Sentiment Analyse

Sentiment-Analysen bewerten die Tonalität von Beiträgen im Web. Dies kann rein technisch, intellektuell oder über einen Hybridansatz erfolgen. Bei einem rein technischem werden die ausgewählten Beiträge zumeist an einem zugeschalteten Wörterbuch abgeglichen. In diesem ist definiert, welche Ausdrücke oder Redewendungen positiv und welche negative besetzt sind. Dabei hat diese Art der Auswertung mit einer Vielzahl von Herausforderungen zu kämpfen. Das Erkennen von Ironie ist eines der größten Schwachpunkte der Systeme. Smilies und andere Zeichenketten tragen des Weiteren zur Sinngestaltung bei und müssen vom Analyser erfasst und interpretiert werden. Erstreckt sich die Kritik über einen langen zusammenhängenden Text, müssen desweiteren Sinnzusammenhänge erkannt und zugeordnet werden. Da die Rechtschreib- und Grammatikregeln im Social Web nicht immer berücksichtigt werden, müssen diese Systeme noch eine Fehlertoleranz aufweisen oder Fehler erkennen können um ein aussagekräftiges Ergebnis auszugeben. Bei der Anzahl dieser Problemstellung bleibt zu überlegen, ob diese Methode für das eigene Unternehmen sinnvoll eingesetzt werden kann und welche Fehlertoleranz akzeptabel ist.

Die Sentiment-Analyse in Analytics gehört zu einer der ausgereiftesten Tonalitätsanalysen. Nicht nur Tonalitäten wie “positiv”, “negativ” und “neutral” werden angezeigt, sondern auch die direkte thematische Zuordnung kann vorgenommen werden. Dabei kommen sowohl Kategorien als auch Produkte zum Einsatz. Die Sentiment-Analyse kann für alle Social-Media-Kanäle eingesetzt werden, in denen Nutzer diskutieren.

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