Textanalyse: Was sie ist, Techniken + Beispiele

In der sich ständig weiterentwickelnden Landschaft der datengesteuerten Erkenntnisse nutzen Forscher und Entwickler innovative Techniken, um das verborgene Potenzial von Informationen zu erschließen. Eine dieser leistungsstarken Methoden, die sich großer Beliebtheit erfreut, ist die Textanalyse, ein Verfahren, das es Computern ermöglicht, effizient und intelligent aussagekräftige Informationen aus der menschlichen Sprache zu extrahieren. In diesem Blogbeitrag tauchen wir in das faszinierende Reich dieser Art von Analyse ein und untersuchen, wie sie unstrukturierten Text in strukturierte Daten umwandelt und wie sie mit Usability-Tests und verschiedenen Forschungsanwendungen zusammenhängt.

Was ist Textanalyse?

Die Textanalyse (auch bekannt als Text Mining oder Inhaltsanalyse) ist eine Technik, mit der Computer auf intelligente und effiziente Weise wertvolle Informationen aus der menschlichen Sprache extrahieren können. Forscher und Entwickler können diese Methode nutzen, um unterschiedliche und ungeordnete Daten in eine strukturierte Form zu bringen. Bei diesem Prozess werden Dokumente zerlegt, um eine problemlose Verwaltung der Daten zu ermöglichen. Einfach ausgedrückt: unstrukturierter Text wird in strukturierte Daten umgewandelt.

Sobald die Sätze zu Papier gebracht sind, werden die integralen Abschnitte, wie z.B. die Eigennamen, anhand der Wortliste im Wörterbuch verzweigt. Durch die Analyse von Texten, sei es in Dokumenten oder Grafiken, können qualitative Details in quantitative Details umgewandelt werden. Man kann mit Sicherheit sagen, dass die Textanalyse ein Forschungsansatz ist, der dazu dient, durch die Entschlüsselung des Inhalts vernünftige Schlussfolgerungen zu ziehen.

Entwickler und Forscher nutzen die Textanalyse, um Korrelationen zwischen zwei Entitäten herzustellen, automatische Zusammenfassungen zu erstellen, zu übersetzen, Sprache zu erkennen und andere ähnliche Aufgaben zur Verwaltung von Inhalten zu erledigen, die auf sie zukommen. Wenn wir über den geschäftlichen Aspekt sprechen, bietet die Textanalyse viele weitere Themen wie die semantische Analyse, die Suche und die Verwaltung von Inhalten, um Informationen zu sammeln.

Techniken der Textanalyse

Führen Sie schnellere qualitative Marktforschung und quantitative Marktforschung durch, indem Sie die Textanalyse einsetzen, denn sie hebt alle wichtigen Begriffe hervor und kategorisiert die Antworten insbesondere bei offenen Fragen.

Für die Ersteller von Umfragen ist es wichtig, die erhaltenen Antworten auf ihre Umfragen zu analysieren, und die Analyse der offenen Antworten kann mithilfe der Textanalyse erfolgen. Eine Textanalyse-Software ist für Unternehmen nützlich, die ihre unstrukturierten Daten strukturieren möchten, indem sie Muster im Text erkennen und die Daten in computerlesbare Formate umwandeln. Textanalysesoftware für die Stimmungsanalyse, die linguistische Analyse oder die quantitative Textanalyse kann verwendet werden, um Text in praktische Informationen umzuwandeln, die bei der Entscheidungsfindung für das Unternehmen von Bedeutung sind.

Tausende von wertvollen Daten, die Sie durch Umfragen oder andere Medien erhalten haben, können mit diesen Textanalysetechniken analysiert werden. Der erste Schritt in diesem Abruf- und Analyseprozess besteht darin, Textinformationen im Internet oder in den Dateien des Computersystems oder der Datenbank zu identifizieren.

