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# Computerwissenschaften # Rechnen und Sprache

Der emotionale Vorteil in der Argumentation

Wie Emotionen die Stärke von Argumenten und Überzeugung beeinflussen.

Lynn Greschner, Roman Klinger

― 6 min Lesedauer


Emotionen treiben Emotionen treiben Streitigkeiten an Überzeugungskraft in Debatten. Emotionale Ansprache bestimmt die
Inhaltsverzeichnis

In der Welt der Debatten und Streitigkeiten spielen Emotionen eine grosse Rolle. Du merkst vielleicht nicht, aber wie wir uns während eines Streits fühlen, kann beeinflussen, wie effektiv unser Argument ist. Dieser Artikel taucht ein in die Beziehung zwischen Emotionen und der Überzeugungskraft von Argumenten.

Die Bedeutung von Emotionen in Argumenten

Wenn Leute ihre Punkte präsentieren, geht es nicht nur um kalte, harte Fakten. Emotionen können Meinungen mehr beeinflussen als eine gut recherchierte Studie. Wenn du schon mal jemanden gehört hast, der emotional eine Situation beschreibt, weisst du, dass das hängen bleibt. Das ist die Macht emotionaler Argumente.

Forschung zeigt, dass Emotionen beeinflussen können, wie wir über ein Thema denken und fühlen. Positive Emotionen wie Freude und Stolz machen uns offener dafür, unsere Meinungen zu ändern. Negative Emotionen wie Wut können dazu führen, dass Menschen defensiv werden. Wenn Menschen glücklich oder stolz sind, sind sie eher bereit, Positiv an Diskussionen teilzunehmen.

Die Lücke in der Forschung

Obwohl es schon viele Studien zu Emotionen gibt, haben die meisten nur zwei Optionen betrachtet: positiv oder negativ. Emotionen sind jedoch viel komplexer als nur zwei Entscheidungen. Wir erleben eine Vielzahl von Gefühlen, die auch in spezifische Kategorien wie Angst, Freude oder Ekel unterteilt werden können. Leider gibt es nicht viele Studien, die diese spezifischen Emotionen im Kontext von Argumenten untersucht haben.

Was wir gemacht haben

Um diese Lücke zu schliessen, haben Forscher eine Gruppe von Menschen versammelt und sie gebeten, verschiedene Argumente zu betrachten. Danach haben sie die Emotionen, die sie in diesen Argumenten wahrnahmen, gekennzeichnet. Der Fokus lag auf der deutschen Sprache, mit verschiedenen Argumenten zu unterschiedlichen Themen.

Nachdem die menschlichen Annotatoren die Emotionen gekennzeichnet hatten, testeten sie verschiedene Möglichkeiten, um Computer dazu zu bringen, diese Emotionen in denselben Argumenten zu verstehen und zu kennzeichnen. Sie verwendeten grosse Sprachmodelle, also Computerprogramme, die darauf ausgelegt sind, menschliche Sprache zu verstehen, um zu sehen, ob das Modell mit dem übereinstimmte, wie Menschen Emotionen gekennzeichnet haben.

Das Experiment

Die Forschung verwendete drei verschiedene Sprachmodelle und probierte drei unterschiedliche Methoden aus, um die Modelle für ihre Vorhersagen zu motivieren. Denk daran wie daran, einem Schüler drei verschiedene Arten von kurzfristigen Lernhilfen vor einer Prüfung zu geben – einige könnten mit einem Leitfaden besser abschneiden als mit einem anderen.

Die Modelle wurden unter drei Bedingungen getestet:

  • Binäre Emotionalität: Überprüfen, ob ein Argument überhaupt Emotionen enthält.
  • Geschlossener Bereich: Eine spezifische Emotion aus einer festgelegten Liste identifizieren.
  • Offener Bereich: Herausfinden, welche Emotion vorhanden ist, ohne eine spezifische Liste zur Auswahl.

Ergebnisse zu Emotionen und Vorhersagen

Was haben sie herausgefunden? Die Ergebnisse zeigten, dass die Modelle ziemlich gut darin waren, Emotionen in Argumenten zu identifizieren, aber sie hatten Schwierigkeiten mit der Präzision. Einfach gesagt, waren sie wie ein Freund, der dir immer Ratschläge gibt, aber oft die Details falsch hat. Die Modelle erkannten Emotionen, bezeichneten sie jedoch oft ungenau. Sie waren besonders voreingenommen gegenüber der Identifizierung negativer Emotionen wie Angst und Wut im Vergleich zu anderen.

Emotionen und Überzeugungskraft

Die Studie untersuchte auch, wie die Art der Emotion, die in einem Argument ausgedrückt wird, die Überzeugungskraft dieses Arguments beeinflusst. Wie man erwarten könnte, waren Argumente, die positive Emotionen enthielten, überzeugender. Freude und Stolz waren hier die Gewinner, während Wut und Angst eher dazu führten, dass Leute abgeneigt waren. Wenn du jemanden überzeugen willst, streue ein bisschen Freude und Stolz ein und lass die Angst und Wut für Horrorfilme.

