Sentimentanalyse: Definition, Ziele und Tools

Mit dem Wandel und der Entwicklung des Internets und der damit wachsenden Dominanz sozialer Medien änderte sich auch die Rolle der Nutzer*innen entscheidend. Begünstigt von einem Fokus auf soziale Strukturen und Interaktionen im Netz sowie den damit verbundenen technologischen Verbesserungen im Bereich des Kommunikationsaustausches, konnten Nutzer*innen fortan immer mehr die Rolle der reinen Konsumierenden ablegen. Noch nie war es einfacher, Meinungen und Erfahrungen zu Produkten, Dienstleistungen oder zu alltäglichen Themen wie Politik oder Wirtschaft öffentlich im Internet zu teilen. Seien es Foren, Rezensionen, Tweets oder Blogs – die Beliebtheit von sozialen Netzwerken und Mikroblogging steigt weiter an und hinterlässt im Internet Spuren in Form von Unmengen an nutzergenerierten Inhalten. Aufgrund der Masse an Daten ist eine manuelle Auswertung jedoch kaum realisierbar, sodass es automatisierter Techniken bedarf. Eine Methode, die sich im Laufe der Zeit etabliert hat und in vielen Gebieten und Branchen bereits Anwendung findet, ist die sogenannte Sentimentanalyse. Was das genau ist, wie und wo du diese einsetzen kannst, sowie alles weitere Wichtige erfährst du in diesem Artikel.

Sentimentanalyse – Definition und Ziel

Die Sentimentanalyse, auch als Meinungsanalyse, Stimmungsanalyse oder Opinion Mining bekannt, ist eine Analysemethode, die auf statistischen Verfahren, Techniken der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) und maschinellem Lernen (ML) basiert. Sie ist ein Teilbereich des Data Minings, präziser gesagt des Text Minings und wird eingesetzt, um Meinungen, Gefühle und Stimmungen in Textinhalten zu identifizieren, zu extrahieren und zu bewerten. Das Hauptziel besteht darin, die emotionale Ausrichtung eines Textes aufzudecken, indem dort geäußerten Stimmungen und subjektive Haltungen erfasst und mithilfe von Sentiment-Clustern als positiv, negativ oder neutral klassifiziert werden.

Welche unterschiedlichen Ansätze gibt es?

Bei der Durchführung von Sentimentanalysen kann generell in zwei grundlegende Herangehensweisen zur Textklassifikation unterschieden werden: Wörterbuchbasierte Ansätze und Verfahren des maschinellen Lernens.

Wörterbuchbasierte Ansätze

Wie der Name bereits vermuten lässt, erfolgt die Sentiment-Klassifikation hierbei mithilfe von Wörterbüchern (Sentiment Dictionary). Ziel dabei ist es, durch eine Analyse der semantischen Orientierung von Wörtern oder Sätzen, die in einem bestimmten Dokument vorkommen, die Ausrichtung des gesamten Dokumentes zu bestimmen. Die eingesetzten Wörterbücher beinhalten demnach Wörter, von denen die jeweilige Polarität bekannt ist. Diese sogenannten Opinion Words können negativ gekennzeichnet sein, wenn sie einen unerwünschten Zustand wie „schlecht“ oder „nicht gut“ beschreiben, oder positiv, wenn mit ihnen erwünschte Zustände wie „super“ oder „gut“ ausgedrückt werden. Diese vorgefertigten Wörterbücher können nicht nur einzelne Wörter, sondern auch ganze Sätze und sogar Idiome beinhalten und dadurch speziell auf ein Gebiet ausgerichtet werden. Weiterhin kann die Genauigkeit einer wörterbuchbasierten Sentimentanalyse verbessert werden, indem die Opinion Words mit Sentiment-Scores verknüpft werden und dadurch je nach Stärke der Ausrichtung unterschiedlich gewichtet werden. Zum Beispiel könnte „schlecht“ einen Sentimentwert von -0,5 und „grauenhaft“ einen Score von -1 zugewiesen bekommen, um die Stärke des negativen Gefühls deutlicher zu kennzeichnen (Medhat, Hassan, & Korashy, 2014).

