Stimmungsanalysen

Stimmungsanalysen bezeichnen die automatisierte Bestimmung von Stimmungen, Meinungen oder emotionalen Ausdrücken in textuellen oder sprachlichen Daten. Ziel ist es, positive, negative oder neutrale Bewertungen zu identifizieren; häufig werden zusätzlich Kategorien wie Freude, Ärger, Angst oder Überraschung unterschieden. In der Informatik gehört sie zum Bereich der Sentiment Analysis.

Zu den zentralen Methoden gehören lexikonbasierte Verfahren, die Wortlisten mit positiver oder negativer Valenz verwenden, sowie maschinelle Lernansätze, die auf gekennzeichneten Datensätzen trainiert werden. Typische Merkmale sind Bag-of-Words, n-grams und Embeddings auf Wort- oder Satzebene. Moderne Systeme setzen oft Transformer-basierte Modelle wie BERT oder ähnliche Architekturen ein, um Kontexte besser zu berücksichtigen. Anwendungen finden sich unter anderem in der Analyse von Kundenfeedback, Produktrezensionen, Social-Media-Beiträgen sowie in der Markenüberwachung und Meinungsforschung.

Herausforderungen bestehen durch Ironie, Sarkasmus und mehrdeutige Aussagen, durch Negationen sowie durch domänenspezifische Sprache. Die Leistung ist stark abhängig vom Kontext, der Sprache und der Qualität der Daten. Neben technischen Aspekten spielen Ethik, Datenschutz und Bias eine wichtige Rolle, insbesondere bei sensiblen oder politisch relevanten Themen.

Die Bewertung von Stimmungsanalysen erfolgt üblicherweise anhand von Metriken wie Genauigkeit, Präzision, Recall und F1-Score; auch ROC-AUC wird genutzt. Neue Entwicklungen umfassen multilingualen und domänenübergreifenden Transfer sowie den Einsatz tiefer neuronaler Netze trotz erhöhtem Rechenaufwand.