In our research, we examined the discursive framing of Trianon and the Holocaust in today’s Hungarian online media. Our corpus contained 26,519 articles connected to these two historical events published between September 2017 and September 2020. We used a mixed-method approach by combining computational text analysis, namely, LDA (Latent Dirichlet Allocation) topic models and qualitative methods. Our aim was not only to map the latent thematic structure and the discourses about Trianon and the Holocaust but also to identify the main differences in the rhetoric of the different sides of the political spectrum. Using Bull and Hansen’s categories, we found that the far-right and government media use the antagonistic, while the left-liberal media use the cosmopolitan mode of remembering. We identified many discursive differences between the rhetoric of the different political sides. Yet, the different relationship to emotions has the most far-reaching consequences. On the one hand, in antagonistic remembering, thus in the far-right and progovernment media, emotions play an essential role. On the other hand, cosmopolitan remembering, thus the rhetoric featured in the nongovernment media, detaches itself from emotions. This difference contributes significantly to the success of antagonistic remembering in Hungary. At the same time, the left-liberal side loses the opportunity to shape memory and identity politics.

Tanulmányunkban egy olyan kutatási projektet mutatunk be, amelyben egy aktorokhoz (pl. intézményekhez, személyekhez) kapcsolódó, szentimentek és konkrét érzelmek klasszifikációjára képes nyelvi modell létrehozása a célunk. A modell tanítóadatbázisát egy tízezer cikkből álló, online újságokból származó, statisztikai mintavétel segítségével összeállított, humán annotált szövegkorpusz jelenti. Az annotálás során két lépcsőben először az előforduló névelemeket, illetve aktorként funkcionáló közneveket, majd ezt követően a névelemek szövegkörnyezetében megtalálható szentiment- és érzelmi tölteteket annotáljuk. Az annotált szövegek adatbázisa jó bemeneti adatot jelenthet felügyelt klasszifikációs modellek létrehozásához. Cikkünkben ismertetjük a projekt korpuszát, a felügyelt és nem felügyelt szövegklasszifikációs eljárások sajátosságait, valamint a szentiment- és érzelemdetektálás lehetséges módszereit. Ezt követően bemutatjuk a kutatásunkban alkalmazott kétlépcsős annotálási módszertant, az ennek kialakítása során felmerült problémákat és kihívásokat, illetve azokat a kutatói döntéseket, amelyeket a létrehozni kívánt modell társadalomtudományos felhasználhatóságának érdekében hoztunk meg.