In den letzten Jahren wurden zahlreiche Methoden entwickelt, um die Verbreitung von Negativität zu überwachen und vulgäre, beleidigende und aggressive Kommentare aus sozialen Medienplattformen zu entfernen. Allerdings gibt es vergleichsweise wenige Studien, die sich auf die Förderung von Positivität konzentrieren und unterstützenden und beruhigenden Inhalt in Online-Forumen stärken. Daher schlagen wir vor, einen englisch-kannadaischen Datensatz für Hoffnungsrede (Hope Speech) namens KanHope zu erstellen und mehrere Experimente durchzuführen, um den Datensatz zu evaluieren. Der Datensatz besteht aus 6.176 nutzergenerierten Kommentaren im kannadischen Codeswitching, die von YouTube gesammelt und manuell als Hoffnungsrede oder Nicht-Hoffnungsrede annotiert wurden. Zudem stellen wir DC-BERT4HOPE vor, ein Modell mit zwei Kanälen, das die englische Übersetzung von KanHope für zusätzliche Trainingsdaten verwendet, um die Erkennung von Hoffnungsrede zu verbessern. Dieser Ansatz erreicht einen gewichteten F1-Score von 0,756, was anderen Modellen überlegen ist. Somit zielt KanHope darauf ab, Forschung im Bereich Kannada zu fördern und gleichzeitig Wissenschaftler dazu anzuregen, einen praktischen Ansatz gegenüber Online-Inhalten anzunehmen, die ermutigend, positiv und unterstützend sind.