id,collection,dc.contributor.author,dc.contributor.contact,dc.contributor.firstReferee,dc.contributor.furtherReferee,dc.contributor.gender,dc.date.accepted,dc.date.accessioned,dc.date.available,dc.date.issued,dc.description,dc.description.abstract[de],dc.format.extent,dc.identifier.uri,dc.identifier.urn,dc.language,dc.rights.uri,dc.subject,dc.subject.ddc,dc.title,dc.title.subtitle,dc.title.translated[en],dc.title.translatedsubtitle[en],dc.type,dcterms.accessRights.dnb,dcterms.accessRights.openaire,dcterms.format[de],refubium.affiliation[de],refubium.mycore.derivateId,refubium.mycore.fudocsId "5e9f33b8-efed-4768-a79e-2403b6c053a1","fub188/14","Briesemeister, Benny Björn","benny.briesemeister@fu-berlin.de","Arthur M. Jacobs","Lars Kuchinke","m","2014-11-25","2018-06-07T23:32:16Z","2014-12-05T11:06:55.119Z","2014","Summary Zusammenfassung Chapter 01: Introduction to Affective Word Processing Testing Emotion Theories with Affective Word Recognition A Different Perspective: Discrete Emotion Categories Using Affective Word Recognition to Test Discrete Emotion and Affective Dimension Models Chapter 02: Discrete Emotion Norms for Nouns Abstract Introduction Rating Methods Lexical Decision Task Methods Lexical Decision Task Results Discussion Chapter 03: Discrete Emotion Effects Abstract Experiment 1 Materials and Methods Results Experiment 2 Materials and Methods Results Discussion Experiment 3 Materials and Methods Results Discussion Chapter 04: Discrete Information Effects First, Continuous Later Abstract Introduction Experimental Procedure Results Discussion Chapter 05: Dissociation of Happiness and Positivity Abstract Introduction Methods Results Discussion Chapter 06: General Discussion Conclusion 1: Discrete Emotions Affect LDT Variance even when Affective Dimensions are Controlled Conclusion 2: Discrete Emotion Effects are Comparable in Different Languages Conclusion 3: Discrete Emotions and Affective Dimensions are Complementary Conclusion 4: Affective Word Recognition is Suited to Test Theories of Emotion Limitations and Future Directions Chapter 07: References","While early studies that investigated the processes underlying normal reading and how these are affected by words with strong affective connotations focused on differences concerning varying degrees of positivity or negativity, the affective word processing literature more recently evolved from this rather simple way of thinking. More elaborated theories of human emotion and more complex research designs have been used to understand affective word processing. The results, however, are still inconclusive. The present work introduces a novel perspective into affective word processing, suggesting that emotions are not (only) characterized on a two-dimensional affective space comprising valence and arousal, but are best explained in terms of functionally discrete emotions. Several experiments were conducted, providing evidence that a) subjects can differentiate at least five discrete emotions when rating words, b) words that are controlled for valence and arousal still affect lexical decision response times and error rates when manipulated on specific discrete emotions, and c) that these effects are stable and comparable across at least German and English language. In a second step, two experiments with words orthogonally manipulated on discrete emotions (i.e. happiness) and on the valence dimension (i.e. positivity) at the same time show that both variables independently affect word processing variance on the behavioral and the neurophysiological level. Happiness effects on the N100 EEG component preceded positivity effects, which were visible on the N400 and the late positive complex. Moreover, an fMRI study documented that the happiness manipulation recruits the right amygdala and the cerebellum, while the processing of positivity related words relies on medial and inferior frontal regions. Taken together, these results suggest that affective word processing is much more complex than initially thought. The effects are in line with predictions of the hierarchical emotion model proposed by Panksepp (1998), however, which is used to discuss the future of affective word processing and to make further predictions for additional research.||Während sich frühe Studien zu Prozessen des normalen Lesens und dem Effekt emotional eingefärbter Worte hauptsächlich auf die Unterscheidung verschieden starker positiver und negativer Konnotationen beschränkten, hat sich die affektive Wortverarbeitung in den letzten Jahren zunehmend von dieser simplen Sichtweise entfernt. Ausgearbeitete Emotionstheorien und komplexe Studiendesigns wurden eingesetzt, um den Einfluss emotionaler Information aufs Lesen zu verstehen. Die Ergebnisse sind allerdings unschlüssig. Die vorliegende Arbeit führt deshalb eine neue Perspektive ein: Emotionen sind nicht (nur) durch einen zweidimensionalen affektiven Raum bestehend aus Valenz und Arousal charakterisiert, sondern können als funktional diskrete Emotionen beschrieben werden. Verschiedene Experimente wurde durchgeführt, deren Ergebnisse nahelegen, dass a) Versuchspersonen problemlos mindestens fünf verschiedene diskrete Emotionen bei Wortkategorisierungen unterscheiden können, b) Wörter, die sich bezüglich Valenz und Arousal nicht unterscheiden, die aber hinsichtlich diskreter Emotionen manipuliert sind, noch immer die Verarbeitungsgeschwindigkeit und Fehlerfreiheit bei einer lexikalischen Entscheidungsaufgabe beeinflussen und dass c) diese Effekte stabil und vergleichbar für mindestens die Deutsche und Englische Sprache sind. In zwei weiteren Experimenten wurde anhand orthogonal manipulierter Wörter gezeigt, dass sowohl diskrete Emotionen (Freude) als auch affektive Dimensionen (Positivität) unabhängige Effekte auf Verhaltens- und neurophysiologische Daten zeigen. Erstere beeinflussten die N100 EEG Komponente, letztere sind erst auf der nachfolgenden N400 und dem late positive complex nachweisbar. Zudem zeigte eine fMRT Studie, dass die Freude-Manipulation Aktivität in der rechten Amygdala und im Kleinhirn moduliert, während Positivitäts-Effekte auf Aktivität in medialen und inferioren frontalen Strukturen beruhen. Zusammengefasst scheint die affektive Wortverarbeitung komplexer als ursprünglich angenommen. Die Effekte sind jedoch im Einklang mit dem hierarchischen Emotionsmodell von Panksepp (1998), welches in der abschließenden Diskussion zugrunde gelegt und dessen spezifische Vorhersagen besprochen werden.","129 S.","https://refubium.fu-berlin.de/handle/fub188/10606||http://dx.doi.org/10.17169/refubium-14804","urn:nbn:de:kobv:188-fudissthesis000000097986-4","eng","http://www.fu-berlin.de/sites/refubium/rechtliches/Nutzungsbedingungen","affective word recognition||emotion||fMRI||EEG||hierarchical model of emotion","100 Philosophie und Psychologie::150 Psychologie::150 Psychologie","What a Feeling!?","Perspectives in Affective Word Processing...","Was für ein Gefühl!?","Perspektiven auf die affektive Wortverarbeitung...","Dissertation","free","open access","Text","Erziehungswissenschaft und Psychologie","FUDISS_derivate_000000016153","FUDISS_thesis_000000097986"