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Blogstract zu
Flausch. Unterstützende Sprachhandlungen in sozialen Medien
von Yulia Clausen & Tatjana Scheffler
Die Forschung zur digitalen Kommunikation hat sich in den letzten Jahren vermehrt auf Hassrede konzentriert, was vor dem Hintergrund der zunehmenden sprachlichen Verrohung in Onlinekontexten eine naheliegende Entwicklung darstellt. Der einseitige Fokus auf negative Sprachphänomene schwächt allerdings oft das Bewusstsein für eine ebenso wichtige, aber weniger erforschte Seite der digitalen Kommunikation: positive, unterstützende Sprache. Um eine Forschungslücke im Bereich positiver Onlinesprache zu adressieren, analysiert diese Studie Äußerungen, die unter dem Begriff „Flausch“ gefasst werden.
Ursprünglich bezeichnete Flausch einen weichen Wollstoff, hat sich jedoch spätestens im Jahr 2012 in der Onlinekultur als Begriff etabliert, der unterstützende, bestärkende oder einfach liebevolle Kommentare im Netz beschreibt. Flausch stellt somit das Gegenteil von Hassrede dar: Wo Hass entwertet und ausgrenzt, zielt Flausch darauf ab, aufzubauen und Nähe herzustellen. Die vorliegende Studie definiert Flausch als kommunikative Handlung, die das soziale Selbstbild der Adressat*innen – das „Face“ im Sinne Erving Goffmans (Goffman 1967) – unterstützt, stärkt oder affirmiert.
Flausch ist eng verwandt mit Konzepten wie hope speech, empowering language, candy storm oder small talk, unterscheidet sich von diesen jedoch in wesentlichen Aspekten. Während hope speech meist Deeskalation in feindlichen Kontexten bezweckt, kann Flausch unabhängig davon auftreten, beispielsweise als spontane Zuneigungsbekundung oder positives Feedback. Empowering language hebt vorrangig die Handlungsmacht der Adressat*innen hervor, während Flausch insbesondere auf die emotionale und soziale Unterstützung abzielt. Auch von small talk grenzt sich Flausch insofern ab, als er in der Regel deutlich stärkere emotionale Unterstützung bietet.
Zur systematischen Erfassung von Flausch entwickeln wir in dieser Studie eine feingliedrige Typologie mit sieben Hauptkategorien:
- positive feedback (z. B. „die parodie ist mega hammer geil 😍“)
- affection declaration (z. B. „#beste youtuberin“)
- compliment (z. B. „du bist wunderschön !“)
- encouragement (z. B. „macht immer so weiter“)
- gratitude (z. B. „Danke , dass du das für uns machst 😍💖 💞“)
- group membership (z. B. Emojis oder Hashtags, wie 🦄 oder #Lochinator)
- sympathy (z. B. „Ich hoffe es geht dir langsam besser“)
Ergänzt wird diese Klassifikationsschema durch drei Zusatzkategorien: agreement (zustimmende Reaktionen auf Flauschausdrücke), implicit (impliziter Flausch) und ambiguous (mehrdeutige Fälle).
Die empirische Grundlage dieser Untersuchung bildet das NottDeuYTSch-Korpus (Cotgrove 2023), das deutschsprachige YouTube-Kommentare junger Nutzer*innen aus den Jahren 2008 bis 2018 umfasst. Analysiert wurden über 46 000 Kommentare zu Videos bekannter Contentcreator*innen.
In rund einem Drittel der analysierten Kommentare konnte mindestens ein Flauschausdruck identifiziert werden. Am häufigsten trat dabei positive feedback auf (52,3%), gefolgt von affection declaration (18,1%) und compliment (16,1%). Andere Kategorien wie gratitude, sympathy oder group membership traten seltener auf, da sie besonders kontextabhängig sind und nahezu ausschließlich in Kommentaren zu Videos vorkommen, die entsprechende Emotionen hervorrufen bzw. Zugehörigkeit zu Fangemeinschaften oder themenspezifischen Communities signalisieren.
