The rapid growth of text based information on the World Wide Web and various applications making use of this data motivates the need for efficient and effective methods to identify and separate the “main content” from the additional content items, such as navigation menus, advertisements, design elements or legal disclaimers. Firstly, in this thesis, we study, develop, and evaluate R2L, DANA, DANAg, and AdDANAg, a family of novel algorithms for extracting the main content of web documents. The main concept behind R2L, which also provided the initial idea and motivation for the other three algorithms, is to use well particularities of Right-to-Left languages for obtaining the main content of web pages. As the English character set and the Right-to-Left character set are encoded in different intervals of the Unicode character set, we can efficiently distinguish the Right-to-Left characters from the English ones in an HTML file. This enables the R2L approach to recognize areas of the HTML file with a high density of Right-to-Left characters and a low density of characters from the English character set. Having recognized these areas, R2L can successfully separate only the Right-to-Left characters. The first extension of the R2L, DANA, improves effectiveness of the baseline algorithm by employing an HTML parser in a post processing phase of R2L for extracting the main content from areas with a high density of Right-to-Left characters. DANAg is the second extension of the R2L and generalizes the idea of R2L to render it language independent. AdDANAg, the third extension of R2L, integrates a new preprocessing step to normalize the hyperlink tags. The presented approaches are analyzed under the aspects of efficiency and effectiveness. We compare them to several established main content extraction algorithms and show that we extend the state-of-the-art in terms of both, efficiency and effectiveness. Secondly, automatically extracting the headline of web articles has many applications. We develop and evaluate a content-based and language-independent approach, TitleFinder, for unsupervised extraction of the headline of web articles. The proposed method achieves high performance in terms of effectiveness and efficiency and outperforms approaches operating on structural and visual features. / Das rasante Wachstum von textbasierten Informationen im World Wide Web und die Vielfalt der Anwendungen, die diese Daten nutzen, macht es notwendig, effiziente und effektive Methoden zu entwickeln, die den Hauptinhalt identifizieren und von den zusätzlichen Inhaltsobjekten wie z.B. Navigations-Menüs, Anzeigen, Design-Elementen oder Haftungsausschlüssen trennen. Zunächst untersuchen, entwickeln und evaluieren wir in dieser Arbeit R2L, DANA, DANAg und AdDANAg, eine Familie von neuartigen Algorithmen zum Extrahieren des Inhalts von Web-Dokumenten. Das grundlegende Konzept hinter R2L, das auch zur Entwicklung der drei weiteren Algorithmen führte, nutzt die Besonderheiten der Rechts-nach-links-Sprachen aus, um den Hauptinhalt von Webseiten zu extrahieren. Da der lateinische Zeichensatz und die Rechts-nach-links-Zeichensätze durch verschiedene Abschnitte des Unicode-Zeichensatzes kodiert werden, lassen sich die Rechts-nach-links-Zeichen leicht von den lateinischen Zeichen in einer HTML-Datei unterscheiden. Das erlaubt dem R2L-Ansatz, Bereiche mit einer hohen Dichte von Rechts-nach-links-Zeichen und wenigen lateinischen Zeichen aus einer HTML-Datei zu erkennen. Aus diesen Bereichen kann dann R2L die Rechts-nach-links-Zeichen extrahieren. Die erste Erweiterung, DANA, verbessert die Wirksamkeit des Baseline-Algorithmus durch die Verwendung eines HTML-Parsers in der Nachbearbeitungsphase des R2L-Algorithmus, um den Inhalt aus Bereichen mit einer hohen Dichte von Rechts-nach-links-Zeichen zu extrahieren. DANAg erweitert den Ansatz des R2L-Algorithmus, so dass eine Sprachunabhängigkeit erreicht wird. Die dritte Erweiterung, AdDANAg, integriert eine neue Vorverarbeitungsschritte, um u.a. die Weblinks zu normalisieren. Die vorgestellten Ansätze werden in Bezug auf Effizienz und Effektivität analysiert. Im Vergleich mit mehreren etablierten Hauptinhalt-Extraktions-Algorithmen zeigen wir, dass sie in diesen Punkten überlegen sind. Darüber hinaus findet die Extraktion der Überschriften aus Web-Artikeln vielfältige Anwendungen. Hierzu entwickeln wir mit TitleFinder einen sich nur auf den Textinhalt beziehenden und sprachabhängigen Ansatz. Das vorgestellte Verfahren ist in Bezug auf Effektivität und Effizienz besser als bekannte Ansätze, die auf strukturellen und visuellen Eigenschaften der HTML-Datei beruhen.

