Arten der Stimmungsanalyse und wo man sie verwendet

Angenommen, Sie scrollen durch Ihren Instagram-Feed und sind auf eine Produktanzeige gestoßen, nach der Sie kürzlich gesucht haben. Oder haben Sie sich jemals gefragt, woher Unternehmen wie Netflix oder YouTube genau wissen, welche Inhalte Ihren Vorlieben am besten entsprechen? Mit der Kraft der Stimmungsanalyse ist das alles möglich!

In diesem Blog werfen wir einen Blick auf die verschiedenen heute verfügbaren Methoden zur Stimmungsanalyse und verstehen, warum die Stimmungsanalyse wichtig ist. Wir werden auch einige der vielen spannenden Möglichkeiten entdecken, mit denen Unternehmen diese umsetzen.

Was ist eine Stimmungsanalyse?

Unter Stimmungsanalyse versteht man die Untersuchung digitaler Texte, die sowohl ML (Machine Learnings) als auch NLP (Natural Language Process) nutzt, um die subjektiven Informationen aus jedem Text zu identifizieren. Es hilft dabei, den Ton der Nachricht zu bestimmen, z. B. ob sie negativ, positiv oder neutral ist. Diese Art der Sentiment-Textanalyse wird auch als Opinion Mining bezeichnet.

Es ist auch wichtig, die verschiedenen Arten der Stimmungsanalyse zu verstehen und herauszufinden, welche für Ihre Bedürfnisse am besten geeignet ist.

Arten der Stimmungsanalyse

Es gibt verschiedene Arten von Stimmungsanalysetechniken, mit denen menschliche Emotionen in verschiedenen Kontexten verstanden und analysiert werden können. Diese sind:

• Aspektbasierte Stimmungsanalyse.
• Absichtsbasierte Stimmungsanalyse.
• Feinkörnige Stimmungsanalyse und
• Emotionserkennung.

Schauen wir uns nun alle genauer an, um klar zu verstehen, um welche Typen es sich genau handelt:

Aspektbasierte Stimmungsanalyse

Die aspektbasierte Stimmungsanalyse ist eine leistungsstarke Technik, mit der Kundenmeinungen zu bestimmten Aspekten oder Merkmalen eines Produkts oder einer Dienstleistung verstanden und bewertet werden.

Wenn ein Unternehmen beispielsweise Mobiltelefone verkauft, kann es diese Art der Analyse für jeden Aspekt eines Smartphones verwenden – wie Bildschirmqualität, RAM, Prozessor usw. Dies kann dem Unternehmen helfen, zu verstehen, wie Kunden über die spezifischen Funktionen oder Spezifikationen denken eines beliebigen Mobiltelefons.

Absichtsbasierte Stimmungsanalyse

Wie der Name schon sagt, ist die absichtsbasierte Stimmungsanalyse eine Art der Stimmungsanalyse, die sich auf die wahren Absichten eines Kundenfeedbacks konzentriert. Es geht über die traditionelle Stimmungsanalyse hinaus. Während sich die Stimmungsanalyse darauf konzentriert, zu verstehen, ob ein Text positive, negative oder neutrale Emotionen ausdrückt, geht die absichtsbasierte Stimmungsanalyse tiefer und deckt die Absichten hinter diesen Emotionen auf. Ziel ist es herauszufinden, wie sich jemand fühlt und warum er sich so fühlt.

Stellen Sie sich zum Beispiel vor, ein Kunde hat auf einer E-Commerce-Website eine Bewertung abgegeben und erklärt, er sei mit seinem Produkt sehr unzufrieden! Zunächst sieht es nach einer negativen Stimmung aus. Eine absichtsbasierte Sentimentanalyse kann jedoch noch weiter gehen und feststellen, ob er mit einem fehlerhaften Produkt, Lieferproblemen oder schlechtem Kundenservice unzufrieden ist. Sobald das Unternehmen durch diese Art von Stimmungsanalysealgorithmen Erkenntnisse gewonnen hat, kann es die richtige Entscheidung zur Verbesserung seines Produkts oder seiner Dienstleistungen treffen.

Feinkörnige Stimmungsanalyse

Es handelt sich um eine der einfachsten und am weitesten verbreiteten Arten der Stimmungsanalyse, um die Stimmung des Kunden zu verstehen. Eine differenzierte Stimmungsanalyse hilft Unternehmen dabei, die Bewertungen und Rezensionen ihrer Kunden einzuschätzen.

Unternehmen können bei der Stimmungsanalyse vordefinierte Kategorien wie „sehr positiv“, „positiv“, „neutral“, „schlecht“ oder „sehr schlecht“ verwenden. Darüber hinaus nutzen sie eine Bewertungsskala, um das Feedback der Kunden zu messen.

Viele Unternehmen bieten ihren Kunden beispielsweise die Möglichkeit, ihr Einkaufserlebnis oder ihren Kundenservice auf einer Skala von 1 bis 5 oder 1 bis 10 zu bewerten. Dabei steht 10 für sehr positiv und 1 für sehr schlecht.

Emotionserkennung

Diese Art der Stimmungsanalyse konzentriert sich auf die Identifizierung und Klassifizierung spezifischer Emotionen, die in Textdaten zum Ausdruck kommen. Durch die Analyse der verwendeten Sprache und des sie umgebenden Kontexts können diese Stimmungstypen feststellen, ob ein Text Glück, Traurigkeit, Wut, Angst und viele andere Emotionen vermittelt.

Wenn zum Beispiel jemand schreibt, freue ich mich so sehr auf meinen bevorstehenden Urlaub! Das Stimmungsanalysetool zur Emotionserkennung würde die Aufregung und die positive Stimmung dieser Person genau identifizieren.

Warum ist eine Stimmungsanalyse wichtig?

Die Sentimentanalyse bzw. Opinion Mining ist ein wichtiges Tool für Business Intelligence, das Unternehmen dabei hilft, ihre Produkte oder Dienstleistungen zu verbessern. Hier sind einige Gründe, warum eine Stimmungsanalyse wichtig ist:

Objektive Einblicke

Die Stimmungsanalyse bietet Unternehmen objektive Einblicke in die Gefühle ihrer Kunden und die Art ihrer Stimmung gegenüber ihren Produkten oder Dienstleistungen. Es eliminiert persönliche Voreingenommenheit mithilfe von KI und sorgt für konsistente und objektive Ergebnisse. Dies ist besonders wichtig, um datengesteuerte Entscheidungen zu treffen.

Produkt- und Serviceverbesserung

Die Stimmungsanalyse hilft Unternehmen, ihre Produkte und Dienstleistungen auf der Grundlage echten Kundenfeedbacks zu verbessern. Wenn sie die spezifischen Aspekte oder Entitäten identifizieren, die Kunden empfinden (positive oder negative Gefühle), können Unternehmen Bereiche mit Verbesserungspotenzial priorisieren. Dieses Feedback ist für die Produktentwicklung und Qualitätssteigerung von unschätzbarem Wert

Einblicke in Echtzeit

Die Stimmungsanalyse ermöglicht es Unternehmen, die sich entwickelnde Kundenstimmung zu überwachen und darauf zu reagieren. Vermarkter können die Software so konfigurieren, dass sie Benachrichtigungen ausgibt, wenn negative Stimmungen für bestimmte Schlüsselwörter oder Themen erkannt werden, sodass schnell auf Krisen oder Markttrends reagiert werden kann.

Wettbewerbsvorteil

Das Verständnis der Kundenstimmung bietet einen enormen Wettbewerbsvorteil. Es ermöglicht Unternehmen, sich schnell an veränderte Kundenpräferenzen und Marktdynamiken anzupassen. Unternehmen, die auf die Anliegen der Kunden eingehen und Produkte oder Dienstleistungen liefern können, die auf die Stimmung der Kunden abgestimmt sind, haben bessere Chancen, auf dem Markt erfolgreich zu sein.

Kundenbindung

Einer der Hauptvorteile der Stimmungsanalyse besteht darin, dass sie dabei hilft, die Stimmung der Kunden zu verstehen und eine effektivere Interaktion zu ermöglichen. Unternehmen können auf Kunden zugehen, auf ihre Bedenken eingehen und negative Erfahrungen in positive umwandeln, was die Kundenbindung verbessert.

Wie führt man eine Stimmungsanalyse durch?

Bisher haben wir etwas über Stimmungsanalyse, Arten der Stimmungsanalyse und Bedeutung gelernt. Aber die Frage ist, wie kann man es durchführen? Es gibt einige gängige Schritte, die Unternehmen zur Durchführung der Analyse verwenden.

• Datenerfassung: Der erste Schritt besteht darin, die Daten zu sammeln. Sie können einen Datensatz erfassen, der Textdaten wie Kundenbewertungen, Social-Media-Beiträge und Kundenfeedback enthält.
• Textbereinigung: Bereinigen und vorverarbeiten Sie nun die Textdaten, indem Sie Rauschen wie Sonderzeichen, Zahlen und Satzzeichen entfernen. Kundenrezensionen und Feedback enthalten häufig unnötige Informationen, die Ihren Analyseprozess beeinträchtigen können. Dazu können gehören:
  • Stoppwörter wie und, ein, oder, wie, aber usw.
  • Satzzeichen wie Kommas, unnötige Punkte, Ausrufe usw.
• Datenanalyse : Zu diesem Zeitpunkt können Sie die gesammelten Daten verwenden und sie zur Analyse durch Stimmungsanalysealgorithmen laufen lassen. Die häufigste Klassifizierung der Analyse ist, wie bereits erwähnt, negativ, positiv oder neutral. Sie können jedoch tiefer graben, um Gefühle wie Traurigkeit, Wut, Freude usw. zu identifizieren.
• Worteinbettung: Nachdem Sie die Daten analysiert haben, müssen Sie sie für Modelle des maschinellen Lernens verständlich machen. Sie müssen die Textdaten oder Phrasen in Vektoren konvertieren. Dieser Schritt wird grundsätzlich von Fachleuten wie Datenwissenschaftlern oder Datenanalysten durchgeführt.
• Tests und Schulung: Sobald Ihre Daten vollständig vorbereitet sind, trainiert und testet das Data-Science-Team Ihr maschinelles Lernmodell. Sie teilen Ihre Daten zu diesem Zweck in zwei Teile auf: Training und Tests. Wenn Ihr Modell gute Vorhersagen über die Analyse treffen kann, können Sie es verwenden, um die Stimmungen herauszufinden.

Was sind die Herausforderungen bei der Stimmungsanalyse?

Trotz der enormen Fortschritte bei KI und ML liegen sie beim Verständnis der menschlichen Bedürfnisse immer noch weit zurück. Maschinelles Lernen steht vor vielen Herausforderungen, einige davon sind die folgenden:

Sarkasmuserkennung

Manchmal ist es für ML äußerst schwierig, Sarkasmus zu erkennen, wenn man die Gefühle eines Kunden analysiert. Lesen Sie zum Beispiel diese Rezension – Ja, großartig! Jetzt muss ich 2 Meilen fahren, um mein Paket zu bekommen.

Was bedeutet die Rezension? Der Kunde war hier sarkastisch und mit der Lieferung nicht zufrieden. Sofern der ML das Szenario nicht vollständig versteht, kann es als positiver Kommentar gekennzeichnet werden.

Negationserkennung

Wenn ein Satz „not“, „weder“, „non-“, „un-“, „dis-“ usw. enthält, bedeutet dies lediglich, dass die Gesamtstimmung positiv ist. Dieses Produkt hat zum Beispiel keinerlei Nachteile! Der Algorithmus stuft diese Aussage zwar als negativ ein, tatsächlich handelt es sich jedoch um eine positive Rückmeldung für das Produkt.

Daher sind die aktuellen Algorithmen zur Sentimentanalyse möglicherweise nicht vollständig in der Lage, die Negation in der Sentimentanalyse zu klassifizieren.

Verwendung von Emoji

Laut Market Drive verwenden mittlerweile mehr als 70 % der Menschen Emojis beim Schreiben von Texten. Wie wir wissen, funktioniert die Stimmungsanalyse mit geschriebenem Text, sie kann den Kontext eines Satzes jedoch nicht vollständig verstehen.

Ich habe zum Beispiel Tränen in den Augen. Dieser Satz deutet darauf hin, dass der Benutzer beim Lachen Tränen impliziert. Allerdings liest der ML den Satz nur und ignoriert das Emoji, was den Satz völlig falsch interpretieren kann.

Multipolarität

Diese Situation tritt auf, wenn ein Satz mehr als ein Gefühl enthält. Das Telefon zum Beispiel ist zweifellos großartig, aber die Farbe ist nicht beeindruckend.

Es wird für das Tool schwierig, die Stimmung richtig zu interpretieren. Sie müssen eine aspektbasierte Stimmungsanalyse verwenden, um die Emotionen vollständig zu extrahieren.

Die zentralen Thesen

Die Stimmungsanalyse ist eine erstaunliche Möglichkeit, das Feedback eines Kunden zu ermitteln. Da wir nun kurz vor dem Abschluss unseres Themas stehen, sind im Folgenden einige der wichtigsten Punkte aufgeführt, die es zu berücksichtigen gilt:

• Die Stimmungsanalyse nutzt ML und NLP, um den emotionalen Ton digitaler Texte zu bewerten.
• Es gibt vier Haupttypen der Stimmungsanalyse: aspektbasiert, absichtsbasiert, feinkörnig und Emotionserkennung.
• Die Stimmungsanalyse hilft bei der Produkt- und Serviceverbesserung, indem sie anhand des Kundenfeedbacks die Bereiche mit Verbesserungspotenzial ermittelt.
• Die Stimmungsanalyse ermöglicht eine personalisiertere Kundeneinbindung, da Unternehmen auf Bedenken eingehen und negative Erfahrungen in positive umwandeln können, wodurch die Kundenbindung verbessert wird.
• Um eine Stimmungsanalyse durchzuführen, befolgen Unternehmen wichtige Schritte, darunter Datenerfassung, Textbereinigung, Datenanalyse mithilfe von Stimmungsanalysealgorithmen, Worteinbettung sowie das Testen und Trainieren von Modellen für maschinelles Lernen.
• Zu den Herausforderungen bei der Stimmungsanalyse gehören Schwierigkeiten bei der Erkennung von Sarkasmus und Verneinung, der Interpretation der Verwendung von Emojis und dem Umgang mit Multipolarität in Sätzen, was sich auf die Genauigkeit der Stimmungsklassifizierung auswirken kann.

FAQs