Wie gut erkennen Computer Stimmungen?

3. April 2020, von customer insight

In einem neuen Artikel untersuchen Wissenschaftler der Professur für Marketing und Customer Insight, wie genau verschiedene Algorithmen bei der Erkennung von Stimmungen aus Texten sind. Prof. Dr. Mark Heitmann hat gemeinsam mit den Doktoranden Christian Siebert und Jochen Hartmann sowie Prof. Dr. Christina Schamp von der Universität Mannheim Ergebnisse aus mehr als 200 wissenschaftlichen Veröffentlichungen zusammengetragen und dutzende Experimente mit den neusten Methoden durchgeführt.

Die automatische Klassifikation von Tweets und anderen Texten wird immer beliebter, z. B. für die Vorhersage von Wahlergebnissen, Untersuchungen zum Vebraucherverhalten, Börsenprognosen und sogar zur Analyse von öffentlichen Reaktionen auf Katastrophen. Aber wie zuverlässig sind die dafür eingesetzten Algorithmen? In der bisher größten Vergleichsstudie (12 Millionen Textdokumente, mehr als 250 Datensätze) zeigen die Autoren, dass die Trefferquoten je nach Methode und Anwendung von etwas über 50% bis knapp 97% reichen. Das Brisante daran: Die in der Forschung und Praxis am meisten verbreiteten Methoden, d. h. Lexika, sind besonders unzuverlässig. Mehr Informationen zur Textklassfikation und dem Artikel, sowie die Möglichkeit die neuesten Modelle auszuprobieren finden Sie unter http://www.accurate-sentiment-analysis.com/.