Sentiment-Analyse in sozialen Netzwerken

Die Sentimentanalyse ist ein automatisiertes Verfahren zur Analyse von Texten und zur Interpretation und Extraktion...

Análisis de sentimientos en redes sociales

Die Sentimentanalyse ist ein automatisiertes Verfahren zur Analyse von Texten und zur Interpretation und Extraktion subjektiver Informationen. Durch maschinelles Lernen und den Einsatz von Textanalysen können Algorithmen Texte als positiv, negativ und neutral klassifizieren oder die darin vorhandenen Emotionen extrahieren. Es hilft einem Unternehmen, die soziale Stimmung für seine Marke, sein Produkt oder seine Dienstleistung zu verstehen.

Ziele

  • Überwachen Sie Markenerwähnungen oder Bewertungen auf verschiedenen Plattformen
  • Verstehen Sie die wichtigsten Probleme und Beschwerden der Anwender
  • Verwenden Sie die Informationen für Kundenverhaltensstudien
%%tb-image-alt-text%%

Im Zeitalter der sozialen Medien kann eine einzige virale Rezension die Art und Weise verändern, wie eine ganze Marke gesehen wird. Durch die Analyse von Tweets, Online-Rezensionen und Nachrichtenartikeln in großem Umfang erhalten Unternehmensanalysten nützliche Erkenntnisse darüber, wie Kunden über ihre Marken, Produkte und Dienstleistungen denken. So können sie potenzielle Probleme angehen und mögliche Schwächen der Marke verbessern.

%%tb-image-alt-text%%

Was wir tun

Textnachrichten, die von einem Unternehmen oder einem beliebigen Benutzer in einem sozialen Netzwerk oder auf anderen Plattformen gepostet werden, werden analysiert.

Wie wir es tun

Beschaffung der Informationen

Je nachdem, was Sie untersuchen wollen, kann es notwendig sein, mit den APIs der entsprechenden sozialen Netzwerke zu interagieren oder die Nachrichten zu extrahieren, von denen Sie die Sentiment-Bewertung wissen wollen.

Textverarbeitung

Jeder Kommentar oder jedes Schriftstück muss vor der weiteren Analyse vorverarbeitet werden. Dazu gehört das Entfernen von bedeutungslosen Wörtern, das Unterdrücken von Geschlechtern und Pluralen von Wörtern, die Minimierung auf gleichlautende Wortfamilien usw.

Anwendung von Modellen

In dieser Phase können prädiktive Klassifizierungsmodelle unter Verwendung künstlicher Intelligenz eingesetzt werden oder es können fertige Wörterbücher verwendet werden, die eine vorherige Klassifizierung von Wörtern entsprechend der von ihnen hervorgerufenen Stimmung enthalten.