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Emotionsprognose

Das affektive Lexikon München: Entwurf eines Modells zur Vorhersage der Affektivität eines Textes

Ourania Tsiknaki

Welche Wirkung Texte auf die emotionale Befindlichkeit des Lesers haben, ist weitgehend unerforscht. Die Erarbeitung eines affektiven Textprofils und die Formulierung von Prognosen zur Wirkung eines Textes auf die emotionale Befindlichkeit der Leser bedeutet daher zunächst eine Herausforderung. Bislang gab es nur vereinzelte Versuche, Leser-Emotionen zu messen, wobei auch diese von der Forschungsliteratur weitgehend ignoriert wurden. Um diesen Mangel zumindest partiell auszugleichen, entwickelt die Autorin der vorliegenden Arbeit anhand zweier empirischer Untersuchungen eine Verfahrensweise, die es ermöglicht, das emotionale Profil eines Textes zu bestimmen und dadurch auch Leser-Emotionen zu prognostizieren. Dabei benutzt die Autorin als einzige Informationsquelle das emotionale Potential der Wörter eines Textes. In einem ersten Schritt war dazu die Entwicklung des «Affektiven Lexikons München» (ALM) erforderlich. Hierbei handelt es sich um einen Index von ca. 1000 Wörtern und ihrer semantischen differentialen Profile, den ersten seiner Art (empirische Untersuchung I). Daraufhin wurde eine Verfahrensweise zur Vorhersage von durch einen Text bzw. bestimmte Wörter eines Textes hervorgerufe Leser-Emotionen ausgearbeitet (empirische Untersuchung II).