Natürliche Sprache zeigt, dass politische Anhänger in ihrer Gefühlslage zu politischen Themen stärker übereinstimmen als in ihren parteipolitischen Identitäten

Warum das für die Alltagspolitik wichtig ist

Oft heißt es, dass Liberale und Konservative sich „hassen“ und zu heiklen Themen wie Waffen, Einwanderung und Abtreibung völlig gegensätzliche Gefühle haben. Diese Studie stellt eine einfache, aber überraschende Frage: Wenn wir uns die tatsächlichen Worte anschauen, die Menschen online verwenden, sind ihre Emotionen zu politischen Themen wirklich so weit auseinander, oder sind sie stärker gespalten darüber, wer zu welcher Gruppe gehört? Anhand von Hunderten Millionen realer Kommentare und Nachrichtenbeiträge zeigen die Forschenden, dass die Gefühle der Amerikaner zu Sachfragen ähnlicher sind, als die öffentliche Debatte vermuten lässt, und dass die schärfsten emotionalen Bruchlinien sich auf parteipolitische Identitäten selbst konzentrieren.

Gefühle durch Alltagssprache betrachten

Anstatt sich auf Meinungsumfragen zu stützen, griffen die Autor:innen auf die Sprache zurück, die Menschen „in freier Wildbahn“ produzieren. Sie analysierten etwa 300 Millionen Kommentare aus politisch aktiven Reddit-Communities und rund 7 Millionen Artikel aus parteiischen Nachrichtenmedien. Mit Methoden der natürlichen Sprachverarbeitung stellten sie jedes Wort als Punkt in einem hochdimensionalen Raum dar, wobei Wörter, die in ähnlichen emotionalen Kontexten vorkommen, näher beieinander liegen. Anschließend bauten sie eine „Valenz“-Linie von negativen Wörtern wie „traurig“ bis zu positiven Wörtern wie „Freude“. Die Projektion jedes Begriffs auf diese Linie ergab einen Wert, der widerspiegelt, wie positiv oder negativ dieses Wort in einer bestimmten Community oder einem Medium typischerweise verwendet wird.

Gefühle zu Gruppen und Themen vergleichen

Die Forschenden konzentrierten sich auf zwei Arten politisch aufgeladener Wörter. „Identitätswörter“ bezogen sich auf parteipolitische Gruppen, etwa Republikaner und Demokraten. „Themenwörter“ umfassten sieben zentrale Bereiche des politischen Streits in den USA: Abtreibung, Einwanderung, die Verfassung, Waffen, Religion, Polizei und Kriminalität sowie LGBTQ+-Angelegenheiten. Für jedes konservative und liberale Subreddit beziehungsweise Medium maßen sie, wie positiv oder negativ diese Wörter typischerweise auftauchten. Dann verglichen sie die Muster über die politische Spaltung hinweg: Falls Konservative und Liberale die Wohlfühl-Bewertung dieser Wörter in ähnlicher Reihenfolge anordneten, wies das auf emotionale Übereinstimmung hin; unterschieden sich die Rangfolgen, signalisierte das emotionale Divergenz.

Gemeinsamen Boden bei kontroversen Themen finden

Sowohl auf Reddit als auch in den Nachrichtenmedien war die emotionale Übereinstimmung durchgängig stärker für politische Themen als für parteipolitische Identitäten. Anders gesagt: Liberale und Konservative waren sich in ihren Gefühlen zueinander stärker uneins als in ihren Gefühlen zu Waffen, Abtreibung, Einwanderung und den anderen Themen. Auf Reddit gab es zwar weiterhin gewisse Differenzen bei Themen — etwa wurde Abtreibung in konservativen Bereichen etwas negativer verwendet und in liberalen etwas weniger negativ — doch im Durchschnitt zeigten themenbezogene Wörter eine deutlich höhere Ähnlichkeit im emotionalen Ton als Identitätswörter, bei denen die emotionale Spaltung groß und deutlich war. In Nachrichtenmedien war die Kluft noch gravierender: Parteipolitische Identitäten waren stark polarisiert, während Themenwörter zwischen linken und rechten Medien fast so emotional übereinstimmten wie innerhalb der jeweiligen Seite.

Das Muster mit einem präziseren Blick überprüfen

Um sicherzugehen, dass diese Muster keine Artefakte der Wort-Einbettungsmethode waren, nutzte das Team ein großes Sprachmodell, um den emotionalen Ton gegenüber bestimmten Wörtern direkt in einzelnen Reddit-Kommentaren zu bewerten. Sie zogen Hunderte Tausend Kommentare mit Begriffen wie „Religion“, „Waffe“, „Abtreibung“, „Einwanderer“, „Republican“ und „Democrat“ heran und ließen das Modell beurteilen, wie angenehm oder unangenehm die Haltung jedes Kommentars gegenüber dem Zielwort war. Dieser kontextempfindliche Ansatz bestätigte weitgehend die früheren Ergebnisse: Die emotionale Uneinigkeit war deutlich größer bei parteipolitischen Bezeichnungen als bei Themen. Konservative sprachen tendenziell positiver über „Republican“ und negativer über „Democrat“, während Liberale das Spiegelbild zeigten; Unterschiede in den Gefühlen zu Themen waren jedoch kleiner und teils vernachlässigbar.

Was das über Polarisierung aussagt

Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass der bittere Ton der modernen Politik weniger aus unvereinbaren Gefühlen zu konkreten Politiken herrührt als vielmehr aus starker Feindseligkeit zwischen den Lagergrenzen. Menschen mögen heftig über Waffen oder Einwanderung streiten, teilen aber oft gemischte, häufig negative Emotionen zu diesen schwierigen Themen — weit entfernt von der Karikatur, eine Seite „liebe“, was die andere „hasst“. Diese emotionale Überlappung könnte ein Ansatzpunkt zur Verringerung der Polarisierung sein: Die Betonung gemeinsamer Sorgen um Sicherheit, Gerechtigkeit oder menschliches Leid könnte sich als produktiver erweisen als der Austausch von Beleidigungen zwischen Parteibezeichnungen. Indem die Studie zeigt, dass themenbasierte Gefühle relativ ähnlich sind, weist sie auf themenorientierte, empathiefördernde Gespräche als vielversprechenden Weg, parteipolitische Gräben zu mildern.

Zitation: Rim, N., Jackson, J.C., Berman, M.G. et al. Natural language reveals that political partisans are more affectively aligned over political issues than partisan identities. Commun Psychol 4, 65 (2026). https://doi.org/10.1038/s44271-026-00430-x

Schlüsselwörter: affektive Polarisierung, politische Parteilichkeit, Online-Diskurs, Analyse natürlicher Sprache, politische Themen