Like, love, sad, angry. Auf Twitter werden pro Sekunde etwa 6000 Kurznachrichten verfasst. Diese Masse an produzierten Daten ist nicht nur im Hinblick auf ihren Inhalt interessant, sondern auch aufgrund der ihnen inhärenten Stimmung. Stream of Emotions ist das Ergebnis einer Untersuchung, inwieweit generierte Daten in Echtzeit analysiert und gestalterisch kommuniziert werden können. Dabei bedient sich das Skript einer Software-Bibliothek zur Stimmungsanalyse, die auf dem aus einem Forschungsprojekt hervorgegangenen AFINN-Lexikon basiert. Jedem Worteintrag ist ein Wert zugeordnet, der entweder positiv, negativ oder neutral bewertet ist. So kann mit einer relativ hohen Genauigkeit die Stimmung eines Kurztextes bestimmt werden.Kern der Arbeit ist ein binärer Strom aus positiven und negativen Schlagworte, die miteinander konkurrieren und spontane Gegensatzpaare bilden. Doch bloßgestellt und ihrem Kontext entrissen verlieren sie auch ihre Bedeutung. Erst auf den zweiten Blick erlauben die im Hintergrund laufenden vollständigen Tweets die Einordnung in einen Sinnzusam-
menhang. Der Stream of Emotions stellt damit auch die Frage, wie gut Algorithmen uns verstehen können.