Bei der Stimmungsanalyse werden Emotionen und Gefühle aus einem bestimmten Text extrahiert. Auf diese Weise können Unternehmen die zugrundeliegenden Bedeutungen hinter einer Nachricht verstehen, die sehr gut verborgen sein können. Aber wie genau funktioniert die Stimmungsanalyse und sollte Ihr Unternehmen sie nutzen?
Bevor wir uns mit der Funktionsweise der Stimmungsanalyse befassen, wollen wir einen Blick darauf werfen, wie leistungsstark die Stimmungsanalyse sein kann, wenn sie richtig eingesetzt wird.
Wir alle erinnern uns an die Colin-Kaepernick-Kampagne von Nike, oder? Die, die an Thanksgiving für Streit sorgte und wahrscheinlich für eine Reihe von zerbrochenen Freundschaften verantwortlich war?
Falls nicht, hier eine kurze Zusammenfassung.
Im Jahr 2018 führte Nike eine Marketingkampagne mit Colin Kaepernick ein, einer für manche kontroversen Figur, die einen landesweiten Feuersturm in den sozialen Medien auslöste.
In den 12 Monaten, bevor Nike die Kaepernick-Werbung ankündigte, Nike erhielt im Durchschnitt eine positive Nettostimmung von 26,7% in den sozialen Medien. Die Netto-Stimmung von Nike sank jedoch nach der Ankündigung auf -4,7%.
Wenn Sie der Marketingleiter von Nike wären, würden Sie die Kampagne sofort stoppen, oder? Warum haben sie es also nicht getan?
Trotz des scheinbar negativen Empfangs auf oberflächlicher Ebene meldete Nike ein Steigerung des Umsatzes um 31% und eine Explosion in Markenerwähnungen durch 2,677%.
Nike nutzte die Stimmungsanalyse, um zu erkennen, dass sich unter dieser Welle negativer Gefühle auch einige nicht gemeldete positive Gefühle der Zielkunden befanden - Verbraucher, die dem Unternehmen wichtig sind. Nike nahm das Risiko auf sich, fuhr mit der Werbung fort und die Ergebnisse sprachen für sich selbst.
Die Sentiment-Analyse, auch bekannt als Opinion Mining, bezieht sich auf die Extraktion von Emotionen (glücklich, wütend), Absichten (Anfrage, Beschwerde, Meinung usw.) und Positivität (negativ, neutral, positiv) aus Texten.
Zu den üblichen Anwendungen der Stimmungsanalyse gehören das Reputationsmanagement, die Überwachung sozialer Medien, die Marktforschung und die Analyse von Kundenfeedback. Die Stimmungsanalyse ist auch ein Teilbereich der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP), bei der KI und Computer zur Untersuchung der Linguistik eingesetzt werden.
Häufig werden die Begriffe Sentimentanalyse, Textanalyse und natürliche Sprachverarbeitung (NLP) zusammen verwendet. Obwohl all diese Begriffe in der Datenwissenschaft miteinander verwandt sind und dieselben praktischen Anwendungen haben können, bedeuten sie nicht dasselbe.
Sentiment-Analyse: Wie bereits erwähnt, bezieht sich die Stimmungsanalyse auf die Zuordnung von Stimmungswerten (positiv, negativ oder neutral) zu Texten durch maschinelle Algorithmen. Die Stimmungsanalyse wird auch als Meinungsforschung bezeichnet.
Textanalytik: Auch als Text Mining bekannt, bezieht sich die Textanalyse auf die Analyse unstrukturierter Daten und die Extraktion von Informationen aus ihnen, wie z.B. die Erstellung von Wortwolken. Die Textanalyse geht in der Regel mit der Stimmungsanalyse einher, da sie ähnlich gelagert ist.
Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP): Die Verarbeitung natürlicher Sprache ist ein Bereich der Informatik, der sich mit der Verwendung von Computern zur Analyse menschlicher Sprache befasst. Man kann sich die Verarbeitung natürlicher Sprache als eine Obermenge der Stimmungsanalyse und der Textanalyse vorstellen.
Es gibt fünf Hauptarten der Stimmungsanalyse, die sich jeweils auf unterschiedliche Aspekte eines Datensatzes konzentrieren:
Die Emotionserkennung zielt darauf ab, Emotionen anhand von Wörtern in einem gegebenen Text zu erkennen, z. B. Freude, Enttäuschung, Wut und Angst.
Es gibt verschiedene Möglichkeiten, Emotionen in Texten zu erkennen. Die gebräuchlichste ist die Identifizierung von Schlüsselwörtern und deren Zuordnung zu Emotionen auf der Grundlage eines Lexikons (einer Liste von Wörtern und den damit verbundenen Gefühlen).
Bei der aspektbasierten Stimmungsanalyse (ABSA), die auch als merkmalsbasierte Stimmungsanalyse bezeichnet wird, geht es darum, vorgegebene Aspekte und die damit verbundenen Stimmungen in einem Datensatz zu erkennen.
Diese Aspekte variieren von Unternehmen zu Unternehmen, wobei Preis, Verpackung, Design, UX und Kundenservice am häufigsten genannt werden.
ABSA wird am häufigsten bei der Bewertung von Produkten und Dienstleistungen eingesetzt, um festzustellen, welche Merkmale den Kunden am besten gefallen oder nicht gefallen haben. So können Unternehmen gezielt die Bereiche ihrer Produkte und Dienstleistungen herausfinden, die verbessert werden müssen.
Bei der feinkörnigen Stimmungsanalyse werden Sätze in Teile zerlegt und die Stimmung aus diesen einzelnen Teilen extrahiert. Die Stimmung wird dann in eine von fünf Polaritätskategorien eingeteilt: sehr positiv, positiv, neutral, negativ, sehr negativ.
Die Präzision der Polarität ist bei der Interpretation von Bewertungsskalen für Kundenfeedback entscheidend. Auf einer Bewertungsskala von 1-5 Sternen wäre 1 beispielsweise sehr negativ, während 5 sehr positiv wäre. Auf einer Bewertungsskala von 1-10 wäre 1-2 sehr negativ, während 9-10 sehr positiv ist.
Die grobkörnige Stimmungsanalyse ist der feinkörnigen Stimmungsanalyse ähnlich. Die grobkörnige Stimmungsanalyse unterscheidet sich jedoch von der feinkörnigen Stimmungsanalyse, da sie die Stimmung aus dem gesamten Dokument oder Satz extrahiert, anstatt die Sätze in verschiedene Teile zu zerlegen.
Die grobkörnige Stimmungsanalyse klassifiziert die Stimmung in nur drei Polaritätskategorien: positiv, neutral, negativ.
