Die Wissenschaft hinter unserer Analyse

Wissenschaftlicher Hintergrund des 100 Worte-Analyseverfahrens

Die Häufigkeit, mit der wir bestimmte Wörter benutzen, verrät etwas über die Persönlichkeit. Diesen Zusammenhang, den viele auch intuitiv vermuten würden, wurde in einigen wissenschaftlichen Studien gezeigt (Tausczik et al., 2010 für einen Überblick). Unsere Sprachanalyse basiert hauptsächlich auf Arbeiten des amerikanischen Sozialpsychologen James W. Pennebaker, der in verschiedenen Studien nachweisen konnte, dass gerade die scheinbar unwichtigen Funktionswörter am meisten über eine Person verraten. Wie sich die Persönlichkeit in Sprache genau äußert, soll im Folgenden erläutert werden.

Wie Menschen denken – eher analytisch oder intuitiv – bildet sich ebenfalls in Sprache ab. So verwenden Menschen mit analytischem Denkstil vermehrt Funktionswörter, die der Sprache Genauigkeit geben, wie z. B. Artikel oder Präpositionen. Diesen Zusammenhang entdeckten Forscher, als sie Motivationsschreiben von Studenten untersuchten (Pennebaker et al., 2014). Auch die Dominanz von Menschen lässt sich aus Sprache ableiten. Dazu wurde in mehreren Studien untersucht, wie dominante Menschen im Vergleich zu anderen Mitgliedern einer Gruppe diskutieren. Kacewicz und Kollegen (2013) konnten diesen Zusammenhang in ihrer Studie Pronoun Use Reflects Standings in Social Hierarchies (2013) zeigen. Neben den beschriebenen Zusammenhängen zeigten sich noch einige weitere, wie zum Beispiel dass sich zwischenmenschliche Zuneigung in der Sprachähnlichkeit ausdrückt. Tausczik et al. (2010) geben in ihrer Arbeit einen Überblick.

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Motive verstehen

Motive bestimmen das menschliche Handeln und haben somit Einfluss auf dessen Richtung, Intensität und Ausdauer (McClelland, 1985). Die drei bekanntesten Motive sind das Leistungs-, das Macht- und das Anschlussmotiv bzw. Beziehungsmotiv. Unter dem Motiv nach Leistung versteht man das Streben nach Erfolgen, herausragenden Leistungen und ständiger Verbesserung. Das Machmotiv geht mit dem Wunsch einher, Einfluss auf andere zu nehmen, sowie mit dem Bedürfnis nach Anerkennung und Prestige. Das Streben nach sozialen Kontakten, Nähe und zwischenmenschlichen Beziehungen äußert sich im Anschlussmotiv (auch Beziehungsmotiv genannt).

Weil Menschen die Motive nicht immer vollkommen bewusst sind, unterscheidet man zwischen impliziten und expliziten Motiven. Selbstwahrgenommene Motive, über die Menschen persönlich berichten können, bezeichnet man als explizite Motive. Von impliziten Motiven ist die Rede, wenn Menschen keine Auskunft über die Beweggründe bestimmter Handlungen geben können (McClelland et al., 1989). Ein hohes Leistungsmotiv geht mit der Wahl eher unternehmerischer Berufe und höherem Einkommen einher (McClelland und Franz, 1992). Die Studie von Sokolowski et al. (2000) zeigte, dass Personen mit einem hohen Erfolgsmotiv signifikant bessere Leistungen erbringen als diejenigen mit einem geringen Erfolgsmotiv. Aufgrund der Vielzahl relevanter Zusammenhänge zwischen Motiven und beruflichen Erfolgsfaktoren sollten sie bei der Personalauswahl berücksichtigt werden.

Den Einfluss impliziter Motive auf den Berufserfolg haben McClelland und Boyartzis (1982) erforscht. Dafür wurden 237 Manager in einer Langzeituntersuchung im Hinblick auf ihre impliziten Motive mittels eines psychologischen Tests und anschließend ihre beruflichen Erfolge acht und 16 Jahre später untersucht. Es zeigte sich, dass Manager mit hohem Machtmotiv und eher geringem Anschlussmotiv zu beiden späteren Messzeitpunkten erfolgreicher waren als Personen ohne eine derartige Motivstruktur.

Das bisher am häufigsten eingesetzte Verfahren zur Erfassung von Motiven ist der Thematische Apperzeptionstest (TAT; Murray, 1938). Im Test werden mehrdeutige Bilder vorgelegt mittels der die Probanden Geschichten entwickeln sollen. Dabei geben die verwendeten Worte Aufschluss über die impliziten Motive. Das Wort „Vorankommen“ steht z. B. für ein hohes Leistungsmotiv während „Fehlervermeidung“ mit einer niedrigen Ausprägung einhergeht. Die mit dem TAT erfassten Motive haben – insbesondere im beruflichen Bereich (Spangler, 1992) – eine hohe Vorhersagekraft (= prädiktive Validität). Aufgrund von Schwächen in anderen Gütekriterien wurden auch andere Tests entwickelt wie das Motive Sensitivity Measure (MSM; Eichstaedt, 2003). Beiden Verfahren liegt die Annahme zugrunde, dass sich Motive in der Sprache abbilden. Daher liegt es für 100 Worte nahe, diese Motive in der Sprache von Bewerber – den Anschreiben – zu suchen.

