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Darmstadt</publisher-name>
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<article-title>Methodenbeitrag: Entwicklung von
Kategoriensystemen</article-title>
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<institution>Technische Universität Darmstadt</institution>
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<issue-title>Projektkonzeption</issue-title>
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<p><bold>Erstveröffentlichung:</bold> 11.01.2021 auf <ext-link ext-link-type="uri" xlink:href="https://fortext.net/routinen/methoden/entwicklung-von-kategoriensystemen">fortext.net</ext-link></p>
<sec id="definition">
  <title>1. Definition</title>
  <p>Unter der Entwicklung von Kategoriensystemen ist die Erstellung
  einer terminologischen Ordnungssystematik zur Erfassung eines
  Gegenstandsbereichs zu verstehen. Diese kann unterschiedliche Formen
  annehmen, die jeweils unterschiedlichen formalen Vorgaben genügen bzw.
  unterschiedliche Kriterien zur Entwicklung und Auswahl der Kategorien
  ansetzen. Ontologien, Taxonomien, Typologien und kontrollierte
  Vokabulare sind häufig verwendete Typen von Kategoriensystemen, die
  sich, abhängig vom Anwendungszweck und den beteiligten
  wissenschaftlichen Disziplinen, hinsichtlich ihrer Definitionen und
  Abgrenzungen voneinander unterscheiden.
  In textbasierten geisteswissenschaftlichen Disziplinen wie der
  Literaturwissenschaft können Kategoriensysteme z. B. der
  Klassifikation ganzer Werke oder der Kategorisierung einzelner
  Textphänomene dienen. In den digitalen Geisteswissenschaften finden
  Kategoriensysteme häufig als Annotationsschemata bzw.
  <xref alt="Tagset" rid="glossary-tagset">Tagset</xref>s im Rahmen
  (manueller)
  <xref alt="Annotation" rid="glossary-annotation">Annotation</xref>
  Verwendung
  (<xref alt="Jacke 2024a" rid="ref-jackeMethodenbeitragManuelleAnnotation2018" ref-type="bibr">Jacke
  2024a</xref>).</p>
</sec>
<sec id="anwendungsbeispiel">
  <title>2. Anwendungsbeispiel</title>
  <p>Angenommen, Sie möchten untersuchen, wie weibliche Hauptfiguren im
  zeitgenössischen Roman präsentiert werden. Um eine differenzierte und
  anschlussfähige Analyse durchzuführen, können Sie Kategorien für die
  Klassifikation von Textstellen entwickeln, die für die
  Charakterisierung von Protagonistinnen relevant sind. Hierfür greifen
  Sie möglicherweise zunächst auf allgemeine Kategorien für die
  Figurenanalyse zurück, die in der Literaturwissenschaft entwickelt
  worden sind
  (<xref alt="Jannidis 2012" rid="ref-jannidisCharacter2012" ref-type="bibr">Jannidis
  2012</xref>). Hier finden sich z. B. Kategorien für die Analyse der
  Art und Weise, wie auf Figuren Bezug genommen wird, sowie für die
  Analyse von Varianten impliziter und expliziter Charakterisierung. Auf
  Basis eines solchen Kategoriensystems erstellen Sie in einem
  geeigneten Annotationsprogramm ein Tagset, das Sie für die Annotation
  und Analyse ausgewählter zeitgenössischer Romane nutzen können.
  Im Rahmen der Analyse könnte sich herausstellen, dass Sie für Ihre
  spezifische Fragestellung an einigen Stellen gern genauere
  Differenzierungen vornehmen möchten, als es mit den bereits
  existierenden Kategorien möglich ist. Sie fügen Ihrem Tagset deswegen
  an geeigneten Stellen weitere Kategorien hinzu. Bei der Entwicklung
  neuer Kategorien greifen Sie – neben Beobachtungen am Text – auf
  verschiedene Theorien zurück, hier beispielsweise auf Gendertheorien
  oder linguistische Differenzierungen. So könnten Sie es für fruchtbar
  halten, bei expliziter Charakterisierung einer Protagonistin die Typen
  von Adjektiven (prädikative, adverbiale und attributive) zu
  unterscheiden, die für die Beschreibung verwendet werden. Die Auswahl
  der Kategorien beruht unter anderem auf Ihrer Einschätzung darüber,
  welche Unterscheidungen im Rahmen einer Textinterpretation relevant
  sein könnten. Die Kriterien, die die Kategorien Ihres
  Kategoriensystems definieren, sowie die Beziehungen zwischen den
  Kategorien dokumentieren Sie sorgfältig.
