Stimmungsanalyse
Unter Sentimentanalyse, auch als Opinion Mining bekannt, versteht man die Verwendung natürlicher Sprachverarbeitung, Text Mining und Computerlinguistik, um subjektive Informationen aus Originalmaterialien zu identifizieren und zu extrahieren.
StimmungsanalyseBedeutung
- Bereitstellung objektiver Erkenntnisse:Durch den Einsatz von Sentimentanalyse-Tools auf Basis künstlicher Intelligenz (KI) können Unternehmen die persönlichen Vorurteile menschlicher Prüfer vermeiden. Dadurch können Unternehmen bei der Analyse von Kundenmeinungen konsistente und objektive Ergebnisse erzielen.
- Schaffen Sie bessere Produkte und Dienstleistungen:Sentimentanalysesysteme helfen Unternehmen, ihre Produkte und Dienstleistungen auf der Grundlage echten und spezifischen Kundenfeedbacks zu verbessern. KI-Technologie identifiziert reale Objekte oder Situationen (sogenannte Entitäten), die mit einer negativen Kundenstimmung verbunden sind.
- Groß angelegte Analyse:Unternehmen gewinnen weiterhin Informationen aus riesigen Mengen unstrukturierter Daten wie E-Mails, Chatbot-Transkriptionen, Umfragen, Aufzeichnungen zum Kundenbeziehungsmanagement und Produktfeedback. Mithilfe von Cloud-basierten Tools zur Stimmungsanalyse können Unternehmen den Prozess der Ermittlung der Kundenstimmung in Textdaten zu erschwinglichen Kosten skalieren.
- Ergebnisse in Echtzeit:Im heutigen, sich rasch verändernden Umfeld müssen Unternehmen schnell auf potenzielle Krisen oder Markttrends reagieren. Vermarkter verlassen sich auf Software zur Stimmungsanalyse, um in Echtzeit zu verstehen, wie Kunden über die Marke, Produkte und Dienstleistungen eines Unternehmens denken, und auf Grundlage ihrer Erkenntnisse sofort Maßnahmen ergreifen zu können. Sie können die Software so konfigurieren, dass sie Warnmeldungen sendet, wenn für bestimmte Schlüsselwörter eine negative Stimmung erkannt wird.
So funktioniert die Stimmungsanalyse
Bei der Sentimentanalyse handelt es sich um eine Anwendung von Techniken der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP), mit denen Computersoftware darauf trainiert werden kann, Text auf eine dem Menschen ähnliche Weise zu verstehen. Diese Analyse durchläuft normalerweise mehrere Phasen, bevor ein endgültiges Ergebnis vorliegt.
- Vorverarbeitung
In der Vorverarbeitungsphase identifiziert die Sentimentanalyse Schlüsselwörter, um die Kerninformationen des Textes hervorzuheben.
- Durch Tokenisierung kann ein Satz in mehrere Elemente oder Wörter aufgeteilt werden.
- Durch Lemmatisierung wird ein Wort in seine Stammform umgewandelt. Die Stammform von am ist beispielsweise be .
- Durch das Entfernen von Funktionswörtern können Wörter herausgefiltert werden, die dem Satz keine Bedeutung verleihen. Beispielsweise sind „with“, „for“, „at“ und „of“ alles Funktionswörter.
2. Keyword-Analyse
Mithilfe der NLP-Technologie können die extrahierten Schlüsselwörter weiter analysiert und ihnen ein Sentiment-Score zugewiesen werden. Der Sentiment Score ist ein Messwert, der das emotionale Element in Sentimentanalysesystemen angibt. Sentimentwerte vermitteln zu Analysezwecken einen relativen Eindruck der in einem Text zum Ausdruck gebrachten Emotionen. Beispielsweise können Forscher bei der Analyse von Kundenrezensionen den Wert 10 für Zufriedenheit und 0 für Enttäuschung verwenden.