Was ist Stimmungsanalyse? Ein vollständiger Leitfaden für Anfänger

Mit der Stimmungsanalyse können Sie die Stimmung hinter einem bestimmten Text analysieren. In diesem Artikel werden wir uns ansehen, wie es zusammen mit einigen praktischen Anwendungen funktioniert.

Was ist Stimmungsanalyse?

Die Stimmungsanalyse ist eine Technik, mit der Sie einen Text analysieren können, um die Stimmung dahinter zu bestimmen. Dazu werden maschinelles Lernen und Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) kombiniert.

Mithilfe der grundlegenden Stimmungsanalyse kann ein Programm verstehen, ob die Stimmung hinter einem Textstück positiv, negativ oder neutral ist.

Es ist eine leistungsstarke Technik in der künstlichen Intelligenz, die wichtige Geschäftsanwendungen hat.

Sie können beispielsweise die Stimmungsanalyse verwenden, um Kundenfeedback zu analysieren. Nachdem Sie dieses Feedback über verschiedene Medien wie Twitter und Facebook gesammelt haben, können Sie Stimmungsanalysealgorithmen für diese Textausschnitte ausführen, um die Einstellung Ihrer Kunden zu Ihrem Produkt zu verstehen.

Wie die Stimmungsanalyse funktioniert

Die einfachste Implementierung der Stimmungsanalyse ist die Verwendung einer Liste mit bewerteten Wörtern.

Zum Beispiel ist AFINN eine Liste von Wörtern, die mit Zahlen zwischen minus fünf und plus fünf bewertet werden. Sie können einen Text in einzelne Wörter aufteilen und diese mit der Wortliste vergleichen, um die endgültige Stimmungsbewertung zu erhalten.

Nehmen wir an, wir hatten den Satz: "Ich liebeKatzen, aber ich bin allergisch gegen sie ".

In der AFINN-Wortliste finden Sie zwei Wörter, "Liebe" und "Allergiker", mit ihren jeweiligen Bewertungen von +3 und -2. Sie können den Rest der Wörter ignorieren (auch dies ist eine sehr grundlegende Stimmungsanalyse).

Wenn Sie diese beiden kombinieren, erhalten Sie eine Gesamtpunktzahl von +1. Sie können diesen Satz also als leicht positiv einstufen.

Es gibt komplexe Implementierungen der Stimmungsanalyse, die heute in der Branche verwendet werden. Diese Algorithmen können Ihnen genaue Ergebnisse für lange Textteile liefern. Außerdem haben wir Modelle für das verstärkte Lernen, die mit der Zeit immer besser werden.

Für komplexe Modelle können Sie eine Kombination aus NLP- und maschinellen Lernalgorithmen verwenden. Es gibt drei Haupttypen von Algorithmen, die in der Stimmungsanalyse verwendet werden. Schauen wir sie uns an.

Automatisierte Systeme

Automatische Ansätze zur Stimmungsanalyse basieren auf maschinellen Lernmodellen wie Clustering.

Lange Textteile werden in den Klassifikator eingegeben und geben die Ergebnisse als negativ, neutral oder positiv zurück. Automatische Systeme bestehen aus zwei grundlegenden Prozessen, die wir uns jetzt ansehen werden.

Regelbasierte Systeme

Im Gegensatz zu automatisierten Modellen hängen regelbasierte Ansätze von benutzerdefinierten Regeln ab, um Daten zu klassifizieren. Beliebte Techniken umfassen Tokenisierung, Parsen, Stemming und einige andere. Sie können das zuvor betrachtete Beispiel als regelbasierten Ansatz betrachten.

Eine gute Sache bei regelbasierten Systemen ist die Möglichkeit, sie anzupassen. Diese Algorithmen können kontextabhängig angepasst werden, indem intelligentere Regeln entwickelt werden.

Denken Sie daran, dass Sie diese regelbasierten Modelle regelmäßig warten müssen, um konsistente und verbesserte Ergebnisse zu erzielen.

Hybride Systeme

Hybridtechniken sind der modernste, effizienteste und am weitesten verbreitete Ansatz für die Stimmungsanalyse. Gut konzipierte Hybridsysteme können die Vorteile sowohl automatischer als auch regelbasierter Systeme bieten.

Hybridmodelle genießen die Leistungsfähigkeit des maschinellen Lernens sowie die Flexibilität der Anpassung. Ein Beispiel für ein Hybridmodell wäre eine sich selbst aktualisierende Wortliste, die auf Word2Vec basiert. Sie können diese Wortlisten verfolgen und entsprechend Ihren Geschäftsanforderungen aktualisieren.

Anwendungsfälle für die Stimmungsanalyse

Kundenfeedback analysieren

Kundenfeedback-Analyse ist die am weitesten verbreitete Anwendung der Stimmungsanalyse. Direktes Kundenfeedback ist Gold für Unternehmen, insbesondere Startups. Eine genaue Zielgruppenansprache ist für den Erfolg jeder Art von Unternehmen von entscheidender Bedeutung.

Gut gemachte Algorithmen zur Stimmungsanalyse können die Kernmarktstimmung gegenüber einem Produkt erfassen.

Sie können diesen Anwendungsfall auch für kleinere Unterabschnitte erweitern, z. B. für die Analyse von Produktbewertungen in Ihrem Amazon-Shop. Je kundenorientierter ein Unternehmen ist, desto besser kann die Stimmungsanalyse hilfreich sein.

Kampagnenüberwachung

Dank des Cambridge Analytica-Skandals ist es jetzt Realität, die Emotionen der Wähler zu manipulieren.

Ein weiterer Anwendungsfall der Stimmungsanalyse ist ein Maß für den Einfluss. Am Beispiel der US-Wahlen 2016 kamen viele Umfragen zu dem Schluss, dass Donald Trump verlieren würde.

Experten hatten jedoch festgestellt, dass die Menschen im Allgemeinen vom aktuellen System enttäuscht waren. Sie untermauerten ihre Behauptungen durch Stimmungsanalysen mit starken Beweisen.

Ich habe an einem Tool namens Sentiments (Duh!) Arbeitet, das die US-Wahlen während meiner Zeit als Software Engineer in meiner früheren Firma überwachte. Wir bemerkten Trends, die darauf hinwiesen, dass Herr Trump bei den Wählern eine starke Anziehungskraft erlangte.

Dies sollte ein Beweis dafür sein, dass die richtigen Daten in Kombination mit KI genaue Ergebnisse liefern können, auch wenn dies gegen die Meinung der Bevölkerung verstößt.

Markenüberwachung

Markenüberwachung ist ein weiterer großartiger Anwendungsfall für die Stimmungsanalyse. Unternehmen können mithilfe der Stimmungsanalyse die Stimmung ihrer Zielgruppe in Bezug auf soziale Medien rund um ihre Marke überprüfen.

KFC ist ein perfektes Beispiel für ein Unternehmen, das Stimmungsanalysen verwendet, um seine Marke zu verfolgen, aufzubauen und zu verbessern. Die Social-Media-Kampagnen von KFC tragen maßgeblich zum Erfolg bei. Sie passen ihre Marketingkampagnen so an, dass sie die junge Masse ansprechen und in den sozialen Medien „präsent“ sind.

Tools wie Brandwatch können Ihnen sagen, ob etwas Negatives an Ihrer Marke viral wird. Andere Marken, die soziale Medien nutzen, um eine positive Markenstimmung zu fördern, sind Amazon, Netflix und Dominoes.

Börsenanalyse

Wenn Sie ein Händler oder ein Investor sind, wissen Sie, welche Auswirkungen Nachrichten auf die Börse haben können. Wann immer eine große Geschichte bricht, wird sie einen starken positiven oder negativen Einfluss auf den Aktienmarkt haben.

Die Stimmungsanalyse ist ein leistungsfähiges Werkzeug für Händler. Sie können die Marktstimmung gegenüber einer Aktie in Echtzeit analysieren, normalerweise in wenigen Minuten. Dies kann Ihnen helfen, Ihre Long- oder Short-Positionen für eine bestimmte Aktie zu planen.

Vor kurzem gab Moderna den Abschluss der Phase I seiner klinischen Studien mit COVID-19-Impfstoffen bekannt. Diese Nachricht führte zu einem starken Anstieg des Aktienkurses von Moderna.

Aber heute stolperte Modernas Aktie nach dem Verlust eines Patents. Mithilfe der Stimmungsanalyse können Sie diese Art von Nachrichten in Echtzeit analysieren und sie verwenden, um Ihre Handelsentscheidungen zu beeinflussen.

Compliance-Überwachung

Die Einhaltung gesetzlicher und gesetzlicher Bestimmungen kann große Unternehmen zum Scheitern bringen oder zum Scheitern bringen. Oft werden diese Compliance-Dokumente auf großen Websites wie der Financial Conduct Authority gespeichert.

Große Unternehmen geben einen guten Teil ihres Budgets für die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften aus. In diesen Fällen kann die herkömmliche Datenanalyse keine vollständige Lösung bieten.

Tools wie ScrapingHub können beim Abrufen von Dokumenten von diesen Websites helfen. Unternehmen benötigen jedoch eine intelligente Klassifizierung, um auf Millionen von Webseiten den richtigen Inhalt zu finden.

Die Stimmungsanalyse kann die Überwachung der Einhaltung einfacher und kostengünstiger machen. Es kann dabei helfen, Tagging-Engines zu erstellen, Änderungen im Laufe der Zeit zu analysieren und einen 24-Stunden-Watchdog für Ihr Unternehmen bereitzustellen.

Fazit

Die Stimmungsanalyse ist ein leistungsstarkes Tool, mit dem Sie Probleme vom Markeneinfluss bis zur Marktüberwachung lösen können. Neue Tools basieren auf der Stimmungsanalyse, um Unternehmen dabei zu unterstützen, effizienter zu werden.

Übrigens, wenn Sie Grammatik lieben, können Sie sich bei der Stimmungsanalyse bedanken.

Liebte dieser Artikel? Treten Sie meinem Newsletter beiund bekomme jeden Montag eine Zusammenfassung meiner Artikel und Videos.