SentiNet: Twitter-basierter Ansatz zur kombinierten Netzwerk- und Stimmungsanalyse in Katastrophenlagen

Das Forschungsfeld Social Media Analytics untersucht Methoden zur Analyse sozialer Medien nicht nur für Bürger und Unternehmen, sondern auch für Einsatzkräfte in Notsituationen. Zur Unterstützung des Situationsbewusstseins in derartigen Lagen werden unter anderem soziale Netzwerkanalysen angewandt, um Handlungen und die Vernetzung von Helfern nachzuvollziehen, sowie Stimmungsanalysen, um Emotionen der nutzergenerierten Inhalte zu extrahieren. Unsere Literaturstudie zeigt allerdings, dass keine technischen Ansätze existieren, die Netzwerk- und Stimmungsanalysen kombinieren. Dieser Beitrag stellt das Design und die Implementierung einer solchen Web Anwendung auf Basis von Twitter vor, um anschließend Potenziale und Herausforderungen für die Evaluation und Weiterentwicklung des Ansatzes zu diskutieren

Merkmalsbasiertes Opinion Mining anhand von Nutzerbewertungen in Onlineportalen

Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Automatisierung der Merkmalsextraktion und der Stimmungsanalyse der extrahierten Merkmale in Produktbewertungen von Onlineportalen. Der Fokus liegt dabei auf der Merkmalsextraktion. Ziel dieser Arbeit ist es zu eruieren, ob die automatisierte Extraktion der von Kunden bewerteten Merkmale eines Produktes aus einem Bewertungstext möglich ist. Ein weiteres Ziel ist es die von den Kunden geäußerte Meinung bezüglich der genannten Merkmale zu analysieren. Mit dem Wissen aus dem Fazit dieser Arbeit soll es möglich sein eine Zusammenfassung der bewerteten Merkmale von Bewertungstexten sowie der zugehörigen Stimmungen zu erstellen. Eine solche Zusammenfassung dient dem Zweck sowohl potenziellen Käufern, als auch den Herstellern der Produkte einen Überblick über die geäußerten Stimmungen zu den erkannten Merkmalen eines Produktes zu verschaffen. Es werden zwei Methoden zur Merkmalsextraktion angewendet und die Resultate anhand von Metriken verglichen. Die Merkmalsextraktion mit Hilfe von Word2Vec ist ein neuer Ansatz. Die Beschreibung und Evaluation dieses Ansatzes bilden den Hauptteil dieser Arbeit. Der zweite Ansatz ist die Extraktion der Merkmale mittels der häufigsten Nomen. Dessen Ergebnisse werden als Referenz für den neueren Ansatz herangezogen. Beide Methoden wurden bereits bei englischsprachigen Bewertungen erfolgreich eingesetzt. In dieser Arbeit werden beide Methoden auf deutschsprachige Bewertungen von Modeartikeln angewendet. Zunächst werden Bewertungsdaten aus einem Onlineportal extrahiert und vorverarbeitet. Für die Merkmalsextraktion mittels häufigster Nomen werden die Daten Partof- Speech annotiert und es wird diskutiert, wie aus den auf diese Weise gefundenen häufigsten Nomen tatsächliche Merkmale herausgefiltert werden können. Bei Merkmalsextraktion mit Word2Vec wird eine manuell erstellte Liste von Merkmalen mit ähnlichen Begriffen erweitert. Zum Ende der Arbeit wird eine Stimmungsanalyse beschrieben, welche anhand von Wortlisten mit positiver beziehungsweise negativer Konnotation die gefundenen Merkmale in positive, negative und neutrale Merkmale einteilt. Für die Merkmalsextraktion wird hierbei die Word2Vec Methode genutzt. Sowohl die Ergebnisse der Merkmalsextraktion als auch der Stimmungsanalyse werden von zwei unabhängigen Nutzergruppen bewertet. Im Anschluss werden die Resultate der Nutzerbewertung diskutiert.This thesis addresses the automation of feature extraction and sentiment analysis on the extracted features of product reviews in online shops. The focus is on feature extraction. The aim of this thesis is to investigate whether the automated extraction of product features, which have been rated by customers out of a review text, is possible. A further aim is to analyse the sentiment expressed by the customers regarding the aforementioned features. With the knowledge gained from this work it should be possible to create a summary of the mentioned product features, as well as the associated sentiments. The purpose of such a summary is to give both the potential customers and the manufacturers of the products an overview of the expressed sentiments on the recognized features of a product. Two methods are used for feature extraction and the results of both are compared using metrics. The feature extraction using Word2Vec is a new approach. The description and evaluation of this approach form the main part of this thesis. The second approach is the extraction of features by means of common nouns. The results of this approach are used as reference for the newer approach. Both methods have already been used successfully with english review texts. In this thesis both methods are applied to german text reviews of fashion items. First the review data is extracted from an online shop and then preprocessed. For the feature extraction using the most common nouns, the data is part-of-speech annotated and it is discussed how actual features may be filtered from the so found common nouns. For the feature extraction withWord2Vec a manually created list of features is extended with similar terms. At the end of the thesis, a sentiment analysis approach is described, which divides the discovered features into positive, negative and neutral ones, based on word lists with positive or, respectively, negative connotations. Here, the Word2Vec feature extraction method is used. Both the results of the feature extraction and the sentiment analysis are evaluated by two independent user groups. In the following the results of the user evaluations are discussed

