Sentiment-Analyse

Bei der Sentiment-Analyse wird die Grundstimmung der Fans oder Abonnenten*innen zu einem Post in Form einer Like-Dislike-Ratio über einen längeren Zeitraum berechnet. Als absolute Größe wird die Anzahl der unterschiedlichen Kommentare zu einem Post wiedergegeben und eine positive oder negative Stimmung berechnet.¹

Mit einer Sentiment-Analyse lassen sich die Kommentare (Kritik, Lob, Verbesserungsvorschläge) inhaltlich auswerten.²

Das Sentiment ist der Ausdruck für die Grundstimmung der Fans/Follower*innen/Abonnenten*innen zu einem Post. Diese wird in positive, neutrale und negative Grundstimmung unterteilt. Um ein Sentiment darstellen zu können, muss eine Interaktion in Form von Kommentierungen stattgefunden haben. Als absolute Größe gibt das Sentiment die Anzahl der unterschiedlichen Kommentare an einem Post wieder. Damit lässt sich auf einen Blick erkennen, ob eine positive oder negative Grundstimmung überwiegt.³

Bei der Sentiment Analyse werden, je nach Ausgestaltung der Analyse, ganze Texte oder einzelne Terme nach ihrer Tonalität aufgeteilt. Die möglichen Vorgehensweisen lassen sich in zwei Arten unterteilen. Zum einen wird mittels Methoden des überwachten maschinellen Lernens ein Klassifikationsmodell trainiert, welches in der Lage ist, Texte automatisch in positive, negative und neutrale Text zu klassifizieren. Zum anderen werden sog. Lexikonbasierte Verfahren eingesetzt. Die Verfahren bewerten die Tonalität in Texten danach, wie häufig sie bestimmte Wörter aus vorliegenden Listen von positiven und negativen Wörtern beinhalten.⁴

Sentiment Analysis:

positive: Brilliant effort guys / Loved your work.
neutral: Good job, but I will except a lot more in the future.
negative: Totally dissatisfied with this service. Worst customer care ever.

Die Influencer Marketing-Agentur styleranking bietet Sentiment-Analysen als Teil der Evaluierung im Rahmen von Influencer Marketing-Kampagnen an.

Einzelnachweise

• 1 Deges, Frank (2018): Quick Guide Influencer Marketing, 1. Auflage, Brühl, Deutschland, Springer Gabler, S.123
• 2 Deges, Frank (2018): Quick Guide Influencer Marketing, 1. Auflage, Brühl, Deutschland, Springer Gabler, S.80
• 3 Deges, Frank (2018): Quick Guide Influencer Marketing, 1. Auflage, Brühl, Deutschland, Springer Gabler, S.123
  
• 4 Meffert, Heribert / Burmann, Christoph / Kirchgeorg, Manfred / Eisenbeiß, Maik (2019): Marketing, 13. Auflage, Münster, Bremen, Leipzig, Deutschland, Springer Gabler, S. 209