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Wir haben uns zum Ziel gesetzt, die Themen des “guten Lebens” zu beackern. Nach etwas mehr als zwei Jahren und über 160 Blog-Beiträgen ist es Zeit, Zwischenbilanz zu ziehen: Was sind die Themen, die uns transform-Autor*innen zum Schreiben bewegen und wie sprechen wir über sie? Um das herauszufinden, habe ich die vergangenen Beiträge analysiert. Aber nicht Stück für Stück, sondern mit Hilfe einer datengestützten Textanalyse.

Glaube keiner Statistik, die du nicht selbst gefälscht hast!
Da ich nur beschränkte Ressourcen zur Verfügung hatte, musste ich bei dieser Analyse einige methodische Kompromisse machen. Die hier gezeigten Ergebnisse bilden also Tendenzen ab und sind nicht endlos belastbar. Details zur Untersuchungsmethode kannst du am Ende des Beitrags nachlesen.

Von Worten und Wolken

Die Ergebnisse der ersten Analyse sind hier in zwei so genannten Wortwolken dargestellt: Je größer ein Wort gedruckt ist, desto „gewichtiger“ ist es (die Farben dienen nur zur besseren Unterscheidung). Aber warum zwei Wortwolken und warum ist einmal die AfD ganz groß, und das andere Mal die Empathie?

Die beiden Wortwolken stammen aus zwei unterschiedlichen Statistiken, die beide darauf basieren, wie häufig Begriffe auftreten. Dazu habe ich die Textsammlung aus den transform-Beiträgen mit einer Textsammlung von zufällig ausgewählten Texten aus dem Internet verglichen. Eine Textsammlung bezeichne ich hier, wie in der Sprachwissenschaft üblich, als Korpus.

In der Wortwolke in der ersten Abbildung (mit AfD groß in der Mitte) sind die Begriffe hervorgehoben, die in durchschnittlich mehr Texten im transform-Korpus genannt wurden als im Internetkorpus. Das heißt: Wenn die AfD im transform-Korpus in 10 von 100 Texten genannt wurde, im Internetkorpus aber nur in 1 von 100 Texten, wird das Wort AfD in der Statistik hochgepusht. In der Wortwolke in der zweiten Abbildung (mit Empathie groß in der Mitte) sind die Begriffe größer dargestellt, die im transform-Korpus insgesamt (d.h. in allen Texten zusammen) häufiger genannt wurden als im Internet-Korpus. „Häufig“ kann hier auch bedeuten, dass ein Begriff im transform-Korpus insgesamt 20mal und damit vergleichsweise häufiger als im Internetkorpus genannt wurde, aber davon alleine 15mal in einem Text bei transform auftaucht.

Parteien spielen keine Rolle, digitale Themen auch nicht.
Zu einem großen Teil lassen sich die Begriffe, die wir in den Wortwolken vorfinden, in drei große, grobe Themenblöcke einordnen: Ökologie, (Anti-)Kapitalismus und Vielfalt. Parteien spielen keine Rolle, erstaunlicherweise haben auch digitale Themen kein besonderes Gewicht. transform-Autor*innen greifen dafür gerne neue Begriffe auf, die in den üblichen Korpora, z.B. in den Archiven des „Digitalen Wörterbuchs der Deutschen Sprache“, kaum oder gar nicht auftauchen, etwa Ökoaskese oder Solopreneur. Es gibt im Blog natürlich auch Ausnahmen zu den genannten Themen, wie etwa die „Ode an die Robe“, die die Gemütlichkeit des Bademantels besingt.

Lieber AfD oder Empathie?