  Durch die Entwicklung eines für Ihre Fragestellung relevanten
  Kategoriensystems haben Sie einen systematischeren Überblick darüber
  gewonnen, in welcher Form weibliche Hauptfiguren grundsätzlich
  dargestellt werden können und welchem Verhältnis diese Formen
  zueinander stehen. Durch die Nutzung eines Kategoriensystems für die
  Literaturanalyse erhalten Sie pointierte und nachvollziehbare
  Ergebnisse hinsichtlich der Frage, wie Protagonistinnen im
  zeitgenössischen Roman dargestellt werden.</p>
</sec>
<sec id="literaturwissenschaftliche-tradition">
  <title>3. Literaturwissenschaftliche Tradition</title>
  <p>Die eingangs genannten Typen von Kategoriensystemen sind in der
  Literaturwissenschaft unterschiedlich bekannt bzw. gebräuchlich. So
  sind beispielsweise sowohl das Konzept als auch der Terminus
  „Ontologie“ der Literaturwissenschaft weitgehend fremd – im
  <italic>Reallexikon der deutschen Literaturwissenschaft</italic>
  (<xref alt="Braungart u. a. 2007" rid="ref-braungartReallexikonDeutschenLiteraturwissenschaft2007" ref-type="bibr">Braungart
  u. a. 2007</xref>) beispielsweise findet sich kein entsprechender
  Eintrag.
  Die Begriffe „Ontologie“ und „Kategorie“ stammen aus der Philosophie
  und lassen sich bis zu Aristoteles zurückverfolgen. „Ontologie“
  bezeichnet die Lehre vom Seienden (<italic>Met.</italic> Δ 7), d. h.
  die Bestimmung der grundlegendsten Bestandteile der Welt.
  <italic>Hinweis</italic>: Aristoteles wird, wie üblich, nach
  Bekker-Zählung zitiert. Die entsprechende Paginierung findet sich auch
  in modernen Ausgaben der <italic>Kategorien</italic>
  (<xref alt="Aristoteles 2019a" rid="ref-aristotelesAristotelesPhilosophischeSchriften2019" ref-type="bibr">Aristoteles
  2019a</xref>) und der <italic>Metaphysik</italic>
  (<xref alt="Aristoteles 2019b" rid="ref-aristotelesAristotelesPhilosophischeSchriften2019a" ref-type="bibr">Aristoteles
  2019b</xref>). Das Ziel der philosophischen Ontologie ist es,
  festzustellen, welche Entitäten es gibt und in welchen Verhältnissen
  sie zueinander stehen. Um dieses Ziel zu erreichen, entwickelt
  Aristoteles ein System allgemeinster Aussagen (<italic>Kat.</italic>
  4, 1b25 ff.), welche die Entitäten, deren Eigenschaften und Relationen
  beschreiben, Aristoteles nennt diese Aussagen „Kategorien“. Aus der
  philosophischen Tradition der metaphysischen Ontologie heraus hat sich
  die <italic>formale</italic> Ontologie
  (<xref alt="Husserl 1929" rid="ref-husserlFormaleUndTranszendentale1929" ref-type="bibr">Husserl
  1929</xref>) entwickelt, der es nicht mehr um die grundlegende
  Beschaffenheit der Wirklichkeit an sich geht, sondern um die
  Beziehungen zwischen Gegenständen und deren Teilen. Dies geschieht in
  Analogie zur formalen Logik: So, wie die formale Logik allgemeine
  Sätze untersucht und nicht etwa spezifische, untersucht die formale
  Ontologie allgemeine Eigenschaften von Gegenständen
  (<xref alt="Smith und Mulligan 1983" rid="ref-smithFrameworkFormalOntology1983" ref-type="bibr">Smith
  und Mulligan 1983</xref>).
