Analysieren und Visualisieren

Nachdem mich Transkribus doch noch einiges an Zeit und Nerven gekostet hat, habe ich nun eine halbwegs vorzeigbare Transkription. Und was noch wichtiger ist, sie ist gut genug, um damit weiterarbeiten zu können. Unter diesem Link https://dhuibk.hypotheses.org/5122 ist mein erster Erfahrungsbericht für euch einsehbar. Bereit für Teil 2? In diesem 2. Blogbeitrag schildere ich meine Erkenntnisse von verschiedenen Anwendungen/Arbeitsumgebungen im Hinblick auf Analysen und Visualisierungen.

Die erste Lese- und Analyseumgebung mit der ich gearbeitet habe, ist Voyant Tools (https://voyant-tools.org/). Ich nutzte die txt-Datei meiner Transkription. Voyant Tools gibt mir einen guten Überblick, welche Wörter oder Phrasen am häufigsten Vorkommen und diese werden auf verschiedene Arten dargestellt. Die Arbeit mit Voyant Tools ist recht unkompliziert und beanspruchte wenig Zeit. Für mich relevante Aspekte konnte ich noch genauer differenzieren. Außerdem gibt es bei dieser Analyseumgebung Hilfeeinstellungen, in denen ich genau nachlesen kann, wie etwas funktioniert. Mithilfe eines Links sollte ich meinen Korpus speichern können. Allerdings habe ich heute bemerkt, dass da etwas schiefgelaufen ist. Das ist der einzige negative Punkt an diesem Tool. Wobei ich noch anmerken muss, dass es eventuell auch an meinen mangelnden technischen Fähigkeiten liegt und ich Voyant Tools zu Unrecht beschuldige.

Die Startseite von Voyant Tools, nachdem ich meine Transkription hochgeladen habe.
Hier noch eine etwas veränderte Darstellung der Transkription; oben mittig seht ihr nicht mehr der Volltext, sondern Worttrauben. Dabei gilt: Je größer die Traube, umso häufiger kommt das Wort vor. Und unten rechts sind die Phrasen, nach dem häufigsten Vorkommen im Volltext aufgelistet.

Die zweite Analyse fand ebenfalls in einer Arbeitsumgebung statt. Diese wurde von unserer Professorin schon voreingestellt, so dass ich meine Transkriptionen in eine Excel-Datei umformatieren und dann hochladen musste. Die Groß- und Kleinschreibung ist hier besonders wichtig. Bei meinem ersten Versuch hatte ich bei jedem “cernel” also jedem neuen Arbeitsschritt eine Fehlermeldung. Und bei Jupyter Notebook (https://mybinder.org/v2/gh/soberbichler/Notebooks-fur-die-Lehre/HEAD) – so heißt dieses Tool – dauert es um ein Vielfaches länger, bis die Ergebnisse einsehbar sind. Ich tue mich damit schwerer als mit Voyant Tools, da ich nicht nachschauen kann, welche Funktion was bedeutet. Außerdem sind ab dem Arbeitsschritt “Topics Visualisieren” die Buttons für “Play” – also “run the cernel and advance”, “Stop” – “interrupt the cernel”, usw. unsichtbar. Das bedeutet, ich muss mit dem Cursor auf das unsichtbare Symbol gehen, bis es mir anzeigt, welcher Befehl das ist. Anschließend taste ich mich blind durch, bis ich den richtigen Befehl gefunden habe. Jupyter Notebook erstellt jedes Mal ein anderes Topic Model, wenn ich die Analyseumgebung neu laufen lasse. Also ist es schwierig ein geeignetes Topic Model zu behalten. Aber hier kann ich die Ergebnisse zumindest ganz einfach mit dem Button “Save” speichern und wenn ich mir den Link zu dieser Umgebung kopiere kann ich jederzeit wieder darauf zugreifen.

