Wie kommt man mithilfe computergestützter Sprachanalyse der emotionalen Entwicklung einer Satirezeitschrift auf die Schliche? Ein Einblick in das Wiener Witzblatt „Die Bombe“ aus der Online Zeitschriftensammlung (Austrian Newspapers Online, ANNO) der Österreichischen Nationalbibliothek.
Autorin: Lisa Gollner
Emotionen sind stetige Begleiter unseres Alltags, daher ist es kein Wunder, dass mittlerweile eine Vielzahl unterschiedlicher Forschungsansätze dazu existieren. Disziplinen wie die Psychologie oder die Neurowissenschaften beschäftigen sich vorrangig mit dem Einfluss von Emotionen auf unser geistiges Wohlbefinden oder deren Auswirkungen auf unseren Körper. Auch die Geisteswissenschaften interessieren sich in ihren jeweiligen Fachbereichen für deren Effekt, die Digitalen Geisteswissenschaften nutzen für Texte unter anderem Sentiment-Analyse.
Bei dieser Methode handelt es sich um eine Unterkategorie des sogenannten Natural Language Processing (NLP), welches, vereinfacht gesagt, als Bereich der Computerwissenschaft und KI dafür zuständig ist, die menschliche Sprache für Computer lesbar und verwertbar zu machen.1 Grundlegend untersucht die Sentiment-Analyse, ob ein Text überwiegend positive, negative oder neutrale Sentimente, sprich Gefühlslagen, enthält. In den Digitalen Geisteswissenschaften benutzt man dieses Analyseverfahren zur Untersuchung von sowohl literarischen als auch sachlichen oder medialen Texten. Eine noch detailliertere Betrachtung ist die Analyse von spezifischen Emotionen, die in einem Text zu finden sind – die sogenannte Affekt-Analyse. In seiner Erhebung über die Nutzung von Sentiment-Analysen in den computergestützten Literaturwissenschaften beschreibt der Computerlinguist Roman Klinger verschiedene Forschungsrichtungen, die Sentiment- oder Affekt-Analysen in der Literaturwissenschaft einnehmen können. Eine davon ist die Untersuchung von Gattungsarten, wobei man davon ausgeht, dass verschiedene Gattungen oder Schreibweisen von unterschiedlichen Emotionen erhöhten Gebrauch machen.2
Eine solche Schreibweise ist die Satire. Satire ist eine Kunstform, deren Wurzeln zurück bis ins antike Rom reichen. Sinn und Zweck der Satire war (und ist), menschliche Laster und gesellschaftliche Missstände mithilfe von überspitzten Darstellungen und Texten auf humorvolle Weise anzuprangern. Der Rhetorik steht sie nahe, da sie einen ebenso starken Publikumsbezug hinsichtlich der von ihr intendierten Funktionen hat. Zu diesen gehören mitunter Belehrung, Sympathiegewinn und Emotionalisierung.3 Die Kunst der Satire wird vor allem mit Aggression in Verbindung gebracht, was damit zusammenhängt, dass ihre belehrende Funktion – neben Horaz’ ridentem dicere verum4 – wesentlich in der Form von Juvenals indignatio, also Empörung, verstanden wird. Das Spektrum der Aggression, welches uns in unterschiedlichen satirischen Werken begegnet, ist dementsprechend groß und reicht von brachialen Tönen bis hin zu subtilen Andeutungen.5 Insbesondere bedient sich Satire der Ironie, wenn etwa übertriebenes Lob zur Beschämung einer Handlung oder einer Person angewendet wird.6 Wir können unser Verständnis für Satire als auch für Ironie verbessern, indem wir die jeweils verwendeten Emotionen bestimmen.
