Simple Science

Hochmoderne Wissenschaft einfach erklärt

# Computerwissenschaften # Soziale und Informationsnetzwerke

Die verborgene Wahrheit hinter Gesichtsausdrücken in der Politik

Untersuchen, wie Gesichtsausdrücke tiefere Gefühle während der Wahlen 2024 offenbaren.

Chiyu Wei, Sean Noh, Ho-Chun Herbert Chang

― 5 min Lesedauer


Gesichtsausdrücke in der Gesichtsausdrücke in der Politik Gefühle in politischen Gesprächen. Gesichtsausdrücke zeigen versteckte
Inhaltsverzeichnis

In letzter Zeit ist Social Media zur Hauptplattform geworden, auf der Leute ihre Gedanken und Gefühle ausdrücken, besonders bei wichtigen Ereignissen wie Wahlen. Mit dem Aufstieg von Plattformen wie Instagram haben Bilder und Videos an Bedeutung gewonnen und oft mehr gesagt als Worte. Dieser Wandel hat es notwendig gemacht, dass Forscher über reinen Text hinausblicken, um die Emotionen zu verstehen, die durch visuelle Inhalte, insbesondere Gesichtsausdrücke, vermittelt werden.

Die Bedeutung von Gesichtsausdrücken

Gesichtsausdrücke sagen viel aus. Sie können zeigen, was jemand wirklich fühlt – manchmal sogar mehr als Worte. Wenn du an einen Politiker denkst, der eine Rede hält, kann das Lächeln, das er aufsetzt, seine wahren Gefühle verbergen. Diese Studie taucht in die emotionale Welt der Gesichtsausdrücke ein und konzentriert sich auf Beiträge zur US-Präsidentschaftswahl 2024 auf Instagram.

Was wurde analysiert?

Die Forscher haben eine riesige Menge an Daten gesammelt, darunter über 500.000 Bilder und Bildunterschriften, die zwischen April und August 2024 auf Instagram gepostet wurden. Sie wollten verstehen, wie emotionale Gesichtsausdrücke mit den Textsentiments während dieses politisch aufgeladenen Zeitraums zusammenhängen. Im Grunde wollten sie wissen: Wenn Leute das eine sagen, erzählen ihre Gesichter eine andere Geschichte?

Wie wurden die Daten gesammelt?

Um diese Daten zu sammeln, haben die Forscher zunächst eine Liste von wahlbezogenen Keywords und Hashtags erstellt. Sie benutzten ein Tool, um auf Instagram nach Beiträgen mit diesen Begriffen zu suchen. Die gesammelten Beiträge enthielten wichtige Details wie das Datum der Veröffentlichung, die Anzahl der Likes und Kommentare und die Bilder selbst. Das Datenset ermöglichte eine gründliche Analyse, wie sich die Stimmungen im Laufe der Zeit veränderten, besonders vor und nach wichtigen politischen Ereignissen.

Textsentiment-Analyse

Nachdem die Daten gesammelt waren, richteten die Forscher ihre Aufmerksamkeit auf die Analyse des Textes. Sie verwendeten verschiedene Tools, um die Stimmung der Bildunterschriften zu messen. Einige Tools wie TextBlob vergaben Punkte basierend auf den verwendeten Wörtern, während andere wie VADER speziell für Social Media entwickelt wurden. Sie wussten, dass Online-Gespräche tricky sein können; was positiv klingt, könnte einfach nur Sarkasmus sein, verkleidet mit einem Smiley-Emoji.

Bildsentiment-Analyse

Die Forscher hielten nicht nur beim Text an; sie untersuchten auch die Bilder, die mit den Beiträgen verbunden waren. Sie verwendeten ein Tool namens Py-Feat, das half, spezifische Gesichtsbewegungen zu identifizieren. Denk daran wie an einen Gesichts-Emotionsermittler, der Emotionen wie Glück, Traurigkeit, Wut und Überraschung kategorisiert. Sie massen, wie stark diese Emotionen waren, um tiefere Einblicke in das Gesamtsentiment der Bilder zu gewinnen.

Vergleich von Text- und Gesichtsentiment

Der echte Spass begann, als die Forscher die Ergebnisse der Textsentiment-Analyse mit der Gesichtsemotionserkennung verglichen. Sie wollten sehen, ob die geschriebene Worte mit den Gesichtsausdrücken übereinstimmten. Sie stellten fest, dass in vielen Fällen die Gesichtsausdrücke nicht immer mit der im Text vermittelten Stimmung übereinstimmten. Zum Beispiel: Selbst wenn die Bildunterschriften positiv waren, konnten die Gesichtsausdrücke trotzdem Sorgen oder Wut widerspiegeln – definitiv kein Lächeln!

