디지털 인문학과 독일 문학 새로 읽기 – 텍스트 마이닝으로 읽은 페터 바이스의 『수사』
Digital Humanities und deutsche Literatur neu gelesen - Text Mining von Peter Weiss’ Die Ermittlung
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최근 텍스트의 전산적 자료화와 데이터 분석 도구의 활용을 통해, 전통적인 ‘선형적 읽기’ 그리고 정독이라는 ‘꼼꼼히/가까이 읽기’와는 대조되는, ‘멀리서 읽기’의 성과들이 디지털 인문학 Digital Humanities의 확산과 함께 보고되고 있다. 본 논문은 페터 바이스의 『수사 Die Ermittlung』를 중심으로 텍스트 마이닝 Text Mining 기법을 활용한 언어 분석적 접근 방식을 적용하여 독일 문학작품의 새로운 읽기 방법을 제시하고자 하였다. 『수사』는 1963-65년 실제 프랑크푸르트에서 진행되었던 아우슈비츠 재판을 다룬 정치적 기록극으로 홀로코스트와 아우슈비츠 수용소의 참상을 다루는 주제 측면에서 교육적 가치가 있음에도, 30여 명에 이르는 탈개인화된 등장인물들의 대립 관계와 운문적 문장 구성 때문에 독일어 원서 접근이 쉽지 않은 작품이다. 먼저 텍스트를 정형화된 구조의 데이터프레임으로 자료화하고 발화자, 대화상대, 주제관련자, 주요장소를 주석으로 추가한 후 파이썬을 활용하여 텍스트 마이닝을 진행하였다. 특히 등장인물을 ‘증인, 피고, 법률가’ 세 그룹으로 구분하여 그룹 간 언어 사용의 특징을 살펴보았다. 어휘의 사용빈도와 공기어 유형의 차이에서 증인 그룹과 피고 그룹 간 수용소 참상에 대한 상이한 태도의 근거를 확인할 수 있었다. 또한 세 그룹 간 관계망 Network 분석을 통해 법정극의 특성과 주요인물을 확인할 수 있고, 다큐멘터리적 사실로서 피고들의 범죄 형량을 피고 그룹 내 중심성 정도 분석으로 시각화 할 수 있었다. 결론적으로 텍스트 마이닝이 등장인물, 사건, 장소라는 드라마 3대 요소에 대한 분석적, 다층적 읽기의 가능성을 열어준다고 할 수 있다. 또한 독일어 분석에 중심을 둔 독일문학 연구와 문학교육의 새로운 방법론을 고찰해 볼 수 있었다.
Abstract
Durch die fortschreitende Digitalisierung von Texten und den Einsatz computergestützter Analysetechniken hat sich im Bereich der “Digital Humanities” zunehmend das Konzept des “distant reading” etabliert, das im Gegensatz zur traditionellen Praxis des linearen Lesens und des “close reading” steht. In diesem Beitrag soll eine neue Art des Lesens deutscher Literatur vorgestellt werden, indem ein linguistisch-analytischer Ansatz unter Verwendung von Textmining-Techniken angewendet wird. Peter Weiss' Die Ermittlung ist ein politisches Dokumentarspiel über die Frankfurter Auschwitzprozesse von 1963-65. Trotz seines pädagogischen Werts, der sich aus der thematischen Auseinandersetzung mit dem Holocaust und den Schrecken des Konzentrationslagers Auschwitz ergibt, gestaltet sich der Zugang zum deutschen Originaltext aufgrund der komplexen prosodischen Satzstruktur sowie der konfrontativen Dynamik zwischen den 30 deindividualisierten Figuren, insbesondere zwischen den Zeugen und den Angeklagten, als anspruchsvoll. Zunächst wurde der Text in ein strukturiertes Datenframe-Format mit Annotationen zu Sprechern, Adressaten, Bezugspersonen und zentralen Orten umgewandelt, um im Anschluss mithilfe von Python eine Text-Mining-Analyse durchzuführen. Dabei wurden die Figuren in drei Gruppen unterteilt: Zeugen, Angeklagte und Juristen. Die Analyse der sprachlichen Merkmale dieser Gruppen zeigte Unterschiede in der Verwendung der Begriffe “Menschen” und “Leute” sowie ihrer Kookkurrenzwörter, was die unterschiedlichen Einstellungen der Zeugen und Angeklagten zu den Gräueltaten im Konzentrationslager verdeutlichte. Durch die Netzwerkanalyse der Beziehungen zwischen den drei Gruppen konnte die strukturelle Form des Gerichtsdramas als zentrale Vermittlungsfunktion der Juristengruppe identifiziert werden.
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