Sentiment-Analyse: Unterschied zwischen den Versionen

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Die Sentiment-Analyse (auch Tonalitätsanalyse genannt) ist ein Teil des [[Social-Media-Monitoring]] und gibt Aufschluss über die Tonalität der in den (sozialen) Medien verbreiteten Beiträge und Postings. Mit ihrer Hilfe können die Beiträge und Kommentare nicht nur quantitativ, sondern auch qualitativ bewertet werden. Die Stimmung wird in positiv, negativ und neutral unterteilt.
 
Die Sentiment-Analyse (auch Tonalitätsanalyse genannt) ist ein Teil des [[Social-Media-Monitoring]] und gibt Aufschluss über die Tonalität der in den (sozialen) Medien verbreiteten Beiträge und Postings. Mit ihrer Hilfe können die Beiträge und Kommentare nicht nur quantitativ, sondern auch qualitativ bewertet werden. Die Stimmung wird in positiv, negativ und neutral unterteilt.
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=='''Funktionsweise'''==
 
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Bei der Sentiment-Analyse werden die Inhalte von Beiträgen im Netz ausgewertet. Aufgrund der Komplexität von Sprache (Ironie, Sarkasmus, Dialekt, Schreibfehlern, usw.) ist die Auswertung nicht ohne weiteres möglich und bedarf eigentlich immer manuelle Bearbeitung, um eine gute Qualität der Auswertung zu gewährleisten .  
 
Bei der Sentiment-Analyse werden die Inhalte von Beiträgen im Netz ausgewertet. Aufgrund der Komplexität von Sprache (Ironie, Sarkasmus, Dialekt, Schreibfehlern, usw.) ist die Auswertung nicht ohne weiteres möglich und bedarf eigentlich immer manuelle Bearbeitung, um eine gute Qualität der Auswertung zu gewährleisten .  
 
Aus diesem Grund werden verschiedene Verfahren miteinander verbunden: sowohl einfache wörterbuchbasierte Verfahren, über [[Information Retrieval]], [[Informationslinguistik]], [[Data Mining]] bis [[Machine Learning]]  werden eingesetzt. Durch die Verwendung von [[Algorithmus |Algorithmen]] lässt sich dann ein Stimmungsbild erstellen.  
 
Aus diesem Grund werden verschiedene Verfahren miteinander verbunden: sowohl einfache wörterbuchbasierte Verfahren, über [[Information Retrieval]], [[Informationslinguistik]], [[Data Mining]] bis [[Machine Learning]]  werden eingesetzt. Durch die Verwendung von [[Algorithmus |Algorithmen]] lässt sich dann ein Stimmungsbild erstellen.  
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=='''Bedeutung im Social Web'''==
 
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Je bekannter ein Unternehmen, eine Marke, ein Event oder eine Person ist, desto mehr wird darüber gesprochen. Bei geringerer Bekanntheit lässt sich eine Sentiment-Analyse noch manuell erstellen, bei steigender Bekanntheit wird das allerdings zu einer nicht zu bewältigenden Aufgabe.  Hier muss auf jeden Fall eine automatisierte Analyse eingesetzt werden, um ein Stimmungsbild in den [[Soziales Netzwerk|Sozialen Netzwerken]] zu erkennen.   
 
Je bekannter ein Unternehmen, eine Marke, ein Event oder eine Person ist, desto mehr wird darüber gesprochen. Bei geringerer Bekanntheit lässt sich eine Sentiment-Analyse noch manuell erstellen, bei steigender Bekanntheit wird das allerdings zu einer nicht zu bewältigenden Aufgabe.  Hier muss auf jeden Fall eine automatisierte Analyse eingesetzt werden, um ein Stimmungsbild in den [[Soziales Netzwerk|Sozialen Netzwerken]] zu erkennen.   
 
Besonders wichtig ist die Sentiment-Analyse für die Kampagnen-Führung, denn damit lässt sich sehr gut ablesen, wie die Social-Media-Kampagne bei den Nutzern ankommt. Unter Umständen kann sogar noch in eine laufende Kampagne korrigierend eingegriffen werden. Auch lassen sich damit Rückschlüsse für weitere Kampagnen ziehen.  
 
