1AzzSTANDARD.DFVBRHL8FC@pBt{z VORDIPLOMARBEIT von Stefan Marti, Frnzi Jeker und Christoph Arn Die Beeinflussung von Musikbeurteilungen durch Videoclips Fr ihre Hilfe danken wir herzlich: Dr. R. Calmonte, Prof. A. Lang, P. Ballinari, Herrn Zaugg und Herrn Wyss vom psychologischen Institut Bern; Dr. P. Ross vom musikwissenschaftlichen Seminar; Frau Hurni-Schlegel. Psychologisches Institut der Universitt Bern 1989 1. INHALTSVERZEICHNIS: 1. INHALTSVERZEICHNIS 2. ABSTRACT 3. EINLEITUNG 4. HYPOTHESEN/LITERATURDISKUSSION 5. VERSUCHSPLAN 6. METHODEN 6.1. SEMANTISCHES DIFFERENTIAL 6.1.1. Allgemeines 6.1.2. semantisches Differential nach OSGOOD 6.1.3. Alternative zum SD: hnlichkeitsanalyse 6.1.4. Evaluation des geeignetsten SD 7. AUSWAHL UND BEARBEITUNG DES REIZMATERIALES 7.1. typische/durchschnittliche Musik 7.2. Reizmaterial sollte unbekannt sein 7.3. typisches Video 7.4. unsere Musik/Videoclip-Wahl 7.5. Zufalls-Video 7.6. Bearbeitung der Videos 8. DURCHFHRUNG 8.1. VERSUCHSPERSONEN 8.2. ABLAUF 8.3. INSTRUKTION 9. STATISTISCHE AUSWERTUNG 9.1. ALLGEMEINES 9.2. OPERATIONALISIERUNG/STATISTISCHE HYPOTHESEN 9.2.1. hnlichkeitshypothese 9.2.2. Varianzhypothese 9.2.3. weitere Mglichkeiten 9.3. ROHDATEN 9.3.1. Rohdatenblock 9.3.2. Beschreibung der Rohdaten 9.4. MITTELWERTSPROFILE UND STANDARDABWEICHUNGEN 9.4.1. Profile der Faktorstufenkombinationen 9.4.2. Profile der Faktorstufen 9.5. FAKTORANALYSE 9.6. HNLICHKEIT/PARALLELITT/KORRELATION 9.6.1. Daten der Faktorstufenkombinationen 9.6.2. Daten der Faktorstufen 9.7. STANDARDABWEICHUNGEN 9.7.1. Beschreibung 9.7.2. Varianzanalyse ber die Standardabweichungen 9.7.2.1. Ergebnisse 9.7.2.2. Varianzaufklrung 9.7.2.3. Interaktion 9.7.2.4. Einzelvergleiche 9.8. WEITERE AUSWERTUNGEN 9.8.1. Allgemeines 9.8.2. Ergebnisse der drei Varianzanalysen ber die drei Faktoren 10. ERGEBNISSE/DISKUSSION 10.1. ERGEBNISSE BETREFFS UNSERER HYPOTHESEN 10.1.1. hnlichkeitshypothese 10.1.2. Varianzhypothese 10.2. WEITERE SCHLSSE 10.2.1. Faktoranalyse 10.2.2. weitere Schlsse aus den hnlichkeiten der verschiedenen Prsentationsbedingungen untereinander 10.2.3. die verschiedenen Musikstcke 10.2.3.1. hnlichkeit 10.2.3.2. Standardabweichungen 10.2.4. Unterschiedlichkeit innerhalb der Prsentationsbedingungen und innerhalb der Musikstcke, je auf der Ebene der drei Faktoren der Faktoranalyse 11. LITERATUR 12. ANHNGE 12.1. Versionen 2 und 3 des SD 12.2. kompletter Versuchsplan 12.3. Testprotokolle 12.4. Listing des PC-Programmes fr die Datenerfassung und -auswertung 12.5. Teil des Ausdruckes des PC-Programmes (Q-Werte, Standardabweichungen, Koordinaten des semantischen Raumes, D-Werte) 12.6. Ausdruck der BEDAG Faktoranalyse 12.7. Ausdruck der BEDAG Varianzanalyse ber die Standardabweichungen 12.8. Ausdruck der BEDAG Varianzanalysen ber die drei Faktoren und der dazugehrigen Einzelvergleiche 12.9. restliche 8 Mittelwertsprofile der 9 Faktorstufenkombinationen 12.10. restliche 5 Mittelwertsprofile der 6 Faktorstufen 12.11. Einzelvergleiche der Varianzanalyse ber die Standardabweichungen (zum Kap. 9.7.2.) 2.ABSTRACT: Die Beeinflussung von Musikbeurteilung durch Videoclips Wir haben untersucht, ob ein Musikstck (populre Musik) an sich anders beurteilt wird als ein Musikstck, das mit einem Videoclip dargeboten wird. Die 36 jugendlichen und erwachsenen Vpn (beiden Geschlechtes) beurteilten anhand eines semantischen Differentials je 3 verschiedene Musikstcke unter den folgenden Bedingungen: 1. Das Musikstck wurde nur auditiv dargeboten (A). 2. Das Musikstck wurde mit dem dazugehrigen Videoclip prsentiert (A/V match = Audio und Video passen zusammen) 3. Das Musikstck wurde mit einem zuflligen Videoclip gezeigt (A/V mismatch = Audio und Video passen nicht zusammen). Aufgrund dieser Versuchsanordnung war es mglich, Aussagen darber zu machen, ob und wie unterschiedlich die Musikstcke unter den verschiedenen Bedingungen beurteilt werden. Es hat sich herausgestellt, dass (a) die Korrelation sowohl zwischen den Bedingungen A und A/V match wie auch zwischen A/V match und A/V mismatch hoch sind; dass (b) die Varianz innerhalb der A/V match-Bedingung kleiner ist als innerhalb der A-Bedingung; und dass (c) die Standardabweichungen der Vpn innerhalb der Bedingung A/V match kleiner sind als innerhalb der A/V mismatch-Bedingung. Es konnte also gezeigt werden, dass ein Videoclip Einfluss auf die Beurteilung von Musik nehmen kann. 3. EINLEITUNG: Der Musiktontrgermarkt ist in Europa, Amerika und in neuerer Zeit auch in Asien ein Segment unserer Wirtschaft geworden, das als Untergruppe des mit extremen Umstzen protzenden Unterhaltungsmarktes eine enorme Wichtigkeit erlangt hat. Als sich in den Jahren um 1982 pltzlich eine Stagnation abzuzeichnen begann, besann man sich auf die neuen elektronischen Medien und die sogenannten PROMOTIONAL VIDEOS wurden von den grossen Plattenkonzernen lanciert. Dabei handelt es sich, einfach gesagt, um filmisch bebilderte Musikstcke, die elektronisch verbreitet werden. Die wirtschaftlichen und konomischen Folgen dieser neuen Entwicklung waren und sind enorm, aber in unserem Zusammenhang nicht so wichtig (siehe u.a. SIEBER 1984). Zu den direkt Betroffenen gehren neben den Werbeagenturen, den Filmschaffenden, Plattenfirmen, Konzertveranstaltern, Plattenlden und vielen anderen insbesondere die MUSIKER selbst, um deren Musik sich die ganze Sache ja eigentlich drehen sollte. Diese Entwicklung auf dem Musiksektor - dass Musik nmlich nur dann eine Existenzberechtigung hat, wenn sie auch wirtschaftlich interessant ist, was vor allem an eine entsprechende optische Umsetzung gebunden zu sein scheint - fhrte einerseits sicherlich zu einer Verunsicherung unter einigen Musikern, andererseits weckte sie auch das Interesse innovativer Knstler und Musiker. Einige der Gedanken, die oft ausgesprochen werden, sind zum Beispiel: Kann ich eigentlich so schlechte Musik machen wie ich will, und dann bloss noch darauf acht geben, dass ein "State of the Art"-Clip dazu gemacht wird (von irgendeinem anderen)? Oder aber: Wenn zu meiner Musik ein Film luft (der eigentlich ein Werbefilm ist!), wird meine Musik nicht irgendwie verndert? D.h., soll ich es eigentlich gut finden, dass "man" zu meiner Musik Videos dreht? Ob "schlechte" Musik durch ein "gutes" Video aufgebessert werden kann, ist sehr schwierig zu erforschen und wrde wohl vor allem daran scheitern, dass "gut" und "schlecht" sehr problematische Begriffe sind. Auch ob es "gut" ist, dass Videos berhaupt gemacht werden, kann in unserem Zusammenhang wohl nicht beantwortet werden. Sehr wohl aber knnen wir uns die Frage stellen, ob Musik an sich anders beurteilt wird als Musik, die mit einem Promotional Video kombiniert ist. Obwohl die letzte Frage die einzige ist, die mit den uns zur Verfgung stehenden Mitteln als Psychologen berhaupt untersucht werden kann, so ist auch diese nicht einfach zu beantworten. Es tauchen vor allem methodische Probleme auf: Wie lsst man Musik oder Musik mit einem Videoclip beurteilen? Die geeignetste Methode ist wohl die Anwendung eines projektiven Verfahrens, obwohl die Auswertung und vor allem die Interpretation normalerweise nicht einfach ist. Da wir uns nun aber darauf beschrnken, die Unterschiede zwischen den einzelnen Prsentationsbedingungen zu untersuchen (und nicht die Beurteilung an sich interpretieren wollen), bietet sich die Methode des semantischen Differentials geradezu an (vor allem OSGOOD 1957). Damit ist es mglich, die unter den verschiedenen Prsentationsbedingungen entstandenen Ergebnisse miteinander zu korrelieren und die Varianz der Vpn unter den verschiedenen Prsentationsbedingungen zu vergleichen. 4. HYPOTHESEN (LITERATURDISKUSSION): Wir wollen also untersuchen, ob sich die Beurteilung eines Musikstckes alleine unterscheidet von der Beurteilung ebendieser Musik in Verbindung mit einem Videoclip. Die naheliegendste Versuchsanordnung, dass man einfach unter diesen zwei Bedingungen testet, erscheint uns nicht sinnvoll, da die Vergleichbarkeit zwischen diesen beiden Prsentationsbedingungen zu gering ist. Denn es ist offensichtlich, dass das Hinzukommen eines bewegten Bildes auf jeden Fall einen Informationszuwachs bedeutet, und zwar unabhngig davon, ob das Bild berhaupt etwas mit der Musik zu tun hat oder nicht. Um den Einfluss dieses eigentlich methodisch bedingten Informationszuwachses beseitigen zu knnen, ist es notwendig, eine weitere Prsentationsbedingung zu schaffen: Musik plus irgendeine, am besten zufllige, filmische Information. Damit kann festgestellt werden, inwieweit sich die Beurteilung eines Musikstckes mit irgendeinem filmischen Hintergrund unterscheidet von der Beurteilung der Musik mit dem dazugehrigen Video-Clip. Daneben kann aber untersucht werden, ob sich die Beurteilung von Musik alleine wirklich unterscheidet von der Beurteilung von Musik mit irgendeiner filmischen Information. Der Einfachheit halber werden die einzelnen Prsentationsbedingungen von nun an wie folgt abgekrzt: - Musik allein: A (wie "audio") - Musik plus passender Original-Video-Clip : A/V MATCH (Audio/Video zusammenpassend) - Musik plus zufllige Video-Information : A/V MISMATCH (nicht zusammenpassend). Da die vorliegende Versuchsanordnung noch nie in einem Experiment verwirklicht wurde, knnen die Ergebnisse nicht durch irgendwelche schon bestehende Theorien erschlossen werden. Infolge dessen knnen unsere eigenen Hypothesen nur sehr schwach auf schon bestehende, aber eben nur entfernt anwendbare Theorien abgesttzt werden. Unsere Hypothesen knnen wir also nur aus unserer persnlichen Alltagserfahrung extrahieren (intuitiv), oder dann bleibt uns die Mglichkeit, uns zu berlegen, was die Ergebnisse der Experimente, die am ehesten vergleichbar sind mit dem unsrigen, wohl - auf unseren Versuch bertragen - bedeuten knnten. Was aber nicht geht, ist aufgrund einer Theorie ber das vorliegende Problem zu Hypothesen zu gelangen, und zwar weil es ganz einfach noch keine konkrete Theorie gibt, die unser Problem betreffen wrde. PEZDEK & STEVENS (1984) untersuchten Kindergrtner auf ihr Gedchtnis fr auditive und visuelle Information beim Fernsehen. Sie unterschieden dabei vier Prsentationsbedingungen: Audio- und Videoaufnahmen aus dem gleichen Programmabschnitt, die beiden Aufnahmen nicht aus demselben Abschnitt, die Audio-Aufnahme alleine und die Video-Aufnahme alleine. Obwohl der Versuch nur sehr bedingt vergleichbar ist, z.B. in bezug auf das Vpn-Alter, aber auch in bezug auf die Art des auditiven Reizmateriales (nicht Musik, sondern Filmton aus der Kindersendung "Sesamstrasse"), ist die folgende Aussage doch sehr interessant: "...comprehension and recognition of auditory information was not significantly different in the audio-only and the A/V match condition." (PEZDEK & STEVENS, 1984, S.216). Daraus lsst sich folgendes schliessen: HNLICHKEITSHYPOTHESE, erster Teil: Ŀ Die hnlichkeit zwischen den Beurteilungen unter A-Beding- ung (Musikstck) und den Beurteilungen unter A/V-MATCH-Be- dingung (Musik plus passendes Video) sollte hoch sein. Wir sind uns der Probleme dieses Vergleiches durchaus bewusst: zu den oben genannten kommt noch dazu, dass die Beurteilung von Musik noch von mehr abhngt als von Verstndnis und Gedchtnis. Aber wenn man von der Annahme ausgeht, dass dieselbe Darbietung bei verschiedenen Vpn in etwa gleich beurteilt wird, finden wir die bertragung des Ergebnisses doch einigermassen zulssig. Der zweite Teil unserer hnlichkeitshypothese lautet folgendermassen: HNLICHKEITSHYPOTHESE, zweiter Teil: Ŀ Die hnlichkeit zwischen den Beurteilungen unter A/V-MATCH- Bedingung (Musik plus passendes Video) und den Beurtei- lungen unter A/V-MISMATCH-Bedingung (Musik plus unpassen- des Video) sollte gering sein. Dazu gibt es in der Literatur mehrere Stellen, die diesen Schluss nahelegen: gerade in der oben erwhnten Studie von PEZDEK & STEVENS (1984) wird festgestellt, dass in einer A/V-MISMATCH-Situatuion das Gedchtnis fr auditive Informationen mehr gestrt sei als fr visuelle Informationen, und obwohl die Verarbeitung der Video-Informationen grundstzlich nicht mit der Verarbeitung der Audio-Signale interferiere, werde die visuelle Information eher memoriert: "When subjects had to choose which of two incompatible channels to process, the video channel was favored, and memory for the audio information was reduced to chance." (PEZDEK & STEVENS, 1984, S.217). Eine Untersuchung von GADBERRY, BORRONI & BROWN (1981) handelt vom Einfluss von Kameraschnitten (viele vs. wenige) und die An- bzw. Abwesenheit von Musik auf die selektive Aufmerksamkeit und die verbale und motorische Imitation bei geistig zurckstehenden Erwachsenen. Auch hier ist ein Vergleich nur mit usserster Zurckhaltung zulssig: Zum einen wieder die vllig unterschiedliche Stichprobe, dann auch, weil in dieser Untersuchung die Musik die unabhngige Variable ist (bei uns ist es das Bild). Sie kommen aber zur Erkenntnis, dass das Vorhandensein von Musik keinen Einfluss auf das Verhalten der Vpn habe (d.h. auf die selektive Aufmerksamkeit und die verbale bzw. motorische Imitation). Sie betonen aber, dass festgestellt worden sei, dass die Musik alleine sehr wohl einen Effekt haben knne. Als Erklrung fr ihre Ergebnisse geben sie unter anderem an, dass mglicherweise das visuelle Medium (Fernsehen) einfach strker sei als das auditive. Eine weitere Hypothese bezieht sich auf die Standardabweichungen der Vpn unter den jeweiligen