Presseurteile über die documenta: positiv – negativ

Sentiment-Detection – Pressekorpus – 2002-2017 [aggregierte Monatswerte]

(documenta-Zeiträume grau hinterlegt)

Jede documenta wird in Pressetexten bewertet. Die Analyse mittels des Verfahrens der Sentiment Detection ist ein Versuch, diese Wertung anhand möglichst vieler Texte greifbar zu machen.

Das Verfahren basiert darauf, dass zuvor sog. „stimmungsgebende Ausdrücke“ des Deutschen mittels der Kategorien ‚positiv‘ bzw. ‚negativ‘ bewertet wurden. So können Wörter wie „schön“, „ausgezeichnet“, „helfen“ etc. als positiv erkannt werden, „furchtbar“, „schrecklich“  oder „Angst“ als negativ. Auch größere Einheiten werden bestimmt, z.B. Redewendungen wie „X ist nicht (mehr) zu helfen“ als negativ. Sind die Ausdrücke einmal bewertet, können große Textmengen digital darauf untersucht werden, welche ‚Stimmungen‘ in ihnen dominieren.

In unserer Auswahl finden sich alle seit 2002 digital verfügbaren Pressetexte, in denen mindestens einmal das Wort „documenta“ vorkommt. Die rote Linie zeigt die verhältnismäßige Häufigkeit negativer Ausdrücke, die grüne diejenige positiver. Grau hinterlegt sind jeweils die hundert Tage der documenta. Man sieht beispielsweise, dass zu Anfang und Ende einer documenta die Häufigkeit solcher wertender Wörter ansteigt, was vermutlich mit der erhöhten Dichte von Kritiken in der Berichterstattung zusammenhängt.

Dass die positiven Wertungen ein Übergewicht haben, ist hingegen schwieriger zu deuten. Auch wenn bei einer so hohen Anzahl von maschinell überprüften Texten (siehe Korpus) naheliegt, dass eine eher positive Wahrnehmung der besprochenen Ausstellungen anzunehmen ist, können einzelne Belege dennoch implizit kritisch gemeint sein (z.B.: „Viele halten die documenta für großartig. Aber ist sie wirklich so großartig?“). Ein maschinelles Analyseverfahren kann dies ebensowenig erkennen, wie es Ironie feststellen kann. Zusätzliche Probleme können sich z.B. daraus ergeben, dass die Quellenlage nicht zu allen Zeitpunkten gleich gut ist. Dies ist der Hauptgrund für die starke Schwankung vor bzw. nach 2007.

Für einzelne Texte oder eine kleinere Gruppe von Texten ist das Verfahren der Sentiment Detection, das im Marketing oder bei der Vorhersage von Trends in der Politik oder im Finanzmarkt eine Rolle spielt, daher nicht sinnvoll, detaillierte Analysen ‚per Hand‘ sind ihm deutlich überlegen. Bei großen Textmengen aber kann es durchaus ein Schlaglicht auf die Art der Bewertung werfen.

Sentiment-Detection – Pressekorpus – 2007 [aggregierte Tageswerte] (documenta 12 Zeitraum grau hinterlegt)
Sentiment-Detection – Pressekorpus – 2012 [aggregierte Tageswerte] (documenta 13 Zeitraum grau hinterlegt)
(Text, Analyse und grafische Aufbereitung: Jan Oliver Rüdiger)