In den Digital Humanities (DH) werden Sentiment-Analyse (die Einteilung, ob ein Text eher positiv/negativ konnotiert ist) und Emotionsklassifikation (die Erkennung bzw. Zuordnung distinkter Emotionskonzepte in Texten) in den letzten Jahren immer populärer. Sie werden verwendet, um moderne Textsorten wie Songtexte (Schmidt et al. 2020a), Filmtexte (Schmidt et al. 2020b) und Texte aus den sozialen Medien zu analysieren (Moßburger et al. 2020; Schmidt et al. 2020c; 2020d) finden aber auch Einsatz für literarische Genres wie beispielsweise Märchen (Alm / Sproat 2005; Mohammad 2011), Romane (Kakkonen / Kakkonen 2011; Mohammad et al. 2011; Reagan et al. 2016; Zehe et al. 2016) oder Dramen (Mohammad 2011; Schmidt / Burghardt 2018; Schmidt et al. 2018a; 2018b; Schmidt 2019; Schmidt et al. 2019a; 2019b; 2019c; Yavuz 2020; Schmidt et al. 2021). Die Ziele variieren dabei von der Exploration von Sentiment- und Emotionsverläufen in einzelnen Werken bis zu Gruppenvergleichen (siehe Kim / Klinger 2019). Die steigende Popularität ist wenig überraschend, da die hermeneutische Analyse von Emotionen eine lange Tradition in der Literaturwissenschaft hat, z.B. in der Dramenanalyse (Pikulik 1965; Wiegmann 1987; Anz 2011; Schonlau 2017).