Stimmungsanalyse: Was ist das und warum ist sie wichtig?

Stimmungsanalyse, auch bekannt als Opinion Mining, bezieht sich auf die Techniken und Prozesse, die Organisationen dabei helfen, Informationen darüber zu erhalten, wie ihr Kundenstamm auf ein bestimmtes Produkt oder eine bestimmte Dienstleistung reagiert.

Im Wesentlichen ist Sentiment Analysis die Analyse der Gefühle (dh Emotionen, Einstellungen, Meinungen, Gedanken usw.) hinter den Wörtern unter Verwendung von Tools zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Wenn Sie sich nicht bewusst sind, was NLP-Tools tun – es ist so ziemlich alles im Namen. Die Verarbeitung natürlicher Sprache zielt im Wesentlichen darauf ab, eine natürliche Sprache zu verstehen und zu erstellen, indem grundlegende Werkzeuge und Techniken verwendet werden.
Sentiment Analysis verwendet auch die Verarbeitung natürlicher Sprache und maschinelles Lernen, um Organisationen dabei zu helfen, weit über die Anzahl der Likes/Shares/Kommentare hinauszugehen, die sie zu einer Werbekampagne, einem Blogbeitrag, einem veröffentlichten Produkt oder irgendetwas in dieser Art erhalten. In diesem Artikel werden wir uns ausführlich mit der Stimmungsanalyse befassen . Von der Diskussion über die Methoden und Werkzeuge der Stimmungsanalyse bis hin zur Diskussion, warum sie so umfassend genutzt wird – wir haben alles abgedeckt!

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Stimmungsanalyse: Die Mathematik dahinter

Wenn Sie einfach einen Beitrag lesen, können Sie erkennen, ob der Autor eine positive oder eine negative Haltung zu dem Thema hatte – aber das ist, wenn Sie sich mit der Sprache auskennen. Ein Computer hat jedoch kein Konzept von natürlich gesprochener Sprache – also müssen wir dieses Problem in Mathematik (die Sprache eines Computers) herunterbrechen. Es kann nicht einfach abgeleitet werden, ob etwas Freude, Frustration, Wut oder etwas anderes enthält – ohne Kontext dessen, was diese Wörter bedeuten.
Sentiment Analysis löst dieses Problem durch Natural Language Processing. Grundsätzlich erkennt es die notwendigen Schlüsselwörter und Phrasen innerhalb eines Dokuments, die dem Algorithmus schließlich helfen, den emotionalen Zustand des Dokuments einzuordnen.

Datenwissenschaftler und Programmierer schreiben Anwendungen, die die Dokumente in den Algorithmus einspeisen und die Ergebnisse so speichern, dass sie für Kunden nützlich und verständlich sind.
Keyword -Spotting ist eine der einfachsten Techniken und wird von Stimmungsanalysealgorithmen weit verbreitet . Das zugeführte Eingabedokument wird gründlich auf offensichtliche positive und negative Wörter wie „traurig“, „glücklich“, „enttäuschen“, „großartig“, „zufrieden“ und dergleichen gescannt.

Es gibt eine Reihe von Stimmungsanalysealgorithmen , und jeder hat unterschiedliche Bibliotheken von Wörtern und Phrasen, die sie als positiv, negativ und neutral bewerten. Diese Bibliotheken werden von vielen Algorithmen oft als „Beutel der Wörter“ bezeichnet.

Obwohl diese Technik oberflächlich perfekt aussieht, hat sie einige deutliche Mängel. Betrachten Sie den Text: „Der Service war schrecklich, aber das Ambiente war großartig!“ Nun, diese Stimmung ist komplexer, als ein einfacher Algorithmus berücksichtigen kann – sie enthält sowohl positive als auch negative Emotionen. Für solche Fälle wurden fortschrittlichere Algorithmen entwickelt, die den Satz brechen, wenn sie auf das Wort „aber“ (oder eine kontrastive Konjunktion) stoßen. Das Ergebnis lautet also „Der Service war schrecklich“ UND „Aber das Ambiente war großartig.“

Dieser Satz generiert nun zwei oder mehr Punkte (abhängig von der Anzahl der in der Aussage enthaltenen Emotionen). Diese Einzelpartituren werden konsolidiert, um die Gesamtpartitur eines Stücks zu ermitteln. In der Praxis wird diese Technik als binäre Stimmungsanalyse bezeichnet .

