So funktioniert die Textanalyse für Social Media

Social Media kann Marken einen Schatz an Insights liefern, mit denen sie Verbraucher besser verstehen können.

Aber aufgrund der schieren Größe von Social-Media-Daten, ist eine leistungsstarke Analyse erforderlich, um diese Insights aufzudecken. Neben der Bildanalyse, gehört die Textanalyse zu den primären Methoden, um aus Social-Media-Daten wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.

Was ist die Textanalyse?

Die Textanalyse ist der Prozess, um Informationen von Textquellen gewinnen zu können (Gartner). Die Textanalyse kann auf jeden textbasierten Datensatz angewandt werden, einschließlich Social Media, Umfragen, Foreneinträgen, Support-Tickets, Anrufprotokolle und mehr.

Computer hatten in der Vergangenheit immer Schwierigkeiten, die natürliche, menschliche Sprache aufgrund seiner Nuancen, Subjektivität und Eigenarten zu verstehen. Aber neue Technologien und Techniken haben die Genauigkeit der Textanalyse sehr verbessert.

Auch wenn Menschen Sprache immer noch besser verstehen, sind automatisierte Analyselösungen sehr hilfreich, um eine große Menge an Textdaten verarbeiten zu können.

Was können Sie mit der Textanalyse & Social Media machen?

Die Textanalyse kann auf Social-Media-Daten angewandt werden, um eine Bandbreite an Fragen über Konsumenten, Marken, Produkten und anderen Themen zu beantworten.

Hier sind einige der wichtigsten Use Cases:

Tonalitäten und Emotionen verstehen

Das allgemeine Sentiment oder spezifische Emotionen, die über eine Marke, Produkt oder Thema ausgedrückt werden, besser verstehen.

Share of Voice messen

Mit der Textanalyse verstehen, welchen Prozentanteil von Gesprächen sich auf eine bestimmte Marke, Produkt oder Thema beziehen.

Wichtigsten Themen, Wörter und Phrasen identifizieren

Tauchen Sie in jedes Gespräch in, um die wichtigsten Themen zu identifizieren und wie sich die Gespräche mit der Zeit verändern.

Kaufabsichten messen

Identifizieren Sie Kaufabsichten und andere Phasen des Kaufzyklus, an dem Ihre Marke interessiert ist.

Beantworten Sie jede Frage (mit Machine Learning)

Sie wollen etwas messen, das sich spezifisch um Ihre Marke oder Produkt dreht? Mit einer Textanalyse, die auf Machine Learning basiert, können Sie eigene Kategorien erstellen und die Plattform trainieren, die Social Posts dementsprechend einzuordnen.

Da Sie jetzt wissen, was Sie mit der Textanalyse machen können, werfen wir einen Blick auf zwei der wichtigsten Vorgehensweisen.

Linguistische Regeln vs Machine-Learning-Analyse

Es gibt zwei Hauptvorgehensweisen in der Textanalyse:

• Linguistische Regeln
• Machine-Learning-Modelle

Jede Methode hat ihre Stärken und Schwächen, die von den Zielen Ihrer Analyse abhängen. Die richtige Vorgehensweise für Ihren Anwendungsfall zu wählen ist wichtig, um die Effektivität und die Relevanz der Insights zu maximieren.

Linguistische Regeln

Die regelbasierte Mustererkennung kann auf einfachen Booleschen Keywörtern oder komplexeren Modellen basieren, die mit der Zeit von Sprachexperten zusammengestellt werden. Die linguistischen Regeln können für das Identifizieren der Sprache, Syntax und Tonfall eingesetzt werden bis hin zu Regeln für verschiedene Themen, Regionen und stilistische Variationen. Diese regelbasierte Methode kann schnell auf verschiedene Datensätze für eine schnelle Analyse angewandt werden.

Vorteile von linguistischen Regeln

Schnelle Analyse

Die Analyse kann schnell durchgeführt werden (nachdem die Regeln aufgesetzt wurden).

Fehler werden schnell ersichtlich

Es ist leicht zu verstehen, an welcher Stelle Regeln erfolgreich waren und an welcher Stelle sie irrelevante Daten liefern.

Detaillierte Analyse

Text kann für eine tiefergehende Analyse in kleinere Stücke gegliedert werden.