  Die Bezeichnung „Ontologie“ wird in den 1990er Jahren schließlich von
  der Informatik übernommen
  (<xref alt="Studer und Sure-Vetter 2019" rid="ref-studerOntologien2019" ref-type="bibr">Studer
  und Sure-Vetter 2019</xref>;
  <xref alt="Busse u. a. 2014" rid="ref-busseWasBedeutetEigentlich2014" ref-type="bibr">Busse
  u. a. 2014</xref>). Dort bezeichnet der Ausdruck formale
  Repräsentationssysteme, die der Erfassung und Verarbeitung von Wissen
  in einem bestimmten Gegenstandsbereich dienen. Ontologien finden hier
  beispielsweise im Bereich der Künstlichen Intelligenz Verwendung:
  Wissen über einen Gegenstandsbereich wird in Softwaresystemen
  gespeichert, die dieses Wissen eigenständig zur Problemlösung anwenden
  können
  (<xref alt="Gruber 2018" rid="ref-gruberOntology2018" ref-type="bibr">Gruber
  2018</xref>). Konstitutiv für eine Ontologie in Abgrenzung zu anderen
  Kategoriensystem sind vor allem formale Spezifiziertheit, dies gilt
  sowohl für das verwendete Vokabular als auch für die unterschiedlichen
  Elemente von Ontologien, die in einer sogenannten <italic>top level
  ontology</italic> oder <italic>upper ontology</italic> festgehalten
  werden (z. B. Objekt, Klasse, Eigenschaft, Relation, Funktion und
  Axiom), und die Möglichkeit, aufgrund der festgelegten Relationen,
  zwischen den Kategorien Schlussfolgerungen zu ziehen. Unter
  „Ontologie“ wird in technischen Zusammenhängen auch oft die jeweilige
  spezifische Implementation einer Wissensrepräsentation verstanden. Der
  Ausdruck bezeichnet dann die jeweilige Kombination aus formaler
  Beschreibungssprache und Schemadefinitionen (zum Beispiel XML und XDS
  oder RDF und RDFS), die zur Kategorisierung einer bestimmten Domäne
  verwendet wird
  (<xref alt="Hesse 2002" rid="ref-hesseOntologie2002" ref-type="bibr">Hesse
  2002</xref>). Gegliederte Kategoriensysteme sind in
  literaturwissenschaftlichen Kontexten eher unter den Begriffen
  „Taxonomie“ oder „Typologie“ bekannt. De facto werden die
  Bezeichnungen „Taxonomie“ und „Typologie“ in der Literaturwissenschaft
  oft synonym und unspezifisch für (in der Regel hierarchisch
  gegliederte) Kategoriensysteme verwendet. Einer möglichen
  spezifischeren Verwendungsweise zufolge können Taxonomien als
  Ordnungssysteme verstanden werden, deren Klassen sich auf der Basis
  empirisch auftretender Ähnlichkeiten und Unterschiede im untersuchten
  Gegenstandsbereich ergeben. Bei Typologien dagegen werden die
  einzelnen Kategorien aufgrund typischer Merkmalskombinationen oder
  durch theoriegeleitete Auswahl der Kriterien gebildet, die eine
  Kategorie auszeichnen
  (<xref alt="Bailey 1994, 4–6: 34" rid="ref-baileyTypologiesTaxonomiesIntroduction1994" ref-type="bibr">Bailey
  1994, 4–6: 34</xref>). Letztlich können alle Kategoriensysteme als
  spezielle Ontologien konstruiert werden.
  Ein Bereich, in dem Klassifikationssysteme eine wichtige Rolle in der
  Literaturwissenschaft spielen, ist die <italic>Systematisierung
  literarischer Texte</italic>, beispielsweise im Kontext von Gattungs-
  und Genretheorie
  (<xref alt="Lamping 2009" rid="ref-lampingHandbuchLiterarischenGattungen2009" ref-type="bibr">Lamping
  2009</xref>;
  <xref alt="Zymner 2010" rid="ref-zymnerHandbuchGattungstheorie2010" ref-type="bibr">Zymner
  2010</xref>). Eine Entsprechung in der Linguistik ist die
  Klassifikation von Texten nach <italic>Textsorte</italic>
  (<xref alt="Adamzik 2007" rid="ref-adamzikTextsortenReflexionenUnd2007" ref-type="bibr">Adamzik
  2007</xref>). In der Bibliotheksklassifikation werden
  Klassifikationssysteme zur Erfassung und Verwaltung (literarischer)
  Texte auf eine Weise verwendet, die der typisch informatischen
  Verwendungsweise recht nahe kommt
  (<xref alt="Alex, Bee und Junger 2018" rid="ref-alexKlassifikationenBibliothekenTheorie2018" ref-type="bibr">Alex,
  Bee und Junger 2018</xref>). Schwierigkeiten stellen sich u. a. oft
  hinsichtlich der Frage, ob Mehrfachzuordnungen einzelner Texte zu
  Klassen erlaubt bzw. wie diese konzipiert sein sollte, sowie
  hinsichtlich der Frage, ob die Zugehörigkeit zu einer Klasse durch
  mehrere Kriterien bestimmt ist und, wenn ja, ob und wie diese
  Kriterien in einer Ontologie hierarchisch geordnet sind
  (<xref alt="Jansen 2008" rid="ref-jansenClassifications2008" ref-type="bibr">Jansen
  2008</xref>).
  Neben der Textklassifikation finden Ontologien in
  geisteswissenschaftlichen Kontexten auch in der
  <italic>Textanalyse</italic> Verwendung, insbesondere in der
  (strukturalistischen) Linguistik
  (<xref alt="Nickel 1969" rid="ref-nickelGeschichteUndLeistung1969" ref-type="bibr">Nickel
  1969</xref>). In der Literaturwissenschaft wird im Rahmen von
  Textanalyse vor allem dort mit Kategoriensystemen gearbeitet, wo
  vornehmlich die <italic>Form</italic> literarischer Texte im Fokus
  steht, beispielsweise in der formalen Gedichtanalyse oder im Rahmen
  der Narratologie
  (<xref alt="Genette u. a. 2010" rid="ref-genetteErzaehlung2010" ref-type="bibr">Genette
  u. a. 2010</xref>). Hier existieren oft detaillierte hierarchisch
  gegliederte Begriffssysteme, die der Kategorisierung einzelner
  Textelemente dienen und so eine genaue Textbeschreibung ermöglichen,
  die dann wiederum für die Interpretation genutzt werden kann. So
  ließen sich beispielsweise Genettes Kategorien (20190) für die Analyse
  der Erzählweise, die Unterkategorien zur Erfassung von Erzählzeit,
  -modus und -stimme beinhalten, als Typologie bezeichnen.
  Werden in der Literaturwissenschaft Kategoriensysteme für die
  Textanalyse erarbeitet, dann geschieht dies in der Regel im Rahmen der
  Textanalyse selbst in einem Bottom-up- oder einem Middle-out-Verfahren
  (<xref alt="Fellmann 2013" rid="ref-fellmannSemantischesProzessmanagementUnd2013" ref-type="bibr">Fellmann
  2013</xref>): Literaturwissenschaftler*innen stoßen auf
  Einzelphänomene, für deren Einordnung sie zunächst spezifische (oder
  semi-spezifische) Kategorien entwickeln, um dem System dann darauf
  aufbauend schrittweise allgemeinere Kategorien (oder teilweise auch
  weitere Unterdifferenzierungen) hinzufügen. Top-down-Verfahren kommen
  insbesondere dann ins Spiel, wenn bestehende allgemeine
  Kategoriensystementwürfe – teilweise auch aus anderen Disziplinen –
  oder andere Theorien herangezogen werden, um diese im Rahmen der
  Textanalyse zu verfeinern bzw. zu operationalisieren.
  Allgemein ist die Arbeit an und mit Kategoriensystemen zum Zweck der
  Textanalyse in der traditionellen Literaturwissenschaft eher in
  formalistisch-strukturalistisch orientierten Teilbereichen verbreitet.
  Eine theoretische Reflexion der Kriterien, die fruchtbare
  literaturwissenschaftliche Kategoriensysteme erfüllen sollten, sowie
  eine methodologische Diskussion des Vorgehens bei der Entwicklung
  solcher Systeme findet in der nicht-digitalen Literaturwissenschaft
  ausschließlich in wenigen Arbeiten statt, die sich der analytischen
  Literaturwissenschaft zuordnen lassen
  (<xref alt="Strube 1993" rid="ref-strubeKlassifikationLiterarischerTexte1993" ref-type="bibr">Strube
  1993</xref>).</p>
</sec>
<sec id="diskussion">
  <title>4. Diskussion</title>
  <p>Generell bietet die Arbeit an und mit Kategoriensystemen auch in
  geisteswissenschaftlichen Kontexten eine Reihe von Vorteilen –
  unabhängig davon, ob sie digital oder nicht-digital durchgeführt wird.
