<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Archiving and Interchange DTD v1.3 20210610//EN"
                  "http://jats.nlm.nih.gov/archiving/1.3/JATS-archivearticle1-3.dtd">
<article xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" dtd-version="1.3" article-type="other">
<front>
<journal-meta>
<journal-id></journal-id>
<journal-title-group>
<journal-title>forTEXT</journal-title>
</journal-title-group>
<issn publication-format="electronic">2943-212X</issn>
<publisher>
<publisher-name>Universitäts- und Landesbibliothek
Darmstadt</publisher-name>
<publisher-loc>Darmstadt</publisher-loc>
</publisher>
</journal-meta>
<article-meta>
<article-id pub-id-type="doi">10.48694/fortext.3783</article-id>
<title-group>
<article-title>Toolbeitrag: Gephi</article-title>
</title-group>
<contrib-group>
<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>
<xref ref-type="aff" rid="aff-1"/>
</contrib>
<aff id="aff-1">
<institution-wrap>
<institution>Universität Regensburg</institution>
</institution-wrap>
</aff>
</contrib-group>
<pub-date date-type="pub" publication-format="electronic" iso-8601-date="2024-08-30">
<day>30</day>
<month>8</month>
<year>2024</year>
</pub-date>
<volume>1</volume>
<issue>6</issue>
<issue-title>Netzwerkanalyse</issue-title>
<pub-history>
<event>
<event-desc>Erstveröffentlichung: 18.02.2019 auf <ext-link ext-link-type="uri" xlink:href="https://fortext.net/tools/tools/gephi">fortext.net</ext-link>
<date date-type="origdate" iso-8601-date="2019-02-18">
<day>18</day>
<month>02</month>
<year>2019</year>
</date>
</event-desc>
</event>
</pub-history>
<permissions>
<license license-type="open-access">
<ali:license_ref xmlns:ali="http://www.niso.org/schemas/ali/1.0/">https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/</ali:license_ref>
<license-p>-This work is licensed under a Creative Commons
Attribution-ShareAlike 4.0 International License.</license-p>
</license>
</permissions>
</article-meta>
</front>
<body>
<p><bold>Erstveröffentlichung:</bold> 18.02.2019 auf <ext-link ext-link-type="uri" xlink:href="https://fortext.net/tools/tools/gephi">fortext.net</ext-link></p>
<fig>
  <caption><p>Der Workflow von Gephi: Tabellen- oder Netzwerkdokumente
  hochladen oder selbst eine Netzwerk-Tabelle anlegen, das Layout des
  Netzwerks wählen und anpassen, in der Vorschau Feinheiten bearbeiten
  und Netzwerk als PDF, SVG oder PNG Datei herunterladen.</p></caption>
  <graphic mimetype="image" mime-subtype="png" xlink:href="Gephi_Screens-p.png" />
</fig>
<list list-type="bullet">
  <list-item>
    <p><bold>Systemanforderungen:</bold> Für MacOS, Windows und Linux
    offline nutzbar, Java 7 oder 8 muss installiert sein</p>
  </list-item>
  <list-item>
    <p><bold>Stand der Entwicklung:</bold> Gephi befindet sich derzeit
    noch in der Weiterentwicklung, letztes Release war am 24.9.2017</p>
  </list-item>
  <list-item>
    <p><bold>Herausgeber:</bold> Open Source Software, deren Entwicklung
    von einem Konsortium geleitet wird</p>
  </list-item>
  <list-item>
    <p><bold>Lizenz:</bold> kostenfrei unter Open Source Lizenz
    nutzbar</p>
  </list-item>
  <list-item>
    <p><bold>Weblink:</bold>
    <ext-link ext-link-type="uri" xlink:href="https://gephi.org/">https://gephi.org/</ext-link></p>
  </list-item>
  <list-item>
    <p><bold>Im- und Export:</bold> Eine Reihe gängiger Graph-Formate,
