Welche Wörter verwenden die Parteien besonders häufig ... · Analyse 1.2: Häufigste Substantive Erläuterungen zur Methode und zum Umgang mit den Ergebnissen Was sehe ich hier?

Analyse 1.1: Häufigste InhaltswörterErläuterungen zur Methode und zum Umgang mit den Ergebnissen

Was sehe ich hier?Die Listen führen diejenigen Inhaltswörter auf, die die Parteien in ihren Wahlprogrammen zurBrandenburgischen Landtagswahl 2019 jeweils am häufigsten verwenden. Als Inhaltswörtergelten hier Substantive (Hauptwörter), Verben (Tätigkeitswörter) und Adjektive (Eigenschafts-wörter); nicht berücksichtigt werden Modalverben (Hilfsverben) wie »sein«, »haben«, »werden«etc. In der Box rechts von den Wörtern steht eine Prozentangabe zu jedem Wort. Diese gibt an,wie groß der prozentuale Anteil eines Wortes an allen Wörtern im jeweiligen Wahlprogramm ist.

Ein Beispiel?Das Wort »Land« hat z.B. im Wahlprogramm der SPD einen Anteil von 0,83 %, d.h. durchschnitt-lich lautet ca. jedes 120. Wort in diesem Wahlprogramm »Land«.

Wie wurden die Listen erstellt?Grundlage der Analyse sind die im Internet verfügbaren Wahlprogramme der Parteien (in derFassung vom 8.7.2019). Aus diesen Programmen wurde jeweils der Haupttext ausgewählt: Text-teile wie Titelblätter, Inhaltsverzeichnisse, Kopf- und Fußzeilen, Überschriften, Randglossen oderdas Impressum wurden nicht berücksichtigt. Der so gewonnene Haupttext der Wahlprogrammewurde anschließend digital aufbereitet. In einem ersten Schritt wurden die Texte lemmatisiert,d.h. jedes Wort wurde auf seine Grundform zurückgeführt: Aus »ist« oder »bist« wurde soz.B. jeweils »sein«; aus »Kind«, »Kinder« wurde »Kind«; aus »machen«, »machte« oder »macht«wurde »machen«. In einem zweiten Schritt wurde – mit Hilfe eines sogenannten »Part-of-Speech-Taggers« – für jedes Wort automatisch die Wortart bestimmt. Mittels eines Computerpro-gramms wurden schließlich in einem letzten Schritt diejenigen Wörter gezählt, die zu einer derin dieser Analyse in den Blick genommenen Wortarten gehören, also zu den Inhaltswörtern.

Was ist zu bedenken?Erstens: Um die Wahlprogramme besser vergleichbar zu machen, wurden die Texte behutsamangepasst. Dies betrifft v.a. das grammatikalische Geschlecht: Während einige Parteien (CDU,FDP, SPD) Doppelformeln verwenden (z.B. »Bürgerin und Bürger«), verwenden andere (Grüne,Linke) Sternchenformeln (z.B. »Bürger*in«); die AFD verwendet nur männliche Wortformen (z.B.»Bürger«). Grundsätzlich ist das ein wichtiger Befund; im Detail sorgen diese Unterschiede je-doch für Irritationen bei der Analyse. Deshalb wurde in allen Texten auf die Variante »Bürger(in)«etc. umgestellt. Zweitens: Bei der Analyse wurden Eigennamen nicht berücksichtigt. Aufgrundder – wie zu erwarten war – gleichmäßig hohen Verwendung von Varianten des Namens »Bran-denburg« (z.B. »Brandenburger(in)«, »brandenburgisch«) wurden auch diese nicht berücksichtigt.Darüber hinaus wurden Rechtschreibfehler korrigiert und orthografische Vereinheitlichungenvorgenommen. Eine vollständige Liste der Eingriffe in die Originaltexte der Wahlprogramme istauf der unten angeführten Website zu finden.Wichtig ist schließlich und insbesondere, dass die Listen behutsam behandelt werden sollten.Vermeiden Sie vorschnelle Schlüsse! Die Listen sagen z.B. nichts darüber aus, wie und inwelchem Zusammenhang eine Partei ein Wort verwendet. Auch ob ein Wort positiv odernegativ verwendet wird, lässt sich den Listen nicht ablesen.

Was fange ich mit den Listen an?Im besten Fall studieren Sie die Listen aufmerksam – und nehmen Ihre Beobachtungen, IhreFragen, Ihre Irritationen dann zum Anlass, die Wahlprogramme selbst einer genauen Lektüre zuunterziehen. Die Programme finden Sie auf den Websites der Parteien und über den Link unten.

Bei derAFD häufig Bei B'90/GRÜNE häufig Bei der CDU

Welche Wörter verwenden die Parteien besonders häufig?Digitale Analysen der Wahlprogramme zur Brandenburgischen Landtagswahl 2019

Bei der FDP häufig Bei DIE LINKE häufig Bei der SPD häufig

Landfordern

einsetzenJahr

MenschfördernFamiliegutKindhoch

finanziellöffentlichdeutschländlich

UnternehmenGesellschaft

stehenerhaltenstarkRaumgroßeigenführenfreiweit

gutLand

MenschSchule

unterstützeneinsetzenmachenstärkenKindneu

KommuneProjektJahr

fördernstark

öffentlichZielgroßgebenProzentbrauchenökologischschaffenländlichRaum

0,380,360,290,200,200,190,190,180,180,170,160,160,160,160,150,150,150,140,140,140,140,140,130,130,13

unterstützengutLandKind

SchuleeinsetzenstärkenMenschneu

wichtigschaffenfördern

verbesserngemeinsam

starkmachenerhaltenFamilieRegiondigitalZukunftausbauenSchüler(in)gebenJahr

0,440,390,370,320,280,280,270,260,230,220,210,200,190,190,190,180,180,180,180,170,170,160,150,150,14

Landgut

fordernKommuneSchule

einsetzenMensch

unterstützenneu

fördernKind

stärkenChance

ermöglichenerhaltenBildungRegionschaffenSchüler(in)

privatHebammeFörderungstaatlich

GesellschaftJahr

0,440,310,280,270,240,240,240,220,190,190,190,190,180,180,180,170,170,170,160,150,140,140,130,130,13

Landgut

Menschunterstützenöffentlichsozial

einsetzenstärkenJahr

ausbauenwichtig

KommuneArbeitweit

fördernKind

sichernschaffenSchuleneu

stehenstark

kommunalgemeinsamFörderung

0,460,370,340,300,300,290,250,250,230,220,220,200,180,170,170,170,160,150,140,140,140,140,130,130,13

LandMensch

gutunterstützen

neuJahr

wichtigRegion

gemeinsamgroßSchuleKind

einsetzenstärkenfördernZielstark

FamilieKommuneerfolgreich

Digitalisierungentwickeln

Raumschaffenbleiben

0,830,580,400,360,340,310,280,260,250,230,230,220,220,210,200,180,170,160,160,150,150,150,150,150,15

Ein Projekt von …Peer Trilcke, Juniorprofessur für deutsche Literatur an der Universität Potsdam& Sprecher des Potsdamer Netzwerks für Digitale Geisteswissenschaften

www.trilcke.de – [email protected]

Weitere Erläuterungen und Ergebnisse …(u.a. auch Angaben zur verwendeten Software) finden Sie auf der Website desNetzwerks für Digitale Geisteswissenschaften der Universität Potsdam unter

www.uni-potsdam.de/digital-humanities/wahlanalyse2019

0,550,290,280,260,230,210,180,170,140,140,140,130,130,120,120,120,120,120,120,110,110,100,100,100,10

Analyse 1.2: Häufigste SubstantiveErläuterungen zur Methode und zum Umgang mit den Ergebnissen

Was sehe ich hier?Die Listen führen diejenigen Substantive auf, die die Parteien in ihren Wahlprogrammen zurBrandenburgischen Landtagswahl 2019 jeweils am häufigsten verwenden. In der Box rechtsvon den Wörtern steht eine Prozentangabe zu jedem Wort. Diese gibt an, wie groß derprozentuale Anteil eines Substantives an allen Wörtern im jeweiligen Wahlprogramm ist.

Ein Beispiel?Das Wort »Land« hat z.B. im Wahlprogramm der SPD einen Anteil von 0,83 %, d.h. durchschnitt-lich lautet ca. jedes 120. Wort in diesem Wahlprogramm »Land«

Wie wurden die Listen erstellt?Grundlage der Analyse sind die im Internet verfügbaren Wahlprogramme der Parteien (in derFassung vom 8.7.2019). Aus diesen Programmen wurde jeweils der Haupttext ausgewählt: Text-teile wie Titelblätter, Inhaltsverzeichnisse, Kopf- und Fußzeilen, Überschriften, Randglossen oderdas Impressum wurden nicht berücksichtigt. Der so gewonnene Haupttext der Wahlprogrammewurde anschließend digital aufbereitet. In einem ersten Schritt wurden die Texte lemmatisiert,d.h. jedes Wort wurde auf seine Grundform zurückgeführt: Aus »ist« oder »bist« wurde soz.B. jeweils »sein«; aus »Kind«, »Kinder« wurde »Kind«; aus »machen«, »machte« oder »macht«wurde »machen«. In einem zweiten Schritt wurde – mit Hilfe eines sogenannten »Part-of-Speech-Taggers« – für jedes Wort automatisch die Wortart bestimmt. Mittels eines Computerpro-gramms wurden schließlich in einem letzten Schritt sämtliche Substantive gezählt






LandJahr

MenschFamilieKind

UnternehmenGesellschaft

RaumStaatPolitikEuroZielTier

PolizeiMaßnahmeKommuneInteresseAufgabeSicherheit

ZeitStraßeLeben

EntwicklungGeschichte

Folge

LandMenschSchuleKind

KommuneProjektJahrZiel

ProzentRaum

LandwirtschaftEntwicklung

RegionBeispiel

MaßnahmeHochschule

OrtAngebotBürger(in)Zukunft

GesellschaftEuroArbeitFrau

Verwaltung

0,360,290,200,180,160,160,160,150,140,130,130,120,110,110,100,100,100,100,090,090,090,080,080,080,08

