MUSE Datenset (doi:10.18419/darus-1805)

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Title:

MUSE Datenset

Identification Number:

doi:10.18419/darus-1805

Distributor:

DaRUS

Date of Distribution:

2021-04-28

Version:

1

Bibliographic Citation:

Barzen, Johanna; Bühler, Fabian; Leymann, Frank, 2021, "MUSE Datenset", https://doi.org/10.18419/darus-1805, DaRUS, V1

Study Description

Citation

Title:

MUSE Datenset

Identification Number:

doi:10.18419/darus-1805

Authoring Entity:

Barzen, Johanna (Universität Stuttgart)

Bühler, Fabian (Universität Stuttgart)

Leymann, Frank (Universität Stuttgart)

Other identifications and acknowledgements:

Trischler, Anika

Other identifications and acknowledgements:

Brand, Chantelle

Other identifications and acknowledgements:

Kopec, Kim

Other identifications and acknowledgements:

Intelmann, Lea

Other identifications and acknowledgements:

Brand, Leandra

Other identifications and acknowledgements:

Beckh, Lisa

Other identifications and acknowledgements:

Schepelmann, Lisa

Other identifications and acknowledgements:

Meyers, Maria

Other identifications and acknowledgements:

Ababkov, Regina

Other identifications and acknowledgements:

Kaiser, Sophia

Other identifications and acknowledgements:

Falkenthal, Michael

Other identifications and acknowledgements:

Bühler, Fabian

Other identifications and acknowledgements:

Damaskinou, Vassiliki

Producer:

Institut für Architektur von Anwendungssystemen

Distributor:

DaRUS

Distributor:

Institut für Architektur von Anwendungssystemen

Access Authority:

Barzen, Johanna

Depositor:

Bühler, Fabian

Date of Deposit:

2021-04-21

Holdings Information:

https://doi.org/10.18419/darus-1805

Study Scope

Keywords:

Arts and Humanities, Computer and Information Science, Digital Humanities, Medienwissenschaft, Filmwissenschaft, Empirische Filmanalyse, Vestimentäre Kommunikation, Kostümdesign, Kostümsprache, Mustersprachen

Topic Classification:

Digital humanities, Arts and Humanities, Pattern Recognition Design Methodology, Content Analysis and Indexing

Abstract:

Datensatz des MUSE Projekts:<br> MUSE hat zum Ziel, Konventionen, die sich im Film entwickelt haben, um mittels Filmkostümen beispielsweise Stereotypen, Charaktereigenschaften, etc. zu kommunizieren, zu identifizieren und diese als eine Mustersprache für Kostüme darzustellen um das Verständnis filmisch vestimentärer Kommunikation zu schärfen.<br> Siehe: <a href="https://www.iaas.uni-stuttgart.de/forschung/projekte/muse/">MUSE Projekt Webseite</a>

Date of Collection:

2013-03-01-2021-04-21

Kind of Data:

labeled film data

Kind of Data:

detailed costume data

Notes:

<p>Das Datenset besteht aus mehreren SQL Dateien, die erst in eine SQL Datenbank wie MariaDB, MySQL oder eine SQLite Datenbank importiert werden müssen bevor sie verwendet werden können. Zusätzlich enthält das Datenset auch eine fertige SQLite Datenbank (/sqlite/muse-small.db) die mit Tools wie dem DB Browser for SQLite (<a href="https://sqlitebrowser.org">https://sqlitebrowser.org</a>) geöffnet werden kann. Mit dem DB Browser for SQLite lassen sich die einzelnen Datenbanktabellen auch einfach als CSV oder JSON exportieren. Das Format wurde gewählt um die Verbindungen zwischen den Datenbanktabellen zu erhalten. Bei einem Export, z.B. nach CSV, würden diese wichtigen Informationen verloren gehen.</p> <p>Die einzelnen Dateien des Datensatzes sind im README.pdf (bzw. auch im REDME.md) auf Deutsch und Englisch genauer beschrieben. Dort ist auch eine kurze Anleitung zum Importieren der Daten in eine vorhandene Datenbank zu finden. Zusätzlich gibt es mit der Datei „DB Schema Overview.pdf“ eine Übersicht über alle Datenbanktabellen.</p> <p>Anmerkung: Der Datensatz enthält zwei Filme ohne inhaltlich relevante Daten („1.setr“ und „1.yx“), die zum Testen des MUSE-Repositoriums genutzt werden, und fünf Versionen der gleichen kurzen Sequenz aus dem Film „Bad teacher“ (als „Bad teacher Test 1-5“ betitelt), die zur experimentellen Abschätzung wie weit sich die erfassten Daten unterschiedlicher Erfasser*innen unterscheiden genutzt werden.</p> <p>Zugriff auf die Screenshots kann aufgrund des Urheberrechts nur auf Anfrage zu Forschungszwecke gewährt werden.</p>

