SEMANTISCHE TEXTANALYSE

TIEFE EINBLICKE

Gerade Texte und insbesondere Kommentare z.B. aus Mitarbeiterbefragungen liefern wertvolle Hinweise zu Meinungen und Ansichten. Während diese qualitativen Daten bisher entweder gar nicht oder nur sehr aufwändig ausgewertet werden konnten, bieten sich mit unserer automatischen Analyse ungeahnte Möglichkeiten. Mit den neuesten Methoden können wir selbst riesige Mengen an Textdaten schnell, einheitlich und objektiv kategorisieren, vereinfachen und auswerten.

Nutzen Sie unsere Machine Learning Algorithmen, um tiefere Erkenntnisse aus Texten zu gewinnen und lassen Sie sich die Erkenntnisse übersichtlich darstellen. Das Besondere: Im Gegensatz zu herkömmlichen Textanalysen, bei denen im Vorfeld oft schon Kategorien oder Themen definiert werden, verwenden unsere Methoden ausschließlich die von Ihnen zur Verfügung gestellten Daten – ohne in vorgefertigte „Schubladen“ gesteckt worden zu sein.

Gleichzeitig werden komplexe Zusammenhänge zwischen Wörtern, Sätzen und ganzen Kommentaren einbezogen, die weit über Schlagwörter hinausgehen. Somit werden die wirklich relevanten Themen mit höchster methodischer Qualität identifiziert. Für präzise und individuelle Ergebnisse.

VORTEILE

GESCHWINDIGKEIT

Auswertung innerhalb weniger Tage und Ergebnisübermittlung / Reporting im direkten Anschluss

SKALIERBARKEIT

Sinkender Mehraufwand bei steigenden Datenmengen

KEINE "SCHUBLADEN"

Verwendung von Unsupervised Learning ohne manuelle Vorkategorisierung

Informative Flyer zur Textanalyse von Befragungen finden Sie

METHODENAUSZUG

Im Topic Modeling teilen Unsupervised Learning Algorithmen Texte in unterschiedliche Themen auf. Die einzelnen Themen sind möglichst klar voneinander getrennt und in sich geschlossen. Diese werden auf Grundlage von Wortverteilungen, Zusammenhängen von Wörtern im einzelnen Text und über alle Texte der Auswertung hinweg berechnet. Mit Hilfe des Kohärenz-Kriteriums wird die optimale Anzahl an Themen bestimmt.

Die Sentiment Analyse erkennt einfache Stimmungen und Haltungen aus Texten. Diese werden meist in positiv, negativ oder neutral eingeteilt. Der Algorithmus verwendet Supervised Learning, welches anhand vorher kategorisierten Daten lernt.

Der Part-of-Speech Tagger ordnet Wörter und Satzzeichen eines Textes bestimmten Wortarten zu, um die Satzstruktur besser zu verstehen. Dieser Algorithmus nutzt sowohl Informationen zum Kontext als auch Definitionen des Wortes.

ANWENDUNGSFELDER

BEFRAGUNGEN

Effiziente Auswertung:
Wir helfen Ihnen das volle Potenzial Ihrer quantitativen und qualitativen Daten zu nutzen. Mit unseren Methoden zur semantischen Textanalyse werten wir Mitarbeiterbefragungen als auch Kundenbefragungen und Umfragen in der Wissenschaft effizient und schnell für Sie aus.

MARKETING

Neuartige Zielgruppen-Erkennung:
Machen Sie sich die Vorteile von sozialen Medien zu Nutze und verbessern Sie durch unsere Analyseverfahren die Wirkung Ihres Marketings bzw. Ihrer Werbekampagnen.

REPORTING

Erfahren, was relevant ist:
Lassen Sie sich durch automatisiertes Reporting mit ansprechenden Visualisierungen unterstützen. Unsere Methoden fassen u.a. große Mengen an Textdaten übersichtlich zusammen und helfen Ihnen bei der individuellen Kategorisierung von z.B. Berichten und Emails.

ANONYMISIERUNG

Effektiver Datenschutz:
Wir anonymisieren Ihre Dokumente und Texte und schützen personenbezogene Daten auf besondere Weise. Lassen Sie z.B. Namen, kritische Orte, Berufsbezeichnungen oder individuell angepasste Formulierungen von uns effektiv entfernen.

KONTAKTFORMULAR

Ob allgemeine Anfrage oder Fragen zu speziellen Themen – Sprechen Sie uns an!
Wir geben Ihnen gerne Auskunft.
deepsight GmbH
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