendet. Im Gegensatz zu klassischen Desktopanwendungen werden
        diese nicht lokal auf dem Rechner der Nutzer*innen installiert,
        sondern können von jedem Computer über einen
        <xref alt="Webbrowser" rid="glossary-browser">Webbrowser</xref>
        „online“ genutzt werden. Webanwendungen erfordern daher kein
        spezielles Betriebssystem.</p>
      </def>
    </def-item>
  </def-list>
</sec>
</body>
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<ref-list>
  <title>Bibliographie</title>
  <ref id="ref-horstmannMethodenbeitragTextvisualisierung2018">
    <mixed-citation>Horstmann, Jan und Jan-Erik Stange. 2024.
    Methodenbeitrag: Textvisualisierung. Hg. von Evelyn Gius.
    <italic>forTEXT</italic> 1, Nr. 5. Textvisualisierung (7. August).
    doi:
    <ext-link ext-link-type="uri" xlink:href="https://doi.org/10.48694/fortext.3772">10.48694/fortext.3772</ext-link>,
    <ext-link ext-link-type="uri" xlink:href="https://fortext.net/routinen/methoden/textvisualisierung">https://fortext.net/routinen/methoden/textvisualisierung</ext-link>.</mixed-citation>
  </ref>
  <ref id="ref-kleymannHermeneuticVisualizationDigital2018">
    <mixed-citation>Kleymann, Rabea und Jan-Erik Stange. 2018. Towards
    Hermeneutic Visualization in Digital Literary Studies.
    <ext-link ext-link-type="uri" xlink:href="http://www.stereoscope.threedh.net/HermeneuticVisualization.pdf">http://www.stereoscope.threedh.net/HermeneuticVisualization.pdf</ext-link>
    (zugegriffen: 20. Dezember 2018).</mixed-citation>
  </ref>
  <ref id="ref-schumacherToolbeitragCATMA2019">
    <mixed-citation>Schumacher, Mareike. 2024. Toolbeitrag: CATMA. Hg.
    von Evelyn Gius. <italic>forTEXT</italic> 1, Nr. 4. Manuelle
    Annotation (7. August). doi:
    <ext-link ext-link-type="uri" xlink:href="https://doi.org/10.48694/fortext.3761">10.48694/fortext.3761</ext-link>,
    <ext-link ext-link-type="uri" xlink:href="https://fortext.net/tools/tools/catma">https://fortext.net/tools/tools/catma</ext-link>.</mixed-citation>
  </ref>
</ref-list>
</back>
</article>
