Emotionalisierungen im Nachrichtenjournalismus. Eine linguistische Analyse der ZEIT ONLINE in Python

Studienarbeit aus dem Jahr 2020 im Fachbereich Informatik - Computerlinguistik, Note: 2,0, Universitat Trier, Veranstaltung: Programmieren 1: Textprozessieren, Sprache: Deutsch, Abstract: Diese Arbeit verfolgt das Ziel mittels eines Python-Skriptes herauszuarbeiten, welche emotionalisierenden, sprachlichen Strategien in Artikeln der ZEIT ONLINE vorhanden sind. Angewendet wurde das Skript auf ein Untersuchungskorpus, das aus 20 Artikeln der ZEIT ONLINE aus dem Jahr 2020 besteht. Bevor die Analysekriterien erlautert werden, sind die Termini Emotion und Emotionalisierungen zu definieren. Fur den Terminus Emotion existiert keine allgemeingultige Definition. Zentral fur die vorliegende Arbeit ist die Definition der Emotionen als Gefuhlsbewegungen, die im Kontrast zu Gefuhlszustanden, auch Stimmungen genannt, nur kurz andauern. Realisiert werden Emotionen laut Schwarz-Friesel durch nonverbale Ausdrucke als Mimik und Gestik, korperliche Zustande und verbale Reprasentationsformen. In Bezug auf die fur diese Arbeit relevante verbale Reprasentationsform wird unter Emotionalisierung der Prozess des Nachempfindens von Gefuhlen verstanden, der bei der Lekture in Gang gesetzt wird. Emotionalisierungen spielen sich dabei immer auf Rezipientenebene ab, d.h. die in die Texte eingebauten Emotionen sollen beim Leser eigene Emotionen hervorrufen. Emotionen lassen sich auf Wort-, Satz- und Textebene ausdrucken. In dieser Ausarbeitung wurden zwei Analysekriterien auf Wortebene untersucht: Diminutive und Superlative. Des Weiteren wurden vier Analysekriterien auf Satzebene analysiert: die durchschnittliche Satzlange, der Anteil an Ausrufe-, Aufforderungs- und Fragesatzen sowie der Einsatz von Doppelpunkten und Gedankenstrichen.