Methodology and Processing

Sources Statement

Data Sources:

Genre „Western“:<br> <br> Cowboys & Aliens,<br> Der mit dem Wolf tanzt,<br> Der Texaner,<br> Die glorreichen Sieben,<br> Django Unchained,<br> Erbamungslos,<br> Für ein paar Dollar mehr,<br> Leichen pflastern seinen Weg,<br> Lone Ranger,<br> Maverick - Den Colt am Gürtel, ein As im Ärmel,<br> Open Range - Weites Land,<br> Rio Bravo,<br> Shanghai Noon,<br> Spiel mir das Lied vom Tod,<br> Todeszug nach Yuma,<br> Tombstone,<br> True Grit,<br> Wild Wild West,<br> Young Guns - Sie fürchten weder Tod noch Teufel,<br> Zwei Glorreiche Halunken<br> <br> (Originaltitel:<br> Cowboys & Aliens,<br> Dances with Wolves,<br> The Outlaw Josey Wales,<br> The Magnificent Seven,<br> Django Unchained,<br> Unforgiven,<br> Per qualche dollaro in più,<br> Il grande silenzio,<br> The Lone Ranger,<br> Maverick,<br> Open Range,<br> Rio Bravo,<br> Shanghai Noon,<br> C’era una volta il West,<br> 3:10 to Yuma,<br> Tombstone,<br> True Grit,<br> Wild Wild West,<br> Young Guns,<br> Il buono, il brutto, il cattivo)

<br><br>Genre „High-School Komödie“:<br> <br> 10 Dinge, die ich an dir hasse,<br> 21 Jump Street,<br> American Pie: Wie ein heißer Apfelkuchen,<br> American Pie 2,<br> Bad Teacher,<br> Clueless - Was sonst!,<br> Eine wie Keine,<br> Einfach zu haben,<br> Election,<br> Ferris macht blau,<br> Girls Club - Vorsicht bissig!,<br> Girls united,<br> Napoleon Dynamite,<br> Project X,<br> Road Trip - Heißer Trip nach Texas,<br> S.H.I.T. - Die Highschool GmbH,<br> Superbad,<br> The Breakfast Club - Der Frühstücksclub,<br> The Girl Next Door,<br> Ungeküsst<br> <br> (Originaltitel:<br> 10 Things I Hate About You,<br> 21 Jump Street,<br> American Pie,<br> American Pie 2,<br> Bad Teacher,<br> Clueless,<br> She's All That,<br> Easy A,<br> Election,<br> Ferris Bueller’s Day Off,<br> Mean Girls,<br> Bring it on,<br> Napoleon Dynamite,<br> Project X,<br> Road Trip,<br> Accepted,<br> Superbad,<br> The Breakfast Club,<br> The Girl Next Door,<br> Never been kissed)

<br><br>Genre „Märchen“:<br> <br> Beastly,<br> Brothers Grimm,<br> Cinderella,<br> Der Sternwanderer,<br> Der Tag des Falken,<br> Die Braut des Prinzen,<br> Die Chroniken von Narnia - Der König von Narnia,<br> Die fantastische Welt von Oz,<br> Die Schöne und das Biest,<br> Die Schöne und das Biest,<br> Die unendliche Geschichte,<br> Drei Haselnüsse für Aschenbrödel,<br> Ella - Verflixt & zauberhaft,<br> Into the Woods,<br> Legende,<br> Maleficent,<br> Peter Pan,<br> Snow White and the Huntsman,<br> Spieglein Spieglein,<br> Verwünscht<br> <br> (Originaltitel:<br> Beastly,<br> The Brothers Grimm,<br> Cinderella,<br> Stardust,<br> Ladyhawke,<br> The Princess Bride,<br> The Chronicles of Narnia: The Lion, the Witch and the Wardrobe,<br> Oz the Great and Powerful,<br> Beauty and the Beast,<br> La Belle et la Bête,<br> The Never Ending Story,<br> Tri orísky pro Popelku,<br> Ella Enchanted,<br> Into the Woods,<br> Legend,<br> Maleficent,<br> Peter Pan,<br> Snow White and the Huntsman,<br> Mirror Mirror,<br> Enchanted)

<br><br>---<br> Zusätzliche Quellen um lückenhafte Informationen (z.B. über Darsteller) zu ergänzen:<br> <br> <a href="https://www.imdb.com">https://www.imdb.com</a><br> <a href="https://www.wikipedia.de">https://www.wikipedia.de</a>

Origins of Sources:

Es wurden 60 Filme aus 3 Genres - je 20 Filme aus jedem Genre - ausgewählt. Die 3 Genres (Western, High-School Komödie und Märchen) wurden wegen ihrem typischerweise relativ festen Figureninventar ausgewählt.<br> <br> Die Filme innerhalb der Genres wurden mit dem Ziel ausgewählt einen Filmkorpus zu komponieren, der von einem möglichst breitem Publikum gesehen wurde und dadurch auch potenziell Einfluss auf die Mediensozialisation hat. Dazu wurden Filmrankings und Boxoffice-Zahlen aus verschiedenen Quellen ausgewertet. Für die Genrezuteilung der Filme wurden mehrere Quellen korreliert, um Unschärfen im Genrebegriff zu begegnen.