LandKind

SchuleMenschFamilieRegionZukunft

Schüler(in)Jahr

AusbildungHochschule

HeimatJugendliche(r)

ArbeitKatastrophenschutz

Bürger(in)Kommune

ElternDigitalisierungmöglichkeit

PflegeStadt

AusbauAngebotRaum

0,370,320,280,260,180,180,170,150,140,130,130,120,120,120,120,120,120,100,100,100,100,100,100,100,10

LandKommuneSchuleMenschKind

ChanceBildungRegion

Schüler(in)HebammeFörderungGesellschaft

JahrEinrichtungVersorgungAusbauRaumZiel

GesundheitsversorgungBürger(in)Angebot

MaßnahmeHochschule

FamilieKooperation

0,440,270,240,240,190,180,170,170,160,140,140,130,130,120,120,120,120,120,110,110,110,110,110,110,10

LandMenschJahr

KommuneArbeitKind

SchuleFörderungLeben

GesellschaftEntwicklung

BundStärkung

UnterstützungRegionBildungZiel

RechtPflegeStadtRaumAusbauAngebotStruktur

Wohnraum

0,460,340,230,200,180,170,140,130,130,120,120,110,110,110,110,100,100,100,100,100,100,090,090,090,09

LandMenschJahr

RegionSchuleKindZiel

FamilieKommune

DigitalisierungRaumArbeitStadtLeben

HochschuleEuro

UnternehmenBereich

EntwicklungBeitragWeg

ChanceMillionKultur

Herausforderung

0,830,580,310,260,230,220,180,160,160,150,150,150,140,140,140,130,130,130,130,110,110,110,100,100,10





0,550,260,230,180,140,120,120,110,090,090,090,090,080,080,080,080,080,080,080,080,070,070,070,070,07

Analyse 1.3: Häufigste VerbenErläuterungen zur Methode und zum Umgang mit den Ergebnissen

Was sehe ich hier?Die Listen führen diejenigen Verben auf, die die Parteien in ihren Wahlprogrammen zur Bran-denburgischen Landtagswahl 2019 jeweils am häufigsten verwenden. Modalverben wie »sein«,»haben«, »werden« etc. wurden berücksichtigt. In der Box rechts von den Wörtern steht eineProzentangabe zu jedem Wort. Diese gibt an, wie groß der prozentuale Anteil eines Verbs anallen Wörtern im jeweiligen Wahlprogramm ist.

Ein BeispielDas Verb »werden« hat z.B. im Wahlprogramm der CDU einen Anteil von 1,98 %, d.h. durch-schnittlich lautet ca. jedes 50. Wort in diesem Wahlprogramm »werden« (bzw. eine der Flexions-formen dieses Verbs). Nur bei der AFD (»sein«) und bei den Grünen (»wollen«) ist »werden«übrigens nicht das häufigste Verb.

Wie wurden die Listen erstellt?Grundlage der Analyse sind die im Internet verfügbaren Wahlprogramme der Parteien (in derFassung vom 8.7.2019). Aus diesen Programmen wurde jeweils der Haupttext ausgewählt: Text-teile wie Titelblätter, Inhaltsverzeichnisse, Kopf- und Fußzeilen, Überschriften, Randglossen oderdas Impressum wurden nicht berücksichtigt. Der so gewonnene Haupttext der Wahlprogrammewurde anschließend digital aufbereitet. In einem ersten Schritt wurden die Texte lemmatisiert,d.h. jedes Wort wurde auf seine Grundform zurückgeführt: Aus »ist« oder »bist« wurde soz.B. jeweils »sein«; aus »Kind«, »Kinder« wurde »Kind«; aus »machen«, »machte« oder »macht«wurde »machen«. In einem zweiten Schritt wurde – mit Hilfe eines sogenannten »Part-of-Speech-Taggers« – für jedes Wort automatisch die Wortart bestimmt. Mittels eines Computerpro-gramms wurden schließlich in einem letzten Schritt die Verben gezählt.

Was ist zu bedenken?Erstens: Um die Wahlprogramme besser vergleichbar zu machen, wurden die Texte behutsamangepasst. Dies betrifft v.a. das grammatikalische Geschlecht: Während einige Parteien (CDU,FDP, SPD) Doppelformeln verwenden (z.B. »Bürgerin und Bürger«), verwenden andere (Grüne,Linke) Sternchenformeln (z.B. »Bürger*in«); die AFD verwendet nur männliche Wortformen (z.B.»Bürger«). Grundsätzlich ist das ein wichtiger Befund; im Detail sorgen diese Unterschiede je-doch für Irritationen bei der Analyse. Deshalb wurde in allen Texten auf die Variante »Bürger(in)«etc. umgestellt. Zweitens: Bei der Analyse wurden Eigennamen nicht berücksichtigt. Aufgrundder – wie zu erwarten war – gleichmäßig hohen Verwendung von Varianten des Namens »Bran-denburg« (z.B. »Brandenburger(in)«, »brandenburgisch«) wurden auch diese nicht berücksichtigt.Darüber hinaus wurden Rechtschreibfehler korrigiert und orthografische Vereinheitlichungenvorgenommen. Eine vollständige Liste der Eingriffe in die Originaltexte der Wahlprogramme istauf der unten angeführten Website zu finden.Wichtig ist schließlich und insbesondere, dass die Listen behutsam behandelt werden sollten.Vermeiden Sie vorschnelle Schlüsse! Die Listen sagen nichts darüber aus, wie und inwelchem Zusammenhang eine Partei ein Wort verwendet. Auch ob ein Wort positiv odernegativ verwendet wird, lässt sich den Listen nicht ablesen.









seinwerdenwollenkönnenhabenmüssenfordern

einsetzensollenförderndürfenstehenerhaltenführenschaffengebenstärkenmachen

ermöglichenkommenablehnen

unterstützenreduzierenverbessernausbauen

wollensein

werdenkönnensollenmüssenhaben

unterstützeneinsetzenmachenstärkenförderngeben

brauchenschaffenausbauenerhaltenstehennutzendürfen

ermöglichenmöchtenentwickelnerreichengehören

1,691,231,120,480,370,360,300,200,190,190,180,160,140,140,130,110,110,100,090,090,090,090,090,080,08

werdenwollensein

könnenmüssen

unterstützensollen

einsetzenstärkenhaben

schaffenverbessernfördernmachenerhaltenausbauengebensorgen

ermöglichengeltenerhöhenstehennutzen

einrichteneinführen

1,981,121,110,550,510,440,370,280,270,260,200,190,190,180,180,160,150,130,130,130,130,130,120,120,11

werdensein

wollenmüssensollenkönnenfordern

einsetzenunterstützen

fördernstärkenhaben

ermöglichenerhaltenschaffendürfen

gestaltenstehengeben

ablehnenbrauchenmachenprüfen

einführenbieten

1,951,510,640,550,480,390,280,240,220,190,190,190,180,180,170,140,120,120,120,100,100,100,090,090,08

werdensein

wollenhabenkönnenmüssensollen

unterstützeneinsetzenstärken

ausbauenfördernsichernschaffenstehengehörengeben

brauchenumsetzen

ermöglichengestaltenmachen

verbessernstellenleisten

1,341,290,710,500,350,350,310,300,250,250,220,170,160,150,140,120,120,110,100,100,100,100,090,090,09

werdensein

wollenkönnenhaben

unterstützensollen

einsetzenstärkenfördernmüssen

entwickelnschaffenbleibengeben

ausbauenleistenerhöhen

verbessernermöglichen

bietenmachenstellenerhaltenarbeiten

1,511,391,000,420,390,350,330,220,210,190,170,150,150,150,140,130,130,130,120,120,110,110,110,110,09

1,691,471,090,500,460,360,290,280,230,200,200,120,100,100,100,100,090,090,080,080,070,070,060,060,06

Analyse 1.4: Häufigste AdjektiveErläuterungen zur Methode und zum Umgang mit den Ergebnissen

Was sehe ich hier?Die Listen führen diejenigen Adjektive auf, die die Parteien in ihren Wahlprogrammen zur Bran-denburgischen Landtagswahl 2019 jeweils am häufigsten verwenden. In der Box rechts vonden Wörtern steht eine Prozentangabe zu jedem Wort. Diese gibt an, wie groß der prozentualeAnteil eines Adjektivs an allen Wörtern im jeweiligen Wahlprogramm ist.

Ein Beispiel?Das Wort »gut« hat z.B. in den Wahlprogrammen von Grünen und SPD jeweils einen Anteil von0,38 %, d.h. durchschnittlich lautet etwa jedes 250. Wort in diesen Wahlprogrammen »gut«.

Wie wurden die Listen erstellt?Grundlage der Analyse sind die im Internet verfügbaren Wahlprogramme der Parteien (in derFassung vom 8.7.2019). Aus diesen Programmen wurde jeweils der Haupttext ausgewählt: Text-teile wie Titelblätter, Inhaltsverzeichnisse, Kopf- und Fußzeilen, Überschriften, Randglossen oderdas Impressum wurden nicht berücksichtigt. Der so gewonnene Haupttext der Wahlprogrammewurde anschließend digital aufbereitet. In einem ersten Schritt wurden die Texte lemmatisiert,d.h. jedes Wort wurde auf seine Grundform zurückgeführt: Aus »ist« oder »bist« wurde soz.B. jeweils »sein«; aus »Kind«, »Kinder« wurde »Kind«; aus »machen«, »machte« oder »macht«wurde »machen«. In einem zweiten Schritt wurde – mit Hilfe eines sogenannten »Part-of-Speech-Taggers« – für jedes Wort automatisch die Wortart bestimmt. Mittels eines Computerpro-gramms wurden schließlich in einem letzten Schritt sämtliche Adjektive gezählt






gutfinanziellhoch

öffentlichdeutschländlichstarkgroßeigenweitfrei

sozialwirtschaftlich

wichtigstaatlichklein

grundsätzlichjung

wissenschaftlichzunehmend

neuentsprechendsogenanntvergangen

lang

gutneustark

öffentlichgroß

ökologischländlichsozial

deutlichweit

nachhaltigwichtigandererhoch

gemeinsamregional

kommunalmöglich

bestehendfrei

entsprechendklarjung

schnellfinanziell

0,380,170,150,150,140,140,130,130,130,120,120,110,110,100,090,080,080,070,070,070,060,060,060,060,06

gutneu

wichtiggemeinsam

starkdigitalländlichsozial

besondererjung

schnellöffentlichbestehendzusätzlichpolitisch

europäischandere(r)

gesellschaftlichregional

ehrenamtlichalt

erfolgreichkommunaldeutlichganz

0,390,230,220,190,190,170,130,130,110,110,100,100,090,090,090,080,080,070,070,070,070,070,070,070,06

gutneuprivat

staatlichindividuellwichtigmöglichregionalgroß

öffentlichnotwendig

entsprechendandere(r)finanziellländlich

altmodern

medizinischgleichberechtigt

vollständigvorhandenzukünftig

konsequenterfolgreich

frei

0,300,190,150,130,120,120,110,110,110,110,100,100,100,100,100,090,090,090,080,080,080,080,080,080,08

gutöffentlichsozialwichtigweitstarkneu

kommunalgemeinsamnachhaltigregionalfinanziell

gesellschaftlichunabhängigbesondererpolitischländlichgerecht

europäischdeutlich

konsequentgroß

gesetzlichandere(r)vielfältig

0,370,290,280,220,170,140,140,130,130,120,100,100,090,080,080,080,080,080,080,080,080,080,070,070,07

gutneu

wichtiggemeinsam

großstark

erfolgreichländlichregionalsozialdigital

wirtschaftlichfinanziellhoch

öffentlichsicherzentral

kommunalandere®kommendmodern

entsprechendpolitischjährlich

nächste(r)

0,380,340,280,240,230,170,150,150,130,130,110,110,110,110,100,090,090,090,090,080,080,080,080,070,07





0,160,140,140,130,120,120,120,110,100,100,100,100,090,090,090,090,080,080,070,070,070,070,060,060,06

Analyse 2.1: Charakteristische Inhaltswörter+Erläuterungen zur Methode und zum Umgang mit den Ergebnissen

Was sehe ich hier?Die Listen führen diejenigen Inhaltswörter+ (plus Modalverben) auf, die für die Wahlprogramme der Parteien zurBrandenburgischen Landtagswahl 2019 jeweils besonders charakteristisch bzw. statistisch überrepräsentiertsind. Charakteristische Wörter (sog. »Keywords«, »Schlüsselwörter«) sind nicht unbedingt die häufigstenWörter. Ein Wort wie »Land« kommt z.B. in allen Wahlprogrammen sehr häufig vor, ist also für keine einzelne Par-tei besonders charakteristisch. »Schlüsselwörter« eines Textes lassen sich also immer nur im Vergleich mitanderen Texten bestimmen. Für die hier präsentierten Listen sind die Vergleichstexte stets die Wahlprogrammeder anderen fünf Parteien. Charakteristisch sind die aufgeführten »Schlüsselwörter« also stets nur in Hinblickauf die Inhaltswörter+ in den Wahlprogrammen der anderen Parteien.In der Box mit der Überschrift »Key.« unmittelbar neben der Wörterliste steht der »Keyness«-Wert. Dies ist einmathematischer Wert, der angibt, wie charakteristisch ein Wort für das Wahlprogramm ist. Je höher dieserWert ist, umso deutlicher charakterisiert das Wort das Wahlprogramm. In der anderen Box mit der Überschrift»H.« steht die absolute Häufigkeit, mit der das Wort in dem Wahlprogramm vorkommt. Die Analyse konzentriertsich auf Inhaltswörter+. Als solche gelten hier Substantive, Verben (inkl. Modalverben) und Adjektive

Zwei BeispieleDas Wort »Katastrophenschutz« kommt im Wahlprogramm der CDU zwar nur 19mal vor. In den anderen fünfWahlprogrammen kommt es jedoch zusammengenommen nur 10mal vor. Es hat entsprechend eine hohe »Key-ness« (»78,09«) für das Wahlprogramm der CDU, ist also im Vergleich mit den anderen Wahlprogrammen ein fürdas CDU-Programm besonders charakteristisches Wort. Selbst ein Wort wie »Repowering«, das im FDP-Programm lediglich 3mal vorkommt, ist aus statistischer Sicht ein »Schlüsselwort«, denn es kommt in denanderen fünf Programmen überhaupt nicht vor.

Wie wurden die Listen erstellt?Grundlage der Analyse sind die im Internet verfügbaren Wahlprogramme der Parteien (in der Fassung vom8.7.2019). Aus diesen Programmen wurde jeweils der Haupttext ausgewählt: Textteile wie Titelblätter, Inhalts-verzeichnisse, Kopf- und Fußzeilen, Überschriften, Randglossen oder das Impressum wurden nicht berücksichtigt.Der so gewonnene Haupttext der Wahlprogramme wurde anschließend digital aufbereitet. In einem ersten Schrittwurden die Texte lemmatisiert, d.h. jedes Wort wurde auf seine Grundform zurückgeführt: Aus »ist« oder»bist« wurde so z.B. jeweils »sein«; aus »Kind«, »Kinder« wurde »Kind«; aus »machen«, »machte« oder »macht«wurde »machen«. In einem zweiten Schritt wurde – mit Hilfe eines sogenannten »Part-of-Speech-Taggers« – fürjedes Wort automatisch die Wortart bestimmt. Mittels eines Computerprogramms wurden schließlich in einemletzten Schritt diejenigen Inhaltswörter errechnet, die die höchste »Keyness« aufweisen.

Was ist zu bedenken?Erstens: Um die Wahlprogramme besser vergleichbar zu machen, wurden die Texte behutsam angepasst. Diesbetrifft v.a. das grammatikalische Geschlecht: Während einige Parteien (CDU, FDP, SPD) Doppelformeln ver-wenden (z.B. »Bürgerin und Bürger«), verwenden andere (Grüne, Linke) Sternchenformeln (z.B. »Bürger*in«); dieAFD verwendet nur männliche Wortformen (z.B. »Bürger«). Grundsätzlich ist das ein wichtiger Befund; im Detailsorgen diese Unterschiede jedoch für Irritationen bei der Analyse. Deshalb wurde in allen Texten auf die Variante»Bürger(in)« etc. umgestellt. Zweitens: Bei der Analyse wurden Eigennamen nicht berücksichtigt. Aufgrund der –wie zu erwarten war – gleichmäßig hohen Verwendung von Varianten des Namens »Brandenburg« (z.B. »Bran-denburger(in)«, »brandenburgisch«) wurden auch diese nicht berücksichtigt. Darüber hinaus wurden Recht-schreibfehler korrigiert und orthografische Vereinheitlichungen vorgenommen. Eine vollständige Liste der Ein-griffe in die Originaltexte der Wahlprogramme ist auf der unten angeführten Website zu finden.Wichtig ist schließlich und insbesondere, dass die Listen behutsam behandelt werden sollten. Vermeiden Sievorschnelle Schlüsse! Die Listen sagen nichts darüber aus, wie und in welchem Zusammenhang eine Parteiein Wort verwendet. Auch ob ein Wort positiv oder negativ verwendet wird, lässt sich den Listen nicht ablesen.

Was fange ich mit den Listen an?Im besten Fall studieren Sie die Listen aufmerksam – und nehmen Ihre Beobachtungen, Ihre Fragen, Ihre Irrita-tionen dann zum Anlass, die Wahlprogramme einer genauen Lektüre zu unterziehen. Die Wahlprogramme findenSie auf den Websites der Parteien und über Links auf der unten angeführten Website.

Für dieAFD charakteristisch Für B'90/GRÜNE charakteristisch Für die CDU charakteristisch

Welche Wörter sind besonders charakteristisch für die Parteien?Digitale Analysen der Wahlprogramme zur Brandenburgischen Landtagswahl 2019

Für die FDP charakteristisch Für DIE LINKE charakteristisch Für die SPD charakeristisch

fordernAltparteideutschWahnsinn

TierKlassenstufe

Täter(in)dürfen

MeinungsfreiheitbetäubungslosSteuergeld

wissenschaftlichsein

belastenGeschichtemännlich

SteuermittelTierschutzgesetz

StaatSubventionBargeldhistorisch

MaßFolge

ideologisch

111,0370,1861,4151,2646,4532,3831,7830,7327,6727,3727,3726,5526,3224,5223,5923,0322,9822,9822,7522,6422,6421,5021,5020,9120,78

wollenökologischProjektProzent

LandwirtschaftmöchtenGebäude

DorfMassentierhaltung

grünGründung

Flußeinzeln

AuswirkungBezahlungberliner

voranbringenRadverkehrDebatte

StrukturwandelmachenRadwegFrau

deutlichbrauchen

161,2953,7551,4434,7334,1433,0430,6330,5330,1322,3522,1318,8017,6115,6215,1714,9914,9014,7713,9213,5413,4113,1013,0312,8512,65

KatastrophenschutzHeimatwerden

Bundeswehrdigital

GrundrenteSorgen

unterstützenanerkenneneinrichtenSchüler(in)

LandeshochschulratPolizeigesetzbeabsichtigenLehrer(in)

Gymnasiumverbessernwürdigen

KindAusrüstungbehüten

zweckgebundendurchsetzungsstarkGrundeigentum

Kindertagesbetreuung

78,0944,6638,4234,7931,0230,3230,0728,8528,4426,7925,5422,7422,7422,7420,2118,6317,1416,8416,2415,7715,2415,2415,2415,2415,24