Besonders wichtig ist die Sentiment-Analyse für die Kampagnen-Führung, denn damit lässt sich sehr gut ablesen, wie die Social-Media-Kampagne bei den Nutzern ankommt. Unter Umständen kann sogar noch in eine laufende Kampagne korrigierend eingegriffen werden. Auch lassen sich damit Rückschlüsse für weitere Kampagnen ziehen.  
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=='''Tools für die Sentiments-Analyse'''==
 
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Die Sentiments-Analyse ist oftmals in den Social Monitoring Toolls inkludiert. Anbei eine kleine -nicht vollständige- Auswahl:
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Die Sentiment-Analyse ist oftmals in den Social Monitoring Tools inkludiert. Anbei eine kleine -nicht vollständige- Auswahl:
 
* [http://www-01.ibm.com/software/analytics/solutions/customer-analytics/social-media-analytics/ IBM Social Sentiment Index]  
 
* [http://www-01.ibm.com/software/analytics/solutions/customer-analytics/social-media-analytics/ IBM Social Sentiment Index]  
 
* [http://www.sap.com/solution/rapid-deployment/software/hana-sentiment-analysis-social-crm/index.html Sentiments-Analyse-Tool von SAP] ,das auch bei den Präsidentschaftswahlen in den USA eingesetzt wurde   
 
* [http://www.sap.com/solution/rapid-deployment/software/hana-sentiment-analysis-social-crm/index.html Sentiments-Analyse-Tool von SAP] ,das auch bei den Präsidentschaftswahlen in den USA eingesetzt wurde   

Aktuelle Version vom 17. Juni 2014, 22:06 Uhr

Die Sentiment-Analyse

Die Sentiment-Analyse (auch Tonalitätsanalyse genannt) ist ein Teil des Social-Media-Monitoring und gibt Aufschluss über die Tonalität der in den (sozialen) Medien verbreiteten Beiträge und Postings. Mit ihrer Hilfe können die Beiträge und Kommentare nicht nur quantitativ, sondern auch qualitativ bewertet werden. Die Stimmung wird in positiv, negativ und neutral unterteilt.

Funktionsweise

Bei der Sentiment-Analyse werden die Inhalte von Beiträgen im Netz ausgewertet. Aufgrund der Komplexität von Sprache (Ironie, Sarkasmus, Dialekt, Schreibfehlern, usw.) ist die Auswertung nicht ohne weiteres möglich und bedarf eigentlich immer manuelle Bearbeitung, um eine gute Qualität der Auswertung zu gewährleisten . Aus diesem Grund werden verschiedene Verfahren miteinander verbunden: sowohl einfache wörterbuchbasierte Verfahren, über Information Retrieval, Informationslinguistik, Data Mining bis Machine Learning werden eingesetzt. Durch die Verwendung von Algorithmen lässt sich dann ein Stimmungsbild erstellen.

Bedeutung im Social Web

Je bekannter ein Unternehmen, eine Marke, ein Event oder eine Person ist, desto mehr wird darüber gesprochen. Bei geringerer Bekanntheit lässt sich eine Sentiment-Analyse noch manuell erstellen, bei steigender Bekanntheit wird das allerdings zu einer nicht zu bewältigenden Aufgabe. Hier muss auf jeden Fall eine automatisierte Analyse eingesetzt werden, um ein Stimmungsbild in den Sozialen Netzwerken zu erkennen. Besonders wichtig ist die Sentiment-Analyse für die Kampagnen-Führung, denn damit lässt sich sehr gut ablesen, wie die Social-Media-Kampagne bei den Nutzern ankommt. Unter Umständen kann sogar noch in eine laufende Kampagne korrigierend eingegriffen werden. Auch lassen sich damit Rückschlüsse für weitere Kampagnen ziehen.

Tools für die Sentiments-Analyse

Die Sentiment-Analyse ist oftmals in den Social Monitoring Tools inkludiert. Anbei eine kleine -nicht vollständige- Auswahl:



Quellen: