Was ist Sentiment-Analyse?

Die Sentiment-Analyse bezieht sich auf einen Aspekt des Bereichs der Verarbeitung natürlicher Sprache und dient ausschließlich dem Verständnis subjektiver Meinungen oder Stimmungen, die aus einer Reihe von Quellen zu einem einzelnen Thema zusammengefasst wurden.

In einem geschäftlichen Kontext bezieht sich Sentiment-Analyse auf Tools, die Informationen aus Meinungen identifizieren und ableiten und dann den Geschäftsbetrieb verbessern. Dies geschieht mit Hilfe einer Reihe von Algorithmen, die sich mit dem Subkontext von Meinungen befassen und versuchen, Einstellungen in Bezug auf ein Produkt oder ein bestimmtes Element zu verstehen.

Bei der Sentiment-Analyse dreht sich alles um Meinungsgewinnung, um die Argumentation der Öffentlichkeit zu verstehen. Dadurch können Unternehmen die Produktpositionierung untersuchen. Die Sentiment-Analyse wird in vielen verschiedenen Bereichen eingesetzt:

• Analytik der Produkte
• Marktforschung
• Hyper-Personalisierung
• Reputationsmanagement
• Wahrnehmungen in der Öffentlichkeitsarbeit
• Präzise Zielgruppe von Kunden
• Bewertungen von Produkten
• Feedback zum Produkt
• Effizienter Kundenservice

Die Sentiment-Analyse spielt eine große Rolle bei der Entwicklung intelligenterer Produkte und Dienstleistungen, die speziell auf die Bedürfnisse der Kunden zugeschnitten sind.

Warum ist Sentiment-Analyse wichtig?

Die Sentiment-Analyse konzentriert sich auf die Wahrnehmung eines Produkts und seine Marktbegehrtheit durch die Verarbeitung von Stimmungsdaten. Es gibt verschiedene öffentliche und private Ressourcen, die genutzt werden können, um Informationen zur Kundenwahrnehmung zu erhalten. Zu diesen Quellen gehören:

• Kundenkorrespondenz zu einem Produkt oder einem Service
• nutzergenerierte öffentliche Rezensionen
• professionelle medienbasierte Produktbewertungen
• die Social-Media-Präsenz des Produkts wie Erwähnungen oder Hashtags
• Forum Mining, sowohl allgemein als auch zweckorientiert

Mit der Sentiment-Analyse können Unternehmen ihre riesigen Datenmengen verstehen und in eine Reihe positiver Ergebnisse umwandeln. Zu den Vorteilen gehören:

• ein klares Verständnis der Wahrnehmung eines Publikums über ein Produkt oder einen Service
• eine eingehender Untersuchung in den aktuellen Marktstatus aus Kundensicht

Für beide stellen die Ergebnisse ein Wertangebot für die spezifische Zielgruppe eines Produkts dar.

Aber warum ist ein solches Verständnis notwendig?

In Bezug auf die wichtigsten Leistungsindikatoren für jedes Produkt erfordert das Verständnis des nächsten Entwicklungsschritts eine klare Sicht auf seine Vor- und Nachteile. Die Sentiment-Analyse eignet sich hervorragend zur Bestimmung von Marketingmaßnahmen und deren Ausrichtung sowie der Geschäftsentwicklung. Mit dem auf Sentiment-Analysen basierenden Marketing können Unternehmen die Stärken und Schwächen jedes Produkts aus Kundensicht verstehen.

Die Sentiment-Analyse verwendet auch reale Daten, die bei korrekter Analyse echte Informationen liefern sollten, um umsetzbare Strategien zu formulieren. Es gibt kein Raten oder Was-wäre-wenn-Szenario.

In Bezug auf die Marktforschung ist die Sentiment-Analyse signifikant, aber viel weniger integral. Sie bietet eine alternative Perspektive und mehr Variationen dessen, was der Markt will. Sie eröffnet oft neuere Herangehensweisen und ermöglicht einem Unternehmen, eine ungenutzte Nische für ein Produkt zu finden.

Die Sentiment-Analyse ist auf grundlegender Ebene einfach, aber aus Unternehmensperspektive benötigen Sie ausgefeilte Tools für erweiterte Erkenntnisse.

Arten der Sentiment-Analyse

Hier sehen Sie die verschiedenen Arten der Sentiment-Analyse. All diese Analysen verwenden datenbasierte künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML), um ihre Urteile und Vorhersagen zu treffen:

Genaue Sentiment-Analyse

Eine genaue Sentiment-Analyse interpretiert die Polarität der öffentlichen Meinung. Diese Analyse kann eine einfache binäre „Gefällt mir-/Gefällt mir nicht“-Stimmung oder eine positive/negative Differenzierung oder komplexer sein, mit tieferen Spezifikationen wie einer Likert-Bewertungsskala von 1 bis 7, die eine hohe Übereinstimmung mit starken Meinungsverschiedenheiten zu Verhaltensfragen misst.

