Tools für Social Listening und Sentiment-Analyse

Einsatzfelder und Praxisbeispiele für die Analyse deutschsprachiger Online-Textdaten
1. Auflage 2021
ISBN: 978-3-658-33467-3
Verlag: Springer

Buch, Deutsch, 243 Seiten, Format (B × H): 168 mm x 240 mm, Gewicht: 436 g

Mit diesem Buch lernen Sie, wie Sie Social Listening und Sentiment-Analyse professionell einsetzen können. Der Leser erhält Schritt-für-Schritt-Beschreibungen für verschiedene Einsatzszenarien, gekoppelt mit Übungsaufgaben und nützlichen Materialien, darunter ein Merkblatt für Kennzahlen, eine Checkliste für die Toolauswahl und ein Glossar für Fachbegriffe. Dieses Lehr- und Praxisbuch verdeutlicht anhand von Anwendungsszenarien und Praxisbeispielen, wie Tools und Technologien für Social Listening und Sentiment-Analyse für die Analyse deutschsprachiger Online-Textdaten angewandt werden können und welche Vorteile diese bringen. Der Leser erhält einen Überblick über wichtige Funktionalitäten aktuell verfügbarer Social-Listening-Tools und deren Einsatzmöglichkeiten.

Zielgruppe

Professional/practitioner

Autoren/Hrsg.

Alexa, Melpomeni

Siegel, Melanie

Fachgebiete

• Mathematik | Informatik EDV | Informatik Daten / Datenbanken
• Geisteswissenschaften Sprachwissenschaft Computerlinguistik, Korpuslinguistik
• Mathematik | Informatik EDV | Informatik Informatik Künstliche Intelligenz Spracherkennung, Sprachverarbeitung
• Geisteswissenschaften Sprachwissenschaft Einzelne Sprachen & Sprachfamilien

Inhaltsverzeichnis

Einleitung, Hintergrund und Motivation.- Grundlagen: Social Listening und Sentimentanalyse.- Anwendungsfelder.- Überblick Tools und Technologien.- Tool-Funktionalitäten und Elemente (was wird wie bewertet?).- Anwendungsszenarien: Ziel, Toolauswahl, Analyse, Alarms, Reports inkl. Datenvisualisierung.- Herausforderungen, Grenzen (inkl. Opinion Spam, Sarkasmus, Ironie).- Ausblick (inkl. Sentimentanalyse von Bild und Video).

Über Autor(innen)

Melpomeni Alexa  ist Professorin an der Hochschule Darmstadt und unterrichtet dort Methoden und Einsatz von Tools für Online Monitoring, Sentiment-Analyse/Opinion Mining und Social Listening im Fachgebiet Onlinekommunikation. Melanie Siegel  ist Professorin an der Hochschule Darmstadt und unterrichtet dort Verfahren zur automatischen Analyse von Sprache im Fachgebiet Information Science.