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Bibelvisualisierung — Datentabellen und Spezialauswertungen

Hier nun ein paar Tabellen zu den Auswertungen:

Wie viel Prozent der Bibel (AT/NT) wird insgesamt in den Heiligen Messen und im Stundenbuch gelesen?

Eigentlich nicht unerwartet: Das Neue Testament wird mit über 91% fast komplett in der Leseordnung der katholischen Kirche abgedeckt. Das Alte Testament ist dagegen mit gerade mal fast 41% abgedeckt.

	AT.NT	Theorie	Gelesen	NichtGelesen	ProzentGelesen
1	AT	27569	11293	16276	40,9626754688237
2	NT	7956	7248	708	91,1010558069381

Wieviel Prozent wird jedes Buch gelesen?

Hier fallen zunächst die kurzen Bücher (vor allem die Paulusbriefe, die Katholischen Briefe und die kleinen Propheten) mit wenigen Versen auf, die zum Teil komplett gelesen werden. Danach sind die vier Evangelien stark vertreten. Die alttestamentarischen Geschichtsbücher werden dagegen wenig gelesen.

	Kurz	BuchName	TeilderBibel	AT.NT	id	Theorie	Gelesen	NichtGelesen	ProzentGelesen
31	Gen	Genesis	Pentateuch	AT	1	1533	899	634	58,6431833007175
28	Ex	Exodus	Pentateuch	AT	2	1213	484	729	39,9010717230008
50	Lev	Leviticus	Pentateuch	AT	3	859	128	731	14,9010477299185
58	Num	Numbers	Pentateuch	AT	4	1289	223	1066	17,300232738557
24	Dtn	Deuteronomy	Pentateuch	AT	5	959	342	617	35,6621480709072
45	Jos	Joshua	Geschichtsbücher	AT	6	658	162	496	24,6200607902736
64	Ri	Judges	Geschichtsbücher	AT	7	618	182	436	29,4498381877023
65	Rut	Ruth	Geschichtsbücher	AT	8	85	85	0	100
7	1 Sam	1 Samuel	Geschichtsbücher	AT	9	810	414	396	51,1111111111111
16	2 Sam	2 Samuel	Geschichtsbücher	AT	10	695	221	474	31,7985611510791
4	1 Kön	1 Kings	Geschichtsbücher	AT	11	817	315	502	38,5556915544676
13	2 Kön	2 Kings	Geschichtsbücher	AT	12	719	419	300	58,2753824756606
1	1 Chr	1 Chronicles	Geschichtsbücher	AT	13	943	40	903	4,24178154825027
10	2 Chr	2 Chronicles	Geschichtsbücher	AT	14	821	75	746	9,13520097442144
26	Esra	Ezra	Geschichtsbücher	AT	15	280	75	205	26,7857142857143
57	Neh	Nehemiah	Geschichtsbücher	AT	16	405	147	258	36,2962962962963
71	Tob	Tobit	Geschichtsbücher	AT	17	245	167	78	68,1632653061225
39	Jdt	Judith	Geschichtsbücher	AT	18	340	148	192	43,5294117647059
27	Est	Esther	Geschichtsbücher	AT	19	272	64	208	23,5294117647059
5	1 Makk	1 Maccabees	Geschichtsbücher	AT	20	922	168	754	18,2212581344902
14	2 Makk	2 Maccabees	Geschichtsbücher	AT	21	556	75	481	13,4892086330935
37	Ijob	Job	Lehrbücher und Psalmen	AT	22	1068	526	542	49,250936329588
63	Ps	Psalms	Lehrbücher und Psalmen	AT	23	2525	1317	1208	52,1584158415842
69	Spr	Proverbs	Lehrbücher und Psalmen	AT	24	915	189	726	20,655737704918
48	Koh	Ecclesiastes	Lehrbücher und Psalmen	AT	25	222	148	74	66,6666666666667
35	Hld	Song of Solomon	Lehrbücher und Psalmen	AT	26	117	68	49	58,1196581196581
72	Weish	Wisdom of Solomon	Lehrbücher und Psalmen	AT	27	436	289	147	66,2844036697248
68	Sir	Sirach/Ecclesiasticus	Lehrbücher und Psalmen	AT	28	1372	449	923	32,7259475218659
41	Jes	Isaiah	Große Propheten	AT	29	1291	929	362	71,9597211463982
40	Jer	Jeremiah	Große Propheten	AT	30	1364	839	525	61,5102639296188
47	Klgl	Lamentations	Große Propheten	AT	31	154	92	62	59,7402597402598
22	Bar	Baruch	Große Propheten	AT	32	213	85	128	39,906103286385
29	Ez	Ezekiel	Große Propheten	AT	33	1273	395	878	31,0290652003142
23	Dan	Daniel	Große Propheten	AT	34	530	312	218	58,8679245283019
36	Hos	Hosea	Kleine Propheten	AT	35	197	142	55	72,0812182741117
42	Joel	Joel	Kleine Propheten	AT	36	73	62	11	84,9315068493151
20	Am	Amos	Kleine Propheten	AT	37	146	146	0	100
59	Obd	Obadiah	Kleine Propheten	AT	38	21	21	0	100
44	Jona	Jonah	Kleine Propheten	AT	39	48	46	2	95,8333333333333
53	Mi	Micah	Kleine Propheten	AT	40	105	76	29	72,3809523809524
56	Nah	Nahum	Kleine Propheten	AT	41	47	21	26	44,6808510638298
32	Hab	Habakkuk	Kleine Propheten	AT	42	56	37	19	66,0714285714286
73	Zef	Zephaniah	Kleine Propheten	AT	43	53	30	23	56,6037735849057
33	Hag	Haggai	Kleine Propheten	AT	44	38	38	0	100
67	Sach	Zechariah	Kleine Propheten	AT	45	211	157	54	74,4075829383886
52	Mal	Malachi	Kleine Propheten	AT	46	55	46	9	83,6363636363636
55	Mt	Matt	Evangelien	NT	47	1071	823	248	76,844070961718
54	Mk	Mark	Evangelien	NT	48	678	544	134	80,23598820059
51	Lk	Luke	Evangelien	NT	49	1151	906	245	78,7141615986099
43	Joh	John	Evangelien	NT	50	879	813	66	92,4914675767918
21	Apg	Acts	Geschichtsbuch	NT	51	1006	997	9	99,1053677932405
66	Röm	Rom	Paulusbriefe	NT	52	433	433	0	100
3	1 Kor	1 Cor	Paulusbriefe	NT	53	437	437	0	100
12	2 Kor	2 Cor	Paulusbriefe	NT	54	256	256	0	100
30	Gal	Gal	Paulusbriefe	NT	55	149	149	0	100
25	Eph	Eph	Paulusbriefe	NT	56	155	155	0	100
61	Phil	Phil	Paulusbriefe	NT	57	104	104	0	100
49	Kol	Col	Paulusbriefe	NT	58	95	95	0	100
8	1 Thess	1Thess	Paulusbriefe	NT	59	89	89	0	100
17	2 Thess	2Thess	Paulusbriefe	NT	60	47	47	0	100
9	1 Tim	1 Tim	Paulusbriefe	NT	61	113	113	0	100
18	2 Tim	2 Tim	Paulusbriefe	NT	62	83	83	0	100
70	Tit	Titus	Paulusbriefe	NT	63	46	46	0	100
62	Phlm	Phlm	Paulusbriefe	NT	64	25	25	0	100
34	Hebr	Heb	Katholische Briefe	NT	65	303	303	0	100
38	Jak	James	Katholische Briefe	NT	66	108	108	0	100
6	1 Petr	1 Peter	Katholische Briefe	NT	67	105	105	0	100
15	2 Petr	2 Peter	Katholische Briefe	NT	68	61	61	0	100
2	1 Joh	1 John	Katholische Briefe	NT	69	105	105	0	100
11	2 Joh	2 John	Katholische Briefe	NT	70	13	13	0	100
19	3 Joh	3 John	Katholische Briefe	NT	71	15	15	0	100
46	Jud	Jude	Katholische Briefe	NT	72	25	19	6	76
60	Offb	Rev	Apokalyptisches Buch	NT	73	404	404	0	100