Die Erstellung des Wörterbuchs

Das Generieren von Wörterbüchern kann dabei komplett manuell geschehen, wobei dies mit enormem Zeitaufwand verbunden ist und daher eher selten praktiziert wird. Vielmehr gibt es für die Generierung der Wörterbücher automatische Ansätze, bei denen am Ende eine manuelle Überprüfung und gegebenenfalls eine Ausbesserung von Fehlern erfolgt. Bei der automatischen Erstellung von Wörterbüchern kann in zwei Arten, dem rein wörterbuchbasierten und dem korpusbasierten Ansatz, unterschieden werden: 

Der wörterbuchbasierte Ansatz beginnt mit der manuellen Auswahl einiger Wörter, die bekannte Stimmungen repräsentieren und markiert diese als positiv oder negativ. Diese Anfangswörter, auch als Seed Words bezeichnet, werden mithilfe von Algorithmen aus Online-Wörterbüchern wie WordNet oder Thesaurus automatisch erweitert. Dieser Prozess wiederholt sich iterativ, bis keine neuen Synonyme oder Antonyme mehr gefunden werden. Eine manuelle Überprüfung des erstellten Wörterbuches rundet das Ganze ab. Ein Nachteil dieses Ansatzes ist, dass er nicht kontext- oder domainbezogene Wörter berücksichtigt.

Der korpusbasierte Ansatz zielt hingegen darauf ab, ein Wörterbuch für einen bestimmten Kontext zu erstellen, um die Analyse auf ein spezifisches Fachgebiet auszurichten. Dadurch entsteht eine Verbindung zu einem spezifischen Anwendungsfeld. Dies ist oftmals für eine erfolgreiche Sentiment Detection entscheidend, denn Twitter (nun X) Kommentare über Politik und Wirtschaft sind anders zu bewerten als Rezensionen über Urlaub und Hotel (D'Andrea, Ferri, Grifoni, & Guzzo, 2015).

Maschinelle Lernalgorithmen

Bei diesem Ansatz erfolgt die Sentiment-Klassifikation mithilfe von statistischen Verfahren und maschinellen Lernalgorithmen. Hierbei kannst Du zwischen zwei Arten unterscheiden: unüberwachtes Lernen (unsupervised learning) und überwachtes Lernen (supervised learning).

Unsupervised Learning

Beim unüberwachten Lernen arbeitet der Algorithmus ohne Anleitung. Es kommen keine vorab klassifizierten Dokumente als Trainingsdatensatz zum Einsatz. Der Algorithmus wird vor dem Einsatz nicht angelernt und hat daher vorab keine Möglichkeit, Abhängigkeiten und Muster durch gekennzeichnete Labels abzuleiten. Die wohl bekannteste Methode aus dem Bereich des Unsupervised Learning ist die Cluster-Analyse. 

Supervised Learning 

Im Umfeld von Sentimentanalysen dominiert jedoch die Anwendung überwachter maschineller Lernverfahren. Das bedeutet, dass der Algorithmus vor dem Einsatz mit Trainingsdaten in Form von Dokumenten und Texten gefüttert und angelernt wird. Wichtig ist, dass die Trainingsdatensätze bekannte und gekennzeichnete Zielergebnisse, sogenannte Labels, enthalten. Durch die Verbindung von Inputdaten und den dazugehörigen Ergebnissen als Output kann der Algorithmus vorab Muster und Verknüpfungen erkennen und diese dann beim späteren Einsatz auf einen neuen Datensatz, dem Testdatensatz, anwenden. Bei überwachten maschinellen Lernverfahren werden mit dem Trainings- und Testdatensatz demnach mindestens zwei unterschiedliche Datensätze benötigt. Von besonders großer Bedeutung ist dabei der Trainingsdatensatz.

Weist dieser Schwächen oder Ungenauigkeiten auf, was die Verknüpfung von Dokument und gekennzeichnetem Ergebnis betrifft, werden die Resultate der Validierung durch den Einsatz des Lernalgorithmus auf den Testdatensatz ebenso mit Schwächen und Ungenauigkeiten versehen sein. Kurz gesagt: Schlechter Input liefert schlechten Output.

Aufgrund dieser enormen Abhängigkeit muss dem Kennzeichnen der Trainingsdokumente mit den nötigen Zusatzinformationen (Label-Prozess), ein besonders hoher Stellenwert bei der Anwendung von überwachten maschinellen Lernverfahren zugewiesen werden. Zu den bekanntesten maschinellen Lernalgorithmen gehören der Naive-Bayes-Algorithmus, die Support Vector Machines oder die Maximum-Entropie-Methode, welche alle im Bereich der Sentimentanalyse mit großem Erfolg Anwendung fanden (Kharde & Sonawane, 2016).

