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Emotion und Argument in digitalen Informationsumwelten

PROJEKTBESCHREIBUNG
Eine zentrale Entwicklung der letzten zwanzig Jahre ist die Verlagerung gesellschaftlicher Diskussionen, die traditionell durch Printmedien, Radio, Fernsehen und deren Strukturen bestimmt wurden, in die digitale Welt. Während traditionelle, von "Gatekeepers" wie Medien oder Experten geprägte Diskussionen natürlich auch in digitalen Medien stattfinden, gibt es – insbesondere durch die sozialen Medien – in deutlich größerem Maßstab als bisher die Möglichkeit für Gruppen von Laien, sich mit sehr geringem Aufwand zu organisieren und direkt miteinander auszutauschen. Neben vielen positiven Aspekten ergeben sich hier auch mögliche negative Konsequenzen wie die sogenannten "Filterblasen", in denen sich jeder Nutzer umgeben von einer vermeintlich repräsentativen, großen Menge von Unterstützern wiederfindet.
Ein Thema, das dadurch sehr relevant wird, ist die Frage, wie die Diskurse in solchen digitalen Foren strukturiert sind. Insbesondere scheint uns interessant zu betrachten, wie prominent argumentative Strukturen (entsprechend „klassischen“ Expertendiskursen) und emotionale Komponenten (z. B. nach dem Vorbild von Kurzformaten wie Tweets) relativ zueinander sind. An dieser Stelle kommen Computerlinguistik und Psychologie zusammen.

* Psychologisch fragen wir, welches die Schlüsselfaktoren bezüglich des Verhältnisses zwischen Emotion und Argument sind, die für Leser einen Text überzeugend erscheinen lassen, und wie dies von Lesereigenschaften wie Motivation und Einstellung zum Thema abhängt.

* Computerlinguistisch fragen wir erstens, wie wir die Identifikation dieser Schlüsselfaktoren für größere Textmengen verschiedener Typen automatisieren können, und zweitens, wie wir automatisch den emotionalen Gehalt eines Textes variieren können, um überzeugendere  bzw. leichter automatisch zu analysierende Texte zu erzeugen.

Projektbeteiligte
Publikationen
Kim, E. & Klinger, R. (2019). An analysis of emotion communication channels in fan-fiction: Towards emotional storytelling. In Proceedings of the Second Workshop on Storytelling, pp. 56-64, Florence, Italy. Association for Computational Linguistics.

Klinger, R., de Clercq, O., Mohammad, S.M., & Balahur, A. (2018). IEST: WASSA-2018 implicit emotions shared task. In Proceedings of the 9th Workshop on Computational Approaches to Subjectivity, Sentiment and Social Media Analysis, Brussels, Belgium. Association for Computational Linguistics.

Troiano, E., Padó, S., & Klinger, R. (2019). Crowdsourcing and validating event-focused emotion corpora for German and English. In Proceedings of the 57th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, pp. 4005–4011, Florence, Italy. Association for Computational Linguistics. doi: 10.18653/v1/P19-1391