Ergebnisse stimmen mit Erwartungen überein

Die regelbasierte Analyse wird das Finden, wonach Sie suchen, aber bekräftigt oft ursprüngliche Vermutungen, anstatt diese mit einer breiteren Perspektive anzufechten.

Nachteile von Linguistische Regeln

Es gibt bei Regeln immer eine Ausnahme

Sprache ist variabel, ändert sich ständig und ist oft informell. Es ist für Regeln unmöglich, all die Möglichkeiten der Ausdrucksweise in Texten zu berücksichtigen. Textanalyse, die auf linguistischen Regeln basiert, fehlen oft relevante Informationen aufgrund der Starrheit von Regeln.

Komplex Regeln zu bauen kann Jahre dauern

Komplexe Regeln, die auf Expertenwissen basieren, können Jahre an Forschung benötigen, um die nötigen Quellen für eine Analyse zu haben.

Detaillierte Entwicklung für jede Sprache

Bestimmte Sprachen, die nicht weitgehend untersucht wurden, können möglicherweise nicht so einfach zu ohne umfangreiche Recherche zur den einzigartigen Merkmalen der Grammatik und Vokabulars analysiert werden.

Eingeschränkte Herangehensweise

Regeln werden von Menschen mit Vorurteilen erstellt und treffen nur auf Muster zu, von denen erwartet wird diese zu finden. Das Entdecken von Trends und neue Arten, wie Ideen ausgedrückt werden, wird behindert durch die Abhängigkeit von statischen Ressourcen.

Machine Learning

Analysen, die auf Machine Learning basieren, entdecken Muster von Textbeispielen. Die Nutzung von statischen Methoden ermöglicht es, verschiedene Dokumente miteinander zu vergleichen, um die wichtigsten und nützlichsten Muster für das gewünschte Verhalten zu finden.

Die Methoden der Machine-Learning-Analyse sind divers und können von einfach bis komplex reichen, aber sie alle teilen das fundamentale Ziel, die wertvollsten und ausgeprägtesten Muster, basierend auf Beispielen, die Menschen liefern, zu lernen.

Vorteile von Machine Learning

Mit Beispielen trainieren

Es benötig weniger komplexe linguistische Quellen, aber erlernt Muster, die für die Aufgabe nützlich sind.

Anpassbar und flexibel

Modelle können verändert und angepasst werden, um dies auf neue Konditionen, die nicht erwartet wurden, anzugleichen.

Erhöhte Flexibilität

Machine-Learning-Modelle fangen wichtigen Kontext auf, die die regelbasierte Vorgehensweise verpassen könnte, da diese auf Mustern der Wahrscheinlichkeit und Statistiken basiert.

Mehr entdecken

Machine-Learning-Modelle zeigen Veränderungen, wie Ideen ausdrückt werden, auf, die Experten nicht erwarten würden.

Neue Sprachen analysieren

Eine neue Sprache zu untersuchen benötigt weniger linguistische Expertise, da Recherche und Entwicklung weniger Ressourcen des Benutzers benötigen.

Nachteile von Machine Learning

Daten für das Training nötig

Machine Learning benötigt ein umfangreiches Training, aber das Training führt zu relevanteren Insights.

Eine leichte Abnahme der Genauigkeit

Ohne strikte Regeln kommt es zu einer leichten Abnahme der Genauigkeit, aber dafür werden verborgenere Insights aufgedeckt. Entdecken Sie mehr kontextbezogene Insights in den Gesprächen.

Die Länge des Dokuments beeinflusst die Herangehensweise

Das Analysieren von kurzen Texten (wie Tweets) im Vergleich zu langen Texten (wie Blogs) benötigt verschiedene Überlegungen und Herangehensweisen.

Flexibilität ist wichtig

Beide Arten der Textanalyse haben ihre Stärken und Schwächen. Letztendlich liefert die Flexibilität, zwischen linguistischen Regeln oder Machine-Learning-Modellen basierend auf den Zielen Ihrer Analyse, wechseln zu können, die besten Ergebnisse.

Lesen Sie unseren englischsprachigen Report zu Verbrauchertrends auf dem amerikanischen Markt und sehen Sie, wie die Textanalyse für Social Media verwendet werden kann.