Welche Bibelstellen werden besonders häufig gelesen?

Wie fast zu erwarten, werden vor allem die Psalmen häufig gelesen – nämlich in den Zwischengesängen der Heiligen Messe. Die Paulusbriefe sind dann auch noch relativ gut vertreten. Erst weiter hinten kommen dann bspw. die Evangelien.
Die folgende Tabelle ist gekürzt und beinhaltet nur alle Stellen, die mindestens 5x gelesen werden.

	Buch	Kapitel	Vers	count
1	Ps	34	2	35
2	Ps	34	3	34
3	Ps	34	6	31
4	Ps	34	7	31
5	Ps	34	4	29
6	Ps	34	5	28
7	Ps	34	9	27
8	Ps	34	8	26
9	Ps	126	1	23
10	Ps	126	2	23
11	Ps	126	3	23
12	Ps	126	4	23
13	Ps	126	5	23
14	Ps	126	6	23
15	Ps	23	1	22
16	Ps	23	2	22
17	Ps	23	3	22
18	Ps	23	4	22
19	Ps	23	5	22
20	Ps	23	6	22
21	Ps	96	1	22
22	Ps	96	10	22
23	Ps	96	3	21
24	Ps	96	2	20
25	Ps	16	2	18
26	Ps	16	5	18
27	Ps	16	8	18
28	Ps	16	9	18
29	Ps	40	7	18
30	Ps	40	8	18
31	Ps	40	9	18
32	Ps	40	10	18
33	Ps	112	1	18
34	Ps	112	2	18
35	Ps	112	5	18
36	1 Kor	1	22	17
37	1 Kor	1	23	17
38	1 Kor	1	24	17
39	1 Kor	1	25	17
40	Ps	89	2	17
41	Ps	89	3	17
42	Ps	89	20	17
43	Ps	96	7	17
44	Ps	98	1	17
45	Ps	103	1	17
46	Ps	103	2	17
47	Ps	112	6	17
48	1 Kor	1	18	16
49	1 Kor	1	19	16
50	1 Kor	1	20	16
51	1 Kor	1	21	16
52	1 Kor	2	1	16
53	1 Kor	2	2	16
54	1 Kor	2	3	16
55	1 Kor	2	4	16
56	1 Kor	2	5	16
57	Eph	4	1	16
58	Eph	4	2	16
59	Eph	4	3	16
60	Eph	4	4	16
61	Eph	4	5	16
62	Eph	4	6	16
63	Ps	1	1	16
64	Ps	1	2	16
65	Ps	1	3	16
66	Ps	1	6	16
67	Ps	16	1	16
68	Ps	16	7	16
69	Ps	16	11	16
70	Ps	40	2	16
71	Ps	40	4	16
72	Ps	89	4	16
73	Ps	89	5	16
74	Ps	89	27	16
75	Ps	96	8	16
76	Ps	98	3	16
77	Ps	98	4	16
78	Ps	112	4	16
79	Ps	112	9	16
80	1 Kor	1	26	15
81	1 Kor	1	27	15
82	1 Kor	1	28	15
83	1 Kor	1	29	15
84	1 Kor	1	30	15
85	1 Kor	1	31	15
86	2 Kor	4	7	15
87	Ps	1	4	15
88	Ps	19	8	15
89	Ps	98	2	15
90	Ps	117	1	15
91	Ps	117	2	15
92	Eph	4	7	14
93	Eph	4	11	14
94	Eph	4	12	14
95	Eph	4	13	14
96	Phil	3	8	14
97	Ps	19	10	14
98	Ps	34	10	14
99	Ps	34	11	14
100	Ps	103	3	14
101	Ps	103	4	14
102	Ps	112	3	14
103	Ps	145	10	14
104	Ps	145	11	14
105	Phil	3	9	13
106	Phil	3	10	13
107	Phil	3	11	13
108	Phil	3	12	13
109	Phil	3	13	13
110	Phil	3	14	13
111	Phil	4	6	13
112	Phil	4	7	13
113	Ps	19	9	13
114	Ps	37	3	13
115	Ps	37	4	13
116	Ps	112	7	13
117	1 Kor	4	1	12
118	1 Kor	4	2	12
119	1 Kor	4	3	12
120	1 Kor	4	4	12
121	1 Kor	4	5	12
122	Joh	15	9	12
123	Joh	15	10	12
124	Joh	15	11	12
125	Joh	15	12	12
126	Joh	15	14	12
127	Joh	15	15	12
128	Joh	15	16	12
129	Phil	4	4	12
130	Phil	4	5	12
131	Phil	4	8	12
132	Phil	4	9	12
133	Ps	89	21	12
134	Ps	89	22	12
135	Ps	103	8	12
136	Ps	119	10	12
137	Ps	145	9	12
138	2 Kor	4	8	11
139	2 Kor	4	9	11
140	2 Kor	4	10	11
141	2 Kor	4	11	11
142	2 Kor	4	13	11
143	2 Kor	4	14	11
144	2 Kor	4	15	11
145	Joh	15	13	11
146	Joh	15	17	11
147	Ps	27	1	11
148	Ps	31	6	11
149	Ps	33	4	11
150	Ps	33	5	11
151	Ps	51	3	11
152	Ps	51	4	11
153	Ps	85	13	11
154	Ps	85	14	11
155	Ps	89	25	11
156	Ps	103	9	11
157	Ps	119	11	11
158	Ps	119	12	11
159	Ps	119	14	11
160	Ps	145	2	11
161	Ps	145	8	11
162	Ps	145	13	11
163	1 Kor	4	6	10
164	1 Kor	4	7	10
165	1 Kor	4	8	10
166	1 Kor	4	9	10
167	1 Kor	4	10	10
168	1 Kor	4	11	10
169	1 Kor	4	12	10
170	1 Kor	4	13	10
171	1 Kor	4	14	10
172	1 Kor	4	15	10
173	2 Kor	4	12	10
174	Ez	34	11	10
175	Lk	1	46	10
176	Lk	1	47	10
177	Lk	1	48	10
178	Mt	5	13	10
179	Mt	5	14	10
180	Mt	5	15	10
181	Mt	5	16	10
182	Mt	11	28	10
183	Mt	11	29	10
184	Mt	11	30	10
185	Phil	3	17	10
186	Ps	25	4	10
187	Ps	27	13	10
188	Ps	27	14	10
189	Ps	31	16	10
190	Ps	33	18	10
191	Ps	33	19	10
192	Ps	37	5	10
193	Ps	37	6	10
194	Ps	51	12	10
195	Ps	51	13	10
196	Ps	85	11	10
197	Ps	85	12	10
198	Ps	105	6	10
199	Ps	119	9	10
200	Ps	119	13	10
201	Ps	124	2	10
202	Ps	124	3	10
203	Ps	124	4	10
204	Ps	124	5	10
205	Ps	124	7	10
206	Ps	124	8	10
207	Ps	128	1	10
208	Ps	128	2	10
209	Ps	128	4	10
210	Ps	128	5	10
211	Ps	131	1	10
212	Ps	131	2	10
213	Ps	131	3	10
214	Weish	3	1	10
215	Weish	3	2	10
216	Weish	3	3	10
217	Weish	3	4	10
218	Weish	3	5	10
219	Weish	3	6	10
220	Weish	3	7	10
221	Weish	3	8	10
222	Weish	3	9	10
223	1 Joh	5	1	9
224	1 Joh	5	2	9
225	1 Joh	5	3	9
226	1 Joh	5	4	9
227	1 Joh	5	5	9
228	1 Kor	2	10	9
229	1 Kor	4	16	9
230	2 Kor	4	6	9
231	Eph	4	8	9
232	Eph	4	9	9
233	Eph	4	10	9
234	Ez	34	12	9
235	Ez	34	15	9
236	Ez	34	16	9
237	Jes	7	10	9
238	Jes	7	11	9
239	Jes	7	12	9
240	Jes	7	13	9
241	Jes	7	14	9
242	Joh	10	11	9
243	Joh	10	12	9
244	Joh	10	13	9
245	Joh	10	14	9
246	Joh	10	15	9
247	Joh	10	16	9
248	Joh	15	5	9
249	Joh	15	8	9
250	Lk	1	49	9
251	Lk	1	50	9
252	Lk	1	53	9
253	Lk	1	54	9
254	Lk	9	57	9
255	Lk	9	58	9
256	Lk	9	59	9
257	Lk	9	60	9
258	Lk	9	61	9
259	Lk	9	62	9
260	Mt	5	17	9
261	Mt	5	18	9
262	Mt	5	19	9
263	Mt	10	28	9
264	Mt	10	29	9
265	Mt	10	30	9
266	Mt	10	31	9
267	Mt	10	32	9
268	Mt	10	33	9
269	Mt	11	25	9
270	Mt	11	26	9
271	Mt	11	27	9
272	Mt	19	27	9
273	Mt	19	28	9
274	Mt	19	29	9
275	Ps	19	11	9
276	Ps	19	12	9
