Sentiments

• Sentiments: Zeigt die emotionalen Werte der ausgewählten Artikel basierend auf lexikalischen Schätzungen.
• Original vs. Deframed: Wechseln Sie zwischen den ursprünglichen Artikeltexten aus dem RSS-Feed und den deframten Versionen, um die vom News Deframer entfernte emotionale Wirkung zu visualisieren.

Warum Sentiments?

Wir verwenden einen VAD/VAC (Dimensional) und BE5 (Diskret) Ansatz zur Erkennung von Stimmungen und Emotionen in Texten. Dabei nutzen wir die Sentiment-Werte von MEmoLon, einem Emotionslexikon für über 90 Sprachen. Das VAD-Modell (Valenz, Arousal/Erregung, Dominanz) bewertet die allgemeine Stimmung auf einer Skala von 1-9 in den Bereichen Valenz (Polarität/Angenehmheit), Arousal (Aktivierung/Erregung) und Dominanz (wahrgenommene Kontrolle). Das BE5-Modell misst die Intensität der diskreten Emotionen – Freude, Wut, Traurigkeit, Angst und Ekel – auf einer Skala von 1-5.

Es gibt grundlegende wissenschaftliche Erkenntnisse, die diese Methodik stützen: fMRT-Experimente zeigen, dass das Lesen bestimmter Wörter tatsächlich messbare emotionale Reaktionen im Gehirn hervorrufen kann. Weitere Details zu dieser Theorie finden Sie in dieser Dissertation.

Interpretation der Sentiments

Die numerischen Rohwerte der VAD- und BE5-Modelle werden in verständliche Beschreibungen übersetzt. Diese heuristische Interpretationsebene wandelt kontinuierliche Vektoren in ein kompaktes Set von acht regelbasierten Labels um:

1. Kernzustand (Core State): Erfasst die globale VAD-Konfiguration und den allgemeinen affektiven Zustand (z. B. zuversichtlich positiv).
2. Hauptemotion (Primary Emotion): Identifiziert den stärksten diskreten Emotionskanal (z. B. Freude).
3. Sekundäremotion (Secondary Emotion): Erhält die zweitstärkste Emotion, um gemischte oder vielschichtige Zustände abzubilden.
4. Interpretation: Die einfache Zusammenfassung, die den VAD-Zustand und das Emotionsprofil kombiniert (z. B. Freude, Zuversicht und Sicherheit).
5. Spannung (Tension Label): Trennt Aktivierung/Spannung von allgemeiner Positivität oder Negativität basierend auf dem Arousal.
6. Kontrolle (Control Label): Macht die Dominanz-Dimension explizit und verfolgt Handlungsfähigkeit, Macht und Verletzlichkeit.
7. Stimmung (Mood Label): Eine vereinfachte Polaritätslesart, die allein auf der Valenz basiert (z. B. positiver Grundton).
8. Klarheit (Clarity Label): Gibt an, wie deutlich eine Emotion die anderen dominiert (klar, gemischt oder mehrdeutig).

Eine detaillierte technische Aufschlüsselung der Schwellenwerte und Mapping-Regeln finden Sie im Sentiment README.