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It is known that fission yeast Schizosaccharomyces pombe maintains its nuclear envelope during mitosis and it undergoes an interesting shape change during cell division - from a spherical via an ellipsoidal and a peanut-like to a dumb-bell shape. However, the biomechanical system behind this amazing transformation is still not understood. What we know is, that the shape must change due to forces acting on the membrane surrounding the nucleus and the microtubule based mitotic spindle is thought to play a key role. To estimate the locations and directions of the forces, the shape of the nucleus was recorded by confocal light microscopy. But such data is often inhomogeneously labeled with gaps in the boundary, making classical segmentation impractical. In order to accurately determine the shape we developed a global parametric shape description method, based on a Fourier coordinate expansion. The method implicitly assumes a closed and smooth surface. We will calculate the geometrical properties of the 2-dimensional shape and extend it to 3-dimensional properties, assuming rotational symmetry. Using a mechanical model for the lipid bilayer and the so called Helfrich-Canham free energy we want to calculate the minimum energy shape while respecting system-specific constraints to the surface and the enclosed volume. Comparing it with the observed shape leads to the forces. This provides the needed research tools to study forces based on images.

The rapid growth of text based information on the World Wide Web and various applications making use of this data motivates the need for efficient and effective methods to identify and separate the “main content” from the additional content items, such as navigation menus, advertisements, design elements or legal disclaimers. Firstly, in this thesis, we study, develop, and evaluate R2L, DANA, DANAg, and AdDANAg, a family of novel algorithms for extracting the main content of web documents. The main concept behind R2L, which also provided the initial idea and motivation for the other three algorithms, is to use well particularities of Right-to-Left languages for obtaining the main content of web pages. As the English character set and the Right-to-Left character set are encoded in different intervals of the Unicode character set, we can efficiently distinguish the Right-to-Left characters from the English ones in an HTML file. This enables the R2L approach to recognize areas of the HTML file with a high density of Right-to-Left characters and a low density of characters from the English character set. Having recognized these areas, R2L can successfully separate only the Right-to-Left characters. The first extension of the R2L, DANA, improves effectiveness of the baseline algorithm by employing an HTML parser in a post processing phase of R2L for extracting the main content from areas with a high density of Right-to-Left characters. DANAg is the second extension of the R2L and generalizes the idea of R2L to render it language independent. AdDANAg, the third extension of R2L, integrates a new preprocessing step to normalize the hyperlink tags. The presented approaches are analyzed under the aspects of efficiency and effectiveness. We compare them to several established main content extraction algorithms and show that we extend the state-of-the-art in terms of both, efficiency and effectiveness. Secondly, automatically extracting the headline of web articles has many applications. We develop and evaluate a content-based and language-independent approach, TitleFinder, for unsupervised extraction of the headline of web articles. The proposed method achieves high performance in terms of effectiveness and efficiency and outperforms approaches operating on structural and visual features. / Das rasante Wachstum von textbasierten Informationen im World Wide Web und die Vielfalt der Anwendungen, die diese Daten nutzen, macht es notwendig, effiziente und effektive Methoden zu