Analyse von Rechtsextremismus und Gruppenbezogener Menschenfeindlichkeit: Text Mining der Dokumentation von chronik.LE 2008-2019

Abstract

Der Beitrag untersucht in einer Längsschnittanalyse die Entwicklung der Ereignisse, die aus Gruppenbezogener Menschenfeindlichkeit (GMF) und Rechtsextremismus heraus motiviert sind. Grundlage hierfür ist die Dokumentation von chronik.LE, in der Gewalt- und Propaganda-Aktionen organisierter und nichtorganisierter Neonazis und rechter Akteur*innen sowie Vorfälle von Rassismus, Antisemitismus und Sexismus in der Stadt Leipzig und den Landkreisen Leipzig und Nordsachsen dokumentiert sind. Dabei werden drei Perspektiven herausgearbeitet: eine diachrone, eine inhaltliche und eine geografische. Die inhaltliche Auswertung wird mittels Topic Modeling umgesetzt. Dadurch werden verschiedene Akteur*innen, Veränderungen der Ausdrucksformen einzelner Diskriminierungsformen und der Aktionen rechter und rechtsextremer Akteur*innen sowie darauf aufbauend geografische Schwerpunkte aufgezeigt. Der Beitrag ist ein Beispiel dafür, wie umfangreiche Dokumentensammlungen mittels computergestützten Analyseverfahren ausgewertet werden und damit Methoden der Digital Humanities zur Rechtsextremismusforschung beitragen können.

Since 2008 chronik.LE is documenting violence and propaganda actions of organized and non-organized neo-Nazis and right-wing actors as well as incidents of racism, anti-Semitism and sexism in the city of Leipzig and the districts of Leipzig and Northern Saxony. Based on this documentation, this paper examines three perspectives on the development of incidents motivated by group-focused enmity and right-wing extremism: temporal, content-related and geographical. In order to evaluate the content-related development, the documents are analysed by topic modeling. This reveals various actors, changes in the expression of different forms of discrimination and in the actions of right-wing actors, as well as geographical focuses. Overall, the paper is an example of how large document collections can be evaluated by means of computational analysis.