Die mehrsprachige Stimmungsanalyse ermöglicht es Ihnen, Daten aus nicht-englischen Texten zu sammeln, ohne sie zu übersetzen. Sich bei mehrsprachigen Analysen auf Übersetzungen zu verlassen, mag zwar bequem sein, ist aber unzuverlässig, weil sprachliche Nuancen wie Semantik und Lexika durcheinander geraten können.
Es ist leicht zu vergessen, aber nur 17% der Weltbevölkerung sprechen Englischund Englisch repräsentiert nur 25,9% der Internetnutzer. Die mehrsprachige Stimmungsanalyse ermöglicht es Ihnen, diese fehlende Mehrheit zu erschließen und den Wert für Ihr Unternehmen zu maximieren.
Anstatt die Stimmung zu ermitteln, untersucht die Absichtsanalyse textliche Anhaltspunkte auf Absicht und ordnet sie vorgegebenen Tags zu. Diese Tags hängen stark von Ihren geschäftlichen Anforderungen ab und sind nicht pauschal.
Zum Beispiel können Absichtsklassifikatoren für Nachrichten in sozialen Medien unterteilt werden in Anregung, Abfrage, Beschwerde, Rückmeldung, und Marketing. Geeignetere Tags für die Analyse von Kundenfeedback sind Interessiert, uneigennützig, abonnierenund abbestellen.
Die Stimmungsanalyse nutzt eine Mischung aus Techniken der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), Statistik und maschinellen Lernverfahren, um die Stimmung in einem Text und seine Polarität automatisch zu bestimmen..
Zu den gebräuchlichsten Modellen der Stimmungsanalyse gehören regelbasierte Modelle, Modelle des maschinellen Lernens und Hybridmodelle.
Beim regelbasierten Ansatz weist der Algorithmus die Gefühlsbewertung eines Textes zu und berechnet sie auf der Grundlage einer von Menschen erstellten Reihe von Regeln oder Lexika (eine Liste von Wörtern und den damit verbundenen Gefühlen).
In der Liste wurden bereits die entsprechenden gefühlsmäßigen Bewertungen für beide negativen (furchtbar, schrecklich, schlecht) und positiv (gut, Fantastisch, entzückend) Wörter. Dann identifiziert der Algorithmus die polarisierten Wörter und summiert die Gesamtstimmung, normalerweise auf einer Skala von -1 bis +1.
Ein gutes Stimmungsanalysemodell, das den lexikonbasierten Ansatz verwendet, sollte die Auswirkungen der einzelnen Untertexte auf die wahrgenommene Intensität im Text auf Satzebene berücksichtigen. Es gibt 5 Faktoren, die die Polarität eines Satzes beeinflussen:
Zeichensetzung, nämlich das Ausrufezeichen (!), erhöht die Intensität, ohne die semantische Ausrichtung zu verändern.
KapitalisierungDie Verwendung von ALL-CAPS zur Hervorhebung eines gefühlsrelevanten Wortes in Anwesenheit anderer nicht großgeschriebener Wörter erhöht die Intensität des Gefühls, ohne die semantische Ausrichtung zu beeinträchtigen.
Modifikatoren des Grades (auch Intensivierungswörter, Verstärkerwörter oder Gradadverbien genannt) wirken sich auf die Intensität des Gefühls aus, indem sie die Intensität entweder erhöhen oder vermindern. Zum Beispiel: "Das Wetter ist extrem heiß."
Polaritätsverschiebung aufgrund von KonjunktionenDie kontrastive Konjunktion "aber" signalisiert eine Verschiebung der Stimmungspolarität, wobei die Stimmungslage des auf die Konjunktion folgenden Textes vorherrschend ist. Ein Beispiel: "Das Wetter ist heiß, aber es ist erträglich." hat eine gemischte Stimmung, wobei die zweite Hälfte die Gesamtbewertung bestimmt.
Auffangen der Polaritätsnegation Durch die Untersuchung der zusammenhängenden Sequenz von 3 Elementen, die einem satzlastigen lexikalischen Merkmal vorausgehen, erkennen wir fast 90% der Fälle, in denen die Negation die Polarität des Textes umkehrt. Ein negierter Satz wäre zum Beispiel: "Das Wetter ist nicht wirklich so heiß.".
Anfängliche Investition von menschlichem Einsatz: Der Aufbau einer regelbasierten Stimmungsanalyse von Grund auf kann mühsam sein. Die englische Sprache besteht aus Tausenden von Wörtern, ganz zu schweigen von der Entwicklung von Lexika für mehrsprachige Stimmungsanalysemaschinen.
Subjektivität bei der Einigung über die Polarität: Auch Unstimmigkeiten über die Wertigkeit eines Wortes können die Endergebnisse beeinflussen. Wenn zum Beispiel ein anderer Forscher dieselbe gefühlsmäßige Bewertung zuweist . wie Sie es bei schlechtWie hoch sollte die Gesamtbewertung der Stimmung sein?
Kontext kann nicht erkannt werden: Der regelbasierte Sentiment-Ansatz erkennt möglicherweise keinen Sarkasmus und keinen Kontext. Zum Beispiel, "Dieser Jack ist der Teamleiter? Ich bin mir sicher, dass er einen tollen Job machen und nichts vermasseln wird 😂😂. " kann eine positive Stimmungsbewertung ergeben, obwohl es sich um eine sarkastische, negative Beleidigung handelt.
Beim Ansatz des maschinellen Lernens wird die Stimmungsanalyse-Maschine darauf trainiert, Textdaten automatisch mit den richtigen Tags zu klassifizieren. Das Training (überwachtes und unüberwachtes maschinelles Lernen) erfolgt in der Regel durch Einspeisung von tonnenweise vorgetaggten Textdaten in die Maschine.
Durch die kontinuierliche Einspeisung von mit Tags versehenen Beispielen kann die Maschine dann wie ein Mensch Linguistik lernen und die Tags zukünftiger Datensätze genau vorhersagen (z. B., dieser Song war ein Hit lol -> positiv)
Investition von Zeit und Ressourcen: Das Training eines Algorithmus für maschinelles Lernen, um eine zufriedenstellende Genauigkeit zu erreichen, kann viel Zeit in Anspruch nehmen. Auch die Beschaffung ausreichender Datensätze für die Maschine kann kostspielig sein.
Anfällig für Fehler: Auch maschinelle Lernsysteme können ungenau sein, etwa wenn sie mit verzerrten oder ungenauen Datensätzen gefüttert werden.
Der hybride Ansatz kombiniert sowohl maschinelles Lernen als auch regelbasierte Stimmungsanalyse, um genauere Ergebnisse zu erzielen. Allerdings sind Modelle, die den hybriden Ansatz verwenden, mit den höchsten Investitions- und Wartungskosten verbunden.
