Ansätze zur Erkennung von Kommunikationsmodi in Online-Diskussionen

Bei der automatisierten Analyse von Textbeiträgen aus Online-Plattformen erfolgt oft eine Einteilung in positive und negative Aussagen. Bei der Analyse von Textbeiträgen eines kommunalen Online-Partizipationsverfahrens ist eine Aufteilung der geäußerten Meinungen in Kommunikationsmodi sinnvoll, um eine Filterung nach Argumenten und Emotionsäußerungen für nachfolgende Verarbeitungsschritte zu ermöglichen. In dieser Arbeit werden zwei Ansätze zur Erkennung von Kommunikationsmodi vorgestellt. Das erste Verfahren unterscheidet verschiedene Kommunikationsmodi anhand von Wortlisten. Die zweite Methode berücksichtigt Wortarten und extrahiert weitere sprachliche Eigenschaften. Zur Evaluation der Ansätze wird ein Datensatz aus Schlagzeilen von Nachrichtenartikeln der Internetseite ZEIT ONLINE und der Satire-Website Postillon erstellt. Die Ansätze werden zur Erkennung des Kommunikationsmodus Satire eingesetzt. Das beste Ergebnis mit einem durchschnittlichen F1 von 75,5 % wird durch den zweiten Ansatz mit einer Support Vector Machine erreicht.