Affektive Valenz: Bedeutung und Anwendung

Du fragst Mitarbeitende, woran sie bei einem neuen Planungssystem denken, und 'Überblick', 'Kontrolle' und 'schon wieder ein System' zeigen deutlich in unterschiedliche Richtungen. Diesen Unterschied in der Gefühlsrichtung nennt die Psychologie affektive Valenz. Du erfährst, woher der Begriff stammt, wie man ihn misst, wie er bei einzelnen Assoziationen funktioniert und wo die Interpretation endet.

Affektive Valenz ist die positive oder negative Gefühlsrichtung einer Erfahrung, eines Objekts oder einer Assoziation: wie angenehm oder unangenehm sich etwas anfühlt.

Valenz beschreibt die Richtung eines Gefühls. Sie sagt nicht, wie stark eine Assoziation im Gedächtnis verankert ist, wie aktivierend etwas ist oder welche Emotion jemand erlebt. Im Circumplex-Modell ist Valenz neben Arousal eine von zwei Kerndimensionen. In der Assoziationsforschung wird die Ladung einer Assoziation oft auf einer ordinalen Skala festgehalten. Diese Skala ist eine Forschungsentscheidung, kein universelles Maß.

Eine Wurzel liegt in der Bedeutungsforschung. Charles Osgood, George Suci und Percy Tannenbaum entwickelten das semantische Differential (Osgood, Suci & Tannenbaum, 1957). Befragte beurteilen dabei einen Begriff anhand gegensätzlicher Wortpaare wie gut–schlecht. Aus solchen Urteilen ergaben sich drei wiederkehrende Dimensionen: Bewertung, Potenz und Aktivität. Die Bewertungsdimension liegt inhaltlich nahe an dem, was später Valenz genannt wurde. Das ist eine Interpretation der Begriffsgeschichte, keine Gleichsetzung.

1980 veröffentlichte James Russell sein Circumplex-Modell des Affekts (Russell, 1980). Er zeigte, dass sich 28 Wörter für Gefühlszustände kreisförmig um zwei bipolare Dimensionen anordnen lassen: angenehm–unangenehm und erregt–schläfrig. Jedes Gefühlswort ist dann eine Kombination aus beiden. Spätere Literatur nennt die erste Achse meist Valenz und die zweite Arousal.

Margaret Bradley und Peter Lang beschrieben das Self-Assessment Manikin (SAM), eine wortlose Bildskala (Bradley & Lang, 1994). Befragte wählen eine Figur, die zu ihrer Reaktion auf drei Dimensionen passt: Freude (Valenz), Arousal und Dominanz. Die Autoren verglichen SAM mit dem semantischen Differential.

Im Circumplex-Modell ist Valenz bipolar: Angenehm und unangenehm liegen sich auf einer Achse gegenüber. John Cacioppo und Gary Berntson stellten dem ein bivariates Modell gegenüber (Cacioppo & Berntson, 1994). Darin sind Positivität und Negativität unterscheidbare Dimensionen, jeweils von "überhaupt nicht" bis "sehr stark". Beide können gleichzeitig hoch oder niedrig sein oder einander entgegenwirken.

Das hat praktische Folgen. Auf einer bipolaren Skala kann jemand mit stark positiven und stark negativen Gefühlen in der Mitte landen, genau wie jemand ohne ausgeprägtes Gefühl. Zwei getrennte Skalen machen solche Ambivalenz sichtbar. Erwartest du gemischte Gefühle, etwa bei einer Veränderung mit Chancen und Risiken, ist eine einzige Achse oft zu grob.

Auch das Verhältnis zwischen Valenz und Arousal ist nicht festgelegt. Eine Analyse von acht Datensätzen fand im Durchschnitt einen schwachen V-förmigen Zusammenhang: Bei stärker positiven oder negativen Gefühlen ist das Arousal im Mittel etwas höher (Kuppens et al., 2013). Die Unterschiede zwischen Personen waren groß. Aus der Valenz einer Reaktion kannst du also nicht ableiten, wie aktivierend sie für eine Person ist.

Jeder verwandte Begriff beantwortet eine eigene Frage:

• Affektive Valenz: Zeigt das Gefühl in Richtung angenehm oder unangenehm?
• Assoziationsstärke: Wie stark ist ein Begriff mit etwas anderem verbunden?
• Salienz von Assoziationen: Wie schnell und auffällig taucht eine Assoziation in einer Situation auf?
• Arousal: Wie aktiviert oder ruhig fühlt sich jemand?
• Dominante Emotion: Welche spezifische Emotion überwiegt, etwa Ärger oder Stolz? Dieser Begriff erhält einen eigenen Artikel. Zwei Reaktionen mit derselben negativen Valenz können sehr unterschiedliche Emotionen enthalten.

