'Visualisierungsentwicklung von Figurenwegen in literarischen Texten'

von Anneka Reuschel

Ausgangssituation

Ein zentrales Element des literarischen Raumes sind die Wege. Durch den Weg, den eine Figur im Text beschreitet werden Schauplätze, Projizierte Räume und auch Handlungszonen miteinander verbunden. Dabei stellt das Nachvollziehen eines Weges die grösste Herausforderung dar: nicht selten erscheinen die Figuren aus dem 'Irgendwo' oder verlieren sich am Ende ins Unbestimmte und auch der Wegverlauf zwischen den beschriebenen Räumen ist oft nicht eindeutig.

Vorüberlegungen

Aus diesem Grund wird bei der Eingabe von Wegpunkten unterschieden zwischen solchen, die direkt im Text genannt sind (textimmanent), solchen die plausibel sind (z.B. der Weg wird mit einem Schiff zurückgelegt, also muss er über das Wasser gehen) und interpretierten Punkten, die einen genaueren Weg zeigen, als dem Text tatsächlich zu entnehmen ist. Bei der Darstellung der Wege soll man zwischen verschiedenen Modi wählen können:

• Schematisierte Wege: Flugroutenähnliche Wege, bei denen nur die Wegpunkte für den Verlauf des Weges genutzt werden, die direkt (explizit) aus dem Text zu entnehmen sind.
• Interpretierte Wege: Ein detaillierter, interpretierter Wegverlauf, bestehend aus interpretierten, plausibilisierten und textimmanenten Wegpunkten.

Visuelle Umsetzung

Bei den schematisierten Wegen werden die direkt aus dem Text beschriebenen Orte direkt miteinander verbunden. Dabei wird farblich unterschieden ob es sich um einen projizierten Weg im Gedächnis der Figur handelt, oder um einen Weg mit Schauplatzcharakter. Dies geschieht analog zu der Farbklassierung welche für Schauplätze und Projizierte Räume bestimmt wurde. Um den skizzenhaften und keinesfalls präzisen Verlauf des gezeigten Weges Ausdruck zu verleihen wurde ein Gausscher Unschärfeverlauf auf die Wegsegmente angewendet: ein radialer Verlauf bei den Wegpunkten und ein linearer Verlauf orthogonal verlaufend zu jedem einzelnen Wegsegment.

Wählt man den interpretierten Wegverlauf, erscheint dieser durch interpretierte und plausibilisierte Wegpunkten wesentlich differenzierter. Die hinzugefügten Punkte soll der Kartenleser allerdings eher als eine Möglichkeit interpretieren, für die sich der Textinterpreter entschieden hat. Es wurde versucht, die Darstellung des Wegverlaufes weiterhin als 'nicht gesichert' zu zeigen. Die Transparenz nimmt deshalb mit zunehmender Entfernung zum Wegpunkt ab. Ist der Abstand zwischen den Punkten sehr gross, erscheint nur noch ein kleiner Pfeil zwischen den Punkten und weist die Richtung zum nächsten Wegpunkt. So wird sichergestellt, dass der Kartenleser der nur teilweise beschriebenen Wegstrecke folgen kann. Sind Anfangs- oder Endpunkt unbekannt und der Weg verläuft ab einem bestimmten Punkt ins Ungewisse, wurde die Idee eines sich auffächernden Kreisringes skizziert. Zusätzliche Informationen, wie z.B. der Name der Figur welche den Weg beschreitet, können über ein 'mouse-event' abgerufen werden. Vergleiche dazu Abb. 1.

