So führen Sie eine Textanalyse durch (Definition, Schritte und Techniken) • BUOM

25. April 2022

Text Mining ist ein wichtiges Tool, mit dem Unternehmen und andere Organisationen Informationen aus unstrukturierten Daten sammeln können. Beim Text Mining nutzt eine Organisation ein maschinelles Lernprogramm, um Daten von verschiedenen digitalen Plattformen zu sammeln, diese Daten auszuwerten und die Analyse anzuwenden, um die Bedeutung des Textes zu verstehen. Indem Sie mehr über Text Mining erfahren, was es ist, wie es funktioniert und warum es wichtig ist, können Sie diese Techniken am Arbeitsplatz anwenden. In diesem Artikel definieren wir, was Textanalyse ist, erläutern ihre Bedeutung, beschreiben Analysemethoden und skizzieren Schritte zur Durchführung einer Textanalyse.

Was ist Textanalyse?

Text Mining ist eine Technik, mit der ein Computerprogramm Informationen aus unstrukturierten Daten extrahiert und in eine Form umwandelt, die ein Computer interpretieren kann. Unter unstrukturierten Daten versteht man in der Informatik Informationen, die entweder über kein vordefiniertes Datenmodell oder über keine definierte Organisationsstruktur verfügen. Wenn beispielsweise ein Kunde eine Textrezension zu einem Produkt auf der Website eines Unternehmens hinterlässt, handelt es sich um unstrukturierte Daten, da die Worte des Rezensenten nicht den vordefinierten Strukturen und Mustern maschinenlesbarer Sprache wie Code folgen. Text-Mining-Software kann einen Kommentar analysieren, ihn mit anderen Kommentaren vergleichen und Sprachmuster identifizieren.

Die Bedeutung der Textanalyse

Text Mining ist wichtig, weil es Computerprogrammen ermöglicht, in Nicht-Computersprachen geschriebene Daten in Formen umzuwandeln, die Datenverarbeitungsprogramme interpretieren können. Das bedeutet, dass Organisationen Informationen aus Daten extrahieren können, die Computer sonst nicht lesen können. Da natürliche Sprache bzw. die Sprache, die Menschen beim Sprechen und Schreiben verwenden, unstrukturierte Daten enthält, können Maschinen die Bedeutung der Sprache nicht interpretieren, ohne sie in maschinenlesbaren Code zu übersetzen. Durch den Einsatz von Computerprogrammen zur Umwandlung unstrukturierter Sprachdaten in maschinenlesbare Formate können Unternehmen die Software nutzen, um detaillierte Analysen durchzuführen und Erkenntnisse über ihre Zielkunden zu gewinnen.

Zu den Nachrichtenorganisationen, die es vielleicht wissen möchten, gehören:

• Interessen, Werte und Vorlieben der Kunden

• Die Aktionen der Wettbewerber, beispielsweise ihre Marketingstrategien und Kundeninteraktionen

• Überwachung der Marken- und Öffentlichkeitsarbeit basierend auf der Reputation des Unternehmens

• Kundendienstanfragen, allgemeine Fragen und Serviceprobleme

Methoden der Textanalyse

Je nach ihren Zielen können Organisationen Text-Mining-Techniken mit unterschiedlichen Methoden anwenden. Einige Text-Mining-Techniken können bestimmte Datentypen effektiver verstehen als andere. Hier einige Beispiele für Textanalysemethoden und deren Anwendungen:

Worthäufigkeiten

Eine gängige Methode der Textanalyse besteht darin, ein Computerprogramm ermitteln zu lassen, wie oft bestimmte Wörter im Text vorkommen. Unternehmen können Kundenrezensionen oder Social-Media-Beiträge analysieren, um festzustellen, wie oft sie bestimmte Wörter verwenden, die sich auf Produkte, Dienstleistungen oder persönliche Vorlieben und Werte beziehen können. Beispielsweise kann ein Text-Mining-Programm ermitteln, wie oft ein Kunde auf ein von einem Unternehmen angebotenes Produkt oder eine Dienstleistung verweist. Es kann auch ermittelt werden, wie oft Kunden Wörter verwenden, die ihre Meinung über das Unternehmen oder seine Angebote ausdrücken könnten.

