Emotional tone and foresight in media discourse on artificial intelligence (2018-2024)

Die vorliegende Studie untersucht, wie sich emotionale Tonalität und zukunftsbezogene Sprache in der US-amerikanischen Berichterstattung über Künstliche Intelligenz (KI) zwischen 2018 und 2024 verändert haben und ob sich diese Verläufe nach politischer Ausrichtung der Medien unterscheiden. In einem longitudinalen Beobachtungsdesign wurden 14.752 US-amerikanische Nachrichten- und Magazinartikel aus 14 Medien über ProQuest erhoben und in linke, zentristische und rechte Outlets gruppiert. Als sprachliche Variablen dienten LIWC-22 Tone sowie zwei Indizes zukunftsbezogener Sprache, wobei sich die konfirmatorischen Analysen auf positive versus negative Foresight konzentrierten. Polarisierungssignale zeigten sich am deutlichsten in der langfristigen Entwicklung zukunftsbezogener Sprache, wobei insbesondere zentristische Medien den Anstieg positiver relativer Foresight trugen, während kurzfristige Ereigniskontraste eher in der affektiven Tonalität als in der Foresight sichtbar wurden. Lineare gemischte Modelle schätzten langfristige Zeittrends, Ereignisfenster um die Releases von GPT-1, GPT-3 und ChatGPT sowie Moderation durch politische Orientierung. Die emotionale Tonalität nahm über die Zeit leicht, aber verlässlich ab, während positive relative Foresight zunahm. Der Rückgang der Tonalität unterschied sich nicht nach politischer Orientierung, der Anstieg der Foresight war jedoch in zentristischen Outlets signifikant stärker als in linken oder rechten. Ereignisfensteranalysen ergaben nur begrenzte Hinweise auf release-spezifische Effekte: Nur GPT-3 war mit einem signifikanten post-release Rückgang der Tonalität verbunden, während sich für Foresight keine verlässlichen Prä-Post-Unterschiede zeigten. Insgesamt deuten die Befunde darauf hin, dass die KI-Berichterstattung affektiv etwas negativer, zugleich aber in ihrer Zukunftsrahmung chancenorientierter wurde.