Abb. 1: Visualisierung unpräziser Wegverläufe

Entwicklung

Einige Vorstufen der Wegevisualisierung wurden im Folgenden zusammengetragen. Vor der Idee der zwei Darstellungsmodi wurden Wege mit unterschiedlichen Linienstilen und Bezierkurven getestet, um zu verdeutlichen, dass keine eindeutigen Wegverläufe gezeigt werden (Abb 2). Diese Linien suggerierten in einer durchgeführten Umfrage allerdings eher Fluglinien und wurden wieder verworfen. Die Idee der transparent werdenden Linie bei zunehmender Entfernung zum beschriebenen Schauplatz, begann mit Skizzen ähnlich wie in Abb. 3. Anfangs wurde die zunehmende Unsicherheit noch an die Strichstärke der Linie gekoppelt.

Abb. 2: Erste Visualisierungsskizzen für unpräzise Wegverläufe

Abb. 3: Visualisierungskizze - Unsicherheit gekoppelt an die Strichstärke

Ungelöste Probleme

Darüberhinaus gibt es im Zusammenhang mit Wegen eine Reihe weiterer spannender, visuell noch zu lösender Sachverhalte. Figurenwege können zeitlich unterbrochen sein oder der Weg einer Figurengruppe trennt sich in verschiedene Richtungen. Auch Hin- und Rückwege sind visuell eine Herausforderung.

GIS Analyse

Um eine Aussage von der Figurenbewegung ausgehend von den zwei Modellregionen Prag und Nordfriesland zu treffen, wurde eine GIS-Analyse realisiert. Der Analyse lagen 77 Prager Texte und 120 Texte aus Nordfriesland zugrunde. In Abb. 4 wurden die Figurenbewegungen beider Modellregionen gegenübergestellt. Schon auf den ersten Blick erkennbar ist die viel grössere Verbreitung von Figuren aus den Prager Texten. In Abb. 5 und 6 wurde das Bewegungsmuster weiter differenziert, so dass nun auch Richtungen erkennbar sind. Im Fall von Prag kann man ein regelrechtes globales Wegefeuerwerk ausmachen. Figuren aus Texten der Modellregion Nordfriesland hingegen bewegen eher verhalten, und wenn sie auf Reisen gehen, nutzen sie in den meisten Fällen das Schiff.

Abb. 4: Figurenbewegungen aller Texte der Modellregion Prag (schwarz), und Modellregion Nordfriesland (grün)

Abb. 5: Figurenbewegungen der Modellregion Nordfriesland, klassiert nach Verlauf

Abb. 6: Figurenbewegungen der Modellregion Prag, klassiert nach Verlauf

von Anne-Kathrin Reuschel und Hans-Rudolf Bär

Statistische Darstellungen werden benötigt, um eine grosse Anzahl von Objekten darzustellen, welche zudem noch starke Ballungen aufweisen, denn die Lesbarkeit der Karten ist ab einer gewissen Dichte der Objekte nicht mehr gegeben. Statistische Ansätze versuchen, sich von der Darstellung von einzelnen Objekten zu lösen. Die Frage, wo welche Schauplätze aus einzelnen Texten zu finden sind, tritt in den Hintergrund zu Gunsten der übergeordneten Frage nach der »Dichte« des literarischen Raumes, die sich typischerweise aus einer grösseren Anzahl von Schauplätzen oder Texten ergibt.

Seit Entwicklungsbeginn des »Literarischen Atlas Europas« werden die Daten nicht mehr in beliebige Excel-Tabellen geschrieben, sondern über eine umfangreiche Eingabemaske erfasst und in einer räumlichen Datenbank (PostgreSQL + PostGIS) abgespeichert. Hier befinden sich nun die in einer kohärenten Struktur gehaltenen räumlichen Daten mitsamt den Zusatzinformationen.

In anderer Weise als bei der Analyse der Geographie der Literatur des Vierwaldstättersees werden die Schauplätze und Handlungszonen nicht mehr nur als Punkte und Ellipsen erfasst, sondern als beliebige Polygone, Punkte und Linien, die den Schauplatz so genau wie möglich erfassen (immer auch mit dem Wissen, dass es keine scharfen Abgrenzungen geben kann).

Weiterhin wurde ein Set literaturtheoretischer Kategorien gebildet, aus denen sich der geographische Raum der Fiktion zusammensetzt: (Schauplätze, projizierte Räume, Handlungszonen, Marker und Wege).

