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He is angry, she is sad
a corpus linguistics-based approach to gender bias in words denoting emotions in American English
Muhammed Demir
Art der Arbeit
Masterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Philologisch-Kulturwissenschaftliche Fakultät
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Masterstudium English Language and Linguistics
Betreuer*in
Nikolaus Ritt
DOI
10.25365/thesis.79649
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-21420.24074.893365-6
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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Untersuchungen haben gezeigt, dass geschlechtsspezifische Vorurteile und Sexismus in Bezug auf den Ausdruck von Emotionen nach wie vor weit verbreitet sind und dass Sprache ein Mittel zur Verbreitung von geschlechtsspezifischen Vorurteilen und Ungleichheit sein kann. Daher ist es unerlässlich, die geschlechtsspezifischen Vorurteile in Adjektiven, die Emotionen bezeichnen, in der englischen Sprache zu identifizieren, um die potenziellen negativen Folgen geschlechtsspezifischer Vorurteile in der modernen Gesellschaft zu mildern. Diese Arbeit untersucht, wie geschlechtsspezifische Vorurteile in Adjektiven, die Emotionen bezeichnen, in der englischen Sprache in historischen und zeitgenössischen Korpora auftreten. Diese Untersuchung zielt darauf ab, die folgenden Forschungsfragen zu beantworten: „Welche geschlechtsspezifischen Vorurteile lassen sich hinsichtlich der Verwendung von 105 Adjektiven, die Emotionen bezeichnen, im Google Books American English Corpus und im Corpus of Con-temporary American English beobachten?“ „Wie haben sich die geschlechtsspezifischen Vorurteile, die diese Adjektive zeigen, vom Beginn des 20. Jahrhunderts bis zum Beginn des 21. Jahrhunderts verändert?“, „In welchen Kontexten und in welchen Situationen werden diese Emotionen in männlichen vs. weiblichen Konstruktionen ausgelöst? Wofür ist er/sie sensibel? Worüber ist er/sie glücklich? Auf wen/was ist er/sie wütend?“ „Welche Art von geschlechtsspezifischer Voreingenommenheit lässt sich durch eine qualitative Analyse der ausgewählten Wortbeispiele feststellen?“ Unter Verwendung von Google Books American English, dem Corpus of Contemporary American English (COCA) und einer von Univ.-Prof. Mag. Dr. Nikolaus Ritt bereitge-stellten Excel-Vorlage habe ich eine vergleichende Häufigkeitsanalyse mittels Log-Odds-Ratios und eine qualitative Analyse einer zufällig ausgewählten Häufigkeit durchgeführt, um Antworten auf diese Fragen zu finden. Die Ergebnisse der quantitativ-analytischen Analyse haben gezeigt, dass positiv konnotierte Wörter insgesamt eine etwas stärkere weibliche Prägung aufweisen und negativ konnotierte Wörter eine deutlich stärkere weibliche Prägung. Im Gegensatz dazu zeigen neutrale Wörter ein zahlenmäßig ausgeglichenes Geschlechtermuster. Die Tendenz zu einer leichten weiblichen Prägung bei positiv konnotierten Emotionswörtern ist jedoch trügerisch, da die Ergebnisse der qualitativen Analyse darauf hinweisen, dass Männer häufiger in einer hierarchisch höheren Position dargestellt werden als Frauen, oft als Vorgesetzte von Frauen. Während Männer häufiger in einer Position dargestellt werden, in der sie aufgrund ihrer eigenen Leistung oder ihres Status Emotionen empfinden, werden Frauen häufiger in einer Position dargestellt, in der sie diese Emotionen als Folge der Handlungen anderer empfinden. Die Ergebnisse der historischen Analyse zeigten zudem, dass die geschlechtsspezifische Prägung von Emotionswörtern im Englischen von den 1810er bis in die 2000er Jahre, insbesondere ab den 1960er Jahren, einem abnehmenden Muster zu folgen scheint, jedoch in den 2000er Jahren anhält. Insgesamt deutet die Studie darauf hin, dass die geschlechtsspezifische Prägung im untersuchten Zeitraum aufgrund des gesellschaftlichen Fortschritts abgenommen hat. Dennoch spiegeln sich die Spuren geschlechtsspezifischer Vorurteile weiterhin in der englischen Sprache wider und Sexismus kann sich auch unter dem Deckmantel scheinbar positiver Wörter verbergen.
Abstract
(Englisch)
Research has shown that gender bias and sexism regarding the display of emotions are still prevalent, and language can be a means of propagating gender bias and inequality. Therefore, it is essential to identify the gender bias patterns of adjectives denoting emotion in the English language to mitigate the potential negative consequences of gender bias in modern society. This thesis examines how gender bias patterns appear in emotion adjectives in the English language across historical and contemporary corpora. This research aims to answer the following research questions: “What kind of gender bias can be observed regarding the use of 105 adjectives denoting emotions in the Google Books American English Corpus and Corpus of Contemporary American English?”, “How has the gender bias these adjectives show changed from the beginning of the 20th century to the early 21st century?”, “In which contexts and to which situations are these emotions triggered in male vs female constructions? What is he/she sensitive about? What is he/she happy about? Who/what is he/she angry at?”, “What kind of gender bias can be observed through a qualitative analysis of the selected set of sample words?” Using Google Books American English, Corpus of Contemporary American English (COCA) and an Excel template sheet provided by Univ.-Prof. Mag. Dr. Nikolaus Ritt, I conducted a comparative frequency analysis through log odds ratios and qualitative analysis of a randomly selected occurrence set to answer these questions. The results of the quantitative analysis have shown that positively connotated words overall exhibit a slightly more female bias, and negatively connotated words show a significantly more female bias. In contrast, neutral words display a numerically balanced gender pattern. However, the tendency towards a slight female bias in positively connotated emotion words is deceiving, as the results of the qualitative analysis indicate that men are more likely to be portrayed in a hierarchically superior position than women, often as superordinates to women. While men are more often portrayed in a position where they feel emotions due to their own performance or status, women are more often portrayed in a position where they feel these emotions as a result of other people’s actions. The results of the historical analysis also showed that gender bias exhibited by emotion words in English appears to follow a decreasing pattern from the 1810s to the 2000s, especially from the 1960s onwards, yet it persists in the 2000s. Overall, the study suggests that gender bias has decreased over the investigated period due to social progress. Yet, the traces of gender bias persist to be reflected in the English language, and sexism can also be hidden under the guise of seemingly positive words.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Deutsch)
Geschlechtervoreingenommenheit Korpuslinguistik Emotionsforschung
Schlagwörter
(Englisch)
Gender Bias Corpus Linguistics Emotion research
Autor*innen
Muhammed Demir
Haupttitel (Englisch)
He is angry, she is sad
Hauptuntertitel (Englisch)
a corpus linguistics-based approach to gender bias in words denoting emotions in American English
Publikationsjahr
2025
Umfangsangabe
149 Seiten : Illustrationen
Sprache
Englisch
Beurteiler*in
Nikolaus Ritt
Klassifikation
17 Sprach- und Literaturwissenschaft > 17.06 Sprachwissenschaft. Allgemeines
AC Nummer
AC17716082
Utheses ID
78266
Studienkennzahl
UA | 066 | 812 | |