Unsere Studie zeigt, dass positive Sprache kein Randphänomen, sondern ein zentraler Bestandteil digitaler Kommunikation ist. Während Hass meist zur sozialen Ausgrenzung führt, fördert Flausch Bindung, Zugehörigkeit und empathische Reaktionen. Die feingliedrige Unterscheidung der Flauschtypen ermöglicht eine differenzierte Analyse positiver Sprache, nicht nur als bewusstes Gegengewicht zur weitverbreiteten Forschung zu Hassrede, sondern als eigenständiges sprachliches Phänomen mit klar identifizierbaren Funktionen. Damit eröffnet die Studie neue Perspektiven für die Untersuchung unterstützender sprachlicher Praktiken in virtuellen Kommunikationsräumen.
Literatur
Cotgrove, Louis (2023): THE NOTTDEUYTSCH CORPUS: A corpus of German-languageYouTube comments, Korpora Deutsch als Fremdsprache 3 (2), 225–229.
Goffman, Erving (1967): Interaction Ritual: Essays on Face-to-Face Behavior. Anchor Books, Doubleday & Company, Inc, Garden City, New York
Die Autorinnen beleuchten einen relevanten Phänomenbereich digitaler Kommunikation, indem sie im Rahmen einer Annotationsstudie sogenannte Flauschrede in YouTube-Kommentaren aufdecken und einen Typisierungsvorschlag unterbreiten. Flauschrede wird hierbei als unterstützende und gruppenkonstituierende Online-Kommunikation verstanden, die sich in ihrer funktionalen Ausrichtung grundlegend von Hassrede abhebt, jedoch – so die Autorinnen – bislang deutlich weniger Aufmerksamkeit erfahren hat. In ihrer funktionalen Definition knüpfen die Autorinnen an das pragmatische Face-Konzept an, diskutieren verwandte, wenn auch nicht deckungsgleiche Konzepte aus der (computer-)linguistischen Forschung (z. B. empowering language, Smalltalk, hope speech) und präsentieren erste quantitativ-deskriptive Befunde ihrer Annotationsstudie. Der Versuch, auf diese Weise „das Forschungsinteresse an der datenbasierten Analyse positiver expressiver Sprache zu fördern“ (Z. 614/615), ist grundsätzlich gelungen. Nach meinem Eindruck bedarf der Beitrag jedoch an einigen Stellen noch einer (deutlichen) inhaltlichen Schärfung und Überarbeitung, um den Anforderungen eines Zeitschriftenaufsatzes zu entsprechen.
1) Forschungsstand zu positiver expressiver (Online-)Kommunikation:In Kapitel 3.2 erfolgt eine aufschlussreiche Abgrenzung von Konzepten, die der Idee von Flauschrede ähneln. Der präsentierte Forschungsstand stützt sich bislang jedoch auf eine vergleichsweise geringe Auswahl an Arbeiten. Um einen umfassenderen Überblick über die einschlägige Literatur zu gewährleisten, sollten zusätzlich Arbeiten zu Höflichkeit und digitaler Kommunikation (z. B. Locher), zu digitalen Komplimenten (z. B. Placencia, Merten), zu affektiven Positionierungen (z. B. Georgakopoulou) sowie grundlegende linguistische Erkenntnisse über unterstützende Sprache, auch im Offline-Kontext, berücksichtigt werden. Es könnte zudem sinnvoll sein, zu reflektieren, ob mediale Unterschiede von Bedeutung sind, da dies insbesondere für das Journal für Medienlinguistik von Interesse sein mag. (Dieser letzte Punkt sei aber den Autorinnen überlassen.)
2) Typisierung:Die Typisierung (Abschnitt 3.3) erfolgt primär funktional (angelehnt an Klüwer). Der Abschnitt ließe sich stärken, wenn grundlegende Fragen diskutiert würden: Handelt es sich um trennscharfe Kategorien oder eher um überlappende Phänomene (sehr wahrscheinlich um letzteres)? Können formale Anker (Lexeme, Syntagmen) für die Kategorien identifiziert werden? Sind einzelne Flauschausdrücke/-akte möglicherweise mehrdeutig und mehreren Kategorien zuordenbar? Liegen die Typen nicht auf unterschiedlichen Ebenen (z. B. könnte group membership ein übergeordnetes Phänomen darstellen)? Zeigt sich Gruppenzugehörigkeit nicht auch in Form von Dank für ein Video, in Form des gruppenspezifischen Bewertens bestimmter Inhalte o. Ä.? Wie sind die angeführten (drei) Fälle einzuordnen, die keine eigenständigen Flauschtypen darstellen, wie verhalten sie sich zu den übrigen Typen? Eine explizite Klärung (im Sinne einer konkreteren Operationalisierung) würde die Typisierung insgesamt deutlich nachvollziehbarer und anschlussfähiger machen.
3) Methodik:Informationen zur Vorgehensweise der Annotationsstudie fehlen weitgehend. Es wäre dringend notwendig, Details zu liefern, etwa zur Anzahl der Annotierenden, zur Gewährleistung der intersubjektiven Gültigkeit der Annotationen, zur Art der Annotation (manuell/automatisiert), zu den Annotationsrichtlinien, zum Umgang mit mehrdeutigen Fällen, usw. Am Ende von Abschnitt 5 wird auf differenzierte Annotationsrichtlinien verwiesen; eine exemplarische Darstellung und Diskussion dieser Richtlinien würde die methodische Transparenz und Nachvollziehbarkeit deutlich erhöhen.
4) Diskussion der Befunde:Die Ergebnisse der Annotation werden u. a. in Tabellenform präsentiert. Es zeigen sich Unterschiede zwischen einzelnen Videos; hier wäre interessant zu erfahren, ob diese statistisch signifikant sind und vor allem: wie sie (sozio-)linguistisch interpretiert werden können (denn das Konzept der Community wird in der Einleitung in den Vordergrund gerückt). Ein Befund ist, dass positives Feedback am häufigsten auftritt, da es „sehr allgemeiner Natur“ sei (also etwa nur eine Adjektivphrase wie „cool“ ohne Explizieren des Bewertungsobjekts). Was sagt dieses formminimale Bewerten/„Feedback“ über digitalen Zuspruch aus, etwa mit Blick auf den ritualisierten Charakter von Anschlusskommunikation (z.B. Merten 2022)?
5) Rückbindung an eingangs relevante erwähnte Konzepte:Zu Beginn des Beitrags wird das Konzept virtueller Communities eingeführt und wiederkehrend thematisiert (von Vorteil wäre hier ein Anschluss an einschlägige Literatur zu Online-Communities, etwa in Jansen (Hrsg.) 2020) Eine stärkere Rückbindung dieser Überlegungen am Ende des Artikels würde die Kohärenz des Beitrags erhöhen. Grundsätzlich ließe sich auch über den Ertrag der Gegenüberstellung von Hassrede und Flauschrede in Abschnitt 5 – bei der Abstraktheit, die das Kapitel aufweist – noch einmal nachdenken. Es wird hier ganz allgemein aufgezeigt, dass verschiedene Definitionen & Taxonomien (bzgl. Hassrede) existieren, aber in dieser Form lässt sich danach fragen, inwiefern die Auseinandersetzung mit Flauschrede konkret davon profitiert.
Insgesamt liegt ein spannender Beitrag vor, der von einer gründlichen Überarbeitung profitiert und danach sicher ein breites Interesse bei den Leser:innen finden kann. Ich empfehle daher die Annahme nach grundlegender Überarbeitung (major revisions).
Liebe Yulia, liebe Tatjana,
wir haben in meinem Oberseminar gerade Euer Manuskript mit großem Gewinn diskutiert. Wir finden es sehr überzeugend, den analytischen Blick auch einmal auf die positiven Seiten der Social-Media-Kommunikation (vor allem in den Kommentaren) zu richten. Bei uns sind aber einige Frage offen geblieben, die wir hier gerne nennen wollen:
Zunächst und allgemein: Der Link zum OSF-Repo funktioniert nicht. Vielleicht würden sich viele unserer Fragen klären, wenn wir die dort abgelegten Materialien hätten sehen können.
1) Ihr schreibt, dass Ihr die Anpassung der Klüwerschen Kategorien „auf der Grundlage unserer Korpusanalyse“ (Z. 265) vorgenommen habt. Wie genau habt ihr das gemacht? Denn diese Korpusanalyse kann ja nicht die gleiche sein wie die, in der Ihr dann auf Grundlage dieser Kategorien die Annotation vorgenommen habt. Habt Ihr erst einmal manuell gesichtet? Wenn ja, wie viele Kommentare und nach welchen Prinzipien?
2) Die Annotation der Kommentare, deren Ergebnisse Ihr dann auch quantitativ berichtet: Wir gehen aufgrund der großen Menge davon aus, dass Ihr das nicht manuell gemacht habt, sondern automatisiert, richtig? Wenn ja, nach welchen Methoden? Ihr schreibt ja auch in Z. 388, dass alles ins Sample aufgenommen wurde, wo mindestens ein „Flauschausdruck“ vorkommt. Habt Ihr also einen diktionärsbasierten Ansatz, gibt es irgendwo eine Art Flausch-Lexikon? Oder habt Ihr ML gemacht? Falls Ihr es doch manuell gemacht habt, wären Informationen zu den Annotierenden (wie viele, wer usw.) hilfreich.
3) „Damit ein Ausdruck als implizite Form von Flausch annotiert werden kann, muss eindeutig erkennbar sein, welchem der zuvor definierten Flausch-Typen er zuzuordnen ist“ (349) –> das verstehen wir auch nicht, insbesondere nicht, wie das automatisiert umzusetzen wäre.
4) Wie distinkt sind die Flausch-Kategorien? Können sich diese nicht auch überlappen? Gerade „positive feedback“ kann doch geradezu als Oberbegriff z.B. für Komplimente angesehen werden usw.
Viele Grüße von der gesamten Seminargruppe
Lieber Simon,
vielen Dank für Deinen Kommentar. Es freut uns, dass unser Manuskript Anlass zu angeregten und gewinnbringenden Diskussionen in Deinem Seminar gegeben hat. Der Link funktioniert inzwischen — danke für den Hinweis.
Die Daten wurden von zwei Annotator*innen manuell annotiert, wobei ein Annotator den Großteil der Daten bearbeitet hat. Auf einer Stichprobe haben wir das Inter-Annotator Agreement berechnet. Eine genauere Beschreibung dazu findet sich in folgender Publikation:
Yulia Clausen and Tatjana Scheffler. 2025. Annotating candy speech in German YouTube comments. In Proceedings of the 19th Linguistic Annotation Workshop (LAW-XIX-2025), pages 264–269, Vienna, Austria. Association for Computational Linguistics.
Wir haben zunächst die Klüwerschen Kategorien in unsere Taxonomie aufgenommen, wobei wir einige ihrer Definitionen an unsere Daten und unser Forschungsziel angepasst haben. Nach einer ersten Sichtung eines Teils der Daten (noch vor Beginn der Annotation) haben wir die Taxonomie um weitere, für unseren Datensatz relevante Kategorien erweitert, z. B. „affection declaration“. Während der Annotation haben wir zusätzlich weitere Kategorien definiert und in die Taxonomie aufgenommen, wie z. B. „gratitude“ und „group membership“, da diese in den Daten wiederholt auftauchten und eine eigene Kategorie rechtfertigten. Die bereits annotierten Daten wurden von uns anschließend manuell überprüft und entsprechend nachannotiert.
Zur Kategorie „implicit“: Die Annotator*innen überlegten, welchem Flausch-Ausdruck aus unserer Taxonomie ein impliziter Ausdruck entsprechen würde, wenn er explizit formuliert wäre. Nur wenn dies eindeutig möglich war, wurde der Ausdruck als „implicit“ annotiert.
