Freitextdaten

Freitextdaten bezeichnen unstrukturierte Textdaten, die in natürlicher Sprache verfasst sind. Sie entstehen in vielen Bereichen, etwa durch Kundenfeedback, E-Mails, Support-Tickets, Beschreibungen oder Freitextnotizen in klinischen Akten. Im Gegensatz zu strukturierten Feldern enthalten Freitextdaten Informationen, die nicht einfach in vordefinierte Kategorien passen und oft kontextabhängig, mehrdeutig oder stilistisch geprägt sind.

Charakteristisch sind große Varianz in Formulierungen, Rechtschreibfehler, Abkürzungen und sprachliche Ambiguität. Die Analyse erfordert Vorverarbeitung wie Tokenisierung, Normalisierung, Stopword-Entfernung sowie Lemmatisierung oder Stemmen. Für tiefergehende Auswertung kommen Methoden der Information Retrieval und des Natural Language Processing zum Einsatz, etwa Bag-of-Words, TF-IDF oder moderne Embeddings sowie Transformer-basierte Modelle.

Zu den typischen Anwendungen gehören Textklassifikation, Named Entity Recognition, Sentiment- oder Themenanalyse, Informationsextraktion und die Unterstützung von Such- bzw. Recommendation-Systemen. Freitextdaten dienen oft als Ergänzung zu strukturierten Daten, um Stimmungen, Ursachen, Kontext oder Trends besser zu verstehen.

Beim Umgang mit Freitextdaten sind Datenschutz und Privatsphäre zu beachten. Personenbezogene Daten müssen ggf. entfernt oder anonymisiert werden, Rechtsvorschriften wie die Datenschutzgrundverordnung berücksichtigen und Datenrisiken minimiert werden. Zu den Herausforderungen gehören sprachliche Vielfalt, uneinheitliche Schreibweisen, Skalierbarkeit der Analysen sowie die Bewertung von Modellen in unstrukturierten Texten.