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Die Stimmungsanalyse ist eine Technik, die natürliche Sprachverarbeitung (NLP), Textanalyse und Computerlinguistik kombiniert, um emotionale Zustände und subjektive Informationen aus einer Ressource zu identifizieren, zu extrahieren und zu quantifizieren.
Stimmungsanalyse wird oft auf geschriebene Inhalte angewendet wie Online-Nachrichten, Social Media Beiträge oder Video-Transkripte. Sie ermittelt die Stimmung, die durch den Inhalt ausgedrückt wird und kategorisiert jedes Wort in positiv, negativ oder neutral, um so die durchschnittliche Polarität des Textes festzustellen.
Seit 2017 ist die Online-Suche nach Stimmungsanalyse um rund 25% gestiegen (Google Trends, 2022). Der Einsatz dieser Technologie wurde speziell bei Unternehmen zum Trend, die die Stimmung in Nachrichten und Social-Media-Inhalten gegenüber ihrer Marke oder ihres Produkts ermitteln möchten.
Zusätzlich bietet die Stimmungsanalyse unter anderem die folgenden Möglichkeiten: Vergleich der eigenen Firma mit der Konkurrenz, Entdecken relevanter Ideen und Informationen oder die Identifikation von Meinungsbildnern bzw. Influencern.
Durch die Kategorisierung guter und schlechter Nachrichten oder Kommentare, liefert die Stimmungsanalyse relevante Informationen für diverse Bereiche innerhalb eines Unternehmens. Von Sales bis hin zu Marketing, die Resultate der Stimmungsanalyse unterstützen qualifizierte Entscheidungen und führen so zu effektiver Strategieplanung.
Wie die Vergangenheit eindrücklich beweist, ist es nur eine Frage der Zeit, bis das nächste Unternehmen aufgrund einer Krise in den Schlagzeilen steht. Wenn sich schlechte Nachrichten mit überwältigender Geschwindigkeit verbreiten, ist die präzise Reaktion der Schlüssel, um eine solche Situation anzugehen. Die Stimmungsanalyse ist eine bewährte und beliebte Technologie, um Krisen zu identifizieren und solche zu bewältigen.
Firmen, die Medienbeobachtung mit integrierter Stimmungsanalyse nutzen, profitieren von der automatischen Identifizierung negativer Schlagzeilen, sobald diese veröffentlicht werden. Das ist aber noch nicht alles: Wenn die Krise bereits voll eingeschlagen hat, sind Unternehmen so in der Lage, ihre Gegenmaßnahmen zu evaluieren und können beispielsweise sehen, ob die Negativschlagzeilen nach der Veröffentlichung eines offiziellen Statements langsam abflachen.
Die meisten Unternehmen, die sich dazu entscheiden, die Stimmung im Zuge der Medienbeobachtung zu analysieren, bevorzugen eine automatisierte gegenüber einer manuellen Lösung, denn diese bieten eine Reihe an Vorteilen: Zusätzlich zu Zuverlässigkeit und der Möglichkeit, wertvolle Ressourcen einsparen zu können, ermöglicht der Einsatz von sogenanntem Machine Learning die Analyse umfangreicher Datensätze - so wie von einigen Medienbeobachtern angeboten..
Während es spezifischer Fähigkeiten bedarf, Systeme wie diese zu entwickeln, gibt es bereits einige Unternehmen am Markt, die Kunden eine solche automatisierte Stimmungsanalyse anbieten können. Es gibt allerdings Unterschiede, was die Frequenz der Analyse und die angebotenen Quellen angeht, auf die die Stimmungsanalyse angewandt werden kann.
eMedia Monitor bietet die vollautomatische Echtzeit-Analyse der Stimmung von Medieninhalten im Zuge der Nutzung der Online-Medienbeobachtungsplattform Pegasus.. Die Stimmungsanalyse ist zudem in mehreren Sprachen wie Englisch oder Spanisch erhältlich.
Durch die Verwendung der hausintern entwickelten Speech-To-Text Technologie in Kombination mit künstlicher Intelligenz analysiert eMM die Polarität von Medieninhalten in einer breiten Palette von Quellen - von Rundfunk wie TV und Radio zu Presse, Online News, Podcasts, Web-TV, Social-TV oder Webtext.
Es kann für den Erfolg Ihrer Strategien entscheidend sein, die Stimmung von Nachrichten über Ihr Unternehmen zu kennen. Um mehr über die eMM Stimmungsanalyse und unsere breite Palette an Medienbeobachtungs-Lösungen zu erfahren, kontaktieren Sie uns.
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