Hinweis: Hierbei handelt es sich um eine von Alexa Lucke aktualisierte Fassung des Blogs Digitale Perry Rhodan-Forschung aus dem Jahr 2022.

Für das Projekt Serienpolitik der Popästhetik: Superhero Comics und Science-Fiction-Heftromane wurden mehrere Datensätze rund um Perry Rhodan und Captain America gesammelt. Ein Datensatz zur Rezeption von Perry Rhodan-Heftromanen wird hier vorgestellt und erläutert, wie er von anderen Forscher:innen (nach-)genutzt werden kann.

Am 1. August 2022 wurden die Seiten im Perry Rhodan-Forum forum.perry-rhodan.net mithilfe von wget rekursiv gesammelt. Diese Ausgangsdaten wurden unter anderem mit der Python Bibliothek Beautiful Soup in die Bestandteile des Forums zerlegt (Unterforen, Threads, Beiträge) und in einer PostgreSQL-Datenbank gespeichert. Diese Datenbank steht den Forscher:innen des Teilprojekts über Metabase als Oberfläche zur Verfügung.

Sie sind Wissenschaftler:in an einer anerkannten Forschungs­einrichtung und möchten mit den Daten arbeiten? Kontaktieren Sie uns unter alexa.lucke@uni-siegen.de

Wir geben Ihnen gern Zugriff auf unsere Metabase-Instanz. Mit dieser können Sie die Daten durchsuchen, Berechnungen durchführen und Teile der Daten in csv, xlsx und json exportieren.

Zusätzlich zu der Ansicht auf die Daten in Tabellen können auf Metabase komfortabel verschiedene Arten der Visuali­sierung ausgewählt werden.

Zentrale Fragen beim Betrachten von Daten­sätzen unter einer user-zentrierten Perspektive auf die (Un-)Popularität von Heften, Themen, Figuren, Diskussionen, Threads und Posts sind beispiels­weise:
Wie finden wir die Threads, in denen ‚etwas los ist‘?
Und wie übersetzen wir ‚hier ist etwas los‘ in Daten­abfragen?
Welche Threads und Posts sind (un-)populärer als andere und wie wird (Un-)Populäres von den User:innen begründet?

Um Facetten von (Un-)Popularität (Werber et al. 2023) oder problema­tischer Popularität (Forschungs­schwerpunkt der zweiten Förderphase des SFB 1472) zu operatio­nalisieren und zu analysieren, untersuchen wir beispiels­weise die Antwort­dynamiken im Forum. Dabei wird gefragt, wie schnell Personen innerhalb eines Threads antworten, d.h. wie schnell folgt eine Antwort auf die nächste, oder, welche durchschnitt­liche Dynamik lässt sich im Thread messen? Maße für Antwort­dynamiken sind beispiels­weise Antwort- und Reaktions­zeiten. Durch das ‚Messen‘ (Gius 2026) werden die Threads und Posts erst quantitativ miteinander vergleichbar.
In der Datenbank können mithilfe von SQL-Abfragen also die Anzahl der Views und Beiträge, Antwort­raten und -latenzen sowie Diskussionen über spezifische Themen, Figuren und Handlungen zu einzelnen Heften und Zyklen der Heftroman­serie im Forum angezeigt, auf verschiedene Arten und Weisen sortiert und zum Teil auch schon statistisch ausgewertet werden. Dabei können auch in sogenannten ‚Views‘ verschiedene Datensätze (Forum ID, Thread ID etc.) miteinander ‚gemergt‘ und angezeigt werden.

Das Ergebnis sind dann weitere Tabellen, die sich nach ihren Zahlen­werten sortieren lassen. Auch ist es auf der Basis der Verteilungen möglich, Gruppen von Threads zu bilden, in denen sehr schnell oder eher langsamer geantwortet wird. Diese können in einer Visualisierung verdichtet und aggregiert werden, wie Mika Schories und Luca Hammer exem­plarisch für verschiedene Verteilungen im Forum gezeigt haben. Aus den explorativen Erkundungen entstehen Reports, HTML-Seiten, die diese Verteilungen mithilfe von Text und Grafiken erläutern.

Über diesen Link ist beispiels­weise die Tabelle der Threads zu sehen, sortiert nach der kürzesten Antwort­verzögerung.

Ergänzend visualisiert eine experimentelle, von Mika Schories entwickelte, Web-App, die Dynamik innerhalb eines Threads:
Link zur App

Die beiden verlinkten Dokumente bauen aufeinander auf. Die Tabelle aus dem Report beinhaltet die eindeutigen Identifikations­nummern der Threads, die benötigt werden, um über den zweiten Link, in der App, sich die Dynamik innerhalb eines jeweiligen Threads anschauen zu können.

Über Fragen, Kritik und Anregungen zur Datenbank und den hier verlinkten Dokumenten freuen wir uns! (Ansprech­partnerin: alexa.lucke@uni-siegen.de)

Gius, Evelyn (2026): „Warum wir in den Digital Humanities messen (sollten)“, in: Silke Schwandt et al.: BoA DHd 2026. Not only text, not only data, Konferenz DHd 2026. Wien, S. 352–356. URL: https://zenodo.org/records/18591948

Werber, Niels, Daniel Stein, Jörg Döring et al. (2023): „Getting Noticed by Many. On the Transformations of the Popular“, in: Arts 12 (1), 39. DOI: https://doi.org/10.3390/arts12010039.