Suggestion Mining – Extraktion von Vorschlägen aus Kundenrezensionen

  • Nutzergenerierte Texte auf den Webseiten von Online‐Händlern und Verkaufsportalen sind eine reichhaltige Quelle für die Analyse von Kundenzufriedenheit. Die Sentimentanalyse, auch Opinion Mining genannt, versucht, einzelnen Sätzen oder ganzen Dokumenten eine Polarität zuzuweisen, d.h. sie als positiv und zustimmend oder als negativ und ablehnend zu klassifizieren. Oft enthalten Kundenrezensionen aber auch konstruktive Vorschläge, wie Produkte und Dienstleistungen verbessert werden können. Diese werden von der Sentimentanalyse nicht erfasst, wenn sie nicht mit einer deutlichen Meinungsorientierung formuliert sind. Suggestion Mining, also die Extraktion oder das „Schürfen“ von Vorschlägen, ergänzt folglich die Sentimentanalyse. Das automatische Erkennen von häufig geäußerten Kundenvorschlägen kann einen Wert für Hersteller, Händler und Kunden haben. Fan und Gordon klassifizieren die Sentimentanalyse und verwandte Techniken als ein Werkzeug zur Analytik von Sozialen Medien und präsentieren eine Fallstudie für den ökonomischen Gewinn durch Einsatz dieser Methoden. Es wurde ein Prototyp namens VEX (= VorschlagsEXtraktor) erstellt, der in deutschsprachigen Kundenrezensionen mit deterministischen Regeln nach Vorschlägen sucht. Dieser Prototyp wurde mit Amazon‐Rezensionen von verschiedenen Produkten getestet. Das System wurde mit einer niedrigen Empfindlichkeit zugunsten einer höheren Genauigkeit konzipiert. Die empirische Auswertung zeigt eine Überlappung zwischen Sentimentanalyse und Suggestion Mining, aber auch einen signifikanten eigenen Beitrag des Suggestion Minings.

Volltext Dateien herunterladen

Metadaten exportieren

Metadaten
Verfasserangaben:Andreas SiebertGND
URN:urn:nbn:de:101:1-2015030614149
ISSN:2197‐4497
Schriftenreihe (Bandnummer):Landshuter Arbeitsberichte zur Wirtschaftsinformatik (3)
Dokumentart:Bericht
Sprache:Deutsch
Jahr der Fertigstellung:2015
Datum der Veröffentlichung (online):19.02.2015
Veröffentlichende Institution:Hochschule für Angewandte Wissenschaften Landshut
Datum der Freischaltung:17.01.2019
GND-Schlagwort:UnternehmenGND; Online-MarketingGND; ProduktbewertungGND; KundenwertGND; WeblogGND; Soziale SoftwareGND; AuswertungGND
Seitenzahl:216
Fakultät / Institut:Institut für Projektmanagement und Informationsmodellierung (IPIM)
Institute for Data and Process Science (IDP)
Lizenz (Deutsch):Keine Creative Commons Lizenz (es gilt das deutsche Urheberrecht)