Mittelalter-Hospitäler in Geschichtsdarstellungen |

Die ältesten Regeln mittelalterlicher Hospitäler

Johanniterregel und Heilig-Geist-Regel gelten seit der Herausbildung der Krankenpflege als aufopferungsvoller und selbstloser Frauenberuf im 19. Jh. als die mittelalterlichen Vorbilder für christliche Caritas bzw. Diakonie. Dabei sind ihr genaues Alter und ihre Entstehungszusammenhänge recht unklar. Regeln von Hospital-Bruderschaften in niederländischen Handelsstädten des späten 12. Jahrhunderts sind dagegen als Originalurkunden erhalten. Die den Kranken zu erweisende Unterstützung und Pflege steht darin nicht in dem liturgischen und asketischen Kontext wie in den Hospitalordensregeln, eher wie gegenseitige Hilfe, die ein reisender Kaufmann zum Beispiel dem andern leistete. Möglicherweise sind die einschlägigen Bestimmungen der bruderschaftlichen Hospitalregeln sogar ursprünglicher als die der Ordensregeln und diese von jenen abgeleitet.

Ausgangspunkt | Die Texte | Gruppierung der Texte nach Wortlautübereinstimmungen | Unterscheidung der verschiedenen Inhalts-Schichten in den Textgruppen | Entwicklungsgeschichte der Inhalte und der Texte | Resümee |

Gruppierung der Texte nach Wortlautübereinstimmungen nach Ähnlichkeit im Wortlaut, quantitativ mittels eines eigenen Computer-Programms

Strategie | Technik | Ergebnisse |

Strategie Wie kann man Verwandtschaftswahrscheinlichkeit zwischen Texten messen? Warum mit «Wortfolgenkonkordanzen»?

Stemmatologie mit dem Focus auf der Verästelung, nicht dem Fuß eines Stammbaums | Verwandtschaft messen an Konkordanzen, nicht an gemeinsamen Fehlern. | Den Zufall weitestmöglich ausschließen |

Stemmatologie mit dem Focus auf der Verästelung, nicht dem Fuß eines Stammbaums

Die Suche nach dem besten Stammbaum | Automatisierung der Stemmatologie |

Automatisierung der Stemmatologie

Indem er Kriterien aufgestellt hat, nach denen mechanisch entschieden werden kann, welche von verschiedenen Lesarten auf den Archetypus zurückgehen müssen, hat LACHMANN selbst bereits eine wesentliche Voraussetzung für eine Automatisierung der Stemmatologie geschaffen.

Bereits seit den 1960-er-Jahren wird die elektronische Datenverabeitungstechnik in die Textkritik einbezogen, auch in die Erforschung von Handschriften-Stammbäumen. Daß nun so viel größere Datenmengen verarbeitbar wurden, führte zunächst manchmal dazu, daß quantitative Argumente überschätzt und etwa auch zum Beweis von Verwandtschaftsverhältnissen eingesetzt wurden.

Ben SALEMANS (Utrecht) hat über die Computer-Stemmatologie mehrere Aufsätze und zuletzt im Jahre 2000 seine Doktorabhandlung geschrieben. Mißtrauisch gegen eine Überschätzung des Computers, bleibt er bei der Methode LACHMANNs und behält die Schlußentscheidung dem Urteilsvermögen des Philologen vor. Aber tatsächlich nur diese einzige, leicht zu kontrollierende und bei Bedarf zu korrigierende Schlußbeurteilung - den Computer programmiert er nämlich so, daß der die gesamte "Vorarbeit" übernimmt und alle in den Textversionen enthaltenen verwandtschaftsrelevanten Daten erfaßt, miteinander kombiniert und in einem einzigen übersichtlichen Schaubild, als sogenannte "Kette", anzeigt. Diese Kette ist fast schon ein Stemma: alles was ihr dazu noch fehlt und was der Schlußentscheidung des Philologen vorbehalten bleibt, ist, sie auf einen Archetyp hin zu "orientieren", also den Ausgangspunkt und damit die Richtung der Entwicklung anzugeben.

Im ersten Schritt läßt SALEMANS eine Liste aller Textgruppen erstellen. Das sind Texte, die sich durch irgend eine gemeinsame Lesart von den anderen unterscheiden. SALEMANS läßt den Computer an jeder Stelle , an der es mehrere Lesarten gibt, die einander entgegenstehenden Textgruppen und ihre Lesarten in einer "Variantenformel" erfassen, nach dem Muster:

Texte abc : Texte defg = Lesung A : Lesung B.

Alle diese Textgruppen sind aufgrund ihrer gemeinsamen Abweichung vom Rest an der einen Stelle bereits Elemente des Stammbaums, insofern diese ihre gemeinsame Abweichung vom Rest nur zu erklären ist, wenn diese Texte auf eine gemeinsame Vorlage zurückgehen.

Wo in der Kette alle diese Textgruppen ihre Plätze einnehmen, ergibt sich im zweiten Schritt. Da läßt SALEMANS die Textgruppen nach den darin enthaltenen Texten logisch miteinander verketten. Die Verkettung der Textgruppen kann tatsächlich rein "mathematisch", allein anhand der enthaltenen Elemente (Texte) und Teilmengen (kleinere Textgruppen) geschehen; welche gemeinsamen, vom Rest abweichenden Lesarten zur Aufstellung der einzelnen Textgruppen geführt hatten, läßt SALEMANS jetzt unberücksichtigt: Alle Textgruppen sind gleichwertige Textgruppen. SALEMANS läßt zuerst die kleinsten Gruppen suchen, die in größeren als Teilmengen wiederkehren. Durch eine Linie läßt er die kleine mit der kleinsten von den Gruppen verbinden, in denen sie als Teilmenge enthalten ist. Sind mehrere bereits verbundene Gruppen komplett in einer größeren Gruppe enthalten, verbindet er die Verbindungslinie der kleineren mit der größeren Textgruppe. Dieser Prozeß schreitet von den kleinsten zu den größten Textgruppen fort und endet erst, wenn alle innerhalb der Gruppenliste möglichen Teilmengenbeziehungen hergestellt sind.

Auf diese Weise ist es mittels EDV möglich, alle Ähnlichkeitsbeziehungen zwischen Texten eines Korpus anhand bestimmter Merkmale zu erfassen, zu einem Ausdruck zusammenzusetzen und übersichtlich graphisch darzustellen. Dieser läßt dann die möglichen Abhängigkeitsverhältnisse klar erkennen.

© Bernhard Höpfner 2002-2022.