Muster Code

Digitale Methoden der Filmwissenschaft

Seminar im Wintersemester 2021/22
Muster Code
Foto: Golnaz Sarkar Farshi

Das Seminar "Digitale Methoden der Filmwissenschaft" wurde im Wintersemester 2021/22 von Golnaz Sarkar Farshi als Aufbau- sowie Praxismodul an der Professur für Filmwissenschaft der Friedrich-Schiller-Universität Jena angeboten. In diesem Seminar wurden die Studierenden mit den Grundlagen des Programmierens mit Python bekannt und sie lernten die bestehenden Tools und Python-Module kennen, die zwecks Analyse der Bild- und Video-Datien eingesetzt werden können.

Im Rahmen des Seminars haben die Studierenden einen Überblick über die Begriffe big data, künstliche Intelligenz, computer vision, deep learning und neuronale Netzwerke gewonnen. Sie lernten aber vor allem zwei Haupttools der digitalen Bild- und Videoanalyse kennen und haben diese aktiv für ihre Hausarbeiten und Praktikumsberichte benutzt. Das erste war VIAN (VIsual ANnotation); ein Tool, das im Rahmen des "ERC Advanced Grant FilmColors"-Projekts an der Universität Zürich entwickelt wurde. (Weitere Informationen zu VIAN finden Sie HIERExterner Link.) Die Studierenden haben sich eigenständig, durch die ausführlichen Anweisungen, die online zur Verfügung stehen, mit der Funktionsweise von VIAN bekannt gemacht. Das andere Tool war das Python-Modul DVT (Distant Viewing Toolkit), entwickelt von Taylor Arnold und Lauren Tilton. (Weitere Informationen über DVT finden Sie HIERExterner Link.) Mit diesem Modul, das unter anderem die Möglichkeit von Gesichts- und Gegenstandserkennung in Video-Dateien sowie der Erkennung von Schnittfrequenzen bietet, wurde ausführlicher gearbeitet. Dabei wurden Muster-Codes im Seminar vorgestellt und die Studierenden haben anhand derer gelernt, wie sie das Modul DVT beim Schreiben eines Python-Codes zwecks digitaler Analyse von Bild- und Videodateien benutzen können. Schließlich wurden die Python-Module ggplot und matplotlib besprochen, vermittels derer tabellarisch geordnete Dateien diagrammatisch dargestellt werden können. In ihren Hausarbeiten bzw. Praxismodul-Berichten analysierten die Studierenden ausgewählte Filmszenen und Videoclips, die für ihre Fragestellungen relevant waren. Die daraus resultierten Diagramme wurden dann in jeder Arbeit filmtheoretisch weiter interpretiert.

Die folgenden Diagramme, benannt nach den jeweiligen Studierenden, die sie erstellt und in ihren Arbeiten benutzt haben, verschaffen einen Eindruck von den Leistungen der Absolvent*innen dieses Seminars. Eine kurze Beschreibung von jedem Diagramm wird angezeigt, indem auf dem Diagramm geklickt wird. 

  • Erkennung der Gesichtspositionen im Kader in JOHN WICK (mit DVT und matplotlib)
    Foto: Leon Frese
  • Objekterkennung in TOY STORY (mit DVT und matplotlib)
    Foto: Leon Frese
  • Gegenüberstellung der Schnittfrequenz von BABY DRIVER (2017) und anderen Hollywood Actionfilm Produktionen des 21. Jahrhunderts (mit DVT und matplotlib)
    Foto: Elodie Sacher
  • Farbanalyse in MANHUNTER (mit VIAN)
    Foto: Jan-Michael Kreft
  • Farbanalyse in ROTE LATERNE (mit VIAN)
    Foto: Xuan Zhang