Zusammenfassung
Am Beispiel von Angstreferenzen in US-Präsidentschaftsdebatten (1960-2016) zeigen wir in diesem Beitrag die Möglichkeiten einer quantifizierenden Diskursanalyse auf. Unter Rückgriff auf Skalierungs- und Klassifizierungsverfahren wird deutlich, dass die Kandidaten und Kandidatinnen in diesem Schnittfeld von politischem und medialem Diskurs systematisch auf drei Angstkonzepte Bezug nehmen: Angst (fear), Sorge (concern) und Risiko (risk). Es lässt sich zeigen, dass die drei Konzepte im Diskurs systematisch mit spezifischen Politikfeldern verbunden, bestimmte Assoziationen hingegen gemieden werden. Die vorgeschlagene Methodologie erlaubt es, dabei sowohl synchrone Kontexte und Strukturen von Angstreferenzen sichtbar zu machen als auch deren diachrone Entwicklungen nachzuzeichnen.
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Notes
- 1.
In R stehen zur Verarbeitung von Textdaten verschiedene Text-Mining-Pakete zur Verfügung, die im Wesentlichen dieselben Standardfunktionen aufweisen. Weit verbreitete Pakete sind z. B. „tm“, „tidytext“, „quanteda“, „text2vec“ oder „SnowballC“.
- 2.
Alle gängigen Text-Mining-Pakete bieten zumindest für weit verbreitete Sprachen eine entsprechende Liste typischer „Stopwords“. Alternativ lassen sich Stopword-Kandidaten auch durch eine statistische Analyse ermitteln oder manuell ergänzen (Vijayarani et al. 2015). Im vorliegenden Fall wurden etwa zusätzlich Eigennamen, persönliche Anreden oder Amtsbezeichnungen entfernt.
- 3.
Aussagen der Moderator*innen wurden nicht berücksichtigt.
- 4.
Eine „rein“ explorative, induktive Analyse von (textuellen) Daten stellt bereits insofern einen Grenzfall empirischen Arbeitens dar, auch wenn sie gegenwärtig im Feld der Sozialwissenschaften noch überwiegt.
- 5.
Namentlich genannte Politiker*innen wurden durch Umcodierungen ebenfalls ihren Parteien zugeordnet und insofern unter diesen Begriffen subsumiert.
- 6.
Die Konnotation von concern als etwas „betreffend“ (so in „concerning“) wurde zuvor auf Grundlage einer Inspektion aller infrage kommenden Statements ausgeschlossen, sodass concern hier tatsächlich im Sinne von „Sorge“ verwendet wird.
- 7.
Bemerkenswert mag erscheinen, dass die Wahlen in allen vier Fällen, in denen die Angststatements in Tendenz und Häufigkeit so weit auseinanderklafften, durch den mit weniger Angstaussagen operierenden Kandidaten gewonnen wurden.
- 8.
Entsprechende Skalierungs- und Klassifizierungsverfahren werden auch unter dem Begriff des „unsupervised machine learning“ (Welbers et al. 2017) erfasst, wobei aber lediglich die Optimierung angesprochen wird.
- 9.
Naheliegend wäre dann die Frage, ob es Sinn ergeben könnte, auch eine traditionale Angst zu konzipieren (und diese durch Erweiterung des semantischen Begriffsfeldes in unsere Analyse einzubeziehen). Dabei ließe sich eine traditionale Angst etwa auf der Ebene von Subjekten (Ängstlichkeit als Persönlichkeitsmerkmal), auf der Ebene von Situationen (Atmosphäre der Unsicherheit), auf der Ebene von Gesellschaften (institutionalisierte Verunsicherung oder securitization) sowie auf der Ebene von Kulturen (vorherrschende Ressentiments) denken.
- 10.
Man denke an das geflügelte Wort „unsere Jungs“ im Irak.
- 11.
Es wird spannend zu beobachten, wie es die über lange Jahre hegemoniale Form der quantitativen Sozialwissenschaft, die sich jüngst unter dem Label „Analytische Soziologie“ reorganisiert hat, schafft, ihre wohlbegründete Kritik an einer Variablensoziologie angesichts der so attraktiven Möglichkeiten von Big Data aufrechtzuerhalten.
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Schmitz, A., Horneber, J. (2020). Die quantitative Analyse textueller Daten. In: Martin, S., Linpinsel, T. (eds) Angst in Kultur und Politik der Gegenwart. Kulturelle Figurationen: Artefakte, Praktiken, Fiktionen. Springer VS, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-30431-7_11
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