Die Methodik der Berechnung der Dichte der Schauplätze, welche auf einer einfachen Interpolation von Punkten und Ellipsen beruhte, wurde deshalb dem neuen Datenmodell angepasst und erweitert. In Abb.1 sind die Inputdaten für die Analysen der Modellregion Prag zu sehen, welche hier in einer direkten graphischen Umsetzung zu sehen sind: Punkte, Linien und Flächen, welche Schauplätze und projizierte Räume in unterschiedlichen räumlichen Ausdehnungen zeigen.

Abb. 1: Direkte graphische Umsetzung aller Schauplätze und projizierter Räume (Punkte, Linien, Flächen) als der räumlichen Datenbank, welche als Datenbasis dient

Anforderungen an die Darstellung der Dichte

• Einbeziehung von Punkt-, Linien- und Flächendaten
• Annäherung an die erfasste Form, um eine möglichst genaue Abschätzung der Dichte zu erlangen
• Die dargestellten Objekt sind weiterhin ungewichtet (oder anders gesagt: sie werden als gleich wichtig betrachtet, thematisch und flächenmässig) und tragen zur Gesamtdichte den gleichen Anteil bei
• Effiziente Berechnung um eine interaktive Anwendung zu ermöglichen
  

Methodik

Berechnung

Ansätze für räumliche Dichteberechnungen von Punktdaten existieren seit längerem. Eine weitere erwähnenswerte Methode ist hier die Gittermethode, welche auf dem Auszählen von Punkten basiert, die innerhalb der Zellen eines regelmässig angeordneten Gitters liegen. Diese Methode eignet sich besonders für jene Fälle, bei denen die Anzahl der Datenpunkte sehr hoch ist. Kritisch ist die Wahl der Gittergrösse: wird sie zu klein gewählt, entstehen viele leere Zellen; wird sie zu gross festgelegt, resultiert eine grobmaschige Darstellung.

Die Methode des Moving Windows [Gatrell 1995 el al.] löst diese Probleme mindestens teilweise. Anstelle des fixen Gitters tritt ein beliebig platzierbares Fenster, welches für jede Position eine Punktdichte ermittelt. Damit lassen sich feinmaschige Darstellungen realisieren; allerdings sind Stufenbildungen nicht zu verhindern, wenn sich beim Verschieben des Fensters die Anzahl der erfassten Punkte plötzlich ändert. Grund dafür ist der »harte« Übergang bei der Verschiebung des Fensters, weil die Lage von Punkten innerhalb des Fensters unberücksichtigt bleibt.

Ein weiterer, verfeinerter Ansatz versucht nun die Position von Punkten innerhalb des Fensters einzubeziehen. Die unter dem Namen Kernel Estimation bekannte Methode [Silberman 1986] gewichtet Punkte im Zentrum des Fensters stärker als jene am Rand. Dadurch verschwinden abrupte Änderungen und es entsteht eine Oberfläche mit einem kontinuierlichen Verlauf. Man kann sich auch vorstellen, dass die Datenpunkte nicht im mathematischen Sinn Punkte ohne Ausdehnung sind, sondern eine bestimmte Grösse aufweisen (was auf Schauplätze angewendet auch plausibel erscheint). Die Datenpunkte erfahren dann eine Gewichtung, die dem Anteil der Fläche innerhalb der Gitterzelle entspricht.

Von der »Dichte des literarischen Raumes« sprechen zu wollen, ist kaum korrekt, solange nicht die flächenhaften Handlungszonen einbezogen sind. Die Reduktion der flächenhaften Polygone auf einen Punkt, eine Kreisfläche oder allenfalls eine (ausgerichtete) Ellipse wäre ein erster Lösungsansatz, welcher jedoch der detaillierten Aufnahme der Handlungszonen kaum gerecht würde.

