Aufbauend auf dem Forschungsstand untersucht diese Arbeit die inhaltlichen Diskussionen zu beiden eingangs erwähnten Memes auf Twitter hinsichtlich deren Emotionen und stellt diese in einem direkten Vergleich gegenüber. <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">„Communication messages such as tweets, emails, and digital images are by definition memes, because they are replicable transmitters of cultural meanings.” (Spitzberg B. H., 2014, S. 312)</hi> In dieser Arbeit findet ein <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Lexikon basierter Ansatz</hi> für die Sentiment Analyse der Tweets Anwendung, da im Gegensatz zu den <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">lernbasierten Methoden des maschinellen Lernens,</hi> die Lexikon basierten Verfahren für Bereiche eingesetzt werden können, für die keine Trainingsdaten existieren (Kennedy und Inkpen, 2006). Da für die vorliegende Sentiment Analyse lediglich ein relativ kleiner Untersuchungskorpus von 167 Tweets zur Verfügung steht, kommt die Anwendung der lernbasierten Methoden nicht in Frage. Des Weiteren können bei den Lexikon basierten Methoden kontextbedingte Ambivalenzen und andere sprachliche Konstrukte leichter berücksichtigt werden, da linguistische Aspekte eines Textes in Betracht gezogen werden können (Brooke et al., 2009). Dies ist vor allem zur Analyse von Mikroblogging-Einträgen geeignet, weil die Texte sehr kurz gehalten sind (Twitter erlaubt maximal 140 Zeichen pro Tweet). Grundsätzlich sind allerdings die Methoden des maschinellen Lernens bei Sentiment Analysen im Hinblick auf die Genauigkeit und Präzision der Klassifizierung meist effektiver als die Lexikon basierten Ansätze (Kennedy und Inkpen, 2006).