Seit dem Aufkommen des Internets in den 1990er Jahren haben sich die Plattformen für Verbraucher und soziale Medien weiterentwickelt und sind zunehmend mit unserem täglichen Leben verflochten. Als die die Zahl der Internetnutzer wird bis 2023 voraussichtlich auf 5,3 Milliarden steigen (6% CAGR), kann man den enormen Wert von Online-Daten nicht übersehen.
Die Unternehmen können auch den Einfluss der sozialen Medien auf die Kaufentscheidungen der Verbraucher nicht ignorieren. Laut GlobalWebIndex54% der Personen mit Konten in den sozialen Medien nutzen die sozialen Medien zur Produktrecherche.
Außerdem äußern sich Nutzer sozialer Medien und Meinungsführer zu Marken, Politik und Menschenrechtsfragen. Diese nutzergenerierten Inhalte haben großen Einfluss auf das Verbraucherverhalten, denn Kunden verlassen sich mehr auf die Mundpropaganda als auf Werbebotschaften.
Mit der Stimmungsanalyse können Unternehmen aufhören, passiv auf die öffentliche Meinung zu reagieren, und stattdessen proaktiv auf die allgemeine Stimmung gegenüber ihrer Marke einwirken. Die Stimmungsanalyse ermöglicht es Unternehmen, herauszufinden was Verbraucher sagen und auch die Bedeutung hinter diesen Nachrichten.
Mit Tools zur Stimmungsanalyse können Sie Tausende, wenn nicht gar Millionen von Online-Texten mit einem Klick analysieren. Anstatt einzelne Tweets oder Facebook-Posts zu untersuchen, können sich Unternehmer sofort einen Überblick darüber verschaffen, wie die Verbraucher über ihre Marke denken.
Außerdem erfolgt die Stimmungsanalyse automatisch, was Arbeitskosten und Zeit für die Datenerfassung spart.
Die Stimmungsanalyse geht über die was Kunden sagen, bieten sie Einblicke in warum Kunden haben diese Meinungen. Indem sie die Meinungen nach ihren Absichten und ihrer Polarität auswerten, können Unternehmen Verbesserungsmöglichkeiten erkennen, die ihnen vielleicht nie bewusst gewesen sind.
Die Stimmungsanalyse ermöglicht es Ihnen auch, datengestützte Entscheidungen zu treffen, um eine fundiertere Entscheidungsfindung zu ermöglichen. Ohne verlässliche Daten, auf die Sie Ihre Entscheidungen stützen können, würden Sie im Dunkeln tappen und letztlich Zeit und Geld verschwenden.
Die Stimmungsanalyse bietet eine Fülle von Möglichkeiten für Echtzeit-Marketing - spontan verfasste Marketingbotschaften. Da Ihnen die Daten in Echtzeit gemeldet werden, können Sie mit der Stimmungsanalyse von aktuellen Ereignissen profitieren oder sogar PR-Krisen bewältigen, bevor sie sich zu einem größeren Problem auswachsen.
Mit der Stimmungsanalyse können auch große Mengen unstrukturierter Daten in großem Umfang analysiert werden, z. B. Kommentare, Nachrichten, Bilder und sogar Videos. Sie können sogar bestimmte Stimmungsanalyse-APIs in CRM-Software (Customer Relationship Management) integrieren, um Meinungen aus Kundenfeedback in Echtzeit zu ermitteln.
Bei der Stimmungsanalyse geht es im Wesentlichen darum, herauszufinden, wie die Menschen über ein bestimmtes Thema denken. Diese Technologie findet Anwendung in Unternehmen, Nichtregierungsorganisationen, politischen Parteien und sogar in Ländern. Denn wenn man die inneren Gefühle der Menschen versteht, kann man ihre Bedürfnisse besser einschätzen.
Social Listening bezeichnet die Überwachung von Erwähnungen in sozialen Medien über eine Marke oder ein Thema, das mit Ihrem Unternehmen in Verbindung steht. Anstatt große Mengen an Social-Media-Beiträgen zu sammeln, die Ihr Unternehmen erwähnen, geht die Stimmungsanalyse einen Schritt weiter und hebt hervor warum Sie haben diese Bemerkungen gemacht.
Sie können auch Meinungsforschung über Ihre Konkurrenten betreiben und herausfinden, wie die Menschen über ihre Marke und ihre Produkte und Dienstleistungen denken. Außerdem erfolgen all diese Analysen in Echtzeit, was Ihnen ermöglicht, agilere Marketingstrategien zu verfolgen.
Sie können eine Stimmungsanalyse-API in Twitter integrieren, um Meinungen zu einem bestimmten Thema zu ermitteln. In dieser Studie von Abdur Rasool et al. wurde durch maschinelles Lernen eine Stimmungsanalyse für Adidas und Nike durchgeführt, indem Texte aus Twitter ausgewertet wurden. Ihre Gesamtbewertung der Stimmung wurde mit Techniken des maschinellen Lernens berechnet, bevor sie verglichen wurden.
Die Ergebnisse zeigten, dass Nike und Adidas eine ähnliche Stimmungsverteilung aufwiesen - eine insgesamt positive Stimmung, wobei die Mehrheit neutral war. Adidas hatte jedoch eine etwas höhere positive Stimmung als Nike (27,2% vs. 24,5%). Dies könnte ein gutes oder schlechtes Zeichen sein, je nachdem, für welches Unternehmen Sie arbeiten.
Abhängig von Ihrem Stimmungsanalyse-Tool können Sie Nutzer mit neutralen und negativen Gefühlen identifizieren, um sie in positive Markenbotschafter zu verwandeln. Insgesamt liefert Ihnen die Stimmungsanalyse Informationen, um fundierte Entscheidungen zur Verbesserung Ihres Markenimages zu treffen.
Je nach Größe Ihres Unternehmens gibt es möglicherweise Hunderte oder sogar Tausende von Erwähnungen in den sozialen Medien, die Ihre Marke betreffen, täglich. Bei einigen davon kann es sich um Anfragen, Beschwerden oder andere negative Nachrichten handeln.
Mangelndes oder langsames Engagement in den sozialen Medien kann dazu führen, dass treue Kunden verloren gehen und ihr Kundenlebenswert sinkt. Schlimmer noch: Sie können negative Mundpropaganda verbreiten und andere Menschen davon abhalten, bei Ihnen zu kaufen.
Wenn eine solche PR-Krise auftritt, helfen Ihnen Tools zur Stimmungsanalyse, sie zu bewältigen, bevor sie zu groß wird.
Im Jahr 2014 hat Expedia Kanada sein "Dem Winter entkommen: Fear" Weihnachtswerbung. Darin erschrak ein Vater über das, was er für einen heftigen Schneesturm hielt, in Wirklichkeit aber das Kreischen seiner Tochter beim Geigenüben war.
Das unerträglich laute und unpassende Gekreische wurde nach mehreren Ausstrahlungen unerträglich. Der Werbespot wurde sogar während der Eishockey-Weltmeisterschaft der Junioren gespielt, was nicht gut ankam.