Polysemie der Wortbedeutung

Textanalysesoftware kann Maschinen dabei helfen, zwischen Wörtern zu unterscheiden, die möglicherweise mehr als eine Bedeutung haben. Da natürliche Sprache flexibel ist und die Bedeutung von Wörtern je nach Kontext und Konnotation variieren kann, können Computer natürliche Sprache nicht immer genau interpretieren. Maschinen interpretieren Daten anhand spezifischer Strukturen und Muster, was bedeutet, dass sie nicht über die gleiche hohe kognitive Flexibilität wie Menschen verfügen, um komplexere sprachliche Merkmale wie Metaphern und Redewendungen zu verstehen. Durch den Einsatz von Text-Mining-Software, die diese Merkmale identifizieren kann, auch wenn sie sie nicht interpretieren können, können menschliche Agenten diese Instanzen auf Klarheit überprüfen.

Zusammenfassend

Wenn Sie mit mehreren Datensätzen arbeiten, die eine große Menge an Informationen enthalten, kann der Einsatz von Text Mining eine besser verwaltbare Zusammenfassung ermöglichen. Wenn beispielsweise Hunderte von Kunden Online-Bewertungen zu den Dienstleistungen Ihres Unternehmens veröffentlicht haben, ist die Verwendung einer Text-Mining-Software zum Erstellen einer Zusammenfassung dieser Beiträge effektiver, als wenn ein Rezensent sie alle liest. Mithilfe dieser Zusammenfassung können Sie sich einen Überblick über die Erfahrungen Ihrer Kunden mit Ihren Dienstleistungen verschaffen, häufige Probleme identifizieren und mehr über die Stärken der von Ihnen angebotenen Dienstleistungen erfahren. Mithilfe dieser Informationen können Sie Ihre Dienstleistungen verbessern.

Suchen und Abrufen von Informationen

Viele Textanalyseprogramme können Daten sowohl extrahieren als auch abrufen. Data Mining unterscheidet sich vom Data Mining, da bei der Extraktion Informationen aus großen Datensätzen extrahiert, Schlüsselattribute identifiziert, diese Daten analysiert und für die spätere Verwendung gespeichert werden. Im Vergleich dazu ist Retrieval der Prozess der Identifizierung und Analyse spezifischer Daten. Beispielsweise könnte ein Unternehmen Text-Mining-Software verwenden, um eine umfangreiche Informationsdatenbank zu analysieren und Muster im Benutzerverhalten oder in den Meinungen zu finden. Beide Methoden helfen Unternehmen dabei, durch Text Mining gewonnene Informationen zu sammeln, zu speichern und zu nutzen.

Kategorisierung und Clustering

Eine weitere Methode der Textanalyse besteht darin, Daten durch Kategorisierung und Clustering zu organisieren. Text-Mining-Software kann Themen identifizieren und sie anhand von vom Unternehmen definierten Kategorien klassifizieren. Mit diesem Kategorisierungsrahmen können Unternehmen Informationen innerhalb eines Klassifizierungssystems zuweisen, um deren Überprüfung und Verwendung für die Bewertung und Entscheidungsfindung zu erleichtern. Clustering ist eine ähnliche Organisationstechnik, die Text Mining nutzt. Diese Methode funktioniert in Verbindung mit der Kategorisierung, der Identifizierung struktureller Muster in Textdaten und der Sortierung von Texten aus verschiedenen Quellen in relevante Cluster, wie z. B. Kundenerlebnis oder Marketing.

So führen Sie eine Textanalyse durch

Hier sind die Schritte zur Durchführung einer Textanalyse:

1. Definieren Sie Ihre Ziele

Der erste Schritt zur Durchführung einer Textanalyse besteht darin, Ihre Ziele festzulegen. Da verschiedene Text-Mining-Methoden Daten unterschiedlich nutzen, kann es Ihnen bei der Auswahl der richtigen Analysemethode helfen, sich die Zeit zu nehmen, Ihre Ziele zu verstehen. Berücksichtigen Sie bei der Festlegung Ihrer Ziele Faktoren wie die Art des Textes, den Sie analysieren möchten, welche Fragen Sie mit den Daten beantworten müssen und welche Quellen Sie nutzen müssen, um relevante Informationen zu erhalten. Beispielsweise können Sie sich zum Ziel setzen, den Grad der Kundeninteraktion als Reaktion auf eine neue Social-Media-Marketingkampagne zu ermitteln und Textanalysen verwenden, um die Interaktion zu verfolgen.

2. Wählen Sie eine Textanalysemethode aus

Sobald Sie festgelegt haben, was Sie mit Text Mining erreichen möchten, wählen Sie die richtige Methode, um dieses Ziel zu erreichen. Einige Text-Mining-Methoden eignen sich besser zum Suchen, Organisieren und Speichern von Daten, während andere Aufgaben wie das Markieren von Informationen, die nicht in Computersprachen übersetzt werden können, oder das Zusammenfassen großer Datensätze übernehmen können. In einigen Fällen müssen Sie möglicherweise mehrere Text-Mining-Techniken anwenden, um Zugriff auf die Informationen zu erhalten, die Sie zum Suchen, Sortieren, Speichern und Verarbeiten von Daten benötigen.

3. Sammeln Sie Daten

Wählen Sie die Quellen aus, aus denen Sie Daten sammeln möchten. Wenden Sie Ihre Text-Mining-Techniken an, um Daten aus den von Ihnen ausgewählten Quellen zu sammeln. Zu den gängigen Quellen für Text Mining gehören Social-Media-Plattformen und Produktbewertungsseiten. Diese Datenquellen können Ihnen wichtige Informationen über Ihren Zielmarkt liefern, einschließlich deren Bedürfnisse, Vorlieben und Erfahrungen im Zusammenhang mit Ihrem Unternehmen und seinen Produkten.

4. Daten bereinigen und vorbereiten

Sobald Sie die erste Sammlung abgeschlossen haben, bereinigen Sie die Daten und bereiten sie für die Analyse vor. Einige Analyseprogramme bereinigen Daten automatisch, das heißt, sie entfernen alle Daten, die nicht den Anforderungen der Analyse entsprechen. Durch das Bereinigen von Daten entfernen Sie alle Informationen, die die Genauigkeit Ihrer Ergebnisse beeinträchtigen könnten. Darüber hinaus können Sie ein System verwenden, das Daten automatisch aufbereitet, indem es sie für die zukünftige Verwendung in bestimmte Kategorien sortiert.

5. Analyse starten

Nach der Vorbereitung der Daten können Sie mit der Analyse beginnen. Die Art der Analyse, die Sie verwenden, hängt von den Informationen ab, die Sie untersuchen müssen. Sie können auch mehrere Analysen mit demselben Datensatz durchführen, um Erkenntnisse aus verschiedenen Perspektiven zu gewinnen. Sie können beispielsweise dieselben Textquellen verwenden, um die Anzahl der positiven, negativen und neutralen Bewertungen zu Produkten zu analysieren. Auf diese Weise können Sie auf der Grundlage des direkten Feedbacks eine umfassende Liste der Erfolge und Verbesserungsmöglichkeiten Ihres Produkts erstellen.

6. Organisieren und visualisieren Sie Ihre Daten

Sobald die Analyse abgeschlossen ist, können Sie die Ergebnisse interpretieren und visualisieren. Überprüfen Sie die Ergebnisse und nutzen Sie Datenvisualisierungstechniken, um die Ergebnisse für alle verständlicher und zugänglicher zu machen. Sie können Diagramme oder Grafiken erstellen, um Ihre Ergebnisse anzuzeigen, sodass Sie die Verteilung Ihrer Daten leicht erkennen können. Wenden Sie diese Erkenntnisse an, um Fragen zu Ihrem Zielmarkt und aktuellen Geschäftsstrategien zu beantworten. Durch die Identifizierung von Mustern in Kundenbewertungen und anderen Datenquellen können Sie Ihre Strategien verbessern, um den Interessen und Vorlieben Ihrer Zielgruppe besser gerecht zu werden.

Textanalyse vs. Text Mining vs. Textanalyse

Die Begriffe Textanalyse, Text Mining und Textanalyse weisen einige Ähnlichkeiten und Überschneidungen auf, es ist jedoch hilfreich, ihre Unterschiede zu verstehen. Während Fachleute Text Mining und Textanalyse synonym verwenden, unterscheiden sie sich darin, dass Text Mining der Prozess der rechnerischen Analyse von Text ist, während Textanalyse eine Reihe von Techniken oder Techniken ist, die diese Programme zur Ausführung ihrer Aufgaben verwenden. Sie können beispielsweise Textanalysen mithilfe von Text-Mining-Techniken durchführen.

Die Begriffe Text Mining und Text Mining werden synonym verwendet. Text Mining ist ein anderer Begriff zur Beschreibung der Textanalyse. Beim Text Mining nutzen Sie Programme, die Informationen aus unstrukturierten Datensätzen extrahieren. Nach dem Mining dieser Daten können Sie eine weitere Reihe von Textanalysen anwenden, um diese Daten zu verarbeiten, wertvolle Informationen zu extrahieren und die Ergebnisse in Form von Grafiken und Diagrammen zu visualisieren, die dann auf Geschäftsprozesse wie Entscheidungsfindung und Strategiebewertung angewendet werden können.