Multimodale Sentimentanalyse politischer Tweets

Tweets mit politischem Inhalt können eine nützliche Datenquelle für die Analyse von Prozessen zur politischen Meinungsbildung sein. Von besonderem Interesse ist hierbei, wie sich die Zustimmung zu Parteien, Programmen oder Themen ändert und was diese Änderungen auslöst. Um dies zu untersuchen ist die Sentimentanalyse ein nützliches Verfahren. Für Texte funktioniert dies meist recht gut. Twitter, jedoch, zeichnet sich durch eine ausgesprochen multimodale Natur aus. Insbesondere Bilder werden gerne mit den eigentlichen Texten kombiniert. Häufig müssen Bild und Text gemeinsam betrachtet werden, um das korrekte Sentiment zu identifizieren. Das vorliegende Abstract untersucht und vergleicht verschiedene Deep Learning-Verfahren und -Architekturen zur multimodalen Sentimentanalyse.