Analyse von Konsumentenmeinungen in Microblogs: Topic-based Opinion Mining

In diesem Beitrag steht die Analyse von Meinungsbildern in Blog-Communities, insbesondere in Microblogs, im Vordergrund. Motiviert durch die immer größere Bedeutung des Web 2.0 und der steigenden Relevanz des Social Commerce werden Verfahren analysiert, mit denen eine Meinungsanalyse durchgeführt werden kann. Es wird dabei die Übertragbarkeit dieser Verfahren auf die Microblog-Domäne untersucht und eine Empfehlung für geeignete und nicht geeignete Verfahren ausgesprochen. Der Beitrag endet mit einem Ausblick auf die weitere Forschung. 1 Einleitung „Was mache ich gerade?“ beschreibt am besten die grundlegende Idee von Twitter. Über das soziale Netzwerk Twitter tauschen Personen Neuigkeiten oder Meinungen in kurzen Nachrichten aus. Twitter ist ein sogenannter Microblog, das ist eine spezielle Art von Weblog, die einen gewöhnlichen Blog mit Funktionen eines sozialen Netzwerks kombiniert. Twitter war im Jahr 2009 die populärste Microblog-Applikation mit mehr als 1,8 Millionen Nutzern in Deutschland (Pettey & Stevens, 2009). Aufgrund der positiven Entwicklung von Microblogs (insbesondere von Twitter) werden diese Dienste zu einer wertvollen Quelle für Unternehmen ((Pak & Paroubek, 2010), (Barnes & Böhringer, 2009)). Denn mittels der Microblogs geben Kunden wertvolles Feedback zu Produkten und Dienstleitungen, indem sie ihre Meinungen untereinander austauschen und dabei auch die Meinungsbildung anderer Kunden beeinflussen (O'Connor, Balasubramanyan, Routledge, & Smith, 2010). 1 http://www.twitter.com WSBI 2011 – Analyse von Konsumentenmeinungen in Microblogs 51 Das Ziel muss für Unternehmen daher darin bestehen, die von Kunden geäußerten Meinungen auf solchen Kommunikationsplattformen zu analysieren. Wegen der großen Anzahl an Einträgen auf diesen Plattformen ist es allerdings sehr schwierig, die relevanten Inhalte ohne den Einsatz automatischer Prozeduren zu filtern. Der Beitrag widmet sich dieser Problemstellung, indem er ein Konzept präsentiert, das die Einträge in einem iterativen Verfahren anhand mehrerer Kriterien analysiert. Im Ergebnis sollen daraufhin thematisch relevante Meinungsäußerungen leichter aufzuspüren sowie im Zeitverlauf zu betrachten sein. 2 Forschungsziel und Methodik Das Ziel dieser Forschungsarbeit ist die Erstellung eines Konzepts, mit dessen Hilfe die Einträge von Microblogs bzgl. mehrerer Kriterien analysiert werden sollen, um relevante Äußerungen von der unübersichtlichen Masse zu trennen. Die Analyse soll dabei einerseits das Referenzpotenzial der Microblog-Nutzer, also von zentralen Personen innerhalb der Kommunikationsplattform, berücksichtigen. Andererseits sollen auch die Inhalte der veröffentlichten Einträge untersucht und zu Themenclustern zusammengefasst werden. Zur Erreichung des Ziels sollen folgende Forschungsfragen beantwortet werden: Wie können Meinungsführer in Microblogs identifiziert werden? Wie können die Inhalte der Einträge in Microblogs zu Themenclustern zusammengefasst werden? Das Konzept soll unter Nutzung des Design-Science-Forschungsansatzes von (Hevner, March, Park, & Ram, 2004) entwickelt werden, indem ein Artefakt implementiert wird, das die Evaluation der in Frage kommenden Methoden ermöglicht. Als Datenquelle soll der Microblogging-Dienst Twitter dienen: Twitter bietet die populärste Microblogging-Plattform und verfügt daher über eine große Anzahl an Nutzern. Diese Nutzer generieren täglich eine hohe Zahl an Nachrichten, die meist öffentlich zugänglich publiziert werden (Pak & Paroubek, 2010). Im weiteren Verlauf des Beitrags wird das Problem zunächst in das Forschungsfeld eingeordnet, und wichtige Begrifflichkeiten werden geklärt. Im Anschluss werden die Charakteristika von Microblogs beschrieben. Abschnitt 4 präsentiert auf Basis dieser Erkenntnisse ein mehrstufiges Prozessmodel für die Analyse von Kundenmeinungen in Microblogs. Andreas Schieber, Kai Heinrich, Andreas Hilbert 52 3 Einordnung der Problemstellung Der folgende Abschnitt ordnet die Arbeit in das Opinion Mining ein und zeigt auf, welche Forschungsfelder zur Lösung der Problemstellung beitragen können.