Textdating bezeichnet die computergestützte Datierung von Texten. Dabei wird untersucht, ob sich aus sprachlichen Merkmalen Rückschlüsse auf die Entstehungs- oder Veröffentlichungszeit eines Textes ziehen lassen. Grundlage dafür sind wiederkehrende Muster im Wortgebrauch, in Formulierungen und in stilistischen Routinen. 

In diesem Projekt habe ich Textdating am Beispiel französischer Romane angewandt. Die Texte wurden zunächst für die maschinelle Analyse vorbereitet und anschließend mit Bag-of-Words- und TF-IDF-Verfahren modelliert. Auf dieser Grundlage kamen verschiedene Machine-Learning-Modelle zum Einsatz, die versuchen, Texte anhand ihrer sprachlichen Merkmale zeitlich einzuordnen und über Regression eine möglichst akkurate Schätzung abzugeben.

Besonders wichtig war dabei nicht nur die Frage, ob ein Modell ein plausibles Datum vorhersagen kann. Ebenso zentral war die Interpretierbarkeit der Ergebnisse: Welche Wörter, Wendungen oder stilistischen Muster tragen eigentlich zur zeitlichen Einordnung bei? Dadurch wird Textdating nicht nur als Vorhersageverfahren interessant, sondern auch als analytisches Werkzeug der Digital Humanities.

Das Projekt verbindet daher technische Modellierung mit literaturwissenschaftlicher Interpretation. Es zeigt, wie maschinelle Verfahren genutzt werden können, um diachrone Muster in größeren Textsammlungen zu erkennen, macht zugleich aber auch deutlich, dass solche Ergebnisse immer im Kontext von Genre, Autorenschaft, Korpuszusammensetzung und Metadaten interpretiert werden müssen.