Prsentationsbedingungen. HUSTWITT (1985) stellt in seinem Essay ber Videoclips/Musikvideos fest, dass einer der Zwecke eines Clips sei, die Musikgruppe und Schallplatte dem Publikum als eine Einheit vorzustellen. Das wrde folgendes bedeuten: VARIANZHYPOTHESE: Ŀ Die Standardabweichung der Beurteilungen unter A-Bedin- gung (Musikstck) sollte grsser sein als unter A/V-MATCH- Bedingung (Musikstck plus optische Prsentation der Mu- sikgruppe). Inhaltlich bedeutet dies, dass das Original-Video die Standardabweichung der Vpn bei der Beurteilung des Musikstckes eigentlich verkleinern sollte, sofern das Video diesen einen Zweck erfllt. Eine Untersuchung, die auch sehr interessant ist in diesem Zusammenhang, ist diejenige von WAXER (1981). Er liess Vpn die ngstlichkeit von Patienten beurteilen, und zwar unter sechs verschiedenen Bedingungen, wovon eine Voll-Audio-Video, eine nur Audio und eine dritte nur Video waren. Ein fr uns wichtiges Ergebnis war, dass keine dieser Kombinationen synergistisch wirkten, also genauere Beurteilung der ngstlichkeit zuliessen. Auch kam er zur (erstaunlichen) Schlussfolgerung, dass mglicherweise ein Ganzes (d.h. mehrere Informationskanle) weniger sei als eines seiner Teile (ein einzelner Informationskanal). In unserem Zusammenhang wrde dies eigentlich bedeuten, dass die relativ eindeutige Wirkung eines Musikstckes durch ein Musikvideo verschleiert, d.h. unklarer gemacht wird. Wir sind jedoch der Meinung, dass es durch das Ansprechen des zustzlichen Wahrnehmungskanals mglich wird, das Reizmaterial spezifischer und exakter zu gestalten, unter der Voraussetzung, dass dieser neue Kanal (Videoclip) die Wirkung des ursprnglichen Reizmateriales (Musikstck) tatschlich untersttzt (also A/V MATCH). Wenn aber die beiden Kanle nicht "in die gleiche Richtung zielen", also eine A/V MISMATCH-Kombination ergeben, dann wrden wir annehmen, dass die Wirkung sicher weniger eindeutig, weniger spezifisch ist als mit einem passenden Videoclip. Wir sind der Meinung, dass diese - der Untersuchung von WAXER eher widersprechenden - Annahmen dennoch gerechtfertigt sind, weil seine Untersuchung sich doch in einigen Punkten von der unsrigen prinzipiell unterscheidet. So versteht er z.B. unter Audio-Informationen nur vokale, wir aber primr musikalische Reize. Er betont dann auch, dass sich die Kommunikation von ngstlichkeit unterscheide z.B. von Kommunikation von Einstellungen, wo sich synergistische Effekte eher nachweisen liessen (siehe auch KRAUSS, APPLE, MORENCY, WENZEL & WINTON (1981)). Vielleicht lsst sich gerade in unserem Experiment nachweisen, dass die Standardabweichung innerhalb der A/V-MATCH- Bedingung kleiner ist als in der A/V-MISMATCH- Bedingung (was bedeuten wrde, dass die Einheitlichkeit der Beurteilung bei "passenden" Audio- und Videokanlen grsser ist als bei rein zuflligen Kombinationen). 5. VERSUCHSPLAN: Um eine Aussage ber die Auswirkungen von verschiedenen Prsentationsbedingungen auf die Beurteilung von Musik machen zu knnen, drfen wir nicht nur ein einzelnes Musikstck als Grundlage nehmen, da ausgeschlossen werden muss, dass die allflligen Effekte nur auf dieses eine (mglicherweise allzu spezielle) Musikstck zurckzufhren sind. Aus praktischen und statistischen berlegungen sind wir auf drei Musikstcke gekommen. Die Vpn (N=36) werden auf die drei Prsentationsbedingungen (A, A/V MATCH, A/V MISMATCH) so verteilt, dass jede Vp genau jedes Musikstck einmal bewerten muss, und zwar jedes Stck unter einer der drei Prsentationsbedingungen. Dazu werden die Vpn in drei Gruppen eingeteilt (A, B, C), die je 12 Vpn zhlen. Tab. 1: Versuchsplan: Gruppeneinteilung: verschiedene Musikstcke: Nr. 1 Nr. 2 Nr. 3 (M1) (M2) (M3) ͹ nur Gruppe A Gruppe B Gruppe C Audio (M1/-) (M2/-) (M3/-) ͹ Prsentations- Audio/Video Gruppe C Gruppe A Gruppe B bedingungen: match (M1/V1) (M2/V2) (M3/V3) ͹ Audio/Video Gruppe B Gruppe C Gruppe A mismatch (M1/ZV) (M2/ZV) (M3/ZV) ͼ Legende: M1, M2, M3: Musikstcke 1, 2 und 3 V1, V2, V3: Videoclips zu den Musikstcken 1, 2 und 3 ZV : Zufallsvideo (fr alle Musikstcke dasselbe!) - : kein Video (nur Musik) Um den Sequenz-Effekt zu minimalisieren, werden dann die 12 Vpn in jeder Gruppe nochmals in 6 Untergruppen zu 2 Vpn unterteilt. Am Beispiel der Gruppe A sieht die Reihenfolge der Darbietungen dann so aus: (2-er-)Gruppe A1: M1/-, M2/V2, M3/ZV " A2: M1/-, M3/ZV, M2/V2 " A3: M2/V2, M1/-, M3/ZV " A4: M2/V2, M3/ZV, M1/- " A5: M3/ZV, M1/-, M2/V2 " A6: M3/ZV, M2/V2, M1/- Fr die Gruppen B1 bis B6 und C1 bis C6 analog! Zustzlich dazu wurden noch - ausgehend vom ursprnglichen semantischen Differential (im folgenden SD genannt; siehe auch Kapitel 6.1. Semantisches Differential) - zwei weitere Versionen des SD erstellt, welche sich in der Itemreihenfolge und deren Polarisation vom Original-SD unterschieden. Es wurde bei der Zuteilung der SD zu den Vpn darauf geachtet, dass die zwei Vpn einer Zweiergruppe, die zusammen getestet wurden, so selten wie mglich dieselbe Version des SD auszufllen hatten. So hatte jede Vp jede Musik einmal gehrt, jede Prsentationsbedingung einmal erlebt, jede Version des SD einmal ausgefllt, wobei aber eine solche Musik-Prsentationsbedingung-Version-Kombination nur einmal vorkam. Zustzlich zu all dem wurde ja noch die Reihenfolge der Musikstcke systematisch variiert. Die komplette Aufstellung des Versuchsplanes findet sich in Anhang 12.2. 6. METHODEN: 6.1. SEMANTISCHES DIFFERENTIAL: 6.1.1. Allgemeines: In den Musikwissenschaften wurden die meisten der empirisch-experimentellen Untersuchungen der letzten Zeit mit dem Semantischen Differential durchgefhrt. Die Methode kommt ursprnglich von OSGOOD (1952). In den deutschsprachigen Raum wurde sie von HOFSTAETTER (1955) eingefhrt. Auffallend ist, dass dieselbe Methode je nach Autor ganz anders benannt wurde: OSGOOD nannte sie Semantisches Differential, HOFSTAETTER Polarittsprofil und ERTEL (1965a und 1965b) Eindrucksdifferential. Diese Begriffsuneinigkeit deutet zum einen darauf hin, wie undifferenziert die Methode oft angewendet wurde, zum andern aber auch darauf, dass die verschiedenen Autoren unterschiedliche Meinungen darber haben, was denn eigentlich damit gemessen wird. 6.1.2. Semantisches Differential nach OSGOOD: Was ist eigentlich ein semantisches Differential nach OSGOOD? Das Verfahren soll den konnotativen Aspekt von Konzepten erfassen, also den affektiven Gehalt. Unter Konzepten versteht er dabei das Reizmaterial, also z.B.: Objekte, abstrakte Begriffe, Personen, Farben, Situationen, und in unserem Zusammenhang ist dies primr die Musik. Im Gegensatz zur Konnotation existiert noch der denotative Aspekt, bei dem der begrifflich-sachliche Inhalt eines Konzeptes beschrieben wird. Dieser ist aber fr das SD von OSGOOD weniger wichtig. Der Unterschied zwischen den beiden Aspekten verdeutlicht ERTEL (1965b) mit folgendem Beispiel: wenn der Begriff "Atombombenexplosion" als "hell" bezeichnet wird, dann ist dies denotativ gemeint (eine Atombombenexplosion ist mit einem extremen Blitz und daraus folgender Helligkeit verbunden). Wenn eine Atombombenexplosion nun aber als "finster" bezeichnet wird (als mglicher Gegensatz zu "hell"), dann ist dies sehr wahrscheinlich konnotativ zu verstehen: Eine Atombombenexplosion ist etwas Verabscheuungswrdiges, ein Rckfall in "finstere" Barbarei. OSGOOD ist der Meinung, dass jedes Konzept aus einem "Kern" besteht, der umgeben ist von einer "Aura". Diese "Aura" ist die individuelle Prgung oder Frbung des Konzeptes. Mit dem SD soll nun die Aura eines Konzeptes, also die Eindrucksstruktur oder der Bedeutungsgehalt eines Reizes quantifiziert werden. (Sptere Autoren wie BOETTCHER & KERNER (1978) weisen aber ausdrcklich darauf hin, dass das SD ebensogut den Kern eines Konzeptes erfassen und lokalisieren kann, also den denotativen Aspekt eines Konzeptes. In diesem Falle wird das SD als Schtzskala verwendet. Im Sinne OSGOODS msste das SD damit eine Eindrucksskala sein. Das eindeutige Auseinanderhalten der beiden Interpretationsarten ist aber sehr schwierig und ist wohl eher abstrakt-theoretisch). Die Quantifizierung von verschiedenen Reizen passiert nun durch eine unterschiedliche Lokalisation der verschiedenen Aurae im semantischen Raum. Die konnotative hnlichkeit verschiedener Konzepte sollte sich also durch einen Vergleich der SD dieser Konzepte quantitativ feststellen lassen, indem man deren gegenseitige Entfernung im semantischen Raum misst. Dabei gilt: je nher sich zwei Konzepte sind (je geringer der Abstand voneinander), desto hnlicher sind sie sich. Rein methodisch gesehen ist das Verfahren eine Kombination von kontrollierter Assoziation und Rating (INGOLD, 1986). Dazu hat das SD folgende Form: Es besteht aus mehreren Adjektiv- (oder Substantiv-) Paaren (je nach Autor von 15 bis ber 200), die begriffliche Gegenstze sind, z.B. "eckig - rund". Jedes dieser Begriffsgegensatzpaare - im folgenden Polaritten genannt - ist graphisch so angeordnet, dass die beiden Adjektive die Endpole einer mehrstufigen Skala markieren. Der Proband entscheidet nun bei jeder Polaritt, wo auf der spezifischen Dimension der Skala das zu beurteilende Konzept/Reizmaterial seiner Meinung nach liege und kreuzt das entsprechende Feld an. Nachdem nun die Vp ein ganzes SD (also mehrere Polaritten) zu einem bestimmten Konzept ausgefllt hat, lassen sich die verschiedenen angekreuzten Werte zu einem anschaulichen (aber inhaltlich nicht sinnvollen) Polarittsprofil verbinden. Hier als Beispiel ein paar Items (=Polaritten) eines Differentials, ausgefllt fr ein imaginres Konzept: 1 2 3 4 5 6 7 1. fliessend --- -X- --- --- --- --- --- stockend 2. behaglich --- --- --- -X- --- --- --- drngend 3. undefinierbar --- --- -X- --- --- --- --- bestimmt 4. geordnet -X- --- --- --- --- --- --- zufllig 5. feierlich --- -X- --- --- --- --- --- keck 6. ernst --- --- --- --- -X- --- --- verspielt 7. schwankend --- --- --- --- --- -X- --- stabil usw. Nach OSGOOD ist es nun so, dass die konnotativen Reaktionen von Vpn auf Konzepte nicht beliebig komplex sind. Vielmehr kann man diese auf wenige Faktoren reduzieren (das betrifft nur die konnotativen, nicht aber die denotativen Reaktionen!). Wre dem nicht so, knnte es ja zumindest theoretisch mglich sein, dass z.B. ein SD mit 40 Polaritten einen 40-dimensionalen Raum bildete, in welchem die Konzepte lokalisiert werden knnten: Zur Angabe der Position eines Konzeptes mssten die 40 Item-Werte als Koordinaten angegeben werden. Dies wre aber, nebst der Umstndlichkeit, auch aus folgenden Grnden unbefriedigend: 1. Die Faktoren/Dimensionen und die Polaritten besitzen einen unterschiedlichen idealen Spezifittsgrad: entweder ist die Bezeichnung fr eine Polaritt zu unspezifisch (das Paar "gut - bse" hat als Polaritt eine nur sehr allgemeine Aussage), oder dann ist die Bezeichnung fr eine Dimension zu spezifisch (eine Dimension "brilliant - matt" ist zu speziell fr eine angemessene Interpretation). Zum Problem der Spezifitt der Polaritten kommen wir noch bei der Beschreibung der Evaluation des geeigneten SD. 2. Die einzelnen Polaritten als Faktoren wren hchstwahrscheinlich nicht unabhngig voneinander : z.B. werden Konzepte, die von Vpn als "gut" bezeichnet werden, berzufllig hufig auch als "angenehm" eingestuft. Die Polaritten "gut - schlecht" und "angenehm - unangenehm" korrelieren also positiv. Solche Effekte lassen die Interpretation als "Raum" dann nicht mehr als gerechtfertigt erscheinen 3. Eine bersichtliche (graphische) Darstellung der Positionen der einzelnen Konzepte ist bei mehr als drei Dimensionen nach unseren Kenntnissen nicht mglich. 4. Das Bestimmen von Entfernungen in einem z.B. 40-dimensionalen Raum ist sehr rechenaufwendig (das Problem der Datenreduktion taucht hier auf). Wie schon oben erwhnt, stellte OSGOOD nun fest, dass die Reaktionen auf die drei Hauptfaktoren Erregung (Aktivitt, "activity factor"), Valenz (Bewertung, "evaluation factor") und Potenz ("potency factor") reduziert werden knnen. Diese drei Dimensionen sind voneinander unabhngig, und daher kann man sie orthogonal aufeinanderstellen und so einen drei-dimensionalen Raum aufspannen, in welchem alle Konzepte lokalisierbar sind. OSGOOD stellte selbst fest, dass diese drei Faktoren sich als transkulturell stabil und weitgehend unabhngig von verschiedenen Vpn, verschiedenen Konzepten und verschiedenen Polaritten erwiesen htten (d.h. unabhngig von Beurteiler-, Konzept- und Polarittsvarianzen). Sobald also irgendwelche Probanden irgendwelche Konzepte auf irgendwelchen Polaritten einordnen, wrden sich diese Probanden immer wieder an denselben drei Urteilsdimensionen der Bewertung, der Aktivitt und der Macht orientieren, unabhngig von Kultur und Sprache der Vpn. (TANAKA, OYAMA & OSGOOD, 1963). Dass diese Faktorenstruktur (die sogenannte EPA-Struktur) nicht unproblematisch ist, zeigt die Kontroverse, die noch oft darber gefhrt wird. Da dieses Problem aber in unserem Zusammenhang weniger wichtig ist, empfehlen wir dem geneigten Leser INGOLD (1986) und BOETTCHER et al. (1978). Um die Methode des SD noch aussagekrftiger zu machen, wurden spter standardisierte Profile entwickelt. Dies geschah mit Hilfe der Faktoranalyse: Man hat zuerst ein SD mit vielen Polaritten. Dann lsst man mehrere Vpn mehrere Konzepte beurteilen und erstellt eine Korrelationsmatrix fr die Korrelationen zwischen den einzelnen Polaritten. Mit einer Faktoranalyse knnen nun die markantesten Faktoren evaluiert werden. Dann sucht man die Polaritten jeden Faktores heraus, die ausschliesslich oder am meisten auf dem jeweiligen Faktor laden.) So stellte ERTEL (1965) ein SD zusammen mit je sechs Polaritten fr die drei (gngigen) Faktoren Erregung, Valenz und Potenz. Je nach Verwendung ist aber auch dieses SD nicht immer das ideale, auch dazu mehr bei der Evaluation eines geeigneten SD fr unsere Zwecke. 