Die Börsenberichte der BBZ weisen im Hinblick auf die Bestimmung des in ihnen enthaltenen Sentiments eine vierfache Herausforderung auf. Zunächst wird die Analyse durch die spezielle Domäne verkompliziert. Die Tonalität eines ökonomischen Texts bzw. eines Finanztexts hängt in hohem Maße vom Kontext bzw. der „Richtung“ der Aussage ab (Loughran und McDonald 2011; Malo et al. 2014; Xing et al. 2020). So induziert bspw. das Wort „Verlust“ nur dann eine negative Tonalität, wenn dieser „steigt“, „sich einstellt“, „verharrt“, etc. Geht er jedoch zurück, resultiert dagegen eine Aussage mit positiver Tonalität. Im Börsen-Kontext besonders problematisch: Für die eine Marktseite mögen fallende Kurse etwas Negatives sein. Für die andere, die darauf gesetzt hat, dass die Kurse zurückgehen, ist der gleiche Vorgang hingegen etwas Positives (Hausse- vs. Baissepartei). Hinzu kommt, dass das Börsenjargon durch ein ganz eigenes Vokabular gekennzeichnet ist („Contremine“, „debarrassieren“, „Reprise“, usw.). Neben solch hochspezifischen Ausdrücken finden sich weiterhin viele Beispiele für die Verwendung eines Standardlexikons um eine spezifische Marktstimmung – teilweise geradezu metaphorisch – zu beschreiben: In der Fachsprache der Börse sind die Geschäfte etwa „flau“, „matt“, „fest“ oder „lustlos“ (Krupke 1904; Kautsch 1912). Einerseits standardisiert derlei Jargon zwar den Sprachgebrauch erheblich; andererseits erschwert es den Einsatz von off-the-shelf Lösungen was beispielsweise die automatische Sentiment Analyse solcher Sprachbelege angeht, da in Standardressourcen die Börsen-spezifische Bedeutung diese Begriffe bzw. die Begriffe selbst nicht berücksichtigt werden. Dies wird zuletzt noch dadurch verstärkt, dass wir es teils mit einem veralteten Sprachgebrauch zu tun haben, der sich neben terminologischen Besonderheiten durch Schachtelsätze, Verklausulierungen, vielfache Verneinungen, Konjunktive, Querverweise und andere Besonderheiten auszeichnet. Historizität und Sprachwandel erschweren jedoch nicht nur die Sentiment Analyse, sondern auch andere NLP-Ansätze wie etwa Named Entity Recognition (siehe etwa Hellrich et al. 2019, Ehrmann et al. 2021), da im Falle historischer Sprache viele Standard-NLP-Ressourcen nicht ohne Weiteres nachnutzbar sind.