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Rezeption und Tradierung als Komplexes ... - Maximilian Schich

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III. Konkrete Anwendungen<br />

III.1 Das Netzwerk der <strong>Rezeption</strong> <strong>als</strong> (Bild)Matrix<br />

Netze, Matrizen <strong>und</strong> Bildmatrizen<br />

Das <strong>Rezeption</strong>sverhältnis zwischen Monument <strong>und</strong> Dokument lässt sich wie<br />

schon einmal angesprochen <strong>als</strong> Klassifikation in beide Richtungen verstehen. Dokumente<br />

werden nach Monumenten klassifiziert; Monumente nach Dokumenten.<br />

Vom Dokument aus gesehen dient das jeweilige Monument <strong>als</strong> Korrelationskriterium,<br />

anhand dessen sich das Dokument in eine Menge gleichartiger Darstellungen<br />

bzw. Erwähnungen einreihen lässt.<br />

Ordnet man diese Reihe nach der (angenommenen) Datierung der Dokumente, so<br />

entsteht eine Sequenz im Sinne von George Kubler (siehe Abschni IV.3).<br />

Innerhalb dieser Sequenz befinden sich eventuell nicht nur Dokumente, die aufgr<strong>und</strong><br />

äußerer Umstände korrelieren, sondern auch diejenigen, welche direkt<br />

voneinander abhängen. Die Menge der potenziell bekannten Vorbilder eines<br />

Dokuments reduziert sich auf die Elemente der Sequenz(en), in denen das jeweilige<br />

Dokument enthalten ist. Ist die Datierung zweier Dokumente einer Sequenz<br />

bekannt, so kann im seltenen Idealfall über die Richtung der Zeit ein <strong>Tradierung</strong>sereignis<br />

identifiziert beziehungsweise angenommen werden. Lässt sich keine<br />

Abhängigkeit feststellen, so können eventuell Aussagen über die Entwicklung des<br />

in den Dokumenten gezeigten Gegenstandes getroffen werden.<br />

Von entscheidender Bedeutung bei der Erstellung <strong>und</strong> Auswertung der nötigen<br />

Sequenzen sind zwei Eigenschaen der vorliegenden Daten:<br />

Erstens die Abbildung des <strong>Rezeption</strong>sverhältnisses <strong>als</strong> bipartites Netzwerk <strong>und</strong><br />

zweitens, nicht bedingend aber sehr hilfreich, die überwiegende Bildlichkeit der<br />

Dokumente.<br />

Ersteres ist wichtig, da sich jedes Netzwerk auch <strong>als</strong> Matrix darstellen lässt, in der,<br />

wie wir sehen werden, die Sequenzen in großer Menge enthalten sind.<br />

Die Bildlichkeit der Dokumente lässt sich ausnutzen im Rahmen der Erweiterung<br />

der Matrizen zu Bildmatrizen – d.h. zu visuellen Korrelationstafeln, auf denen<br />

sich mit freiem Auge <strong>Tradierung</strong>sereignisse <strong>und</strong> andere Zusammenhänge erspähen<br />

lassen.<br />

Das generelle Vorgehen ist nicht neu. Es findet seit langem in kleinerem Maßstab<br />

Anwendung in der Kopienkritik zu Texten <strong>und</strong> Handzeichnungen. Auch dort ist<br />

die Klassifikation nach gleichartigen Kriterien implizit vorhanden, da ja gleichartige<br />

Textstellen beziehungsweise Zeichnungen miteinander verglichen werden.<br />

Wie dort kann das Identifizieren von <strong>Tradierung</strong> <strong>und</strong> anderer Zusammenhänge<br />

innerhalb einer Sequenz ein hochkomplexer Vorgang sein, der im Zweifelsfall<br />

eine komplee wissenschaliche Arbeit füllt. 1<br />

Für ein vergleichbares Vorgehen in grösserem Maßstab bieten sowohl der CEN-<br />

SUS wie auch die THERMAE-Datenmenge eine gute Basis, da jedes Dokument<br />

der potenziellen <strong>Tradierung</strong>skeen dort auch immer einen Monumentlink besitzt<br />

(vgl. Abb. 61), <strong>als</strong>o Teil des bipartiten Netzwerks der <strong>Rezeption</strong> ist. 2

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