Die Vermessung der politischen Sprache: Studie zeigt Zusammenhang zwischen Geschlecht und Debattenkultur im Nationalrat
Sie haben in Ihrem Projekt die "negative Sprache in parlamentarischen Reden" und speziell den Einfluss von Frauen auf die Tonalität der Sprache untersucht. Gab es wissenschaftliche Vorarbeiten, die zu dieser Fragestellung geführt haben?
Marcelo Jenny: Ja, zum rhetorischen Verhalten von Männern und Frauen gibt es ziemlich viel, auch zum Thema "politische Sprache". Aber konkret fanden wir wenig, inwiefern Geschlechterunterschiede relevant sind.
Der Titel Ihrer Studie enthält den Begriff "Negativity in Parliamentary Speeches". Was bedeutet das?
Jenny: Im weitesten Sinn alles, was in Richtung Kritik oder Angriff geht. Die Sentiment-Analyse ist eine Forschungsrichtung, mit der versucht wird, mit Algorithmen und statistischen Modellen die Tonalität von Sprachäußerungen zu messen. Begonnen hat es mit Börsennachrichten über Unternehmen. Die Frage "Kann man Tonalität von Sprache quantitativ automatisiert erfassen?" war ein Antreiber für algorithmische Forschung. Wir versuchen das mit politischer Sprache.
Als Datengrundlage dienten rund 50.000 Reden, und zwar aus den Plenarsitzungen des Nationalrats in den Gesetzgebungsperioden von 1996 bis 2013. Warum gerade dieser Zeitraum? Hat das nur mit der Verfügbarkeit der Daten zu tun?
Jenny: Das hat massiv damit zu tun. In der Parlamentarismusforschung sieht man ab Mitte der 1990er-Jahre einen Schritt in Richtung Digitalisierung bei Parlamenten. Ab diesem Zeitpunkt ist eine Fülle an Daten vorhanden, die es bis dahin so nicht gab. Damit hat sich auch der Detailgrad und die Zahl der Analysen zum Parlamentarismus erhöht. Wissenschaftler sind angewiesen auf Datenzugang. Das ist auch im Zusammenhang mit den Forschungsbudgets zu sehen. Der Anteil dessen, was ein Forschungsprojekt für Datensammlung und -aufbereitung verwenden muss, ist geringer, wenn Daten schon in einer gut geeigneten Form vorliegen.
Datenaufbereitung als Stichwort. Die Stenographischen Protokolle sind digital verfügbar. Wie haben Sie diese Daten bezogen und mussten diese für Ihre Untersuchung noch bearbeitet werden?
Jenny: Wir haben einen Datensatz des Parlaments verwendet. Ein großes Lob zunächst mal für das Parlament. Ich habe bereits viel mit parlamentarischen Daten gearbeitet und ich bin immer positiv beeindruckt von der hohen Qualität dieser Daten. Man merkt, da ist ein großer Stab dahinter, der diese Daten aufbereitet und produziert. Dazu zählen die Stenographischen Protokolle, die Anträge und vieles mehr. Trotzdem ist immer Data-Cleaning erforderlich. In dem Moment, wo hoch strukturierte Webseiten vorhanden sind wie beim österreichischen Parlament, kann man auch mit Webscraping-Tools arbeiten. Dennoch würde ich mir lieber vom Parlament zur Verfügung gestellte Datensätze in hoher Qualität wünschen, als dass ich nochmals Webscraping machen muss. Ich habe schon relativ früh damit angefangen und viele Stunden damit verbracht, aus mittels Webscraping gewonnenen Rohdaten saubere Datensätze zu erzeugen.
Sie haben zur Analyse der Redeprotokolle "machine learning based on crowd coding" angewendet. Was ist das genau und wie funktioniert das?
Jenny: Sie brauchen zunächst einen kleinen Trainingsdatensatz, der wie in unserem Fall Negativitätswerte für einzelne Wörter oder Sätze enthält. Wir haben Sätze aus der politischen Sprache zusammengestellt und diese einem Online-Sample an LeserInnen bzw. LaiencodiererInnen zur Beurteilung auf negative, positive oder neutrale Aussagen gegeben.
Wie wichtig ist der Faktor Mensch für die Bewertung von Negativität in der Sprache?