entwickeln, die den Hauptinhalt identifizieren und von den zusätzlichen Inhaltsobjekten wie z.B. Navigations-Menüs, Anzeigen, Design-Elementen oder Haftungsausschlüssen trennen. Zunächst untersuchen, entwickeln und evaluieren wir in dieser Arbeit R2L, DANA, DANAg und AdDANAg, eine Familie von neuartigen Algorithmen zum Extrahieren des Inhalts von Web-Dokumenten. Das grundlegende Konzept hinter R2L, das auch zur Entwicklung der drei weiteren Algorithmen führte, nutzt die Besonderheiten der Rechts-nach-links-Sprachen aus, um den Hauptinhalt von Webseiten zu extrahieren. Da der lateinische Zeichensatz und die Rechts-nach-links-Zeichensätze durch verschiedene Abschnitte des Unicode-Zeichensatzes kodiert werden, lassen sich die Rechts-nach-links-Zeichen leicht von den lateinischen Zeichen in einer HTML-Datei unterscheiden. Das erlaubt dem R2L-Ansatz, Bereiche mit einer hohen Dichte von Rechts-nach-links-Zeichen und wenigen lateinischen Zeichen aus einer HTML-Datei zu erkennen. Aus diesen Bereichen kann dann R2L die Rechts-nach-links-Zeichen extrahieren. Die erste Erweiterung, DANA, verbessert die Wirksamkeit des Baseline-Algorithmus durch die Verwendung eines HTML-Parsers in der Nachbearbeitungsphase des R2L-Algorithmus, um den Inhalt aus Bereichen mit einer hohen Dichte von Rechts-nach-links-Zeichen zu extrahieren. DANAg erweitert den Ansatz des R2L-Algorithmus, so dass eine Sprachunabhängigkeit erreicht wird. Die dritte Erweiterung, AdDANAg, integriert eine neue Vorverarbeitungsschritte, um u.a. die Weblinks zu normalisieren. Die vorgestellten Ansätze werden in Bezug auf Effizienz und Effektivität analysiert. Im Vergleich mit mehreren etablierten Hauptinhalt-Extraktions-Algorithmen zeigen wir, dass sie in diesen Punkten überlegen sind. Darüber hinaus findet die Extraktion der Überschriften aus Web-Artikeln vielfältige Anwendungen. Hierzu entwickeln wir mit TitleFinder einen sich nur auf den Textinhalt beziehenden und sprachabhängigen Ansatz. Das vorgestellte Verfahren ist in Bezug auf Effektivität und Effizienz besser als bekannte Ansätze, die auf strukturellen und visuellen Eigenschaften der HTML-Datei beruhen.

Die rheumatoide Arthritis ist eine chronisch-entzündliche Bindegewebserkrankung mit symmetrischem Befall der Gelenke. Die genaue Ätiologie ist bisher unbekannt. Aktivierte synoviale Fibroblasten sollen durch gesteigerte Adhäsion und Produktion von proinflammatorischen Zytokinen und Matrix-lysierenden Proteasen maßgeblich an der Gelenkdestruktion beteiligt sein. Ziel dieser Arbeit war es, ein neues in-vivo-Knorpeldestruktions-Modell zu etablieren, in welchem unter immunkompetenten Bedingungen, die Invasion und Destruktion von Gelenkknorpel durch die Fibroblasten-Zelllinie LS48 über einen längeren Zeitraum simuliert werden kann. Die am Institut für klinische Immunologie der Medizinischen Fakultät der Universität Leipzig etablierte Zelllinie LS48 wurde in die ipsilateralen Kniegelenke von BALB/c-Mäusen injiziert. Die dadurch induzierte Gewebsdestruktion wurde über zehn Wochen in zweiwöchigem Abstand histopathologisch beurteilt und klassifiziert. Als vergleichende Fibroblasten-Zelllinie wurden nicht-invasive NIH/3T3-Zellen eingesetzt. An Hand der Score-Parameter Zellinvasion, Pannusformation und Knorpeldestruktion wurde eine mäßige bis schwer-wiegende Gewebsdestruktion durch die LS48-Zellen bereits ab der zweiten Untersuchungswoche lichtmikroskopisch nachgewiesen, ohne dass dabei pathologische Effekte in den kontralateralen Kniegelenken aufgetreten sind. Polarisationsmikroskopisch wurden für den Parameter Knorpeldestruktion vergleichbare Ergebnisse erzielt. Damit wurde gezeigt, dass das Modell BALB/c LS48 ein erfolgversprechendes Instrument darstellt, das zur Testung neuer therapeutischer Strategien gegen die Gelenkdestruktion verwendet werden kann. Inwieweit die Auseinandersetzung der LS48-Zellen mit dem spezifischen Immunsystem der BALB/c-Maus Auswirkungen auf den Verlauf der Gewebsdestruktion hat, sollte in weiterführenden Experimenten untersucht werden.

