Sentiment Analyse

Positiv, negativ oder neutral – unsere KI liefert Ihnen schnell eine zuverlässige Aussage über die generelle Stimmung in Ihren Textdaten.

3+ Stimmungen

Für höchste Genauigkeit sind drei Stimmungen üblich: positiv, neutral, negativ. Nach Absprache sind auch feinere Abstufungen möglich.

30 Sek – 10 Min

Kürzeste Analysezeit auch für große Datenmengen

+ 15 Mio. +

Sätze wurden schon analysiert und sind als Trainingsdaten eingeflossen.

So funktioniert´s auf unserem DataDesk

01 – Ein Projekt anlegen, dann eine Studie anlegen und gewünschten Datensatz hochladen.

02 – Die Daten werden gescreent und Sie bestimmen wie sensibel das KI Modell auswerten soll.

03 – Unsere Algorithmen arbeiten mit den angegebenen Angaben des Nutzers und weißt Textbestandteilen Stimmungen zu.

04 – Nach einigen Minuten ist die Analyse fertig. Einfach runterladen und weiterverarbeiten.

Sie wollen die Analyse direkt online ausprobieren? Besuchen Sie unseren DataDesk!

Fragen und Antworten

Wieviele Trainingsdaten brauche ich für meine individuelle Sentiment Analyse?

Wenn Sie unsere vor-trainierten Modelle verwenden, brauchen Sie gar keine Daten vorab. Bei individuelleren Fällen jedoch gilt auch hier wieder: je mehr Trainingsdaten (in hoher Qualität) desto besser. Eine gute Performance lässt sich teilweise bereits mit ungefähr 50-100 Sätzen pro Stimmungskategorie erzielen.

Welche Sprachen können analysiert werden?

Momentan kann unsere KI die Stimmung in Texten auf Englisch, Deutsch, Niederländisch, Französisch und Spanisch bestimmen – Tendenz steigend. Brauchen Sie eine andere Sprache, nehmen Sie gerne Kontakt mit uns auf. Bei Bedarf lassen sich unsere Modelle schnell nachrüsten.

Kann man noch mehr verschiedene Stimmungen herausfiltern?

Ja, wir können unsere KI theoretisch auf alle möglichen Stimmungen trainieren. Wir bleiben aber fast immer bei den drei Basics, weil sie die klarsten und damit nützlichsten Ergebnisse vergleichbar liefern. Selbst Menschen urteilen schon bei der Analyse dieser Grundstimmungen nicht eindeutig (80-84%), Emotionen sind bekanntlich subjektiv – und das ist gut so. Die KI ist hier ein wertvolles Instrument, um objektive, replizierbare Ergebnisse zu erhalten.

Sentimentanalyse – die Einsatzgebiete

Mitarbeitendenbefragung

Machen Sie den Stimmungstest – mit der Sentiment Analyse bekommen Sie einen guten Überblick, wie Ihre Mitarbeitende gerade eingestellt sind. In Kombination mit der Auswertung offener Fragen in bestimmten Abteilungen oder über ausgewählte Themen wird die Sentiment Analyse besonders interessant. Über einen längeren Zeitpunkt regelmäßig angewandt, ist sie ein exzellenter Gradmesser für die Zufriedenheit Ihrer Mitarbeitenden.

Kundenbefragung

Die Sentiment Analyse verschafft Ihnen sofort einen allgemeinen Eindruck, wie eine bestimmte Marke wahrgenommen wird. Wenn Sie spezifische Kundenbefragungen analysieren oder z.B. Net Promoter Score (NPS) erheben, wird ein Stimmungsbild der Antworten Ihre Ergebnisse deutlich anreichern und z.B. identifizierte Themen in den richtigen Rahmen setzen. Ganz gleich wie Ihre Daten aussehen und welche Erkenntnisse Sie daraus gewinnen möchten, wir trainieren bei Bedarf die KI zielgerichtet für Ihre Fragestellung oder projektspezifisch.

Website & Social-Media-Daten

Wie war und ist die Stimmung in den sozialen Netzwerken, zum Beispiel in Bezug auf eine bestimmte Marke? Manuell lassen sich hier nur wenig belastbarer Stichproben nehmen. Mit unseren Lösungen können Sie z.B. ganz leicht große Mengen an Text von Twitter, facebook, Instagram und Co analysieren – und erhalten ein belastbares, objektives Ergebnis. Optional können auch über Web-Scraping bzw. Web-Crawling vorab online Daten gesammelt werden.

Analysen über den Data Desk

Unser DataDesk nutzt KI-Technologie, um Ihre Daten schnell und sicher zu anonymisieren. Außerdem kann er aber noch einiges mehr – Abgesehen von weiteren Möglichkeiten der Datenvorbereitung, wie der Datenbereinigung, können wir auch die Analyse offener Texte für Sie übernehmen. Wir haben eine KI konzipiert, die präzise Informationen aus großen Datenmengen ziehen kann. Variabel und selbstlernend passt sie sich exakt an Ihre Bedürfnisse an und liefert – schnell, einfach und vor allem erfolgreich.

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Dr. Alexander Meier

Co-Founder