Die Ausdehnung der Methode der Kernel Estimation auf flächenhafte Elemente basiert auf dem folgenden Vorgehen: In einem ersten Schritt erfolgt eine Vereinfachung der Formen, indem die konvexe Hülle des Polygons berechnet wird. Dadurch verschwinden zwar allfällige Einbuchtungen oder Hohlräume innerhalb eines Polygons, doch ermöglicht dies erst die Anwendung der Kernel-Funktion. Da die Polygone oft ein kantiges Aussehen haben, drängt sich eine Glättung der Formen auf, was durch ein Buffering (Puffer) der Polygone realisiert wurde. Der Dreiecksfächer, der durch den Zentrumspunkt und die Stützpunkte der geglätteten Polygone entsteht, wird anschliessend für die Anwendung der Kernel-Funktion benutzt.

Visualisierung

Einen grossen Einfluss auf das Ergebnis der Dichteberechnung hat die Wahl der Bandbreite, ein freier Parameter, welcher hier durch visuelle Inspektion gewählt wurde (siehe auch Bär et al. (2011) – in diesem Aufsatz wird der Einfluss der Bandbreite anhand von vielen Bildbeispielen abgewogen und beschrieben). In Abb. 2 ist das Ergebnis der Kernel-Estimation Methode zu sehen, für die Bandbreite wurden 50 Pixel (315m) gewählt. Verglichen mit den ersten Ergebnissen ist hier der Einfluss der Polygone deutlich zu erkennen: Die Formen der Dichteflächen sind nicht mehr konzentrisch, sondern werden geprägt durch die Ausdehnung der erfassten Vielecke, welche für diese Abbildung durch Ellipsen approximiert wurden. Analog zum ersten Versuch wurden die Ergebnisse klassiert und mit einer sequentiellen Farbskala dargestellt.

Abb. 2: Visualisierung der Dichte durch Kernel-Estimation und einer Bandbreite von 50 Pixeln (315m) von literarisch verwendeten Orte in Prag

Abgeleitete Darstellung: Darstellung mit Schattierungen

Alternativ zum 3D-Blockbild haben wir hier mit einer weiteren sehr anschaulichen Darstellung experimentiert: dreidimensionale Schattierungseffekte wurden mit so genannten Shader-Programmen erzeugt, welche direkt auf der Grafikkarte ausgeführt werden (für eine systematische Untersuchung solcher 3D-Effekte in der 2D-Kartographie, siehe Bibliographie: Cron 2011). Abb. 3 zeigt das Ergebnis: ein plastischer Eindruck entsteht durch eine nordwestliche Beleuchtung der berechneten Oberfläche.

Abb.3: 3D-Effekte: Schattierte Oberfläche der Schauplatzdichte am Beispiel analysierter Daten der Modellregion Prag

Verweise:

Baer, H. R. (2011),Hurni, L.: Improved Density Estimation for the Visualisation of Spatial Uncertainty in Fiction. In: The Cartographic Journal, special issue Cartographies of Fictional Worlds, 48.4 (2011), 95-102.

Cron, J. (2011): 3D-Effekte in der 2D-Kartografie. Systematische Untersuchung und automatisierte Symbolisierung der Kartenelemente, Masterarbeit Paris Lodron-Universität Salzburg. URL: www.ika.ethz.ch/teaching/weitere_arbeiten/2011_ma_cron_report.pdf (view date: 10.April 2012)

Gatrell, A. C. (1996) et. al.: Spatial Point Pattern Analysis and Its Application in Geographical Epidemiology, in: Transactions of the Institute of British Geographers, New Series, Vol. 21, No. 1 (1996), pp. 256-274.

