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27.05.10

Sentimentanalyse: Emotionen statt Fakten

Je weiter sich partizipative Medien ausbreiten, desto größere Bedeutung erhält die maschinelle Analyse der Emotionen, die über Tweets, Status-Updates, Kommentare und Blogbeiträge transportiert werden.

Ähnlich wie das statische Web und herkömmliche Internetsites durchsucht werden können, lässt sich auch das Social Web nach Schlüsselworten filtern. Die Echtzeitkomponente sowie die Frage der Gewichtigung solcher Suchergebnisse stellen hierbei zwar neue Herausforderungen dar, aber sowohl etablierte Suchmaschinen als auch spezialisierte Anbieter des Real-Time-Web tun alles, um diese Nuss zu knacken.

Mit dem Aufstieg des sozialen Internets steigt aber nicht nur der Bedarf an Möglichkeiten, um Status-Updates und Nutzer-Kommentare bei sozialen Netzwerken, Microbloggingdiensten, in Blogs und auf Videosites durchsuchbar zu machen. Auch das Interesse, die Stimmung und Emotionen solcher Äußerungen aufzufangen, ist groß.

Für Unternehmen, Organisationen und Personen ist es nämlich nicht nur interessant, wer wo und wann auf sie bezogene Inhalte bei Facebook, Twitter, Tumblr, Posterous, YouTube und vielen anderen Social-Web-Plattformen publiziert hat, sondern auch, ob es sich dabei um Kritik oder Lob, um positive oder negative Äußerungen handelte.

"Sentiment Analysis" oder "Sentimentanalyse" nennt sich die Technologie, um derartige Schlüsse ziehen zu können. Grundlage sind Analysen von Polarität, Subjektivität oder der Art gewählter Wörter. Anhand dessen lassen sich mit Hilfe von Algorithmen zumindest tendenzielle Auskünfte über die Emotionen geben, die durch einen bestimmten Text ausgedrückt werden.

Zwar ist die Zielgenauigkeit heutiger Dienste zur Sentimentanalysen eher schwankend und weit von hundert Prozent entfernt, aber selbst im aktuellen Entwicklungsstadium eröffnen sich bereits einige spannende Anwendungsszenarien.

Tweetfeel beispielsweise ist ein kostenloses Analyse-Tool für Twitter, um zu beliebigen Suchwörtern die allgemeine Stimmungslage der diese enthaltenden Tweets unter die Lupe zu nehmen. Passend zur Vielzahl der Erwähnungen der gerade abgeschlossenen US-Fernsehserie Lost in meinem persönlichen Twitter-Stream zeigt eine Tweetfeel-Suche nach "Lost" den allgemeinen Tenor zur Sendung in der Twittersphäre.

Aktuell erhalte ich ein Verhältnis von rund 63 Prozent negativer Tweets. Wie man an den dazu eingeblendeten Twitter-Nachrichten sehen kann, orientiert sich Tweetfeel primär an eindeutigen Wörtern wie "love", "hate" oder "better". Eine Analyse deutschsprachiger Tweets ist mit dem Service somit nicht möglich.

Ein anderes Beispiel ist ContextSense, ein Werkzeug, das beliebige Websites hinsichtlich ihrer allgemeinen Polarität analysiert und das Ergebnis als Prozentwert zwischen 0 (negativ) und 1 (positiv) ausgibt. Leider stellt auch hier die Sprache eine Barriere dar: ContextSense scheint sich lediglich auf englische Sites anwenden zu lassen, wie die ebenfalls angebotene Analyse der behandelten Themenkomplexe für netzwertig.com zeigt: So will der Service bei uns Inhalte über Robotik und Astrologie gefunden haben....

Einen weiteren spannenden Ansatz präsentiert RankSpeed, eine Suchmaschine, bei der man Suchbegriffe mit zusätzlichen, emotionsgeladenen Adjektiven erweitert. So lässt sich mit RankSpeed nach "Smartphones" suchen, die "excellent", "easy" oder "cool" sind. RankSpeed analysiert dazu die Äußerungen in Blogs und Twitter und erlaubt die herkömmliche Websuche sowie eine Produktsuche.

Über die Qualität der Suchergebnisse kann man zwar geteilter Meinung sein, aber RankSpeed gibt immerhin einen inspirierenden Vorgeschmack auf das, was mit einer fortschreitenden Entwicklung der Sentimentanalyse sowie einer weiteren Ausbreitung partizipative Medien alles möglich sein wird.

Voraussetzung für eine nützliche und akkurate Emotionsanalyse ist eine möglichst umfangreiche Datenbank an Wörtern und Sprachen, die zudem unterschiedlichste Abkürzungen, Umgangssprache sowie sich ständig verändernden Jugendslang beherrscht. Hinzu kommt semantische Technologie, um den Gesamtkontext verstehen zu können. Es soll ja nicht pauschal jedes Status-Update mit den zwei Wörtern "love" und "lost" in die Sentimentanalyse zum Serienfinale von Lost einbezogen werden, denn letztlich kann es im jeweiligen Tweet auch um etwas ganz anderes gehen.

Die Sentimentanalyse wird sich in den nächsten Jahren noch stark weiterentwickeln. Mittelfristig könnte das Verfahren zu einem der wichtigsten Tools für Firmen, Marktforscher, Werber, Politiker und Organisationen werden. Dann reicht ein Klick, um aggregiert zu erfahren, welche Emotionen Menschen zu einem beliebigen Zeitpunkt im Bezug auf eine Marke, ein Produkt, einen Service oder eine Partei mit sich herumtragen.

(Illustration: stock.xchng)

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