    sowie <xref alt="CSV" rid="glossary-csv">CSV</xref> und Datenbanken
    können importiert werden. Die Daten bleiben unverändert und können
    in denselben Formaten wieder heruntergeladen werden. darüber hinaus
    können die in Gephi erstellen Visualisierungen als
    <xref alt="SVG" rid="glossary-svg">SVG</xref>, PNG oder
    <xref alt="PDF" rid="glossary-pdf">PDF</xref> Datei heruntergeladen
    werden.</p>
  </list-item>
  <list-item>
    <p><bold>Sprachen:</bold> Keine Angabe</p>
  </list-item>
</list>
<sec id="für-welche-fragestellungen-kann-gephi-eingesetzt-werden">
  <title>1. Für welche Fragestellungen kann Gephi eingesetzt
  werden?</title>
  <p>Gephi dient zur Visualisierung
  (<xref alt="Horstmann und Stange 2024" rid="ref-horstmannMethodenbeitragTextvisualisierung2018" ref-type="bibr">Horstmann
  und Stange 2024</xref>) von Netzwerken
  (<xref alt="Schumacher 2024" rid="ref-schumacherMethodenbeitragNetzwerkanalyse2018" ref-type="bibr">Schumacher
  2024</xref>) und kann darum besonders gut bei Fragestellungen nach
  netzwerkartigen Konstellationen und Strukturen eingesetzt werden. Dazu
  gehören Fragen wie: Welche Figuren werden innerhalb eines Werkes
  besonders häufig in engem Zusammenhang genannt? Welche Autoren einer
  Epoche haben einen ähnlichen Stil? Wie sah der briefliche Austausch
  von Autoren und Mäzenen in einer Epoche (z. B. im 18. Jh.) aus?</p>
</sec>
<sec id="welche-funktionalitäten-bietet-gephi-und-wie-zuverlässig-ist-das-tool">
  <title>2. Welche Funktionalitäten bietet Gephi und wie zuverlässig ist
  das Tool?</title>
  <p><italic>Funktionen</italic>:</p>
  <list list-type="bullet">
    <list-item>
      <p>Visualisierung von Netzwerken in unterschiedlichem Layout</p>
    </list-item>
    <list-item>
      <p>Interaktive Echtzeit-Anpassung der Visualisierung durch den
      Nutzer bzw. die Nutzerin</p>
    </list-item>
    <list-item>
      <p>Auswahl der gängigsten statistischen Modelle als Basis der
      Netzwerkanalyse</p>
    </list-item>
    <list-item>
      <p>Diachrone Darstellung von Veränderungen von Netzwerken</p>
    </list-item>
    <list-item>
      <p>Kartografie von Netzwerken</p>
    </list-item>
    <list-item>
      <p>Dynamische Filter</p>
    </list-item>
    <list-item>
      <p>Tabelleneditor</p>
    </list-item>
    <list-item>
      <p>Integration von Plugins</p>
    </list-item>
  </list>
  <p><italic>Zuverlässigkeit</italic>: Bei der Nutzung von Gephi können
  in seltenen Fällen Fehler oder auch manchmal Systemabstürze vorkommen.
  Die Anpassbarkeit an verschiedene Layouts, die Auswahl der
  Basis-Statistiken und die Option zwischen Netzwerk- und Datenansicht
  dynamisch zu wechseln, ermöglicht einen sehr umfassenden Einblick in
  die Daten- und Berechnungsbasis. Auf inhaltlicher Ebene kann Gephi
  darum als sehr zuverlässig bewertet werden.</p>
</sec>
<sec id="ist-gephi-für-dh-einsteigerinnen-geeignet">
  <title>3. Ist Gephi 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>–</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>teilweise</td>
        </tr>
        <tr>
          <td>Gibt es eine gute Nutzerbetreuung?</td>
          <td>✓</td>
        </tr>
      </tbody>
    </table>
  </table-wrap>
  <p>Gephi hat sehr viele Funktionalitäten und diese Komplexität
  spiegelt sich auch in der grafischen Nutzeroberfläche (vgl.