Kein Algorithmus für maschinelles Lernen kann eine perfekte Genauigkeit von 100 % erreichen, und das ist nicht anders. Aufgrund der Komplexität unserer natürlichen Sprache sind die meisten Stimmungsanalysealgorithmen bestenfalls nur zu 80 % genau.

Stimmungsanalyse: Algorithmen und Tools

Die obige Grafik gibt Ihnen eine ungefähre Vorstellung von der Klassifizierung von Stimmungsanalysealgorithmen . Im Wesentlichen gibt es zwei Arten von Algorithmen für maschinelles Lernen:

• ML-basiert

Sie kennen die grundlegende Funktionsweise aller Algorithmen für maschinelles Lernen. Derselbe Weg wird auch in ML-basierten Stimmungsanalysealgorithmen beschritten . Diese Algorithmen erfordern, dass Sie ein Modell erstellen, indem Sie den Klassifikator mit einer Reihe von Beispielen trainieren. Das bedeutet im Idealfall, dass Sie einen Datensatz mit relevanten Beispielen für positive, neutrale und negative Klassen sammeln, diese Merkmale aus den Beispielen extrahieren und dann Ihren Algorithmus anhand dieser Beispiele trainieren müssen. Diese Algorithmen werden im Wesentlichen zur Berechnung der Polarität eines Dokuments verwendet,

• Lexikonbasiert

Wie der Name schon sagt, verwenden diese Techniken Wörterbücher. Jedes Wort ist mit seiner emotionalen Polarität und Gefühlsstärke versehen. Dieses Wörterbuch wird dann mit dem Dokument abgeglichen, um seinen Gesamtpolaritätswert des Dokuments zu berechnen. Diese Techniken ergeben normalerweise eine hohe Präzision, aber einen geringen Wiedererkennungswert.
Es gibt keine „beste“ Wahl aus beiden, Ihre Wahl der Methode sollte ausschließlich von dem vorliegenden Problem abhängen. Lexikalische Algorithmen können nahezu perfekte Ergebnisse erzielen, erfordern jedoch die Verwendung eines Lexikons – etwas, das nicht immer in allen Sprachen verfügbar ist. Auf der anderen Seite liefern ML-basierte Algorithmen ebenfalls gute Ergebnisse, erfordern jedoch ein umfangreiches Training an gekennzeichneten Daten.
Der Unterschied zwischen Data Science, Machine Learning und Big Data!

Meistgenutzte Stimmungsanalyse-Tools

Es stehen Ihnen viele Stimmungsanalyse- und Tracking-Tools zur Verfügung. Wir werden uns fünf solcher Tools ansehen, die heute in der Branche weit verbreitet sind:

• PeopleBrowsr

  PeopleBrowsr hilft Ihnen, alle Erwähnungen Ihrer Branche, Marke und Wettbewerber zu finden und die Stimmungen zu analysieren. Es ermöglicht Ihnen, die Anzahl der Erwähnungen Ihrer Marke vor, während und nach Werbekampagnen zu vergleichen.
  

• Schmelzwasser

  Meltwater ist ein Social-Media-Listening-Tool, das alles leistet, von der Verfolgung von Auswirkungen und Stimmungsanalysen in Echtzeit bis hin zum Verständnis der Fußabdrücke der Konkurrenten. Organisationen wie Sodexo, TataCliq, HCL, NIIT und viele andere nutzen Meltwater, um ihre Online-Präsenz und Wirkung zu verbessern.
  

