SentimentAnalytik

SentimentAnalytik ist die automatisierte Erkennung und Zuordnung von Meinungen, Bewertungen und emotionalen Zuständen in natürlicher Sprache. Das Ziel ist es, Texte in Kategorien wie positiv, negativ oder neutral zu klassifizieren und zusätzlich fein gegliederte Emotionen oder Bewertungsaspekte zu identifizieren. Die Disziplin verbindet Natural Language Processing, Maschinelles Lernen und Linguistik und wird in Bereichen wie Markt- und Meinungsforschung eingesetzt.

Typische Ansätze reichen von lexikonbasierten Verfahren, bei denen vordefinierte Sentiment-Wertigkeiten einzelner Wörter summiert oder gewichtet werden, bis zu überwachten Lernmethoden wie Support Vector Machines, logistischen Regressionen oder neuronalen Netzen. In jüngerer Zeit dominieren tiefe Sprachmodelle, darunter Transformer-Architekturen wie BERT oder RoBERTa, die auch kontextbezogene oder mehrteilige Aufgaben wie Aspect-Based Sentiment Analysis unterstützen.

Typische Datenquellen sind Produktbewertungen, Social-Media-Beiträge, Foren und Kundenservice-Chats. Typische Aufgaben umfassen allgemeine Sentiment-Klassifikation, Emotions- oder Zielaspekt-Erkennung (ABSA) und Stimmungsverlauf-Analysen für Marken oder Themen.

Die Leistungsbewertung erfolgt mit Kennzahlen wie Genauigkeit, Präzision, Recall und F1-Score; bei unbalancierten Daten werden oft Makro-F1 oder ROC-AUC herangezogen. Herausforderungen umfassen Ironie und Sarkasmus, Mehrdeutigkeit, Negationen, Domain- und Sprachabhängigkeit sowie Verzerrungen in Trainingsdaten. Ethik, Privatsphäre und potenzielle Beeinflussung von Entscheidungen durch automatisierte Meinungsanalyse sind weitere Diskussionspunkte.

Die Wurzeln der SentimentAnalytik reichen in die frühen 2000er Jahre, mit lexikonbasierten Ansätzen, die später durch maschinelles Lernen ergänzt wurden; der Einsatz tiefer Lernmethoden hat die Genauigkeit in vielen Domänen erhöht.