„Afrika packt schon die Koffer.“ : eine exemplarische Diskursanalyse über Immigration in ausgewählten Facebook-Beiträgen des rechtspopulistischen AfD-Sprechers Jörg Meuthen

Maahanmuutto on aihe, joka on viime vuosien ajan ollut vahvasti läsnä yhteiskunnallisessa ja poliittisessa keskustelussa. Vuonna 2015 maahanmuutto etenkin Lähi-idästä Keski-Eurooppaan sekä Pohjoismaihin oli historiallisen suurta, ja ilmiö tunnetaan niin sanottuna ’Euroopan pakolaiskriisinä’. Maahanmuuttoliike on tämän jälkeen vähentynyt huomattavasti, mutta ei loppunut kokonaan. Samanaikaisesti oikeistopopulistinen liikehdintä ja oikeistopopulistiset puolueet ovat merkittävästi kasvattaneet suosiotaan Euroopassa. Tässä diskurssianalyyttisessä tutkielmassa käsitellään maahanmuuttoa saksalaisen oikeistopopulistisen Vaihtoehto Saksalle puolueen (Alternative für Deutschland, AfD) puheenjohtajan Jörg Meuthenin Facebook-päivityksissä. Tutkielmassa kiinnostuksen kohteena on yhtäältä se, kuinka ja millaisin sanavalinnoin maahanmuutto sekä maahanmuuttajat materiaalissa esitetään, ja toisaalta se, mitä heistä sanotaan ja ajatellaan. Tutkimusaineisto koostuu kahdesta syyskuussa 2017 julkaistusta Meuthenin Facebook päivityksestä. Kielitieteellisestä näkökulmasta aineistosta etsitään etenkin merkittäviä sanavalintoja, metaforia, presuppositioita sekä argumentaatiolinjoja. Lisäksi päivityksissä esiintyviä kuvia käsitellään multimodaalisen analyysin keinoin. Tutkielma osoittaa, että maahanmuutto esitetään ennen kaikkea kahtiajakautuneen ’me’–’he’ asetelman kautta, jonka perusteella aineistosta on tunnistettavissa kaksi keskeistä diskurssikaavaa (saks. Diskursmuster). Näistä ensimmäisen mukaan maahanmuutto esitetään alarmistisesti ulkopuolisena uhkana sekä vaarana ’Saksan ja saksalaisten turvallisuudelle’, kulttuurille sekä perinteille. AfD puolestaan esitetään mahdollisuutena pelastautua maahanmuuton aiheuttamalta ’uhalta’. Toinen diskurssikaava puolestaan perustuu Angela Merkelin ja hänen solidaarisen maahanmuuttopolitiikkansa syyllistämiselle. Tässä kaavassa Saksaan kohdistuva maahanmuutto esitetään Merkelin ja hänen maahanmuuttopolitiikkansa (niin sanottu ’Willkommenskultur’, suom. ’tervetulon kulttuuri’) aiheuttamiksi. Tutkielma osoittaa myös, että maahanmuuttajista selkeimmin nousee esiin Saharan eteläpuoleisesta Afrikasta Saksaan pyrkivät pakolaiset ja maahanmuuttajat, joihin Meuthen viittaa päivityksissään jatkuvasti rasistisella ja kolonialistisella nimityksellä ”Schwarzafrika” sekä ”Schwarzafrikaner” (suom. ’Musta-Afrikka’ ja ’musta-afrikkalaiset’). Lisäksi maahanmuuttajat esitetään homogeeniseksi ryhmäksi, ja heistä puhuttaessa korostetaan sellaisia ominaisuuksia, joiden tyypillisesti ajatellaan ’poikkeavan’ ’länsimaisille’ mielletyistä ominaisuuksista

Sentiment Inference: Pro and Contra relation dataset

500 German sentences annotated for pro/con relations and polar roles of entities (negative/positive actors/effects): see References for a conceptual introduction. files: annotator1.conll .. annotator3.conll format: conll (parzu parser) with annotations - annotations at the end of the conll parse tree - c = con - p = pro - neff,peff = negative, positive effect - nac, pac = negative, positive actor - the head indices are used for annotation (see below) - c1,6 = Hofstetter con Gewerkschaften - neff6 = negative Effekt on Gewerkschaften Note: in these annotations, pro/con is not an intentional relation - in "Snow blocks the driveway" it holds: con(snow,driveway) - "snow" is a negative element wrt. to driveway - use our animacy classifier to identify those case with an actor (see References lrec, available via IGGSA download) Example: 1 Hofstetter Hofstetter N NE _|Nom|Sg 2 subj _ _ 2 wirft werfen V VVFIN 3|Sg|Pres|Ind 0 root _ _ 3 im in PREP APPRART Dat 2 pp _ _ 4 Interview Interview N NN Neut|Dat|Sg 3 pn _ _ 5 den die ART ART Def|Fem|Dat|Pl 6 det _ _ 6 Gewerkschaften Gewerkschaft N NN Fem|Dat|Pl 2 objd _ _ 7 vor vor PTKVZ PTKVZ _ 2 avz _ _ 8 , , $,$, _ 0 root _ _ 9 sie sie PRO PPER 3|Pl|_|Nom 10 subj _ _ 10 wollen wollen V VMFIN 3|Pl|Pres|_ 2 s _ _ 11 die die ART ART Def|Fem|_|Sg 12 det _ _ 12 Branche Branche N NN Fem|_|Sg 13 obja _ _ 13 anschwärzen anschwärzen V VVINF _ 10 aux _ _ 14 . . $.$. _ 0 root _ _ c1,6 p1,12 neff6 References: @inproceedings{stance, booktitle = {LSDSem 2017/LSD-Sem Linking Models of Lexical, Sentential and Discourse-level Semantics}, month = {April}, title = {Stance Detection in Facebook Posts of a German Right-wing Party}, author = {Manfred Klenner and Don Tuggener and Simon Clematide}, publisher = {ResearchBib}, year = {2017}, language = {english}, url = {https://doi.org/10.5167/uzh-136567} } @inproceedings{perspectives, booktitle = {18th International Conference on Computational Linguistics and Intelligent Text Processing}, month = {April}, title = {Verb-mediated Composition of Attitude Relations Comprising Reader and Writer Perspective}, author = {Manfred Klenner and Simon Clematide and Don Tuggener}, publisher = {ResearchBib}, year = {2017}, language = {english}, url = {https://doi.org/10.5167/uzh-136569}, doi = {10.1007/978-3-319-77116-8\_11} } @inproceedings{harmonization, booktitle = {Proceedings of the 5th Swiss Text Analytics Conference (SwissText) \& 16th Conference on Natural Language Processing (KONVENS)}, editor = {Sarah Ebling and Don Tuggener and Manuela H{\"u}rlimann and Martin Volk}, month = {Juni 2020}, title = {Harmonization Sometimes Harms}, author = {Manfred Klenner and Anne G{\"o}hring and Michael Amsler}, publisher = {Virtual Event} year = {2020}, language = {english}, url = {https://doi.org/10.5167/uzh-197961} } @inproceedings{lrec, month = {Juni}, author = {Manfred Klenner and Anne G{\"o}hring}, booktitle = {Proceedings of the Language Resources and Evaluation Conference}, address = {Marseille, France}, title = {Animacy Denoting {G}erman Nouns: Annotation and Classification}, publisher = {European Language Resources Association}, pages = {1360--1364}, year = {2022}, language = {english}, url = {https://doi.org/10.5167/uzh-219148}, abstract = {In this paper, we introduce a gold standard for animacy detection comprising almost 14,500 German nouns that might be used to denote either animate entities or non-animate entities. We present inter-annotator agreement of our crowd-sourced seed annotations (9,000 nouns) and discuss the results of machine learning models applied to this data.}