• Google Analytics

  Google Analytics hilft Unternehmen herauszufinden, welche Kanäle ihre Abonnenten und Kunden beeinflussen. Es hilft ihnen, Berichte und Anmerkungen zu erstellen, die Aufzeichnungen über alle Marketingkampagnen und das Online-Verhalten führen.
  

• HootSuite

  Mit der kostenlosen Version von HootSuite können Organisationen ihre Präsenz in sozialen Netzwerken verwalten und messen. $5,99/Monat machen Sie zu einem Premium-Kunden, der Sie berechtigt, erweiterte Analysefunktionen zu nutzen.
  

• Soziale Erwähnung

  Socialmention ist ein sehr nützliches Tool, mit dem Marken Erwähnungen für bestimmte Schlüsselwörter in Blogs, Mikroblogs, Videos, Lesezeichen, Veranstaltungen, Kommentaren, Nachrichten, Hashtags und sogar Audios verfolgen können. Es zeigt auch an, ob Erwähnungen positiv, negativ oder neutral sind.

Stimmungsanalyse: Warum sollte sie verwendet werden?

Da sich alles online verlagert, haben Marken begonnen, der Stimmungsanalyse größte Bedeutung beizumessen . Ehrlich gesagt ist es ihr einziger Zugang, um ihren Kundenstamm gründlich zu verstehen, einschließlich ihrer Erwartungen an die Marke. Social Media Listening kann Organisationen aus allen Bereichen helfen, die Beschwerden und Bedenken ihrer Kunden zu verstehen – was den Organisationen schließlich hilft, ihre Dienstleistungen zu erweitern. Sentiment Analysis hilft Marken, die genauen Probleme oder Bedenken ihrer Kunden anzugehen.
Laut einigen Forschern kann die Stimmungsanalyse von Twitter-Daten bei der Vorhersage von Aktienmarktbewegungen helfen. Untersuchungen zeigen, dass Nachrichtenartikel und soziale Medien den Aktienmarkt enorm beeinflussen können. Es wurde beobachtet, dass sich Nachrichten mit insgesamt positiver Stimmung auf einen starken Preisanstieg beziehen, wenn auch nur für einen kurzen Zeitraum. Andererseits werden negative Nachrichten mit einem Preisrückgang in Verbindung gebracht – allerdings mit länger andauernden Auswirkungen.
Im Idealfall kann die Stimmungsanalyse von jeder Marke eingesetzt werden, die Folgendes anstrebt:

• • Sprechen Sie bestimmte Personen an, um ihre Dienste zu verbessern.

• • Verfolgen Sie die Stimmung und Emotionen der Kunden im Laufe der Zeit.

• • Bestimmen Sie, welches Kundensegment Ihrer Marke stärker verbunden ist.

• • Verfolgen Sie die Änderungen im Benutzerverhalten, die den Änderungen in Ihrem Produkt entsprechen.

• Finden Sie Ihre wichtigsten Befürworter und Kritiker heraus.

Die Stimmungsanalyse gibt einem Unternehmen eindeutig die dringend benötigten Einblicke in seine Kunden. Unternehmen können nun ihre Marketingstrategien an die Reaktion der Kunden anpassen. Sentiment Analysis hilft Unternehmen auch dabei, den ROI ihrer Marketingkampagnen zu messen und ihren Kundenservice zu verbessern. Da die Stimmungsanalyse den Unternehmen einen Einblick in die Emotionen ihrer Kunden gibt, können sie jede bevorstehende Krise rechtzeitig erkennen – und sie entsprechend bewältigen.
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Abschließend…
Mehr oder weniger jede große Marke verlässt sich heutzutage stark auf Social Media Listening, um das allgemeine Kundenerlebnis zu verbessern. Wenn Sie zu den interessierten Seelen gehören und dieses Thema eingehender untersuchen möchten, empfehlen wir Ihnen, die verschiedenen Arten von Algorithmen (die wir zuvor in einer Grafik gezeigt haben) und Implementierungen der Stimmungsanalyse genauer durchzugehen.

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