Wie wir an der ersten Wortwolke schon gesehen haben, wird die AfD in auffällig vielen Beiträgen von transform-Autor*innen genannt. Wenn man sich die einzelnen Nennungen anschaut (dritte Abbildung, unten), wird sie entweder als Symptom eines Wertewandels gesehen („Zulauf zur AfD“, „Pegida, AfD, der Brexit“) oder als ein Gegenpol zu dem Wertesystem, das von transform-Autor*innen vertreten wird („Was macht der Schwule in der AfD?“). In der zweiten Wortwolke aber ist der Begriff AfD nur klein dargestellt, d.h. insgesamt wird die AfD in den Texten nicht besonders häufig genannt. Wir nehmen die AfD zwar gerne als Vergleichspunkt, aber kaum jemand setzt sich wirklich intensiv mit der Partei an sich auseinander. Ohnehin spielen Parteien wie gesagt kaum eine Rolle, Einzelpersonen wie z.B. der neu gewählte Präsident der USA, Donald Trump (in der zweiten Wortwolke sehr prominent!), oder der aktuelle SPD-Kanzlerkandidat Martin Schulz hingegen schon. Mit beiden haben sich Autor*innen – ebenso wie mit der AfD, wo sie denn genannt wird – durchaus kritisch beschäftigt. Das heißt: Auch wenn die Zielsetzung bei transform ist, konstruktiven Journalismus jenseits der üblichen Tagespolitik zu betreiben, können wir offensichtlich die realpolitischen Ereignisse nicht ignorieren (oder wollen dies vielleicht gar nicht). Ob wir diese realpolitischen Fragen anders oder sogar besser aufgreifen als andere, bleibt eine ganz andere Frage.

Empathie ist ein zentrales Konzept für transform-Autor*innen.
Wir transform-Autor*innen beschäftigen uns zwar nicht tiefgreifend mit der Partei AfD, aber Autor*innen greifen immer wieder Begriffe wie etwa Hate, Hassbotschaft oder Lügenpresse auf, die den Kosmos der Alten-Neuen Rechten beschreiben. Hochkonjunktur hat allerdings ein Gegenbegriff zu diesem Kosmos: die Empathie. Sie ist in beiden Wortwolken sehr prominent, wird also sowohl in vergleichsweise vielen Texten genannt, als auch vergleichsweise häufig insgesamt (d.h. auch öfter innerhalb der einzelnen Texte). Empathie ist demnach ein zentrales Konzept für uns transform-Autor*innen.

Neue Utopien

Diese Darstellung von Tendenzen alleine reicht jedoch nicht aus, um tiefer zu verstehen, wie wir transform-Autor*innen üblicherweise „ticken“. Da man sich nach einer Zeit von „Machbarkeit“ und „Alternativlosigkeit“ plötzlich wieder an das Konzept der Utopie erinnert, habe ich mir genauer angeschaut, was transform-Autor*innen eigentlich zu Utopien sagen.

Offenbar gibt es eine Sehnsucht nach neuen Entwürfen und Visionen.
Sieht man sich die Stellen an, an denen die Utopie aufgegriffen wird, zeigen sich einige Muster, wie transform-Autor*innen im Allgemeinen über die Utopie denken. Offenbar gibt es eine Sehnsucht nach neuen Entwürfen und Visionen „gegen eine durchrationalisierte Wichtigkeit“, für „Mehr Utopie“. Diese Utopien sind keine Fantasmen – wie Utopien sonst durchaus verstanden werden – sondern mehr oder weniger ferne Ziele, „zum Teil bereits Gegenwart“, denn „Utopien sind umsetzbar“.

Sind Utopien radikale Visionen?

Utopien sind auch teilweise umsetzbar und sind keine absoluten Ideologien.
Es gibt aber nicht nur die eine Utopie („Mehrstimmigkeit der Utopien“, „Utopie“ mehrmals im Plural verwendet), sondern Utopien sind personalisierbar („Utopie, die zu dir passt“, „deine persönlich zugeschnittene Utopie“) und unterteilbar („Utopie, in die ganz viele Utopien passen“, „bestimmte Gruppen ihre Utopien haben, die sich hier und da überlappen“). Letzteres zeigt auf einen ganz wichtigen Punkt: Utopien sind auch teilweise umsetzbar und sind keine absoluten Ideologien. Ein solches Bild von Utopien eignet sich – glücklicherweise! – eher nicht dafür, sich als Utopist*in zu radikalisieren.