Die Flausch-Kategorien sind, wie in den Annotationsrichtlinien beschrieben, klar voneinander abgegrenzt. Die Kategorie „positive feedback“ ist tatsächlich etwas allgemeiner gehalten. Sie überschneidet sich laut unserer Definition nicht mit den anderen Flausch-Kategorien, könnte innerhalb der Kategorie selbst aber noch weiter differenziert werden.
Viele Grüße,
Yulia und Tatjana
Gutachten zu
Yulia Clausen & Tatjana Scheffler
Flausch. Unterstützende Sprachhandlungen in sozialen Medien
von Rainer Perkuhn
Empfehlung: major revisions
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Der Beitrag zeigt eine beeindruckende empirische Auswertung in Tiefe und Breite zu positiven Rückmeldungen in IBK, die Motivation der Kategorien (3.) und vor allem die Intention der Verwendung (4.) könnte klarer dargestellt werden.
„digital mediierte Kommunikation“ klingt nach Übersetzung von „digital mediated communication“, nach meinem Stand im Deutschen unüblich, eher „digital( vermittelt)e Kommunikation“
Ich finde die Opposition, digitale Kommunikation ist deshalb besonders beliebt, weil … man lästern kann oder … man loben kann … nicht zielführend, da es einfach beides gibt. Für die Mehrheit sind sicher die Inhalte und Positives das Ausschlaggebende, aber für bestimmte Personen/Gruppen eben das andere.
1.a)
Hintergrund zu den Wörtern Flausch/flauschig trägt für meinen persönlichen Geschmack *in der Form* wenig zum Beitrag bei, insbesondere DWDS-Zeitverlaufsgrafik, da weder für nicht-registrierte Nutzende aufruf-/rekonstruierbar noch hinsichtlich Datenzusammensetzung/verwendetem Lemmabegriff transparent, es ist unklar, wie die Befunde sich allgemeinsprachlich vs. im Artikel gemeinter Lesart zueinander verhalten, da wäre zumindest evtl. sinnvoller, eine nach Textsorten differenzierte Darstellung zu wählen, um die Verwendung in der Sorte „internetbasiert“ zeigen zu können:
https://www.dwds.de/r/plot/?view=3&corpus=dwdsxl&norm=date%2Bclass&smooth=spline&genres=1&grand=1&slice=1&prune=0&window=0&wbase=0&logavg=0&logscale=0&xrange=1900%3A2025&q1=Flausch&q2=flauschig
hier zeigt sich allerdings der Effekt der vermutlich zeitlich ungleich stratifizierten Stichprobe … (keine Treffer nach 2016)
1.b)
die Aussage, dass die Verwendung von „Flausch“ in dem Blog das erste Vorkommen sei, sollte untermauert werden, am besten durch eine Referenz (oder ein sinngemäße Aussage) auf eigene oder fremde Arbeiten, die das so einschätzen; Aussage lässt sich kaum überprüfen, da Zugang zu älteren Vorkommen evtl. nicht mehr rekonstruierbar ist (auch nicht über z.B. wayback machine). (Ähnliches gilt für die Aussage „mehr Positives im Internet als Negatives“ — dazu müsste es eine quantitative Auswertung des Gesamtbestands geben. Wenn es die gibt, dann bitte Referenz angeben, sonst Aussage relativieren.)
Eine eigene kurze, oberflächliche Recherche im Deutschen Referenzkorpus des IDS brachte u.a. folgenden Beleg:
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die tageszeitung: Der große Flauschangriff von MICHAEL BRAKE (2012-07-06)
… einem halben Jahr aber etabliert sich aber eine Gegentechnik: der Flausch. Flauschen kann tröstend sein, eine Zuneigungsbekundung, hippiehafte Happiness auf Zuckerwattespeed und noch vieles mehr. Speziell auf Twitter wird mit dem Hashtag #flausch viel Liebe in die Welt geblasen. Im Internet groß gemacht hat den Begriff möglicherweise „Bildblog“-Gründer Stefan Niggemeier, der in seinem privaten Blog schon seit Mitte 2009 die Rubrik „Flausch am Sonntag“ unterhält – dessen Flauschcontent sich aber tatsächlich auf pelzige oder wollige Tiere bezieht und nicht auf Kulturtechniken. Mindestens so lange steht „flauschen“ auch schon im Szenesprachenwiki des Online-Duden. Kurz vor Weihnachten 2011 rief dann jedenfalls der Sprachwissenschaftler Anatol Stefanowitsch …
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Sowohl die Verwendung als Hashtag, als Verb als auch die Buchung im Duden fände ich dann durchaus erwähnenswert.