277	Ps	25	5	9
278	Ps	25	8	9
279	Ps	25	9	9
280	Ps	31	3	9
281	Ps	31	4	9
282	Ps	31	17	9
283	Ps	33	2	9
284	Ps	33	12	9
285	Ps	33	20	9
286	Ps	37	30	9
287	Ps	37	31	9
288	Ps	85	9	9
289	Ps	85	10	9
290	Ps	90	12	9
291	Ps	90	13	9
292	Ps	90	14	9
293	Ps	100	2	9
294	Ps	100	3	9
295	Ps	100	4	9
296	Ps	100	5	9
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592	2 Kor	5	16	6
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818	2 Kor	6	7	5
819	2 Kor	6	8	5
820	2 Kor	6	9	5
821	2 Kor	6	10	5
822	2 Sam	7	4	5
823	2 Sam	7	5	5
824	2 Sam	7	12	5
825	2 Sam	7	14	5
826	2 Sam	7	16	5
827	2 Tim	1	8	5
828	2 Tim	1	13	5
829	2 Tim	1	14	5
830	Apg	2	14	5
831	Apg	6	1	5
832	Apg	6	2	5
833	Apg	6	3	5
834	Apg	6	4	5
835	Apg	6	5	5
836	Apg	6	6	5
837	Apg	6	8	5
838	Apg	6	9	5
839	Apg	6	10	5
840	Apg	8	1	5
841	Apg	8	4	5
842	Apg	8	5	5
843	Apg	8	6	5
844	Apg	8	7	5
845	Apg	8	8	5
846	Apg	9	31	5
847	Apg	10	34	5
848	Apg	11	21	5
849	Apg	11	22	5
850	Apg	11	23	5
851	Apg	11	24	5
852	Apg	11	25	5
853	Apg	11	26	5
854	Dan	7	13	5
855	Dan	7	14	5
856	Eph	1	5	5
857	Eph	1	6	5
858	Eph	1	20	5
859	Eph	1	21	5
860	Eph	1	22	5
861	Eph	1	23	5
862	Eph	2	4	5
863	Eph	2	5	5
864	Eph	2	6	5
865	Eph	2	7	5
866	Eph	2	8	5
867	Eph	2	9	5
868	Eph	2	10	5
869	Eph	5	21	5
870	Eph	5	22	5
871	Eph	5	23	5
872	Eph	5	24	5
873	Eph	5	25	5
874	Eph	5	26	5
875	Eph	5	27	5
876	Eph	5	28	5
877	Eph	5	29	5
878	Eph	5	30	5
879	Eph	5	31	5
880	Eph	5	32	5
881	Ex	24	3	5
882	Ex	24	4	5
883	Ex	24	5	5
884	Ex	24	6	5
885	Ex	24	7	5
886	Ex	24	8	5
887	Gal	2	20	5
888	Gal	5	1	5
889	Gal	6	14	5
890	Gal	6	15	5
891	Gal	6	16	5
892	Hebr	2	9	5
893	Hebr	2	10	5
894	Hebr	2	13	5
895	Hebr	2	14	5
896	Hebr	2	15	5
897	Hebr	2	16	5
898	Hebr	2	17	5
899	Hebr	5	7	5
900	Hebr	5	8	5
901	Hebr	5	9	5
902	Hebr	11	9	5
903	Hebr	11	10	5
904	Hebr	11	13	5
905	Hebr	11	14	5
906	Hebr	11	15	5
907	Hebr	11	16	5
908	Hebr	13	7	5
909	Hebr	13	8	5
910	Hebr	13	15	5
911	Hebr	13	16	5
912	Jer	1	6	5
913	Jer	1	7	5
914	Jer	1	8	5
915	Jer	1	9	5
916	Jer	1	10	5
917	Jer	1	17	5
918	Jer	1	18	5
919	Jer	1	19	5
920	Jes	6	1	5
921	Jes	6	2	5
922	Jes	6	3	5
923	Jes	6	4	5
924	Jes	6	5	5
925	Jes	6	6	5
926	Jes	6	7	5
927	Jes	6	8	5
928	Jes	11	10	5
929	Jes	35	4	5
930	Jes	35	5	5
931	Jes	35	6	5
932	Jes	49	3	5
933	Jes	49	5	5
934	Jes	49	6	5
935	Jes	61	1	5
936	Jes	61	2	5
937	Jes	61	9	5
938	Jes	61	10	5
939	Jes	61	11	5
940	Joh	3	16	5
941	Joh	3	17	5
942	Joh	14	6	5
943	Joh	17	12	5
944	Joh	17	13	5
945	Joh	17	14	5
946	Joh	17	15	5
947	Joh	17	16	5
948	Joh	17	17	5
949	Joh	17	18	5
950	Joh	17	19	5
951	Jona	3	10	5
952	Kol	3	5	5
953	Kol	3	9	5
954	Kol	3	10	5
955	Kol	3	11	5
956	Lk	1	39	5
957	Lk	1	40	5
958	Lk	1	41	5
959	Lk	1	42	5
960	Lk	1	43	5
961	Lk	1	44	5
962	Lk	1	45	5
963	Lk	4	21	5
964	Lk	9	24	5
965	Lk	12	35	5
966	Lk	12	36	5
967	Lk	12	37	5
968	Lk	12	38	5
969	Lk	12	39	5
970	Lk	12	40	5
971	Lk	15	3	5
972	Mk	1	16	5
973	Mk	1	17	5
974	Mk	1	18	5
975	Mk	1	19	5
976	Mk	1	20	5
977	Mk	16	16	5
978	Mk	16	17	5
979	Mk	16	18	5
980	Mt	1	18	5
981	Mt	1	19	5
982	Mt	1	20	5
983	Mt	1	21	5
984	Mt	5	1	5
985	Mt	5	2	5
986	Mt	5	3	5
987	Mt	5	4	5
988	Mt	5	5	5
989	Mt	5	6	5
990	Mt	5	7	5
991	Mt	5	8	5
992	Mt	5	9	5
993	Mt	5	10	5
994	Mt	5	11	5
995	Mt	5	12	5
996	Mt	7	21	5
997	Mt	7	24	5
998	Mt	7	25	5
999	Mt	7	26	5
1000	Mt	7	27	5
1001	Mt	10	7	5
1002	Mt	10	34	5
1003	Mt	10	35	5
1004	Mt	10	36	5
1005	Mt	13	44	5
1006	Mt	13	45	5
1007	Mt	13	46	5
1008	Mt	16	24	5
1009	Mt	16	25	5
1010	Mt	16	26	5
1011	Mt	16	27	5
1012	Mt	22	34	5
1013	Mt	22	35	5
1014	Mt	22	36	5
1015	Mt	22	37	5
1016	Mt	22	38	5
1017	Mt	22	39	5
1018	Mt	22	40	5
1019	Offb	7	10	5
1020	Offb	7	11	5
1021	Offb	7	12	5
1022	Offb	7	13	5
1023	Offb	7	15	5
1024	Offb	7	16	5
1025	Offb	7	17	5
1026	Offb	12	10	5
1027	Phil	2	1	5
1028	Phil	2	2	5
1029	Ps	8	8	5
1030	Ps	8	9	5
1031	Ps	17	1	5
1032	Ps	17	6	5
1033	Ps	18	2	5
1034	Ps	18	3	5
1035	Ps	18	50	5
1036	Ps	25	6	5
1037	Ps	30	2	5
1038	Ps	30	4	5
1039	Ps	30	5	5
1040	Ps	30	6	5
1041	Ps	30	12	5
1042	Ps	30	13	5
1043	Ps	33	11	5
1044	Ps	33	13	5
1045	Ps	34	20	5
1046	Ps	37	39	5
1047	Ps	37	40	5
1048	Ps	50	9	5
1049	Ps	51	17	5
1050	Ps	51	18	5
1051	Ps	63	2	5
1052	Ps	63	3	5
1053	Ps	63	4	5
1054	Ps	63	5	5
1055	Ps	63	6	5
1056	Ps	69	31	5
1057	Ps	69	34	5
1058	Ps	71	1	5
1059	Ps	71	2	5
1060	Ps	72	7	5
1061	Ps	72	8	5
1062	Ps	72	12	5
1063	Ps	72	13	5
1064	Ps	80	2	5
1065	Ps	84	6	5
1066	Ps	91	1	5
1067	Ps	91	2	5
1068	Ps	97	5	5
1069	Ps	111	4	5
1070	Ps	111	5	5
1071	Ps	112	8	5
1072	Ps	113	3	5
1073	Ps	113	7	5
1074	Ps	118	1	5
1075	Ps	118	2	5
1076	Ps	119	1	5
1077	Ps	119	2	5
1078	Ps	130	7	5
1079	Ps	130	8	5
1080	Ps	132	14	5
1081	Ps	138	3	5
1082	Ps	139	1	5
1083	Ps	139	2	5
1084	Ps	139	3	5
1085	Ps	145	1	5
1086	Ps	145	4	5
1087	Ps	145	5	5
1088	Ps	146	5	5
1089	Röm	5	1	5
1090	Röm	5	2	5
1091	Röm	5	13	5
1092	Röm	5	14	5
1093	Röm	5	17	5
1094	Röm	5	18	5
1095	Röm	5	19	5
1096	Röm	12	9	5
1097	Röm	12	10	5
1098	Röm	12	11	5