Viele Kanadier strömten in die sozialen Medien, um Kritik an der schrecklichen Tonwahl der Werbungmit Kommentaren, die so weit gehen zu sagen "Schlimmster Werbespot, er ist sooooooooooooooooo überspielt, dass er nervt, und ich werde Expedia wahrscheinlich nicht mehr benutzen, nur weil dieser Werbespot so verdammt nervig ist."
Expedia Canada reagierte sofort auf die negative Stimmung, indem es die Werbung einstellte und zwei Fortsetzungen herausbrachte. In einer davon warf derselbe Vater die Geige aus dem Haus. In der anderen Folge lud Expedia einen tatsächlichen Social-Media-Nutzer, der die erste Anzeige kommentiert hatte, dazu ein, die Geige in Stücke zu schlagen.
Wie das Beispiel von Expedia Canada zeigt, können Sie mit Hilfe der Stimmungsanalyse peinliche Pannen oder PR-Krisen in Marketingchancen umwandeln und so die Markenbekanntheit steigern.
Da es bei der Stimmungsanalyse darum geht, die Einstellungen und Meinungen der Verbraucher zu verstehen, wird sie häufig mit Marktforschung. Opinion Mining erfolgt in der Regel in der Interpretations- und Analysephase der Marktforschungsprozess.
Genauer gesagt: Marktforscher werten Meinungen aus Datensätzen aus, die in Fokusgruppen und Interviews gesammelt wurden. Indem Sie die Gründe für die Äußerungen Ihrer Forschungsteilnehmer genauer untersuchen, können Sie deren genaue Probleme, Bedürfnisse und Wünsche ermitteln.
Wenig Daten-Transkription und Datenerfassungssoftware werden mit Tools zur Stimmungsanalyse geliefert, und das ist eine Möglichkeit, wie wir uns von der Konkurrenz abheben. Mit Speak können Sie Transkriptionen in großem Umfang erstellen und diese präzisen Datensätze mit Text- und Stimmungsanalysetools analysieren - alles in einer zentralen Mediendatenbank.
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Qualitative Forschung ist eine Art von Marktforschung die sich auf die Gewinnung subjektiver Informationen konzentriert. Im Gegensatz zur quantitativen Forschung werden bei qualitativen Daten nicht quantifizierbare Daten wie Meinungen, Einstellungen und Wahrnehmungen zu einem Thema gesammelt.
Ein großer Teil der Marktforschung besteht darin, die Daten aus den Interviews für weitere Analysen zu transkribieren. Da der Schwerpunkt auf subjektiven Meinungen liegt, können die gegebenen Antworten recht umfangreich sein.
Selbst die Marktforschung für kleine Unternehmen kann die Analyse von Dutzenden von qualitativen Datensätzen beinhalten. Wenn man davon ausgeht, dass Sie 50 Teilnehmer befragt haben und jede Sitzung 30 Minuten gedauert hat, kommen Sie auf 25 Stunden an Aufzeichnungen, die Sie auswerten müssen.
Die Sentiment-Analyse beschleunigt diesen Prozess, indem sie die Datensätze analysiert und die Sentiment-Scores in großem Maßstab erstellt. Das Insights Dashboard von Speak generiert auch gängige Schlüsselwörter und Themen aus der Marktforschung, um einen Überblick über die wichtigsten Bereiche zu erhalten, denen man Aufmerksamkeit schenken sollte.
So können Sie schnell erkennen, in welchen Bereichen Verbesserungen erforderlich sind. Für genauere Analysen zeigt das Dashboard von Speak auch die Stimmungen der einzelnen Sätze an, so dass Sie sich auf bestimmte Bereiche konzentrieren können, die möglicherweise verbessert werden müssen.
Wortwolken sind eine großartige Möglichkeit, die wichtigsten Wörter, Themen und Phrasen in einer Textpassage anhand ihrer Häufigkeit und Relevanz hervorzuheben. Generieren Sie Wortwolken aus Ihren Textdaten, um eine leicht verständliche visuelle Aufschlüsselung für eine tiefergehende Analyse zu erstellen. Probieren Sie unser kostenloser Wortwolken-Generator heute, um automatisch Erkenntnisse aus Ihren Daten zu visualisieren.
Ein zuverlässiger Kundenservice ist für jedes Unternehmen unerlässlich. Einer Studie zufolge, die von Twitter, die Nutzer erwarten, dass Marken innerhalb einer Stunde antworten. Eine Stunde ist eine kurze Zeit, um eine Vielzahl von Kundenanfragen zu beantworten, ganz zu schweigen davon, dass die Anfrage außerhalb der Geschäftszeiten gestellt wurde.
CRM-Software (Customer Relationship Management) ermöglicht es Ihnen, sofort auf Kundenanfragen zu reagieren. In Verbindung mit der Stimmungsanalyse-API können Sie Kundeninteraktionen in großem Umfang analysieren und feststellen, wie Kunden über Ihre Produkte und Dienstleistungen denken.
Die Stimmungsanalyse gibt auch Aufschluss über unbemerkte Probleme bei Ihren Produkten und Dienstleistungen. Mit der aspektbasierten Stimmungsanalyse können Sie feststellen, welche Funktionen Sie verbessern oder beibehalten sollten.
Insgesamt ist Ihr Produkt das wichtigste Element im Marketing-Mix, und die Stimmungsanalyse hilft Ihnen, die Qualität Ihrer Produkte zu steigern.
Adobe ist eine umfangreiche Software-Suite, die von Kreativen weltweit geschätzt wird. Einige der bemerkenswerten Tools sind Adobe XD (UI/UX-Design), Adobe Photoshop (Grafik-Editor) und Adobe Lightroom (Foto-Editor). Insbesondere der Twitter-Kundendienst von Adobe XD ist so beeindruckend, dass er Twitter lobte sie in seinem Blog.
Durch die proaktive Beantwortung von Kundenanfragen ist es Adobe XD (und anderen Adobe Twitter-Konten) gelungen, eine enge Gemeinschaft von Kreativen auf Twitter zu schaffen.
Zum Beispiel, @AdobeXD hat fast 120 Tausend Follower, eine beeindruckende Zahl, die aber im Vergleich zu den anderen Twitter-Konten von Adobe noch immer in den Schatten gestellt wird, @Lightroom (1,8 Millionen Follower) und @Photoshop (3,2 Millionen Follower).
Twitter-Konto des allgemeinen Kundendienstes von Adobe, @AdobeCaredurchforstet Twitter nach Erwähnungen von Themen, die in diesem Fall mit dem Unternehmen in Verbindung stehen könnten, photoshop. Wie Sie vielleicht bemerkt haben, hat der Kunde AdobeCare nie selbst markiert.
Dank proaktiver Stimmungsanalyse und Social Listening-Software gelingt es AdobeCare jedoch, Kundenanfragen in beeindruckender Geschwindigkeit zu beantworten.
Die Stimmungsanalyse findet auch im Finanzbereich Anwendung, insbesondere bei Anlegern und Daytradern. Die Anleger beobachten häufig die Marktstimmung - die allgemeine Stimmung der Anleger gegenüber einem Finanzmarkt oder einem Unternehmen.
Die Finanzmärkte sind volatil und ändern sich immer wieder unerwartet, so dass Neulinge unter den Daytradern, die hoffen, schnell reich zu werden, auf der Strecke bleiben. Erfahrene Anleger nutzen die Handelspsychologie um Faktoren der Marktstimmung zu analysieren und gewinnbringende Geschäfte zu tätigen.
Die beiden Hauptfaktoren, die diese Volatilität beeinflussen, sind Nachrichten (Politik, neue Gesetze, branchenbezogene Ereignisse, Unternehmensgewinne) und Kommentare in den sozialen Medien.
Durch den Einsatz von Instrumenten zur Stimmungsanalyse können Anleger die allgemeine Stimmung auf einem Finanzmarkt in Echtzeit erkennen und Vorhersagen über Aktienkursänderungen treffen.
Nachdem beispielsweise die Social-Media-Influencerin Kylie Jenner diesen Tweet gepostet hatte, fiel der Aktienkurs von SNAP um 7%, was einem Verlust von $1,3 Milliarden an Marktwert entsprach. Zu diesem Zeitpunkt hatte Kylie Jenner 39 Millionen Follower. Es ist also kein Wunder, dass ein einziger Tweet einen so großen Einfluss auf die Marktstimmung und die Aktienkurse hatte.
Eine Stimmungsanalysesoftware würde einen plötzlichen Stimmungseinbruch sofort melden, so dass die Anleger genügend Zeit hätten, Aktien zu verkaufen, bevor die Kurse weiter fallen.
Politiker und Behörden nutzen häufig die Stimmungsanalyse, um Meinungen aus der Öffentlichkeit, von Wählern und sogar von Konkurrenten einzuholen. Mit der Stimmungsanalyse können Sie sofort die Probleme von Millionen von Bürgerinnen und Bürgern ermitteln und sie für politische Unterstützung ansprechen.
Im Rahmen der Wiederwahlkampagne von Präsident Barack Obama im Jahr 2012 nutzte Obama for America Instrumente der Stimmungsanalyse, um 5,7 Millionen Nachrichten von der Website der Kampagne abrufen. Der Algorithmus markierte Wörter aus Anfragen wie Abfrage oder Beitrag auf der Grundlage vorgegebener Lexika (eine Liste, die jedem Wort eine Stimmung zuordnet).
In Malaysia, einem Mitglied des ASEAN (Verband Südostasiatischer Nationen), fanden 2018 die 14. allgemeinen Wahlen statt. Die regierende Partei war immer Barisan Nasional, die wichtigste Koalition aus rechten und zentristischen Parteien.
Doch wie durch ein Wunder gewann Pakatan Harapan (die Koalition der Mitte-Links-Parteien) die 14. allgemeinen Wahlen und besiegte Barisan Nasional in einem Erdrutschsieg. Es gab gemischte Gefühle, denn es war das erste Mal seit 61 Jahren, dass Malaysia von einer anderen Partei regiert wurde.
Mehrere Forscher führte eine Stimmungsanalyse über die Akzeptanz der Bürger gegenüber der neuen Regierungspartei auf der Grundlage der Naive-Bayes-Methode (einer probabilistischen Methode) durch. Diese Forscher extrahierten einen Monat lang Tweets und relevante Hashtags, bevor sie die Gesamtstimmung berechneten.
Es zeigt sich, dass die öffentliche Meinung gegenüber Pakatan Harapan 30% positiv, 41% neutral und 29% negativ war - also kaum positiv.
Die neue Regierung machte sich schnell an die Arbeit und analysierte nach 100 Tagen im Amt erneut die öffentliche Meinung. Nach Befragung von 487.000 BefragtenDie Ergebnisse zeigten, dass die öffentliche Meinung "eher positiv als negativ" war, wobei sich die negative Stimmung eher auf die Bereiche Verkehr und Korruption bezog.
So eröffnet die Stimmungsanalyse nicht nur Unternehmen, sondern auch Regierungen die Möglichkeit, die Bedürfnisse der Menschen besser zu erfüllen. Ohne Stimmungsanalyse ignorieren Sie möglicherweise die zugrundeliegenden Probleme und verlieren Einnahmen, öffentliche Unterstützung oder andere für Ihre Organisation relevante Messgrößen.
Wenn es um Stimmungsanalyse-Tools geht, haben Sie drei Möglichkeiten: Sie können sie selbst entwickeln, fertige Software kaufen oder sie von einem Anbieter individuell erstellen lassen. Unabhängig davon gibt es einige Fragen, die Sie sich stellen sollten, bevor Sie sich für ein Sentiment-Analyse-Tool entscheiden.
Erstens, Wie komplex sollten die Algorithmen sein? Es gibt verschiedene Arten von Software zur Stimmungsanalyse, die jeweils unterschiedliche Techniken zur Analyse von Texten verwenden. Fortschrittlichere Tools können Sarkasmus, Emoticons und andere sprachliche Nuancen genauer erkennen, sind aber mit höheren Kosten verbunden.
Nächste, bekommen Sie eine Probezeit? Der beste Weg, die Stimmungsanalyse in Ihrem Unternehmen einzuführen, ist, sie selbst auszuprobieren. Verschiedene Stimmungsanalysemodelle haben eine unterschiedliche Genauigkeit und sind möglicherweise nicht für Ihren speziellen Bedarf trainiert.
Fragen Sie sich auch ob das Tool zur Stimmungsanalyse in den Rahmen Ihres Projekts und Ihres Budgets passt. Eine umfassende Software zur Stimmungsanalyse würde höhere Anschaffungs- und Wartungskosten erfordern. Ob es um die Analyse von Tweets oder Kundenfeedback geht, wählen Sie eine Lösung, die zu Ihren Geschäftszielen passt, um den ROI zu maximieren.
Endlich, Gibt es Mehrwertdienste? Eine effektive Sentiment-Analyse-Software kombiniert verschiedene Textanalyse-Tools für eine ganzheitliche Analyse von Textdaten. Es sollte auch eine Stimmungsanalyse-API die Sie in Ihr CRM oder andere Systeme integrieren können Marketingsoftware in Ihrem Stapel.
Da die Stimmungsanalyse ein so komplexer Prozess ist, müssen Sie für die meisten Optionen bezahlen. Einige Plattformen bieten Testversionen an, damit Sie die Plattform ausprobieren können, bevor Sie sich festlegen, da diese Tools teuer sein können - sie können Hunderte oder sogar Tausende pro Jahr kosten.