Satirezeitschriften erlebten in Wien ihre Blütezeit von 1789 bis 1933, beginnend also etwa zur Zeit der Französischen Revolution. Ihre Produktion fand dann mit dem Aufkommen des Faschismus in Österreich ein jähes Ende. Diese sogenannten Wiener Witzblätter waren unter anderem ein Ausdruck dafür, dass Politik mittlerweile nicht mehr nur Thema der Monarch*innen war, sondern auch auf der Straße und in Wien vor allem in den Kaffeehäusern diskutiert wurde. Auch die Zeitschrift „Die Bombe“ war eines dieser Witzblätter und wurde aus diesem Grund für eine Sentiment-Analyse ausgewählt. Sie wurde 1871 von dem Herausgeber Josef Braun ins Leben gerufen und erschien bis zu ihrer Einstellung im Jahre 1925 fast jeden Sonntag in der österreichischen Hauptstadt. „Die Bombe“ war inhaltlich aufgebaut wie die meisten Satirezeitschriften und enthielt vorwiegend Texte und Zeichnungen zu Innen- und Außenpolitik, lustige Anekdoten und Geschichten, Gedichte des Alltages sowie Berichte aus der Theaterwelt. Daneben finden sich darin Karikaturen und Reklame.
In seinem Buch zu den Wiener Witzblättern beschreibt der Schriftsteller Hermann Hakel die Entwicklung der „Bombe“ folgendermaßen: „Während es anfangs neben den vorherrschenden Bildern aus der Theater- und Operettenwelt noch gesellschaftliche und politische Satire brachte, werden diese in späteren Jahren immer mehr verdrängt. Bald […] gleitet [„Die Bombe“] ins billig Erotische ab.“7 Auf dieser Beobachtung von Hakel beruht die hier vertretene Hypothese, welche Ergebnisse mit einer Affekt-Analyse dieses Korpus erzielt werden können: Wenn Satire vor allem mit Aggression und Empörung in Zusammenhang gebracht wird, „Die Bombe“ jedoch im Laufe der Zeit immer mehr erotische Inhalte zeigte, ist zu erwarten, dass anfangs höhere Anteile an Wut-, Verachtungs- und Ekel-Wörtern in den Texten auftreten und später mehr Erwartungs-, also Vorfreude-, und Lust-Wörter. Freude sollte von dieser Entwicklung weniger beeinflusst sein, wenn man davon ausgeht, dass sich Satire übertriebener Lobreden bedient und Lust ebenfalls mit Freude in Verbindung gebracht werden kann.
Es gibt zwei grundlegende Methoden, die für eine Sentiment- oder Affekt-Analyse genutzt werden können, einerseits eine auf Wörterbüchern basierende, oft lexicon-based genannt, andererseits eine mithilfe von Annotationen und maschinellem Lernen, machine learning-based genannt. Letztere besitzt den Vorteil, den Kontext von Texten besser einbeziehen zu können, wie etwa den Inhalt oder das Vorkommen von Negationen oder Gradadverbien (das sind Adverbien, die die Intensität einer Eigenschaft ausdrücken). Das ist mit einer Wörterbuchmethode nicht möglich, weil sie Wort für Wort einzeln evaluiert, vorausgesetzt, es werden dafür nicht explizite Regeln formuliert. Ein Vorteil der lexicon-based Methode ist die erhöhte Transparenz, die eine bessere Nachvollziehbarkeit sowohl der Ergebnisse als auch des Algorithmus ermöglicht.8
Die in diesem Artikel vorgestellten Ergebnisse verwenden für die Analyse von „Die Bombe“ die Wörterbuchmethode. Das untersuchte Datenset besteht insgesamt aus 2.593 Ausgaben mit 21.349 Seiten, die im ANNO-Portal der Österreichischen Nationalbibliothek zur Verfügung gestellt werden. Der Text der Zeitschrift wurde mithilfe von OCR (Optical Character Recognition) aus den gescannten Seiten erstellt, wobei aufgrund des fehlerbehafteten Prozesses etwaige Rechtschreibfehler oder unkenntliche Wörter im Text berücksichtigt werden mussten. Der Scanprozess der OCR hält sich außerdem an den Aufbau von Büchern (linearer, einspaltiger Satz mit einem fortlaufenden Text), was bei einer Satirezeitschrift dazu führt, dass der Textfluss teilweise inkorrekt ist. Von einem akkuraten Kontext konnte also nur zum Teil ausgegangen werden.