In dieser Excel-Tabelle sind links die Texte der einzelnen Ausgaben und rechts ist angegeben, um welche Ausgabe es sich handelt. Bei zwei hat es mir leider nur den halben Text der Transkription reinkopiert, wahrscheinlich waren diese zwei Ausgaben zu lang.
Hier ist noch alles in Ordnung…
In diesem Screenshot seht ihr, dass die Fehlermeldung “Text” lautet und ich im weißen Feld, im vorletzten Absatz gerade dabei bin, “Text” kleinzuschreiben.
In der Abbildung sind in der obersten Leiste die Buttons verschwunden.
Das ist das erste Topic Model.
Hier seht ihr das zweite Topic Model, mit genau denselben Einstellungen.

Nun zur dritten Anwendung. Hier gab es Startschwierigkeiten bei der Plattform Nopaque, da sehr häufig Wartungsarbeiten durchgeführt wurden, wenn ich damit arbeiten wollte. Ich kann die Transkription im txt-Format verwenden – wie bei Voyant Tools. Die Arbeit mit Nopaque (https://nopaque.sfb1288.uni-bielefeld.de/) gefällt mir am Besten. Es ging recht schnell, war übersichtlich und ich konnte die Ergebnisse in meinem Profil speichern und ohne einen Link jederzeit darauf zugreifen. Was ich vorhin noch nicht erwähnt habe, bei den beiden anderen Analyseumgebungen war eine Registrierung nicht notwendig. Wieder zurück zum eigentlichen Thema: Nopaque. Es ist einfach zu bedienen und auch hier kann ich auf einen “Guide” zurückgreifen, wenn es um komplexere Analysen ging. In der Gruppendiskussion stellte sich heraus, dass Nopaque vor allem für linguistische Analysen geeignet ist. Ich kann gezielt nach Wörtern oder Wortkombinationen suchen. Allerdings ich habe keine generelle Visualisierung des gesamten Materials, wie bei Voyant Tools oder Jupyter Notebook.

In der Abbildung seht ihr den hochgeladenen Korpus.
Auf diesem Bild ist die Analyse abgebildet. Bei der Suche muss ich darauf achten, die Wörter unter einfachen Anführungszeichen anzugeben bei mehreren Wörtern zuerst ein Paar leere eckige Klammern zu setzen und dann ein Paar geschwungene Klammer und darin wiederum den Abstand der Wörter anzugeben. In diesem Fall {0,0}, was bedeutet, dass die Wörter direkt nebeneinander stehen.
Unterhalb sind dann die Ergebnisse aufgelistet, die ich mit der Lupe noch genauer betrachten konnte.

Bevor ich zu den letzten Arbeitsaufträgen komme, die sich mit der historischen Netzwerkanalyse befassen. möchte ich in einem kurzen Fazit alles wichtige zusammenfassen.

Voyant Tools: ist einfach zu bedienen; hat einen Help-Button mit weiteren Informationen, der auch für mich sehr nützlich war; ich kann mit der txt-Datei weiterarbeiten und erhalte schnell übersichtliche Ergebnisse, die ich, je nach Bedarf, genauer differenzieren kann; einziges Manco ist das nicht funktionierende Speichern, indem ich einen neuen Link zu meinen Analyseergebnissen erstelle.

Jupyter Notebook: ist komplizierter zu bedienen als Voyant Tools; es gibt kein Help-Tool zum Nachlesen, wie was funktioniert; ich musste den Text in eine Excel-Datei transformieren; die Ausführung der einzelnen Arbeitsschritte dauert recht lange; Großschreibung führt schnell zu Fehlern; wenn die Seite zu lange offen ist und nicht damit gearbeitet wird, kann ich nicht “normal” weiterarbeiten, sondern muss von vorn starten; speichern kann ich das Topic Modeling und die Visualisierung, allerdings muss ich mir den Link notieren; die Ergebnisse variieren stark bei neuerlichen Ausführungen.

Nopaque: ist leicht zu bedienen; für komplexere Analysen gibt es ein Help-Tool; erstellt keine Visualisierung und ist daher für linguistische Analysen geeignet; die Sucheingabe ist etwas komplizierter; Ergebnisse können einfach im eigenen Account gespeichert werden.

Ich als Technik-Dilettantin ziehe daraus den Schluss, dass Nopaque für mich die beste Anwendung ist. Für technisch tiefergehende Analysen und Visualisierungen wird Voyant Tools aber besser geeignet sein.