Emotionserkennung

Die emotionsbasierte Sentiment-Analyse erkennt spezifische emotionale Zustände in der Kundenkorrespondenz auf der Grundlage von sprachlichen und maschinellen Lernalgorithmen. Die Ergebnisse bestimmen, warum Kunden eine bestimmte Einstellung zu Produkten haben.

Aspektbasierte Sentiment-Analyse

Die aspektbasierte Sentiment-Analyse geht etwas tiefer. Der Schwerpunkt liegt darauf, die Meinungen der Kunden zu einem bestimmten Aspekt oder Element eines Produkts zu ermitteln (z. B. das neueste Upgrade der Software eines Handys). Mit einer aspektbasierten Analyse können Sie leicht verfolgen, wie Kunden das Upgrade wahrnehmen und welche spezifischen Stärken oder Schwächen aus Kundensicht bestehen.

Absichtsanalyse

Die Absichtsanalyse wird im Kundenservice zur Rationalisierung von Workflows verwendet. Sie bestimmt die spezifische Absicht, die hinter der Botschaft einer Person steht.

Was sind die beiden Ansätze für die Sentiment-Analyse?

Es gibt zwei etablierte Ansätze für die Sentiment-Analyse:

Regelbasierter Ansatz

Der regelbasierte Ansatz verwendet einen Algorithmus, der eine detaillierte und klare Meinungsbeschreibung identifiziert. Der Ansatz umfasst die Identifizierung der Subjektivität, der Polarität von Meinungen und auch des Meinungsthemas. Dieser regelbasierte Ansatz nutzt die grundlegende Verarbeitung natürlicher Sprache und beinhaltet einige der folgenden möglichen Vorgänge:

• Stammformreduktion
• Parsing
• Tokenisierung
• Part-of-Speech-Tagging
• Sprachanalyse

Der regelbasierte Ansatz beginnt mit zwei Wortsätzen. Einer dieser Sätze enthält nur Positive, der andere nur Negative. Der Algorithmus durchsucht den Text gründlich nach Wörtern, die seinen vordefinierten Regeln und Wortlisten entsprechen, und berechnet dann die am häufigsten vorkommenden Wörter. Mehr positives Vokabular bedeutet positive Polarität und ein negativeres Vokabular deutet auf negative Polarität hin.

Der Nachteil regelbasierter Algorithmen besteht darin, dass einige Ergebnisse unzureichend geliefert werden. Es gibt wenig Flexibilität oder Präzision, die eine Verwendung des Ergebnisses ermöglichen, da regelbasierte Ansätze den Kontext nicht berücksichtigen. Der Algorithmus kann jedoch den Ton der Nachrichten ermitteln, was für den Kundenservice nützlich ist.

Regelbasierte Ansätze können Probleme mit der Sprachwissenschaft haben. Die Umgangssprache ändert sich schnell und kann einige Herausforderungen mit sich bringen, wenn Wörter mit positiven oder negativen Gefühlen in Einklang gebracht werden. Heute wird die regelbasierte Sentiment-Analyse häufig als Ausgangspunkt für die zukünftige Implementierung und Schulung von Machine-Learning-Lösungen verwendet.

Ansatz der automatischen Sentiment-Analyse

Die automatische Sentiment-Analyse befasst sich eingehend mit Text und extrahiert nutzbare Daten. Anstatt ihre Arbeit auf vordefinierte Regeln zu stützen, nutzt die automatische Sentiment-Analyse maschinelles Lernen, um die Bedeutung einer Botschaft zu verstehen. Dieser automatische Ansatz verwendet überwachte Klassifizierungsalgorithmen für maschinelles Lernen, wodurch die Präzision und Genauigkeit erhöht und Informationen anhand einer Reihe von Kriterien schnell verarbeitet werden.

Die Sentiment-Analyse verwendet Algorithmen für maschinelles Lernen, um Daten zu untersuchen. Im Allgemeinen kann die Sentiment-Analyse die folgenden Arten von Klassifizierungsalgorithmen beinhalten:

• Lineare Regression
• Support Vector Machines
• Naive Bayes
• Wiederkehrende neuronale Netzwerkderivate (z. B. langfristige Kurzzeitgedächtnis-Netzwerke und Gated Recurrent Units)

Bei der Stimmung wird es ziemlich schwierig, da es sich scheinbar um eine regelmäßige Extraktion einer bestimmten Erkenntnis handelt. Es ist jedoch eine Menge Arbeit nötig, um eine genaue Vorstellung von der Stimmung zu bekommen.

Wie funktioniert die Sentiment-Analyse?

Die Sentiment-Analyse ist im Wesentlichen ein Klassifizierungsalgorithmus, der darauf abzielt, meinungsbasierte Sichtweisen, verwandte Emotionen und Informationen zu ermitteln, die von besonderem Interesse sein könnten.

Was ist eine „Meinung“ in der Sentiment-Analyse? Im Allgemeinen ist eine Meinung ein Standpunkt, der möglicherweise nicht auf Fakten oder genauem Wissen beruht.