6.1.3. Alternativen zum SD: hnlichkeitsanalyse (similarity analysis)) Als kleinen Einschub hier noch den Vergleich SD - hnlichkeitsanalyse, welche ja im Prinzip auch htte angewendet werden knnen. Wie NORDENSTRENG (1968) sich schon beklagte, sei das SD sehr verbreitet, und im Verhltnis zu seiner Verbreitung sei sehr wenig darber nachgedacht worden, ob es nicht noch weitere (bessere?) Methoden in der Art des SD gbe. Eine davon sei die hnlichkeitsanalyse, wie EKMAN (1963) sie beschreibt: die Vpn haben dabei die Aufgabe, die hnlichkeit zweier Stimuli zu quantifizieren, indem sie eine Masszahl zwischen Null und einem (vorgegebenen) Maximum fr die hnlichkeit zweier Stimuli aufschreiben. In einem Experiment von NORDENSTRENG (1968) wurden z.B. beide Methoden nacheinander angewendet. In einem ersten Teil des Experimentes hrten die Vpn zwei je 25 Sekunden dauernde Musikstcke. Diese liefen parallel, wobei die Vpn natrlich nicht beide gleichzeitig hren konnten: Sie konnten selbst zwischen dem einen und dem anderen Stck mit einem Schalter umschalten, sooft sie wollten. Danach mussten sie eine Marke (Mnze) in einen - der hnlichkeit entsprechenden - Abstand zu einem festen Punkt legen. Je hnlicher sich die beiden Musikstcke waren, desto nher sollte die Marke zum festen Punkt hin gelegt werden. Die Entfernung wurde dann gemessen. In einem zweiten Teil hatten die Vpn jedes Musikstck (einzeln) mit einem SD zu beurteilen. Das Ergebnis des Vergleiches der beiden Methoden: die beiden Methoden fhrten zu einer fast identischen Faktorenstruktur, d.h. wenn musikalische Stimuli beurteilt werden, messen sie "die gleiche Sache". Dieses Ergebnis bedeutet auch, dass die Wahrscheinlichkeit, dass berhaupt etwas Sinnvolles gemessen wird mit einem SD, steigt. Auf jeden Fall wren aber beide Methoden fr unser Experimnt geeignet gewesen. Da wir fr das SD mehr Literatur zur Verfgung hatten und es im allgemeinen doch noch mehr erforscht zu sein schien, entschlossen wir uns, das SD der hnlichkeitsanalyse vorzuziehen. Damit standen uns aber immer noch eine grosse Menge von mglichen SD's zur Verfgung, was eine weitere Evaluation ntig machte. 6.1.4. Evaluation des geeignetsten SD: problembezogen vs. standardisiert. Gemss INGOLD (1986) haben empirische Untersuchungen ergeben, dass die generelle Anwendbarkeit von SD einerseits vom Grad ihrer Problembezogenheit (Konzeptadquatheit), andererseits von der Zusammensetzung in Bezug auf die drei OSGOOD'schen Faktoren abhnge. Mit anderen Worten: a) entweder man nimmt ein SD, dessen Polaritten auch wirklich differenzierte Aussagen ber das zu beurteilende Konzept erlauben: Dazu mssen die Items aber sehr (problem-)spezifisch sein; spezifisch heisst aber noch nicht automatisch problemadquat: Die Polaritt "schmackhaft - ungeniessbar" ist sicher sehr spezifisch (spezifischer als z.B. "gut - bse"); zur Beurteilung des Konzeptes "Dsenflugzeug" ist es aber dennoch nicht zu gebrauchen, wohl aber z.B. fr "Birne". b) oder aber man versucht, ein so neutral wie mglich und vor allem dimensional ausgewogenes Messinstrument anzuwenden, unabhngig von der Art der Konzepte, auf die es angewendet werden soll. Ideal wre nun natrlich ein SD mit beiden Eigenschaften. Dadurch wre man aber gezwungen, vor jeder Beurteilung von Konzeptgruppen ein problembezogenes und dimensional ausgewogenes SD zu konstruieren. Da dies ein sehr (zeit-)aufwendiger Prozess ist (ein Prozess des Angleichens, hnlich einer mathematischen Nherung, wie INGOLD (1986) es darstellt), mssen sich die meisten Anwender von SD entscheiden, ein problembezogenes (also auf ihre Konzepte reagierendes, daher meist selbstgebasteltes) oder aber ein standardisiertes (und vielleicht inhaltlich nicht absolut geeignetes, dafr aber erprobtes) SD zu whlen. Unter diesen Gesichtspunkten muss man unsere Auswahl sehen. Von den sieben uns bekannten SD fielen folgende sechs weg: - KLEINEN (1968) 55er: ist zwar faktoranalysiert (aber nur in der ersten Generation: also nicht standardisiert) und sogar problembezogen (klassische Musik), aber ein paar Items schienen uns zu schwierig: "profan - sakral", "lyrisch - dramatisch" u.a. Wrde man aber die problematischen Items einfach weglassen, dann knnte man nicht mehr mit gutem Gewissen von einem schon erprobten SD sprechen. - KLEINEN (1968) 30er: auch problembezogen (Auszug aus dem grossen 55er), aber nicht faktoranalysiert; gemss BOETTCHER et al. (1978) wird die Messgenauigkeit eines SD mit dem Ziel, Korrelationen zwischen Konzepten zu berechnen (besser gesagt hnlichkeiten: Q-Werte), grsser, je mehr Items das SD enthlt. Nach PIAGGIO (1969) sei es nicht ratsam, weniger als 50 bis 70 Items zu whlen. Diese Ergebnisse gelten vor allem fr nicht standardisierte SD, wie eben das KLEINEN 30er. - ERTEL (1965b) 18er mit Adjektiven: standardisiert, aber die Items sind berhaupt nicht problembezogen, da sie zu allgemein sind (auch die Faktoren erscheinen uns nicht gnstig fr unsere Konzepte); gemss den Ergebnissen von PIAGGIO (1969) ebenfalls zu klein. - ERTEL (1965b) 18er mit Substantiven: es gilt dasselbe wie fr das ERTEL 18er mit Adjektiven. - HARTLEY (1968) 15er: standardisiert, aber eindeutig nicht problembezogen: dieses SD wurde zur Analyse von Gruppenprozessvernderungen verwendet. - ROSS (1986) 17er: problembezogen (Auszug aus REINECKEs 46er), aber weder faktoranalysiert, geschweige denn standardisiert. Unsere Wahl fiel auf das 46 Items umfassende von REINECKE (1967): es ist faktoranalysiert, und obwohl nicht standardisiert, scheint seine Faktorenstruktur doch recht ausgeglichen. Es ist eindeutig problembezogen (konstruiert wurde es zur Beurteilung von klassischer Musik, aber auch von Begriffen wie "Gerusch", "Lrm", "Klang"). Es ist nicht zu kurz (Minimalanzahl der Skalen von 50 nach PIAGGIO (1969) ist fast erfllt), aber auch nicht zu lang (ein SD mit mehr als 200 Items dauert unserer Meinung nach zu lang fr Musikstcke von ca.4 Minuten Dauer). Es ist auch kein Nachteil, dass dieses SD nicht voll standardisiert ist: da wir keine inhaltliche Interpretation der Polarittsprofile im Sinne haben, ist es nicht strend, dass die Faktorenstruktur nicht schon vollstndig erforscht ist. Um reine hnlichkeitsvergleiche anzustellen (Q-Werte), gengt es, wenn die Faktorenstruktur zumindest nicht vllig unregelmssig ist. Es steht uns hiermit aber natrlich immer noch offen, eine Faktoranalyse zu rechnen und zu kontrollieren, ob die EPA-Faktorenstruktur von OSGOOD in diesem SD vorhanden ist (Vorgriff auf die Ergebnisse: Die EPA-Struktur konnte deutlich festgestellt werden). Hier die 46 Items in originaler Reihenfolge und Polung: (( zwei Seiten mit den 46 Items)) 7. AUSWAHL UND BEARBEITUNG DES REIZMATERIALS: 7.1. Typische/durchschnittliche Musik: Bei unserer Untersuchung beschrnken wir uns aus mehreren Grnden auf moderne Rock- und Pop-Musik: 1. Es gibt zu lterer U-Musik und allgemein zu E-Musik (klassische Musik, Jazz, Avantgarde, usw.) gar keine extra produzierten Videoclips (oder zumindest nur sehr vereinzelt). Im Gegensatz dazu ist es bei der von uns anvisierten Musik fast nicht mehr denkbar, ein Musikstck ohne dazugehrigen Videoclip zu verffentlichen. Diese Tatsache ist - nebenbei gesagt - natrlich primr ein finanzielles Problem fr Musikneulinge, welche nicht die Finanzmittel der internationalen Schallplattenfirmen zur Verfgung haben: Ein 3- bis 4-mintiger Videoclip, der "up to date" sein soll, kann ohne Problem das zehnfache dessen kosten, was man fr die Herstellung der Musik an sich berappen muss. (Da berlegt sich sicher oft ein Musiker, was denn nun eigentlich wem dienen sollte, bzw. ob denn wirklich das Video fr die Musik oder vielleicht nicht etwa die Musik frs Video gemacht wurde...). 2. Unsere Hypothesen beziehen sich vor allem auf Leute unserer Generation (15 bis 30jhrige), da sich die moderne Rock- und Pop-Musik vorwiegend an diese Zielgruppe richtet: Leute dieser Altersgruppe haben meist schon (intensive) "Videoclip-Erfahrungen" hinter sich, was recht gut ist fr unsere Untersuchung. Wir haben die Erfahrung gemacht, dass Leute, die sehr selten Videoclips sehen, vllig fasziniert sind von der Bilderflut, dem rasanten Schnittempo usw. und gar keine Chance haben, die Musik zu hren. Diese erste Faszination dauert aber nur ein paar Videoclip-Stunden an. Dann hat man etwas Erfahrung und ist nicht mehr einfach der anfnglichen Video-Faszination ausgesetzt. 3. Ein weiterer Grund dafr, dass keine klassische Musik untersucht wurde, ist die Tatsache, dass E-Musik in den wenigsten Fllen auf einem 3- oder 4-mintigen Stck aufbaut bzw. darauf reduziert werden kann, bei moderner Rock- und Pop-Musik ist dies fast ausschliesslich der Fall. Aus Effizienzgrnden muss aber die Untersuchungszeit so tief wie mglich gehalten werden. 7.2. Reizmaterial sollte unbekannt sein (Einschub Assoziationstrger-Theorie): Das Reizmaterial sollte unbekannt sein. Das ist darum notwendig, weil unserer Meinung nach Musik ein sehr wichtiger Assoziationstrger ist. Einer der Grnde, warum ein einzelnes Musikstck erfolgreich sein kann, d.h. so oft gekauft wird, ist wohl in folgender Tatsache zu finden: Heutzutage gehren gerade Discotheken und Konzertveranstaltungen zu den wichtigen Treffpunkten fr die Jugend und haben eine enorme sozial-katalytische Wirkung (es sind Orte, wo hufig Bekanntschaften gemacht werden knnen). Zudem gibt es fast keinen gesellschaftlichen Anlass, der nicht mit Musik untermalt ist (Feste, Sportanlsse, Kilbi, usw.) und fast keinen ffentlichen Ort, der nicht mit Musik die Leute anlockt bzw. zu beeinflussen sucht (Restaurants, Badeanstalten, Geschfte). Dabei ist es nicht irgendwelche Musik, sondern oft solche, an die man seine Erinnerungen und Assoziationen besonders gut binden kann, also eine mglichst grosse Assoziationskapazitt hat. Das heisst, dass diese Musik nicht ein extremes "Eigenleben" fhren darf, also sehr durchschnittlich sein muss, aber doch noch ein bisschen Identitt (Wiedererkennungswert) haben sollte. Sehr oft fhrt dies dann dazu, dass die Hrer von solcher (ffentlich dargebotenen) Musik ihre Erinnerungen und (Gruppen-)Erlebnisse bei sich zu Hause wieder aufleben lassen wollen (oder einfach festhalten mchten), und somit gezwungen sind, die Musikstcke auf Tontrger zu erwerben. So kann es sogar vorkommen, dass ihnen die Musik an sich gar nicht so gut gefllt, dass aber durch die damit verbundenen Assoziationen der Kauf der Platte trotzdem lohnenswert erscheint. Wenn man sich nun aber vorstellt, wie viele Leute ein einzelnes Grosskonzert oder eine Open-Air-Veranstaltung besuchen (bis zu 100'000) und "eine schne Zeit verbringen", dann kann man auch verstehen, dass die dort gespielte Musik enorm gekauft wird und so in den Hitparaden steigt. Genau diese Musik wird dann aber auch wieder im Fernsehen und im Radio vermehrt gespielt (vergleichbar mit einer positiven Rckkoppelung in einem Regelkreis-System), sodass sie schliesslich vielen Menschen "vom Hren her" bekannt ist und in irgendeiner Weise fast jedem etwas bedeuten kann. Ein Musikstck, das diesen Weg hinter sich hat, ist aber eigentlich nicht mehr nur Musik, sondern auch Medium und somit fr unsere Untersuchung nicht mehr zu gebrauchen. Aber da dies nach unseren Kenntnissen die meistgehrte Musik bei den fr uns relevanten Musikhrern ist, sind wir in der etwas schwierigen Lage, Musikstcke heraussuchen zu mssen, die die oben genannte Eigenschaft (hohe Assoziationskapazitt) besitzen, aber nicht bekannt sind. Man kann auch sagen, nicht mehr bekannt sind oder noch nicht bekannt sind. Ersteres ist zwar mglich (alte Stcke, die einmal erfolgreich waren, ausgraben), aber nicht sehr empfehlenswert, da heutige Pop- und Rock-Musikhrer oft ein sehr feines Gespr dafr haben, ob die Musik, die sie hren, allerneuster Machart ist oder schon etwas lter. Dies ist darum sehr leicht zu bemerken, weil 1. die Modestrmungen sehr schnell aufeinander folgen und 2. die Musiktechnik ein enormes Entwicklungstempo hat, sodass man alleine am sogenannten "Sound" eines Stckes (der vor allem durch die technischen Mglichkeiten bei der Produktion bestimmt wird) seine ungefhre Entstehungszeit feststellen kann. Die zweite Mglichkeit, die wir haben, ist nun folgende: wir nehmen Musikstcke, die noch sehr neu sind und daher auch noch nicht bekannt sein sollten. Da wir unserer Hypothesen aber nicht auf Randmusikarten beziehen, mssten wir sicherstellen, dass die Musikstcke eine normale, durchschnittlich gute Akzeptanz bei den Musikhrern haben. Dies ist natrlich sehr schwierig festzustellen im voraus, und deshalb beschrnkten wir uns darauf zu versuchen, uns in die fr uns relevanten Musikhrer zu versetzen und so die Musik auszuwhlen. Bei einem Video haben wir uns auch die Tatsache zu Nutze gemacht, dass neben dem (Fernseh-)Kulturraum, der durch die englischen Musiksender MTV, Skychannel und Musicbox (bzw. Superchannel) ber Satelliten erschlossen wird, gerade auch im franzsischen und italienischen Sprachraum Musik-Kulturszenen existieren, die sehr aktiv sind. Aber weil die Musik nicht englisch gesungen ist, wird sie kaum auf den englischsprachigen Musiksendern international ausgestrahlt. Diese Musik erreicht trotz ihres vergleichbar hohen Niveaus doch nicht die internationale Berhmtheit der anglo-amerikanischen Produktionen, und deshalb finden sich noch unbekannte "Perlen", die nicht schon international ausgeschlachtet sind. Es muss aber auch gesagt werden, dass es relativ schwer ist, an solche Musikstcke/Videos heranzukommen. Neben dem Kriterium der Unbekanntheit bestanden aber noch weitere: 7.3. Typisches Video: Wie die Musik sollte auch das Video typisch sein. D.h. es darf keine technischen Mngel aufweisen (die heutigen Videos sind sehr sorgfltig produziert), was bei Amateurgruppen z.B. aus der Schweiz oft nicht erfllt ist: Es gibt viele filmische Grundregeln, die auch bei Videos gelten und einfach nicht verletzt werden drfen. Es gibt auch einen typischen Stil fr Videos: Dieser hat sich aus den frheren Musik-Werbespots, Musicals und Musik-Kurzfilmen entwickelt und bildet heute eine eigene filmische Kunstrichtung, die wiederum auf ihre Ursprnge zurckwirkt: So werden heute z.B. abendfllende Kinofilme in der Videoclip-Art gedreht. Aber sogar innerhalb der Videos gibt es verschiedene Arten von typischen Clips (die hier genannten sind nur Archetypen, die meisten Videos sind natrlich Mischungen der drei Arten): a) die knstlerisch orientierten (experimentelle, von der Musik eher unabhngige Clips), b) dann die das spezifische Interpreten-Image unterstreichenden Videoclips: z.B. bei Heavy Metal-(Macho-)Musik, bei exotischen Herkunftslndern der Interpreten, oder aber speziellen Anliegen/politischen Gesinnungen der Interpreten (natrlich meist so gefiltert und abgeschwcht, dass es fr die "cleanen" und apolitischen, auf "reine Unterhaltung" abzielenden Musiksendungen und Musiksender noch zumutbar ist), c) und dann die auf Erotik und Sexualitt zielenden Clips (heute sehr verbreitet, wohl auch im Zuge der heute sehr beliebten eher sexistischen Werbung). 