Ereignisdetektion und Stimmungsdetektion im Echtzeitdatenstrom von sozialen Netzwerken

In der vorliegenden Arbeit wurde gezeigt, dass mit Hilfe der neu entwickelten Algorithmen aus einem Echtzeitdatenstrom von georeferenzierten Kurzmitteilungen, eines sozialen Netzwerkes, neue Ereignisse und deren Ort detektiert werden können. So kann die Frage: „Was geschieht gerade?“ durch die Analyse von Daten der sozialen Netzwerke, mit Hilfe der in dieser Arbeit entwickelten Algorithmen, beantwortet werden. Diese Algorithmen sind so entworfen, dass sie verschiedene Arten von Ereignissen detektieren können. Dabei reicht die Spanne der erkannten Ereignisse von Sportereignissen, Kongressen, kulturellen Events und signifikanten Wetterereignissen bis hin zu Katastrophen. Dass der Ansatz der Ereignisdetektionsalgorithmen sich auch auf andere Problemfelder anwenden lässt, wurde mit einer zusätzlichen Stimmungsdetektion gezeigt. Dazu wurde eine sprachunabhängige Stimmungsdetektion konzipiert, die die Bewertung der Terme auf Grundlage von Emoticons vornimmt. Somit konnte eine sprachunabhängige Ereignis- und Stimmungsdetektion implementiert werden, die ohne aufwendige Vorverarbeitung der Daten auskommt.In this work, it was shown that by means of newly developed algorithms, which analyze the real-time data stream of geo-referenced short messages from an online social network, recent events and their locations can be detected. This way, the question: “What does currently happen?” can be easily answered by those algorithms. Also, they have been designed to detect various kinds of events such as sport events, congresses, cultural events and significant meteorological events. Additionally, it was demonstrated that the presented approach to realize event detection algorithms can be applied to other application scenarios as well. For this purpose, a solution for language-independent sentiment analysis has been conceived which is based on emoticons. Another advantage of the introduced methods for language-independent event detection and sentiment analysis is that they carry out these tasks without potentially complex preprocessing

Ausgestaltung eines Social Media Monitorings

1 Optionen für ein Social Media Monitoring Für Unternehmen sind Social Media – derzeit noch vorrangig im Marketingbereich – von großem Interesse. Aufgrund der hohen Geschwindigkeit der Informationsgenerierung und -verbreitung, der Glaubwürdigkeit im Rahmen des subjektiven Meinungsaustauschs sowie der Masse an verfügbaren Informationen stellen sie insbesondere für kleine und mittlere Unternehmen eine große Herausforderung dar. Diese besteht dabei nicht nur aus der Minimierung der Risiken, wie beispielsweise dem Umgang mit massiven verbalen Attacken von Nutzern gegen ein Unternehmen, sondern auch in der gewinnbringenden Verwendung der verfügbaren Informationen. Um letztere zu erreichen, müssen die Social Media-Dienste mit einer klar definierten Strategie beobachtet und ausgewertet werden (Monitoring). Gewonnene Erkenntnisse müssen anschließend im Unternehmen angewendet werden. Dadurch eröffnen sich für Unternehmen nutzenbringende Möglichkeiten, wie beispielsweise Erkenntnisse über Nutzermeinungen zum eigenen Unternehmen, zu dessen Produkten oder Dienstleistungen sowie zu dessen Mitbewerbern. Das Monitoring der Dienste geht allerdings mit einer hohen Komplexität einher, da zahlreiche Faktoren und Anforderungen bewertet und beachtet werden müssen. Der vorliegende Beitrag widmet sich insbesondere der Aufarbeitung der Anforderungen die ein Unternehmen an ein Social Media Monitoring-Tool stellen kann. Zunächst wird dazu das Angebot möglicher Tools klassifiziert. Basierend auf der Funktionalität der Tools werden anschließend die Anforderungen herausgearbeitet und beschrieben. Der Beitrag schießt mit der kurzen Darstellung eines Konzeptionierungsansatzes. [...