Hybride Verfahren

Betrachtest du die Idee hinter den verschiedenen Methoden, stellst du dir sicherlich schnell die Frage, ob du beide Ansätze für eine Sentimentanalyse kombinieren kannst. Die Antwort ist klar: Ja, kannst du! 

Es lässt sich demnach ein dritter, hybrider Ansatz ableiten. Dieser stellt zwar keine eigenständige Methode dar, sondern ist vielmehr eine Kombination beider beschriebenen Verfahren. Besonders im Rahmen der Meinungsanalyse werden hybride Analysen immer beliebter. Die Grundidee hierbei ist die Verwendung der generierten Wörterbücher zum Labeln der Trainingsdaten. Der Prozess, Trainingsdatensätze richtig aufzubereiten und gegebenenfalls auf ein bestimmtes Fachgebiet auszurichten, ist stets mit hohem manuellem Aufwand verbunden. Speziell entwickelte Wörterbücher können demnach nicht nur Effizienz und Effektivität erhöhen, sondern bei richtigem Einsatz auch die Genauigkeit der Ergebnisse positiv beeinflussen.

Sentimentanalyse – Zweck und Herausforderung

Nicht selten setzen Emotionen den Hauptimpuls für Veränderungen. Diese Emotionen befinden sich also irgendwo in einer Unmenge an nutzergenerierten Texten. Doch nicht nur die reine Datenmasse macht eine manuelle Analyse nahezu unmöglich. Oftmals werden die Gefühlslagen nicht offensichtlich im Text dargestellt. Sie sind nicht immer auf den ersten Blick erkennbar, sondern können sich unterschwellig in Textwüsten verstecken. Negationen erschweren das Ganze zusätzlich. Sentimentanalysen unterstützen dich dabei und sind enorm wichtig, denn eine Sache ist klar:

Die Auswertung emotionsbehafteter Daten ist keine optionale Aufgabe, wenn du dauerhaft mit der Konkurrenz mithalten möchtest. 

Die korrekte und effiziente Analyse der nutzergenerierten Daten weist aus vielfältigen Blickwinkeln ein enormes Potential auf. Anbieter von Dienstleistungen oder Produkten können durch die Auswertung der Daten entscheidende Wettbewerbsvorteile gewinnen und ihre Strategieplanung, ihre Entscheidungsfindungsprozesse oder die Produkt- und Servicequalität verbessern. Konkret könnten beispielsweise stark kundenzentrierte Unternehmen wie Amazon die Informationen, die sich durch die Analyse von Kundenrezensionen ergeben, dazu nutzen, den Einblick in die Präferenzen der Kunden zu verbessern. Darauf aufbauend können gewinnbringende Änderungen und Anpassungen wie unter anderem personalisierte Produktempfehlungen oder Rankings anhand der Produktbeliebtheit implementiert werden. Aber die Auswertung von nutzergenerierten Daten ist keinesfalls nur aus Sicht von Marktforschung von Vorteil, sondern bietet auch in vielen anderen Bereichen Möglichkeiten, Nutzen und Mehrwert zu generieren.

In welchen Unternehmens- und Anwendungsbereichen sind Sentimentanalysen einsetzbar?

Es gibt zahlreiche Bereiche, in denen Sentimente von zentraler Bedeutung sind. Im Folgenden lernst du ein paar konkrete Anwendungsgebiete und Tipps kennen:

• Kundenfeedback: Die Zufriedenheit der Kundschaft steht bei vielen Unternehmen an oberster Stelle. Dabei spielt es zunächst einmal keine Rolle, ob du Anbieter*in eines Produktes oder einer Dienstleistung bist. Meinungen und Kritiken gibt es immer und du musst dich und deine Produkte stets verbessern und vor allem negative Trends und Tendenzen frühzeitig erkennen. Sentimentanalysen helfen nicht nur dabei, die allgemeine Gefühlslage in einem Text zu erkennen, sondern können bestimme Meinungen gleichzeitig einem Thema zuordnen. Dadurch kann eine gezielte Optimierung stattfinden. Ein passendes Beispiel hierfür sind Hotelzimmerbewertungen. Durch eine detaillierte Analyse der Sentimente kannst du die Bereiche der Hotelzimmer herausfinden, die besonders positiv hervorgehoben werden, aber auch jene Aspekte, die mit negativen Opinion Words behaftet sind und daher mit hoher Priorität verbessert werden sollten.

