Sentimentanalyse – Eine Untersuchung browserbasierter Tools (Young Information Scientist 3, 2018)

Berndt Jesenko: Sentimentanalyse – Eine Untersuchung browserbasierter Tools
Zielsetzung — Das Erfassen von Stimmungen und Einstellungen mittels Sentimentanalysen wird durch eine steigende Anzahl an kostenfrei verfügbaren Analysetools zunehmend erleichtert. Im folgenden Beitrag wird ein Überblick über diese Tools sowie deren Performance gegeben. Forschungsmethoden — Unter Verwendung von acht verschiedenen Sentimentanalyse-Tools wurden 20 Produktbewertungen des Online-Händlers amazon.com analysiert, die Ergebnisse gegenübergestellt und daraus Nutzungsempfehlungen abgeleitet. Ergebnisse — Die Resultate der Sentimentanalysen hängen vom verwendeten Tool ab. Die Unterschiede der Analyseergebnisse sind in den meisten Fällen eklatant und von der Verwendung von drei der acht untersuchten Tools kann aufgrund der mangelhaften Performance gänzlich abgeraten werden. Schlussfolgerungen — Letztendlich sollte bei der Verwendung eines der betrachteten kostenfrei nutzbaren Sentimentanalyse-Tools darauf geachtet werden, dass sich der Anwender nicht ausschließlich auf dieses Hilfsmittel verlässt. Das perfekte Tool, das die menschliche Beurteilungsfähigkeit völlig ersetzt, gibt es noch nicht und daran wird sich in nächster Zukunft wohl nichts ändern.
Schlagwörter — Sentimentanalyse; Textanalyse; opinion mining; Tool-Vergleich; Watson; Python; TheySay

Berndt Jesenko: Sentiment Analysis: A study of browser-based tools
Objective — The capture of moods and attitudes using sentiment analysis is increasingly facilitated by a rising number of freely available analysis tools. The following article provides an overview of these tools and their respective performances. Methods — 20 product reviews published on the website of the online retailer amazon.com were analyzed, compared and based on these results a usage recommendation is given. Eight different sentiment analysis tools were used. Results — The results of sentiment analysis depend on the tool used. The differences in the analysis results are in most cases blatant and the use of three of the eight examined tools can be discouraged due to the lack of performance. Conclusions — When using one of the free-to-use sentiment analysis tools, care should be taken to ensure that the user does not rely solely on this tool. The perfect tool that completely replaces the human mind does not yet exist and this circumstance will probably not change in the near future.
Keywords — sentiment analysis; text analysis; opinion mining; tool-comparison; Watson; Python; TheySay

Veröffentlicht in: Young Information Scientist, Jg. 3 (2018), S. 15-26.
Online: https://yis.univie.ac.at/index.php/yis/article/view/1991
Young Information Scientist (YIS) wird vom Verein zur Förderung der Informationswissenschaft (VFI), Wien, herausgegeben. Alle Beiträge unterliegen einem Peer Review. ISSN: 2518-6892.

via https://www.univie.ac.at/voeb/blog/?p=47026