Sentiment Analyse

Kurz gesagt untersucht man bei der Sentiment Analyse die Stimmung und Empfindung von etwas. Gegenstand der Analyse ist die natürliche Sprache. Weitere Bezeichnungen sind Sentiment Detection, Stimmungserkennung oder aber Opinion Mining.

Methoden

Die Sentiment Analyse gehört zum Text Mining, denn man analysiert mithilfe von linguistischen und statistischen Verfahren und filtert so relevante Informationen aus Texten. Um die Stimmung oder Haltung eines Textes herauszufinden, muss man gewisse Indikatoren identifizieren. Bei solchen Indikatoren handelt es sich um sprachspezifische Ausdrücke mit denen man dann eben auf positive, negative oder neutrale Aussagen schließen kann.

Grundsätzlich kann man zwischen manuellen und maschinellen Analysen unterscheiden. Beim maschinellen Lernen, oder Machine Learning, erlernt eine Software mithilfe von Beispieldaten die Unterschiede zwischen negativ und positiv behafteten Äußerungen.

Anwendungsbereiche der Sentiment Analyse

Solche Analysen werden zu einem großen Teil im Marketing angwendet. Besonders im Social Media Monitoring finden Sentiment Analysen Anwendung. Hierbei analysiert man unter anderem Tweets, Facebook postings oder aber Blogkommentare. Aber auch die Analyse von Produkt- und Dienstleistungsbewertungen kann äußerst aufschlussreich sein.

So können Unternehmen eben die Stimmung gegenüber bestimmten Produkten, Kampagnen oder anderen Leistungen bestimmen. Handelt es sich beispielsweise um größtenteils negatives Feedback (z.B. beim Kundenservice eines Unternehmens), können so die Gründe analysiert werden. Das Unternehmen kann dann in Folge an neuen, erfolgreicheren Strategien arbeiten.