Uppsatsens problemställning rör frågan om det är möjligt att utröna hur tystnaden framställs i Nelly Sachs sena lyrik och vad den säger, och huruvida det är möjligt att relatera denna tystnad till en medveten kontra omedveten uttrycksform. Min avsikt är alltså att undersöka de strukturer eller mönster – medvetna som omedvetna – som står att finna i Sachs lyrik som kan kopplas samman med denna tystnad, inte för att fastställa en dikts betydelse utan för att undersöka hur tystnadens närvaro tar sig uttryck och låter sig urskiljas i hennes dikter. Jag gör detta dels genom att i uppsatsens del ett redogöra för hur tystnaden som tema och problem uppfattas i den tidigare forskningen. I del två försöker jag fördjupa dessa rön genom en vidare koppling till Sachs modernistiska formspråk, och med hjälp av bland annat psykoanalytisk teori görs ett antal närläsningar av hennes senare dikter. Den teoretiska ramen för diskussionen hämtar jag alltså främst från psykoanalysen som på olika vis uppmärksammar lakuner, trauman och omedvetna dimensioner i språket, vilket jag menar kan öka förståelsen för tystnadens problematik hos Sachs. Undersökningen genomförs närmare bestämt i linje med Julia Kristevas teoribildning. Kristeva är psykoanalytiker och även professor i lingvistik och har formulerat teorier om det poetiska språket som visat sig fruktbara i min läsning av det ”ordlösa språket” hos Sachs. Kathrin M. Bower refererar träffande till Kristevas arbete som ”Kristeva’s distinctive brand of psychoanalytic semiotics”.

Die rheumatoide Arthritis ist eine chronisch-entzündliche Bindegewebserkrankung mit symmetrischem Befall der Gelenke. Die genaue Ätiologie ist bisher unbekannt. Aktivierte synoviale Fibroblasten sollen durch gesteigerte Adhäsion und Produktion von proinflammatorischen Zytokinen und Matrix-lysierenden Proteasen maßgeblich an der Gelenkdestruktion beteiligt sein. Ziel dieser Arbeit war es, ein neues in-vivo-Knorpeldestruktions-Modell zu etablieren, in welchem unter immunkompetenten Bedingungen, die Invasion und Destruktion von Gelenkknorpel durch die Fibroblasten-Zelllinie LS48 über einen längeren Zeitraum simuliert werden kann. Die am Institut für klinische Immunologie der Medizinischen Fakultät der Universität Leipzig etablierte Zelllinie LS48 wurde in die ipsilateralen Kniegelenke von BALB/c-Mäusen injiziert. Die dadurch induzierte Gewebsdestruktion wurde über zehn Wochen in zweiwöchigem Abstand histopathologisch beurteilt und klassifiziert. Als vergleichende Fibroblasten-Zelllinie wurden nicht-invasive NIH/3T3-Zellen eingesetzt. An Hand der Score-Parameter Zellinvasion, Pannusformation und Knorpeldestruktion wurde eine mäßige bis schwer-wiegende Gewebsdestruktion durch die LS48-Zellen bereits ab der zweiten Untersuchungswoche lichtmikroskopisch nachgewiesen, ohne dass dabei pathologische Effekte in den kontralateralen Kniegelenken aufgetreten sind. Polarisationsmikroskopisch wurden für den Parameter Knorpeldestruktion vergleichbare Ergebnisse erzielt. Damit wurde gezeigt, dass das Modell BALB/c LS48 ein erfolgversprechendes Instrument darstellt, das zur Testung neuer therapeutischer Strategien gegen die Gelenkdestruktion verwendet werden kann. Inwieweit die Auseinandersetzung der LS48-Zellen mit dem spezifischen Immunsystem der BALB/c-Maus Auswirkungen auf den Verlauf der Gewebsdestruktion hat, sollte in weiterführenden Experimenten untersucht werden.:Bibliographische Zusammenfassung II Inhaltsverzeichnis III Abkürzungsverzeichnis IV 1 Einleitung 1 1.1 Rheumatische Erkrankungen 1 1.2 Die rheumatoide Arthritis 2 1.2.1 Immunologische Grundlagen der rheumatoiden Arthritis 2 1.2.1.1 Hypothese der Fibroblasten-Abhängigkeit 3 1.2.1.2 Hypothese der T-Zell-Abhängigkeit 4 1.3 Allgemeine Anatomie und Histologie des Kniegelenks 6 1.4 Die Histopathologie der rheumatoiden Arthritis 9 1.4.1 Verschiedene Synovialmembrantypen bei rheumatoider Arthritis 10 1.5 Tiermodelle zur Untersuchung der rheumatoiden Arthritis 11 1.5.1 Das Tiermodell der Fibroblasten-induzierten Gelenkdestruktion in der BALB/c-Maus 12 1.6 Histopathologische Score-Systeme der rheumatoiden Arthritis in Tiermodellen 13 1.7 Ziel 13 1.7.1 Fragestellungen 14 2 Material und Methoden 16 2.1 Zelllinien und Versuchstiere 16 2.1.1 Die Fibroblasten-Zelllinie NIH/3T3 16 2.1.2 Die Fibroblasten-Zelllinie LS48 16 2.1.3 Die BALB/c-Maus 17 2.2 Tierversuchsplan 18 2.3 Zellkultur 19 2.3.1 Geräte und Verbrauchsmaterialien 19 2.3.2 Reagenzien 20 2.3.3 Durchführung 21 2.4 Isolation der murinen Kniegelenke 22 2.5 Histologische Aufarbeitung 23 2.5.1 Geräte und Verbrauchsmaterialien 23 2.5.2 Reagenzien 24 2.5.3 Entkalkung, Entwässerung, Einbettung und Schneiden der Präparate 26 2.5.4 Azanfärbung nach Heidenhain (Kernechtrubin-Anillinblau-Orange G-Färbung) 27 2.6 Klassifikation mit dem Durchlichtmikroskop für das Modell der Fibroblasten-induzierten Knorpeldestruktion (Balb/c-LS48) 29 2.7 Klassifikation mit dem Polarisationsmikroskop für das Modell der Fibroblasten-induzierten Knorpeldestruktion (Balb/c-LS48) 29 2.8 Statistik 30 3 Ergebnisse 31 3.1 Score-Erhebung mit dem Lichtmikroskop für das Modell der Fibroblasten-induzierten Knorpeldestruktion (BALB/c-LS48) 31 3.1.1 Bewertungsmodus für den Score-Parameter Zellinvasion 32 3.1.2 Bewertungsmodus für den Score-Parameter Pannusformation 35 3.1.3 Bewertungsmodus für den Score-Parameter Knorpeldestruktion 38 3.2 Datenanalyse der lichtmikroskopisch untersuchten Parameter Zellinvasion, Pannusformation und Knorpeldestruktion für das Modell der Fibroblasten-induzierten Knorpeldestruktion (BALB/c-LS48) 41 3.2.1 Zellinvasion 41 3.2.2 Pannusformation 45 3.2.3 Knorpeldestruktion 48 3.2.4 Gesamtscore 51 3.3 Score-Erhebung mit dem Polarisationsmikroskop für das Modell der Fibroblasten-induzierten Knorpeldestruktion (BALB/c-LS48) 56 3.3.1 Bewertungsmodus für den Score-Parameter Knorpeldestruktion 56 3.4 Datenanalyse des polarisationsmikroskopisch untersuchten Parameters Knorpel-destruktion für das Modell der Fibroblasten-induzierten Knorpeldestruktion (BALB/c-LS48) 59 3.5 Statistischer Vergleich der licht- und polarisationsmikroskopischen Analysemethoden für den Parameter Knorpeldestruktion 62 3.6 Statistischer Vergleich der medialen und lateralen histologischen Sagittalschnitte der Kniegelenke 63 4 Diskussion 64 4.1 Die Bedeutung der histopathologischen Score-Parameter für das Modell der Fibroblasten-induzierten Gelenkdestruktion in der BALB/c-Maus 65 4.1.1 Der Score-Parameter Zellinvasion 65 4.1.1.1 Die pathophysiologische Bedeutung des Score-Parameters Zellinvasion 67 4.1.1.2 Interpretation der lichtmikroskopischen Befunde des Score-Parameters Zellinvasion für die Zelllinie LS48 im ipsilateralen Kniegelenk im Verlauf von zehn Wochen 69 4.1.2 Der Score-Parameter Pannusformation 70 4.1.2.1 Die pathophysiologische Bedeutung des Score-Parameters Pannusformation 71 4.1.2.2 Interpretation der lichtmikroskopischen Befunde des Score-Parameters Pannusformation für die Zelllinie LS48 im ipsilateralen Kniegelenk im Verlauf von zehn Wochen 73 4.1.3 Der Score-Parameter Knorpeldestruktion 74 4.1.3.1 Die pathophysiologische Bedeutung des Score-Parameters Knorpeldestruktion 75 4.1.3.2 Interpretation der lichtmikroskopischen Befunde des Score-Parameters Knorpeldestruktion für die Zelllinie LS48 im ipsilateralen Kniegelenk im Verlauf von zehn Wochen 76 4.1.4 Interpretation des lichtmikroskopisch erhobenen Gesamtscores für das Knorpeldestruktionsmodell (BALB/c-LS48) im ipsilateralen