01_038_Daten_Corona-Emotionsbarometer

Inspiration

Ausgehend von Thema #1625

Die aktuelle (und absehbare) Situation bringt für viele Menschen völlig neue Erfahrungen, von sozialer Distanzierung über leere Läden, Massen an Fake News, Betriebsschließungen, Ausgangsbeschränkungen bis hin zur Quarantäne. Wir können nicht vorhersagen, wie Menschen emotional mit der Situation, dem Wissensstand in ihrer Filterblase und den jeweils neuesten Maßnahmen der Politik umgehen, wie sie sich fühlen, und welche Folgen das wiederum für ihre Filterblase hat. Aber wir können sie fragen, können ihren emotionalen Zustand und den Stand ihres Wissens ermitteln, und die dabei gewonnenen Daten sichtbar machen, um so vielleicht eine bessere Grundlage für neue Entscheidungen zu bieten.

Was tut es?

Daten über die Emotionen von Menschen in der Coronakrise erheben und abfragen, auswerten und anschaulich visualisiert auf einer Website darstellen. Auf einer interaktiven Karte sieht man die durchschnittliche Gefühlslage der Menschen in verschiedenen Bundesländern. Weitere Diagramme beschäftigen sich mit Emotionen in Abhängigkeit von Medienkonsum und weiteren Faktoren. Wortwolken zeigen grafisch die Häufigkeit genannter relevanter Begriffe.

Wie bauen wir es?

In einer Befragung auf SoSciSurvey können Bürger:innen angeben, aus welchem Land sie kommen, wie alt sie sind und welche Medien sie konsumieren. Darauf folgt ein etablierter psychologischer Affekt-Fragebogen und Fragen zur Einstellung zum aktuellen Verhalten der Regierung und Medien, außerdem ein offenes Textfeld, in dem die Menschen in eigenen Worten ihre Gefühlslage beschreiben können.

Die Daten werden über die SoSci-API automatisch abgerufen und ausgewertet. Auf der Website werden anschließend interakte Grafiken mit den Ergebnissen implementiert.

Herausforderungen?

In geringer Zeit eine Menge neues lernen müssen und fächerübergreifend arbeiten.

Worauf sind wir stolz?

Für ein sehr kleines Team von nur 4 Leuten, die noch nie vorher zusammen gearbeitet haben, haben wir an einem Wochenende viel auf die Beine gestellt.

Was haben wir dabei gelernt?

Interdisziplinär im Team zusammenzuarbeiten

Wie geht es weiter?

Der Prototyp ist bewusst so gestaltet, dass er sich stetig erweitern lässt. Zuerst müssen wir weiter an der Website arbeiten. Ein nächster Schritt in der Datenanalyse könnte sein, Daten über die Twitter-API abzurufen und Tweets zu Corona zu auszuwerten.