Vorschlag zu 1.a) und b):
andersherum aufziehen:
zunächst die Nennung im Blog als namensgebend/-stiftend für das untersuchte Phänomen einführen, dann gerne danach begründen, warum dies vermutlich eine passende Bezeichnung ist, im Wandel vom Wörtlichen zum Übertragenen, wenn dann noch mehr angebracht werden soll, dann müsste mindestens eine Betrachtung allgemeinsprachlich vs. „fachsprachlich“ motiviert werden (und wenn das DWDS dazu nichts hergibt, dann eher darauf verzichten als damit ablenken – oder mit anderer Datengrundlage argumentieren)
2.
die Verwendung des YouTube-Korpus ist ein guter Ansatz; es sollte aber offengelegt werden, *wie* damit gearbeitet wurde, mit welcher Infrastruktur/Rechercheumgebung, mit welchen Suchausdrücken/Filtern über Token, Annotation bzw. Metadaten? Es sollten auch die Grenzen thematisiert werden (mehr als nur „exemplarisch“): nur ein kleiner und zeitlich begrenzter (!!) Ausschnitt IBK-relevanter Daten (verständlich, da aus verschiedenen Gründen nicht viel mehr zur Verfügung steht, aber beides hat natürlich Einfluss auf Aktualität und Aussagekraft der Befunde) und die eigene Auswahl in ihren Proportionen (die zusätzlich einen Bias in die Untersuchung einbringen kann; vielleicht könnte man auch eine Terminologie einführen, um die inhaltlichen Beiträge, die Kommentare erster Ordnung und die nachrangigen getrennt oder jeweils gruppiert benennen zu können?
Vorschlag zu 2.
viel ändern kann man an den Gegebenheiten nicht, aber erwähnen sollte man es, vor allem mit Blick auf 3.
3.
die Kategorien der Annotationstaxonomie erscheinen – jenseits und unterhalb der Smalltalk-Dialogakten von Klüwer – *sehr* datengetrieben und/oder intuitiv-spontan entwickelt und sonst keinem theoretischen Rahmenwerk verpflichtet, z.T. sind es aber wohl eher speziellere Features, die Kategorien weiter modifizieren (so wird es ja auch angedeutet); das hat vermutlich den Vorteil, dass sie leichter zu vermitteln und in Annotationsteams angewendet werden können, erschwert aber die Vergleichbarkeit mit anderen Ansätzen, auch mit Blick auf die Untersuchungen zu nicht flauschigen, negativen Beiträgen; hervorzuheben ist der gute Ansatz, einzelne Ausdrücke und nicht nur ganze Beiträge zu annotieren, nicht so ganz herauslesen konnte ich aber, wie zum einen (eigentlich) negative, aber konstruktive Kritik behandelt wird, und ob zum anderen dann doch noch an eine Art Algebra gedacht wird, wie aus den Annotationen der Einzelausdrücke eine Gesamtbewertung eines Beitrags ermittelt wird — denn erst dann wäre die Vergleichbarkeit zu den beitragsorientierten Ansätzen gegeben; ich könnte mir vorstellen, dass bei einer breiteren Datengrundlage noch weitere Kategorien oder zumindest Varianten ins Spiel kämen, wie etwa bei Gruppenzugehörigkeitslabels auch die beitragsunabhängige Metaebene (#süßmaüse); mir kommt auch ein wenig zu kurz, dass die unterschiedlichen Arten von Beiträgen (künstlerische Darbietung, Spendenaufruf, Ratgeber Beauty/Wellness/Fitness) natürlich unterschiedliche Arten von Reaktionen, somit Kommentaren hervorrufen, und die ungleichgewichtige Zusammensetzung der Datenauswahl sich in den Ergebnissen dann auch quantitativ niederschlägt: Wenn eine Kategorie bei den Lochis stark ausgeprägt ist, ist sie es in der Summe auch; die Angabe relativer Häufigkeiten ist sonst natürlich okay, auch wenn Seltenes dadurch manchmal überbewertet wird (könnte man auch ins Verhältnis zu allen Kommentaren, nicht nur den annotierten setzen, die Anteile schwanken auch sehr: 34% bei den Lochis, 79% bei Nilam)
4.