Ab wann kann man von einem Scheitern sprechen, bis wohin von einem Teilerfolg?
Man kann aber nicht nur aus dem Gesagten, sondern auch aus dem Nichtgesagten etwas ableiten. Wenn Utopien tatsächlich umsetzbar sind und eine Form von sinngebenden Visionen sind, was machen wir dann, wenn eine Utopie teilweise oder gar ganz scheitert? Wie würden wir, wie würde jede*r Einzelne von uns mit einem solchen Scheitern umgehen? Dazu müssten wir uns fragen: Ab wann kann man von einem Scheitern sprechen, bis wohin von einem Teilerfolg? Und: Auch wenn wir heute noch nicht in dieser Form davon sprechen, wäre denn eine Radikalisierung Einzelner oder von Gruppen möglich, im Kleinen (alle anfauchen, die eine Plastiktüte herumtragen) wie im Großen (kann es einen ökologisch motivierten Terror geben?)?

Wir alle sind schon mal im Leben mit kleineren und wahrscheinlich auch mit größeren Entwürfen gescheitert und haben (hoffentlich) einen Umgang damit gelernt. Wie man mit dem Scheitern einer großen, hoffnungstragenden Utopie umgeht, kann man vielleicht nicht vorwegnehmen. Es kann aber eine wichtige Frage für uns werden.

Dir fehlt ein Thema? Mitmachen!

Dieser Beitrag war ein Versuch meinerseits, mich etwas in die Schnittmengen der Gedankenwelt von uns transform-Autor*innen einzufühlen. Die vorliegende Datenanalyse sollte man aufgrund der Schwächen, die unten im Abschnitt „Methode“ aufgeführt sind, mit etwas Vorsicht genießen. Sie als völlig unplausibel abzutun, wäre jedoch ebenso verkehrt.

Viel wichtiger ist zu diesem Zeitpunkt aber die folgende Frage: Gibt es einen Begriff, der dir völlig fehlt oder der dir völlig unterrepräsentiert zu sein scheint? Wenn ja, dann gibt es nur eine Möglichkeit, das zu ändern: Mitschreiben!

 

Methode

Die Datenanalyse basiert auf einem Export von 103 Artikeln aus dem transform-WordPress. Die übrigen Beiträge konnten aufgrund technischer Schwierigkeiten nicht exportiert werden und auch ein Web scraping lieferte keine überzeugenden Ergebnisse. Nach Aussortierung von Dubletten und Infoseiten blieben 97 Beiträge übrig. Diese wurden in einem vereinfachten HTML-Format in das Korpuswerkzeug SketchEngine hochgeladen. Nach einer Reduktion auf die Grundformen („Haus“, „Häuser“, „Hauses“ -> „Haus“) wurden die Auftretenshäufigkeiten von Nomen (d.h. ohne Verben, Adjektive und andere Wortarten), die mindestens 5mal im transform-Korpus vorkamen, mit denen in einem möglichst zufällig zusammengestellten Internetkorpus (deTenTen2013sample, wird von der SketchEngine zur Verfügung gestellt) verglichen. Der dabei statistisch errechnete Punktwert wurde zusammen mit den Begriffen bei WordClouds eingespeist und die beiden ersten Abbildungen (die Wortwolken) erzeugt. Die anderen Abbildungen basieren auf der Abfrage mit der SketchEngine und der Auflistung der Nennungen der gesuchten Begriffe.

Diese Datenanalyse hat insbesondere zwei Schwächen: Zum einen konnte ich nicht alle Beiträge auswerten. Allerdings ist mit 97 Beiträgen doch ein substanzieller Teil von ihnen (deutlich mehr als die Hälfte) abgedeckt. Zum anderen stammt die Vergleichsstatistik für Auftretenshäufigkeiten von Begriffen aus dem Jahr 2013. Dadurch „gewinnen“ neuere Wortschöpfungen gegenüber etablierten Begriffen. Mit einer Vergleichsstatistik aus dem Jahr 2016 könnte man z.B. annehmen, dass der Begriff AfD in der Statistik nicht ganz so stark nach oben geschoben würde.

 

(ursprünglich erschienen: 01. Februar 2017, überarbeitet: 06. Februar 2017)

Titelbild: CC-BY 2.0, Jeremy Buckingham

Dranbleiben!

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