  So ist es bei der Entwicklung eines Kategoriensystems notwendig, den
  relevanten Gegenstandsbereich sehr genau zu reflektieren: Welche Arten
  von Phänomenen existieren und welche Gemeinsamkeiten und Unterschiede
  bestehen zwischen diesen Phänomenarten? Diese Arbeit kann nicht nur
  auf einer allgemeinen Ebene interessante systematisierende Aussagen
  über einen Gegenstandsbereich ermöglichen. Sie hilft auch dabei,
  Einzelaussagen (z. B. über konkrete literarische Texte) in einen
  größeren Zusammenhang zu setzen, da beispielsweise deutlich wird,
  welche alternativen Möglichkeiten nicht umgesetzt wurden bzw.
  vorliegen.
  Wenn Ontologieentwicklung sorgfältig betrieben wird, dann befördert
  sie in unterschiedlichen Hinsichten ein geschärftes Verständnis des
  jeweiligen Gegenstandsbereichs: Für identifizierte Kategorien werden
  Definitionen dokumentiert, die die geisteswissenschaftliche
  Terminologie explizieren und somit einen pointierten
  wissenschaftlichen Austausch ermöglichen
  (<xref alt="Fricke 1977, 255–265" rid="ref-frickeSpracheLiteraturwissenschaft1977" ref-type="bibr">Fricke
  1977, 255–265</xref>). Definitionen oder Erläuterungen zu den
  Kategorien eines Kategoriensystems können darüber hinaus auch Hinweise
  zur Operationalisierung der Kategorien enthalten, d. h. Angaben dazu,
  wie die Zugehörigkeit eines konkreten Gegenstands zu einer Kategorie
  festgestellt werden kann
  (<xref alt="Moretti 2013" rid="ref-morettiOperationalizingFunctionMeasurement2013" ref-type="bibr">Moretti
  2013</xref>;
  <xref alt="Reiter, Willand und Gius 2019" rid="ref-reiterSharedTaskDigital2019" ref-type="bibr">Reiter,
  Willand und Gius 2019</xref>).
  Wenn das Kategoriensystem mit dem Ziel entwickelt werden,
  <italic>formalisierte</italic> Kategorien für einen Gegenstandsbereich
  zu erarbeiten, schärft und vereinfacht dies den den wissenschaftlichen
  Austausch in noch stärkerem Maße
  (<xref alt="Munn und Smith 2008" rid="ref-munnAppliedOntologyIntroduction2008" ref-type="bibr">Munn
  und Smith 2008</xref>). Auf diese Weise ist es möglich, der Polysemie
  wissenschaftlicher Termini entgegenzuwirken, indem beispielsweise
  unterschiedliche Verwendungsweisen eines Ausdrucks gesondert
  expliziert und in das Begriffssystem eingeordnet werden.
  Werden Kategoriensysteme als Tagsets bzw. Annotationsschemata im
  Rahmen (manueller) Annotation
  (<xref alt="Jacke 2024a" rid="ref-jackeMethodenbeitragManuelleAnnotation2018" ref-type="bibr">Jacke
  2024a</xref>) für die Textanalyse verwendet, so sind damit oft
  ebenfalls einige Vorteile verbunden – beispielsweise sehr textnahes
  Arbeiten, eine gute Dokumentation der Analysen, intersubjektiv
  nachvollziehbare Kategorisierungen und anschlussfähige Ergebnisse.
  Wenn die Relationen zwischen den einzelnen Kategorien im Rahmen des
  für die Annotation verwendeten Kategoriensystems außerdem sorgfältig
  bestimmt werden, dann können auf Basis des Systems und der
  Annotationen leichter weitere Schlussfolgerungen hinsichtlich der
  annotierten Textpassagen gezogen werden.
