Abstract
Die Meinungsvielfalt und die Meinungsverbreitung insbesondere von Konsumenten über Produkte und Dienstleistungen im World Wide Web macht es für Unternehmen notwendig, diese Bewertungen in Form von objektiven und subjektiven Meinungen zu identifizieren und zu klassifizieren. Im Fokus dieser Arbeit steht hierbei die subjektive Meinungsanalyse im Teilgebiet des Opinion Mining und seiner untergeordneten Teildisziplin dem Sentiment Classification. Die Arbeit nimmt eine Einführung in die Begriffswelt dieser Forschungszweige vor und gibt einen Überblick über aktuelle automatisierte Identifikations-, Analyse- und Auswertungsansätze. Die Ergebnisse dieser automatisierten Analyseverfahren beeinflussen die Marketingaktivitäten von Unternehmen, so dass ein weiterer Bestandteil der Arbeit das Aufzeigen von Implikationen im Marketingkontext sowie die Darstellung einiger Anwendungsbeispiele im Marketing-Mix ist. Ferner zeigt die Arbeit die Schwächen und offenen Fragestellungen der automatisierten Meinungsanalyse, sodass ein Ausblick weiteren Forschungsbedarf in diesem Themengebieten erläutert.
Inhaltsverzeichnis
- Einleitung
- Problemstellung und Zielsetzung
- Aufbau der Arbeit
- Theoretische Grundlagen der Sentiment Classification
- Einordnung und Begriffserläuterungen
- Methodischer Verarbeitungsprozess
- Methoden der Sentiment Classification
- Methoden auf Dokumentebene
- Methoden auf Satzebene
- Methoden auf Wortebene
- Anwendung im Marketingkontext
- Paradigmenwechsel in der Marketingkommunikation
- Anwendungsmöglichkeiten der Sentiment Classification
- Fazit und Ausblick
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Arbeit befasst sich mit der Sentiment Classification, einem Teilbereich des Opinion Mining, und untersucht die Anwendung dieser Technologie im Marketingkontext. Die Arbeit zielt darauf ab, die theoretischen Grundlagen der Sentiment Classification darzustellen, aktuelle Methoden zur automatisierten Analyse von Meinungen zu untersuchen und deren Implikationen für Marketingaktivitäten aufzuzeigen.
- Theoretische Einordnung und Definition der Sentiment Classification
- Methoden der Sentiment Classification auf verschiedenen Ebenen
- Anwendung der Sentiment Classification im Marketing-Mix
- Paradigmenwechsel in der Marketingkommunikation
- Potenzial und Herausforderungen der automatisierten Meinungsanalyse
Zusammenfassung der Kapitel
- Einleitung: Die Einleitung stellt die Problemstellung und die Zielsetzung der Arbeit vor und skizziert den Aufbau der Arbeit.
- Theoretische Grundlagen der Sentiment Classification: Dieses Kapitel befasst sich mit der Einordnung und Definition der Sentiment Classification sowie mit dem methodischen Verarbeitungsprozess der Sentiment Classification.
- Methoden der Sentiment Classification: Dieses Kapitel analysiert verschiedene Methoden der Sentiment Classification auf Dokumentebene, Satzebene und Wortebene.
- Anwendung im Marketingkontext: Dieses Kapitel betrachtet den Paradigmenwechsel in der Marketingkommunikation und die Anwendungsmöglichkeiten der Sentiment Classification im Marketing-Mix.
Schlüsselwörter
Die Arbeit beschäftigt sich mit den Themen Sentiment Classification, Opinion Mining, Marketing, Social Media, Datenanalyse, Big Data, Natural Language Processing, Text Mining, Customer Relationship Management, Marketingkommunikation, Paradigmenwechsel, und Implikationen für Marketingaktivitäten.
Häufig gestellte Fragen
Was ist Sentiment Classification?
Sentiment Classification ist eine Teildisziplin des Opinion Mining, bei der Texte automatisiert nach ihrer subjektiven Meinung (positiv, negativ, neutral) klassifiziert werden.
Welche Anwendungsmöglichkeiten gibt es im Marketing?
Unternehmen nutzen sie zur Analyse von Kundenbewertungen, zur Marktbeobachtung, zum Reputationsmanagement in Social Media und zur Optimierung des Marketing-Mix.
Auf welchen Ebenen kann die Analyse erfolgen?
Die Klassifizierung kann auf Dokumentebene (Gesamturteil), Satzebene (einzelne Aussagen) oder Wortebene (spezifische Begriffe) durchgeführt werden.
Welchen Paradigmenwechsel gibt es in der Marketingkommunikation?
Durch das Web 2.0 hat sich die Kommunikation von einer Einweg-Botschaft des Unternehmens hin zu einem Dialog entwickelt, in dem Konsumentenmeinungen eine zentrale Rolle spielen.
Was sind die Schwächen automatisierter Meinungsanalyse?
Herausforderungen liegen vor allem in der Erkennung von Ironie, Sarkasmus, Kontextabhängigkeit und sprachlichen Nuancen, die von Algorithmen oft falsch gedeutet werden.
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- Veronika Hefle (Author), 2011, Sentiment Classification - Anwendung im Marketingkontext, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/183063