Natürlich sind diese Kosten vernachlässigbar, wenn Sie in einem großen Unternehmen tätig sind. Aber was ist, wenn Sie gerade erst anfangen oder einfach nur mit den Möglichkeiten von Sentiment-Analyse-Tools experimentieren wollen?
Speak bietet eine All-in-One-Lösung für Datentranskription, Stimmungsanalyse und API-Integrationen. Außerdem ermöglichen wir den Nutzern, alle unsere kostenlose Analysetools - Stimmungsanalyse, Erkennung von Entitäten und Wortwolkenersteller, um häufige Schlüsselwörter zu identifizieren.
Wir bieten auch eine 7-Tage-Testversion Sie benötigen keine Kreditkarte, wenn Sie weiter experimentieren möchten. Um Zugang zu unserem gesamten Angebot an Tools zu erhalten, müssen Sie sich nur kostenlos anmelden!
Wenn Sie die Stimmungsanalyse für Ihr Unternehmen nutzen möchten, haben wir verschiedene Pläne ab nur $19.99 pro Monat. Wir bieten auch maßgeschneiderte Lösungen für Ihre speziellen Anforderungen und erleichtern Ihnen die Skalierung Ihrer Forschungs- und Analysebemühungen.
Wenn Sie mehr erfahren möchten, nehmen Sie Kontakt mit uns auf. Wir helfen Ihnen dabei, Ihren Umsatz zu steigern, Ihre Markenbekanntheit zu erhöhen und Ihre Arbeitsabläufe zu optimieren - alles mit Hilfe von Stimmungsanalysen.
Es gibt viele vorgefertigte Sentiment-Analyseprogramme (wie Sprechen Sie), in der Regel in Form von SaaS (Software as a Service). Andererseits können Sie mit Open-Source-Bibliotheken und durch Befolgen der nachstehenden Anleitungen eigene Lösungen für die Stimmungsanalyse erstellen.
Bei der Entscheidung zwischen dem Kauf oder der Entwicklung eines Stimmungsanalyse-Tools geht es in erster Linie um Kosten, Fachwissen und Zeit.
Der Kauf einer Sentiment-Analyse-Lösung spart Zeit und erfordert keine Informatikkenntnisse. Diese vorab trainierten Modelle werden in der Regel mit beliebten Drittanbieter-Apps wie Twitter, Slack, Trello und anderen Zapier-Integrationen geliefert. Außerdem müssen Sie diese Sentiment-Analyse-Engines nicht warten, da Ihr Anbieter dies für Sie übernimmt.
Wenn Sie hingegen Ihr eigenes Sentiment-Analyse-Modell erstellen, können Sie es an Ihre Bedürfnisse anpassen. Wenn Sie die Zeit und das Engagement haben, können Sie sich mithilfe von Online-Ressourcen selbst unterrichten und ein Sentiment-Analyse-Modell von Grund auf erstellen.
Nachfolgend finden Sie hilfreiche Ressourcen und Anleitungen, wenn Sie Ihre eigene Sentiment-Analyse-Lösung erstellen oder einfach mehr über das Thema erfahren möchten.
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✅ Sie brauchen keine Kenntnisse in Datenwissenschaft oder Programmierung
Nachteile
❌ Ist möglicherweise nicht für Ihre speziellen Bedürfnisse geeignet
Profis
✅ Maßgeschneidert auf Ihren Projektumfang und Ihre Ziele
✅ Einfache Modelle zur Stimmungsanalyse können selbst erstellt werden
Nachteile
❌ Es braucht Zeit, den Motor aufzubauen und zu trainieren
❌ Vorabinvestitionen und Wartungskosten
Die Stimmungsanalyse gibt einen Überblick darüber, wie die Menschen über ein Thema denken. Sie ist jedoch nicht perfekt und weist mehrere Einschränkungen auf. Die wichtigsten Einschränkungen der Stimmungsanalyse sind:
Der Begriff Polarität in der Stimmungsanalyse bezieht sich auf den Grad, in dem ein Wort oder ein Satz positiv, negativ oder neutral ist. Es ist einfach, polarisierte Wörter entweder als positiv oder negativ zu klassifizieren. Zum Beispiel, gut zeigt eine positive Stimmung an, während schlecht zeigt eine negative Stimmung an.
Es stellt sich jedoch die Frage, wie positiv ein Wort oder ein Satz sein sollte. Zum Beispiel: "das Essen war grässlich" und "das Essen war extrem schrecklich"Beide weisen eindeutig auf eine negative Stimmung hin, aber die Vergabe eines bestimmten Stimmungswerts hängt vom Analysemodell und dem menschlichen Annotator ab.
Insgesamt können verschiedene Personen ein und denselben Satz unterschiedlich bewerten, da das Gefühl subjektiv ist.
Menschen äußern ihre Meinung in einem bestimmten Kontext, und wenn dieser Kontext wegfällt, ändert sich die Bedeutung ihrer Worte. Einige dieser Kontexte sind die Verwendung von Synonymen, ironischen und sarkastischen Kommentaren, Memes und sogar Emoticons.
Zum Beispiel: "Warum machst du das erst jetzt? 😠😠" deutet eindeutig auf eine negative Stimmung hin. Die Stimmung würde sich jedoch völlig ändern, wenn auf diesen Kommentar z. B. eine weitere Nachricht folgen würde "Dieser Abschaum hätte schon viel früher bekommen sollen, was er verdient hat..
Diese Folgemeldung bietet mehr Kontext und ändert den ersten Satz völlig. Plötzlich handelt es sich nicht mehr um eine negative Beschwerde über Verzögerungen, sondern um eine Freude darüber, dass jemand endlich für seine Taten bestraft wird.
Viele Stimmungsanalysemodelle arbeiten damit, dass sie einem bestimmten Wort auf der Grundlage einer vorgegebenen Liste einen Stimmungswert zuweisen. Aber nur weil ein Satz keine Stimmungswörter enthält, heißt das nicht, dass er keine Stimmung ausdrückt und umgekehrt.
Zum Beispiel: "Der Redmi-Typ hat mir gesagt, ich solle mir ein iPhone statt eines Androiden kaufen, wenn ich ein richtiges Smartphone haben will. enthält keine polarisierenden Wörter und kann einen neutralen Stimmungswert ergeben. Der Satz weist jedoch eindeutig auf eine negative Stimmung gegenüber Android-Telefonen hin.
Sie müssen Modelle für die maschinelle Stimmungsanalyse trainieren, um Sarkasmus, Kontexte und andere Herausforderungen der Stimmungsanalyse korrekt zu erkennen. Beim Training wird die Maschine mit Tonnen von Textdokumenten gefüttert, um sich zu verbessern und zu lernen, genau wie ein Mensch es tun würde.
Der Nachteil ist, dass der Algorithmus eine lange Zeit und viele Dateneingaben benötigt, um eine Genauigkeit auf menschlichem Niveau zu erreichen. Jegliche Fehler oder Ungenauigkeiten in den Datensätzen, mit denen die Maschine gefüttert wird, würden auch dazu führen, dass sie schlechte Gewohnheiten erlernt und infolgedessen ungenaue Stimmungsbewertungen erzeugt.
Kulturen haben ihre eigenen Dialekte und sogar Unterdialekte, die jeweils ähnliche Wörter mit leicht unterschiedlichen Bedeutungen enthalten. Die Entschlüsselung von Stimmungen ohne das Verständnis dieser Nuancen würde zu einer ungenauen Analyse führen.
Zum Beispiel: "Willst du gehen, Kumpel?" wäre eine Provokation, wenn es in den Vereinigten Staaten gesagt würde, aber es wäre eine harmlose Frage über das Reisen, wenn sie anderswo gestellt würde.
Allein im Jahr 2021, Merriam-Webster mehr als 520 Wörter in das englische Wörterbuch aufgenommen. Viele dieser Wörter (z. B. FTW, TBH, amirite) sind aus der Online-Kultur hervorgegangen. Andere Wörter wurden in ihren Definitionen angepasst.
Zum Beispiel: "bahnbrechend" könnte entweder eine plötzliche Entdeckung bedeuten (positive Stimmung) oder eine vollständig geimpfte Person, die sich mit dem Virus infiziert hat (negative Stimmung).
Seit der Antike sind Wissenschaftler und Gelehrte gleichermaßen von der Linguistik fasziniert. Dank ihrer engagierten Forschung zum Verständnis warum Wenn eine Person etwas sagt, sind viele Fortschritte in der Wissenschaft und im Verbraucherverhalten gemacht worden.
Die Welt erlebt gerade die Vierte industrielle Revolution in der KI, Big Data und maschinelles Lernen den Vorrang haben werden. Diese rasant fortschreitende Maschinentechnologie wird sich auf alle Branchen auswirken, vom Gesundheitswesen über das Recht bis hin zum Marketing.
Außerdem, Sprache-zu-Text wird immer häufiger genutzt, da Google und Amazon die Vorreiter sind. Eine Studie prognostiziert sogar, dass die Hälfte aller Smartphone-Nutzer wird die Sprachsuche nutzen.
Gesprochene und geschriebene Texte sind wichtige Daten für jedes Unternehmen. Genauer gesagt, das Verständnis der Absicht hinter dem gesprochenen oder geschriebenen Text wird immer wichtiger für das Überleben einer Organisation.
Daher wird die Nachfrage nach Instrumenten zur Stimmungsanalyse steigen, da die Unternehmen versuchen, tiefere Einblicke in ihre Kunden zu gewinnen und bessere Angebote zu entwickeln, die deren Bedürfnissen entsprechen. Die Frage ist, ob Sie die Stimmungsanalyse auch in Ihrem Unternehmen einsetzen werden oder ob Sie von Ihren Mitbewerbern abgehängt werden.
Die Stimmungsanalyse ist ein gut erforschtes Thema, zu dem zahlreiche Zeitschriftenartikel, Bücher und Online-Ressourcen zur Verfügung stehen. Im Folgenden haben wir hilfreiche Ressourcen zusammengestellt, wenn Sie Ihr eigenes Sentiment-Analyse-Modell erstellen oder einfach nur mehr erfahren möchten.
Für die Entwicklung eines Stimmungsanalysemodells werden Python, Javascript oder R verwendet - die gängigsten Programmiersprachen im Bereich NLP und maschinelles Lernen. Es gibt eine laufende Debatte darüber, welche Sprache besser ist, aber Wir empfehlen die Verwendung von Python, wenn Sie ein Anfänger sind.
Seit der Entwicklung von Python vor mehr als 30 Jahren hat die Programmierergemeinde eine umfangreiche Sammlung von Bibliotheken, Dokumentationen, Leitfäden und Videotutorials für alle Kenntnisstufen zusammengetragen. Diese umfangreiche Sammlung von Python-Ressourcen beschleunigt den Entwicklungsprozess für die Erstellung hochpräziser Algorithmen und reduziert so die Kosten und den Gesamtaufwand.
Unabhängig davon hat jeder Programmierer seine eigenen Vorlieben. Deshalb haben wir im Folgenden eine Liste von Tutorials zur Erstellung von Stimmungsanalysemodellen mit Python, Javascript und R zusammengestellt.
Wenn Sie Erfahrung im Programmieren haben, haben wir auch umfangreiche Dokumentation zu unseren Speak-APIskomplett mit Codezeilen, die Sie per Copy-Paste in Ihren Texteditor einfügen können. Neben der Sentiment-Analyse können Sie auch Speak Ai integrieren, um Sprache in Text zu konvertieren und in Ihren Browser einbetten.
Python NLTK mit Pycharm - NLTK ist eine der beliebtesten Python-Bibliotheken mit einer umfangreichen wiki mit Kursen, Projekten, FAQs und mehr. Dieses Video-Tutorial bietet detaillierte Schritt-für-Schritt-Beispiele zur Verwendung von Pycharm, einem Texteditor für die Programmierung.
Python NLTK mit Google Colab - In diesem Video-Tutorial lernen Sie, wie Sie mit Google Colab einen Algorithmus zur Stimmungsanalyse nach Naive Bayes erstellen. Diese Plattform von Google ermöglicht es jedem, Code in seinem Browser zu schreiben.
Twitter-Stimmungsanalyse mit Google Colab - Dieses Tutorial zeigt Ihnen, wie Sie ein Stimmungsanalysemodell erstellen, um Meinungen aus Tweets zu ermitteln.
Stimmungsanalyse mit Tensorflow und Google Colab - Dieses Video-Tutorial bietet eine detaillierte Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Erstellung eines Stimmungsanalyse-Modells von Grund auf. Die verwendete Python-Bibliothek ist Tensorfloweine beliebte Bibliothek für maschinelles Lernen und Deep-Learning-Frameworks.
Erstellung einer Stimmungsanalyse-App mit Node.js - Dieses Tutorial ist eine leicht verständliche Schritt-für-Schritt-Anleitung mit kopierfähigen Codes, die den Entwicklungsprozess erleichtern.
Wie man eine Stimmungsanalyse in R von Kaggle erstellt - Kaggle ist eine Online-Community von Datenwissenschaftlern mit relevanten Datensätzen, Wettbewerben, Kursen und einem aktiven Forum.
Maschinen zur Analyse von Gefühlen lernen, indem sie mit Lexika gefüttert werden - einer Liste von Wörtern und den dazugehörigen Gefühlen. Diese Liste muss von Hand kodiert werden und braucht angesichts der riesigen Menge an Wörtern in einer Sprache viel Zeit, um sie zu erstellen.