Wie die Analyse misst

Die 100 Worte-Textanalyse basiert auf einem regelbasierten Ansatz, bei dem mehrere Experten Wortlisten mit indikativen Wörtern füllen, um damit auf Persönlichkeitsmerkmale des Autors eines Textes zu schließen. Manchmal steht eine einzelne Liste für ein Merkmal (z. B. Stimmung), oftmals sind es aber Kombinationen aus verschiedenen Wortlisten (z. B. bei Authentizität), die ein Merkmal beschreiben. Welche Kombinationen von Wortkategorien ein bestimmtes Persönlichkeitsmerkmal anzeigen, entnehmen wir Forschungsergebnissen. So konnte in der Studie von Pennebaker et al. (2014) beobachtet werden, dass Artikel und Präpositionen den Denkstil eines Menschen am besten vorhersagen. Dabei besteht ein positiver Zusammenhang zwischen den genannten Wortkategorien und dem analytischen Denkstil: Analytisch denkende Menschen verwenden mehr Artikel und Präpositionen als eine Vergleichsgruppe.

Wie genau ist die Analyse?

Bei der Entwicklung der 100 Worte-Analyse wurden zahlreiche psychologische Studien berücksichtigt, an denen Forscher aus verschiedenen Disziplinen beteiligt waren. Die Forscher haben sich bereits die Frage gestellt, wie stark Sprachelemente mit Persönlichkeitsmerkmalen zusammenhängen. Darüber hinaus haben wir zur Überprüfung selbst Validierungen durchgeführt. Ein gängiges Maß für den Zusammenhang zwischen Merkmalen ist die Korrelation. Die Korrelation kann Werte zwischen 1 (für einen perfekten positiven Zusammenhang), -1 (für einen perfekten negativen Zusammenhang) und 0 (wenn es keinen Zusammenhang gibt) annehmen. Weil aber Persönlichkeitsmerkmale oftmals von anderen Einflüssen verdeckt sind, werden nur selten Korrelationen über 0,4 gefunden. In der psychologischen Forschung gelten Werte ab 0,2 als valide und ab 0,3 als gut.

Die folgende Tabelle zeigt die Stärke der Zusammenhänge:

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Sind die Ergebnisse englischer Studien aufs Deutsche übertragbar? Alle Studien, auf die sich die 100 Worte-Analyse beruft, stammen aus dem englischsprachigen Raum. Daher stellt sich die Frage, ob die Analyse für die deutsche Sprache überhaupt anwendbar ist. Wolf et al. (2008) haben die Äquivalenz der deutschen Übersetzung geprüft und herausgefunden, dass diese hinreichend gut funktioniert.

Literatur:
  • Eichstaedt, J. (2003). Diagnostik mittels individueller zentraler Repräsentationen. Unveröffentlichte Habilitationsschrift. Helmut-Schmidt-Universität, Universität der Bundeswehr Hamburg.
  • Kacewicz E., Pennebaker J. W., Davis M., Jeon M., Graesser A. C.: Pronoun use reflects standings in social hierarchies. J Lang Soc Psychol 2013, 33:125 143.
  • McClelland, D. C. (1985). Human motivation. London: Scott, Foresman und Co.
  • McClelland, D. C. (1987). Human Motivation. New York, NY: Cambridge University Press.
  • McClelland, D. C. und Boyatzis, R. E. (1982). Leadership motive pattern and long-term success in management. Journal of Applied Psychology, 67, 737 – 743.
  • McClelland, D. C. und Franz, C. E. (1992). Motivational and other sources of work accomplishments in mid-life: A longitudinal study. Journal of Personality, 60, 679-707.
  • McClelland, D. C., Koestner, R. und Weinberger, J. (1989). How do self-attributed and implicit motives differ? Psychological Review, 96, 690 – 702.
  • Murray, H. A. (1938). Explorations in personality. New York: Oxford University Press.
  • Newman, M. L., Groom, C. J., Handelman, L. D., und Pennebaker, J. W. (2008). Gender differences in language use: An analysis of 14,000 text samples. Discourse Processes, 45, 211-236.
  • Schmalt, H.-D. und Sokolowski, K. (2000). Zum gegenwärtigen Stand der Motivdiagnostik. Diagnostica, 46, 115 – 123.
  • Schultheiss, O. (2013). Are implicit motives revealed in mere words? Testing the marker-word hypothesis with computer-based text analysis. Frontiers in Psychology 4, 748.
  • Spangler, W. D. (1992). Validity of questionnaire and TAT measures of need for achievement: Two meta-analyses. Psychological Bulletin, 112, 140 – 154.
  • Tausczik Y., Pennebaker J. (2010). The psychological meaning of words: Liwc and computerized text analysis methods. Journal of Language and Social Psychology 29: 24.
  • Wolf, M., Horn, A., Mehl, M., Haug, S., Pennebaker, J. W., und Kordy, H. (2008). Computergestützte quantitative Textanalyse: Äquivalenz und Robustheit der deutschen Version des Linguistic Inquiry and Word Count. Diagnostica 2, 85–98.

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