Silverman, B. W. (1986): Density Estimation for Statistics and Data Analysis, Chapman & Hall/CRC Monographs on Statistics & Applied Probability

Umsetzung: Vorüberlegungen für die Datenerfassung

Die Überlegungen setzen bereits bei der Datenerfassung ein: ausserhalb der Modellregionen werden keine detaillierten Eingaben auf Stadtebene mehr vorgenommen, diese werden zusammengefasst zu so genannten Handlungszonen. Das bedeutet, Handlungen welche in den Strassen und Häusern einer Stadt ausserhalb der Modellregion spielen, werden zu einer Handlungszone zusammengefasst und als räumliche Einheit 'Stadt' zusammengefasst. Ebenfalls entfällt die Erfassung von Flächen. Städte, Länder und Kontinente werden nur noch durch einen Punkt markiert, und um ein zusätzliches Attribut ergänzt, welches ungefähr definiert um was für eine geographische oder administrative Einheit es sich handelt. Es wird dabei differenziert zwischen Kontinenten, Teilkontinenten, Ländern, Regionen, Inseln, Städten, Stadtteilen, Strassen und Gebäuden. Erst durch diese Information kann trotz dieser Vereinfachung eine differenzierte Visualisierung auf verschiedenen Kartenmassstäben erreicht werden.

Datenvisualisierung

Ein Kartenbeispiel eines Textes auf der detaillierten Stadtkarte Prag und der europäischen Übersichtskarte ist in den folgenden Abbildungen zu sehen. Die Karten sind Produkte eines eigens für die Visualisierungen des literarischen Atlas Europas entwickelten Kartendienst (mapserver). Die in der Datenbank gespeicherten Objekte werden mit Hilfe ihrer Geometrie und Attribute für den jeweils ausgewählten Text visualisiert. Die Darstellung und Sichtbarkeit der räumlichen Objekte passt sich dabei automatisch dem Massstab an.

von Anne-Kathrin Reuschel und Hans-Rudolf Bär

Statistische Darstellungen werden benötigt, um eine grosse Anzahl von Objekten darzustellen, welche zudem noch starke Ballungen aufweisen, denn die Lesbarkeit der Karten ist ab einer gewissen Dichte der Objekte nicht mehr gegeben. Statistische Ansätze versuchen, sich von der Darstellung von einzelnen Objekten zu lösen. Die Frage, wo welche Schauplätze aus einzelnen Texten zu finden sind, tritt in den Hintergrund zu Gunsten der übergeordneten Frage nach der »Dichte« des literarischen Raumes, die sich typischerweise aus einer grösseren Anzahl von Schauplätzen oder Texten ergibt.

Erste statistische Berechnungen wurden zu Beginn des Projektes auf Grundlage von Barbara Piattis räumlichen Analysen der Vierwaldstättersee-/Gotthard-Region vorgenommen.

Die Ausgangsdaten für die statistische Darstellung waren Punkte und Ellipsen, welche Schauplätze und Handlungszonen darstellen (Abb. 2). (Ergebnisse mit eigenen Kartendarstellungen wurden in der Monographie »Die Geographie der Literatur«, 2008, veröffentlicht). Diese waren im graphischem Dateiformat (Adobe Illustrator) abgespeichert und nummeriert. Eine dazugehörige Excel-Tabelle gab Aufschluss über das verzeichnete Werk und einige prägende Eigenschaften der Schauplatz- oder Handlungszonenobjekte. Schon hier wurden beispielsweise die Attribute »exogene und endogene Fiktionalisierung«, »Tell-Topographie«, »unterirdische Räume« oder Räume mit »Aktantenfunktion« den nummerierten Punkten und Ellipsen zugeordnet.

Abb. 2: Der literarische Metaraum Vierwaldstättersee/Gotthard 1477 - 2006 (Ausgangsdaten)

Um eine statistische Oberfläche zu generieren, wurden die Punkte und Ellipsen indexiert und über die Eckpunkte der Basiskarte georeferenziert (d.h. jedem Punkt, jeder Ellipse wurden Koordinaten zugeordnet). Die daraus resultierende indexierte Koordinatenliste konnte nun mit den Informationen aus der Excel-Tabelle vereint werden, um statistische Berechnungen verschiedenster Eigenschaften durchzuführen.

