Gesichtsbasierte Emotionserkennung ist eine etablierte Methode in der Mensch-Maschine-Interaktion mit zahlreichen Anwendungsbeispielen (Halbhuber et al. 2019; Hartl et al. 2019; Schmidt et al. 2020c). Für die Emotionserkennung wird das Python-Modul <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">FER</hi> (Goodfellow et al. 2013) genutzt. Das Modell führt erste eine Gesichtserkennung durch (Zhang et al. 2016) und dann eine Emotionsprädiktion über ein convolutional neural network (CNN), das auf über 35 000 vorannotierten Bildern trainiert wurde. Das Modell gibt Wahrscheinlichkeitswerte für die sieben Klassen <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Wut, Ekel, Furcht, Freude, Trauer, Überraschung</hi> und <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Neutral</hi> zwischen 0 und 1 aus, die sich insgesamt zu 1 summieren. Zur Bestimmung der Gesamtemotion eines Frames werden die jeweiligen Werte für die Kategorien summiert und der Durchschnitt gebildet. Für die film- oder gruppenbasierten Analysen werden Mittelwerte über alle Frames hinweg gebildet.