Jenny: Der Mensch spielt eine große Rolle bei der Erstellung des Trainingsdatensatzes, bevor die Machine-Learning-Phase beginnt. Sprache ist ein universelles Medium. Eine Grundannahme ist, dass wir einander verstehen, weil wir Wörter ähnlich auffassen.
Weibliche Abgeordnete verwenden weniger negative Sprache als männliche und je höher der Frauenanteil in einer RednerInnenliste ist, desto weniger negativ äußert sich die Sprache nachfolgender Redner. Wie haben Sie diese Hypothesen entwickelt und wurden diese durch die Sentiment-Analyse bestätigt?
Jenny: Sarah Dingler forscht zu Geschlecht und Politik und hat den Theorieüberblick für den Beitrag erstellt. In der Literatur gibt es einen Strang, der behauptet, Männer und Frauen in der Politik agieren unterschiedlich. Das müsste sich also im Charakter der Parlamentsdebatten zeigen und in bestimmten Dynamiken von Debatten. Eine weitere Annahme war: Wenn jemand mit einer Rede sehr scharf anfängt, bekommt er oder sie auch einen scharfen Widerhall. So kann sich der negative Tonfall einer Debatte hochschrauben. Passiert das nicht und sind alle um Sachlichkeit und einen respektvollen Ton bemüht, sollten wir das Phänomen nicht sehen.
Die dritte Hypothese geht davon aus, dass durch ein ausgeglichenes Geschlechterverhältnis in parlamentarischen Klubs der Gender-Gap bei der sprachlichen Negativität geringer ist. Heißt das im Ergebnis, dass sich Männer sprachlich an Frauen annähern?
Jenny: Da bleiben wir relativ vage, aber wenn es so ist, dass Frauen weniger negativ sprechen als Männer, müsste die Debattenkultur in einem reinen Frauenparlament besser sein. Dann wären all die aggressiven Tonalitäten der Männer draußen. Was wir in diesem Beitrag nicht besonders stark beachtet haben ist, ob es einen Zusammenhang mit den Politikbereichen gibt, auch mit den Positionen. Wenn Frauen bestimmte Führungspositionen, z. B. als Oppositionsführerin haben, müssten sie entweder weniger negativ in der Sprache werden oder der Unterschied nimmt ab und wir sehen eine Angleichung der Tonalität zwischen den Geschlechtern.
Lassen sich die geschlechterabhängigen Effekte anhand der analysierten Reden belegen? Gab es Teilergebnisse, die Sie so nicht erwartet hätten, etwa in Bezug auf Parameter wie Regierungswechsel, Mehrheitsveränderungen, politische Ausrichtung?
Jenny: Ich möchte betonen, dass die Effekte, die wir sehen, klein sind. Aber sie gehen in die Richtung, wie wir es erwarten würden. Wir haben uns zurückgehalten, kleinteiliger zu analysieren, weil die Wahrscheinlichkeit für zufällige Effekte steigt, die inhaltlich interpretiert werden.
Es gibt also einen Anteil an negativer Sprache in parlamentarischen Debatten. Wie müsste eine politische Kultur verändert werden, sodass eine sachlichere Sprache verwendet wird und welche Bedeutung für die Qualität einer Demokratie hätte das?
Jenny: Abgeordnete haben im Umgang miteinander auch Vorbildwirkung. Das schließt für mich nicht aus, dass man heftig kritisieren kann. Heftige Kritik und Inzivilität, also respektloses Verhalten, das sind zwei unterschiedliche Dimensionen, die wir ein wenig vermischt haben. Martin Haselmayer und ich haben in einem anderen Beitrag versucht zu argumentieren, dass Inzivilität das extreme Ende der Skala ist, bei der Kritik in Beleidigung übergeht. Ich würde keinesfalls sagen, dass das Rollenverständnis von Regierungs- und Oppositionsabgeordneten so sein soll, dass da lauter Lämmer sitzen. Das Publikum braucht die politische Auseinandersetzung und die Wertungen.
Interview: Christoph Kepplinger-Prinz (Parlamentsdirektion, Abteilung 4.1)
Die Studie ist im Volltext via Oxford University Press downloadbar (kostenpflichtig) bzw. steht BenutzerInnen der Parlamentsbibliothek vor Ort zur Verfügung: