AI 101
Ein Leitfaden für Anfänger zur Stimmungsanalyse im Jahr 2023
Menschen sind fühlende Wesen; Wir erleben Emotionen, Empfindungen und Gefühle 90% der ganzen Zeit. Die Stimmungsanalyse wird für Forscher, Unternehmen und Organisationen immer wichtiger, um Kundenfeedback zu verstehen und Verbesserungsmöglichkeiten zu identifizieren. Es gibt viele Einsatzmöglichkeiten, aber es gibt auch einige Herausforderungen.
Unter Gefühl versteht man Gedanken, Ansichten und Einstellungen, die durch Emotionen motiviert sind und zum Ausdruck gebracht werden. Beispielsweise nutzen die meisten Menschen heutzutage einfach die sozialen Medien, um ihre Gefühle in Inhalten wie einem Tweet auszudrücken. Daher arbeiten Text-Mining-Forscher an der Sentimentanalyse in sozialen Medien, um die öffentliche Meinung zu verstehen, Trends vorherzusagen und das Kundenerlebnis zu verbessern.
Lassen Sie uns unten die Stimmungsanalyse im Detail besprechen.
Was ist Stimmungsanalyse?
Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)-Technik zur Analyse von Textdaten wie Kundenrezensionen, um die Emotionen hinter dem Text zu verstehen und ihn als positiv, negativ oder neutral zu klassifizieren, wird als Sentimentanalyse bezeichnet.
Die Menge der online geteilten Textdaten ist riesig. Mehr als 500 Millionen Tweets werden täglich mit Gefühlen und Meinungen geteilt. Durch die Entwicklung der Kapazität zur Analyse dieser großen Datenmengen, der großen Vielfalt und der hohen Geschwindigkeit können Unternehmen datengesteuerte Entscheidungen treffen.
Es gibt drei Haupttypen der Stimmungsanalyse:
1. Multimodale Stimmungsanalyse
Es handelt sich um eine Art Stimmungsanalyse, bei der wir mehrere Datenmodi wie Video, Audio und Text berücksichtigen, um die im Inhalt ausgedrückten Emotionen zu analysieren. Unter Berücksichtigung visueller und akustischer Signale wie Gesichtsausdrücke vermittelt der Tonfall ein breites Spektrum an Gefühlen.
2. Aspektbasierte Stimmungsanalyse
Die aspektbasierte Analyse umfasst NLP-Methoden zur Analyse und Extraktion von Emotionen und Meinungen im Zusammenhang mit bestimmten Aspekten oder Merkmalen von Produkten und Dienstleistungen. Beispielsweise können Forscher in einer Restaurantbewertung Gefühle in Bezug auf Essen, Service, Ambiente usw. extrahieren.
3. Mehrsprachige Stimmungsanalyse
Jede Sprache hat eine andere Grammatik, Syntax und einen anderen Wortschatz. Das Gefühl wird in jeder Sprache anders ausgedrückt. Bei der mehrsprachigen Stimmungsanalyse wird jede Sprache speziell darauf trainiert, die Stimmung des analysierten Textes zu extrahieren.
Welche Tools können Sie für die Stimmungsanalyse verwenden?
Bei der Stimmungsanalyse sammeln wir die Daten (Kundenrezensionen, Social-Media-Beiträge, Kommentare usw.), verarbeiten sie vor (entfernen unerwünschten Text, Tokenisierung, POS-Tagging, Stemming/Lemmatisierung), extrahieren Funktionen (umwandeln von Wörtern in Zahlen zur Modellierung), und klassifizieren Sie den Text entweder als positiv, negativ oder neutral.
Verschiedenes Python-Bibliotheken und im Handel erhältliche Tools erleichtern den Prozess der Stimmungsanalyse, der wie folgt aussieht:
1. Python-Bibliotheken
NLTK (Natural Language Toolkit) ist die weit verbreitete Textverarbeitungsbibliothek für die Stimmungsanalyse. Verschiedene andere Bibliotheken wie Vader (Valence Aware Dictionary und sEntiment Reasoner) und TextBlob basieren auf NLTK.
BERT (Bidirektionale Encoder-Repräsentationen von Transformers) ist ein leistungsstarkes Sprachdarstellungsmodell, das bei vielen NLP-Aufgaben modernste Ergebnisse gezeigt hat.
2. Im Handel erhältliche Werkzeuge
Entwickler und Unternehmen können viele kommerziell erhältliche Tools für ihre Anwendungen nutzen. Diese Tools sind anpassbar, sodass Vorverarbeitungs- und Modellierungstechniken an spezifische Anforderungen angepasst werden können. Beliebte Tools sind:
IBM Watson NLU ist ein cloudbasierter Dienst, der bei der Textanalyse, beispielsweise der Stimmungsanalyse, hilft. Es unterstützt mehrere Sprachen und nutzt Deep Learning, um Stimmungen zu identifizieren.
Die Natural Language API von Google kann verschiedene NLP-Aufgaben ausführen. Die API nutzt maschinelles Lernen und vorab trainierte Modelle, um Stimmungs- und Größenwerte bereitzustellen.
Anwendungen der Stimmungsanalyse
1. Kundenerlebnismanagement (CEM)
Das Extrahieren und Analysieren der Stimmungen der Kunden aus Feedback und Bewertungen zur Verbesserung von Produkten und Dienstleistungen wird als Customer Experience Management bezeichnet. Vereinfacht gesagt kann CEM – mithilfe der Stimmungsanalyse – die Kundenzufriedenheit steigern, was wiederum den Umsatz steigert. Und wenn die Kunden zufrieden sind, 72% von ihnen werden ihre Erfahrungen mit anderen teilen.
2. Social-Media-Analyse
Über Uns 65% der Weltbevölkerung nutzt soziale Medien. Heutzutage können wir Gefühle und Meinungen von Menschen zu jedem wichtigen Ereignis finden. Forscher können die öffentliche Meinung beurteilen, indem sie Daten über bestimmte Ereignisse sammeln.
Beispielsweise wurde eine Studie durchgeführt, um zu vergleichen, welche Ansichten Menschen in westlichen Ländern über ISIS im Vergleich zu östlichen Ländern haben. Die Untersuchung kam zu dem Schluss, dass Menschen ISIS als Bedrohung betrachten, unabhängig davon, woher sie kommen.
3. Politische Analyse
Durch die Analyse der öffentlichen Stimmung in sozialen Medien können politische Kampagnen ihre Stärken und Schwächen verstehen und auf die Themen reagieren, die für die Öffentlichkeit am wichtigsten sind. Darüber hinaus können Forscher Wahlergebnisse vorhersagen, indem sie die Stimmung gegenüber politischen Parteien und Kandidaten analysieren.
Twitter weist eine Korrelation von 94 % mit Umfragedaten auf, was bedeutet, dass es bei der Vorhersage von Wahlen sehr konsistent ist.
Herausforderungen der Stimmungsanalyse
1. Mehrdeutigkeit
Mehrdeutigkeit bezieht sich auf Fälle, in denen ein Wort oder ein Ausdruck basierend auf dem umgebenden Kontext mehrere Bedeutungen hat. Beispielsweise kann das Wort „krank“ je nach Kontext eine positive Konnotation („Das Konzert war krank“) oder eine negative Konnotation („Ich bin krank“) haben.
2. Sarkasmus
Das Erkennen von Sarkasmus in einem Text kann eine Herausforderung sein, da Menschen mit dem Reiz positive Worte verwenden können, um negative Gefühle auszudrücken, oder umgekehrt. Beispielsweise kann der Text „Oh toll, schon wieder ein Treffen“ je nach Kontext ein sarkastischer Kommentar sein.
3. Datenqualität
Das Auffinden hochwertiger domänenspezifischer Daten ohne Datenschutz- und Sicherheitsbedenken kann eine Herausforderung sein. Das Verschrotten von Daten von Social-Media-Websites ist immer eine Grauzone. Meta reichte eine Klage gegen die beiden Unternehmen BrandTotal und Unimania ein, weil sie Scraping-Erweiterungen für Facebook erstellt hatten, die gegen die Nutzungsbedingungen und Richtlinien von Facebook verstießen.
4. Emojis
Emojis werden zunehmend verwendet, um Emotionen in Gesprächen in Social-Media-Apps auszudrücken. Doch die Interpretation von Emojis ist subjektiv und kontextabhängig. Die meisten Praktiker entfernen Emojis aus dem Text, was in manchen Fällen möglicherweise nicht die beste Option ist. Daher wird es schwierig, die Stimmung des Textes ganzheitlich zu analysieren.
Analyse der Stimmung im Jahr 2023 und darüber hinaus!
Große Sprachmodelle wie BERT und GPT haben bei vielen NLP-Aufgaben modernste Ergebnisse erzielt. Forscher verwenden Emoji-Einbettung und Multi-Head-Selbstaufmerksamkeitsarchitektur um die Herausforderung von Emojis bzw. Sarkasmus im Text anzugehen. Mit der Zeit werden solche Techniken eine bessere Genauigkeit, Skalierbarkeit und Geschwindigkeit erreichen.
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