Weitere Teile der Reihe zur statistischen Bibelvisualisierung:
Teil 0: Übersicht
Teil 1: Beschaffung der Daten
Teil 2: Datenaufbereitung mit einem Python-Programm (liturgischer Kalender / Heilige Messe)
Teil 3: Beschaffung der Daten zum Stundenbuch und Datenaufbereitung
Teil 4: Verarbeitung der Daten mit der Statistik-Programmiersprache R
Teil 5: Visualisierung der Daten mit RAW Graphs und Inkscape
Teil 6a: Endergebnisse
Teil 6b: Datentabellen

Artikel

Bibelvers in der Leseordnung

Manchmal kommt es vor, dass man herausbekommen möchte, wann ein bestimmter Vers in der Bibel in der liturgischen Leseordnung in der katholischen Kirche vorkommt.
Vielleicht gefällt einem ein bestimmter Abschnitt aus der Bibel und man möchte im Gottesdienst das passende Lektionar dafür bereitlegen. Oder man fragt sich, ob eine bestimmte Lieblingsbibelstelle überhaupt in einem Gottesdienst regulär vorgelesen wird und wenn ja, wann dies ist.
Vor dem Hintergrund meines Projektes zur Visualisierung von Bibelstatistiken ist dies auf dem dafür angelegten Datensatz als Nebenprodukt möglich geworden. Das kleine selbstgebastelte Script findet ihr hier.
Weitere Infos zu den Datenquellen findet man im entsprechenden Artikel zur Bibelvisualisierung.

Nachtrag: Inzwischen findet sich auch beim Deutschen Liturgischen Institut ein Schriftstellenverzeichnis für die Lesungen der Messe, in der man sogar den jeweiligen Lektionars-Band und die Seite nachschlagen kann. Sehr cool!

Artikel

Bibelvisualisierung — Ergebnisse

Wie sieht es nun aus, mit dem Vorkommen der Bibel in der Leseordnung der katholischen Kirche? Folgend findet ihr die Ergebnisse in verschiedenen Formen aufbereitet.
Neben den Visualisierungen findet ihr auch noch die Datentabellen und Spezialauswertungen, sowie die Bibelstellensuche in eigenen Artikel.