7.4. Unsere Musik/Videoclip-Wahl: Wir zeichneten ca. sechs Stunden Musiksendungen auf und entschieden uns aufgrund oben genannter Kriterien (Kapitel 7.3.) fr folgende drei Interpreten/Musiktitel/Videos: 1. Mylne Farmer, "Sans Contrefaon" 2. Midnight Oil, "Beds are Burning" 3. Jody Watley, "Some Kind of Love" Es sind sehr unterschiedliche Videos, die in etwa den drei typischen Video-Kategorien - wie in Kapitel 7.3. aufgefhrt - entsprechen. Das Video von Mylne Farmer, die franzsisch singt, ist filmisch extrem subtil und usserst gekonnt gemacht, wobei das Video eine eigenstndige Handlung hat, die etwas ins Surrealistische geht. Die Musik ist typischer franzsischer Pop, dem aber durch das Video eine markante Wirkung zuteil wird. Da die sehr feine, zarte, aber dennoch treibende Musik sehr in den Hintergrund gedrngt wird vom faszinierenden Bild, hat man hier das Gefhl, dass sie wirklich nur mehr Filmmusik ist. Gekonnt eingesetzt ist sie aber auf jeden Fall, denn die Musik entpuppt sich als typischer Ohrwurm. Die Sngerin tritt nicht als Interpretin auf, wohl aber als Schauspielerin - die Hauptrolle im Interesse des Gesamtvideos und nicht sich selbst darstellend (Video-Typ A). Im Gegensatz dazu das Video der Band Midnight Oil: Es ist ein typisches Band-Video, das die Eigenarten der Gruppe dokumentieren soll (Video-Typ B). Es ist eine Gitarren-Rock-Band (die Musiker werden immer mit ihren Instrumenten dargestellt) aus Australien (weite, wstenartige, sehr trockene Gegenden, auch im Video), die Musiker zeigen sich volksverbunden (Leute "vom Land" tanzen nach ihrer Musik), ihr Frontman ist eine optisch sehr markante Persnlichkeit mit seiner enormen Grsse, seinem Glatzkopf und dem dementsprechend harten Gesichtsprofil. Es wird englisch gesungen, wie auch im dritten Video von Jody Watley. Sie ist eine Vertreterin des neuen Pop-Funk, und mit ihrer dunklen Hautfarbe eine sehr typische Funk-Lady. Das Video ist technisch sehr gekonnt gemacht, und obwohl das primre Ziel wohl war, die erotische Ausstrahlung der Sngerin zu bermitteln (Video-Typ C), wirkt es recht khl und durchgestylt. Wie im Video von Midnight Oil gibt es hier keine eigentliche Handlung. 7.5. Zufalls-Video: Es stellte sich uns weiter das Problem, wie die Musik, die jetzt ausgewhlt war, bei der dritten Prsentationsbedingung "optisch unterlegt" werden sollte. Das zufllige optische Reizmaterial sollte also nur durch Zufall Sinn geben im Verbund mit der Musik. Da wir aber nicht nur eine Aussage ber die drei Musikstcke machen wollten, sondern ber solche Musik im allgemeinen, konnten wir nicht einfach einen Film suchen, der berhaupt nicht zu den drei Musikstcken passt - wir brauchten eine allgemeinere "Zuflligkeit". Eine "Zuflligkeit" wird zwar schon erreicht, indem bei jeder Musik dasselbe Zufallsvideo gezeigt wird: zuflliges "Passen" bei einem Musikstck sollte sich durch das dann wahrscheinliche "Nichtpassen" bei den anderen Stcken wieder aufheben. Wir entschieden uns aber fr ein Bildmaterial, das von sich aus schon sehr vielfltig war: es werden Menschen, Tiere, Stdte, Natur, Wlder, Meer, Wste, in Zeitraffer-, Normaltempo- und Zeitlupenaufnahmen, in Makro-, Weitwinkel- und Normaleinstellungen gezeigt. Ebenso gibt es sowohl ruhige, bedchtige als auch spannende Szenen, schnell geschnittene Passagen aber auch sehr lange Einstellungen usw. Es handelt sich dabei um Szenen aus dem Film KOYAANISQATSI von Godfrey Reggio. 7.6. Bearbeitung der Videos: Alle Original-Videos mussten am Anfang auf- und am Schluss ausgeblendet werden, da sie aus verschiedenen Musiksendungen stammten, die unterschiedliche Usanzen in Bezug auf das Einspielen der Videoclips haben (berblendungen, harte Schnitte, usw.); eine Ausnahme bildete dabei das Video von Midnight Oil - der Anfang ist ein harter Schnitt. Zudem mussten die drei Musikstcke kopiert und je mit dem Zufallsvideo unterlegt werden. Zuerst mussten daher aus dem 90-mintigen Film Koyaanisqatsi ein paar geeignete Szenen herausgesucht und zusammengesetzt werden. Ein Problem stellte die unterschiedliche Lnge der Musikstcke/Original-Videos dar: Im Prinzip wre es ideal gewesen, wenn alle Stcke etwa gleich lang gewesen wren, sodass bei der Unterlegung der Musik mit dem Zufalls-Video immer genau dieselben Bilder vorgekommen wren. Die Lngen sind nun aber folgende: Musik + Original-Video Musik + Zufallsvideo 1. Mylne Farmer: 5:32 4:37 2. Midnight Oil: 4:29 4:29 3. Jody Watley: 4:38 4:38 Es fllt auf, dass das Original-Video von Mylne Farmer aus der Reihe tanzt. Das Problem ist folgendes: Fr das Video wurde eine lngere Version (ein sogenannter Maxi-Single-Mix) des Stckes "Sans Contrefaon" verwendet. Musikalisch betrachtet htte man den Titel schon auf die bliche (Single-Mix-)Lnge zurechtstutzen knnen, aber dann wre der inhaltlich wichtige Schluss des Videos abgeschnitten worden. Als Referenzlnge galt die Musik von Midnight Oil: das Stck "Beds are Burning" ist in voller Lnge 4:29 Min. So musste Jody Watley etwas gekrzt werden, ist aber immer noch 9 Sekunden lnger, da sich am Schluss des Original-Videos ebenfalls eine Szene befindet, die sehr typisch ist. Das hat zur Folge, dass die Zufallsvideo-Sequenz von Jody Watley ebenfalls um 8 Sekunden lnger wurde (wir setzten aber an den Schluss des Zufallsvideos lngere Zeitlupenszenen, sodass es nur eine Einstellung mehr wurde als bei Midnight Oil). Das Zufallsvideo von Mylne Farmer wurde dann ziemlich genau gleich lang wie das von Jody Watley. Es wurde darauf verzichtet, die dritte mgliche Prsentationsbedingung (AUDIO alleine) fr sich aufzunehmen. Es geht einfacher, die Musik plus Original-Video abzuspielen und dabei den Fernsehmonitor einfach abzuschalten. Die sechs Video-Sequenzen (drei mal Musik/Original-Videos und drei mal Musik/Zufallsvideo) wurden dann mit gengend langen schwarzen Zwischenschnitten auf eine VHS-Videocassette kopiert. Die Qualitt der Aufzeichnung ist eher an der unteren Grenze - die Originalvideos sind Kopien der 4. Generation (VHS/U-Matic/U-Matic/VHS), die Zufallsvideos sogar Kopien der 5. Generation (VHS/U-Matic/U-Matic/U-Matic/VHS), wobei vor allem die Bildqualitt litt, der Ton war noch etwa durchschnittlich. 8. DURCHFHRUNG: 8.1. VERSUCHSPERSONEN: Getestet wurden 36 Personen aus dem Bekanntenkreis der Vl. Im Gegensatz zu den meisten Untersuchungen am psychologischen Institut wurden sehr wenige Psychologiestudenten untersucht (!). Die Vpn waren Studenten anderer Fakultten, sonstige Kollegen und Angehrige. Das Alter bewegte sich zwischen ca. 15 und 55. Man kann davon ausgehen, dass die meisten Vpn Musik in der dargebotenen Art auch von sich aus mehr oder weniger oft hren (es sind also nicht Personen, die die von uns gewhlte Musik wirklich berhaupt nicht mgen). Wir achteten auch darauf, keine ausdrcklichen Musiker zu untersuchen, da diese bestimmt nicht zu den "durchschnittlichen Musikhrern" gehren. 8.2. ABLAUF: Der Ablauf wurde sehr stark formalisiert, um den Einfluss der drei verschiedenen Vl auf den Ausgang der Untersuchung so gering wie mglich zu halten. Jede Vp durchlief genau dasselbe Programm bzw. Experiment. Der Ablauf des Experimentes wurde schriftlich festgehalten und sieht - stark abstrahiert - folgendermassen aus: Ablauf: - Videocassette zurckspulen (wenn ntig) - Counter des Videorecorders auf Null setzen (Counter-Reset- Taste) - Wenn auf bisher unbekanntem Recoder getestet wird: die sechs Musikstck-Anfnge suchen und die Counter-Positionen notieren auf Liste C (Liste C nicht im Anhang vorhanden) - Lautstrke und Bildqualitt des Videorecorders/Monitores testen - ausprobieren, wie Fernsehbild abgeschaltet werden kann (fr die Prsentationsbedingung AUDIO ALLEINE) - nachschauen auf Liste A, welche Vpn-Nummer drankommt (Liste A: siehe Anhang 12.3.) - nachschauen auf Liste B, welche Stcke unter welchen Prsentationsbedingungen dargeboten werden (Liste B: siehe Anhang 12.2.) - zum ersten Musikstck spulen (gemss notierter Counter- Position) ----------------------ab hier: mit Vpn-------------------------- - die 2 Vpn holen - Startzeit notieren auf Liste A (Liste A: Anhang 12.3.) - schriftliche Instruktion (Blatt D) geben (siehe Kapitel 8.3.) - wenn ntig, mndlich instruieren wie auf Blatt E (siehe auch Kapitel 8.3.) - wenn Prsentationsbedingung AUDIO, Fernsehbild ausschalten! - 1. Sequenz abspielen - 1. SD verteilen und ausfllen lassen; whrenddem zur 2. Sequenz spulen (gemss Liste C) - SD einsammeln - kontrollieren, ob keine Missing Datas vorhanden sind - wenn Prsentationsbedingung AUDIO, Fernsehbild ausschalten! - 2. Sequenz abspielen - 2. SD verteilen und ausfllen lassen; whrenddem zur 3. Sequenz spulen (gemss Liste C) - SD einsammeln - kontrollieren, ob keine Missing Datas vorhanden sind - wenn Prsentationsbedingung AUDIO, Fernsehbild ausschalten! - 3. Sequenz abspielen - 3. SD verteilen und ausfllen lassen - SD einsammeln - kontrollieren, ob keine Missing Datas vorhanden sind - Dank an die Vpn und allfllige Fragen der Vpn beantworten --------------ab hier: Vpn nicht mehr notwendig---------------- - Dauer des Experimentes notieren auf Liste A - Vornamen, Datum und Ort notieren auf Liste A - alle Bltter zurck in den Ordner - nicht vergessen, Videocassette wieder mitzunehmen! Liste A ist im Anhang 12.3. zu finden, Liste B im Anhang 12.2. Auf Liste C wurden die Counter-Positionen der verschiedenen verwendeten Videorecorder festgehalten (im ganzen wurden 6 verschiedene Recorder benutzt). Blatt D ist das Blatt mit den mndichen Instruktionen (Kapitel 8.3.), und auf Blatt E wurde fr die Vl festgehalten, in welcher Art und Weise sie die Vpn zustzlich mndlich zu instruieren hatten. 8.3. INSTRUKTION: Die schriftliche Instruktion (sogenanntes Blatt D) lautete folgendermassen: ((1 Blatt mit schriftlichen Intruktionen)) Um auch die mndlichen Instruktionen zu vereinheitlichen wurde ein Merkblatt fr die Vl angefertigt (das sogenannte Blatt E): Mndliche Instruktionen: - Beispiel eines Adjektiv-Paares: 2 bis 3 Ausprgungen erklren - Satz wiederholen: "Die Musik beurteilen, nicht das Video; aber dennoch das Video anschauen" - Fragen: "Knnten Sie mir nun erklren, was Sie tun?" "Wo wrden Sie nun ankreuzen, wenn..." "Was beurteilen Sie?" (-> Musik) 9. Statistische Auswertung: 9.1. ALLGEMEINES: Da die Rohdaten, welche ja in Form von Datenblttern vorlagen (36 Vpn 3 SD (= 108 SD) 2 Seiten (= 216 Seiten) 23 Items = 4968 Rohdaten mit Wert zwischen 1 und 6) mit Computerhilfe ausgewertet werden sollten (IBM-Personal Computer und IBM-Grossrechner), mussten sie zuerst in "computerlesbare" Form gebracht werden. Dazu schrieben wir ein Computerprogramm fr IBM-kompatible Rechner (in Turbo-Pascal 3.0, siehe auch Anhang 12.5). Dieses Programm bernahm u.a. die Konvertierung der Rohdaten, die ja in drei verschiedenen Versionen auf den SD vorhanden waren, in die Standard-Reihenfolge und Standard-Polung des ursprnglichen REINECKE'schen SD. Es bernahm auch die Ausgabe an den Bildschirm (zur Kontrolle) und das Aufbauen eines ASCII-Files und dessen Abspeichern auf 5 1/4"-Diskette, so dass die Daten dem BEDAG-Rechner zugefhrt werden konnten, ohne nochmals eingetippt zu werden. Der ausgedruckte kompakte Datenblock lsst erahnen, welche riesige Informationsmenge mit SD blicherweise erhoben werden und wie wichtig es ist, eine Datenreduktion vorzunehmen (DIEHL & SCHAEFER, 1975). 9.2. OPERATIONALISIERUNG: Welche statistischen Hypothesen knnen aus unseren inhaltlichen Hypothesen abgeleitet werden? 9.2.1. hnlichkeitshypothese: Zum ersten geht es mal um die Beziehung der drei Prsentationsbedingungen untereinander (also AUDIO, A/V MATCH und A/V MISMATCH). Es geht dabei um hnlichkeit/ Parallelitt/ Korrelation, je nach dem wie man die Ergebnisse interpretiert. Tab. 2: Hypothesen bezglich der hnlichkeit/ Parallelitt/ Korrelation: Musikstcke 1 2 3 Alle zus. ͹ AUDIO mit A/V MATCH (I) ͹ Versuchs- AUDIO mit A/V MISMATCH bedingungen ͹ A/V MATCH mit A/V MISMATCH (II) ͼ Unsere Hypothesen besagen, dass der Wert in Feld (I) hoch sein sollte und in Feld (II) tief. Als (Un-)hnlichkeitsmasse kommen gemss DIEHL et al. (1975) folgende statistische Kennzahlen in Frage: 1. der Produkt-Moment-Korrelationskoeffizient rxy (auch Pearson-Korrelation genannt, in der musikwissenschaftlichen Literatur eher bekannt unter dem Namen Q-Wert). 2. die Rangkorrelation Rho (Spearman-Korrelation): dabei werden die Daten auf Rang-Niveau gestellt (Ordinal-Skala), im Gegensatz zur PM-Korrelation, wo Intervallskalen-Niveau vorausgesetzt ist. 3. das Distanzmass D: Voraussetzung dazu ist eine bekannte Faktorenstruktur; bei n bekannten (und sinnvollen!) Faktoren kann dann ein n-dimensionaler Raum aufgespannt werden, in dem die Konzepte lokalisiert werden knnen. Die Distanz zwischen Konzepten kann dann als Wert fr die hnlichkeit betrachtet werden. 9.2.2. Varianzhypothese: Zum zweiten werden die Standardabweichung der Vpn innerhalb der drei Prsentationsbedingungen berechnet und auf signifikante Unterschiedlichkeit getestet: Tab. 3: Hypothesen bezglich der Standardabweichungen: Musikstcke 1 2 3 Alle zus. ͹ AUDIO alleine (III) ͹ Versuchs- A/V MATCH (IV) bedingungen ͹ A/V MISMATCH (V) ͼ Hierbei besagen unsere Hypothesen, dass a) der Wert in Feld (III) grsser als in Feld (IV), und b) der Wert in Feld (IV) kleiner als der in Feld (V) sein sollten. Zum Testen der Unterschiedlichkeit von Varianzen/ Standardabweichungen bietet sich einerseits der F-Test an. Aus methodischen Grnden (siehe spter, Kapitel 9.7.1.) konnte aber kein Signifikanztest durchgefhrt werden. Zum andern besteht die Mglichkeit, eine 2-faktorielle ANOVA durchzufhren: - unabhngige Variablen: erster Faktor "Musikstcke" (drei Ausprgungen) und zweiter Faktor "Prsentationsbedingungen" (ebenfalls drei Ausprgungen). - abhngige Variable: pro Faktorstufenkombination (9) 46 Standardabweichungen (aus den 46 Items). Jeder Standardabweichung liegen die Daten von 12 Vpn zugrunde. Tab. 4: 2-faktorielle ANOVA zum Testen der Unterschiedlichkeit der Varianzen: 2. Faktor: Musikstcke 1 2 3 ͹ AUDIO mit A/V MATCH 1. Faktor: ͹ Versuchs- AUDIO mit A/V MISMATCH bedingungen ͹ A/V MATCH mit A/V MISMATCH ͼ Pro Faktorstufenkombination 46 Standardabweichungen. Dabei msste zumindest der 1. Faktor siginfikant werden. Bei Einzelvergleichen gelten dann die entsprechenden Hypothesen wie schon oben ausgefhrt. 9.2.3. weitere Mglichkeiten: Unter der Voraussetzung, dass zuerst eine Faktoranalyse durchgefhrt wird, kann noch pro Faktor eine 2-faktorielle ANOVA berechnet werden, und zwar aus folgendem Grund: Varianzanalysen und alle darauf basierenden statistischen Verfahren beruhen auf Mittelwertsvergleichen; dies ist aber bei semantischen Differentialen nur sinnvoll, wenn Mittelwerte pro Konzept berhaupt berechnet werden knnen. Das geht nur, wenn die einzelnen Items eine bestimmte Polaritt aufweisen. Eine solche kann aber hchstens definiert werden, wenn das Item einem bestimmten Faktor zugeordnet werden kann! Diese ANOVA's haben folgende Variablenstruktur: - unabhngige Variablen: wie oben (der erste Faktor wre die Prsentationsbedingungen (A, A/V MATCH, A/V MISMATCH), der zweite Faktor die Musikstcke (1 bis 3)) - abhngige Variable: pro Faktorstufenkombination je 12 Faktorskores. Die Anzahl dieser ANOVAS ist abhngig von der Anzahl der (sinnvollen) Faktoren, die die Faktoranalyse ergeben wird. Die Ergebnisse knnen dann Auskunft geben, ob sich die drei Musikstcke oder die drei Prsentationsbedingungen berhaupt voneinander unterscheiden. Mit Scheff-Einzelvergleichen wren dann noch spezifischere Informationen zu erhalten. 9.3. ROHDATEN: 9.3.1. Rohdatenblock: ((2 Seiten Rohdaten)) 9.3.2. Beschreibung der Rohdaten: Der ausgedruckte Datenblock (108 Zeilen 46 Werte zwischen 1 und 6) besticht auf den ersten Augenblick sicher zuerst dadurch, dass keine Missing Datas vorhanden sind. Rein von Auge gesehen lsst sich auch keine Tendenz der Zahlenwerte in irgendwelcher Art feststellen: die verschiedenen Werte sind sehr regelmssig verteilt. Eine Analyse der Hufigkeiten der sechs vorkommenden Werte zeigt folgendes: Wert 1: 482 mal Wert 2: 1053 mal Wert 3: 920 mal Wert 4: 918 mal Wert 5: 1063 mal Wert 6: 532 mal Tab. 5: Hufigkeiten der angekreuzten Werte 1 bis 6 in den Rohdaten Hufigkeit: * * 1100 * * 1000 * * * * 900 * * * * 800 * * * * 700 * * * * 600 * * * * * * 500 * * * * * * 400 * * * * * * 300 * * * * * * 200 * * * * * * 100 Werte: 1 2 3 4 5 6 Legende: x-Achse: mgliche Werte beim Ankreuzen: auf der Polaritt ganz links = 1, ganz rechts = 6. y-Achse: Hufigkeiten der angekreuzten Werte. Eine solche Verteilung ist intuitiv zu erwarten. Dass sie ziemlich symmetrisch ist, spricht fr die Ausgeglichenheit des Reizmateriales und der Itempolarisation. Es ist offensichtlich, dass aus diesen unbearbeiteten Daten nur sehr wenig geschlossen werden kann. Alles weitere kann nun wie schon erwhnt als Datenreduktion betrachtet werden. Fr fast alle folgenden statistischen Auswertungen wird ausgegangen von den 9.4. Mittelwertsprofilen und Standardabweichungen 9.4.1. Profile der Faktorstufenkombinationen: Da wir zwei Faktoren mit je drei Ausprgungen haben (drei verschiedene Prsentationsbedingungen kombiniert mit drei verschiedenen Musikstcken), ergibt dies 9 Faktorstufenkombinationen: jede kann dargestellt werden durch ein Mittelwertsprofil und die entsprechenden Standardabweichungen. Ein solches Profil wurde gewonnen aus den je 46 Werten von 12 Vpn (entsprechend den 46 Items des SD). Hier als Beispiel ein solches Mittelwertsprofil mit Standardabweichungen, und zwar das der Faktorstufenkombination Musik 1/Audio (die restlichen 8 Grafiken sind im Anhang 12.9 zu finden): ((MW-Profil und Standardabweichungen Musik1/Audio als Beispiel)) Da wir keine Hypothesen ber die direkte Beziehung zwischen bestimmtem Reizmaterial (einzelnen Konzepten) und dem unmittelbar dazugehrigen Mittelwertsprofil haben (wir machten z.B. keine Aussagen der Art "Musikstck X sollte vor allem auf dem Faktor Y laden, also vor allem mit dem Adjektiv Z umschrieben werden"), erbrigt sich eigentlich die Verbalisierung der Profile. Hier aber dennoch die "typischsten" Adjektive pro Konzept (d.h. die extremsten Ausprgungen des Mittelwertsprofiles), sozusagen als "Kurzcharakterisierung" des entsprechenden Konzeptes: Musik Nr.1 (Mylne Farmer: Sans Contrefaon): nur AUDIO: geordnet, verspielt, verschwommen, kreisend, gedehnt regelmssig. A/V MATCH: fliessend, schnell, fein, rund, kreisend, symmetrisch. A/V MISMATCH: fliessend, schnell, keck, vertraut, straff, hell aktiv, schwungvoll. Musik Nr.2 (Midnight Oil: Beds are Burning): nur AUDIO: vertraut, robust, regelmssig, schwungvoll. A/V MATCH: fliessend, grob, lebendig, robust, aktiv, krftig. A/V MISMATCH: drngend, stabil, nchtern, robust, angespannt, krftig. Musik Nr.3 (Jody Watley: Some Kind of Love): nur AUDIO: drngend, schnell, keck, erregt, aufdringlich. A/V MATCH: keck, munter, regelmssig, symmetrisch. A/V MISMATCH: keck, nchtern, aufdringlich. Zu den eingezeichneten Standardabweichungen auf den 9 Mittelwertsprofilen: Auf der Ebene der Items ist eine Interpretation der Standardabweichung noch nicht sehr sinnvoll. Das Vergleichen der Standardabweichungen wird dann auf Konzept-Ebene (durchschnittliche Varianz pro Konzept) interessanter und aussagekrftiger (Kapitel 9.7.). Hier aber dennoch eine Anmerkung: Eine grosse Standardabweichung der Werte eines Itempaares (Streuung) kann auf zwei Arten interpretiert werden - es sind deutliche individuelle Beurteilungsunterschiede vorhanden, 1. weil das Reizmaterial den Vpn eine grosse Interpretationsfreiheit lsst (im Gegensatz zu Reizmaterial, das "eindeutiger" ist, z.B. wegen hoher Informationsdichte oder synergistischem Effekt), oder 2. weil das Itempaar nicht gengend problembezogen ist (zu-fllige Varianz: die Vpn kreuzen "irgendetwas" an, da ja "eigent-lich alles zutrifft"). Ob die Varianz des zweiten Types (Zufallsvarianz) wirklich gengend klein gehalten werden konnte, kann nicht berprft werden. Da aber das SD unserer Meinung nach recht gut problembezogen war, nehmen wir an, dass vor allem Varianz des ersten Types (Reizmaterial-Unbestimmtheit) aufgetreten ist. 9.4.2. Profile der Faktorstufen: Um nun ein Mittelwertsprofil fr jedes der drei Musikstcke und fr jede der drei Prsentationsbedingungen zu erhalten, haben wir immer drei Mittelwertsprofile zu einem "Durchschnitts-Mittelwertsprofil" zusammengefasst, z.B.: Durchschnitt von (Musik 1/AUDIO) plus (Musik 1/A/V MATCH) plus (Musik 1/A/V MISMATCH) ergibt (Musik 1). Wir sind uns bewusst, dass eine solche Mittelwertsbildung nicht ber alle Zweifel erhaben ist, doch da wir nicht irgendwelche grundlegende Schlussfolgerungen daraus abzuleiten vorhaben, tun wir es trotzdem. Ausserdem ist es anschaulich. (Anmerkung: fr die sptere Berechnung von Korrelationen wurde nicht der Durchschnitt der drei Profile eines Faktors genommen, sondern ein "Super- Mittelwertsprofil" gebildet, das aus den hintereinandergereihten drei Mittelwertsprofilen besteht. Also ein Mittelwertsprofil mit 3x46 = 138 einzelnen Mittelwerten). Hier als Beispiel ein solches Mittelwertsprofil mit Standardabweichungen, und zwar das der Prsentationsbedingung AUDIO (die restlichen 5 Grafiken der Faktorstufen - A/V match, A/V mismatch, Musikstcke 1 bis 3 - finden sich im Anhang 12.10): ((MW-Profil mit Std.-Abweichungen: Audio)) "Kurzcharakterisierungen": Musikstcke: Mylne Farmer (Sans Contrefaon): fliessend, schnell, verspielt, hell, regelmssig. Midnight Oil (Beds are Burning): nchtern, robust, krftig. Jody Watley (Some Kind of Love): drngend, keck, aufdringlich. Prsentationsbedingungen: nur AUDIO: geordnet, regelmssig, schwungvoll. A/V MATCH: fliessend, schnell, regelmssig, symmetrisch. A/V MISMATCH: drngend, schnell, keck, nchtern, aufdringlich. 9.5. Faktoranalyse Eine Faktoranalyse fr sich gesehen ist in unserem Zusammenhang nicht vorrangig (siehe unter "Hypothesen"), doch haben wir mit bekannter Faktorenstruktur ein paar Mglichkeiten mehr, die Rohdaten zu analysieren. Zum ersten ermglicht es uns das Berechnen des D-Masses, zweitens das Bilden eines sinnvollen Profilmittelwertes bzw. von n Profilmittelwerten je Konzept, mit n=Anzahl Faktoren: wie schon oben erwhnt ist das Bilden eines sinnvollen Profilmittelwertes eine Voraussetzung fr das Anwenden von Varianzanalysen und allen darauf basierenden statistischen Verfahren (z.B. Scheff-Einzelvergleichen), da sie auf Mittelwertsvergleichen beruhen. Das geht aber nur, wenn die einzelnen Items eine bestimmte Polaritt aufweisen. Eine solche kann aber hchstens definiert werden, wenn das Item einem bestimmten Faktor zugeordnet werden kann (wodurch eine bestimmte Polarisation inhaltlich gerechtfertigt wird). Unsere Faktoranalyse basiert auf allen Rohdaten, die Korrelationsmatrix besteht also aus 46 mal 46 Items, wobei pro Item 108 Werte vorhanden waren (12 Vpn mal 9 Faktorstufenkombinationen) - die Analyse wurde also bewerter- und konzeptunabhngig gemacht (im Gegensatz zu INGOLD (1986)). Obwohl wir nicht eine 3-modale Faktoranalyse rechnen liessen, d.h. die Anzahl der Faktoren wurde nicht zum vornherein beschrnkt, kamen drei signifikante Faktoren heraus. Die Faktormatrix wurde varimax-rotiert. Nach sechs Iterationen brach der Computer ab. Wir fassten dann die deutlichsten Polaritten-Clusters zusammen, indem wir pro Faktor die sechs am strksten ladenden Polaritten heraussuchten, die ausschliesslich auf dem jeweiligen Faktor luden: so erhielten wir die Items von drei unabhngigen Faktoren, die man auch wirklich orthogonal aufeinanderstellen konnte zum Aufspannen des semantischen Raumes. Item Nummer: Faktorladung: 1. FAKTOR: a) lebhaft - mde 40 -0.83962 b) aktiv - passiv 27 0.70421 c) aufwrts - abwrts 46 -0.69549 d) schwungvoll - gehemmt 45 0.66060 e) dynamisch - statisch 12 -0.64429 f) munter - klagend 22 0.63616 2. FAKTOR: a) hart - weich 37 -0.83974 b) grob - fein 14 -0.79206 c) robust - zart 19 0.79148 d) aggressiv - friedlich 44 0.77685 e) rauh - glatt 11 0.73396 f) eckig - rund 20 0.70931 3.FAKTOR: a) bestimmt - undefinierbar 4 -0.67189 b) vertraut - fremd 9 0.66843 c) symmetrisch - unsymmetrisch 42 0.64529 d) geordnet - zufllig 5 0.61425 e) stabil - schwankend 8 -0.58420 f) regelmssig - unregelmssig 31 -0.51828 (Negative Ladungen bedeuten, dass das Original-Itempaar in der Links-Rechts-Orientierung vertauscht werden musste, so dass die Richtung der Ladung stimmt.) Von den je sechs Polaritten ausgehend benannten wir die drei Faktoren provisorisch erst einmal so: 1.Faktor: AKTIVITT; 2.Faktor: MACHO; 3.Faktor: HARMONIE. Es ist nun wirklich nicht allzu schwer, in den drei Faktoren die EPA-Struktur (evaluation-potency-activity) von OSGOOD (1957) wiederzuerkennen: AKTIVITT ist "activity", MACHO stellt den Machtfaktor dar ("potency"), und HARMONIE knnte den Bewertungsfaktor ("evaluation") darstellen. Wie schon weiter oben erwhnt hat sich die EPA-Struktur in unserem SD und mit unseren Konzepten recht deutlich abgezeichnet (im Gegensatz z.B. zur Untersuchung von INGOLD (1986)). Einzig der Bewertungsfaktor hat bei uns eine etwas andere Frbung. Anzumerken ist hierbei noch, dass das Zusammenfassen von Polaritten zu Clusters und deren Benennung immer im Ermessen des Interpretierenden liegt und sicher von anderen Interpretierenden auch anders gemacht werden knnte! Die drei Faktorscores werden nun folgendermassen ausgerechnet: Pro Faktor werden die Werte der sechs oben genannten Items addiert, wobei die Polung zu beachten ist - sofern die Ladung positiv ist gelten die Werte 1 bis 6 wie auf den Original-SD, falls die Faktorladung negativ ist, gelten die invertierten Werte (7 minus Originalwert). Das Bilden des Mittelwertes ist in unserem Zusammenhang nicht notwendig, da der semantische Raum dabei nur um den Faktor 6 verkleinert wird. Das Verhltnis der Entfernungen der einzelnen Konzepte untereinander bleibt sich aber gleich. Mit diesem Vorgehen nehmen wir eine zweifache Datenreduktion vor: ersten bercksichtigen wir pro Konzept nur 18 der 46 Items (die Werte von 61% aller Items werden ausser Betracht gelassen) und zweitens wird die individuelle Faktorladung der 18 Items vernachlssigt und generell auf 1 gesetzt (original zwischen 0.51 und 0.84). (Die vollstndige Faktoranalyse ist im Anhang 12.6.zu finden) 9.6. hnlichkeit/Parallelitt/Korrelation: 9.6.1. Daten der Faktorstufenkombinationen: Als Grundlage zur Berechnung der hnlichkeit/Parallelitt/Korrelation zwischen den drei Prsentationsbedingungen (AUDIO, A/V MATCH, A/V MISMATCH) wurden zuerst diese Werte fr die neun Faktorstufenkombinationen untereinander ausgerechnet. Dies ergibt eine halbe 9 mal 9 Matrix (die zweite Hlfte ist redundant); pro Matrixfeld gibt es drei Werte - den Pearson-Koeffizient, den Spearman-Koeffizient und den D-Wert. Die beiden Korrelationskoeffizienten bewegen sich zwischen 0 und 1, wobei ein grosser Wert eine grosse hnlichkeit bedeutet. Der D-Wert bewegt sich theoretisch zwischen 0 und , wobei ein grosser Wert eine niedrige hnlichkeit bedeutet. hnlichkeiten/Parallelitten/Korrelationen: zwischen den 9 Faktorstufenkombinationen Tab. 6: hnlichkeiten/Parallelitten/Korrelationen zwischen den 9 Faktorstufenkombinationen AUDIO: A/V MATCH: A/V MISMATCH: Musik Musik Musik 2 3 1 2 3 1 2 3 Ĵ 0.160.080.160.080.420.39-.100.12 Pearson Musik 1 0.120.080.120.090.410.42-.090.11 Spearman 7.798.717.799.928.025.7510.86.84 D-Wert Ĵ 0.340.380.750.670.600.680.40 Pearson AUDIO: Musik 2 0.360.380.770.670.620.680.44 Spearman 6.337.163.745.614.884.175.75 D-Wert Ĵ 0.300.610.460.490.690.83 Pearson Musik 3 0.290.590.440.460.700.83 Spearman 8.364.199.137.035.732.80 D-Wert ͵ 0.410.700.710.180.26 Pearson Musik 1 0.450.720.720.230.32 Spearman 9.206.153.9510.57.09 D-Wert Ĵ 0.620.620.770.56 Pearson A/V MATCH: Musik 2 0.660.640.770.59 Spearman 7.456.492.855.22 D-Wert Ĵ 0.900.380.44 Pearson Musik 3 0.920.410.46 Spearman 2.789.319.23 D-Wert ͵ 0.390.46 Pearson Musik 1 0.420.45 Spearman 8.406.85 D-Wert A/V MISMATCH Ĵ 0.72 Pearson Musik 2 0.72 Spearman 5.77 D-Wert Wertebereiche: Pearson- und Spearman-Korrelationen: zwischen -1.00 und 1.00 D-Werte: zwischen 0 und Entsprechungen (mit Vorsicht zu geniessen!): Korrelation 1.00 Abstand (D-Wert) 0 Korrelation -1.00 Abstand (D-Wert) Auffllig ist, das die beiden Korrelationskoeffizienten sich kaum unterscheiden (maximaler Unterschied 0.06, durchschnittlicher Unterschied 0.02 mit einer Standardabweichung von 0.0155). Unsere Hypothese kann aber noch nicht anhand dieser Daten berprft werden. Zur Erinnerung: Unsere hnlichkeitshypothese lautet auf das Verhltnis der drei Prsentationsbedingungen untereinander (also unabhngig von den drei Musikstcken): a) hnlichkeit von AUDIO und A/V MATCH sollte HOCH, b) hnlichkeit von A/V MATCH und A/V MISMATCH sollte NIEDRIG sein. 9.6.2. Daten der Faktorstufen: Dabei werden die Varianzen, die durch die verschiedenen Musikstcke entstehen, ausser Betracht gelassen. Rechnerisch ging dies so: Wir fassten die drei Mittelwertsprofile der Musikstcke 1 bis 3 einer Prsentationsbedingung zu einem Super-Mittelwertsprofil zusammen (mit nun 46x3 =138 Item-Mittelwerten). So hatten wir nun drei Super-Mittelwertsprofile fr die Bedingungen AUDIO, A/V MATCH und A/V MISMATCH, fr die sich die hnlichkeit/Parallelitt/Korrelation berechnen liess. hnlichkeiten/Parallelitten/Korrelationen: zwischen den 3 Versuchsbedingungen Tab 7.: hnlichkeiten/Parallelitten/Korrelationen zwischen den 3 Versuchsbedingungen A/V MATCH: A/V MISMATCH: Ĵ 0.5879 0.6056 Pearson AUDIO: 0.5899 0.6251 Spearman 58.290 53.700 D-Wert ͵ 0.6217 Pearson A/V MATCH: 0.6369 Spearman 57.429 D-Wert ; Wertebereiche: Pearson- und Spearman-Korrelationen: zwischen -1.00 und 1.00 D-Werte: zwischen 0 und Entsprechungen (mit Vorsicht zu geniessen!): Korrelation 1.00 Abstand (D-Wert) 0 Korrelation -1.00 Abstand (D-Wert) Kommentar: 1. Es fllt zuerst einmal auf, dass alle sechs Korrelationswerte als recht hoch zu bezeichnen sind. Man kann also berhaupt kaum von tiefen Korrelationen sprechen. 2. Dann ist weiter bemerkenswert, dass sich die drei Pearson-Korrelationen untereinander fast nicht unterscheiden, ebenso die drei Spearman-Korrelationen und die drei D-Werte. 3. Als wichtigster Punkt fllt auf, dass zwar die hnlichkeit zwischen der AUDIO- und der A/V MATCH-Bedingung hoch ist, aber die hnlichkeit zwischen der A/V MATCH- und der A/V MISMATCH- Bedingung noch hher ist! So ist der erste Teil unserer hnlichkeitshypothese besttigt, der zweite aber berhaupt nicht. Nebenbei kann man mit unseren Daten auch die hnlichkeiten zwischen den drei Musikstcken, unabhngig von den Prsentationsbedingungen, bestimmt werden (analog der hnlichkeiten zwischen den drei Versuchsbedingungen): hnlichkeiten/Parallelitten/Korrelationen: zwischen den 3 Musikstcken Tab. 8: hnlichkeiten/Parallelitten/Korrelationen zwischen den 3 Musikstcken MUSIK 2: MUSIK 3: Midnight Oil, Jody Watley, Beds are Some Kind of Burning Love Ĵ 0.3303 0.4280 Pearson MUSIK 1: Mylne Farmer, 0.3529 0.4292 Spearman Sans Contre- faon 75.127 61.833 D-Wert ͵ 0.5480 Pearson MUSIK 2: Midnight Oil, Beds 0.5834 Spearman are Burning 55.347 D-Wert ; Wertebereiche: Pearson- und Spearman-Korrelationen: zwischen -1.00 und 1.00 D-Werte: zwischen 0 und Entsprechungen (mit Vorsicht zu geniessen!): Korrelation 1.00 Abstand (D-Wert) 0 Korrelation -1.00 Abstand (D-Wert) Hier sind die Korrelationen unterschiedlicher, aber immer noch entsprechen sich die drei hnlichkeitsmasse (Pearson, Spearman, D-Wert) recht gut. Im allgemeinen sind die hnlichkeiten auch tiefer als bei den Prsentationsbedingungen untereinander. Fr die Darstellung der D-Werte bzw der Konzepte im semantischen Raum eignet sich auch die geometrische Darstellung im gezeichneten drei-dimensionalen Raum. Da die Darstellung von 9 Konzepten im Raum in einem Diagramm jedoch sehr unbersichtlich ist, verzichteten wir auf die 9 Faktorstufen-Kombinationen und stellen in einem ersten Diagramm die drei Prsentationsbedingungen und in einem zweiten die drei Musikstcke dar. Fig. 1: Positionen der drei Prsentations-Bedingungen im 3-D-Raum ((3-D-Diagramm der drei Prsentations-Bedingungen)) Fig. 2: Positionen der drei Musikstcken im 3-D-Raum ((3-D-Diagramm der drei Musikstcke)) Legende: x-Achse: Faktor Aktivitt y-Achse: Faktor Macho z-Achse: Faktor Harmonie 9.7. StaNdarDAbweichungen: 9.7.1. Beschreibung: Unsere zweite Hypothese ist die Varianzhypothese. Dabei geht es um das Verhltnis der Beurteiler-Standardabweichung der drei Prsentationsbedingungen untereinander. Sie lautet folgendermassen: a) die Standardabweichung der Urteile unter AUDIO-Bedingung ist grsser als in der A/V MATCH- Bedingung, und b) die Standardabweichung der Urteile unter A/V MATCH- Bedingung ist kleiner als in der A/V MISMATCH- Bedingung. Welche Standardabweichung gemeint ist, muss noch przisiert werden, gibt es doch mehrere Varianzen zu unterscheiden: 1. Varianz, die entsteht, wenn 12 Vpn ein Konzept (eine der 9 Faktorstufenkombinationen) auf einer Polaritt einordnen, d.h. einen Wert zwischen 1 und 6 geben. Varianzen dieser Art gibt es 9x46 = 414. 2. Varianz, die entsteht, wenn ebendiese 12 Vpn ein Konzept (Faktorstufenkombination) mit einem gesamten SD beurteilen: Durchschnitt der 46 Varianzen pro Konzept. Davon gibt es 9 (soviele, wie es Faktorstufenkombinationen gibt). 3. Varianz, die entsteht, wenn die 3x12 Vpn, die eine Faktorstufe (z.B. Musik 1, oder A/V MATCH) beurteilt haben, zusammengenommen werden.: Durchschnitt von 3 Faktorstufenkombinations-Varianzen. Davon gibt es 6 (Musik 1, Musik 2, Musik 3, AUDIO, A/V MATCH, A/V MISMATCH). Unsere Hypothese bezieht sich nun eigentlich auf das Verhltnis der Standardabweichungen nach Punkt drei. Tab. 9: Die Standardabweichungen innerhalb der 9 Faktorstufenkombinationen: Musikstcke: 1 2 3 Alle zus. ͹ AUDIO alleine 1.260 1.250 1.532 1.353 ͹ Versuchs- A/V MATCH 1.557 1.126 1.109 1.281 bedingungen ͹ A/V MISMATCH 1.415 1.387 1.338 1.381 ͹ alle zusammen 1.416 1.259 1.337 1.339 ͼ Diese Ergebnisse scheinen unsere Varianzhypothese voll zu besttigen - zumindest tendenziell ist die "Audio"-Standardabweichung mit 1.353 grsser als die "A/V MATCH" mit 1.281; ebenso ist die "A/V MATCH"-Standardabweichung mit 1.281 kleiner als die "A/V MISMATCH" mit 1.381. Aber absolut gesehen sind die Unterschiede minimal. Anhand eines F-Testes sollte man nun die Varianzen auf signifikante Unterschiedlichkeit testen knnen. Dies erwies sich aber aus methodischen Grnden als nicht machbar: Das Bestimmen der n1 und n2, welche ihrerseits fr das Berechnen der beiden Freiheitsgrade (Zhler- und Nenner-df) notwendig sind, welche wiederum Voraussetzung fr das Bestimmen des tabellierten F-Wertes sind, war nicht mglich. 9.7.2. Varianzanalyse ber die Standardabweichungen: Wir mssen uns aber dennoch nicht nur mit Tendenzen begngen, gibt es doch hier noch die Mglichkeit einer 2-faktoriellen Varianzanalyse mit folgender Variablenstruktur: - unabhngige Variablen: erster Faktor "Musikstcke" (drei Ausprgungen) und zweiter Faktor "Prsentationsbedingungen" (ebenfalls drei Ausprgungen). - abhngige Variable: pro Faktorstufenkombination 46 Standardabweichungen (aus den 46 Items). Jeder Standardabweichung liegen die Daten von 12 Vpn zugrunde. 9.7.2.1. Ergebnisse: Tab. 10: Ergebnisse der 2-faktoriellen Varianzanalyse ber die Standardabweichungen: Quelle der Varianz Quadratsumme Freiheitsgrade Varianz F-Wert (Q.d.V.) (QS) (df) () (F) Musikstcke: 1.954 2 0.977 17.758** Prsentations- bedingungen: 1.018 2 0.541 9.828** Interaktion: 7.567 4 1.892 34.390** Fehler: 22.278 405 0.055 Total: 32.817 413 Beide Faktoren und die Interaktion werden hoch signigikant. Aber: 9.7.2.2. Varianzaufklrung: durch Faktor MUSIKSTCKE: 5.95 % durch Faktor PRSENTATIONSBEDINGUNGEN: 3.10 % durch Interaktion: 23.06 % Es ist markant, wie wenig Varianz durch die beiden Faktoren und die Interaktion im allgemeinen, durch den Faktor Prsentationsbedingungen im speziellen aufgeklrt wird. 9.7.2.3. Interaktion: Da auch die Interaktion hoch signigikant wurde, lohnt es sich, diese genauer zu betrachten. Interaktion bedeutet ja, dass es bei der Interpretation der einen Variablen eine wesentliche Rolle spielt, welche Stufe der anderen betrachtet wird. In unserem Falle heisst das z.B., dass es bei der Beurteilung einer Musik unter den verschiedenen Prsentationsbedingungen darauf ankam, welche Musik gerade bewertet wurde. Dazu zuerst das Mittelwertsdiagramm (von welchem auch die Varianzanalyse selbst ausgeht): Tab. 11: Mittelwertstabelle der der 2-faktoriellen Varianzanalyse ber die Standardabweichungen Musikstcke: 1 2 3 Alle zus. ͹Ĵ AUDIO alleine 1.30 1.28 1.58 1.39 ͹Ĵ Versuchs- A/V MATCH 1.61 1.15 1.13 1.30 bedingungen ͹Ĵ A/V MISMATCH 1.45 1.43 1.38 1.42 ͼĴ alle zusammen 1.46 1.29 1.36 1.37 ((HPG-Diagramm Interak1 m c:\harvard\grafiken)) ((HPG-Diagramm Interak2 im c:\harvard\grafiken)) Dies ist eine disordinale Interaktion, was streng genommen heisst, dass die beiden Haupteffekte fr sich genommen bedeutungslos sind. Unterschiede zwischen den Musikstcken sind nur mit Hilfe der verschiedenen Prsentationsbedingungen, Unterschiede zwischen den Prsentationsbedingungen nur mit Hilfe der verschiedenen Musikstcken erklrbar. Es ist jedoch folgendes interessant: wenn beim Faktor "Musik" die 1. Stufe weggelassen wrde, d.h. nur die Musikstcke 2 und 3 betrachtet werden, dann liegt eine hybride Interaktion vor, und zwar eine solche, die den Faktor "Prsentationsbedingungen" eindeutig interpretierbar macht, und zwar genau im Sinne unserer Varianzhypothese: Varianz von "AUDIO" > "A/V MATCH", und "A/V MATCH" < "A/V MISMATCH". Htten wir also nur Musik 2 und 3 beurteilen lassen, wre der signifikante Faktor "Prsentationsbedingung" genau in der Art zu interpretieren, wie die Varianzhypothese es verlangt. 9.7.2.4. Einzelvergleiche: Die Ergebnisse der Einzelvergleiche finden sich im Anhang 12.11. 9.8 weitere Auswertungen: 9.8.1. Allgemeines: Durch die vorangehende Faktoranalyse haben wir auch noch die Mglichkeit, anstatt ber die Varianzen gerade bei den Rohwerten auf signifikante Unterschiedlichkeit der Faktorstufen ( AUDIO, A/V MATCH, A/V MISMATCH, Musik 1, Musik 2, Musik 3) zu testen. Das kann man ja nur tun, wenn man pro Faktorstufenkombination einen sinnvollen Mittelwert hat. Was sicher nicht sinnvoll wre ist z.B. einfach einen Mittelwert ber alle Item-Werte zu nehmen: denn die Polung jedes Items im Original-SD ist zufllig, und daher auch der einfache Mittelwert. Die Methode, die INGOLD (1986) anwandte, um einen Mittelwert zu erhalten, erscheint uns ebenfalls sehr unsicher: er richtete die Items "nach subjektivem Gutdnken" aus, und zwar "so, dass zum Schluss alle "negativen" Pole links und die "positiven" rechts" standen (S.24). Die Einteilung der Konzepte in "eher positive" und "eher negative" erscheint uns sehr subjektiv und hchstwahrscheinlich sehr vereinfachend. Wenn nun aber von sechs Items, die - in der richtigen Polung - zu einem sinnvollen Faktor zusammengefasst werden knnen, der Mittelwert genommen wird, dann entspricht dies (bis auf einen Stauchungsfaktor 12) dem Faktorscore, der auch fr das Lokalisieren der Konzepte im Raum gebraucht wird. Und dies erscheint uns ein sinnvoller Mittelwert. Eine statistische Auswertung dieser Art ist aber immer noch sekundr, da 1. sie auf reduziertem Datensatz beruht (nur 18 der 46 Items werden bercksichtigt), und 2. wir keine ausdrcklichen Hypothesen dazu formuliert haben. Interessant ist sie aber dennoch. Es knnen also drei 2-faktorielle Varianzanalysen durchgefhrt werden. Fr jeden Faktor kann getrennt festgestellt werden, ob sich die Faktorenstufen berhaupt unterscheiden. Die Variablenstruktur ist folgendermassen: - unabhngige Variablen: erster Faktor "Prsentationsbedingungen" (A, A/V MATCH, A/V MISMATCH), zweiter Faktor "Musikstcke" (1 bis 3). - abhngige Variable: pro Faktorstufenkombination je 12 Faktor- scores (richtig gepolt!). 9.8.2. Ergebnisse der drei Varianzanalysen ber die drei Faktoren: Hier die zusammengefassten Ergebnisse: (die kompletten Varianzanalysen sowie die vollstndigen Scheff-Tests findet man im Anhang 12.8.) Tab. 12: Effekte der drei Varianzanalysen ber die drei Faktoren Musikstcke Bedingungen Interaktion ͹ Aktivitt nicht sign. nicht sign. nicht sign. ANOVAS ͹ der Macho hoch sign. nicht sign. nicht sign. Faktoren: ͹ Harmonie nicht sign. nicht sign. signifikant ͼ Das bedeutet folgendes: 1. Die Musikstcke unterscheiden sich auf dem Faktor AKTIVITT und dem Faktor HARMONIE nicht signifikant: alle Musikstcke werden also einerseits als etwa gleich lebhaft und aktiv, andererseits als etwa gleich vertraut und symmetrisch eingestuft. (keinen signifikanten Haupteffekt "Musikstcke" bei AKTIVITT und HARMONIE) 2. Die Musikstcke unterscheiden sich aber hoch signifikant, wenn es darum geht, sie auf einer Machtskala einzustufen, also auf den Dimensionen "hart - weich", "grob - fein" und "robust - zart". (Bei den Einzelvergleichen kam heraus, dass sich vor allem Musik 1 und Musik 2 hoch signifikant unterscheiden. Sonst werden berhaupt keine Mittelwertsdifferenzen der Faktorstufenkombinationen signifikant. Dies hat mglicherweise damit zu tun, dass die Musik 1 von einer Frau und sehr "weich" gesungen wird, Musik 2 aber von einem Mann (glatzkpfig, hartes Profil)). 3. Bei den Faktoren AKTIVITT und MACHO spielt es keine Rolle, welche Ausprgung des ersten ANOVA-Haupteffektes (z.B. Musik 1) betrachtet wird, wenn eine bestimmte zweite ANOVA-Haupteffektstufe (z.B. nur Audio) betrachtet wird (keine Interaktion bei AKTIVITT und MACHO). 4. Es scheint aber bei Items wie "bestimmt - undefinierbar", "vertraut - fremd" und "symmetrisch - unsymmetrisch" wichtig zu sein, unter welcher Prsentationsbedingung eine bestimmte Musik bzw. mit welcher Musik eine bestimmte Prsentationsbedingung dargeboten wird. (signifikante Interaktion bei HARMONIE) 5. Fr uns aber das wichtigste: Die einzelnen Prsentationsbedingungen unterscheiden sich gar nicht (bzw. nicht signifikant)! Es kommt also im Prinzip nicht darauf an, ob die Musik 1 nur Audio, mit einem passenden Videoclip oder aber mit einem zuflligen Stck Film dargeboten wird, wenn man die Aufgabe hat, sie auf den Polaritten "aktiv - passiv", "hart - weich" und "vertraut - fremd" (bzw. auf allen hnlichen Polaritten) einzuordnen. Damit ist es aber mssig, sich Gedanken darber zu machen, zwischen welchen Prsentationsbedingungen die hnlichkeit nun grsser oder kleiner sei, denn die Prsentationsbedingungen haben keinen signifikanten Einfluss auf die Beurteilung (zumindest auf die drei Faktoren bezogen). Bei solchen (unserer hnlichkeitshypothese eher widersprechenden) Ergebnissen muss man sich aber immer vor Augen halten, dass ja nur 39% der berhaupt erhobenen Rohdaten dabei ausgewertet werden. 10. ERGEBNISSE/DISKUSSION: Aus den statistischen Auswertungen lassen sich sehr viele inhaltliche Schlsse ziehen. Vorerst aber halten wir uns streng an unsere Hypothesen. 10.1. ERGEBNISSE BETREFFS UNSERER HYPOTHESEN: siehe auch Kapitel 4: genaue Ausformulierung der Hypothesen. 10.1.1. hnlichkeitshypothese: Zur Hypothese, dass die Beurteilungen unter AUDIO-Bedingung sehr hnlich denen unter A/V MATCH-Bedingung sein sollten, sind wir gekommen, weil u.a. PEZDEK et al. (1984) in ihrem Versuch ber das Gedchtnis fr auditive und visuelle Information beim Fernsehen bei Kindergrtnern festgestellt haben, dass das Verstndnis und das Wiedererkennen von auditiven Informationen nicht signifikant unterschiedlich seien unter nur-AUDIO- und A/V MATCH- Bedingung. Diese Aussage fr sich genommen knnten wir mit unserer Untersuchung besttigen - die Korrelationskoeffizienten zwischen AUDIO- und A/V MATCH- Bedingung um 0.59 drfen sicher als hoch bezeichnet werden. Der zweite Teil der hnlichkeitshypothese (siehe auch Kapitel 4) formulierten wir so: Die hnlichkeit zwischen Beurteilungen unter A/V MATCH- und A/V MISMATCH- Bedingungen sollte gering sein. Darauf kamen wir, weil PEZDEK et al. (1984) herausgefunden hatten, dass in einer Situation, wo das Bild inhaltlich nicht mit dem Ton bereinstimmt (A/V MISMATCH) und die Vpn gezwungen sind, sich bei der Interpretation fr einen Wahrnehmungskanal zu entscheiden, der visuelle Kanal bevorzugt wird und das Gedchtnis fr die auditive Information vollends versagt. Das hiesse fr uns, dass - wenn ein Musikstck mit nicht passendem Video prsentiert wird - sich die Vpn eigentlich nur die visuellen Informationen merken knnen, und beim Ausfllen eines SD vor allem das nichtpassende Bild "im Kopf haben". Passt aber das Bild zur Musik, dann sollten sie ihre Aufgabe besser lsen knnen und wirklich die Musik beurteilen, was sicher anders herauskommen sollte, als wenn sie das zufllige Bild im Kopfe haben. Unsere Ergebnisse sttzen diese Hypothese (siehe auch Kapitel 4) aber nicht, denn ein Korrelationskoeffizient zwischen der A/V MATCH- und A/V MISMATCH- Bedingung um 0.63 kann nicht als klein bezeichnet werden. Eine mgliche Erklrung dazu ist aber zu finden: In der Instruktion gaben wir ausdrcklich vor, dass der Ton beurteilt werden msse, und nicht das Bild. Unsere Vpn haben sich demnach vorbildlich verhalten und mglicherweise wirklich nur die Musik beurteilt und sich nicht von einem unpassenden Bild ablenken lassen. Da aber nur gleiche Musikstcke unter verschiedenen Prsentationsbedingungen miteinander verglichen werden, ist mglicherweise deshalb die Korrelation so hoch. PEZDEK et al. haben im Gegensatz zu uns ihren Vpn ja die Wahl gelassen, worauf sie sich konzentrieren wollten. Wir haben aber diese beiden Teile der hnlichkeitshypothese (Teil 1 und Teil 2: siehe auch Kapitel 4) nicht getrennt aufgestellt, sondern eher als Verhltnis zueinander: die hnlichkeit zwischen der AUDIO- und der A/V MATCH- Bedingung sollte grsser sein als die hnlichkeit zwischen der A/V MATCH- und der A/V MISMATCH- Bedingung. Unsere Zahlen knnen diese Hypothese aber nicht besttigen - eine Korrelation von 0.59 ist schon tendenziell kleiner als 0.63. (Abgesehen davon, dass sich die beiden Koeffizienten mglicherweise gar nicht signifikant voneinander unterscheiden). Ergnzen kann man hier noch, dass die hnlichkeit ja auf drei verschiedene Arten gemessen wurde (Pearson-Korrelation, Spearman-Korrelation, D-Wert), alle obigen Aussagen aber auch einzeln durch jeden der drei Kennwerte getrennt belegt werden knnten. 10.1.2. Varianzhypothese: Unsere zweite Hypothese (siehe auch Kapitel 4) lsst sich weniger mit schon vorhandenen Untersuchungen sttzen. Im Gegenteil, nach WAXER (1981) sollten wir eher die gegenteilige Hypothese vertreten. Konkret lautete sie ja folgendermassen: die Standardabweichung der Vpn innerhalb der Prsentationsbedingung AUDIO sollte grsser sein als innerhalb der Prsentationsbedingung A/V MATCH. WAXER (1981) kam in seiner (zugegeben nur entfernt vergleichbaren) Untersuchung zum Schluss, dass eine Erhhung der Anzahl der Kommunikationskanle (z.B. Ton und Bild) nicht in irgendeiner Art synergistisch wirke, also die Information ber ein Reizmaterial irgendwelcher Art (bei WAXER waren dies ngstliche Personen) nicht spezifischer und genauer werde. Wir stellten aber die Hypothese auf, dass bei der Beurteilung eines Musikstckes mit passendem Video der durch den zustzlichen Wahrnehmungskanal (Video) erhhte Informationsfluss bewirke, dass das eigentliche Reizmaterial (Musik) noch genauer, ausfhrlicher und vor allem spezifischer prsentiert werde. Daher msste die Varianz der Beurteilungen unter A/V MATCH- Bedingung (passendes Bild) kleiner sein als unter AUDIO- Bedingung. Das heisst, wenn das Video gut gemacht ist, wird es doch das Image der Band, des Interpreten oder der Musik allgemein nur noch deutlicher machen. Nach HUSTWITT (1985) ist dies jedenfalls eine der Absichten, warum berhaupt Promotional Videos angefertigt werden - die Prsentation der Musik als schlssige, griffige, leicht verstndliche und vor allem eingngige (d.h. verkaufbare) Einheit. Dies geht natrlich auf Kosten einer individuellen Interpretation beim Musikhren, da einem Zuhrer/Zuschauer ja alles "vorgekaut" wird. Schon rein tendenziell besttigen unsere Zahlen diese Hypothese (Standardabweichung AUDIO: 1,353; A/V MATCH: 1,281). Obwohl die Unterschiede absolut gesehen klein sind, wurden sie hoch signifikant (bei der Varianzanalyse wurde nicht nur der Haupteffekt PRSENTATIONSBEDINGUNGEN hoch signifikant, sondern auch der Scheff-Einzelvergleich zwischen AUDIO und A/V MATCH). Damit kann auch diese Hypothese als bettigt betrachtet werden. Gleichzeitig untersuchten wir noch eine zweite Varianzhypothese, die sich im Zusammenhang mit den Ergebnissen von PEZDEK et al. (1984) geradezu aufdrngte: nmlich dass die Standardabweichung der Vpn innerhalb der Prsentationsbedingung A/V MATCH kleiner sein sollte als innerhalb der Prsentationsbedingung A/V MISMATCH. Unter der Prsentationsbedingung A/V MISMATCH sollten die Vpn durch das Nichtpassen des Bildes ziemlich aus dem Konzept gebracht worden sein bei ihrer Aufgabe, die Musik zu beurteilen. Dies sollte eine uneinheitlichere Beurteilung bewirken. Auch diese Varianzhypothese wurde durch unsere Zahlen besttigt (Standardabweichung A/V MATCH: 1,281; A/V MISMATCH: 1,381; Scheff-Einzelvergleich zwischen A/V MATCH und A/V MISMATCH hoch signifikant). 10.2. WEITERE SCHLSSE: Wie schon oben erwhnt konnten wir durch die umfangreiche statistische Auswertung der erhobenen Daten noch mehr inhaltliche Rckschlsse ziehen, die zum Teil sehr interessant sind. 10.2.1. Faktoranalyse: Im Gegensatz zu anderen Untersuchungen, die sich auch der Methode des semantischen Differentiales bedienten (INGOLD 1986), knnen wir feststellen, dass sich das EPA-Modell von OSGOOD (1957) sehr deutlich manifestiert hat. Nur der dritte (und am geringsten ladende) Faktor, der nach OSGOOD der Bewertungsfaktor wre ("evaluation"), mssten wir wohl ein bisschen anders benennen (Harmonie-Faktor). Obwohl die Faktoranalyse kein zwingend notwendiger Teil unserer statistischen Auswertung war, haben wir dennoch die Gewissheit, dass unser Messinstrument im OSGOOD'schen Sinne typisch ist. 10.2.2. weitere Schlsse aus den hnlichkeiten der verschiedenen Prsentationsbedingungen untereinander: Neben unserer hnlichkeitshypothese gibt es aber noch weitere Aspekte der hnlichkeiten der drei Prsentationsbedingungen. Wenn man einmal die absolut gesehen hohen hnlichkeitswerte der drei mglichen Kombinationen von Prsentationsbedingungen (AUDIO mit A/V MATCH, AUDIO mit A/V MISMATCH und A/V MATCH mit A/V MISMATCH) vernachlssigt und nur das Verhltnis der Korrelationskoeffizienten zueinander betrachtet, also die Werte rangreiht, dann ergibt sich folgendes Bild: den geringsten hnlichkeitswert hat die Kombination AUDIO mit A/V MATCH. Das kann dann so gedeutet werden: kommt zu einem Musikstck ein passendes Video hinzu, dann wird die Musik anders beurteilt (zumindest wenn man die durchschnittliche hnlichkeit zwischen verschiedenen Prsentationsbedingungen als Massstab nimmt). Man kann dann auch noch eine Aussage zur A/V MISMATCH- Prsentationsbedingung machen: ob die Beurteilungen von Musikstcken, die mit einem zuflligen Video unterlegt sind, hnlicher der Beurteilungen des Musikstckes alleine oder aber hnlicher der Musik mit dem dazugehrigen Videoclip ist, kann nicht festgestellt werden (die drei erhobenen hnlichkeitsmasse Spearman-Korrelation, Pearson-Korrelation und D-Werte widersprechen sich hier). Der Grund dazu knnte sein, dass eine Kombination Musikstck/Zufallsvideo je nach dem, wie das Zufallsvideo zur Musik gerade passt, in der Wirkung eher wie das Musikstck alleine wirkt oder aber wie das Musikstck plus Originalvideo. Untersttzt also das Zufallsvideo zuflligerweise genau die Eigenarten des Musikstckes an sich, dann ist die hnlichkeit "A/V MISMATCH zu AUDIO" grsser als die hnlichkeit "A/V MISMATCH zu A/V MATCH". Wenn aber das Zufallsvideo sehr hnlich dem Originalvideo kommt (eben durch Zufall), dann ist die hnlichkeit von "A/V MISMATCH zu A/V MATCH" mglicherweise grsser als die von "A/V MISMATCH zu AUDIO". 10.2.3. die verschiedenen Musikstcke: Bis jetzt haben wir immer die Unterschiede zwischen den drei verschiedenen Musikstcken vernachlssigt. Das wollen wir doch noch genauer betrachten. 10.2.3.1. hnlichkeit: Im Gegensatz zu den hnlichkeiten/Parallelitten/Korrelationen zwischen den Prsentationsbedingungen sind ebendiese zwischen den Musikstcken nicht so homogen (siehe dazu auch Kapitel 9.6.2, Tab. 8). Die hchste hnlichkeit besteht zwischen den Songs von Midnight Oil und Jody Watley (Koeffizienten zwischen 0.55 und 0.58). Dies darf als recht hoch bezeichnet werden. Wir sind der Meinung, dass die Art der Musik doch recht hnlich ist (eher hart, machohaft, bei Jody Watley durch den aggressiven Funk-Stil). Die hnlichkeit hingegen zwischen Midnight Oil und Mylne Farmer ist ziemlich gering (Koeffizienten zwischen 0.33 und 0.35): Mylne Farmer (Popmusik) ist nicht so "hart", wie dies Midnight Oil (Rockmusik) und Jody Watley (Funk) sind. Die hnlichkeit dann zwischen Jody Watley und Mylne Farmer liegt mit Koeffizienten um 0.49 zwischen den ersten beiden. Dass sie trotz der recht unterschiedlichen Musik doch noch recht hoch sind, hat wohl damit zu tun, dass beide Musiktitel von einer Frau gesungen werden. (Der D-Wert untersttzt alle oben gemachten Verhltnisaussagen zwischen den Korrelationskoeffizienten vollumfnglich). Es ist vielleicht erstaunlich, dass die hnlichkeitswerte zwischen den verschiedenen Musikstcken absolut gesehen doch relativ hoch sind. Das kommt wohl daher, dass die drei Musikstcke sehr typisch sind fr die heutige Pop- und Rock-Musik. "Normalhrer" (d.h. nicht Musiker, nicht Leute, die professionell mit Musik zu tun haben) sind ja relativ oft der Meinung, dass eigentlich alle Musikstcke einer Sparte (die sie nicht ausdrcklich kennen) sehr hnlich tnen. Je nach Sparte knnen die Unterschiede zwischen verschiedenen Musikstcken aber wirklich als minim bezeichnet werden. (Das fhrt z.B. dazu, dass in Discos eine ununterbrochene "Musikberieselung" - wenn nicht sogar eher "Musikbombardierung"... - berhaupt kein Problem darstellt, weil beinahe alle heute aktuellen Discomusik-Stcke fast genau dasselbe Tempo, fast genau denselben Rhythmus haben und fast identisch aufgebaut sind. Gute Disc-Jockeys mischen die Stcke so ineinander, dass man auch als Kenner der Musik oft den bergang von einem Titel zum andern fast nicht mehr ausmachen kann.). Alles in allem sind die hnlichkeitswerte zwischen den Musikstcken (zwischen 0.33 und 0.58) doch noch generell tiefer als zwischen den Prsentationsbedingungen (zwischen 0.59 und 0.64). 10.2.3.2. Standardabweichungen: Auch die drei Standardabweichungen innerhalb der Musikstcke sind weniger homogen als bei den Prsentationsbedingungen und unterscheiden sich vor allem allesamt signifikant voneinander. Dadurch werden die Aussagen ber das Verhltnis der Standardabweichungen der Prsentationsbedingungen untereinander, die sich ja genau unseren Hypothesen gemss verhielten, etwas relativiert. Damit im Zusammenhang steht auch, dass bei der Varianzanalyse ber die Standardabweichungen nicht nur die Hauptfaktoren Prsentationsbedingungen und Musikstcke, sondern auch die Interaktion signifikant wurde. Das genaue Betrachten der Interaktion lsst darauf schliessen, dass im Grunde genommen die Unterschiede der Varianzen innerhalb der drei Prsentationsbedingungen nur mit Hilfe der drei Musikstcke erklrbar sind. Die wichtige Funktion der Interaktion in unserer ANOVA wird auch durch die hohe Varianzaufklrung belegt (23%), die im Verhltnis zu den geringen Varianzaufklrungen durch die Haupteffekte noch wichtiger wirkt (Prsentationsbedingungen: 3.1%, Musikstcke 6%). Interessant ist aber dennoch, dass aus der disordinalen Interaktion eine hybride wrde, wenn man nur die Musikstcke von Midnight Oil und Jody Watley betrachtet. Und zwar eine hybride Interaktion, die ganz exakt unsere Varianzhypothese sttzen wrde. Man knnte sich hier vielleicht fragen, ob die Musik und/oder das Video von Mylne Farmer, welche aus der Reihe tanzen, mglicherweise zu untypisch als Reizmaterial sind. 10.2.4. Unterschiedlichkeit innerhalb der Prsentationsbedingungen und innerhalb der Musikstcke, je auf der Ebene der drei Faktoren der Faktoranalyse: Die Faktoranalyse ermglichte uns nun, mit Varianzanalysen zu untersuchen, ob sich die verschiedenen Faktorstufen berhaupt unterscheiden. Von ein paar Ausnahmen abgesehen muss man feststellen, dass sich sowohl die drei Musikstcke untereinander als auch die drei Prsentationsbedingungen untereinander gar nicht unterscheiden, wenn man die Daten der semantischen Differentiale auf die drei Faktoren reduziert, die die Faktoranalyse ergeben hat (Aktivitt, Harmonie, Macho). Fr die Prsentationsbedingungen gilt dies uneingeschrnkt. Das verwundert eigentlich nicht, wenn man sich die hnlichkeitswerte in Erinnerung ruft, die zwar alle recht hoch sind, aber sich auch alle in derselben Grssenordnung bewegen (Korrelationskoeffizienten zwischen 0.59 und 0.64.). Bei den Musikstcken ist es so, dass sich auf der Ebene des Faktors MACHO eine hoch signifikante Unterschiedlichkeit ergab, die aber gemss unseren Einzelvergleichen fast vollstndig auf die hoch signifikante Mittelwertsdifferenz zwischen den Musikstcken von Mylne Farmer und Midnight Oil zurckzufhren ist. Mit Blick auf die sehr geringen Korrelationskoeffizienten zwischen diesen beiden Musikstcken (zwischen 0.33 und 0.35) lsst sich dafr folgende Erklrung geben: Der Snger von Midnight Oil wirkt mit seiner Glatze und dem entsprechend harten Gesichtsprofil recht machohaft. Auch seine Stimme ist sehr hart, wenn man sie im Gegensatz zur sanften Stimme von Mylne Farmer hrt. Zusammen mit der im Gegensatz zum Pop von Mylne Farmer eher harten (Rock-) Musik sollte der signifikante Unterschied auf der Ebene MACHO, d.h. "hart - weich", "grob - zart", "robust - fein" usw., eigentlich nicht mehr erstaunen. Erwhnen msste man vielleicht noch die signifikante Interaktion auf der Ebene HARMONIE. Dieser Faktor gibt ja darber Auskunft, wie das Reizmaterial auf Dimensionen wie "bestimmt - undefinierbar", "vertraut - fremd", "symmetrisch - unsymmetrisch" u.a. eingestuft wird. Nur bei diesem Faktor scheint es wirklich wichtig zu sein, unter welcher Prsentationsbedingung eine bestimmte Musik bzw. mit welcher Musik eine bestimmte Prsentationsbedingung dargeboten wird. Das ist mglicherweise so zu erklren: Ob ein hoher Score auf dem Faktor HARMONIE ("vertraut - fremd") erreicht wird, hngt von zwei Gegebenheiten ab. 1. Das Musikstck ist den Vpn schon bekannt (z.B. aus dem Radio, oder sogar aus dem Fernsehen, womit diese Vp sogar den eigentlich dazugehrigen Videoclip schon einmal gesehen hat) oder eben nicht. 2. Ein Musikstck, das mit einem "vllig verkehrten" Video gezeigt wird, kommt einer Vp vielleicht grundstzlich weniger bekannt vor als wenn die Vp das Musikstck alleine hrt oder sogar noch den passenden Videoclip dazu sieht. Die Verbindung dieser beiden Punkte fhrt unweigerlich zu einer Interaktion der beiden Haupteffekte "Musikstcke" und "Prsentationsbedingungen", und eine solche signifikante Interaktion ist ja auch tatschlich vorhanden. 11. Literatur: BATEL, G. (1976). Gttinger Musikwissenschaftliche Arbeiten, Band 7: Komponenten musikalischen Erlebens - Eine experimentalpsychologische Untersuchung. Kassel: Brenreiter. BERMAN, H.J., SHULMAN, A.D., & MARWIT, S.J. (1976). Comparison of multidimensional decoding of affect from audio, video and audiovideo recordings. Sociometry, 39, 83-89 BOETTCHER, H.F. & KERNER, U. (1978). Methoden in der Musikpsychologie. Leipzig: Edition Peters. DIEHL, B. & SCHAEFER, B. (1975). Techniken der Datenanalyse beim Eindrucksdifferential. In R. Bergler (Hrsg.). Das Eindrucksdifferential. Theorie und Technik. (S. 157-211). Bern: Hans Huber-Verlag. EKMAN, G. (1954). Eine neue Methode zur Erlebnisanalyse. Zeitschrift fr experimentelle angewandte Psychologie, 2, 167-174. EKMAN, G. 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WEDIN, L. (1972). A Multidimensional Study of Perceptual-Emotional Qualities in Music. Scandinavian Journal of Psychology, 13, 241-257. 12. Anhnge: 12.1. Versionen 2 und 3 des SD: Die Reihenfolge der Items und ihre Links-Rechts-Orientierung wurde durch Zufall bestimmt. Es wurde zweimal folgende Prozedur durchgefhrt: aus einem Sckchen wurden Lottosteine mit den Nummern 1 bis 46 gezogen, was die Reihenfolge der Items bestimmte. Danach wurde pro Adjektivpaar einmal eine Mnze geworfen, wodurch die Links-Rechts-Orientierung (zufllig) bestimmt wurde. 12.2. kompletter Versuchsplan: 12.3. Testprotokolle: 12.4. Listing des PC-Programmes fr die Datenerfassung und -auswertung: 12.5. Teil des Ausdruckes des PC-Programmes (Q-Werte, Standardabweichungen, semantische-Raum-Koordinaten, D-Werte): 12.6. Ausdruck der BEDAG Faktoranalyse: 12.7. Ausdruck der BEDAG Varianzanalyse ber die Standardabweichungen: 12.8. Ausdruck der BEDAG Varianzanalysen ber die drei Faktoren und der dazugehrigen Einzelvergleiche: 12.9. restliche 8 Mittelwertsprofile der 9 Faktorstufenkombinationen: 12.10. restliche 5 Mittelwertsprofile der 6 Faktorstufen: 12.11 Einzelvergleiche der Varianzanalyse ber die Standardabweichungen (zum Kap. 9.7.2.): ܀yt.rDmkfd _i]nZX)SQ vt2o3 m? h!f"aG'_H'\'Z'W'U'R ')y)v.t.o/m/j1h1c2a2^3\3Y-;W -;>;v;t;q?o?l?j?gMAeA`B^B[REYET EYFyhFtGr GoHmHh=HfZHaZI_I\SZSUSS SSvStSoVm WhdWfwWaW_WZXXXS]QSS ]]v]t]o^m _hafaac_cZcXcSgQSS ggv(it/iqvoNvjwhwcyay^|\|Y~W~R ~yʀvtqoŐj̐hcrav^y\WU v t\oЙmjheʣcԣ^\WŦUͦR ͦytWromrkfd_]X]VlS?Q ?Dvtomhfa_ZX.SQN yt6r<mkfd_]]xXVQO vt\obm~hfa_=ZvXUS3N 3DyUt^rtmkfd]b[hVvTO3N <yGtrrmkf/dga_ZX&SQ vtqo7jhc7aN\Z UPSN y$t+r?mrkfda_ZUSN y vtqojhca\Z WU x v sh q l j geb``|]S[aV7T7RvtojBhLca\ZWUPdN dsx{vqojhca\4Z?UlSuN uytrmkf)d-_a]gXVQO v toEmMhUf]a_ZXSQO v5t;ommxh f a"_"\ #Z#W'U'P '*'v1't['o)m*hM*f*c6a&6\-7ZJ7U89Sb9N b99y9vBtBoDEmnEhEfEcdPaP^P\ QYQW QQvQqRoRj;RhKRcTaT^jU\uUYsWWWTY\R Y\e\x\v\o\m\fm]d]_^].^X_V_Q_OY\R __xMavOaoamafada]b[bV8dTLdOeMY\R    eexPfvfsmqmlmjnen`n^/nYnWnR&oP &o/ovuotoqto ujyvhvcvav\PwZwWxUxP xayylyt6rOmkfbd_]ZX0UnS nvtoOmThʔfӔca^\YWR ɝyޝt1rm,kShf;aT_\ZWU 'x@v^sqnYlfig!b`֨[vY~V=T=[v6t̸omhrfua\ZUSN~V yt r*mkfLd_]XVQO v$t1o3m8hfa_Z,XeSgQO givt omhfa_ZX9S;QO ;=vtomhf?aA_CZXSQO vtomhfa_ZIXYSQO vtohmhfa_>Z@XDS|QO |vtomhfa3_NZX1S3QO 38vtomh fGaI_KZ'XYS-QO -{v7tomhfa_ZXSQO 9v;t=omhfa_ZXSQO vtomhca\hZUSNO ytrhmokfd_]OXVVQO vt:oAmokfd_]OXVVQOxxxxxxxxxx< xxxxxxxxxx< xx(x.xGuIuKubuou<< o~xxxxxx<xwxxx< x2xMxtxxxxxxx< !x8xoxxxxxxGx~x< ~xxx,xcxxxx x6x< 6fxxxxx> x_ xz x x x< x x; xz x x x x2 xf x x< x xB xQ x^ x x x x x x< ] x x x x!xCxxxxx< VxxxxxxxxWxx< x{xxx,x.x0xxxx< UxWx4x!x"x"x"x&x&x5'x< 5'7'xX'o'o(o(lR)lR+l.l.l<<n< ..x.^.[.X>/X~/X/X<<<0<//x0u}1u1u1u1u1u<<<0<<11a1^32[s2[2[2[33[<<<<033s3xu3u6u9u9u9u);u+;u-;u<< -;@;aB;^;[;[<[B<[<[<<<0<<x<u<u=u=uBuBuXFukFu<< kFmFxoFxIxVIxXIxZIxIxIxIxIx< IJxKJxJxJxKxWKxKxKx LxcLx< cLLxLx,Mx.Mx[MxMxMx NxNxNx< NNxNxOx>OxmOxOxOxOxOx+Px< +P-Px/PxRxRxVSxXSxSxSxSxSx< SSxSxSxSxSxVxVxVx WxWx< WW[x\x\^x9`xcx@dxBdxvdxdxdx< d9exzexexex8fx^fx`fxhxhxjx< jjxqlxslxmxmxmxmxrxvxvx< vvxQvxSvx~x~x~x~x~xxx< xxxxxxxxxx< xxhxjxxxxx)x+x< +dxfxhxxȐxʐx̐xxxx< \x^xՔxהxxxxx xZx< Z\xxxxxxxxQxSx< SxxNxPxxxxxxx< ²xIJxxx4x6xxxxx< xxxxxxxxx*x< *,xpxrxxx#x%xx6xx< xxxx1x3x5xxxx< xxxx2x4x6x?xAxGx< GtxxxxBxxxxxCx< Cxxx x6xsxxxxx< x!xdxxxxxx]xx< xxxx#x>x|xxxx< xxBx]xxxxxxx< bxexxxx'x,x.x0xx< xxxxx8x:xrxtxvx< vxxxxxx\xxxx1x< 1]x{x}xxxxxxxx< x^x`xbxxxrxtxvxx< xxx=x|xxx9xxxx< xxxXxZxxxlxnx2x< 24xnxpxrxxx+x-x/xgx< gixxxxxYxxxxMx< Mxxxxxx6x8xbxdx< dxxxxxx5x7xyxx< x?xxxxGxIxxxx< xx:x<xxxxxbxdx< dxx#x%xxxx'x)x+x< +BxDxFxnxpxrxxx+x-x< -?xQxcxuxxxxxxx< (x*xixxx&xexxx"x< "axxxxSxUx_xxxx< xxxxxxxxxx< xxIxKxxxxxxx< xNmmmjjj< <n<Ppppmm mDbxb <n< <nxpmm m m m m8 m: m< <n : c xe xg x x xxxxx2x< 24xQxSxaxcxmm5m <n<57xRxTxmmmjj< <n<xxxxx5x7xtxvxx< xxx1xixxxxxx< &x^xxxx>x@xPxRxx< xx2xjxxxAxCxxx< xx x x1 x3 xJ"x,#x.#x$x< $q%x&x&x&x&x&x'x-'x/'x1'x< 1'^'x`'x)x)x)xJ*xL*x*x*x*x< *"+x]+x+x+x,xZ,x,x,x-x^-x< ^--x-x.xb.x.x.x"/xf/x/x/x< /&0xj0x0x0x*1xn1x1x1x.2xr2x< r22x2x23xv3x3x3x3x4xF4xd4x< d4f4x4x4x4x4x4x5x5x6x6x< 66x6x7x)7x+7x-7xM7xO7x29x49x< 4969x89x9x9x9x9x:xZ:x:x:x< : ;xF;x;x;x;x:<x~<x<x<x6=x< 6=q=x=x=x">x]>x>x>x?xZ?x?x< ??x@xM@x@x@x@x@xAx4Ax6Ax< 6AdAxAxAxAxAxAxAxqBxsBx%Cx< %C'Cx`DxbDx?ExAExCExExExExEx< EFxXFxFxFx GxDGxGxGxGx8Hx< 8H|HxHxHx4IxoIxIxIx Jx[JxJx< JJxKxXKxKxKxLxKLxLxLxLx< LLxMx2Mx4MxbMxMxMxMxMxNx< NNx`PxbPxdPxPxPxPxPxPx Qx< Q"QxQQxSQxQxQxQxQxQxQxRx< RRxRxRxRxRxNSxPSxSxSx;Tx< ;T=TxUx UxUxUxWxWxqWxsWxWx< WWxWxWx8XxzXxXxXx@YxYxYx< YZxHZxZxZxZx[xi]xk]xm]x]x< ]]xQ^xS^x^x^x_x_x_x_x_x< __x`xD`x`x`x axQaxaaxaxax< aaxax&bxjbxbxbxbxbxbxbx< bbxbx)cxacxcxcx3dx5dx7dxOdx< OdQdxexLfxNfxPfxfxfxfxfx(gx< (gjgxgxgx0hxrhxhxhx8ixzix|ix< |i~ixixixixixixIkxmxmxmx< mmxmxmxmxmxmxnxnxnx2nx< 2n4nxGsxIsxsxsxsxsx8tx[tx]tx< ]t9ux;uxuvus>vsuvswvsyvsvs<<< vvxvxvxLwxNwxPwxwxwxwxxx< x`xxxxxx,yxpyxyxyxyxyx{x< {{xL}xN}x_~xa~xxxnxpx5x< 5RxTxVxxxxxx x^x< ^`xbxxxxx#x%xjxlx< ljxlxnxxx)x+x=xxx< x x x xŝxǝxɝxxx/x< /1xxxxxxx$x&xx< xx٨xۨxPx{x9x;x=x^x< ^`x2x4x6xϸxѸx_xxԻxox< oqxmxxxxxxxqxx< xx5x7xxxFxHxxx< xxxxBxDxxxsxux< uxxxxIxKxxxMxOx< O)x+xxxxxxxrxtx< txxxxPxRxxx>x@x< @xxwxyxBxDxxxTxVx< Vxxxxxxxxxx< GxIxxx(x*xxxxx< xxxdxfxhxxxxx< xxxxxkxmxoxxx< xxxxRxTxVxxxx< xxx>x@xAB<A.n7n%?9  Ep!.U9E2P#S_kxϪ~q F$ |r#)!6@DOcQW[chois}'3 4: &T     >/)2`9DO3Iz" !<"T#]$8%.&J'C()*+4,Z-.5/01;2m3456789= (04.29.9003.22.90