In einer gemischt qualitativ-quantitativen Analyse der französischen Präsidentschaftswahl wurden Kommentare unter Onlineartikeln der französischen Tageszeitung <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Le Monde</hi> im Zeitraum zwischen dem ersten (23.04.2017) und dem zweiten (07.05.2017) Wahltag manuell und automatisch analysiert. Hierfür wurden zunächst themenähnliche Artikel ausgewählt, die sich mit den zwei Präsidentschaftskandidaten der zweiten Wahlrunde befassten. Für die weitere Analyse wurden sechs repräsentative Onlineartikel und die zugehörigen Userkommentare ausgewählt. Diese ausgewählten Textdateien wurden mithilfe der Topic Modelling Software MALLET auf ihre Hauptthemen hin analysiert. Als Trainingsdaten für das Topic Modelling wurden ähnliche Onlineartikel anderer Zeitungen und Wahlprogramme der zwei Hauptparteien der zweiten Wahlrunde verwendet. Da es auch für das Französische keinen frei verfügbaren Sentimenttagger gibt, wurde ein regelbasiertes System entwickelt, dass auf einer Kombination von verschiedenen Sentimentlexika beruht, u.a. auch multi-linguale Ressourcen (NRC Emotion Lexicon, Mohammad & Turney, 2013), die auf der einen Seite die Datengrundlage vergrößern, auf der anderen Seite aber auch potenziell Fehler (z.B. fehlerhafte Übersetzungen, Lesartenambiguitäten) beitragen.