Documentation and Access to Sources:

Um eine bessere Vergleichbarkeit der Daten zu gewährleisten wurde den Data Collectors jeweils die selbe Fassung des Films digital zur Verfügung gestellt. Zusätzlich gab es eine Anleitung, wie der VLC Media Player für die Auswertung eingestellt werden soll. Um die Datenqualität zu gewährleisten wurde im 4-Augen-Prinzip vorgegangen: Jeder Film wurde erst erfasst und dann komplett noch ein mal korrigiert.

Data Access

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Barzen, Johanna; Bühler, Fabian; Leymann, Frank: Der MUSE Datensatz. In: Sonderband der vDHd, ZfdG - Zeitschrift für digitale Geisteswissenschaften (Submitted).

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Barzen, Johanna Wenn Kostüme sprechen - Musterforschung in den Digital Humanities am Beispiel vestimentärer Kommunikation im Film, Universität zu Köln, 2018.

Identification Number:

urn:nbn:de:hbz:38-91341

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Barzen, Johanna; Falkenthal, Michael; Leymann, Frank: Wenn Kostüme sprechen könnten: MUSE - Ein musterbasierter Ansatz an die vestimentäre Kommunikation im Film. In: Bockwinkel, Peggy; Nickel, Beatrice; Viehhauser, Gabriel (Hrsg): Digital Humanities. Perspektiven der Praxis, Frank & Timme, 2018. ISBN 978-3-7329-0284-2

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Falkenthal, Michael; Barzen, Johanna; Breitenbücher, Uwe; Brügmann, Sascha; Joos, Daniel; Leymann, Frank; Wurster, Michael: Pattern Research in the Digital Humanities: How Data Mining Techniques Support the Identification of Costume Patterns. In: Computer Science - Research and Development 32 (2017), no. 3-4: 311-321.

Identification Number:

10.1007/s00450-016-0331-6

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Falkenthal, Michael; Barzen, Johanna; Breitenbücher, Uwe; Brügmann, Sascha; Joos, Daniel; Leymann, Frank; Wurster, Michael: Pattern Research in the Digital Humanities: How Data Mining Techniques Support the Identification of Costume Patterns. In: Computer Science - Research and Development 32 (2017), no. 3-4: 311-321.

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Schumm, David; Barzen, Johanna; Leymann, Frank; Ellrich, Lutz: A Pattern Language for Costumes in Films. In: Kohls, Christian (Hrsg); Fiesser, Andreas (Hrsg): Proceedings of the 17th European Conference on Pattern Languages of Programs (EuroPLoP 2012).

Identification Number:

10.1145/2602928.2603083

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Falkenthal, Michael; Barzen, Johanna; Dörner, Simon; Elkind, Vadym; Fauser, Jan; Leymann, Frank; Strehl, Tino: Datenanalyse in den Digital Humanities - Eine Annäherung an Kostümmuster mittels OLAP Cubes. In: Datenbanksysteme für Business, Technologie und Web (BTW), 16. Fachtagung des GI-Fachbereichs "Datenbanken und Informationssysteme" (DBIS), 02.-06.3.2015 in Hamburg, Germany, 2015.

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Barzen, Johanna: Taxonomien kostümrelevanter Parameter: Annäherung an eine Ontologisierung der Domäne des Filmkostüms, Technischer Bericht Nr. 2013/04.

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Label:

DB Schema Overview.pdf

Text:

Übersicht der Tabellen der MUSE Datenbank. Die Übersicht ist bei einzelnen Tabellen nicht aktuell.

Notes:

application/pdf

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Label:

README.md

Text:

Kurzbeschreibung der Daten und Anleitung zum Importieren der Daten.

Notes:

text/markdown

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README.pdf

Text:

Kurzbeschreibung der Daten und Anleitung zum Importieren der Daten.

Notes:

application/pdf

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backup-data.sql

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application/sql

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backup-schema.sql

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backup-screenshots.sql

Text:

Copyright protected film screenshots.

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application/x-sql

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application/sql

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muse-small.db

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application/octet-stream

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sqlite-data.sql

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application/x-sql

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sqlite-schema.sql

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