Bezüglich der Emotionen, die bei einer Affekt-Analyse untersucht werden, wenden Forscher*innen vor allem Emotionsklassifizierungen aus der Psychologie an. Besondere Bekanntheit erlangte die Emotionstheorie des amerikanischen Psychologen Paul Ekman. Laut Ekman besitzen alle Menschen ein Set von Basisemotionen, die genetisch vererbt werden: Wut, Trauer, Freude, Ekel, Überraschung und Furcht. Roman Klinger et al. orientierten sich unter anderem an Ekman, als sie die Veränderung von Emotionen in Franz Kafkas Romanentwürfen untersuchten. 2016 entstanden im Zuge eines Forschungsprojektes Emotionslisten zu den oben bereits genannten Emotionen sowie eine zusätzliche Liste für Verachtung.9
Eine weitere Vorlage stammt von dem kanadischen Forscher Saif Mohammad. Mithilfe von Crowdsourcing erschufen er und seine Kolleg*innen ein Lexikon für Emotionswörter auf Basis der Einschätzung unabhängiger Proband*innen und stellten es ebenfalls für Bildungs- und Forschungszwecke zur Verfügung.10 Bei der Erstellung bezog sich Mohammad auf die Emotionstheorie des Psychologen Robert Plutchik. Wie Ekman geht Plutchik davon aus, dass bestimmte Primäremotionen in unserem genetischen Erbmaterial verankert sind. Neben den von Ekman genannten Emotionen, zählt Plutchik noch zusätzlich Vertrauen (trust) und Erwartung/Vorfreude (anticipation) hinzu. Mohammad ließ sein Lexikon (EmoLex) mithilfe KI in mehrere Sprachen übersetzen, darunter auch ins Deutsche. Die von Klinger und Mohammad zur Verfügung gestellten Emotionslisten wurden im Rahmen der vorliegenden Analyse weiter angepasst. Bevor sie jedoch bearbeitet und damit die Analyse durchgeführt wurde, wurde der OCR-Text gereinigt. Mithilfe der NLTK Bibliothek (Natural Language Toolkit) der Programmiersprache Python wurde ein sogenanntes Preprocessing des Textes durchgeführt, das den Text für die Analyse vorbereitete.
Der Text wurde hierbei in einzelne Wörter und (Satz-)Zeichen aufgetrennt (tokenized), von häufig vorkommenden Wörtern ohne relevanten Inhalt (stopwords) befreit und alle Sonderzeichen und Zahlen mit Ausnahme der Bindestriche wurden entfernt. Mithilfe des Rechtschreibprüfers spylls wurden statistisch häufig im Text vorkommende Wörter in alter Schreibweise in das dazugehörige deutsche Wörterbuch eingefügt. Dadurch wurde der Text zum Großteil von Rechtschreibfehlern befreit.
Um nun die Emotionslisten für „Die Bombe“ anzupassen, wurden noch manuell jene Wörter hinzugefügt, die statistisch häufig in den gereinigten Daten vorkamen und einer oder mehrerer Emotionslisten angehörten. Dazu zählten ebenfalls Wörter in historischer Schreibweise, wie zum Beispiel Haß statt Hass. Um die Zeitspanne zu berücksichtigen, in welcher die Zeitschrift erschien, wurden für bestimmte Wortbedeutungen sowohl der Online Duden als auch das Etymologische Wörterbuch des Deutschen aus dem Digitalen Wörterbuch der deutschen Sprache (DWDS) hinzugezogen. Vor allem in letzterem sind die zeitlichen Veränderungen bestimmter Wortbedeutungen vermerkt.
Dieselbe Methode wurde angewendet, um eine weitere, für die aktuelle Fragestellung relevante Liste zu erstellen, eine Liste für Lust. Lust wird als Emotion bzw. Gefühlsqualität beschrieben, die mit der Befriedigung von Bedürfnissen zusammenhängt. Sie wird sowohl mit Freude als auch mit Erwartung verbunden, da sie mit der Motivation gekoppelt ist, sich der lusterzeugenden Ursache erneut anzunähern oder die Tätigkeit fortzusetzen.11 Letztlich wurden die Daten der „Bombe“ also auf folgende Emotionen hin analysiert: Freude, Trauer, Wut, Furcht, Ekel, Überraschung, Verachtung, Vertrauen, Erwartung und Lust.