das Ergebnis der empirischen Auswertung in Tab. 2 ist beeindruckend, aber in der Form zunächst kaum rezipierbar; die Darstellung sollte zumindest ergänzt werden um eine Hervorhebung der – spalten- oder zeilenweise (je nach Perspektive) – besonderen Werte (Maxima oder über Schwellwert oder komplementär, oder vielleicht auch über Differenzenkoeffizienten?), noch schöner fände ich eine geeignete Form der Visualisierung, z.B. in Anlehnung an eine Heatmap? Der Anschluss der danach folgenden Interpretation bzw. Argumentation hat mich dann aber unsicher gemacht, ob ich verstanden habe, mit welcher Intention die Daten annotiert wurden: Geht es um eine epistemische Interpretation der Befunde, so wie es unmittelbar danach im Ansatz (aber dann doch sehr knapp) folgt? Dann fehlen mir die Bezüge zu anderen Einordnungen positiver aber eben auch negativer Beiträge. Oder geht es eher um einen Beitrag zu einem (darauf aufbauenden) computerlinguistischen Verfahren, konzeptioneller Art oder als Trainingsmenge einer automatischen Erkennung (à la sentiment analysis) entweder der einzelnen Ausdrücke oder doch der Bewertung der vollständigen Beiträge (s.o. Algebra)? Bei mir ist es so angekommen, dass mit der Flausch-Untersuchung (auch) ein Kontrapunkt zu herabsetzenden Beiträgen aufgezeigt werden soll, ich befürchte nur, dass die Parallelität spätestens auf der deontischen Ebene ihre Grenzen hat (vgl. aufhetzende Kommentare).
Vorschlag zu 3. und 4.
Hintergründe zur Taxonomie und zur gedachten Auswertung/Anwendung deutlicher/differenzierter darstellen; ich könnte mir sogar vorstellen, dass sich dies mit wenigen geschickten Eingriffen in den Text bei den Übergängen umsetzen lässt
Der letzte Absatz in 5. spiegelt ein wenig das Kondensat meiner Verwirrung wieder darüber, was die Gesamtaussage des Beitrags ist und wie die einzelnen Kapitel (vor allem 4. im Vergleich zum Rest) im Verhältnis dazu stehen: Ich habe verstanden, dass es um Flauschrede *in Ergänzung zu Untersuchungen zu Hassrede* geht. Inwieweit sich deren Kategorien vergleichen lassen, spielt aber doch eigentlich keine Rolle, etwa im Sinne von „Weitermachen so …“ + vs. -, oder? Wichtig wäre, dass dieselben Einheiten annotiert werden, was aber bisher nicht so aussah. Von Annotationsrichtlinien war vorher nicht die Rede, aber wenn die zentral gemeint sind, verstehe ich 4. eher im Sinne von „lessons learned“. Wenn die Kategorien epistemisch gemeint sind, kommen meine Gedanken oben zum Tragen. Oder zielt es doch auf eine computerlinguistische Operationalisierung, ggf. mit den annotierten Daten als Trainings- oder Testmenge für ein Lernverfahren?
Ich werde bei meiner Einschätzung für major revision plädieren, meine damit aber in erster Linie, dass Sie sich darüber Gedanken machen, wie Sie die oben kritisierten, aus meiner Sicht nicht gut dargestellten Zusammenhänge besser vermitteln können. Vermutlich lässt sich dies dann mit wenigen Eingriffen in den Text und geschickten Überleitungen mit wenig Aufwand umsetzen.