• Reputation Management: Sentimentanalysen können auch im Reputationsmanagement eine entscheidende Rolle spielen, indem sie Unternehmen Einblicke in die öffentliche Wahrnehmung bieten. Durch die Überwachung von Online-Meinungen, Bewertungen und sozialen Medien können Unternehmen das allgemeine Stimmungsbild in Bezug auf ihre Marke ermitteln. Positive Rückmeldungen können aktiv zur Stärkung des Images genutzt werden, während negative Äußerungen als Frühwarnsystem dienen, um Probleme anzugehen und den Ruf der Brand zu schützen. Mit Sentiment Detection kannst du Muster rechtzeitig erkennen und deine Geschäftsstrategie an aktuelle Trends anpassen und so potenzielle Schäden für dein Unternehmen vermeiden.

• Risikobewertung in der Finanzwelt: Ein weiteres Einsatzgebiet von Sentimentanalysen liegt in der Finanzwelt, insbesondere in der Risikobewertung. Durch die Analyse von sentimentbezogenen Daten, wie zum Beispiel Nachrichtenartikeln, sozialen Medien und Analystenberichten, können Finanzinstitutionen und Investoren Einblicke in die Stimmung und Erwartungen des Marktes gewinnen. Positive oder negative Meinungen können Auswirkungen auf Aktienkurse, Anleihen und andere Finanzinstrumente haben. Eine frühzeitige Erkennung von Marktveränderungen und potenziellen Risiken ist auf diesem Gebiet essenziell, da diese für die Portfolioverwaltung und strategische Entscheidungen von unschätzbarem Wert ist. Insgesamt können Sentimentanalysen dich dabei unterstützen, die Finanzmarktvolatilität besser zu verstehen und Risiken effektiver zu managen.

• Politische Analysen: In der Politik herrscht bekannterweise hoher Diskussionsbedarf. Politische Parteien und Regierungen können Stimmungsanalysen im Politikumfeld vielseitig nutzen. Zum einen kann die Stimmung der Wählerschaft zu aktuellen Themen erfasst werden, was bei der Formulierung von politischen Botschaften und Kampagnen sowie beim Erstellen von Wahlprognosen hilfreich ist. Weiterhin helfen Sentimentanalysen beim Krisenmanagement, da frühzeitig auf aufkommende Kontroversen oder negative Meinungen reagiert werden kann. Kommunikationsstrategien können so verbessert werden, dass diese besser auf die Sorgen und Bedürfnisse der Wähler*innen abgestimmt sind. Insgesamt können diese Analysen entscheidend dazu beitragen, politisch Agierende besser mit ihrer Wählerschaft zu verbinden, effektiver zu kommunizieren und politische Strategien holistisch anzupassen.

• Zufriedenheit der Mitarbeiter*innen: Doch auch unternehmensintern ist der Einsatz von Sentimentanalysen sinnvoll. Vor allem für große Organisationen mit vielen Beschäftigten ist es oftmals schwierig, den Puls der Mitarbeiter*innen und ihre individuellen Meinungen und Emotionen vollständig zu erfassen und auszuwerten. Dies ist jedoch enorm wichtig, da dadurch Einblicke in die Mitarbeiterzufriedenheit gewährt werden. Unternehmensinternes Opinion Mining und die daraus resultierenden Ergebnisse ermöglichen unter anderem die Anpassung von Initiativen, bessere interne Kommunikation, Führungskräfteentwicklung, Evaluierung von Teamdynamiken und frühzeitiges Erkennen von Problemen und Streitpunkten.

