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Analyse sozialer Beziehungen anhand nonverbaler Signale im textbasierten Chat

Analyzing social relationships based on nonverbal communication in text-based chat

  • Die Kommunikation via Chat konnte sich in den letzten Jahren neben Kommunikationsmedien wie E-Mail und Telefon in vielen Bereichen des alltäglichen Lebens etablieren. Textbasierter Chat weist jedoch, im Vergleich zu Face-to-Face-Kommunikation, gewisse mediale Einschränkungen auf. Nonverbale Signale wie Gestik und Mimik können, in Ermangelung eines visuellen Kanals, nicht direkt übertragen werden. Trotzdem findet auch im Chat ein Austausch nonverbaler Informationen statt, wie beispielsweise der Einsatz von Emoticons oder Pausen in Gesprächen. Verhaltensweisen bei nonverbaler Kommunikation enthalten Hinweise bezüglich der sozialen Beziehung der Gesprächspartner. Derartige nonverbale Signale können aus Chat-Protokollen extrahiert und analysiert werden. In dieser Arbeit beschäftigen wir uns mit der Analyse nonverbaler Daten aus Chat-Protokollen. Ziel ist die Einschätzung der Stärke einer sozialen Beziehung anhand eines multidimensionalen Analyse-Modells.
  • In the past few years chat has become one of the primary means of remote communicati- on. It is used in many areas alongside well-established media like e-mail and telephone. But, in comparison to face-to-face-communication, text-based chat presents certain restrictions: Nonverbal signals, like body language and facial expressions, cannot be transmitted, due to the lack of a visual communication channel. Nonetheless chat is not deprived of nonverbal communication: the use of emoticons and pauses during a chat-session represent some of the nonverbal cues characteristic to chat-communication. Nonverbal behavior during communication characterizes the social relationship of the peers. In the case of chat communication all exchanged information is often protocoled and can be analyzed. In this thesis we present an approach for analyzing nonverbal information extracted from chat-logs. The goal is to determine the strength of the relationship between chat-partners using a multidimensional analysis-model.

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Metadaten
Author:Sarah León Rojas
URN:urn:nbn:de:101:1-20120125847
Year of Completion:2011
Document Type:Master's Thesis
Language:German
Publishing Institution:Hochschulbibliothek der Technischen Hochschule Köln
Contributing Corporation:Fraunhofer-Institut für Angewandte Informationstechnik FIT
Date of Publication (online):2012/01/24
GND-Keyword:Chatten <Kommunikation>; Nichtverbale Kommunikation
Tag:Chat-Analyse; Chat-Kommunikation; Emoticons; Tie-Strength; nonverbale Kommunikation
Chat-Analysis; Chat-Communication; Emoticons; Tie-strength; nonverbal Communication
Institutes:Informatik und Ingenieurwissenschaften (F10) / Fakultät 10 / Institut für Informatik
Dewey Decimal Classification:000 Allgemeines, Informatik, Informationswissenschaft / 000 Allgemeines, Wissenschaft / 004 Informatik
Open Access:Open Access