HebammeprivatAnlagefordern

GesundheitsversorgungProfilbildung

ClusterBehördengang

GefahrenpotenzialGeschäftsmodellBürokratie-TüvRepowering

LandnutzungspolitikGeschwindigkeitsbegrenzung

Förderschuleliberal

gleichberechtigtpflichtig

Online-DurchsuchungWahlfreiheit

Chanceindividuellwerden

Schüler(in)Medizin

77,6048,7133,8732,9531,1529,0529,0529,0529,0529,0529,0529,0529,0529,0521,7221,7220,5820,5720,5720,5720,2019,3218,7818,6818,20

sichernsozial

öffentlichSenior(in)StrukturumsetzenRecht

fortführenWohnraumausbauenStärkungSchaffungArbeit

Kommunalpolitikhaben

Weltanschauungarmutsfest

LebensverhältnisWahlperiodeBehinderung

ModellBündnis

zivilgesellschaftlichgesichert

antifaschistisch

61,0546,9239,6927,5327,3024,3423,5922,9422,8622,2521,8821,8020,8619,1719,0119,0119,0118,8317,8816,5716,1515,7615,5615,5615,50

ZuhauseLand

Menschzusammenhalten

erfolgreichneu

fortsetzengemeinsamVerknüpfung

PersonalschlüsselRegionbleiben

kommendArbeitslosigkeitinvestierenJurist(in)

WirtschaftsfaktorTheater

Richter(in)groß

DigitalisierungentwickelnAugenmaßPräsenzstelleEinbindung

80,4256,3344,8136,4836,1831,6228,0928,0227,9726,5226,4624,8423,7022,7520,1619,8619,4019,4018,8718,8318,5318,0717,8017,8017,80

Ein Projekt von …

Peer Trilcke, Juniorprofessur für deutsche Literatur ander Universität Potsdam & Sprecher des Potsdamer

Netzwerks für Digitale Geisteswissenschaftenwww.trilcke.de – [email protected]

72163212218104979918421121786623771414179

Weitere Erläuterungen und Ergebnisse …

finden Sie auf der Website des Netzwerks für DigitaleGeisteswissenschaften der Universität Potsdam unter

www.uni-potsdam.de/digitalhumanities/wahlanalyse2019

837688069624226371617211526171927221112209413406269

19203238285227211192444415631453533333

1314826103333333334473331711181154

47828582630311326633119528

143771110221210775

1212688823521238543922125104665352323333

Analyse 2.2: Charakteristische SubstantiveErläuterungen zur Methode und zum Umgang mit den Ergebnissen

Was sehe ich hier?Die Listen führen diejenigen Substantive auf, die für die Wahlprogramme der Parteien zur BrandenburgischenLandtagswahl 2019 jeweils besonders charakteristisch bzw. statistisch überrepräsentiert sind. Charakteris-tische Wörter (sog. »Keywords«, »Schlüsselwörter«) sind nicht unbedingt die häufigsten Wörter. Ein Wortwie »Land« kommt z.B. in allen Wahlprogrammen sehr häufig vor, ist also für keine einzelne Partei besonderscharakteristisch. »Schlüsselwörter« eines Textes lassen sich also immer nur im Vergleich mit anderenTexten bestimmen. Für die hier präsentierten Listen sind die Vergleichstexte stets die Wahlprogramme der an-deren fünf Parteien. Charakteristisch sind die aufgeführten »Schlüsselwörter« also stets nur in Hinblick aufdie Substantive in den Wahlprogrammen der anderen Parteien.In der Box mit der Überschrift »Key.« unmittelbar neben der Wörterliste steht der »Keyness«-Wert. Dies ist einmathematischer Wert, der angibt, wie charakteristisch ein Wort für das Wahlprogramm ist. Je höherdieser Wert ist, umso deutlicher charakterisiert das Wort das Wahlprogramm. In der anderen Box mit derÜberschrift »H.« steht die absolute Häufigkeit, mit der das Wort in dem Wahlprogramm vorkommt.

Ein BeispielDas Wort »Hebamme« kommt im Wahlprogramm der FDP zwar nur 13mal vor. Unter den Substantiven in denanderen fünf Wahlprogrammen kommt es jedoch zusammengenommen sogar nur 12mal vor. Es hat entsprech-end eine hohe »Keyness« (»77,59«) für das Wahlprogramm der FDP, ist also im Vergleich mit den anderenWahlprogrammen ein für das FDP-Programm besonders charakteristisches, weil überrepräsentiertes Wort.

Wie wurden die Listen erstellt?Grundlage der Analyse sind die im Internet verfügbaren Wahlprogramme der Parteien (in der Fassung vom8.7.2019). Aus diesen Programmen wurde jeweils der Haupttext ausgewählt: Textteile wie Titelblätter, Inhalts-verzeichnisse, Kopf- und Fußzeilen, Überschriften, Randglossen oder das Impressum wurden nicht berück-sichtigt. Der so gewonnene Haupttext der Wahlprogramme wurde anschließend digital aufbereitet. In einemersten Schritt wurden die Texte lemmatisiert, d.h. jedes Wort wurde auf seine Grundform zurückgeführt:Aus »ist« oder »bist« wurde so z.B. jeweils »sein«; aus »Kind«, »Kinder« wurde »Kind«; aus »machen«, »mach-te« oder »macht« wurde »machen«. In einem zweiten Schritt wurde – mit Hilfe eines sogenannten »Part-of-Speech-Taggers« – für jedes Wort automatisch die Wortart bestimmt. Mittels eines Computerprogrammswurden schließlich in einem letzten Schritt diejenigen Substantive errechnet, die die höchste »Keyness«aufweisen.

Was ist zu bedenken?Erstens: Um die Wahlprogramme besser vergleichbar zu machen, wurden die Texte behutsam angepasst. Diesbetrifft v.a. das grammatikalische Geschlecht: Während einige Parteien (CDU, FDP, SPD) Doppelformeln ver-wenden (z.B. »Bürgerin und Bürger«), verwenden andere (Grüne, Linke) Sternchenformeln (z.B. »Bürger*in«);die AFD verwendet nur männliche Wortformen (z.B. »Bürger«). Grundsätzlich ist das ein wichtiger Befund; imDetail sorgen diese Unterschiede jedoch für Irritationen bei der Analyse. Deshalb wurde in allen Texten auf dieVariante »Bürger(in)« etc. umgestellt. Zweitens: Bei der Analyse wurden Eigennamen nicht berücksichtigt. Auf-grund der – wie zu erwarten war – gleichmäßig hohen Verwendung von Varianten des Namens »Brandenburg«(z.B. »Brandenburger(in)«, »brandenburgisch«) wurden auch diese nicht berücksichtigt. Darüber hinaus wurdenRechtschreibfehler korrigiert und orthografische Vereinheitlichungen vorgenommen. Eine vollständige Liste derEingriffe in die Originaltexte der Wahlprogramme ist auf der unten angeführten Website zu finden.Wichtig ist schließlich und insbesondere, dass die Listen behutsam behandelt werden sollten. Vermeiden Sievorschnelle Schlüsse! Die Listen sagen nichts darüber aus, wie und in welchem Zusammenhang einePartei ein Wort verwendet. Auch ob ein Wort positiv oder negativ verwendet wird, lässt sich den Listen nichtablesen.





AltparteiWahnsinn

TierKlassenstufe

Täter(in)Meinungsfreiheit

SteuergeldGeschichte

StaatSteuermittel

TierschutzgesetzSubventionBargeldMaßFolge

AlternativeMeinung

Steuerzahler_inEinwanderung

KulturgutBrauchtum

GeschwindigkeitskontrolleSozialsystemStrompreisSchulform

72,6053,0448,5233,5132,9928,6428,4324,8724,1823,7923,7923,4923,4922,5922,1020,9520,5020,5019,0418,9518,9518,9518,8818,8817,68

ProjektProzent

LandwirtschaftGebäude

DorfMassentierhaltung

GründungFluß

AuswirkungBezahlungRadverkehrDebatte

StrukturwandelRadwegFrau

GemeindevertretungGeflüchtete_rBürger_inLandschaftArtenvielfaltMasterplanVorschlagPlaste

KlimakriseBiosphärenreservat

51,4734,7534,1530,6230,5330,1222,1218,7915,6115,1714,7613,9113,5313,0913,0312,3111,4311,4011,1911,1911,1711,1710,4510,4510,45

KatastrophenschutzHeimat

BundeswehrGrundrenteSchüler(in)

LandeshochschulratPolizeigesetzLehrer(in)

GymnasiumKind

AusrüstungGrundeigentum

KindertagesbetreuungHochschulstrukturkommission

RastanlageZukunftsbeirat

GesundheitsforschungIndustriekultur

HilfsorganisationEinklang

SeiteneinsteigerEltern

Partner(in)Mann

Bürger(in)

79,6445,7635,4630,8526,3923,1423,1420,8119,0217,2316,1015,5115,5115,5115,5115,5115,5115,5114,2513,4213,2213,2212,4612,2811,51

HebammeAnlage

GesundheitsversorgungProfilbildung

ClusterBehördengang

GefahrenpotenzialGeschäftsmodellBürokratie-TÜVRepowering

LandnutzungspolitikGeschwindigkeitsbegrenzung

FörderschuleOnline-Durchsuchung

WahlfreiheitChance

Schüler(in)Medizin

BürgernäheRegelschule

TagespflegepersonBeibehaltungGesichtspunkt

NovelleAmtsdirektor

77,5933,8731,1529,0429,0429,0429,0429,0429,0429,0429,0429,0421,7120,5720,5720,2218,6918,2015,5115,5115,3915,3915,3915,3915,39

Senior(in)Struktur

WohnraumSchaffungStärkungArbeit

KommunalpolitikWeltanschauungLebensverhältnis

RechtWahlperiodeBehinderung

ModellBündnis

FörderbedingungLSBTIQ

RechtsstaatReligion

AngehörigeAngst

GemeinwesenOst

EhrenamtSchuldenbremse

Bund

26,4725,5721,2820,4720,2119,2818,3318,2117,8817,2817,0015,3415,2414,9414,8914,8914,0013,9913,7912,2312,2312,1311,6811,5011,22

ZuhauseLand

MenschVerknüpfung

PersonalschlüsselRegion

ArbeitslosigkeitJurist(in)

WirtschaftsfaktorTheater

Richter(in)DigitalisierungAugenmaßPräsenzstelleEinbindungIndustriepark

AntisemitismusTräger

GeldbeutelBeitragMillion

ForschungVollzeit

Staatsanwält(in)Erzieher(in)