  Tatsächlich stellen sich bei der Arbeit an und mit Kategoriensystemen
  in geisteswissenschaftlichen (insbesondere in
  literaturwissenschaftlichen) Kontexten allerdings einige Probleme und
  Herausforderungen. An den wenigen Stellen, an denen in der
  Literaturwissenschaft Kategoriensysteme entwickelt und verwendet
  werden, geschieht dies oft ohne Angabe klarer Definitionen und ohne
  eine genaue Spezifizierung der Beziehungen zwischen den Kategorien.
  Hier ist zum einen meist unklar, ob die festgelegten Kategorien
  wechselseitig exklusiv sind (d. h. ein Gegenstand kann nur einer der
  Kategorien angehören) bzw. ob sie gemeinsam exhaustiv sind (d. h.
  jeder Gegenstand fällt in mindestens eine der Kategorien). Zum anderen
  wird in Kategoriensystemen meist ausschließlich mit hierarchischen
  Strukturen gearbeitet, die eine Subsumtionsbeziehung implizieren
  (d. h. eine Unterklasse übernimmt alle Merkmale der Oberklasse) –
  dabei ist jedoch nicht immer klar, ob diese Subsumtionssemantik auch
  wirklich umgesetzt ist. Dies führt dazu, dass unter Rückgriff auf das
  Klassifikationssystem nur sehr eingeschränkt weitere Schlüsse (z. B.
  über annotierte Textpassagen) gezogen werden können. Darüber hinaus
  wird auch die gemeinsame Arbeit an standardisierten
  Klassifikationssystemen kaum verfolgt – stattdessen werden solche
  Systeme meist ohne Allgemeinheitsanspruch für einzelne
  Anwendungskontexte entwickelt.
  Letztlich sind die Probleme im Zusammenhang mit Kategorienentwicklung
  in geisteswissenschaftlicher Forschung jedoch auf einer noch tieferen
  Ebene angesiedelt: Da in den einzelnen geisteswissenschaftlichen
  Disziplinen (wie der Literaturwissenschaft) kaum eine
  theoretisch-methodologische Auseinandersetzung mit Kategorienbildung
  und -systemen stattfindet, ist unklar, welche der Gütekriterien für
  Kategoriensysteme, die für andere Kontexte entwickelt worden sind,
  sich auf den literaturwissenschaftlichen Bereich übertragen lassen
  (<xref alt="Strube 1993, 56" rid="ref-strubeKlassifikationLiterarischerTexte1993" ref-type="bibr">Strube
  1993, 56</xref>).
  Hier ist erstens zu bemerken, dass die Formalisierung des
  Gegenstandsbereichs <italic>Literatur</italic> noch nicht so weit
  fortgeschritten ist, wie es in vielen Naturwissenschaften für die
  relevanten Domänen der Fall ist. Deswegen ist es de facto
  unwahrscheinlich, dass für die Literaturwissenschaft in ihrer
  Gesamtheit Ontologien entwickelt werden, die gegenseitig exklusive und
  zusammen exhaustive Kategorien enthalten.
  Zweitens existiert in der Literaturwissenschaft eine außergewöhnliche
  Fülle unterschiedlicher Perspektiven auf und teilweise inkompatibler
  Theorien über Literatur
  (<xref alt="Köppe und Winko 2008" rid="ref-köppeNeuereLiteraturtheorienEinfuhrung2008" ref-type="bibr">Köppe
  und Winko 2008</xref>). Deswegen ist schwer vorstellbar, wie es
  möglich sein kann, eine konsistente und standardisierte Ontologie für
  Literatur zu erstellen. Monohierarchische Strukturen (d. h.
  Strukturen, in der jede Unterklasse nur eine direkte Oberklasse haben
  kann), wie sie für die Naturwissenschaften oft als vorbildlich
  erachtet werden
  (<xref alt="Arp, Smith und Spear 2015" rid="ref-arpBuildingOntologiesBasic2015" ref-type="bibr">Arp,
  Smith und Spear 2015</xref>), scheinen kein geeignetes System für die
  Abbildung einer derartigen Vielfalt zu sein.
  Drittens scheint Literatur grundsätzlich ein weniger klar
  einzuordnendes Phänomen zu sein als naturwissenschaftliche Gegenstände
  – einige Literaturtheorien erlauben deshalb beispielsweise explizit
  auch widersprüchliche Textanalysen oder Interpretationen (z. B.