Zum Abschluss des Kurses beschäftigen wir uns mit Netzwerkanalysen im historischen Kontent. Hierfür nutzen wir drei Programme: Palladio (https://hdlab.stanford.edu/palladio/), Nodegoat (https://nodegoat.net/) sowie Excel.

Palladio ist sehr übersichtlich und einfach zu handhaben. Zuerst kopierte ich den Inhalt meiner Tabelle in das Textfeld von Palladio – hier geht es um eine Tabelle, in der das Datum, die Ausgabe, der transkribierte Text sowie die Themen der Stellenanzeigen in den “Verbandsmitteilungen” von 1947 aufgelistet sind, nebenher habe ich eine zweite Tabelle erstellt, in der der jedem Thema eine Zahl zugeordnet wird. So wird die erste Tabelle übersichtlicher gehalten.

Damit ihr euch das besser vorstellen könnt, ist hier der erste Teil der Tabelle abgebildet.

Diese beiden Tabellen habe ich in Palladio hochgeladen und dann mit dem Button “Graph” verschiedene Verknüpfungen ausprobiert. Ich kann mir eine Quelle aussuchen, die Auswahlmöglichkeiten sind dabei die Spaltenüberschriften der Excel-Datei. Diese verbinde ich mit einem Ziel, das ebenfalls aus den Spaltenüberschriften wählbar ist.

In diesem Beispiel sind etwa die Themen der Anzeigen mit dem Text verknüpft.
Hier habe ich als Quelle die Nummer der Ausgabe angegeben und als Ziel die Themen der Anzeigen.

Mit Nodegoat habe ich mich erst vor Kurzem das erste Mal auseinandergesetzt, weil ich mindestens eine Woche auf meine Zugangsdaten gewartet habe. Bei Palladio musste ich mich nicht registrieren. Nodegoat löste bei mir eine komplette Überforderung aus. Dagegen hilft leider nicht einmal die Schritt-für-Schritt-Anleitung. Außerdem kann ich nicht einfach meine Excel-Tabelle hochladen oder kopieren und einfügen. Nein ich müsste alles händisch eintragen, wobei bei meinen bisherigen Einstellungen irgendetwas falsch ist, weshalb ich die Einzelfelder (noch) nicht ausfüllen kann. Dieses Visualisierungs-Tool bedarf wohl noch einer intensiveren Beschäftigung.

So sieht meine Visualisierung mit Nodegoat aktuell aus.

Die Visualisierung mit Excel sind wir in der letzten Einheit kurz durchgegangen, dabei sollten keine Probleme auftauchen. Im Jupyter Notebook habe ich noch einmal das Data-Preprocessing mit der Excel-Tabelle laufen lassen. Gemeint ist die Tabelle, in der die gesamte Transkription enthalten ist. Am Ende der Analyse habe ich eine Tabelle mit Ortsnamen erhalten, die im transkribierten Zeitungstext vorkommen. Leider hat die Arbeitsumgebung auch Namen wie Gottfried oder andere Wörter wie Postfach, Verbandes, … als “Locations” erkannt. Ich bin gerade dabei, alle falsch definierten Begriffe aus meiner Excel-Tabelle zu entfernen. Bis ich dann die Visualisierung erstellt habe, wird es wohl noch ein paar Tage dauern.

Auf diesem Screenshot seht ihr den ersten, bereits ausgebesserten Teil der Ortsnamen. Insgesamt sind es jetzt knapp unter 2000 Zeilen – nicht alle davon sind Orte.

Nachdem ich mich mit zwei der drei Tools noch nicht zur Gänze auseinandergesetzt habe, möchte ich noch kein Urteil fällen. Was ich jedoch anmerken kann, ist folgendes: Palladio funktioniert sehr schnell und einfach, nur mit dem vielen Text ist es teilweise unübersichtlich. Excel hingegen hat den Vorteil, dass ich keinen Internet-Browser benötige und die Daten abspeichern kann, was bei Palladio nur eingeschränkt möglich ist (ich habe mir die Visualisierung heruntergeladen, die verwendeten Daten gingen verloren).

In diesem Sinne, wünscht mir viel Erfolg, dass ich mit Nodegoat und Excel noch gut zurecht komme.


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