Universität Wien FIND

Auf Grund der COVID-19 Pandemie kann es bei Lehrveranstaltungen und Prüfungen auch kurzfristig zu Änderungen kommen. Informieren Sie sich laufend in u:find und checken Sie regelmäßig Ihre E-Mails.

Lesen Sie bitte die Informationen auf https://studieren.univie.ac.at/info.

136041 AR Emotion analysis in social media (2021W)

Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
GEMISCHT

An/Abmeldung

Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").

Details

max. 25 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

In addition to the sessions in class, there will be asynchronous online activities (e.g. video tutorials).

Donnerstag 07.10. 13:15 - 14:45 Hörsaal 32 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 9
Donnerstag 14.10. 13:15 - 14:45 Hörsaal 32 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 9
Donnerstag 21.10. 13:15 - 14:45 Hörsaal 32 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 9
Donnerstag 28.10. 13:15 - 14:45 Hörsaal 32 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 9
Donnerstag 04.11. 13:15 - 14:45 Hörsaal 32 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 9
Donnerstag 11.11. 13:15 - 14:45 Hörsaal 32 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 9
Donnerstag 18.11. 13:15 - 14:45 Hörsaal 32 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 9
Donnerstag 25.11. 13:15 - 14:45 Hörsaal 32 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 9
Donnerstag 02.12. 13:15 - 14:45 Hörsaal 32 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 9
Donnerstag 16.12. 13:15 - 14:45 Hörsaal 32 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 9

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Language inenvitable transports and encodes emotion, and this particularly holds true for language used in the social media. For example, the methodological field of sentiment analysis focuses on valence, i.e., on how positive or negative a text is perceived. In this course, students will learn how to measure emotional properties of text data (primarily using unsupervised emotion classification/inference techniques that build on lexica of emotion norms and labels). After a theoretical and methodological introduction, students will work on their own project in groups.

In this course, we will use the coding language R for doing our analyses. Strictly speaking, no preliminary knowledge in R is required (tutorials will be provided), but some experience in any programming/coding language will certainly help. Also, basic knowledge of linguistics (e.g. word categories) and mathematics (at Matura level; e.g. fractions, percentages, probabilities, linear functions,...) will be taken for granted.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

* Participation in class and small exercises (20 points, individual)
* Project proposal (20 points, in groups)
* Project presentation (20 points, in groups)
* Project report (40 points, in groups)

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

* 90-100 points: sehr gut
* 80-89 points: gut
* 70-79 points: befriedigend
* 60-69 points: genügend
* 0-59 points: nicht genügend

Prüfungsstoff

Active contribution to discussions in class about conceptual and methodological aspects of emotion analysis; contribution to the groups project (literature research, data collection, coding, analysis, presentation, paper).

Literatur


Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

S-DH (Cluster I: Language and Literature)
S-DH (Cluster III: Theatre, Film and Media)

Letzte Änderung: Do 23.09.2021 12:29