Social-Media-Daten: Chancen und Herausforderungen der Nutzung von Social-Media-Daten im Kontext wissenschaftlicher Forschung

Im Rahmen der vorliegende Arbeit konnten Chancen und Herausforderungen von Social Media Datenanalysen aufgezeigt werden. Um das Potenzial dieser nutzen zu können, ist eine interdisziplinäre Herangehensweise erforderlich. Während die vorliegenden Publikationen noch durch eine Einzelperson realisiert werden konnten, wird klar das die Einbeziehung der unterschiedlichen Disziplinen eine verstärkte Zusammenarbeit erfordert. Die Erweiterung der Agenten basierten Simulation um die „Mean Field Game Theory“ erfordert z.B. fortgeschrittene Kenntnisse der Physik, Sentiment Analysen erfordert die Zusammenarbeit von Linguisten und Informatikern, Clusteranalysen bedürfen der Zusammenarbeit von Datenanalytikern und Soziologen. Um das Potential der Analyseergebnisse zu heben sollten Wirtschaftswissenschaftler einbezogen bzw. sind diese Treiber und Wertschöpfer. Somit ist zukünftig eine verstärkte Zusammenarbeit zu erwarten, welches zu komplexen Formen der Zusammenarbeit führen wird. Dies wiederum bedingt Konzepte und Frameworks, um die Zusammenarbeit transparent und verständlich gestalten zu können

CognIEffect: Identifikation kognitiver Effekte in Online-Bewertungen von Arztpraxen

Gegenstand der vorliegenden Arbeit ist die automatische Identifikation kognitiver Effekte in Patientenbewertungen von Arztpraxen. Kognitive Effekte stellen sozialpsychologische Phänomene, Denkfehler dar, die den Bewertenden bei der Meinungsbildung unbewusst unterlaufen. Von diesen Denkfehlern gibt es unterschiedliche Arten, was einer Adoption ihrer allgemeinen Definitionen für die gewählte Domäne bedarf, die so noch nie durchgeführt wurde und in dieser Arbeit stattfindet. In der vorliegenden Arbeit wird versucht, ausgewählte Effekte zu identifizieren und durch Vergabe entsprechender Scores zu klassifizieren. Die Identifikation erfolgt anhand aufgestellter Kriterien. Eines davon ist die Erkennung linguistischer Muster, die Meinungen beinhalten. Um die Muster automatisch zu erfassen, werden Erkenntnisse zweier computerlinguistischer Disziplinen - Informationsextraktion und Stimmungsanalyse - herangezogen. Als Methode wird ein regel- und musterbasiertes Verfahren gewählt, was mit effizienten lokalen Grammatiken umgesetzt wird. In Kombination mit anderen für den jeweiligen Effekt typischen Kriterien - wobei bei verschiedenen Effekten auch gleiche Kriterien vorkommen können - werden Effekte identifiziert und klassifiziert. Interessant sind die erzielten Ergebnisse, die u. a. die Aussagen zum Grad des Auftretens von Effekten innerhalb der Bewertungen darstellen. Es ist nicht neu, sozialpsychologische Phänomene zu identifizieren, zumal eine Reihe von Phänomenen bereits identifiziert wurde: Ironie, Bias, Spam, Inkonsistenzen etc. Neu ist das gewählte Phänomen selbst und dessen automatisches Erkennen in Bewertungstexten zu Arztpraxen. Neu ist außerdem die Erkenntnis, dass mehrere verschiedene Effekte innerhalb einer Bewertung auftreten können und differenziert werden müssen. Die Auswahl und die Zusammensetzung der Methoden zum Zweck der Bewältigung von aufgestellten Forschungsfragen sind dementsprechend innovativ, wobei die allgemeineren und umfassenderen Aussagen getroffen werden können, als dies im Fall der Auseinandersetzung lediglich mit einem Effekt wäre. Schließlich kann man Effekte als wertvolle Ausreißer betrachten, was den Anlass zur weiteren Auseinandersetzung mit diesem Phänomen im Rahmen der interdisziplinären Projekte bietet