In der ersten Studie stehen Tweets zur Bundestagswahl (BTW) im Vordergrund, für die ein Sentimenttagger entwickelt wurde, um das in den Tweets ausgedrückte Sentiment im Hinblick auf Themen, Parteien und Personen zu analysieren. Zwischen Mai und September 2017 wurden mehr als 5.4 Millionen Tweets gesammelt und nach Schlagworten und Hashtags zur BTW und zu den Parteien gefiltert. 600 Tweets wurden von 3 AnnotatorInnen manuell als `positiv', `negativ', 'neutral' oder 'irrelevant' (kein Bezug zur Bundestagswahl) klassifiziert. Um die Anforderungen eines (bisher nicht verfügbaren) Twitter-Sentimenttaggers für das Deutsche im Hinblick auf die Fragestellung zu ermitteln, wurden in einer Vorstudie 100 Tweets von fünf AnnotatorInnen auf ihr Sentiment hin untersucht. Dabei wurde deutlich, dass das Sentiment zum Teil aus dem Kontext inferiert werden muss (z.B. angehängte Bilder), was besonders die automatische Analyse erschwert. Zudem werden oft mehrere Sentiments ausgedrückt werden (s. Mohammad, 2016). Das Inter-Annotator-Agreement für alle 3 AnnotatorInnen lag bei 61% (94,5% bei Übereinstimmung von 2 AnnotatorInnen). Eine Sichtung der annotierten Daten zeigt, dass Tweets zur BTW überwiegend sentiment-behaftet sind (91%) und negatives Sentiment vorherrscht (81% neg., 10% pos, 9% neut). Für den Sentimenttagger wurden verschiedene überwachte maschinelle Lernverfahren auf den annotierten Daten trainiert und getestet (10-fache Kreuzvalidierung). Verwendet wurden dabei Unigramme sowie weitere Informationen wie das Vorkommen von Emoticons oder bestimmten Satzzeichen. Der beste Klassifikator (Naive Bayes) erreichte 71% F-Score (69% Prec., 75% Rec.). Besonders indikativ für negatives Sentiment in unserem Datenset sind die Unigramme „Schulz“ und „Merkel“, während positives Sentiment durch „!“ angezeigt wird. Hier ist sicher eine weitergehende Analyse notwendig.