Nach dem Tod des Afroamerikaners George Floyd durch Polizeigewalt erhält die Rassismus-Debatte eine neue Wendung und die Bewegung #BlackLivesMatter wird nach oben katapultiert. Die ganze Welt protestiert und die Welle der Rassismus-Debatte schwappt auch nach Deutschland über. "Ran an die Strukturen" wird gefordert und nach Corona ist Rassismus das Top-Thema 2020 in den Redaktionen. Als Reaktion auf die aktuelle Rassismus-Debatte verkündet das Unternehmen Knorr seine "Zigeunersauce" in "Paprikasauce ungarischer Art" umzubenennen. Der Begriff "Zigeunersauce" könne negativ interpretiert werden, deshalb wurde sich für die Umbenennung entschieden, teilte man der "Bild am Sonntag" mit. Der Zentralrat der Sinti und Roma spricht sich zwar für die Namensänderung aus, äußert jedoch auch Kritik, denn es sei viel wichtiger, über den Begriff "Zigeuner" und den Missbrauch dieses Titels aufzuklären. Die Bezeichnung "Zigeuner" sollte abgeschafft werden, da dieser aufgrund seiner Geschichte stark negativ behaftet ist und in Verbindung mit rassistischen Stereotypen gebracht wird.
Eine ähnliche Debatte zur Umbenennung der Sauce startete bereits 2013. Das Thema wurde von der Pegida-Bewegung als Werbeslogan missbraucht: man dürfe in Deutschland nicht einmal mehr von "Zigeunersauce" sprechen. Auch dieses Jahr werden durch die Umbenennung, vor allem in den sozialen Netzwerken, zahlreiche Reaktionen ausgelöst und heftig diskutiert, so wurde #Zigeunersauce ein Trend auf Twitter. Nach diesen Reaktionen auf die Umbenennung der "Zigeunersauce" richtet sich das Interesse der im Folgenden präsentierten Forschung.
Um einzufangen, wie die Menschen auf die Namensänderung reagieren und deren Haltung dem gegenüber aussieht, werden Userkommentare zu Facebook-Posts, die über die Umbenennung berichten, von verschiedenen Nachrichtenmedien betrachtet.
Inhalt
1. Einleitung
2. Forschungsstand
3. Methode
3.1. Auswahl der Untersuchungsgegenstände
3.2. Opinion mining
3.3. Topic Modeling
3.4. Manuelle Sentimentanalyse
3.5. Reliabilitätstest
4. Ergebnisse
4.1. Preprocessing
4.2. Topic Modeling
4.2.1. Topics Gesamtkorpus
4.2.2. Topics Teilkorpora
4.3. Sentimentanalyse
4.3.1. Wörterbuchbasierte Sentimentanalyse
4.3.2. Auswertung manuelle Sentimentanalyse
5. Fazit
Literaturverzeichnis
Tabellenverzeichnis
Anhang
Codebuch
Script RStudio
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