Kniegelenk im Verlauf von zehn Wochen 78 4.1.4.1 Verlaufsvergleich zu anderen Tiermodellen 81 4.2 Die histopathologischen Auswirkungen der Zelllinien LS48 und NIH/3T3 im ipsilateralen Kniegelenk der BALB/c-Maus im Vergleich 83 4.3 Vergleich der medialen und lateralen Sagittalebenen der histologischen Präparate der Kniegelenke 85 4.4 Beurteilung histopathologischer Veränderungen in den kontralateralen Kniegelenken im Verlauf von zehn Wochen 86 4.5 Vergleich der licht- und polarisationsmikroskopischen Untersuchungsergebnisse 87 4.6 Schlussfolgerungen und Ausblick 89 Zusammenfassung 94 Literaturverzeichnis 99 Abbildungs- und Tabellenverzeichnis 116 Eigenständigkeitserklärung VIII Danksagung IX

Die hier vorgelegte kumulative Dissertation befasst sich mit der Frage des emotionalen Sprachgebrauchs als Teil der öffentlichen politischen Kommunikation in abendländischen Demokratien. Durch die Anwendung etablierter Erkenntnisse und Ansätze aus den Bereichen der affektiven Neurowissenschaften und der Neurolinguistik zu emotionalem Sprachgebrauch, wird versucht neue Perspektiven und Analysetechniken für die Sozial- und Politikwissenschaften herauszuarbeiten, die sich mit der rhetorischen Gestaltung und Funktion öffentlicher politischer Kommunikation befassen. Im Rahmen dieser Bemühungen habe ich einen sequenziellen Mixed-Methods-Ansatz entwickelt, eine neopragmatische Diskursanalyse (NPDA), die auf der bestehenden Methodologie der Pragmatischen Soziologie der Kritik (PSC) basiert. Diese Methode ermöglicht es, die Argumentationsstrategien und -muster von Akteuren abzuleiten und ihre Verwendung von hochgradig erregender emotionaler Sprache (via HAEWWörterbuch) nachzuzeichnen. In zwei separaten Fallstudien habe ich diesen neu entwickelten Ansatz angewendet, um (1) die US-Präsidentschaftswahlkämpfe 2016 von Trump und Clinton zu analysieren sowie (2) öffentliche Reden britischer Parteiführer:innen der Conservative und der Labour Party von 1900 bis 2019. Ich habe festgestellt, dass emotionale Sprache in der gesamten untersuchten (politischen) Kommunikation vorkommt und dass sie hauptsächlich eine Highlighter-Funktion in den Argumentationen der Akteure einnimmt. Politische Kommunikation, als eine spezifische Ausformung menschlicher Kommunikation, scheint immer ‚emotional‘ zu sein. / This cumulative dissertation addresses the issues of emotive language use as part of public political communication in occidental democracies. By applying established findings and approaches from the fields of affective neuroscience and neurolinguistics on emotive language use, the here presented dissertation intends to offer new perspectives and analytical techniques for the social and political sciences, concerned with understanding the rhetorical design and function of public political communication. As part of these efforts, I developed a sequential mixed methods approach, a neopragmatist discourse analysis (NPDA), which is based on the existing methodology associated with the Pragmatic Sociology of Critique (PSC). This method allows for the deduction of actors’ argumentative strategies and patterns and to detect their use of highly arousing emotive language (via HAEW dictionary). In two separate case studies I applied this newly developed approach, analysing (1) the 2016 U.S. presidential election campaigns of Trump and Clinton as well as (2) public speeches of British party leaders from the Conservative and Labour Party from 1900 – 2019. I found that emotive language appeared throughout all analysed (political) communication and that it mainly served a highlighting function within actors’ argumentations. Political communication, as a specific form of human communication, seems to always be ‘emotional’.