Ausgehend vom derzeit <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">de facto</hi> Standard der diktionärbasierten Sentimentanalyse innerhalb der DH (vgl. Kim & Klinger, 2019) nutzten wir zur Co-Identifizierung von räumlichen Entitäten und Affekt acht für das Deutsche gängige frei verfügbare Sentiment-/Emotions-Diktionäre, sowie Ressourcen mit geopolitischen und räumlichen Informationen. Ähnlich wie Heuser et al. (2016) identifizieren wir zunächst regelbasiert lexikalisch ‘räumliche Entitäten’ als “Seedwords”, und analysieren daraufhin innerhalb einer Spanne von + - 50 Wörtern um das seedword den enkodierten Affekt.