Ziel der vorliegenden Analyse war es, den prozentuellen Anteil von Emotionswörtern in den gereinigten Daten und dessen Veränderungen während der Publikationszeit der Zeitschrift darzustellen. Für die Visualisierung der Ergebnisse wurde die Python-Bibliothek plotly verwendet, die es erlaubt, interaktive Graphen zu erstellen.
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Die Affekt-Analyse weist ein stetig hohes Vorkommen an Freude-Wörtern auf, wobei ein Auftreten von Wörtern des Sentiments Vertrauen sehr nahe an Freude liegt – die ersten Jahrgänge bis 1880 zeigen am häufigsten Vertrauens-Wörter. Entgegen der zunächst vertretenen Hypothese bleibt der Anteil von Wut-, Ekel- und Verachtungs-Wörtern über die Jahrgänge weitgehend gleich. Es ist daher zu vermuten, dass dies mit der satirischen Schreibweise zusammenhängt, in welcher Aggression oft durch Lob ausgedrückt wird.
Bei satirischen Formulierungen können Bedeutungen im Kontext nicht immer direkt an den Wörtern abgelesen werden. Das macht die Emotionsanalyse von Satire kompliziert, da die Freude-Wörter auch unterschwellige Aggression äußern können. Auffallend ist der Anstieg an Wut-Wörtern im Jahr 1915, was möglicherweise mit dem Beginn des Ersten Weltkrieges zusammenhängt. Um diese Vermutungen zu bestätigen, müsste eine detailliertere Analyse der Texte gemacht werden.
Bemerkenswert ist ebenfalls das hohe Vorkommen von Wörtern, die Furcht ausdrücken. Nach Freude, Vertrauen und Erwartung ist Furcht die am häufigsten auftretende Emotion. Die Spitze von Freude und Lust in den Jahren 1904 und 1924 wird vor allem durch ein sehr hohes Aufkommen der Wörter „fein“ und „gut“ ausgelöst. Ob es sich um eine Vermehrung von positiven oder ironischen Texten, einem häufig verwendeten Stilmittel eines bestimmten Autors bzw. einer bestimmten Autorin oder möglicherweise um eine oft vorkommende Reklame handelt, müsste ebenfalls überprüft werden.
Emotionsanalysen finden in der Forschung immer mehr Beachtung. Während einige Forscher*innen in den Literaturwissenschaften sich etwa damit beschäftigen, wie Emotionen den Inhalt einer Geschichte vorantreiben oder ihre Struktur beeinflussen12, werden auch Zeitungen, Zeitschriften und Social Media-Plattformen immer mehr bezüglich der Fluktuation und dem Auftreten von Emotionen untersucht. Interessant ist, dass nicht nur Gefühle gegenüber bestimmten Sachlagen und Personen der Öffentlichkeit nachvollzogen und interpretiert werden können, sondern auch betrachtet werden kann, wie verschiedene Medienformate die öffentliche Meinung beeinflussen oder Gefühle für Hetze und Propaganda gebrauchen. „Die Bombe“ ist hierzu geeignet, da sie einerseits eine historische Quelle und andererseits eine satirische Zeitschrift ist. Wie in vielen Satirezeitschriften zeigt sich auch in der „Bombe“ der Humor oft in Karikaturen und Wortspielen, aber auch in dem für Wiener Witzblätter typischen k. u. k. Figurenpersonal, wobei vor allem letzteres auch problematisches Gedankengut der damaligen Zeit widerspiegelt. Diese Aspekte wurden in der vorliegenden Analyse nicht berücksichtigt, für zukünftige Forschung wäre es spannend, auf diese noch genauer einzugehen. Da sich in ANNO noch weitere Satirezeitschriften befinden, wäre ebenso eine vergleichende Sentiment-Analyse der „Bombe“ mit einem anderen Wiener Witzblatt ein interessanter und bestimmt äußerst ergiebiger Forschungsansatz.