Valenz und Stärke hängen aber zusammen. Die Bewertung, die zu einem Objekt gehört, wird zuverlässiger automatisch aktiviert, wenn die Verbindung zwischen Objekt und Bewertung stark ist (Fazio, 2001). Es bleiben zwei Eigenschaften, die du getrennt festhältst. Auch emotionale Antriebe sind etwas anderes: Sie beschreiben, was jemand erreichen oder vermeiden will. Valenz kann helfen, einen solchen Antrieb zu untersuchen.

Kein einzelnes Maß liest Valenz direkt aus. Forschende kombinieren deshalb oft Methoden.

Selbstauskunft und Skalen

Der häufigste Weg ist, Menschen selbst angeben zu lassen, wie angenehm oder unangenehm sich etwas anfühlt: mit einer bipolaren Skala, Wortpaaren oder einer Bildskala wie SAM. Wer gemischte Gefühle erwartet, fragt positiv und negativ getrennt ab. Selbstauskunft ist direkt und gut umsetzbar. Du misst aber, was Menschen berichten können und wollen; Formulierung, Skalenaufbau und Kontext beeinflussen die Antwort.

Implizite Maße

Beim evaluativen Priming sieht eine Person kurz einen Begriff und beurteilt danach so schnell wie möglich, ob ein folgendes Wort gut oder schlecht bedeutet. Die Reaktionen sind schneller, wenn beide dieselbe Ladung haben (Fazio, 2001). Der Effekt zeigte sich vor allem bei einem kurzen Abstand von etwa 300 Millisekunden. Implizit bedeutet hier: aus der Leistung in einer Aufgabe abgeleitet, nicht automatisch unbewusst. Das Maß ist außerdem relativ und aufgabenabhängig. Siehe auch die Methodenseite Implizite Assoziationsforschung / RIAT.

Physiologie: Gesichtsmuskeln

Mit Elektromyografie (EMG) erfasst du kleine elektrische Signale von Gesichtsmuskeln. Der Stirnrunzler (Corrugator supercilii) ist in Laborstudien bei unangenehmen Reizen aktiver und bei angenehmen weniger aktiv (Larsen, Norris & Cacioppo, 2003). Der Lachmuskel (Zygomaticus major) reagiert nicht auf diese zweiseitige Weise und erwies sich bei sprachlichen Reizen als weniger zuverlässiger Indikator ('t Hart et al., 2018). EMG erfordert Sensoren im Gesicht und einen kontrollierten Aufbau.

EEG und frontale Asymmetrie

Mit EEG misst du elektrische Spannungsunterschiede über Elektroden auf dem Kopf. Ein viel diskutiertes Maß ist die frontale Asymmetrie: der Aktivitätsunterschied zwischen linker und rechter Stirnregion. Frühe Forschung verband relativ mehr linksfrontale Aktivität mit positivem Affekt. Spätere Forschung, vor allem zu Ärger, weist auf einen Zusammenhang mit Annäherungsmotivation hin, die positiv oder negativ in der Valenz sein kann (Harmon-Jones, Gable & Peterson, 2010). Ärger ist unangenehm und trotzdem annähernd. Frontale Asymmetrie ist deshalb kein Valenzmesser.

In der Assoziationsforschung sammelst du, was Menschen spontan mit einer Marke, einer Dienstleistung oder einer Situation verbinden. Jede Assoziation kann eine eigene Ladung haben: positiv, neutral oder negativ. Bei Neurofactor verwenden wir Ladung als Arbeitsbegriff für die Valenz einer einzelnen Assoziation in einem Entscheidungskontext. Diese Ladung wird oft auf einer ordinalen Skala festgehalten: geordnete Stufen von negativ über neutral bis positiv.

Anzahl der Stufen, Beschriftungen und eine mögliche neutrale Mitte sind Forschungsentscheidungen. Eine universelle Valenzskala gibt es nicht. Halte deshalb fest, welche Skala du verwendest, wer die Ladung vergibt (die befragte Person oder eine codierende Person) und in welchem Kontext die Frage gestellt wurde.