  Dekonstruktion). Zumindest aus der Perspektive solcher Theorien stellt
  sich die Frage, ob literaturwissenschaftliche Kategoriensysteme
  beispielsweise auch Inkonsistenzen, Redundanzen oder Zirkelstrukturen
  enthalten dürfen sollten – dies würde allerdings dazu führen, dass
  kaum Schlussfolgerungen unter Rückgriff auf solche Kategoriensysteme
  möglich sind.
  Generell ist außerdem noch unklar, für welche Arten
  literaturwissenschaftlich relevanter Fragestellungen die Entwicklung
  von Kategoriensystemen möglich und sinnvoll ist. Während Kategorien
  bisher für die Systematisierung literarischer Texte und für bestimmte
  Aspekte der Textanalyse genutzt werden, wäre noch zu ergründen, ob
  bzw. inwiefern und unter welchen Umständen Kategorisierungen auch im
  Zusammenhang mit Interpretation fruchtbar sein können.
  Neben diesen theoretischen Fragen zu Kategoriensystemen in den
  Geisteswissenschaften gibt es auch praktisch-pragmatische Fragen –
  hier wird das Thema der digitalen Unterstützung relevant. Während
  Kategorienentwicklung auch in nicht-digitalen Kontexten betrieben
  werden kann, ist sie mit digitaler Unterstützung einfacher und für den
  Einsatz in digitalen Projekten stärker verbreitet. Anstatt
  Kategoriensysteme mit Stift und Papier zu entwerfen, können dafür auf
  der einfachsten Ebene Tabellenprogramme wie Excel oder
  Diagrammprogramme wie draw.io genutzt werden.
  Nutzerfreundlicher (bzw. in Eingabe und Darstellung besser angepasst
  an diese Aufgabe) sind aber meist Annotationstools, von denen viele
  die freie Erstellung von Kategoriensystemen unterstützen (z. B. CATMA
  (<xref alt="Schumacher 2024" rid="ref-schumacherToolbeitragCATMA2019" ref-type="bibr">Schumacher
  2024</xref>) oder WebAnno
  (<xref alt="Schumacher und Bläß 2024" rid="ref-schumacherToolbeitragWebAnno2018" ref-type="bibr">Schumacher
  und Bläß 2024</xref>)). Da außerdem die Entwicklung solcher Systeme in
  geisteswissenschaftlichen Zusammenhängen meist im Zuge von Annotation
  stattfindet bzw. dort maßgeblich modifiziert und weiterentwickelt wird
  (<xref alt="Gius und Jacke 2017" rid="ref-giusHermeneuticProfitAnnotation2017" ref-type="bibr">Gius
  und Jacke 2017</xref>), ist es von Vorteil, wenn Annotation und Arbeit
  an dem Kategoriensystem nahtlos in derselben Umgebung möglich sind.
  Allerdings könnten einige Organisations- und Bearbeitungsfunktionen
  für Kategoriensysteme in Annotationstools noch im Hinblick auf
  Flexibilität optimiert werden, indem Nutzer*innen beispielsweise dabei
  unterstützt werden, unstrukturierte Beobachtungen zum Text
  schrittweise in Kategoriensysteme auszuarbeiten
  (<xref alt="Horstmann und Jacke 2020" rid="ref-horstmannInterpretationsspielraumeUndogmatischesAnnotieren2020" ref-type="bibr">Horstmann
  und Jacke 2020</xref>), oder es ermöglicht wird, die Hierarchie von
  Kategorien zu verändern oder weitere Typen von Beziehungen
  hinzuzufügen.
  Die komplexesten Möglichkeiten zur digital gestützten Erstellung von
  Kategoriensystemen in Form von Ontologien ermöglicht das Tool Protégé
  (<xref alt="Jacke 2024b" rid="ref-jackeToolbeitragProtege2020" ref-type="bibr">Jacke
  2024b</xref>). Hier können auch umfangreichere Beschreibungen von
  Kategorien (beispielsweise Definition und Hinweise zur
  Operationalisierung) eingefügt sowie unterschiedliche Relationen
  festgelegt werden. Dadurch bietet Protégé auch die Möglichkeit,
  Schlüsse auf Basis von Ontologien zu ziehen. Protégé ermöglicht selbst
  nicht die Anwendung von Ontologien im Rahmen von Annotation –
  Annotationstools, in denen Nutzer*innen die mit Protégé erstellten
  Ontologien für die Textauszeichnung verwenden können, sind nur
  eingeschränkt verfügbar
  (<xref alt="Corcho 2006" rid="ref-corchoOntologyBasedDocument2006" ref-type="bibr">Corcho
  2006</xref>). Stattdessen wird Protégé vor allem zur Erstellung von
  Ontologien für Wissensmanagement genutzt.
