Künstliche Intelligenz hält zunehmend Einzug in unser tägliches Leben. Vom Google Assistant bis zu Apples Siri können wir mit Computern, Smartphones und anderen Geräten interagieren und kommunizieren, als wären sie Menschen.
Ein Computer konnte bisher einfache Fragen beantworten und darauf reagieren, aber die jüngsten Innovationen ermöglichen es auch, menschliche Gefühle zu lernen, zu interpretieren und zu verstehen.
Eine der neuesten Anwendungen der künstlichen Intelligenz ist die Stimmungsanalyse mittels natürlicher Sprachverarbeitung (NLP).
Für eine Stimmungsanalyse benötigt man Programme zur Verarbeitung natürlicher Sprache und des maschinellen Lernens. Diese Programme können Texte analysieren, um bestimmte Emotionen oder Stimmungen zu finden, die Menschen in ihren Texten ausdrücken.
Das Ziel der Stimmungsanalyse ist es, zu verstehen, was und wie jemand über etwas denkt und welche Schritte auf der Grundlage dieses Verständnisses unternommen werden können.
Es gibt verschiedene Techniken des maschinellen Lernens (ML) für die Stimmungsanalyse, aber im Allgemeinen funktionieren sie alle auf ähnliche Weise.
Man gibt in den Algorithmus eine Reihe von Texten ein und dieser „lernt“ ihn dann zu verstehen. Was bestimmte Wörter bedeuten lernt der Algorithmus aus dem Kontext, je nachdem, wie Menschen bestimmte Wörter zusammen verwenden.
Das ist ganz ähnlich, wie wir als Kinder Sprachen lernen. Menschen lernen und verstehen eine Sprache, weil sie ihr von klein auf ausgesetzt sind.
Sobald genügend Daten gesammelt wurden, sind diese Programme in der Lage, allein durch die Analyse des Textes herauszufinden, ob sich jemand positiv oder negativ über etwas äußert.
Eine gängige Art von NLP-Programmen verwendet künstliche neuronale Netze (Computerprogramme), die den Neuronen im menschlichen Gehirn nachempfunden sind; daher kommt auch der Begriff „Künstliche Intelligenz“.
Diese neuronalen Netze versuchen zu lernen, wie sich verschiedene Wörter zueinander verhalten, wie Synonyme oder Antonyme. Anhand dieser Verbindungen zwischen Wörtern und der Wortreihenfolge wird festgestellt, ob jemand etwas positiv oder negativ bewertet.
Die Analyse von Gefühlen kann für viele Anwendungen genutzt werden. Einige typische Anwendungen sind:
NLP wird eingesetzt, weil es nicht nur einzelne Wörter, sondern ganze Sätze verstehen kann, indem es die semantische Bedeutung hinter ihnen erfasst.
So können Maschinen z. B. umgangssprachliche Wörter analysieren, die je nach Kontext unterschiedliche Bedeutungen haben, sowie nicht standardisierte grammatikalische Strukturen, die sonst nicht verstanden würden.
Da in Beiträgen in den sozialen Medien eine Vielzahl von Abkürzungen, Akronymen, Emojis und anderen Symbolen verwendet wird, können diese in der Regel nicht von Computerprogrammen analysiert werden, so dass sie auf kontextuelle Hinweise aus den umgebenden Sätzen und nicht auf die Wörter selbst angewiesen sind.
Die Software zur Stimmungsanalyse untersucht, wie die Menschen über Dinge denken (verärgert, erfreut usw.). Die Dringlichkeit ist ein weiteres Element, das die Modelle der Stimmungsanalyse berücksichtigen (dringend, nicht dringend), und auch die Absichten werden gemessen (interessiert vs. nicht interessiert).
Sie können Ihre Kategorien so definieren und anpassen, dass sie Ihren Anforderungen an die Stimmungsanalyse entsprechen, je nachdem, wie Sie Kundenfeedback und -anfragen lesen möchten.
Zu den verschiedenen Arten der Stimmungsanalyse gehören:
Das Herzstück der Stimmungsanalyse ist NLP – die Technologie der natürlichen Sprachverarbeitung verwendet Algorithmen, um Computern Zugang zu unstrukturierten Textdaten zu verschaffen, damit sie diese sinnvoll nutzen können.
Dazu muss der Algorithmus mit großen Mengen an annotierten Daten trainiert werden, dazu werden die Sätze mit Ausdrücken wie „positiv“ oder „negativ“ unterteilt .
Tipp:
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Um den Algorithmus zu trainieren, kennzeichnen die Kommentatoren die Daten auf der Grundlage dessen, was sie für gute und schlechte Stimmung halten.
So würde beispielsweise ein Tweet, in dem Sie erwähnen, dass Sie sich über die Veröffentlichung eines Updates freuen, aufgrund des Wortes „glücklich“ als positiv gekennzeichnet werden. Wäre darin zu lesen, dass jemand von Ihrem Produkt enttäuscht ist, würde er negativ kommentiert werden.
Sobald das Training abgeschlossen ist, können Algorithmen kritische Wörter aus dem Text extrahieren, die anzeigen, ob der Inhalt wahrscheinlich einen positiven oder negativen Ton haben wird. Wenn neue Rückmeldungen eingehen, können diese leicht von Maschinen mit NLP-Technologie ohne menschliches Eingreifen analysiert werden.
Die Stimmungsanalyse ist von entscheidender Bedeutung, da sie hilft, die Gefühle der Verbraucher gegenüber einem Produkt oder einer Dienstleistung zu verstehen. Unternehmen können die automatisierte Stimmungsanalyse nutzen, um bessere und fundiertere Entscheidungen zu treffen, indem sie Konversationen in sozialen Medien, Bewertungen und andere Quellen analysieren.
Das täglich entstehende Datenvolumen ist enorm, wobei 90 % der weltweiten Daten unstrukturiert sind. Die Datenmenge nimmt täglich zu.
Es besteht großer Bedarf, diese unstrukturierten Daten zu sortieren und wertvolle Informationen zu extrahieren. Die Stimmungsanalyse kann für verschiedene Zwecke eingesetzt werden, z. B. für die Marktforschung, die Optimierung des Kundendienstes, gezielte Marketingkampagnen, das Management der Öffentlichkeitsarbeit, die Überwachung und das Management von Krisen und die Analyse des Markenrufs.
Warum ist die Stimmungsanalyse wichtig? Wie kann sie Ihnen helfen zu verstehen, wie die Menschen über Produkte oder Dienstleistungen denken, die Sie bei Ihrer Arbeit anbieten?
Die Antwort ist einfach: Empathie gewinnt!
Wenn Sie wissen, was die Verbraucher denken (positiv oder negativ), können Sie das spezifische Feedback nutzen, um Ihr Produkt- oder Dienstleistungsangebot zu verbessern.
Vielleicht entdecken Sie sogar neue Möglichkeiten, indem Sie verstehen, was heute auf dem Markt fehlt und was morgen das nächste große Ding sein könnte!
