Was ist Stimmungsanalyse?
Bei der Stimmungsanalyse, die auch als "Opinion Mining" bezeichnet wird, werden natürliche Sprachverarbeitung (NLP), Textanalyse und Computerlinguistik eingesetzt, um subjektive Informationen aus Textdaten zu ermitteln und zu extrahieren. Sie zielt darauf ab, den emotionalen Grundton eines Textes zu bestimmen und ihn in der Regel als positiv, negativ oder neutral zu kategorisieren.
Wie die Stimmungsanalyse funktioniert
Zu den wichtigsten Aspekten der Stimmungsanalyse gehören:
- Textverarbeitung: Analyse von Texten, um den Kontext, die Syntax und die Semantik der verwendeten Wörter zu verstehen
- Sentiment-Klassifizierung: Zuweisung eines Sentiment-Scores oder einer Kategorie für den Text auf der Grundlage seines Inhalts und auf verschiedenen Ebenen, z. B. auf Dokumentenebene, Satzebene oder Aspektebene
- Merkmalsextraktion: Identifizierung und Verwendung spezifischer sprachlicher Merkmale (wie Wörter, Phrasen oder grammatikalische Strukturen), die auf die Stimmung hinweisen
- Maschinelles Lernen: Anwendung von Algorithmen und Modellen, die auf markierten Datensätzen trainiert wurden, um die Stimmung in neuen, ungesehenen Texten vorherzusagen
- Anwendungen: Einsatz in verschiedenen Bereichen wie Kundenfeedback-Analyse, Überwachung sozialer Medien, Marktforschung und Markenreputationsmanagement
Die Stimmungsanalyse hilft, die in Textdaten ausgedrückten Emotionen zu verstehen und zu quantifizieren, so dass Unternehmen und Forscher Einblicke in die öffentliche Meinung, die Kundenzufriedenheit und allgemeine Stimmungstrends gewinnen können.
