Sentiment Analyse

Sentiment Analysen ermöglichen die Erfassung von Emotionen, die in einem Text ausgedrückt werden.
Für Menschen ist es meist einfach eine ausgedrückte Emotion zu erfassen.
Die Herausforderung liegt in der Menge an Social Mentions über eine Vielzahl von Social Networks, die ein Mensch objektiv nicht mehr verarbeiten kann.

Deep Data Analytics setzt auf Natural Language Processing, um alle Erwähnungen einer Marke oder eines Produkts in Social Networks zu erfassen und automatisch zu klassifizieren.

Mehr als zählen
Unsere Algorithmen gehen dabei weit über das reine zählen von Wörtern hinaus.
Einfache Modelle nutzen einen Lexikon-Ansatz und zählen die positiven und negativen Wörter in einem Posting oder Text.
Diese simplen Systeme stoßen schnell an Ihre Grenzen:

“Leider geil” hat im letzten Jahr als Ausdruck einige Beliebtheit erreicht. Lexikalische Modelle stoßen bei solchen umgangssprachlichen Formulierungen schnell an ihre Grenze.
Bei Zerlegungen wird dem Wort “leider” eine negative Konnotation zugeschlagen. Dem Wort “geil” im Regelfall eine positive. Vereinfacht dargestellt heben sich die beiden Konnotationen in dieser Phrase auf.

Deep Data Analytics geht weiter. Idiome, umgangssprachliche Ausdrücke und Negierungen werden erkannt und genauso bewertet, wie es der Verfasser eines Postings gemeint hat. So entsteht ein umfassendes Bild über die Gefühle, die ausgedrückt werden.

Deep Data Analytics

Eine Bewertung nach positiv, negativ und neutral ermöglichen es, sich schnell einen Überblick zu verschaffen. Deep Data Analytics geht einen Schritt weiter. Der us-amerikanische Psychologe Paul Ekman hat acht universelle Emotionen beschrieben, in die menschliche Ausdrücke kategorisiert werden können.

Wut, Zustimmung, Ekel, Angst, Freude, Traurigkeit, Überraschung und Vertrauen

sentiment analyse

Unsere Modelle können diese Emotionen aus beliebigen Postings extrahieren und so schnell ein Stimmungs- und Meinungsbild zu einer Marke, einem Produkt oder einem Unternehmen erstellen.

Die Verknüpfung dieser emotionalen Erkenntnisse mit den Ergebnissen anderer Analysen, z.B. des Topic Modeling, ergibt ein neues, ganzheitliches Bild über die Meinungen, Gefühle der Nutzer und den Erfolg eines Produkts.

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Sentiment Analyse phil 27. November 2017