  <xref alt="GUI" rid="glossary-gui">GUI</xref>) wieder. Die Bedienung
  ist darum nicht unbedingt intuitiv, kann aber anhand der vorhandenen
  Tutorials recht leicht erlernt werden. In den Gephi-Tutorials steht
  die Bedienung der Applikation im Vordergrund. So wird nur selten die
  Bedeutung einer Benennung und die dahinter liegende Technik erklärt
  und stattdessen immer die Auswirkung auf die Visualisierung am
  Beispiel hervorgehoben.</p>
</sec>
<sec id="wie-etabliert-ist-gephi-in-den-literatur-wissenschaften">
  <title>4. Wie etabliert ist Gephi in den
  (Literatur-)Wissenschaften?</title>
  <p>Gephi ist in den digitalen Geisteswissenschaften sehr etabliert und
  wird in vielen Veröffentlichungen genannt. Weniger digital arbeitende
  Geisteswissenschaftler*innen setzen Gephi derzeit eher selten ein.</p>
</sec>
<sec id="unterstützt-gephi-kollaboratives-arbeiten">
  <title>5. Unterstützt Gephi kollaboratives Arbeiten?</title>
  <p>Nein, Gephi sieht nicht vor, dass Visualisierungen kollaborativ
  erstellt werden.</p>
</sec>
<sec id="sind-meine-daten-bei-gephi-sicher">
  <title>6. Sind meine Daten bei Gephi sicher?</title>
  <p>Ja. Gephi wird auf dem eigenen Rechner offline ausgeführt. Es
  findet keine Angabe personenbezogener Daten statt. Es werden keine
  kompletten Texte bei Gephi eingespeist, sondern nur bearbeitete
  Datenwerte. Die Nutzung von Gephi ist also auch aus urheberrechtlicher
  Sicht unproblematisch.</p>
</sec>
<sec id="externe-und-weiterführende-links">
  <title>Externe und weiterführende Links</title>
  <list list-type="bullet">
    <list-item>
      <p>Gephi-Webseite:
      <ext-link ext-link-type="uri" xlink:href="https://web.archive.org/save/https://gephi.org/">https://web.archive.org/save/https://gephi.org/</ext-link>
      (Letzter Zugriff: 01.08.2024)</p>
    </list-item>
    <list-item>
      <p>Gephi auf GitHub:
      <ext-link ext-link-type="uri" xlink:href="https://web.archive.org/save/https://github.com/gephi/gephi">https://web.archive.org/save/https://github.com/gephi/gephi</ext-link>
      (Letzter Zugriff: 01.08.2024)</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-commandline">Commandline</styled-content></term>
      <def>
        <p>Die Commandline (engl. <italic>command line
        interface</italic> (CLI)), auch Kommandozeile, Konsole, Terminal
        oder Eingabeaufforderung genannt, ist die direkteste Methode zur
        Interaktion eines Menschen mit einem Computer. Programme ohne
        eine grafische Benutzeroberfläche
        (<xref alt="GUI" rid="glossary-gui">GUI</xref>) werden i. d. R.
        durch Texteingabe in die Commandline gesteuert. Um die
        Commandline zu öffnen, klicken Sie auf Ihrem Mac „cmd“ +
        „space“, geben „Terminal“ ein und doppelklicken auf das
        Suchergebnis. Bei Windows klicken Sie die Windowstaste + „R“,
        geben „cmd.exe“ ein und klicken Enter.</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-gui">GUI</styled-content></term>
      <def>
        <p>GUI steht für <italic>Graphical User Interface</italic> und
        bezeichnet eine grafische Benutzeroberfläche. Ein GUI ermöglicht
        es, Tools mithilfe von grafischen Schaltflächen zu bedienen, um
        somit beispielsweise den Umgang mit der
        <xref alt="Commandline" rid="glossary-commandline">Commandline</xref>
        zu umgehen.</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">Markup
      (Textauszeichung)</styled-content></term>
      <def>
        <p>Die Textauszeichnung (eng. <italic>Markup</italic>) fällt in
        den Bereich der Daten- bzw. Textverarbeitung, genauer in das
        Gebiet der Textformatierung, welche durch
        <xref alt="Auszeichnungssprachen" rid="glossary-markup-language">Auszeichnungssprachen</xref>
        wie <xref alt="XML" rid="glossary-xml">XML</xref> implementiert
        wird. Dabei geht es um die Beschreibung, wie einzelne Elemente
        eines Textes beispielsweise auf Webseiten grafisch dargestellt
        werden sollen.</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-ocr">OCR</styled-content></term>
      <def>
        <p>OCR steht für <italic>Optical Character Recognition</italic>
        und bezeichnet die automatische Texterkennung von gedruckten
        Texten, d. h. ein Computer „liest“ ein eingescanntes Dokument,
        erkennt und erfasst den Text darin und generiert daraufhin eine
        elektronische Version.</p>
      </def>
    </def-item>
    <def-item>
      <term><styled-content id="glossary-pdf">PDF</styled-content></term>
      <def>
        <p>PDF steht für <italic>Portable Document Format</italic> . Es
        handelt sich um ein plattformunabhängiges Dateiformat, dessen
        Inhalt auf jedem Gerät und in jedem Programm originalgetreu
        wiedergegeben wird. PDF-Dateien können Bilddateien (z. B. Scans
        von Texten) oder computerlesbarer Text sein. Ein lesbares PDF
        ist entweder ein
        <xref alt="OCR" rid="glossary-ocr">OCR</xref>ter Scan oder ein
        am Computer erstellter Text.</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-svg">SVG</styled-content></term>
      <def>
        <p>SVG steht für <italic>Scalable Vector Graphics</italic> und
        ist ein freies, standardisiertes Dateiformat, das Bilddateien
        bezeichnet, die als 2D-Vektorgrafiken größenunabhängig
        reproduziert werden können. Bei SVG-Dateien wird im Gegensatz zu
        anderen Bildgrafiken somit die Auflösung der Abbildung beim
        Vergrößern nicht schlechter. Es basiert auf den Strukturen von
        <xref alt="XML" rid="glossary-xml">XML</xref> und wird dazu
        verwendet, Bilddaten zu repräsentieren.</p>
      </def>
    </def-item>
    <def-item>
      <term><styled-content id="glossary-tei">TEI</styled-content></term>
      <def>
        <p>Die <italic>Text Encoding Initiative</italic> (TEI) ist ein
        Konsortium, das gemeinsam einen Standard für die Darstellung von
        Texten in digitaler Form entwickelt. Die TEI bietet
        beispielsweise Standards zur Kodierung von gedruckten Werken und
        zur Auszeichnung von sprachlichen Informationen in
        maschinenlesbaren Texten (siehe auch
        <xref alt="XML" rid="glossary-xml">XML</xref> und
        <xref alt="Markup" rid="glossary-markup">Markup</xref>).</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-xml">XML</styled-content></term>
      <def>
        <p>XML steht für <italic>Extensible Markup Language</italic> und
        ist eine Form von
        <xref alt="Markup Language" rid="glossary-markup-language">Markup
        Language</xref>, die sowohl computer- als auch menschenlesbar
        und hochgradig anpassbar ist. Dabei werden Textdateien
        hierarchisch strukturiert dargestellt und Zusatzinformationen i.
        d. R. in einer anderen Farbe als der eigentliche (schwarz
        gedruckte) Text dargestellt. Eine standardisierte Form von XML
        ist das <xref alt="TEI" rid="glossary-tei">TEI</xref>-XML.</p>
      </def>
    </def-item>
  </def-list>
</sec>
</body>
<back>
<ref-list>
  <title>Bibliographie</title>
  <ref id="ref-ederVisualizationStylometryCluster2017">
    <mixed-citation>Eder, Maciej. 2017. Visualization in stylometry:
    Cluster analysis using networks. <italic>Digital Scholarship in the
    Humanities</italic> 32, Nr. 1: 50–64. doi:
    <ext-link ext-link-type="uri" xlink:href="https://doi.org/10.1093/llc/fqv061">10.1093/llc/fqv061</ext-link>,
    (zugegriffen: 13. November 2018).</mixed-citation>
  </ref>
  <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-schumacherMethodenbeitragNetzwerkanalyse2018">
    <mixed-citation>Schumacher, Mareike. 2024. Methodenbeitrag:
    Netzwerkanalyse. Hg. von Evelyn Gius. <italic>forTEXT</italic> 1,
    Nr. 6. Netzwerkanalyse (30. August). doi:
    <ext-link ext-link-type="uri" xlink:href="https://doi.org/10.48694/fortext.3759">10.48694/fortext.3759</ext-link>,
    <ext-link ext-link-type="uri" xlink:href="https://fortext.net/routinen/methoden/netzwerkanalyse">https://fortext.net/routinen/methoden/netzwerkanalyse</ext-link>.</mixed-citation>
  </ref>
</ref-list>
</back>
</article>
