Hate Speech: Von automatischer Klassifikation zu einem Verständnis der emotionalen Dynamik

• Antragstellerin: Professorin Dr.-Ing. Tanja Schultz
• Fachliche Zuordnung: Sozialpsychologie und Arbeits- und Organisationspsychologie ; Bild- und Sprachverarbeitung, Computergraphik und Visualisierung, Human Computer Interaction, Ubiquitous und Wearable Computing
• Förderung: Förderung seit 2021
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 465129985

"Hate Speech", d.h. verbale Aggression gegenüber Mitgliedern anderer sozialer Gruppen, ist im Alltag weit verbreitet. Dies hat nachteilige Folgen für alle Beteiligten. Unser Ziel ist es, sowohl die zugrunde liegenden Eigenschaften als auch die Auswirkungen von „Hassrede“ auf Zuhörer zu verstehen. Wir werden eine entsprechende Audiodatenbank für Hassrede entwickeln und akustische, sprachliche und paralinguistische Merkmale entwickeln, die für eine vollautomatische Erkennung aus Audioaufnahmen relevant sind. Wir nehmen an, dass gesprochene Hassrede ein stärkerer Auslöser emotionaler Reaktionen sein wird als ihr rein schriftlicher Ausdruck. Wir stellen ferner die Hypothese auf, dass hörbare Hassrede zu einer langsameren Desensibilisierung führt. Abschließend nehmen wir an, dass die Auseinandersetzung mit gesprochener Hassrede, z.B. durch direktes Antworten und aktive Unterbrechungen dazu beiträgt, die Desensibilisierung zu überwinden. Das vorgeschlagene Projekt wird zwei methodische Ansätze miteinander vereinen. Erstens werden experimentelle Studien Stimulustypen und Modalitäten, sowie Reaktionsmöglichkeiten der Teilnehmer untersuchen. Zu den abhängigen Maßen gehören Fragebögen, psychophysiologische Parameter (Hautleitfähigkeit, Herzaktivität, Elektroenzephalogramm) und Ausdrucksverhalten (Gesichtsaktivität). Zweitens werden Signalverarbeitungs- und maschinelle Lernmethoden genutzt, um Hassrede zu erkennen und von anderen Arten von Sprache zu unterscheiden. Dies wird durch Annotation von Daten hasserfüllter Äußerungen und Entwicklung von automatischen Klassifikatoren erreicht, die auf akustischen, sprachlichen und paralinguistischen Merkmalen von Hassrede aufbauen. Die Annotation der Datenbank wird zunächst manuell durchgeführt und durch automatische Transkriptionen auf der Grundlage automatischer Spracherkennung erweitert. Fortschritte in der automatisierten textbasierten Sentiment- Analyse haben bereits den Wert von "big data" Methoden gezeigt. Viele Arten gesprochener Hassrede stehen jedoch nicht in annotierter Form zur Verfügung. Das HateSpeech-Projekt könnte einen entscheidenden Wandel bewirken. Wir erwarten ein erhebliches Interesse an den hier entwickelten Methoden, insb. in den Politik- und Sozialwissenschaften. Gleichzeitig wird die manuell annotierte Datenbank für die informatische Sprachwissenschaft eine Grundwahrheit für die Klassifizierung extremer Emotionen bereitstellen. Das vorgeschlagene Projekt ist für die wissenschaftliche Zusammenarbeit zwischen Polen und Deutschland sehr geeignet und relevant. Es schlägt Brücken zwischen Nationen und Disziplinen, um die globale Herausforderung von „hate speech“ zu meistern, und sucht nach Antworten, die auch für viele andere Länder der Welt von großem Interesse sind. Aus diesen Gründen werden wir uns u.a. mit dem Problem potenzieller Ähnlichkeiten zwischen sprachspezifischen linguistischen und akustischen Merkmalen in beiden Sprachen befassen, um sprachunabhängige Merkmale zu identifizieren.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Internationaler Bezug: Polen
• Partnerorganisation: Narodowe Centrum Nauki (NCN)
• Mitverantwortlich: Dennis Küster, Ph.D.
• Kooperationspartnerin: Dr. Aleksandra Swiderska