80,2758,2144,8527,9226,4626,4122,7119,8219,3619,3618,8318,4817,7717,7717,7717,7715,4214,0113,4613,1513,1312,9412,3212,3212,32

Ein Projekt von …



1612218107917236677141714889555668




80696226371621151719111220134082543131399777

19208524441565353333333654178719

13810333333333433171543322222

8262619315287112810221210551391577914632

1212688543954665233333485171511444

Analyse 2.3: Charakteristische VerbenErläuterungen zur Methode und zum Umgang mit den Ergebnissen

Was sehe ich hier?Die Listen führen diejenigen Verben auf, die für die Wahlprogramme der Parteien zur Brandenburgischen Land-tagswahl 2019 jeweils besonders charakteristisch bzw. statistisch überrepräsentiert sind. CharakteristischeWörter (sog. »Keywords«, »Schlüsselwörter«) sind nicht unbedingt die häufigsten Wörter. Ein Wort wie»Land« kommt z.B. in allen Wahlprogrammen sehr häufig vor, ist also für keine einzelne Par-tei besonderscharakteristisch. »Schlüsselwörter« eines Textes lassen sich also immer nur im Vergleich mit anderenTexten bestimmen. Für die hier präsentierten Listen sind die Vergleichstexte stets die Wahlprogramme deranderen fünf Parteien. Charakteristisch sind die aufgeführten »Schlüsselwörter« also stets nur in Hinblick aufdie Verben in den Wahlprogrammen der anderen Parteien.In der Box mit der Überschrift »Key.« unmittelbar neben der Wörterliste steht der »Keyness«-Wert. Dies ist einmathematischer Wert, der angibt, wie charakteristisch ein Wort für das Wahlprogramm ist. Je höher dieserWert ist, umso deutlicher charakterisiert das Wort das Wahlprogramm. In der anderen Box mit der Überschrift»H.« steht die absolute Häufigkeit, mit der das Verb in dem Wahlprogramm vorkommt.

Ein BeispielDas Verb »sichern« kommt im Wahlprogramm der LINKEN 47mal vor. In den anderen fünf Wahlprogrammenzusammengenommen insgesamt 42mal. Es hat entsprechend eine hohe »Keyness« (»72,20«) im Wahlprogrammder LINKEN. Es ist im Vergleich mit den anderen Wahlprogrammen ein für die LINKE charakteristisches, in ihremWahlprogramm statistisch deutlich überrepräsentiertes Verb.

Wie wurden die Listen erstellt?Grundlage der Analyse sind die im Internet verfügbaren Wahlprogramme der Parteien (in der Fassung vom8.7.2019). Aus diesen Programmen wurde jeweils der Haupttext ausgewählt: Textteile wie Titelblätter, Inhalts-verzeichnisse, Kopf- und Fußzeilen, Überschriften, Randglossen oder das Impressum wurden nicht berücksichtigt.Der so gewonnene Haupttext der Wahlprogramme wurde anschließend digital aufbereitet. In einem ersten Schrittwurden die Texte lemmatisiert, d.h. jedes Wort wurde auf seine Grundform zurückgeführt: Aus »ist« oder»bist« wurde so z.B. jeweils »sein«; aus »Kind«, »Kinder« wurde »Kind«; aus »machen«, »machte« oder »macht«wurde »machen«. In einem zweiten Schritt wurde – mit Hilfe eines sogenannten »Part-of-Speech-Taggers« – fürjedes Wort automatisch die Wortart bestimmt. Mittels eines Computerprogramms wurden schließlich in einemletzten Schritt diejenigen Verben errechnet, die die höchste »Keyness« aufweisen.



forderndürfensein

belastenreduzierenansehenerwerben

konfrontierenbehindernschwächen

kennzeichnenkommenausgebenbestrafenaufzeigenverbieten

zurückbesinnennenneneinziehenvergessenbetrachtenunterbinden

habenerlauben

begünstigen

112,4430,5027,1624,3716,6915,6214,5413,7310,6110,6110,6110,489,749,549,549,519,009,009,009,008,348,326,956,936,93

wollenmöchten

voranbringenmachenbrauchenzulassen

ausschließenaufstockenerreichenanregenfestlegenfinanziereneinbeziehenbedrohenvorsehenausweitennutzenschlagen

zertifizierenausfallenverankernaufbauen

verantwortenklären

vorschreiben

167,8432,8214,7713,2112,479,819,409,389,357,607,126,996,996,865,915,865,545,404,894,894,544,544,274,274,27

sorgenanerkenneneinrichten

unterstützenbeabsichtigen

werdenwürdigendauernerstellen

verbessernvorlegengelten

einstellenwachsen

verständigenwertschätzen

beruhenerhöhenbehüten

zusammenfassennachgehen

wiedereinricheneinstehenwidmenregeln

24,2524,1321,6620,5820,0419,4114,6913,4013,4012,6311,7710,119,929,898,878,878,877,446,956,956,956,956,956,886,66

fordernwerdenmüssenentfallen

entbürokratisierenvornehmen

beschleunigensollen

vorhaltenerschließeneinfließen

ermöglichenprüfen

erfordernschlagenerhalten

digitalisierenstützenausbildenbedeutengestaltenentlasteneinräumenverwendenverdienen

35,9922,649,599,459,456,816,816,726,416,416,415,865,254,854,854,694,614,614,073,813,743,563,433,433,28

sichernhaben

ausbauenumsetzenfortführengehören

engagierenuntersetzen

stärkenunterstützenhinwirkengestaltenverstetigenvorantreibenkämpfen

einschließenöffnendrängen

durchsetzenverringernleisten

scheiternleben

vollziehenabsenken

72,2030,7130,6229,8626,4814,8312,9712,9411,5910,8110,4710,279,148,727,987,817,817,516,926,406,246,195,425,295,29

zusammenhaltenfortsetzenbleiben

investierenentwickeln

bietenleisten

unterstützenerhöhen

beschützennachlassengründenforcierenanwendenverstärkenentlastenarbeiten

einbringenerleben

verwirklichenvertiefenspielenfinden

zusammenarbeitenweiterentwickeln

35,4427,1123,7219,4217,5713,4012,229,769,749,079,078,978,548,548,017,867,547,247,176,616,406,106,095,525

71494211215785555196447333385

11444

83742229469111415407815159619468441616555

221119724

3234333162187333212222248

261815122334522217833172246116224

4714363301335104728673061595561172562333

8122210231719531922633610125643710411



Für die FDP charakteristisch

Ein Projekt von …



Für DIE LINKE charakteristisch Für die SPD charakeristisch




Analyse 2.4: Charakteristische AdjektiveErläuterungen zur Methode und zum Umgang mit den Ergebnissen

Was sehe ich hier?Die Listen führen diejenigen Adjektive auf, die für die Wahlprogramme der Parteien zur Brandenburgischen Land-tagswahl 2019 jeweils besonders charakteristisch bzw. statistisch überrepräsentiert sind. CharakteristischeWörter (sog. »Keywords«, »Schlüsselwörter«) sind nicht unbedingt die häufigsten Wörter. Ein Wort wie»Land« kommt z.B. in allen Wahlprogrammen sehr häufig vor, ist also für keine einzelne Par-tei besonderscharakteristisch. »Schlüsselwörter« eines Textes lassen sich also immer nur im Vergleich mit anderenTexten bestimmen. Für die hier präsentierten Listen sind die Vergleichstexte stets die Wahlprogramme deranderen fünf Parteien. Charakteristisch sind die aufgeführten »Schlüsselwörter« also stets nur in Hinblick aufdie Adjektiven in den Wahlprogrammen der anderen Parteien.In der Box mit der Überschrift »Key.« unmittelbar neben der Wörterliste steht der »Keyness«-Wert. Dies ist einmathematischer Wert, der angibt, wie charakteristisch ein Wort für das Wahlprogramm ist. Je höher dieserWert ist, umso deutlicher charakterisiert das Wort das Wahlprogramm. In der anderen Box mit der Überschrift»H.« steht die absolute Häufigkeit, mit der das Wort in dem Wahlprogramm vorkommt.

Ein BeispielDas Adjektiv »brandenburgisch-preußisch« kommt im Wahlprogramm der AFD 4mal vor. In den anderen fünfWahlprogrammen hingegen gar nicht. Es hat entsprechend eine recht hohe »Keyness« (»12,73«) für das Wahl-programm der AFD, es ist es also im Vergleich mit den anderen Wahlprogrammen ein für die AFD charak-teristisches, statistisch überrepräsentiertes Adjektiv.

Wie wurden die Listen erstellt?Grundlage der Analyse sind die im Internet verfügbaren Wahlprogramme der Parteien (in der Fassung vom8.7.2019). Aus diesen Programmen wurde jeweils der Haupttext ausgewählt: Textteile wie Titelblätter, Inhalts-verzeichnisse, Kopf- und Fußzeilen, Überschriften, Randglossen oder das Impressum wurden nicht berücksichtigt.Der so gewonnene Haupttext der Wahlprogramme wurde anschließend digital aufbereitet. In einem ersten Schrittwurden die Texte lemmatisiert, d.h. jedes Wort wurde auf seine Grundform zurückgeführt: Aus »ist« oder»bist« wurde so z.B. jeweils »sein«; aus »Kind«, »Kinder« wurde »Kind«; aus »machen«, »machte« oder »macht«wurde »machen«. In einem zweiten Schritt wurde – mit Hilfe eines sogenannten »Part-of-Speech-Taggers« – fürjedes Wort automatisch die Wortart bestimmt. Mittels eines Computerprogramms wurden schließlich in einemletzten Schritt diejenigen Adjektive errechnet, die die höchste »Keyness« aufweisen.






deutschwissenschaftlichbetäubungslos

männlichhistorischideologischindustrielleigen

grundsätzlichislamischheutigmittlere

gegenwärtigunnötignegativfalsch

einhergehendordentlich

bestandskräftigvernünftig

brandenburgisch-preußischzwangsläufig

fehlendheimischstaatlich

59,0825,5125,4321,3719,5119,1518,6717,9217,7017,0915,9415,5314,4914,2013,5313,5312,8212,8212,7312,7312,7312,7312,6712,1510,39