Bibelvershäufigkeit als Treemap-Diagramm

Artikel

Bibelvisualisierung — Teil 5: Visualisierung der Daten

RAW Graph

Um Daten zu visualisieren kann man natürlich auf die Funktionen von LibreOffice Calc zurückgreifen. Oder man erstellt direkt aus R die Diagramme z.B. mit ggplot2. Für viele statistische Daten ist das vermutlich sogar die einfachste Möglichkeit.
Wenn es um komplizierte Visualisierungenund die Möglichkeit für eine spätere Weiterverarbeitung geht, dann bin ich inzwischen ein Fan von RAW Graphs, einem Open Source Data Visualization Framework.
In RAW Graphs kann man einfach die Daten reinkopieren oder hochladen und dann den Visualisierungstyp auswählen, die Zuordnung festlegen und schließlich noch die Ausgabe anpassen / modifizieren.
Zur Weiterverarbeitung kann man das Endprodukt als SVG-Datei (Vektordatei) herunterladen.

Inkscape

Um die Datei noch weiter zu bearbeiten – also z.B. die Labels anzupassen – bietet sich Inkscape an.
Die eben noch heruntergeladene SVG-Datei mit Scribus öffnen und dann anpassen.
Ein Handbuch für Inkscape findet sich online. Ansonsten hilft auch eine bekannte Videoplattform oft mit Video-Tutorials weiter.

Artikel

Bibelvisualisierung — Teil 4: Verarbeitung der Daten in R

Mit fast 86.000 Datenzeilen-Ergebnis aus der Vorerarbeitung des liturgischen Kalenders war mir schnell klar, dass diese Datenmenge nicht gut mit normalen Tabellenkalkulationsprogrammen zu verarbeiten ist – vor allem, wenn es um das komplexe Zusammenführen von Daten geht (frühere Tabellenkalkulationsprogramme eines Softwareherstellers aus Redmond konnten bis vor wenigen Jahren z.B. überhaupt nur etwa 65.000 Zeilen speichern/bearbeiten – ganz zu schweigen von der Berechnung).
Wie gerufen kam mir da die Programmiersprache R, mit der man super statistische Berechnungen vornehmen kann. Als grafische Benutzeroberfläche hab ich hierbei dann RStudio verwendet.
Die relativ steile Lernkurve zahlt sich auf jeden Fall aus. Ich habe für eine umfangreiche strategische Prognoseberechnung einmal Excel/LibreOffice Calc verwendet (mit SVerweis-Krücken etc.) – die beiden kamen ordentlich an ihre Leistungsgrenzen und kapitulierten entweder, oder brauchten selbst auf einem aktuellen Rechner etwa 30–45min Berechnungszeit. Mit R war die ganze Sache dagegen in etwa einer Minute getan. Berauschend!

Für einen guten Einstieg in R bietet z.B. der R‑Reader von Jörg Groß & Benjamin Peters. Die Cheatcheets/Schummelzettel sind aber auch sehr hilfreich!

Folgend wieder einmal mein R‑Script – quick and dirty (Verbesserungen bitte gerne schreiben! Man kann viele Dinge auch kürzer machen, aber für die Lesbarkeit habe ich oft eine vielleicht umständlichere Variante verwendet). Die Import-Daten (also eine Tabelle mit allen einzelnen in der Leseordnung vorkommenden Bibelversen) findet sich weiter unten.

# Librarys importieren
library(tidyverse)

# Import 
# CSV-Tabelle (Bibel-Versliste.csv, Tab-getrennt) aus Bibelverse.awk, 
# welches die Tabellen ausliest aus Bibel-Statistik-Anzahl-Verse-Kapitel.ods/csv 
# von Felix Just, S.J., Ph.D. 
# -- https://catholic-resources.org/Bible/OT-Statistics-NAB.htm ;
# https://catholic-resources.org/Bible/NT-Statistics-Greek.htm
bibelverseall = read.csv("Bibel-Versliste.csv", header = TRUE, sep = "\t")
# CSV-Tabelle (Schriftverse-Einzeln-bearbeitet-ohneFormel.csv, Tab-getrennt) aus LiturgischerKalenderZerleger.awk,
# welches die Tabellen ausliest aus Liturgischer-Kalender-2016-2022.ods/csv,
# was ein nachbearbeiteter Export der Daten ist von Hatto v. Hatzfeld SDB unter
# http://www.eucharistiefeier.de/lk/api-abfrage.php
# mit den Optionen www.eucharistiefeier.de/lk/api.php?format=csv&jahr=2019&info=wdtrgflux&dup=e&bahn=n
# Hier dann etwa 3-6 Jahre (Lesejahre) und entsprechend die Lesejahre hinterlegen.
liturgieverse = read.csv("Schriftverse-Einzeln-Stundenbuch-und-Messe.csv", header = TRUE, sep = "\t")

## Herausfilter von Zeilen, die zur Bahnlesung gehören (hätte man auch vorher beim Datenexport herauslassen können ...)
## Lässt nur übrig, die dieses Muster enthalten
#resultat2 <- subset(resultat, grepl("Bahnlesung", TagesLiturgie)  &  pName == "2011-02-10_R2" )
## schmeißt mit !grepl die Dinge raus, die angegeben sind
liturgieverse2 <- subset(liturgieverse, !grepl("Bahnlesungen", TagesLiturgie))
## Nur Sonntage behalten
#liturgieverse2 <- filter(liturgieverse2,Wochentag=="Sonntag")


## Nur ein Buch auusgeben
liturgieverse3 <- filter(liturgieverse,Buch=="Ez")
liturgieverse3 <- subset(liturgieverse3, !grepl("Bahnlesungen", TagesLiturgie))
# Duplikate nach mehreren Spalten reduzieren, also wo mind. Buch, Kapitel und Vers gleich sind.
liturgieverse3 <- distinct(liturgieverse3,Buch,Kapitel,Vers,TagesLiturgie,.keep_all=TRUE)
write.csv2(liturgieverse3[order(liturgieverse3$Buch,liturgieverse3$Kapitel,liturgieverse3$Vers,liturgieverse3$TagesLiturgie), ], file = "ausgabe/liturgieverse-ezechiel.csv")


# Spalte ggf. umbenennen:
names(bibelverseall)[names(bibelverseall)=="Buch.kurz"] <- "Buch"
# Merge by multiple columns, Fügt die zwei Tabellen anhand mehrerer gleicher Spalten zusammen
resultat <- merge(bibelverseall, liturgieverse2, all.x = TRUE, by = c("Buch", "Kapitel", "Vers"))


# In CSV ausgeben
write.csv2(resultat, file = "ausgabe/alle-bibelverse-mehrmals-mit-leseordnung.csv")

# Duplikate nach mehreren Spalten reduzieren, also wo mind. Buch, Kapitel, Vers, TagesLiturgie gleich sind.
resultatAlle <- distinct(resultat,Buch,Kapitel,Vers,TagesLiturgie,.keep_all=TRUE)
# In CSV ausgeben
write.csv2(resultatAlle, file = "ausgabe/alle-bibelverse-mehrmals-mit-leseordnung-ohne-duplikate.csv")