Über die Autorin: Lisa Gollner BA ist Studentin des Masterstudiengangs Digitale Geisteswissenschaften der Universität Graz und hat ein zweimonatiges Praktikum an der Abteilung Forschung und Datenservices an der Österreichischen Nationalbibliothek absolviert.
1 NLP ist also die Grundlage dafür, dass Chatbots grammatikalisch korrekt schreiben können und Computerprogramme Analysen von Texten vornehmen können.
2 Klinger, Roman, und Evgeny Kim. “A Survey on Sentiment and Emotion Analysis for Computational Literary Studies.” Zeitschrift für Digitale Geisteswissenschaften, 2019 [doi:10.17175/2019_008_v2.].
3 Meyer-Sickendiek, Burkhard. „Affektpoetik: eine Kulturgeschichte literarischer Emotionen.“ Königshausen & Neumann, 2005, S. 377.
4 Dt.: „lachend die Wahrheit sagen“.
5 Meyer-Sickendiek, Burkhard. „Affektpoetik: eine Kulturgeschichte literarischer Emotionen.“ Königshausen & Neumann, 2005, S. 376.
6 In seinem Werk über Wiener Satirezeitschriften beschreibt Hermann Hakel diese Form der Kritik folgendermaßen: „Ihr Wesen liegt darin, den Menschen so aufzublasen, daß er zum Platzen gebracht wird […]“, siehe: Hakel, Hermann. „Streitschrift gegen alle. Vom ‚Eipeldauer‘ zum ‚Götz von Berlichingen‘. Hundertfünfzig Jahre Wiener Witzblätter mit zahlreichen Texten und Karikaturen aus dem ‚Götz‘ von 1919–1934.“ Wiener Themen, Jugend und Volk Verlagsgesellschaft, 1975, S. 10.
7 Hakel, Hermann. „Streitschrift gegen alle. Vom ‚Eipeldauer‘ zum ‚Götz von Berlichingen‘. Hundertfünfzig Jahre Wiener Witzblätter mit zahlreichen Texten und Karikaturen aus dem ‚Götz‘ von 1919–1934.“ Wiener Themen, Jugend und Volk Verlagsgesellschaft, 1975, S. 33.
8 Siehe Klinger, Kim: “A Survey on Sentiment and Emotion Analysis for Computational Literary Studies.”
9 Klinger, Roman, Sorayya Samat Suliya, und Nils Reiter. “Automatic Emotion Detection for Quantitative Literary Studies: A case study based on Franz Kafka’s “Das Schloss” and “Amerika”.” IMS, University of Stuttgart, 2016 [URL: https://www.romanklinger.de/publications/klinger-samat-reiter2016.pdf], abgerufen am 7.2.2025.
10 Mohammad, Saif, und Peter Turney. “Emotions Evoked by Common Words and Phrases: Using Mechanical Turk to Create an Emotion Lexicon.” Proceedings of the NAACL HLT 2010 Workshop on Computational Approaches to Analysis and Generation of Emotion in Text, Association for Computational Linguistics, 2010, S. 26–34 [URL: https://aclanthology.org/W10-0204], abgerufen am 7.2.2025.
11 Spektrum Akademischer Verlag. „Lust.“ Lexikon der Neurowissenschaft, Spektrum.de, [URL: https://www.spektrum.de/lexikon/neurowissenschaft/lust/7274], abgerufen am 7.2.2025.
12 Als Beispiel siehe: Dennerlein et al. “Computational emotion classification for genre corpora of german tragedies and comedies from 17th to early 19th century”, 2023 [DOI: doi.org/10.1093/llc/fqad046] und Mohammad “From Once Upon a Time to Happily Ever After: Tracking Emotions in Novels and Fairy Tales”, 2013 [URL: https://aclanthology.org/W11-1514], abgerufen am 7.2.2025.
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