Zum Glück, Kaggle hat ein öffentlich zugängliches Sentiment-Lexikon in 81 Sprachen. Kaggle ist eine Community für Programmierer und enthält viele hilfreiche Ressourcen zu den Themen Programmierung, NLP und maschinelles Lernen.
Wir empfehlen dringend, ihre Kurse die mit einem Abschlusszertifikat belohnt werden, das Sie in Ihrem Lebenslauf hervorheben können. Kaggle bietet Kurse für alle Fähigkeitsstufen zu Python, maschinellem Lernen, SQL, NLP, maschinellem Lernen und Spiele-KI.
Kaggle hat auch mehr als 992 öffentlich verfügbare Stimmungsanalyse-Datensätze. Diese Datensätze umfassen eine breite Palette von Themen der Stimmungsanalyse, einschließlich Twitter, Amazon-Rezensionen, Finanznachrichten und mehr.
Insgesamt, Kaggle ist die richtige Anlaufstelle für Programmiermaterial, vor allem für Anfängerinnen und Anfänger. Wenn Sie sich in der Datenwissenschaft gut auskennen, können Sie auch an Programmierwettbewerben mit Geldpreisen von bis zu $150.000 teilnehmen.
Neben den oben erwähnten Lexika verwendet die Data-Science-Gemeinschaft auch häufig VADER, TextBlobund SentiWordNet Lexika. Sie können diese Lexika kostenlos herunterladen unter GitHubeine beliebte Plattform für Entwickler zur gemeinsamen Erstellung von Software.
VADER: VADER (Valence Aware Dictionary for Sentiment Reasoning) ist ein regelbasiertes Lexikon speziell für die Stimmungen von Social Media-Nachrichten. Datenwissenschaftler lieben VADER, weil es genauso genau ist, wenn nicht genauer als menschliche Bewerter.
TextBlob: TextBlob ist eine Python (2 und 3)-Bibliothek für die Verarbeitung von Textdaten und verfügt über eine API zur Durchführung gängiger NLP-Aufgaben wie Tagging, Extraktion von Substantiven und Phrasen, Klassifizierung, Übersetzung und mehr.
SentiWordNet: SentiWordNet ist eine lexikalische Ressource, die auf WordNeteine umfangreiche Datenbank mit semantischen Beziehungen zwischen englischen Wörtern. Diese Wörter sind auf der Grundlage semantischer Beziehungen miteinander verknüpft (Synonyme, Hyponyme, meronyme), bevor sie mit einer numerischen Punktzahl versehen werden, um die Stimmung anzuzeigen.
Wenn Sie tiefer in das Gebiet der Stimmungsanalyse und der Verarbeitung natürlicher Sprache eintauchen möchten, empfehlen wir Ihnen, mit der Lektüre von "Stimmungsanalyse: Auswertung von Meinungen, Stimmungen und Emotionen" von Bing Liu.
Bing Liu ist ein angesehener Informatikprofessor, der regelmäßig wissenschaftliche Arbeiten zu den Themen Sentimentanalyse, Verarbeitung natürlicher Sprache, maschinelles Lernen und Data Mining veröffentlicht.
Als Vordenker in diesen Bereichen wird er von Datenwissenschaftlern für sein umfangreiches Fachwissen und seine Fähigkeit, technische NLP-Themen verständlich zu erklären, hoch geschätzt.
Wir empfehlen Ihnen dringend, sich die Grundlagen der natürlichen Sprachverarbeitung anzueignen, bevor Sie sich der Sentimentanalyse zuwenden. Die Sentiment-Analyse ist ein Teilbereich der natürlichen Sprachverarbeitung und sollte daher Hand in Hand erlernt werden.
Diese kostenloser Online-Kurs von Coursera bietet einen Überblick über die Verarbeitung natürlicher Sprache und vergibt nach Abschluss ein Zertifikat. Es gibt vier Module, die jeweils praktische Übungen enthalten, in denen Sie ein NLP-Modell erstellen müssen, einschließlich des Trainings eines neuronalen Netzwerks, um eine Stimmungsanalyse von Tweets durchzuführen.
Wir empfehlen auch diese Kurs über maschinelles Lernen wenn Sie Ihre eigenen Modelle zur Stimmungsanalyse erstellen möchten. In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie Algorithmen für maschinelles Lernen mit Python und R, zwei der gängigsten Programmiersprachen, erstellen.
Der Kurs ist sehr erschwinglich und umfasst 44 Stunden Vorlesungsmaterial, was entmutigend erscheinen mag, aber der gut strukturierte Kurs zerlegt das maschinelle Lernen in mundgerechte Teile.
Wenn das Budget keine Rolle spielt, empfehlen wir die Anmeldung zu diesem Online Natürliche Sprachverarbeitung mit Deep Learning Kurs bei Stanford Online. Die Studiengebühr beträgt $1.595 und erfordert ein Engagement von 10-14 Stunden pro Woche während des 10-wöchigen Programms. Nach Abschluss des Kurses erhalten Sie außerdem ein Zertifikat, das Sie in Ihrem Lebenslauf angeben können.
Wenn Online-Kurse nicht Ihr Ding sind, können Sie sich die YouTube-Videoreihe über die Verarbeitung natürlicher Sprache von Dan Jurafsky und Christopher Manning, Professoren für Informatik und Linguistik an der Stanford University.
Bei der Stimmungsanalyse werden Techniken zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) eingesetzt, um Stimmungen (Positivität, Emotionen, Gefühle) aus Textdaten zu extrahieren. Mit der rasanten Entwicklung des maschinellen Lernens und der NLP-Technologien nutzen große und kleine Unternehmen zunehmend die Stimmungsanalyse, um sich auf dem Markt zu behaupten.
Es gibt viele Anwendungen für die Stimmungsanalyse und das Meinungsmanagement. Unternehmen können Stimmungsanalysen in der Marktforschung, im Kundenservice, auf den Finanzmärkten, in der Politik und in den sozialen Medien einsetzen, um nur einige zu nennen.
Auch wenn die Stimmungsanalyse nicht perfekt ist, so ist sie doch sehr effektiv bei der Analyse von Online-Textdaten in großem Maßstab. Allerdings sind Stimmungsanalysemodelle bereits genauso genau wie menschliche Bewerter, wenn nicht sogar noch zuverlässiger.
Es ist nur eine Frage der Zeit, bis Stimmungsanalysemodelle eine Genauigkeit von nahezu 100% bei der Ermittlung von Meinungen aus großen Textmengen erreichen. Es ist eine Technologie, die nachweislich Arbeitsprozesse optimiert und Teams in die Lage versetzt, ein tieferes Verständnis für ihre Kunden zu entwickeln.
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