Zusammenfassung der Ergebnisse

  1. Emotionale Kategorien sind wichtig: Die Forschung unterstreicht die Bedeutung, Emotionen in Kategorien aufzuschlüsseln. Während Forscher oft nur positive oder negative Emotionen messen, ist es wichtig, spezifische Gefühle wie Wut oder Freude zu untersuchen.

  2. Mensch vs. Maschine: Die Kluft in der emotionalen Kennzeichnung zwischen menschlichen Annotatoren und den Sprachmodellen zeigt, dass selbst fortschrittliche Maschinen Schwierigkeiten haben, menschliche Gefühle vollständig zu verstehen.

  3. Die Voreingenommenheit gegenüber Negativität: Die Tendenz der Modelle, sich auf negative Emotionen zu konzentrieren, führt zu einem verzerrten Verständnis davon, wie Argumente wahrgenommen werden könnten. Diese Voreingenommenheit kann beeinflussen, wie Argumente in Diskussionen formuliert werden.

  4. Emotionale Argumente sind stärker: Emotionen, besonders positive, erhöhen die Überzeugungskraft von Argumenten. Bewusstsein darüber, welche Emotionen hervorgerufen werden sollen, kann deine Fähigkeit, andere zu überzeugen, steigern.

Was kommt als Nächstes?

Die Studie lässt einige Fragen offen für zukünftige Erkundungen. Wie können wir das maschinelle Verständnis von Emotionen verbessern? Ein Vorschlag ist, die Modelle so zu optimieren, dass sie die Nuancen von Emotionen besser erfassen. Genau wie ein Koch die Aromen anpassen muss, könnten Sprachmodelle ein wenig Feinabstimmung brauchen, um die richtigen emotionalen Reaktionen zu liefern.

Die Herausforderung der Subjektivität

Eine Herausforderung, die in der Forschung hervorgehoben wird, ist die subjektive Natur von Emotionen. Verschiedene Menschen können unterschiedliche Dinge als Reaktion auf dasselbe Argument empfinden. Es ist wie beim Anschauen einer Komödie; eine Person könnte lachen, während eine andere nur den Kopf schüttelt. Diese Variabilität macht es schwer, genau festzustellen, welche Emotion jemand basierend auf seiner Reaktion auf ein Argument fühlt.

Fazit

Im grossen Spiel der Argumente sind Emotionen die Karten, die wir spielen. Das Verständnis der feinen Unterschiede zwischen verschiedenen Emotionen kann uns nicht nur in unseren eigenen Argumenten helfen, sondern auch dabei, wie wir mit anderen kommunizieren. Während Forscher daran arbeiten, die Kluft zwischen menschlichen Emotionen und maschinellem Verständnis zu überbrücken, können wir auf eine Zukunft hoffen, in der Argumente sowohl emotionaler als auch effektiver sind.

Ein bisschen Humor

Also, das nächste Mal, wenn du in einer Debatte bist, denk daran: Es geht nicht nur darum, wer die besten Fakten hat – es geht darum, wer die andere Seite dazu bringen kann, ein bisschen mehr Freude und viel weniger Angst zu empfinden. Schliesslich heisst es: "Ein Argument ohne Emotion ist wie ein Sandwich ohne Brot – trocken und schwer zu schlucken!"

Originalquelle

Titel: Fearful Falcons and Angry Llamas: Emotion Category Annotations of Arguments by Humans and LLMs

Zusammenfassung: Arguments evoke emotions, influencing the effect of the argument itself. Not only the emotional intensity but also the category influence the argument's effects, for instance, the willingness to adapt stances. While binary emotionality has been studied in arguments, there is no work on discrete emotion categories (e.g., "Anger") in such data. To fill this gap, we crowdsource subjective annotations of emotion categories in a German argument corpus and evaluate automatic LLM-based labeling methods. Specifically, we compare three prompting strategies (zero-shot, one-shot, chain-of-thought) on three large instruction-tuned language models (Falcon-7b-instruct, Llama-3.1-8B-instruct, GPT-4o-mini). We further vary the definition of the output space to be binary (is there emotionality in the argument?), closed-domain (which emotion from a given label set is in the argument?), or open-domain (which emotion is in the argument?). We find that emotion categories enhance the prediction of emotionality in arguments, emphasizing the need for discrete emotion annotations in arguments. Across all prompt settings and models, automatic predictions show a high recall but low precision for predicting anger and fear, indicating a strong bias toward negative emotions.

Autoren: Lynn Greschner, Roman Klinger

Letzte Aktualisierung: 2024-12-20 00:00:00

Sprache: English

Quell-URL: https://arxiv.org/abs/2412.15993

Quell-PDF: https://arxiv.org/pdf/2412.15993

Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/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.

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