  In der digitalen Literaturwissenschaft lassen sich erste Ansätze einer
  theoretisch-methodologischen Reflexion von Kategorienentwicklung
  feststellen. Beispielhaft zu nennen ist hier ein kürzlich
  erschienener, von Reiter, Willand und Gius
  (<xref alt="2019" rid="ref-reiterSharedTaskDigital2019" ref-type="bibr">2019</xref>)
  herausgegebener Band, der den Fokus allerdings stärker auf die
  Erstellung von Operationalisierungshinweisen („Guidelines“) zur
  Anwendung von Kategoriensystemen in der Textanalyse setzt und nicht
  auf die Ontologieentwicklung selbst
  (<xref alt="Reiter, Willand und Gius 2019" rid="ref-reiterSharedTaskDigital2019" ref-type="bibr">Reiter,
  Willand und Gius 2019</xref>). Generell scheinen die digitalen
  Geisteswissenschaften ein Feld zu sein, in dem derartige Reflexionen
  durch das interdisziplinäre Arbeiten befördert werden, indem
  unterschiedliche disziplinspezifische Annahmen, Theorien, Methoden und
  Praxen aufeinandertreffen und ausgehandelt werden müssen.</p>
</sec>
<sec id="technische-grundlagen">
  <title>5. Technische Grundlagen</title>
  <p>Technische Kenntnisse im engeren Sinne sind keine notwendige
  Voraussetzung, um Kategorienentwicklung betreiben und mit Kategorien
  arbeiten zu können. Grundlegende wissenschaftstheoretische bzw.
  logische Kenntnisse sind allerdings von Vorteil, um beispielsweise die
  Grundvoraussetzungen fruchtbarer Definitionen
  (<xref alt="Gupta 2015" rid="ref-guptaDefinitions2015" ref-type="bibr">Gupta
  2015</xref>;
  <xref alt="Carnap 1929" rid="ref-carnapAbrissLogistikMit1929" ref-type="bibr">Carnap
  1929</xref>;
  <xref alt="Pawłowski 1980" rid="ref-pawlowskiBegriffsbildungUndDefinition1980" ref-type="bibr">Pawłowski
  1980</xref>) und die logischen Eigenschaften verschiedener Relationen
  zwischen Kategorien (z. B. Reflexivität, Symmetrie und Transitivität)
  zu kennen oder um einschätzen zu können, welche Implikationen
  Inkonsistenzen in Kategoriensystemen bzw. Ontologien haben.
  Bei der Arbeit an Kategoriensystemen, die inhaltlich und technisch
  standardisiert (oder zumindest anschlussfähig) sein sollen, sollten
  Sie darauf achten, dass die Kategoriensysteme in einem für die
  intendierte Verwendung passenden Format erstellt werden. Vor diesem
  Hintergrund ist es sinnvoll, ein für die Textannotation vorgesehenes
  Kategoriensystem bereits – sofern dies möglich ist – in dem
  Annotationsprogramm zu erstellen, mit welchem Sie die Annotation
  vornehmen möchten. Wenn Sie das Kategoriensystem in einem anderen
  Programm erstellen möchten, dann prüfen Sie vorab, in welchen Formaten
  Sie es exportieren können und ob das Annotationsprogramm Ihrer Wahl
  eines dieser Formate für den Datenimport unterstützt.
  Wenn Sie eine komplexe Ontologie in Protégé erstellen möchten (das
  nicht primär auf Annotationsontologien, sondern auf Wissenserfassung
  und -verarbeitung ausgelegt ist), so sind Kenntnisse der „Web Ontology
  Language“ (OWL) hilfreich bzw. notwendig
  (<xref alt="Smith, Welty und McGuinness 2004" rid="ref-smithOWLWebOntology2004" ref-type="bibr">Smith,
  Welty und McGuinness 2004</xref>).</p>
</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-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-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-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-list>
</sec>
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  <title>Bibliographie</title>
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