Emotionale Reaktionen während wichtiger Ereignisse

Die Studie schaute sich auch an, wie sich die Emotionen rund um bedeutende politische Ereignisse veränderten, wie die Verurteilung von Donald Trump wegen Verbrechen und einen Mordversuch. Die Forscher fanden heraus, dass gleich nach diesen Vorfällen Beiträge, die Trump zeigten, einen Anstieg negativer Emotionen wie Wut und Ekel zeigten. Es ist wie wenn dein Freund verlassen wird und er plötzlich das Leben wie ein trauriger Hund betrachtet; in der politischen Welt sind diese emotionalen Verschiebungen bedeutend.

Partisanische Unterschiede

Eine der interessantesten Erkenntnisse kam von der Beobachtung, wie verschiedene Gruppen ihre Narrative um Trump herumgeformt haben. Demokraten tendierten dazu, Emotionen von Angst und Verletzlichkeit im Zusammenhang mit ihm zu betonen, während Republikaner sich auf Wut und Stärke konzentrierten. Es ist ein bisschen wie zwei Freunde, die darüber streiten, wer bei Monopoly gewonnen hat; jeder sieht die Situation anders basierend auf seinen Erfahrungen.

Fazit

Die Studie betont, dass die Kombination von Gesichtsausdrücken mit der Textsentiment-Analyse reichere Einblicke in das gibt, was Leute wirklich fühlen, besonders in unserer zunehmend visuellen Kultur. Sie hat das Potenzial gezeigt, Technologie nicht nur dazu zu nutzen, was Leute sagen, sondern auch wie sie sich fühlen.

Einschränkungen

Wie alle Studien hatte auch diese ihre Einschränkungen. Sie konzentrierte sich spezifisch auf politische Diskussionen, was bedeutet, dass die Ergebnisse möglicherweise nicht auf andere Themen wie Lifestyle oder Gesundheit zutreffen, über die Leute oft in sozialen Medien reden. Ausserdem könnte die Studie, die auf Instagram durchgeführt wurde, nicht das vollständige Bild der Stimmung auf verschiedenen Plattformen erfassen, die ihre eigenen einzigartigen Vibes haben.

Schlussfolgerung

In der heutigen schnelllebigen Welt, in der Emojis oft Worte ersetzen, geht das Verständnis von Stimmung über den Text hinaus. Emotionen sind komplex und können auf viele Arten ausgedrückt werden – manchmal sogar gegensätzlich. Durch die Kombination von Text- und Gesichtsanalyse können Forscher ein klareres Bild von der öffentlichen Stimmung gewinnen, besonders in entscheidenden Momenten wie Wahlen. Wer weiss? In Zukunft könnte sogar die Analyse von Emojis Teil des Mixes werden!

Diese Forschung erinnert uns daran, dass es im politischen Spiel nicht nur darum geht, was du sagst, sondern auch wie du es sagst – und wie dein Gesicht dich verraten könnte!

Originalquelle

Titel: Faces speak louder than words: Emotions versus textual sentiment in the 2024 USA Presidential Election

Zusammenfassung: Sentiment analysis of textual content has become a well-established solution for analyzing social media data. However, with the rise of images and videos as primary modes of expression, more information on social media is conveyed visually. Among these, facial expressions serve as one of the most direct indicators of emotional content in images. This study analyzes a dataset of Instagram posts related to the 2024 U.S. presidential election, spanning April 5, 2024, to August 9, 2024, to compare the relationship between textual and facial sentiment. Our findings reveal that facial expressions generally align with text sentiment, although neutral and negative facial expressions provide critical information beyond valence. Furthermore, during politically significant events such as Donald Trump's conviction and assassination attempt, posts depicting Trump showed a 12% increase in negative sentiment. Crucially, Democrats use their opponent's fear to depict weakness whereas Republicans use their candidate's anger to depict resilience. Our research highlights the potential of integrating facial expression analysis with textual sentiment analysis to uncover deeper insights into social media dynamics.

Autoren: Chiyu Wei, Sean Noh, Ho-Chun Herbert Chang

Letzte Aktualisierung: 2024-12-23 00:00:00

Sprache: English

Quell-URL: https://arxiv.org/abs/2412.18031

Quell-PDF: https://arxiv.org/pdf/2412.18031

Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Änderungen: Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von AI erstellt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Genaue Informationen entnehmen Sie bitte den hier verlinkten Originaldokumenten.

Vielen Dank an arxiv für die Nutzung seiner Open-Access-Interoperabilität.

Ähnliche Artikel