Methodik

Anforderungen an die Darstellung der Dichte

• Jeder Schauplatz und jede Handlungszone in der näheren Umgebung soll zur Dichte beitragen
• Der Verlauf der Dichte soll kontinuierlich erscheinen (keine scharfen Abgrenzungen)
• Proportion und Ausrichtung der Ellipsen sollen berücksichtigt werden. Ellipsen und Kreise sollen visuell gleich stark gewichtet werden

Berechnung

Zur Berechnung der Schauplatzdichte wurde hier eine »modifizierte inverse Distanzgewichtungsmethode« verwendet: d.h. ein einfaches Interpolationsverfahren aus der Geostatistik. Dabei gilt als Grundannahme, dass die Ähnlichkeit eines unbekannten Wertes zum bekannten Messwert mit der Entfernung von diesem abnimmt, die Daten also umso unähnlicher sind, je weiter sie auseinander liegen.

Der mit zunehmender Distanz abflachende Glockenform wurde dabei ein konstantes Volumen für jeden Punkt und jede Ellipse zugeordnet. Das bedeutet, dass jedem Schauplatz die gleiche Gewichtung zugeordnet wird - egal was für eine räumliche oder textliche »Ausdehnung« er hat.

Visualisierung

Die resultierende interpolierte Fläche wurde hinsichtlich der Verteilung der Häufigkeit klassiert und anschliessend mit einer sequentiellen ordinalskalierten Farbskala (hier ein Helligkeits- und Farbverlauf von grün nach gelb) eingefärbt (Bollmann & Koch 2002: Lexikon für Kartographie und Geomatik: Begriff: Klassenbildung & Skalierungsniveau). Das Ergebnis ist in Abb. 3 zu sehen: je dunkler der Farbton, desto mehr Schauplätze kann der Ort vorweisen. Auffällig an diesem Ergebnis sind die konzentrischen Kreise und runden Formen, welche aus den Inputdaten, den Kreisen und Ellipsen resultieren.

Abb 3: Berechnete Dichte des literarischen Metaraumes Vierwaldstättersee/Gotthard, 1477-2006

Abgeleitete Darstellungen: Blockbilddarstellung

Über die in Abb. 3 gezeigte Darstellung hinaus haben wir ein dreidimensionales Blockbild erstellt (Abb. 4), welches zusätzlich die Häufigkeit als Höhenwerte abbildet. Die in dunklerer Farbe dargestellten Flächen stehen für eine hohe Dichte. In diese Webseite wurde ein auf neusten Webtechnologien (WebGL + HTML5) basierendes interaktives Blockbild integriert. Dieses ist intuitiv mit der Maus zu bewegen: die Mitteltaste ermöglicht das Zoomen, während bei gedrückter linker Maustaste das Blockbild um die x- und die z-Achse gedreht und gekippt werden kann. Unterstützt der Browser noch kein WebGL, erscheint an der Stelle ein Video, welches einen Eindruck vom Blockbild zeigen soll.

Abb. 4: Navigierbares Blockbild

Weiterhin ist es auch möglich die Darstellung zu skalieren, um die Klassen deutlicher voneinander zu trennen. Die unten stehenden Bilder (Abb. 5 links und rechts) zeigen den Effekt. Links ist das Blockbild mit einer zweifachen Skalierung zu sehen, rechts mit einer fünffachen.

Abb.5 links: Zweifach skaliertes Blockbild

Abb.5 rechts: Fünffach skaliertes Blockbild

ein OpenSource Programm von Hansruedi Bär

→ mit Download am Ende der Seite

WordMarker ist ein Webprogramm, das Literaturwissenschafter beim Erfassen von literarischen Orten unterstützen soll. Das Programm indiziert Texte, indem diese in Wörter zerlegt, alphabetisch sortiert und gleiche Wörter ausgeschiedenen werden. Dieser Index dient dazu, um Wörter im Text mit Farbe zu markieren, um danach die gekennzeichneten Textstellen schnell wieder auffinden zu können (Abb. 1).

