<head xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0">Schlussfolgerungen</head> <list xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" type="ordered"> <item>Die Plattform Twitter ist ein stark genutztes soziales Netzwerk bzw. ein Mikroblogging-Dienst, wodurch dessen Nutzer ihre eigenen Meinungen sowie Gefühle zu Themen aller Art ausdrücken. Die Twitter-Benutzer kommentierten das Thema der US-Wahl und die ersten 100 Amtstage von D. Trump. Die Auslöser dieser Diskussionen stellten die beiden eingangs gezeigten Memes dar inkl. ihrer transportierten Nachrichten, welche durch das Zusammenspiel von Text und Bild vermittelt werden. Memes können durchaus Emotionen in der Internetgemeinde erzeugen - unter anderem auch in politischen Kontexten – ansonsten hätten sich diese beiden Memes nicht binnen kürzester Zeit via Twitter verbreiten können.</item> <item>Bezüglich der inhaltlichen Ausgestaltung der einzelnen Tweet Contents kann man sagen, dass nahezu alle Tweets Abkürzungen und/oder Emoticons beinhalteten. Die Polaritäten der Emoticons wurden allerdings nicht berücksichtigt, da hier auf keinen entsprechenden wissenschaftlichen Ansatz zurückgegriffen werden konnte.</item> <item>Für manuell durchgeführte Sentiment Analysen auf kleinem Untersuchungskorpus eignen sich Lexikon basierte Ansätze hervorragend. Ob eine Kombination mit Methoden des maschinellen Lernens herangezogen wird, hängt vom Untersuchungsgegenstand und von der Größe des Untersuchungskorpus ab.</item> <item>Grundsätzlich existieren zahlreiche Wörterbücher für Sentiment Analysen. Allerdings liefern die meisten Wörterbücher lediglich die tendenziellen Wortbedeutungen <hi rend="italic">positiv</hi>, <hi rend="italic">negativ</hi> oder <hi rend="italic">neutral</hi>. Das Wörterbuch <hi rend="italic">„SentiWordNet“</hi> hingegen skaliert die stimmungstragenden Wörter auf dem Intervall [-1, 1] und verleiht den Wörtern spezifische Gewichte, wobei „-1“ negativ und „1“ positiv bedeuten. Die verhältnisskalierten Stimmungsinformationen zu den einzelnen Wörtern konnten größtenteils über dieses Wörterbuch bestimmt werden, allerdings gab es einige Wörter die selbst dieses Wörterbuch nicht beinhaltete. Das Wörterbuch „ <hi rend="italic">SentiWordNet</hi>“ ist somit kein vollständiges Sentimentlexikon. </item> <item>Bei der reinen Auswertung der Häufigkeiten der emotionalen Färbungen der Tweets zeigt sich, dass die Verteilung fast ident ist zwischen dem statischen Bild <hi rend="italic">(N = 86, </hi>davon <hi rend="italic">19</hi> positiv, <hi rend="italic">51</hi> neutral und <hi rend="italic">16</hi> negativ) und dem Video <hi rend="italic">(N = 70, davon 18</hi> positiv, <hi rend="italic">36</hi> neutral und <hi rend="italic">16</hi> negativ). Deshalb wurden zusätzlich die verhältnisskalierten Stimmungsinformationen erhoben und einzelnen Gewichte betrachtet. Hierdurch lässt sich zeigen, dass die finale Stimmung für das statische <hi rend="italic">Bild in Summe positiv (score = 1,339) </hi>gehalten ist. Beim <hi rend="italic">Video fällt die Stimmung negativ (score = -.153) aus</hi>. Die Deutung/Interpretation der Ergebnisse einer Sentiment Analyse ist somit stark von der verwendeten Methode und dessen Ansatz abhängig. </item> </list>