KI-Stimmungsanalyse: Funktionsweise, Anwendungsfälle und Tools

KI kann keine Emotionen oder Stimmungen empfinden.

Sie kann Tausende von Kundenbewertungen, Kommentaren, Support-Tickets, Nachrichten und Social-Media-Beiträgen analysieren, um:

Erkennen Sie frühzeitig Anzeichen für Kundenfrustration
Erkennen Sie Emotionen, die in offenen Kundenfeedbacks verborgen sind.
Verstehen Sie, wie sich die Stimmung über verschiedene Kanäle hinweg unterscheidet.
Identifizieren Sie emotionale Auslöser hinter Kundenabwanderungen, Upsells oder Vertragsverlängerungen.
Verfolgen Sie Stimmungsänderungen im Zeitverlauf

Das ist KI-Stimmungsanalyse (auch bekannt als Opinion Mining).

In den folgenden Abschnitten geben wir alles über die Stimmungsanalyse mit KI frei. Wie sie funktioniert, welche verschiedenen Arten es gibt, praktische Anwendungsfälle, die besten Tools und wie Sie sie Schritt für Schritt in Ihren Workflow integrieren können.

Was ist KI-Stimmungsanalyse?

KI-Sentimentanalyse ist der Einsatz von Technologien der künstlichen Intelligenz zur Identifizierung und Klassifizierung von Emotionen in Textdaten.

Zu diesen Technologien gehören:

Natürliche Sprachverarbeitung (NLP): Ermöglicht es KI, menschliche Sprache zu lesen und zu verarbeiten, indem Sätze in Phrasen zerlegt und Grammatik/Syntax interpretiert werden.
Algorithmen für maschinelles Lernen: Unternehmen trainieren ML-Modelle mit großen Mengen bereits beschriebener Daten, damit sie Sprachmuster und Kundenemotionen erkennen lernen.
Große Sprachmodelle (LLMs): Sie helfen dabei, subtile Nuancen zu erkennen, mit denen herkömmliche oder einfache ML-Modelle Schwierigkeiten haben. Sie können Umgangssprache, indirektes Feedback, Mehrdeutigkeiten usw. interpretieren.

📌 Beispiel: Ein Unternehmen erhält jeden Monat Tausende von Bewertungen für Apps. Mithilfe von KI-Algorithmen zur Sentimentanalyse werden alle Bewertungen automatisch gesammelt, bereinigt und analysiert, um die zugrunde liegende Stimmung zu ermitteln.

Wenn also ein Benutzer in seiner Bewertung schreibt: „Die App stürzt aus irgendeinem Grund immer wieder ab“, stuft die KI dies als negative Stimmung ein. Eine Bewertung wie „Ich liebe die Benutzeroberfläche der App“ wird hingegen als positive Stimmung klassifiziert.

Die KI identifiziert auch wiederkehrende Themen in Benutzerbewertungen, wie „langsame Leistung“ oder „einfach zu bedienen“, um zu zeigen, was die Kundenstimmung in großem Maßstab beeinflusst.

Zusammen sortieren diese Technologien Feedback in die folgenden gängigen Sentiment-Kategorien:

Positive Stimmung: „Dieses Update hat mir heute drei Stunden Arbeit erspart.“
Negative Stimmung: „Die App stürzt jedes Mal ab, wenn ich die Einstellungen öffne.“
Neutrale Stimmung: „Wie exportiere ich Daten aus meinem Dashboard?“
Gemischte Stimmung: „Das Feature war großartig, aber die Kosten für das Abonnement sind zu hoch.“
Emotionen: Fortschrittliche Modelle zur Stimmungsanalyse können bestimmte Emotionen wie Frustration, Dringlichkeit, Zuversicht, Zögern oder Risiko erkennen.