ökologischeinzelngrün

berlinerdeutlich

geflüchtetnachhaltig

fairumweltverträglich

weltoffenerneuerbar

offenklararm

vereintüberdurchschnittlich

raschtransparentgenerellrund

überwiegendrot-rot

weiterführendpersonell

gut

54,7020,9819,0115,2613,2712,3211,0611,0510,6010,169,228,668,526,876,816,816,816,366,025,645,525,525,495,334,97

digitalleistungsfähig

durchsetzungsstarkspezialisiertgemeinsamkriminellchristlichsmartschnell

berechtigtbesondererehrenamtlichpersönlich

zweckgebundeninvestitionsfreundlichverhaltensauffällig

polizeilich-ordnungsamtlichgewohnt

drogenabhängigganzjung

unkompliziertwichtigneu

engagiert

42,0717,9317,4715,1312,7711,9111,9111,9111,4311,2910,7910,019,849,149,149,149,149,149,149,068,208,067,646,846,69

privatliberalpflichtigindividuell

gleichberechtigtverpflichtendsteuerlich

liebinterkommunal

entferntaltersgerecht

nordrhein-westfälischfreigemeinnützig

obigfestgelegtideologiefreibequem

kreisangehörigrechtzeitigwerdendstaatlichstarr

zeitnahqualitativpapierlos

47,7621,3220,2218,8517,4616,7115,2315,2315,2315,2315,1715,1315,1315,1315,1315,1315,1315,1315,1313,0412,9511,9311,3110,859,14

sozialöffentlichgesetzlich

antifaschistischzivilgesellschaftlich

gesichertarmutsfestgleichwertigunabhängig

weitostdeutschfahrscheinlos

initiiertmenschenwürdigdirektdemokratisch

interkulturellsolidarischbezahlbardauerhaft

demokratischkommunaleinmalig

niedersorbischenergetischrechnerisch

41,1334,3615,0214,7914,7514,7514,4614,0613,2811,7311,4911,0011,0011,0011,0010,9110,489,888,868,628,548,227,507,297,25

erfolgreichneu

gemeinsamkommend

großwichtigsicherjährlich

strukturpolitischnächstebewährteinzigartig

abschließendgegründetdigital

wirtschaftlicheng

modernlebenswert

stolzglücklich

außeruniversitärsolidarischzentral

ermöglichen

38,6035,4529,6825,0921,6119,6218,5613,1712,6911,8110,5510,559,719,718,368,077,927,247,036,976,976,976,925,785,54

Ein Projekt von …



311898149142621510117106655444410722

68261527621157151011272431105551661188919190

2893431333175181172222221018436384

1443117633334222222224123452

8184215776112450104444512151716375463

23523712354214113114422171791253337142




Analyse 3.1: Uncharakteristische Inhaltswörter+Erläuterungen zur Methode und zum Umgang mit den Ergebnissen

Was sehe ich hier?Die Listen führen diejenigen Inhaltswörter+ (plus Modalverben) auf, die für die Wahlprogramme der Parteien zurBrandenburgischen Landtagswahl 2019 jeweils besonders uncharakteristisch bzw. darin statistisch unter-repräsentiert sind. Uncharakteristische Wörter (sog. »negative Keywords«, »Schlüsselwörter«) sind nichtunbedingt die seltensten Wörter. Ein Wort wie »Land« kommt z.B. zwar in allen Wahlprogrammen sehr häufigvor, bei den Grünen jedoch deutlich seltener als bei den anderen Parteien. »Negative Schlüsselwörter« einesTextes lassen sich also immer nur im Vergleich mit anderen Texten bestimmen. Für die hier präsentiertenListen sind die Vergleichstexte stets die Wahlprogramme der anderen fünf Parteien. Uncharakteristisch sind dieaufgeführten Wörter also stets nur in Hinblick auf die Inhaltswörter+ in den Wahlprogrammen der anderenParteien.In der Box mit der Überschrift »Key.« unmittelbar neben der Wörterliste steht der »Keyness«-Wert. Dies ist einmathematischer Wert, der angibt, wie charakteristisch ein Wort für das Wahlprogramm ist. Je niedrigerdieser Wert ist, umso uncharakteristischer ist das Inhaltswort+ für das Wahlprogramm. In der anderen Box mitder Überschrift »H.« steht die absolute Häufigkeit bzw. Seltenheit, mit der das Wort im Wahlprogramm vor-kommt. Die Analyse konzentriert sich auf Inhaltswörter+. Als solche gelten hier Substantive, Verben (inkl.Modalverben) und Adjektive

Ein BeispielDas Wort »Schule« kommt im Wahlprogramm der AFD zwar 15mal vor. In den anderen fünf Wahlprogrammenkommt es jedoch zusammengenommen 244mal vor. Es hat entsprechend eine niedrige »Keyness« (»-24,46«) fürdas Wahlprogramm der AFD, ist also im Vergleich mit den Inhaltswörtern+ aus den anderen Wahlprogrammen einfür das AFD-Programm uncharakteristisches bzw. in diesem Wahlprogramm statistisch unterrepräsentiertes In-haltswort+

Wie wurden die Listen erstellt?Grundlage der Analyse sind die im Internet verfügbaren Wahlprogramme der Parteien (in der Fassung vom8.7.2019). Aus diesen Programmen wurde jeweils der Haupttext ausgewählt: Textteile wie Titelblätter, Inhalts-verzeichnisse, Kopf- und Fußzeilen, Überschriften, Randglossen oder das Impressum wurden nicht berücksichtigt.Der so gewonnene Haupttext der Wahlprogramme wurde anschließend digital aufbereitet. In einem ersten Schrittwurden die Texte lemmatisiert, d.h. jedes Wort wurde auf seine Grundform zurückgeführt: Aus »ist« oder»bist« wurde so z.B. jeweils »sein«; aus »Kind«, »Kinder« wurde »Kind«; aus »machen«, »machte« oder »macht«wurde »machen«. In einem zweiten Schritt wurde – mit Hilfe eines sogenannten »Part-of-Speech-Taggers« – fürjedes Wort automatisch die Wortart bestimmt. Mittels eines Computerprogramms wurden schließlich in einemletzten Schritt diejenigen Inhaltswörter+ errechnet, die die niedrigste »Keyness« aufweisen.



Welche Wörter sind besonders uncharakteristisch für die Parteien?Digitale Analysen der Wahlprogramme zur Brandenburgischen Landtagswahl 2019

Ein Projekt von …






Für dieAFD uncharakteristisch Für B'90/GRÜNE uncharakteristisch Für die CDU uncharakteristisch

Für die FDP uncharakteristisch Für DIE LINKE uncharakteristisch Für die SPD uncharakeristisch

unterstützengut

Schuleökologischbrauchen

neuBürger(in)RegionstärkenFrau

gemeinsamausbauensollen

VerwaltungBund

BehinderungArbeit

KommuneTeilhabe

HerausforderungGemeinde

Jugendlich(r)entwickelnnachhaltigerneuerbar

-38,43-27,06-24,46-20,50-18,92-18,42-17,33-16,25-16,09-13,10-12,91-11,70-11,62-11,37-11,15-10,98-10,65-10,43-10,16-10,01-9,72-9,65-9,28-9,14-9,11

werdenLand

Schüler(in)Bedeutung

digitalFamilie

SicherheitHeimatInteressefordern

DigitalisierungJahrzehntwichtig

vergangenstaatlichsichernhabensicher

WohnraumLeistungStudiumkommendFeuerwehrAufgabeStärkung

-52,26-20,37-18,34-17,15-16,28-15,40-14,70-14,23-14,22-13,72-12,31-11,69-11,55-11,26-11,13-10,99-10,49-10,44-9,42-9,42-9,32-9,06-8,84-8,71-8,51

Eurofordernsein

MilliondürfenBeispielhaben

entsprechendmöchtenProzenthochweit

Landesregierunggroß

Geflüchtete(r)liegen

öffentlichindividuellsogenanntVereinLand

ForschungSchaffungökologisch

Jahr

-12,12-8,76-8,69-8,18-7,04-6,79-6,11-5,89-5,69-5,55-5,38-5,32-5,01-4,75-4,51-4,30-4,19-4,05-3,93-3,93-3,91-3,87-3,87-3,83-3,75

wollensozialhabenProzentstarkArbeit

LandwirtschaftProjekt

nachhaltigökologischschützenInteresse

BundeslandJahrDorf

ausbauenRechtLandtag

gesellschaftlichsetzen

Jugendliche(r)finden

europäischentwickeln

Geflüchtete(r)

-26,62-9,15-8,13-5,89-5,61-5,04-4,94-4,77-4,45-3,17-3,12-2,91-2,84-2,79-2,64-2,42-2,39-2,36-2,30-2,30-2,20-2,16-2,12-2,09-2,03

wollenfordern

Bürger(in)TierDorf

erfolgreichGebäudebietenkönnenschnellHeimatfrüh

zukünftigSchüler(in)berlinergroß

LandwirtschafterhaltenBetriebsenkenjungRegelThema

grundsätzlichbestehend

-68,20-17,78-13,49-8,41-8,35-7,95-7,91-7,73-7,64-7,22-7,17-6,92-6,69-6,57-6,23-5,94-5,89-5,85-5,66-5,61-5,52-5,07-4,65-4,60-4,49

müssenfordernProzentdürfen

ablehnenmöchten

klarKostenFrau

GesellschaftStaat

Einführungerneuerbar

Handgrundsätzlich

Projektöffentlichprivat

Umweltbenötigenführen

zunehmendBeratungGeschichte

Tier

-16,56-11,66-5,32-5,08-4,74-4,67-4,57-4,46-4,33-4,14-4,13-4,13-4,02-3,87-3,70-3,57-3,52-3,43-3,43-3,43-3,32-3,10-3,10-2,88-2,77

174215051801123112155624011211326681

55617810314336462818055410161466984341914

15

181064423157921101171116100523

5931815312220001207102230230

2038302505

10162037222102041102148

282462111271110161500042000

Analyse 3.2: Uncharakteristische SubstantiveErläuterungen zur Methode und zum Umgang mit den Ergebnissen