Beliebte Analysetools

Es sind sehr viele professionelle Analysewerkzeuge auf dem Markt, die Dich bei der Durchführung von Sentimentanalysen unterstützen können. Folgende Sentiment-Analysis-Tools haben sich in der Vergangenheit jedoch bereits erfolgreich bewiesen:

Hootsuite

Hootsuite ist eine umfassende Plattform für Social-Media-Monitoring und Analysen. Sie bietet Funktionen zur Überwachung von Marken, Themen und Trends in sozialen Medien. Die Analyse von Hootsuite Insights ermöglicht die Klassifizierung von Social-Media-Inhalten in positiv, negativ oder neutral. Die Plattform verwendet fortgeschrittene Algorithmen, um die Stimmung hinter den Beiträgen zu erkennen. Hootsuite bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche und ist so konzipiert, dass es für Personen ohne jeglichen technischen Hintergrund zugänglich ist.

Talkwalker

Talkwalker ist eine Social Listening- und Analyseplattform, die Unternehmen dabei unterstützt, Erwähnungen ihrer Marke, Produkte und Wettbewerber*innen in Echtzeit zu überwachen. Die Sentimentanalyse von Talkwalker bewertet Texte und Posts auf sozialen Medien, Websites und anderen Online-Quellen. Sie bietet Insights über die Stimmung und Meinungen der Zielgruppe. Ideal sowohl für professionelle Anwender*innen als auch für Benutzer*innen ohne umfassende Programmierkenntnisse.

HubSpot Marketing Hub

HubSpot Marketing Hub ist eine integrierte Marketing-Software, die verschiedene Marketingaktivitäten unterstützt, darunter auch das Social Media Monitoring. Während HubSpot in erster Linie auf Marketing und Automatisierung ausgerichtet ist, bietet es auch Funktionen für die Sentimentanalyse, um die Stimmung der Zielgruppe in den sozialen Medien zu verfolgen.

Sprinklr

Sprinklr ist eine umfassende Social Media Management-Plattform, die es Unternehmen ermöglicht, ihre Social-Media-Präsenz zu verwalten, Inhalte zu planen, zu veröffentlichen, zu überwachen und zu analysieren. Innerhalb von Sprinklr gibt es verschiedene Analyse- und Reporting-Funktionen, die auch Sentimentanalysen umfassen.

R-Studio

R-Studio ist in diesem Sinne kein fertiges Tool mit optimierter Benutzeroberfläche, sondern eine sehr beliebte Programmiersprache im Bereich der Datenanalyse und des maschinellen Lernens, einschließlich Sentimentanalysen und sollte daher auf jeden Fall erwähnt werden. Es gibt mehrere R-Pakete und Bibliotheken, die speziell für Sentiment Detection entwickelt wurden und eine breite Palette von Funktionen bieten. Der Vorteil von R-Studio ist außerdem, dass eine starke Community existiert, die Unterstützung bietet. Eine integrierte Entwicklungsumgebung mit grafischer Benutzeroberfläche ist beispielsweise R-Studio.

Wer jedoch ohne Programmierkenntnisse und technischem Hintergrund Sentimentanalysen durchführen möchte, braucht sich keine Sorgen machen, sollte sich aber eher die vorher genannten Tools näher anschauen.

Fazit

Sentimentanalysen sind vielseitig einsetzbar und in zahlreichen Anwendungsbereichen und Branchen in der heutigen Zeit bereits unersetzlich, um mittelfristig weiterhin erfolgreich am Wettbewerb teilnehmen zu können. Während rein wörterbuchbasierte Verfahren eher seltener eingesetzt werden, beruhen immer mehr Untersuchungen zur Sentiment Detection auf automatisierten maschinellen Lernalgorithmen. Das Thema KI und Machine Learning erlebt gerade weiterhin starken Aufschwung. Es wird spannend, zu beobachten, wie die Entwicklungen und KI-Trends den Bereich Opinion Mining beeinflussen. Währenddessen gibt es bereits einige Softwaretools, die sich im Sentiment Marketing als unterstützendes Werkzeug herauskristallisiert haben. Jedes Tool hat seine eigenen Stärken und besonderen Features. Wie bei jeder Software kommt es auf die Bedürfnisse, Anforderungen und Ressourcen der Anwender*innen und natürlich ihren jeweiligen Präferenzen an. Alle Plattformen erleichtern die Überwachung und Analyse von Social-Media-Inhalten, um Einblicke in die Meinungen, Stimmungen und Trends der Zielgruppe zu gewinnen. Sie helfen Unternehmen, ihre Markenreputation zu verwalten, Kundenfeedback zu verstehen und ihre Marketingstrategien anzupassen.