# Häufigkeit der Verse berechnen
vershaeufigkeit <- resultatAlle %>% group_by(Buch, Kapitel, Vers) %>% summarize(count=n())
write.csv2(vershaeufigkeit, file = "ausgabe/vershaeufigkeit-im-gottesdienst.csv")
vershaeufigkeitsortiert <- vershaeufigkeit[order(vershaeufigkeit$count, decreasing = TRUE),]
write.csv2(vershaeufigkeitsortiert, file = "ausgabe/vershaeufigkeit-im-gottesdienst-sortiert.csv")



## Duplikate nach mehreren Spalten reduzieren, also wo mind. Buch, Kapitel und Vers gleich sind.
#resultat2 <- distinct(resultat,Buch,Kapitel,Vers,.keep_all=TRUE)
## In CSV ausgeben
#write.csv2(resultat2, file = "ausgabe/alle-bibelverse-nur-na.csv")
## Eine Art Pivottabelle -- Anzahl der Zeilen nach Buch und Kapitel
#resultat2 %>% count(Buch,Kapitel)


# Duplikate nach mehreren Spalten reduzieren, also wo mind. Buch, Kapitel und Vers gleich sind.
resultat3.1 <- distinct(resultat,Buch,Kapitel,Vers,TagesLiturgie,.keep_all=TRUE)
# Duplikate (wo die gleichen Bibelstellen mehrmals im Jahr vorkommen) zusammenführen in jeweils eine Zelle (DAUERT LANGE! Mehrere Minuten)
#  filter(Buch=="Mk",Kapitel==3,Vers>=30) %>% 
resultat3.2 <- resultat3.1 %>% 
  group_by(Buch,Kapitel,Vers) %>% 
  summarise(TagesLiturgie = paste(unique(TagesLiturgie), collapse = ', '),
            Wochentag = paste(unique(Wochentag), collapse = ', '),
            Bemerkungen = paste(unique(Bemerkungen), collapse = ', '),
            Lesungstyp = paste(unique(Lesungstyp), collapse = ', '),
            Farbe = paste(unique(Farbe), collapse = ', '),
            Grad = paste(unique(Grad), collapse = ', '),
            Rang = paste(unique(Rang), collapse = ', '),
            Datei = paste(unique(Datei), collapse = ', '))
write.csv2(resultat3.2, file = "ausgabe/alle-bibelverse-mit-leseordnung-zusammengefasst.csv")

# Gibt die Versanzahl pro Buch aus
resultat3.2 %>% group_by(Buch) %>% summarise(VerseInsg=n())

# erstellt eine neue Tabelle aus resultat3 und fügt dieser eine weitere Spalte hinzu, in der geschaut wird,
# ob in der Spalte Rang nichts (NA) steht, und setzt hier 1/FALSE bzw. 0/TRUE (wird später für die Berechnung gebraucht, deshalb hier 1 für NA=FALSE)
#resultat4 <- cbind(resultat3.2,"VersNA"=ifelse(resultat3.2$Rang=="NA",0,1))
resultat4 <- cbind(resultat3.2,"VersNA"=ifelse(resultat3.2$Lesungstyp=="NA",0,1))
write.csv2(resultat4, file = "ausgabe/alle-bibelverse-zusammengefasst-mit-na.csv")

# erstellt eine neue Tabelle aus resultat 4
resultat5 <- resultat4
# Die Spalten, die gleich zusammengefügt werden sollen vom Text in eine Spalte
cols <- c( 'Buch' , 'Kapitel' , 'Vers' )
# Erstellt die neue Spalte `biblevers`, in die die drei Spalten zusammengefügt werden
resultat5$biblevers <- apply( resultat5[ , cols ] , 1 , paste , collapse = " " )
# Fügt die neue Spalte "Vers1" hinzu, die einfach nur jeweils den Wert 1 hat (für Berechnung)
resultat5$Vers1 <- 1



####
# Bibelbuchstatistik mit zusaetlichen Infos anreichern (NT/AT etc.)
# Dateien einlesen
#bibelbuchverstatistik = read.csv("resultat5.csv", header = TRUE)
bibelbuchverstatistik = resultat5
# Bei fehlendem Tabellenheader "FALSE" bei header nicht vergessen und dann diesen später hinzufügen (2. Zeile)
anzahlbibelverse = read.csv("Bibel-Statistik-Anzahl-Verse-Kapitel.csv", header = FALSE, sep = "\t")

# holt nur die Angaben jeweils zum Buchnamen in Lang- und Kurzform, sowie zum groben Teil der Bibel und AT/NT heraus.
anzahlbibelversekurz <- anzahlbibelverse[,c(2,3,156,157)]
# noch den Tabellenheader / Spaltenbeschriftung hinzufügen:
colnames(anzahlbibelversekurz) <- c("BuchName","Kurz","TeilderBibel","AT.NT")

# fügt noch eine ID ein, damit man die Buecher nachher in der richtigen Reihenfolge sortieren kann
anzahlbibelversekurz$id  <- 1:nrow(anzahlbibelversekurz)
# zusammenfuehren mit mehreren Spalten (Buch und Buch-kurz) -- reichert die Komplettausgabe an mit Angaben zu AT/NT, Teil der Bibel etc.
ntatverse  <- merge(bibelbuchverstatistik, anzahlbibelversekurz, by.x = "Buch", by.y = "Kurz")
# ausgeben
write.csv2(ntatverse, file = "ausgabe/verse-im-gottesdienst.csv")


# gruppiert die Einträge nach AT/NT-Spalte und errechnet die jeweilige Prozentangabe für AT/NT im Gottesdienst
# die Summe von Vers1 sind alle Verse pro Buch, die Summe von VersNA sind nur alle Verse, die tatsächlich vorkommen
ntatsum <- ntatverse %>% group_by(AT.NT) %>% summarise(Theorie=sum(Vers1),Gelesen=sum(VersNA),NichtGelesen=Theorie-Gelesen,ProzentGelesen=1/Theorie*Gelesen*100)
write.csv2(ntatsum, file = "ausgabe/bibel-at-nt-im-gottesdienst-prozent.csv")

# gruppiert die Einträge nach Teil-der-Bibel-Spalte und errechnet die jeweilige Prozentangabe für Teil-der-Bibel im Gottesdienst
# die Summe von Vers1 sind alle Verse pro Buch, die Summe von VersNA sind nur alle Verse, die tatsächlich vorkommen
ntatteilesum  <- ntatverse %>% group_by(TeilderBibel) %>% summarise(Theorie=sum(Vers1),Gelesen=sum(VersNA),NichtGelesen=Theorie-Gelesen,ProzentGelesen=1/Theorie*Gelesen*100)
#ntatteilesum2  <- merge(anzahlbibelversekurz, ntatteilesum, by.x = "TeilderBibel", by.y = "TeilderBibel")
write.csv2(ntatteilesum[order(ntatteilesum$TeilderBibel), ], file = "ausgabe/bibel-teile-im-gottesdienst-prozent.csv")

# gruppiert die Einträge nach Bücher-Spalte und errechnet die jeweilige Prozentangabe für Bibelbücher im Gottesdienst
# die Summe von Vers1 sind alle Verse pro Buch, die Summe von VersNA sind nur alle Verse, die tatsächlich vorkommen
ntatbuechersum  <- ntatverse %>% group_by(Buch) %>% summarise(Theorie=sum(Vers1),Gelesen=sum(VersNA),NichtGelesen=Theorie-Gelesen,ProzentGelesen=1/Theorie*Gelesen*100)
ntatbuechersum2  <- merge(anzahlbibelversekurz, ntatbuechersum, by.x = "Kurz", by.y = "Buch")
write.csv2(ntatbuechersum2[order(ntatbuechersum2$id), ], file = "ausgabe/bibel-buecher-im-gottesdienst-prozent.csv")

#nach mehreren Kriterien sortierte Liste exportieren
write.csv2(ntatbuechersum2[order(ntatbuechersum2$Prozent, decreasing = TRUE), ], file = "ausgabe/bibel-buecher-im-gottesdienst-prozent-sortiert.csv")

Schriftverse-Einzeln-Stundenbuch-und-Messe–Bibel-Versliste Herunterladen

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Bibelvisualisierung — Teil 3: Beschaffung und Weiterverarbeitung der Daten zum Stundenbuch

Um den in der Liturgie gelesenen Teil der Bibel noch etwas mit Daten anzureichern, schlug Prof. Michael Konkel (Theologische Fakultät Paderborn – meine alma mater) vor, noch die Lesungen aus dem Stundenbuch mit aufzunehmen.
Glücklicherweise haben wir ein tolles und sehr hilfsbereites Liturgisches Institut in Deutschland. Albert Josef Urban vom Deutschen Liturgischen Institut in Trier konnte mir postwendend in diesem Anliegen helfen und hat mir die entsprechenden Daten für die Lesungen des Stundenbuches zukommen lassen.
Bzgl. der Psalmen sei hier kurz der Hinweis von Herrn Urban weitergegeben, dass nach der Allgemeinen Einführung in das Stundengebet (AES) eigentlich alle Psalmen im vierwöchigen Zyklus gebetet werden – außer die Fluchpsalmen, die zumindest beim Stundenbuch der Weltpriester und Diakone ausgelassen werden. Zum Beispiel im monastischen Stundenbuch sind diese aber oft enthalten und ein-/ausgeklammert.

Um wieder die Einzelverse herauszubekommen, hab ich das in Teil 2 geschriebene Python-Programm entsprechend für das Stundenbuchformat quick and dirty angepasst.
Die Eingabedatei habe ich noch von einzelnen Tippfehlern korrigiert (bspw. „Weish 11, 20b – 12.2.11b-19“), damit sich das Programm nicht verschluckt.
Die Eingabedatei (Tab-separiert!) und das Programm findet ihr wieder folgend. Bitte auch hier die Hinweise in Teil 2 beachten (u.a. bzgl. Dilettantismus, Standardausgabe, Feedback etc.).

Stundenbuch-Zerleger Herunterladen

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Bibelvisualisierung — Teil 2: Weiterverarbeitung mit Python

Da ich eigentlich eine unkomplizierte Lösung haben wollte, hab ich die Weiterverarbeitung der Daten zunächst mit AWK versucht. Dort bin ich dann doch leider an Grenzen gestoßen, weshalb ich mich also etwas in Python eingearbeitet habe und ein Programm für die Bearbeitung der Daten aus dem Liturgischen Kalender von Hatto von Hatzfeld geschrieben habe.
Ich bitte schon jetzt die fähigen Python-Programmierer um Nachsicht für diesen stümperhaften Versuch. Verbesserungen und Korrekturen sind gerne gesehen – schreibt mir einfach.
Mir war es wichtig ein möglichst simples Script zu erstellen, dass auch andere Beginner verstehen können.

Das Programm kann folgend heruntergeladen werden. Ich habe versucht möglichst viele Kommentare einzupflegen, sodass man das Script halbwegs gut lesen kann. Dort kann man dann auch einfach die Eingabedateien etc. anpassen.
Da das Script die Daten über die Standardausgabe ausgibt (zum besseren Fehlersuchen), einfach diese dann in der Bash in eine Datei umleiten, bspw.:

./LiturgischerKalenderZerleger.py > Schriftverse-Einzeln-aus-Kalender.csv

Liturgischer-Kalender-Zerleger Herunterladen

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Bibelvisualisierung — Teil 1: Beschaffung und Vorbereitung der Daten

Verse der einzelnen Bibelbücher herausfinden

Um letztlich auch einen prozentualen Anteil der in der Heiligen Messe gelesenen Bibeltexte berechnen zu können, brauchte ich als erstes eine Übersicht, wie viel Verse die jeweiligen Kapitel in den jeweiligen Büchern der Bibel haben.
Fündig bin ich nach einiger Suche beim amerikanischen Jesuiten Felix Just geworden:

Diese Daten habe ich zunächst in ein einheitliches Tabellenformat gebracht und mit den deutschen Bibelbuchabkürzungen ergänzt. Die Daten findet ihr in folgender OpenDocument-Tabelle, bzw. in der Tab-getrennten CSV-Datei (jedoch ohne die Spaltentitel; die ersten Spalten sind Buch-ID, englischer Buch-Name, Buch-Name in deutscher Kurzform, Kapitelanzahl des Buches und Gesamt-Versanzahl des Buches).

Bibelbuch-Versanzahl Download

Das folgende Awk-Script erstellt dann daraus eine CSV-Tabelle, die später weiterverwendet wird. Sie beinhaltet einfach jeden einzelnen Vers der Bibel in einer Zeile – verbunden mit dem jeweiligen Buch und dem entsprechenden Kapitel.

# Jonathan Berschauer, GNU GPL v3
# Tabelle mit allen Bibelversen erstellen
# Am Begin ausführen
BEGIN {
    FS = "\t"
    OFS = "\t"
    
    print "Buch-kurz\tKapitel\tVers"
}

# Durchgang für jede Zeile
{
    id=$1
    buch=$2
    kurz=$3
    kapitelanzahl=$4
    Versanzahl=$5
   
    #print "ID " id " Buch " buch " Kurz " kurz
  
    for(spalte=6; spalte<=155; spalte++) #alle Spalten der Zeile durchgehen, bei der 5. Spalte anfangen
    {
        if ($spalte != "") { #nur durchgehen, solange noch etwas in der Spalte steht
            versanzahl=$spalte
            kapitel=spalte-5
            #print "Buch " buch ", Kapitel " kapitel " hat " versanzahl " Verse."
            
            for(i=1;i<=versanzahl;i++) { #Einzelverse pro Zeile ausgeben
                print kurz "\t" kapitel "\t" i
            }
        }
    }  
    
}

# Am Ende ausführen
END {
}

Aufgerufen wird das Script in der Shell mit folgender Syntax:
awk -f Programmdatei DateiHier also beispielsweise:
awk -f Bibelverse.awk Bibel-Statistik-Anzahl-Verse-Kapitel.csv > Bibel-Versliste.csv

Heraus kommt die Ausgangsdatei: Bibel-Versliste.csv (Tab-getrennt)

