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Structure, Dialogue and Autonomy

Datenbank mit emotionalen Texten

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Im Rahmen des EU-Netzwerkprogrammes COST Action E-READ arbeitet das IFeL gemeinsam mit internationalen Experten daran, eine mehrsprachige Datenbank von kurzen Texten mit unterschiedlichem Emotionspotential aufzubauen. Diese soll für Forschungszwecke eingesetzt werden, u.a. mit dem Ziel, bei adaptiven Lernsystemen die fürs Lernen relevanten Emotionen zu berücksichtigen.

Das emotionale Potential von Texten ist für das adaptive E-Learning wichtig, da für das Lernen relevante Emotionen (z.B. Lernfreude, Langeweile, Verwirrung) bei der Lehrmittelproduktion und in Aufgaben der Studierenden berücksichtigt werden können. Die Messung des emotionalen Potentials von Texten ist jedoch relativ neu. Das Institut für Fernstudien- und eLearningforschung (IFeL) der FFHS arbeitet derzeit am Aufbau einer Text-Datenbank zur Erforschung der Wirkung von Emotionen in Texten.

Ganze Texte noch kaum auf Emotionsgehalt untersucht
Emotionen werden in der Regel am Menschen gemessen, indem nach Gefühlen und subjektivem Empfinden gefragt, Mimik und Gestik auf vorhandene Emotionen beobachtet oder psychophysiologische Messungen (z.B. Herzfrequenz, Hautleitwert) vorgenommen werden. Aber auch das emotionale Potential, d.h. der geschätzte Gehalt von Emotionen, in Bildern und Texten ist messbar. Seit längerer Zeit gibt es Datenbanken mit Bildern, deren emotionales Potential von mehreren Personen geschätzt wurde und in Experimenten als Stimuli (z.B. zur Auslösung von Emotionen) gezeigt werden. Es existieren auch Wortlisten, in denen Worte nach dem emotionalen Potential beurteilt wurden. In der Regel sind die Worte nach ihrer Valenz (negativ – positiv) und die emotionale Erregbarkeit (arousal) oder sogar nach einzelne basale Emotionen (wie Ärger, Freude und Angst) beurteilt worden.

Ganze Texte wurden jedoch noch kaum in Bezug zum emotionalen Potenzial untersucht. Dazu gibt es eine ganze Reihe von Instrumenten. Im deutschen Sprachraum ist vor allem die «Berlin Affective Word List» (BAWL) mit über 6000 Worten bekannt, die von einem Team um Arthur Jacobs in Berlin gebildet und weiter entwickelt wird. Auch die Einschätzung der Texte mit sogenannten SAM (Self-Assessment Manikin) wird für die Einschätzung des emotionalen Gehaltes von Texten angewandt. SAM sind Logos in Form von kleinen Männchen, die in fünf bis neun Abstufungen eine emotionale Dimension (Valenz, emotionale Erregung) darstellen.

SAM-Methode: 5-Punkte Skala, emotionale Erregung
Quelle: http://irtel.uni-mannheim.de/pxlab/demos/index_SAM.html

In einer ersten Phase des Projektes ist vorgesehen, je zehn Texte aus vier Ländern (Schweiz, Frankreich, Spanien, Finnland) auf Deutsch (d.h. die entsprechenden Übersetzungen) mit der BAWL und später mit der SAM-Methode zu analysieren.

 

Zur Veranschaulichung: Das emotionale Potential dieses News-Beitrages hat eine Valenz von 0.75 (erreichbare Werte: -1.6 bis +2), das heisst, der Text ist eher positiv, und weist eine mittlere emotionale Erregbarkeit von 2.76 (erreichbare Werte: 2.3 bis 4) auf.

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