Was sehe ich hier?Die Listen führen diejenigen Substantive auf, die für die Wahlprogramme der Parteien zur BrandenburgischenLandtagswahl 2019 jeweils besonders uncharakteristisch bzw. darin statistisch unterrepräsentiert sind. Un-charakteristische Wörter (sog. »negative Keywords«, »Schlüsselwörter«) sind nicht unbedingt die sel-tensten Wörter. Ein Wort wie »Land« kommt z.B. zwar in allen Wahlprogrammen sehr häufig vor, bei den Grünenjedoch im Vergleich deutlich seltener als bei den anderen Parteien. »Negative Schlüsselwörter« eines Texteslassen sich also immer nur im Vergleich mit anderen Texten bestimmen. Für die hier präsentierten Listen sinddie Vergleichstexte stets die Wahlprogramme der anderen fünf Parteien. Uncharakteristisch sind die aufge-führten Wörter also stets nur in Hinblick auf die Substantive in den Wahlprogramme der anderen Parteien.In der Box mit der Überschrift »Key.« unmittelbar neben der Wörterliste steht der »Keyness«-Wert. Dies ist einmathematischer Wert, der angibt, wie charakteristisch ein Wort für das Wahlprogramm ist. Je niedrigerdieser Wert ist, umso uncharakteristischer ist das Wort für das Wahlprogramm. In der anderen Box mit der Über-schrift »H.« steht die absolute Häufigkeit bzw. Seltenheit, mit der das Wort im Wahlprogramm vorkommt.

Ein BeispielDas Substantiv »Schule« kommt im Wahlprogramm der AFD 15mal vor. In den anderen fünf Wahlprogrammenkommt es hingegen zusammengenommen 244mal vor. Es hat entsprechend eine niedrige »Keyness« (»-23,09«)für das Wahlprogramm der AFD, ist also im Vergleich mit den Substantiven aus den anderen Wahlprogrammen einfür das AFD-Programm uncharakteristisches bzw. ein darin unterrepräsentiertes Substantiv

Wie wurden die Listen erstellt?Grundlage der Analyse sind die im Internet verfügbaren Wahlprogramme der Parteien (in der Fassung vom8.7.2019). Aus diesen Programmen wurde jeweils der Haupttext ausgewählt: Textteile wie Titelblätter, Inhalts-verzeichnisse, Kopf- und Fußzeilen, Überschriften, Randglossen oder das Impressum wurden nicht berücksichtigt.Der so gewonnene Haupttext der Wahlprogramme wurde anschließend digital aufbereitet. In einem ersten Schrittwurden die Texte lemmatisiert, d.h. jedes Wort wurde auf seine Grundform zurückgeführt: Aus »ist« oder»bist« wurde so z.B. jeweils »sein«; aus »Kind«, »Kinder« wurde »Kind«; aus »machen«, »machte« oder »macht«wurde »machen«. In einem zweiten Schritt wurde – mit Hilfe eines sogenannten »Part-of-Speech-Taggers« – fürjedes Wort automatisch die Wortart bestimmt. Mittels eines Computerprogramms wurden schließlich in einemletzten Schritt diejenigen Susbtantive errechnet, die die niedrigste »Keyness« aufweisen.




Ein Projekt von …








SchuleBürger(in)RegionFrau

VerwaltungBehinderung

BundTeilhabeArbeit

HerausforderungKommuneGemeinde

Jugendliche(r)Geflüchtete(r)

ProjektSchritt

EngagementOrt

ZusammenarbeitKindertagesstätte

UmsetzungBeschäftigte(r)

EhrenamtVerantwortungStrukturwandel

-23,09-16,78-15,29-12,62-10,90-10,63-10,60-9,77-9,74-9,54-9,49-9,30-9,09-8,59-7,98-7,56-7,55-7,52-7,23-7,04-6,94-6,74-6,34-6,29-6,13

LandSchüler(in)BedeutungFamilie

SicherheitHeimatInteresse

DigitalisierungJahrzehntWohnraumLeistungStudium

FeuerwehrAufgabeStärkungAltparteiBündnisEltern

EinschränkungWohnenHöhe

KatastrophenschutzJahrPflicht

Polizist(in)

-20,84-18,38-17,17-15,46-14,73-14,25-14,24-12,35-11,70-9,44-9,44-9,33-8,85-8,73-8,53-8,51-8,51-8,35-7,98-7,87-7,79-7,60-7,60-6,75-6,75

EuroMillionBeispielProzent

LandesregierungGeflüchtete(r)ForschungSchaffungVerein

WohnraumLandJahrTier

BeschäftigterMaßnahmeAngehörigeGebäudeLandkreisQualität

ArbeitsplatzGestaltung

PraxisKooperationLandtagAufbau

-11,91-8,05-6,14-5,36-4,88-4,30-3,79-3,79-3,71-3,58-3,51-3,47-3,29-3,16-3,11-3,04-3,04-2,67-2,67-2,56-2,54-2,54-2,51-2,45-2,41

ProzentArbeit

LandwirtschaftProjekt

InteresseBundesland

JahrDorf

LandtagJugendliche(r)

RechtMensch

Geflüchtete(r)Zusammenhalt

HilfeDemokratie

SchrittGewalt

BundesebeneStandort

BeteiligungMediumZahlArmutUmland

-5,91-4,99-4,94-4,78-2,91-2,85-2,81-2,64-2,37-2,21-2,14-2,02-1,96-1,89-1,89-1,71-1,62-1,49-1,48-1,36-1,29-1,29-1,24-1,23-1,23

Bürger(in)DorfTier

GebäudeHeimat

Schüler(in)Landwirtschaft

BetriebRegelThemaQualitätGründungChance

LandesregierungFlughafen

StaatVorbildFamilieElternProjekt

WirtschaftInternetLehrer(in)

UnternehmenBeruf

-14,21-8,81-8,73-8,22-7,57-7,15-6,51-6,09-5,38-4,90-4,76-4,65-4,59-4,49-4,40-4,35-4,19-4,15-4,11-4,02-3,97-3,96-3,90-3,87-3,74

ProzentFrau

KostenGesellschaft

StaatEinführung

HandProjektUmweltBeratungGeschichte

TierVorbildFreiheitAngebotGebäude

VoraussetzungLeistungLehrer(in)Zugang

AlternativeBezahlungGesetzMaßSeite

-5,34-4,35-4,25-4,17-4,15-4,15-3,89-3,59-3,44-3,11-2,89-2,78-2,67-2,67-2,62-2,56-2,52-2,42-2,36-2,23-2,02-2,02-1,91-1,91-1,91

15011120411132126090183320030

1781033364618098441914001202137911

104520001261230080022200120

131200120031220001001000100

320027104214111715223716924165

4217110600000070221200000

Analyse 3.3: Uncharakteristische VerbenErläuterungen zur Methode und zum Umgang mit den Ergebnissen

Was sehe ich hier?Die Listen führen diejenigen Verben auf, die für die Wahlprogramme der Parteien zur Brandenburgischen Land-tagswahl 2019 jeweils besonders uncharakteristisch bzw. darin statistisch unterrepräsentiert sind. Uncha-rakteristische Wörter (sog. »negative Keywords«, »Schlüsselwörter«) sind nicht unbedingt die sel-tenstenWörter. Ein Wort wie »unterstützen« kommt z.B. zwar in allen Wahlprogrammen recht häufig vor, bei der AFDjedoch im Vergleich deutlich seltener als bei den anderen Parteien. »Negative Schlüsselwörter« eines Texteslassen sich also immer nur im Vergleich mit anderen Texten bestimmen. Für die hier präsentierten Listen sinddie Vergleichstexte stets die Wahlprogramme der anderen fünf Parteien. Uncharakteristisch sind die aufge-führten Wörter also stets nur in Hinblick auf die Verben in den Wahlprogramme der anderen Parteien.In der Box mit der Überschrift »Key.« unmittelbar neben der Wörterliste steht der »Keyness«-Wert. Dies ist einmathematischer Wert, der angibt, wie charakteristisch ein Wort für das Wahlprogramm ist. Je niedrigerdieser Wert ist, umso uncharakteristischer ist das Wort für das Wahlprogramm. In der anderen Box mit der Über-schrift »H.« steht die absolute Häufigkeit bzw. Seltenheit, mit der das Wort im Wahlprogramm vorkommt.

Ein BeispielDas Verb »wollen« kommt im Wahlprogramm der LINKEN 203mal vor. In den anderen fünf Wahlprogrammenkommt es hingegen zusammengenommen 1500mal vor. Es hat entsprechend eine niedrige »Keyness« (»-48,59«)für das Wahlprogramm der LINKEN, ist also im Vergleich mit den Verben aus den anderen Wahlprogrammen einfür das LINKE-Programm uncharakteristisches bzw. ein darin unterrepräsentiertes Verb

Wie wurden die Listen erstellt?Grundlage der Analyse sind die im Internet verfügbaren Wahlprogramme der Parteien (in der Fassung vom8.7.2019). Aus diesen Programmen wurde jeweils der Haupttext ausgewählt: Textteile wie Titelblätter, Inhalts-verzeichnisse, Kopf- und Fußzeilen, Überschriften, Randglossen oder das Impressum wurden nicht berücksichtigt.Der so gewonnene Haupttext der Wahlprogramme wurde anschließend digital aufbereitet. In einem ersten Schrittwurden die Texte lemmatisiert, d.h. jedes Wort wurde auf seine Grundform zurückgeführt: Aus »ist« oder»bist« wurde so z.B. jeweils »sein«; aus »Kind«, »Kinder« wurde »Kind«; aus »machen«, »machte« oder »macht«wurde »machen«. In einem zweiten Schritt wurde – mit Hilfe eines sogenannten »Part-of-Speech-Taggers« – fürjedes Wort automatisch die Wortart bestimmt. Mittels eines Computerprogramms wurden schließlich in einemletzten Schritt diejenigen Susbtantive errechnet, die die niedrigste »Keyness« aufweisen.




