Zu diesem Ergebnis kommt ein Projekt des National Research Council (NRC) in Kanada. Dort haben Forscher mithilfe einer riesigen Begriffsdatenbank und spezieller Computer-Algorithmen einen Weg gefunden, um auch bei anonymen Botschaften einigermassen brauchbare Aussagen über den Gemütszustand und die Persönlichkeit des Absenders treffen zu können.
«Die Analyse des E-Mail-Verkehrs ist eine sehr effiziente Möglichkeit, um Datenmaterial über den emotionalen Inhalt aus riesigen Mengen an Text zu sammeln», zitiert der NewScientist den verantwortlichen Projektleiter Saif Mohammad, Research Officer am Institute for Information Technology des NRC. «Es wird viel geforscht, wenn es um positive und negative Emotionen geht. Aber mit all den Daten, die uns durch E-Mails zur Verfügung stehen, macht es erst richtig Sinn. So können wir besser verstehen, was wir von all den Emotionen lernen können», sagt er.
24'200 Wörter aus 32'045 E-Mails
Im Rahmen ihres Forschungsprojekts haben Mohammad und sein Team eine riesige Datenbank der verschiedenen Gemütszustände und der entsprechenden dazupassenden Begriffe erstellt.
Die Computer-Algorithmen erlauben den Forschern emotionale Einblicke. /
Um diese umfangreiche und zeitaufwendige Arbeit zu erledigen, griff man kurzerhand auf Amazons Crowdsourcing-Plattform «Mechanical Turk» zurück, um Mitarbeiter anzuheuern. Diese haben insgesamt 24'200 Wörter aus 32'045 E-Mails bestimmten Emotionen zugeordnet - «Eiscreme» wurde etwa mit «Freude» oder «Gartenarbeit» mit «Frieden» assoziiert.
Das Resultat der Analyse zeigte einen klaren Geschlechterunterschied: Frauen tendieren in ihren E-Mails dazu, eher Wörter zu verwenden, die mit Gefühlen wie Freude oder Trauer zusammenhängen. Männer bevorzugten hingegen Begriffe, die mit Angst oder Vertrauen in Verbindung stehen. Neben der allgemeinen Gemütslage liessen sich aber auch Rückschlüsse auf den Charakter des Autors ziehen. «Wir haben einem speziellen Algorithmus beigebracht, verschiedene Persönlichkeitstypen auf Basis kurzer Textauszüge zu unterscheiden und herauszufiltern.»
Immenses Anwendungspotenzial
Mit ihrem Projekt wollen der Wissenschaftler und seine Kollegen letztendlich die Möglichkeit einer Früherkennung von psychologischen Störungen wie etwa Depressionen verbessern. «Dadurch können auch bei anonym bleibenden Personen die Warnzeichen deutlich früher erkannt werden», meint Mohammad. Auch bei der Aufklärung von Online-Verbrechen bestehe hier «grosses Anwendungspotenzial».