Abb. 1: Wordmarker Sceenshot

Die Sortierung des Index ist alphabetisch, wobei Gross- und Kleinschreibung sowie diakritische Zeichen unterschieden werden. Zahlen erscheinen vor Spezialzeichen und diese vor den Buchstaben des Alphabets. Gross geschriebene Wörter bilden eine geschlossene Gruppe vor den klein geschriebenen Wörtern. Jedes Word erscheint in der gleichen Form nur einmal, wobei verschiedene Formen desselben Worts (wie etwa Plural oder Deklination) nicht berücksichtigt sind. Die Zahl in Klammer am Schluss des Eintrags bedeutet, wie oft ein Wort im Text vorkommt.

Die Indexierung der Texte erfolgt automatisch nach dem Laden. Jeder Eintrag im Index ist mit den entsprechenden Wort im Textdokument verlinkt. Ein Klick auf ein Wort im Index markiert jedes Vorkommen dieses Worts im Textdokument mit der aktuell gewählten Markierungsfarbe.

Als Textdokumente können formatierte HTML-Dokumente oder unformatierte Textdokumente verwendet werden.

Der Zugang zum Program erfolgt direkt über folgenden Link. Alternativ kann das Programm auf den lokalen Rechner kopiert und über die Datei “index.html” geöffnet werden. → Download

Inhalt

Gezeigt werden Optionen, wie ein »Literarischer Atlas Europas« einmal aussehen könnte. Auf ein bildreiches Intro, das die Grundzüge des Projektes erklärt, folgt die Vorstellung einzelner Funktionen des künftigen Systems:

• Wie kommen künftige Nutzer vom Text zur Karte?
• Was ist auf den Karten zu sehen? Über welche Zugänge gelangt man zu weiteren Informationen?
• Wie können Referenzkarten und historische Karten neben den literaturgeographischen Karten gestellt werden?
• Wie können, ausgehend von den statistischen Oberflächen (z.B. von einem »literarischen Gravitationszentrum«), Textlisten aufgerufen werden?

Erkenntnisse

Während des Arbeitsprozesses konnten zahlreiche weiterführende Erkenntnisse gesammelt werden. Insbesondere die Frage, wie Nutzer/Nutzerinnen durch das komplexe System geleitet werden, welche Funktionen primär sind und welche eher im Hintergrund stehen, wurde intensiv diskutiert. Das beginnt schon mit dem Einstieg: Wie steigt man idealerweise ein – über eine Modellregion, einen bestimmten Autor, einen einzelnen Text? Ebenso wichtig ist die Frage, wie die Nutzer ihre Recherchen abspeichern, exportieren und weiterbearbeiten wollen.

Das Szenario hat viele gestalterische und konzeptuelle Freiheiten erlaubt, in den nächsten Schritten wird es nun darum gehen, zu prüfen, was davon effektiv umgesetzt werden kann.

Die folgende Publikation beschäftigt sich ausführlich mit den Inhalten und Arbeitsabläufen literarischer Analysen, welche im Szenario umgesetzt wurden:

Abb. 1: Abfrage Oberfläche

Abb. 2: Wechsel von statistischen Oberflächen zu Karten einzelner Texte (gewählter Text ist in gelb hervorgehoben)

Skript: Anne-Kathrin Reuschel, Barbara Piatti, Anne-Christine Krämer
Gestaltung: Anne-Christine Krämer
Kartenmaterial, Bildredaktion: Anne-Kathrin Reuschel
Technik: Hans Rudolf Bär
Sprecherin: Juliane Cron

Im folgendem Paper ist das Szenario Bestandteil der Untersuchung:
Piatti, B. (2011); Reuschel, A.K.; Hurni, L.: A Literary Atlas of Europe - Analysing the Geography of Fiction with an Interactive Mapping and Visualisation System, In: Proceedings of the 25^th International Cartographic Conference, Paris