• Linguistische Analyse: Normalerweise geht es bei der Erstellung von Inhalten vor allem darum, ob ein Satz eigenständig ist oder nicht. Das wahre Wesen einer Sprache ist jedoch, wie gut die verschiedenen Sätze miteinander verbunden sind und wie sinnvoll der gesamte Inhalt für das Publikum ist. Textanalysesoftware setzt in der Regel fortgeschrittene statistische Techniken ein, aber auch andere Techniken, wie z.B. umfangreiche Methoden der natürlichen Sprachverarbeitung, wie z.B. Speech Tagging oder andere Sprachanalysemethoden. Ursprünglich diente sie dazu, grammatikalische Fehler in einem Inhalt aufzudecken, hat sich aber schließlich zu einer Methode entwickelt, die dazu dient, den breiteren Sinn eines Textes zu bewerten, wie z.B. den Kontext eines bestimmten Satzes, d.h. ob er interaktiv ist oder nicht. Sowohl der Autor als auch das Zielpublikum werden bei dieser Methode berücksichtigt.
• Erkennung von benannten Entitäten (NER): Auch bekannt als Entity-Extraktion oder Entity-Identifikation), ist dies eine Textanalysemethode für geografische Indizes, die verwendet wird, um benannte Textparameter zu analysieren und sie in vordefinierte Kategorien wie Ortsnamen, Personen oder Akronyme einzuordnen. NER stützt sich auf grammatikalische Techniken oder numerische Analysetechniken oder beides, um einen Auszug aus einem Text zu erstellen. Eine NER-Analyse findet statt, wenn ein undefinierter Satz wie z.B.: „Jack besitzt seit 2001 eine 300-Hektar-Farm.“ in einen definierten Satz wie z.B.: „Jack[Person] besitzt eine 300-Hektar-Farm in Nashville[Location] seit 2001[Time].“
• Sentiment Analysis: Probing into the mood and feelings of customer feedback provided via call, website or social media pages can be integral in faster problem-solving and enhancement of customer satisfaction. It helps you to understand how well your products/services are faring with your target market or what can be improved in comparison to the others in the market.Extract information about emotions and attitudes using computational methods by identifying, quantifying and learning about subjective data. Insights into respondents’ emotions, moods or opinions are tracked using sentiment analysis (opinion mining) are analyzed to deliver better results.There are 3 primary ways in which sentiment analysis is conducted.
  1. ‚Glücklich‘ bis ‚Traurig‘ oder eine 0-10-Skala, in die die Kunden eintragen sollen, was ihrer Meinung nach ihre Erfahrungen mit Ihrem Unternehmen ausmacht. Auf der Grundlage dieser Bewertung können Sie daran arbeiten, Ihre Kundenerfahrungen zu verbessern oder beizubehalten.
  2. Verstehen Sie mithilfe der Polaranalyse, ob die Kunden extrem positive oder negative Erfahrungen gemacht haben.
  3. Indem sie ihre Gefühle detailliert kategorisieren, z.B. indem sie ausdrücken, wie wütend oder frustriert sie über das Kundenserviceteam sind.
• Quantitative Textanalyse: Diese Analysetechnik wird sowohl von Menschen als auch von Computern verwendet, um entweder grammatikalische oder definitive Gleichungen zwischen Wörtern herzustellen. Auf diese Weise können Sie den Mustern im Inhalt eine Bedeutung geben. 3 Schritte sind nötig, um diese Technik durchzuführen:
  1. Wählen Sie Textabschnitte für die Analyse aus.
  2. Quantitative Textparameter wie Wortanzahl, Wortarten, Inhaltskategorie und andere müssen extrahiert werden, um in eine quantitative Matrix eingetragen werden zu können.
  3. Um sicherzustellen, dass angemessene Schlussfolgerungen über den Text oder den Autor gezogen werden, sollte diese Matrix mit statistischen Analysemethoden ausgewertet werden.
• Die kontextuelle Analyse: Die kontextuelle Analyse ermöglicht es dem Forscher, den Text unter Berücksichtigung verschiedener Faktoren wie kultureller, sozialer oder historischer Faktoren zu analysieren und die Umstände zu berücksichtigen, unter denen ein bestimmter Inhalt entstanden ist. Fragen wie: „Was waren die Faktoren, die zu diesem Text geführt haben?“ oder „Was sagt dieser Text über die Zielgruppe aus?“ werden mit dieser Technik beantwortet.
• Named Entity Disambiguation (NED):Auch als Entity Linking bezeichnet, handelt es sich um ein Konzept, das die Erkennung und Bildung von Konzepten aus Inhalten ermöglicht. Es ist nicht auf statistische Analysen wie NER angewiesen, um Konzepte zu extrahieren, und es werden auch keine spezifischen Entitäten gefunden. In dem Satz „Steve Jobs war maßgeblich am Erfolg von Apple beteiligt.“ geht es beispielsweise um die Marke Apple und nicht um die Frucht. Dies wird durch die Verknüpfung von Entitäten erreicht, erfordert aber eine Wissensdatenbank, die alle Entitätserwähnungen im Text enthält.

Lernen Sie auch: Conjoint-Analyse, TURF-Analyse, GAP-Analyse, Trendanalyse

Beispiele für Textanalysen

Die Textanalyse ist ein relativ neues Konzept in der Informatik, bei dem es darum geht, riesige Mengen ungeordneter Daten sinnvoll und konstruktiv zu nutzen. Dies trägt dazu bei, den Wert der Daten zu erhöhen und sie für das Risikomanagement oder zur Bekämpfung von Cyberkriminalität zu nutzen.

