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
Abbildungsverzeichnis
Abkürzungsverzeichnis
Symbolverzeichnis
1 Einleitung
1.1 Problemstellung und Zielsetzung
1.2 Aufbau der Arbeit
2 Theoretische Grundlagen der Sentiment Classification
2.1 Einordnung und Begriffserläuterungen
2.2 Methodischer Verarbeitungsprozess
3 Methoden der Sentiment Classification
3.1 Methoden auf Dokumentebene
3.2 Methoden auf Satzebene
3.3 Methoden auf Wortebene
4 Anwendung im Marketingkontext
4.1 Paradigmenwechsel in der Marketingkommunikation
4.2 Anwendungsmöglichkeiten der Sentiment Classification
5 Fazit und Ausblick
Literaturverzeichnis
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