Ein Ladungswert zeigt, in welche Richtung das Gefühl bei dieser Assoziation ging und wie Stufen derselben Skala in ihrer Reihenfolge zueinander stehen. Ein Ladungswert zeigt nicht:

• dass die Abstände zwischen den Stufen gleich sind;
• wie stark oder schnell die Assoziation verfügbar ist;
• wie aktivierend die Assoziation ist oder welche Emotion dazugehört;
• dass jemand sich danach verhält;
• wie sich Werte zu einer anderen Skala oder einem anderen Kontext verhalten.

Ordinale Daten wie Intervallzahlen zu behandeln, kann zu falschen und übersehenen Effekten und sogar zu umgekehrten Schlussfolgerungen führen (Liddell & Kruschke, 2018). Ein Mittelwert nahe neutral kann außerdem Ambivalenz verbergen: halb positiv und halb negativ ergibt denselben Mittelwert wie durchgehend neutral. Berichte deshalb die Verteilung über die Stufen und nutze Analysen, die zu ordinalen Daten passen.

1. Beginne bei der Entscheidung. Lege fest, welche Wahl du unterstützen willst und in welchem Kontext Menschen reagieren.
2. Wähle das Modell. Eine bipolare Skala, wenn vor allem die Richtung zählt; getrennte positive und negative Skalen, wenn du gemischte Gefühle erwartest.
3. Lege die Skala fest. Notiere Stufen, Beschriftungen, die neutrale Mitte und wer die Ladung vergibt.
4. Kombiniere bei Bedarf Methoden. Selbstauskunft, eine implizite Aufgabe und Physiologie beantworten jeweils einen anderen Teil der Frage.
5. Analysiere passend zum Messniveau. Betrachte Verteilungen und nutze ordinale Analysen.
6. Berichte im Zusammenhang. Stelle Ladung neben Stärke, Salienz und Kontext und benenne, was du nicht folgern kannst.

Dieses Beispiel ist fiktiv und dient der Veranschaulichung.

Situation. Eine Organisation führt ein neues Planungssystem ein. Das HR-Team will die interne Kommunikation darauf abstimmen.

Entscheidungsfrage. Soll die Kommunikation vor allem Vorteile betonen oder zuerst Bedenken aufgreifen?

Verfügbare Informationen. Mitarbeitende nennen freie Assoziationen zu "dem neuen Planungssystem" und vergeben für jede Assoziation selbst eine Ladung auf einer ordinalen Skala mit neutraler Mitte. Außerdem ist festgehalten, welche Assoziationen zuerst genannt werden.

Passendes Vorgehen. Das Team betrachtet je Assoziation die Verteilung der Ladungen statt nur eines Mittelwerts. "Kontrolle" wird oft früh genannt, aber mit stark wechselnder Ladung: Manche meinen den Griff auf ihren Dienstplan, andere das Gefühl, beobachtet zu werden.

Mögliche Interpretation. Dieselbe Assoziation trägt für verschiedene Menschen eine andere Bedeutung. Das ist eine Hypothese, kein festgestelltes Ergebnis. Ein Mittelwert nahe neutral hätte diesen Unterschied verborgen.

Nächster Schritt. Kurze Gespräche, um beide Bedeutungen zu verstehen, danach ein Test zweier Botschaftsvarianten, von denen eine erklärt, welche Daten das System erfasst und welche nicht. Welche Variante besser wirkt, ist erst nach diesem Test bekannt.

• Valenz mit Stärke gleichsetzen. Eine positive Assoziation ist nicht automatisch stark oder häufig genannt.
• Einen Mittelwert als exaktes Maß lesen. Ordinale Stufen sind nicht zwingend gleich groß, und gegensätzliche Reaktionen gleichen sich aus.
• Neutral als unwichtig lesen. Neutral kann auch gemischt bedeuten.
• Ein physiologisches Signal als Gefühl lesen. EMG und EEG messen körperliche oder elektrische Aktivität; die Verbindung zur Valenz bleibt eine Interpretation.
• Werte aus verschiedenen Skalen oder Kontexten vergleichen. Eine Ladung gehört zur Skala, zur Frage und zur Situation.
• Positive Valenz als Verhaltensprognose nutzen. Ohne weitere Forschung sagt eine angenehme Assoziation nichts über Wählen oder Kaufen aus.

Affektive Valenz beschreibt die Gefühlsrichtung einer Erfahrung, eines Objekts oder einer Assoziation. In der Forschung ist Valenz wertvoll, wenn du sie von Stärke, Arousal und spezifischer Emotion trennst, die Skala ausdrücklich festlegst und analysierst, was diese Skala tatsächlich misst. Dann zeigt die Ladung von Assoziationen, in welche Richtung eine Reaktion weist, ohne dass du mehr ableitest, als die Messung trägt.