Hier finden Sie 5 Beispiele für die Textanalyse, die Ihnen die Anwendungsmöglichkeiten von Text Mining in der heutigen Welt verdeutlichen:

1. Vorbeugung von Cyberkriminalität:Aufgrund der Art und Weise, wie das Internet funktioniert, ist es ein äußerst anfälliges Medium für den Datenaustausch und die Kommunikation. Dies hat vielen unvorhergesehenen Cyberverbrechen Tür und Tor geöffnet, die mit Hilfe der Textanalyse verhindert werden können. Es ist wahrscheinlich eine der wenigen Techniken, die zur Verhinderung von Cyberkriminalität eingesetzt werden.
2. Effizienter Kundenservice:Dies ist eines der grundlegenden Beispiele für die Textanalyse, bei der es darum geht, den Kundenservice mit Hilfe von Medien wie Umfragesoftware oder Kundenzufriedenheitsanrufen zu verbessern, um bessere Produkte oder Dienstleistungen anzubieten. Diese Technik hilft dabei, das Vertrauen der Kunden zu gewinnen, indem sie ihnen schnelle und automatisierte Antworten gibt, wenn sie Hilfe benötigen. Dies geschieht, indem die Abhängigkeit von den Mitarbeitern drastisch reduziert wird und sie viel Zeit sparen.
3. Werbung über digitale Medien:Heutzutage verlassen sich Werbefirmen auf digitale Medien, um zuverlässige Ergebnisse zu erzielen. Die Textanalyse ist eines der wichtigsten Instrumente, die Werbefirmen einsetzen, um präzise 360-Grad-Ergebnisse zu erzielen. Im Vergleich zu traditionellen Werbemethoden, wie z.B. den Cookie-basierten Ansätzen, hat sie den Vorteil, dass sie nicht nur genaue Ergebnisse liefert, sondern auch die Privatsphäre schützt.
4. Verbessern Sie Ihre Inhalte:Die Erstellung von Inhalten ist zwar mit menschlichem Einsatz verbunden, aber es erleichtert den Prozess der Inhaltserstellung, wenn es um die Verwaltung der großen Datenmengen geht. Mithilfe der Textanalyse können Inhalte um mehrere Aspekte erweitert werden, z.B. um eine Gliederung oder eine Gliederung, damit sie für mehrere Implementierungen anwendbar sind.
5. Datenanalyse für soziale Netzwerke:Soziale Medien sind die effektivsten Medien, um mit Ihrer Zielgruppe in Kontakt zu treten, um Feedback, Bewertungen und Kritik zu erhalten, um sich zu verbessern und um Zugang zu einem Pool von Daten zu erhalten. Unternehmen entwickeln Social-Media-Strategien, um Einblicke in die Leistung ihrer Produkte zu erhalten und um die Persona des Käufers zu verstehen, so dass Verbesserungen auf einem definierten Weg erfolgen können. Genau hier kommt die Textanalyse ins Spiel. Sie erleichtert die Analyse riesiger Datenmengen, die Ableitung von Ergebnissen aus der Analyse und das Verständnis von Nutzerfeedback und Emotionen.

Die Implementierung von Software ist nur der Anfang des gesamten Prozesses der Datennutzung. Eine große Menge an Daten wird analysiert und das Ergebnis dieser Analyse wird in Blätter eingetragen, die dann nach der Beobachtung von Datenmustern durchsucht werden, um dem Text einen systematischen Abschluss zu geben, die abgerufenen Informationen zu nutzen, um den Text zu verbessern und sich nicht auf Schlüsselwörter zu beschränken.

Die Textanalyse erweist sich als ein Leuchtturm der Erkenntnis, der die Art und Weise, wie wir Informationen verstehen und nutzen, verändert. Von der quantitativen und linguistischen Analyse bis hin zur Bewertung von Gefühlen und mehr – diese Methode verändert die Landschaft verschiedener Branchen. Ob es darum geht, den Kundenservice zu verbessern, die Erstellung von Inhalten zu optimieren oder Cyberkriminalität vorzubeugen – die Anwendungen sind vielfältig und wirkungsvoll. Wenn Sie sich also auf die Reise ins Reich der Analyse begeben, denken Sie daran, dass es bei der Analyse von Texten nicht nur um Worte geht, sondern darum, verborgene Bedeutungen zu entschlüsseln, wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und neue Wissensdimensionen zu erschließen.