Ein Projekt von …








unterstützenbrauchenstärkensollen

ausbauenentwickelnumsetzensorgen

weiterentwickelnsichern

voranbringenvorantreibenentstehengehörenmachengehen

beitragenprüfennutzensetzen

etablierenlegenbringenleisten

begleiten

-38,45-19,16-16,47-12,10-11,76-9,21-8,30-7,90-7,76-7,17-7,02-6,67-6,38-6,33-5,92-5,25-5,16-5,16-5,04-4,75-4,59-4,39-4,38-4,34-4,17

werdenfordernsichernhabensein

unterstützenentlasteneinsetzenleisten

bekennenvorbereitengewinneneintreteneinstellenerhöhenfortführenstellen

bestehenbildenbleiben

umsetzenzukommenansehenerledigenprägen

-59,29-12,56-11,17-11,06-10,08-6,94-6,93-6,82-6,81-6,28-6,28-6,11-6,07-5,93-5,72-5,43-4,53-4,42-4,35-4,22-4,12-3,98-3,92-3,92-3,90

seinfordernhabendürfenwollen

möchtenliegentun

gestaltenablehnenführen

ausschließenkämpfenerreichenbelastenerlebengehen

durchsetzenbrauchendenkenkommenfortsetzenzeigensehenbieten

-22,17-13,88-10,77-8,99-7,30-6,67-5,08-3,62-2,81-2,74-2,22-2,04-1,90-1,82-1,76-1,76-1,67-1,63-1,62-1,62-1,60-1,51-1,42-1,42-1,37

wollenhaben

schützenausbauensetzenfinden

entwickelnnutzenzeigen

ausweiteneintreteneinrichten

weiterentwickelngehören

bekämpfenvoranbringenkommenetablierenmachenhalten

beitragenaufbauenfortsetzen

lebenkönnen

-27,23-7,95-3,07-2,28-2,25-2,06-1,97-1,97-1,72-1,46-1,40-1,38-1,38-1,35-1,33-1,33-1,32-1,27-1,26-1,26-1,15-1,14-1,07-1,06-0,92

wollenfordernbietensenkenerhaltenerreichenkönnenentlastenverlassen

entscheidenmöchtenhelfen

investierenaufbauengründenverstehenleidenfindenmachenhandelnzählen

anbietenbeschränkenreduzierenanerkennen

-48,59-14,09-6,31-4,88-3,48-3,29-3,17-3,06-2,87-2,78-2,70-2,69-2,69-2,67-2,65-2,65-2,44-2,44-2,35-2,22-2,10-2,09-2,01-2,00-1,91

müssenforderndürfen

ablehnenmöchtenwollen

benötigenführen

gewährleistenlegenstehen

verhindernstattfinden

regelnzeigen

betreffeneröffnen

anerkennenumsetzenbeendenausweitenkämpfenreduzierendarstellennehmen

-17,85-13,66-5,41-4,96-4,85-3,76-3,55-3,54-2,57-2,53-2,17-2,06-1,98-1,86-1,76-1,76-1,75-1,53-1,52-1,43-1,37-1,32-1,28-1,26-1,24

175235615633260109227339711680

5512816146609976951911452222256320162003

1813426

182110757006007113041226

5918072033000114001091100336

203851208

1013046112000428016031

251621

15204101110011004010123

Analyse 3.4: Uncharakteristische AdjektiveErläuterungen zur Methode und zum Umgang mit den Ergebnissen

Was sehe ich hier?Die Listen führen diejenigen Adjektive auf, die für die Wahlprogramme der Parteien zur Brandenburgischen Land-tagswahl 2019 jeweils besonders uncharakteristisch bzw. darin statistisch unterrepräsentiert sind. Uncharak-teristische Wörter (sog. »negative Keywords«, »Schlüsselwörter«) sind nicht unbedingt die seltenstenWörter. Ein Wort wie »neu« kommt z.B. zwar in allen Wahlprogrammen sehr häufig vor, bei der AFD jedochdeutlich seltener als bei den anderen Parteien. »Negative Schlüsselwörter« eines Textes lassen sich alsoimmer nur im Vergleich mit anderen Texten bestimmen. Für die hier präsentierten Listen sind die Vergleichs-texte stets die Wahlprogramme der anderen fünf Parteien. Uncharakteristisch sind die aufgeführten Wörteralso stets nur in Hinblick auf die Adjektive in den Wahlprogramme der anderen Parteien.In der Box mit der Überschrift »Key.« unmittelbar neben der Wörterliste steht der »Keyness«-Wert. Dies ist einmathematischer Wert, der angibt, wie charakteristisch ein Wort für das Wahlprogramm ist. Je niedrigerdieser Wert ist, umso uncharakteristischer ist das Wort für das Wahlprogramm. In der anderen Box mit der Über-schrift »H.« steht die absolute Häufigkeit bzw. Seltenheit, mit der das Wort im Wahlprogramm vorkommt.

Ein BeispielDas Adjektiv »gut« kommt im Wahlprogramm der AFD zwar 39mal vor. In den anderen fünf Wahlprogrammenkommt es jedoch zusammengenommen 445mal vor. Es hat entsprechend eine niedrige »Keyness« (»-35,47«) fürdas Wahlprogramm der AFD, ist also im Vergleich mit den Adjektiven aus den anderen Wahlprogrammen ein fürdas AFD-Programm uncharakteristisches bzw. ein darin unterrepräsentiertes Adjektiv

Wie wurden die Listen erstellt?Grundlage der Analyse sind die im Internet verfügbaren Wahlprogramme der Parteien (in der Fassung vom8.7.2019). Aus diesen Programmen wurde jeweils der Haupttext ausgewählt: Textteile wie Titelblätter, Inhalts-verzeichnisse, Kopf- und Fußzeilen, Überschriften, Randglossen oder das Impressum wurden nicht berücksichtigt.Der so gewonnene Haupttext der Wahlprogramme wurde anschließend digital aufbereitet. In einem ersten Schrittwurden die Texte lemmatisiert, d.h. jedes Wort wurde auf seine Grundform zurückgeführt: Aus »ist« oder»bist« wurde so z.B. jeweils »sein«; aus »Kind«, »Kinder« wurde »Kind«; aus »machen«, »machte« oder »macht«wurde »machen«. In einem zweiten Schritt wurde – mit Hilfe eines sogenannten »Part-of-Speech-Taggers« – fürjedes Wort automatisch die Wortart bestimmt. Mittels eines Computerprogramms wurden schließlich in einemletzten Schritt diejenigen Adjektive errechnet, die die niedrigste »Keyness« aufweisen.




Ein Projekt von …








gutökologisch

neugemeinsamnachhaltigerneuerbarwichtig

gleichzeitigpersonellverlässlich

sozialverbindlicheuropäischvielfältiggesundambulantkommunal

ehrenamtlichdeutlichnächste

entscheidendkünftigzentrallokal

solidarisch

-35,47-21,99-21,18-14,11-11,88-11,07-10,78-8,88-8,13-7,68-7,15-7,00-6,35-6,31-5,85-5,64-5,35-5,21-5,20-5,00-4,93-4,93-4,80-4,76-4,70

digitalwichtig

vergangenstaatlichsicher

kommendfinanziell

gleichwertigbesondererdeutschzahlreich

leistungsfähigostdeutscherfolgreich

flächendeckendberuflich

gemeinsamideologischkonsequentwesentlichalternativunnötig

berechtigttraditionellheutig

-16,56-11,31-11,14-10,56-10,32-8,96-7,72-7,20-7,05-6,83-6,79-6,79-6,68-6,67-6,59-5,91-5,73-5,41-5,18-5,08-4,37-4,37-4,37-4,37-3,90

entsprechenddeutschgroßweithoch

bundesweitwissenschaftlich

ökologischindividuelleigenkonkret

sogenanntöffentlichwachsendindustrielltransparent

aktivvielfältigmöglich

solidarischzunehmendnatürlich

frühkomplettmittlere

-4,58-3,92-3,84-3,65-3,60-3,18-2,96-2,73-2,54-2,51-2,40-2,34-2,27-2,18-2,18-2,18-2,15-2,15-1,99-1,96-1,79-1,74-1,63-1,41-1,30

sozialstark

nachhaltigökologisch

gesellschaftlicheuropäischöffentlichoffen

vergangeneinzeln

gemeinsambezahlbar

wissenschaftlichverlässlich

weitlokal

wichtigdeutschgesamthäufigeigenhoch

historischnötig

solidarisch

-9,41-5,87-4,53-3,28-2,39-2,21-2,11-2,08-1,94-1,66-1,61-1,60-1,53-1,46-1,28-1,26-1,24-1,18-1,13-1,13-0,96-0,96-0,93-0,93-0,93

erfolgreichschnellzukünftig

großberliner

bestehendjung

grundsätzlichfrüh

ländlichlang

komplettrechtlichsinnvoll

regelmäßigneu

funktionierendtransparent

freieffizientprivat

friedlichqualifiziert

hochgentechnisch

-8,64-7,92-7,21-6,70-6,66-6,21-5,67-5,05-4,76-4,61-4,39-4,25-4,19-4,19-3,95-3,78-3,74-3,08-3,04-2,77-2,73-2,72-2,65-2,48-2,47

klarprivat

öffentlichzunehmendgrundsätzlicherneuerbarindividuell

weithäufigstaatlich

vorhandennotwendignachhaltigdringend

regelmäßigdeutlich

faireinzeln

persönlichkomplettgesetzlichlandeseigenambulantflexibel

vollständig

-4,35-3,28-2,97-2,80-2,68-2,49-2,29-2,16-2,12-1,94-1,91-1,81-1,81-1,60-1,54-1,53-1,39-1,36-1,29-1,29-1,20-1,19-1,18-1,18-1,18

39018127023200240642112213204710

1355410632911892211511643014622002

311097005130117000335030000

352222100007000701110026000

5632227104024401133902131403200

101521111003147018010020111

Documents

Welche Wörter verwenden die Parteien besonders häufig ... · Analyse 1.2: Häufigste Substantive Erläuterungen zur Methode und zum Umgang mit den Ergebnissen Was sehe ich hier?