Warum Sentimentanalyse wichtig ist

„Warum ist die Sentimentanalyse wichtig? Reicht es nicht aus, die Nachverfolgung von CX-Metriken oder sozialen Medien-Erwähnungen durchzuführen?“

Die Antwort lautet NEIN, und dafür gibt es drei Hauptgründe:

Um Vermutungen zu vermeiden: Sie sehen zehn positive Kommentare in sozialen Medien auf einer Zeile und gehen davon aus, dass alle Ihr neues Produkt lieben. Was Sie übersehen haben, sind 30 negative Kommentare, die tief im Thread verborgen sind. Die Sentimentanalyse berücksichtigt alle Meinungen, um Ihnen das richtige Gesamtbild zu vermitteln.
Zur Quantifizierung von offenem Feedback: Die Sentimentanalyse wandelt unstrukturierte Daten in messbare, aussagekräftige Erkenntnisse um. Sie zeigt Ihnen, wie Benutzer empfinden und wie sich ihre Stimmung im Laufe der Zeit, über verschiedene Kanäle hinweg oder im Zusammenhang mit bestimmten Aktualisierungen verändert.
Für ein differenzierteres Verständnis: Negative Stimmungen äußern sich nicht immer in offensichtlichen Beschwerden. Beispielsweise drückt die Aussage „Es ist in Ordnung, aber ich hatte mehr erwartet“ Enttäuschung aus, ohne dass dabei direkte Kritik geäußert wird. Diese subtilen Emotionen können ohne eine geeignete Lösung zur Sentimentanalyse leicht übersehen werden.

🧠 Wissenswertes: Lange vor dem Zeitalter der Computer führten Gelehrte im 19. Jahrhundert manuelle Stimmungsanalysen durch, indem sie Wörter in religiösen und literarischen Texten zählten. Sie führten manuell die Nachverfolgung der Häufigkeit bestimmter emotionaler Begriffe durch, um moralische Muster und emotionale Veränderungen im öffentlichen Diskurs aufzudecken. Das ist so ziemlich das, was KI heute in Millisekunden erledigt.

So funktioniert die KI-Stimmungsanalyse

Die KI-gestützte Sentimentanalyse umfasst in der Regel drei Phasen. Dazu gehören:

Phase 1: Datenerfassung

KI-Systeme sammeln Daten aus Quellen wie Kundenbewertungen, Support-Tickets, Chat-Konversationen, Umfragen, E-Mails, Social-Media-Plattformen usw.

Das Ziel besteht darin, diese unstrukturierten Daten zu zentralisieren, damit sie von der KI konsistent verarbeitet werden können.

Dieser Text ist jedoch noch nicht analysefähig. Deshalb gehen wir zu Phase 2 über. 👇

Phase 2: Datenaufbereitung

Rohes Feedback enthält Tippfehler, Emojis, Slang und irrelevante Zeichen, die Sentimentanalyse-Algorithmen durcheinanderbringen können.

Zunächst bereinigt und standardisiert die KI das gesammelte Feedback. Dazu gehören:

Entfernen von Störsignalen: Entfernen von HTML-Tags, URLs, Sonderzeichen und Stoppwörtern (z. B. „der“, „ist“ oder „und“)
Textnormalisierung: Konvertieren Sie den gesamten Text in Kleinbuchstaben und korrigieren Sie häufige Rechtschreibfehler, sodass „GREAT“, „Greeaattt“ und „gr8“ als dasselbe erkannt werden.
Tokenisierung: Aufteilung von Sätzen in einzelne Wörter oder Token

Diese verarbeiteten Daten sind nun bereit für Phase 3. 👇

Phase 3: Anwendung von KI-Algorithmen

Es gibt drei Hauptansätze für die Durchführung einer Sentimentanalyse mit KI. Sobald die Daten bereinigt sind, können Sie eine der folgenden Methoden anwenden:

1. Regelbasierte Sentimentanalyse

KI-Systeme folgen vordefinierten Regeln und Sentiment-Wörterbüchern (diese enthalten Wörter, die vorab als positiv, negativ oder neutral gekennzeichnet wurden).

Wenn eine Nachricht also mehr negative als positive Indikatoren enthält, wird sie als negativ eingestuft.

Dieser Ansatz ist zwar schnell, aber KI-Modelle haben Schwierigkeiten, den Kontext oder versteckte Nuancen im Text zu erfassen, da sie innerhalb strenger, vordefinierter Regeln arbeiten müssen. Dies kann zu einer falschen Sentiment-Klassifizierung führen.