Verse aus dem liturgischen Online-Kalender extrahieren

Nachdem wir nun also zunächst die Versanzahl der einzelnen Kapitel der Bücher in der Bibel haben, brauchen wir die die Textstellen, die in der Liturgie vorgelesen werden. Als erstes beschäftigen wir uns mit den Texten in der Heiligen Messe. In der römischen Liturgie gibt es hierzu unterschiedliche Lesejahre. An Sonntagen gibt es die drei Lesejahre A, B und C. An Wochentagen gibt es nur zwei Lesejahre – I und II.
Eine sehr große Hilfe sind hierbei die bereits vom Salesianer Hatto von Hatzfeld zusammengetragenen Daten unter http://www.eucharistiefeier.de/lk/ .
Richtig toll ist, dass Hatto von Hatzfeld sogar eine API programmiert hat, um die verschiedenen Daten abfragen zu können.
Unter folgendem Link lässt sich so das komplette liturgische Jahr 2019 im CSV-Format abfragen:
www.eucharistiefeier.de/lk/api.php?format=csv&jahr=2019&info=wdtrgflux&dup=e&bahn=n
Heraus kommen Ausgangsdateien wie: liturkal_wdtrgflu2019.csv

Ich habe – um alle mögliche Lesungskonstellationen abzudecken – einfach mal die Jahre 2016–2021 exportiert und als CSV gespeichert. In der Bash lassen sich die Daten nun alls CSV-Dateien einfach zusammenkopieren:
cat *.csv > Liturgischer-Kalender-2016-2021.csv

Ausgangsdatei ist somit: Liturgischer-Kalender-2016–2021.csv

Daten zur Leseordnung ergänzen

Mit LibreOffice oder einem anderen Programm müssen jetzt nur noch die Titelzeilen mit „Index …“ herausgelöscht werden.
Für die Daten zum Lesejahr habe ich noch die Spalten „LesejahrSonntage“ und „LesejahrWochentage“ hinten in der Tabelle angefügt.
Dort die Lesejahre gemäß Leseordnung (immer Beginn mit dem 1. Adventssonntag, vgl. https://de.wikipedia.org/wiki/Leseordnung) angeben, also bspw. „A“ „2“.
Am einfachsten geht das vielleicht mit LibreOffice. Ggf. die Daten nach unten kopieren mit der Tastenkombination „Strg+D“.

Ausgangsdatei ist eine überarbeitete Liturgischer-Kalender-2016–2021.csv

Datenkorrektur mit regulären Ausdrücken

Leider passen die jetzt vorhandenen Daten noch nicht für die Weiterverarbeitung. Manchmal gibt es Tippfehler, zu viel Leerzeichen oder anders. Das Weiter-Verarbeitungs-Programm braucht zur das Format „Buch Kapitelnummer, Vers-Vers.Vers-Vers“ (also zwischen Kapitel und Vers ein Leerzeichen, was nicht unbedingt manchen Zitierrichtlinien entspricht).
Jetzt könnte man mehrere Tausend Einträge durchgehen und die entsprechenden Fehler korrigieren. Etwas einfach gestaltet dies sich mit einem Texteditor (ich verwende den bei Linux/KDE mitgelieferten Editor „Kate“), der reguläre Ausdrücke (engl.: regular expressions, oder kurz: RegExp oder Regex) verarbeiten kann.
Wenn ich also ein Komma zwischen zwei Zahlen ohne ein Leerzeichen suchen möchte und dort immer ein Leerzeichen nach dem Komma einfügen möchte, wäre mein Suchmuster (immer alles ohne Anführungszeichen): (\d),(\d) . Das Ersetzmuster wäre in diesem Fall: \1, \2 . Die Klammern im Suchausdruck definieren die Unter-Suchmuster, welche dann beim Ersetzen angesprochen werden können. Das erste Ergebnis wird so bspw. mit \1 und das zweite mit \2 angesprochen.

Folgend findet ihr ein paar Beispiele:

“ u. “ (=und) durch „.“ ersetzen:
Suchen: „(\d) u. (\d)„
Ersetzen: „\1.\2″
Suchen: „(\d)u. (\d)“
Ersetzen: „\1.\2″
Suchen: „(\d) u (\d)“
Ersetzen: „\1.\2„
Suchen: “ u.(\d)“
Ersetzen: „.\1″
Die fehlenden Leerzeichen nach mehreren Psalmen hinzfügen (bspw. bei „Ps 126 (125),1–2b.2c‑3.4–5.6 (R: 5)“):
Suchen: “),(\d)-(\d)“
Ersetzen: “), \1-\2″
Die fehlenden Leerzeichen nach Kapitelangaben ergänzen (bspw. bei „1 Kor 1,18–25“; „Joh 18,1–19,42“; „Joh 20, 19–23 oder Joh 15,26–27; 16,12–15“):
Suchen: „(\d),(\d)-(\d)“
Ersetzen: „\1, \2-\3″

Ausgangsdatei ist eine überarbeitete Liturgischer-Kalender-2016–2021.csv (folgend enthalten in der ZIP zum Python-Programm).
Diese Datei brauchen wir nun für den nächsten Schritt, die Verarbeitung in einem Pythonprogramm.

Liturgischer-Kalender-Zerleger Herunterladen

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Bibelvisualisierung — Übersicht

Eigentlich wollte ich nur einmal herausfinden, welche Verse der Bibel im (katholischen) Gottesdienst vorgelesen werden – und noch viel interessanter: Welche Bibelstellen wir im Gottesdienst nicht hören. Aus einem kurzen Streifzug durch die Liturgiewissenschaft ist ein kleines Programmier/Script-Projekt geworden, bei dem ich nebenbei auch R und Python zu schätzen lernte.
Wenn euch nur die Ergebnisse interessieren, dann springt direkt zur Ergebnisseite, auf der verschiedene Visualisierungen zu finden sind.

Im ersten Teil geht es um die Beschaffung der Daten aus den liturgischen Kalendern (in Bezug auf die Leseordnung in der römisch-katholischen Eucharistiefeier) und die Vorbereitungen für eine Weiterverarbeitung dieser Daten (u.a. mit Awk und LibreOffice).
Im zweiten Teil werden die beschafften Daten mit einem Python-Programm in eine Form gebracht, die dann später mit der Statistiksoftware R weiterverarbeitet werden kann.
Im dritten Teil werden die Daten für die Lesungstexte im Stundenbuch beschafft und mit Python verarbeitet.
Im vierten Teil geht es um die Verarbeitung der Daten mit der Statistik-Programmiersprache R.
Im fünften Teil der Serie geht es um die eigentliche Visualisierung der Daten mit Hilfe von Online-Tools und dem Vektorgrafikprogramm Inkscape.
Im letzten Teil findet ihr die Endergebnisse der Bibelvisualisierung, sowie die Datentabellen (mit Spezialauswertungen).

Neben der Visualisierung ist auch noch eine nette kleine Bibelverssuche herausgekommen, falls man z.B. suchen möchte, in welchem liturgischem Buch man welchen Bibelvers findet – oder einfach, wann und ob der Lieblingsvers in der Leseordnung drankommt.