Aus Datensicht geht es bei Meinungen jedoch um noch viel mehr. Während es sich um eine subjektive Bewertung handelt, die auf persönlichen Erfahrungen basiert, entspricht sie Emotionen: Eine Reihe von Vorboten stellt einen komplexen Standpunkt von Erfahrungen und Emotionen dar. Mit diesem Verständnis kann die Sentiment-Analyse:

• die Stimmungsdaten auf einer bestimmten Plattform, z. B. einer Bewertungsseite oder einem Kundensupport-Desk, extrahieren
• die positive oder negative Polarität ermitteln
• definieren, ob allgemein oder spezifisch über das Thema gesprochen wird
• Meinungsbildner einzeln oder im Kontext vorhandener Zielgruppen-Segmente identifizieren

Die Sentiment-Analyse kann auf vielen verschiedenen Ebenen eingesetzt werden:

1. auf Dokumenten-Ebene: Analyse ganzer Texte
2. Satz-Ebene: Untersuchung eines ganzen Satzes
3. Satzteil-Ebene: Ermittlung von Unterausdrücken innerhalb eines Satzes

Da Meinungen subjektiv sind, gibt es vier Unterkategorien, in die sie charakterisiert werden können:

1. eine direkte Meinung: wo die Meinung auf den Punkt gebracht wird
   • „Die Benutzeroberfläche dieser Anwendung ist schlecht“
2. eine vergleichende Meinung: wo ein Vergleich zwischen A und B gezogen wird
   • „Die Benutzeroberfläche der Anwendung auf App B ist schlechter als die von App A“
3. die ausdrückliche Meinung: wo Dinge äußerst sehr deutlich gemacht werden
   • „Diese App funktioniert optimal“
4. implizite Meinungen: wo Meinungen nur angedeutet werden
   • „Die App stürzte innerhalb eines Tages ab“

Häufige Herausforderungen bei der Sentiment-Analyse

Kontext und Polarität

Algorithmen haben Schwierigkeiten, den Kontext zu verstehen. Während Menschen den Kontext einer Interaktion verstehen können, kann dies ein Hindernis für einen Algorithmus sein. Daher muss der Algorithmus so konfiguriert werden, dass er eine Kontextkomponente für Nachrichten enthält.

Die Textvektorisierung löst dieses Problem. Sie zeigt die Zusammenhänge von Wörtern in einem Text (und ihre Beziehungen zu anderen) anhand der Wortarten auf. Dies verleiht der Textstimmungsanalyse eine zusätzliche Dimension und gewährleistet ein klares Verständnis des Tonfalls der Botschaft.

Bestimmung von Subjektivität und Ton

Die Erkennung des Tonfalls in einer Nachricht ist das Hauptmerkmal der Sentiment-Analyse. Die Analyse des Tons kann je nach den verwendeten Wörtern von einfach bis komplex reichen. Menschliche Interaktionen können implizit oder explizit und subjektiv oder objektiv sein, was für Algorithmen schwer zu beurteilen ist.

Für die Lösung dieses Problems benötigt die Produktcharakterisierung mehrere Optionen und relevante Kategorien, damit der Algorithmus Subjektivität und Tonfall genau bestimmen kann.

Sarkasmus und Ironie erkennen

Maschinen und Algorithmen haben die meisten Schwierigkeiten, Ironie und Sarkasmus zu verstehen. Wörter, die in einer Sequenz verwendet werden, können auf etwas völlig anderes hinweisen als einen anderen Satz, und Algorithmen nehmen das für bare Münze und können es völlig falsch machen. Der Weg, dies anzugehen, besteht in einer eingehenden Kontextanalyse und einem massiven Korpus, um das Modell der Sentiment-Analyse zur Verarbeitung natürlicher Sprache zu trainieren.

Neutrale Nachrichten

Ein weiteres Problem sind neutrale Nachrichten, die keiner Kategorie zugeordnet werden können. Wie geht der Algorithmus mit neutralen Nachrichten um? Hier sind zwei Möglichkeiten dafür:

1. Die erste ist, in den Kontext einzutauchen und alle angegebenen Fakten zu betrachten. Damit kann jede unausgesprochene Meinung in den Vordergrund gerückt werden. Dies ist ein manueller Ansatz für Sonderfälle.
2. Die zweite bezieht sich auf den Algorithmus. Wenn etwas nicht als positiv oder negativ eingestuft wird, kann der Algorithmus so konfiguriert werden, dass er es als neutral kennzeichnet.

Die Zukunft der Sentiment-Analyse

Sentiment-Analyse ist eine wertvolle Technologie, insbesondere für Unternehmen. Sie erhält auf unvoreingenommene (oder relativ weniger) voreingenommene Weise realistisches Feedback von Kunden. Bei korrekter Ausführung bietet sie einen Mehrwert für ein Unternehmen und liefert Fakten und messbare Daten für zukünftige Entscheidungen.

Unternehmen, die ihr Produkt oder ihren Service verbessern, mehr Umsatz erzielen und ihren Konkurrenten einen Schritt voraus sein möchten, sollten Sentiment-Analyse verwenden.