Dieses Verfahren liefert für relativ häufige Wörter intuitivplausible Ergebnisse. Das Lexem„<space xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" quantity="0" unit="chars" /><hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Heimat</hi>“, das in insgesamt 4.325Tweets vorkommt, wird etwa von CDU und CSU ampositivsten verwendet und von Der Linken am wenigsten(aber immer noch) positiv. Demgegenüber mussten wirfeststellen, dass für unsere Ausgangsforschungsfragezentrale Begriffe („<space xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" quantity="0" unit="chars" /><hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Romantik</hi>“,„<space xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" quantity="0" unit="chars" /><hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">romantisch</hi>“,„<space xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" quantity="0" unit="chars" /><hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">romantisieren</hi>“) in unserem derzeitigen Korpus zu selten vorkommen, um damit auf Grundlage von reinen Worthäufigkeiten zuverlässige Daten erheben zu können. Eine sinnvolle Erweiterung unserer bisherigen Arbeiten besteht daher in der Anwendung fortgeschrittenerer komputationaler Modelle zur Emotionserkennung, die etwa auf Deep Learning (Nay 2016) oder Topic Modeling (Nguyen et al., 2015) beruhen. Unsere Studie ist damit dem weiteren Kontext der Meinungsklima- und Emotionsanalytik im Umfeld parlamentarischer politischer Akteure zuzuordnen (vgl. a. Abercrombie & Batista-Navarro 2018, Green & Larasati 2018, Blätte 2018, van der Zwaan et al. 2016, Rheault et al. 2016, Nguyen et al. 2015, Zirn 2014, Lietz et al. 2014), ein aktueller Schwerpunkt im zur Zeit stark expandierenden Bereich <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Computational Social Science</hi>.