📌 Beispiel: Ein KI-Modell gibt der Beschreibung „Dieses Update ist großartig … wenn man Bugs mag“ die positive Stimmung mit dem positiven Indikator „großartig“ mit, nur weil es diesen Indikator enthält, und übersieht dabei völlig den sarkastischen Tonfall.

2. Maschinelles Lernen-basierte Sentimentanalyse

Bei der ML-Sentimentanalyse werden Machine-Learning-Modelle anhand von Millionen von Beispielen für von Menschen beschriebene Texte trainiert. Mit der Zeit lernen sie, wie Wörter, Phrasen und Satzstrukturen kombiniert werden, um Emotionen auszudrücken.

Diese Methode ist weitaus genauer als die regelbasierte Sentimentanalyse. Die Genauigkeit ist jedoch letztendlich von der Qualität der Trainingsdaten und der kontinuierlichen Modellverbesserung abhängig.

📌 Beispiel: Ein KI-Modell gibt für „Dieses Feature ist der Hammer“ die Beschreibung „positiv“ an, obwohl „Hammer“ normalerweise ein negatives Wort ist.

3. Hybrider Ansatz

Die meisten modernen Tools zur Sentimentanalyse verwenden einen hybriden Ansatz, bei dem regelbasierte Logik mit Deep-Learning-Algorithmen kombiniert wird.

Während die Regeln für bekannte Muster oder domänenspezifische Fachbegriffe für Konsistenz sorgen, kümmert sich ML um Nuancen, Variationen, emotionale Töne, informelle Formulierungen und Sonderfälle.

👀 Wussten Sie schon? Sainsbury's hat einmal offiziell den Namen seines Tigerbrots in Giraffenbrot geändert, nachdem ein dreijähriges Mädchen in einem Brief geschrieben hatte, dass es eher wie eine Giraffe aussehe. Der Brief fand große Beachtung und löste eine Kampagne zur Umbenennung des Brotes aus.

Durch das Anhören der Bewertung eines Kleinkindes schuf Sainsbury einen viralen Marketing-Moment, der die Kraft der Anerkennung von Kundenstimmungen verdeutlichte.

Die 4 Arten der Sentimentanalyse

/AI kann Stimmungen auf verschiedenen Ebenen der Tiefe und Absicht analysieren, je nachdem, was Sie verstehen möchten.

Im Folgenden werden vier Haupttypen von Techniken zur Sentimentanalyse vorgestellt:

Detaillierte Sentimentanalyse: Ergänzt grundlegende Beschreibungen für Sentiment-Labels um mehr Präzision. Anstelle einer Dreiteilung wird eine 5-Punkte-Skala verwendet: Sehr positiv, Positiv, Neutral, Negativ und Sehr negativ.
Aspektbasierte Sentimentanalyse (ABSA): Konzentriert sich darauf, wie Menschen bestimmte Aspekte Ihres Produkts, Ihrer Dienstleistung oder Ihrer Erfahrung empfinden. Anschließend werden Sentiment-Werte für diese Komponenten berechnet. Beispiel: „Die Produktqualität ist ausgezeichnet, aber die Lieferung hat sich verzögert“ wird anhand von zwei Aspekten bewertet – Produktqualität (positiv) und Liefergeschwindigkeit (negativ). Beispiel: „Die Produktqualität ist ausgezeichnet, aber die Lieferung hat sich verzögert“ wird anhand von zwei Aspekten bewertet – Produktqualität (positiv) und
Emotionsanalyse: Geht über die Polarität der Stimmung hinaus und identifiziert bestimmte Emotionen, die im Text zum Ausdruck kommen, wie Frustration, Aufregung, Verwirrung, Erleichterung, Vertrauen und Wut. Wenn Sie genau wissen, welche Emotionen Ihr Kunde empfindet, ändert sich die Art und Weise, wie Sie antworten müssen.
Absichtsanalyse: Hilft dabei, den Zweck der Nachricht/des Feedbacks zu identifizieren. Das heißt, ob es sich um eine Beschwerde, eine Abfrage, ein Lob, einen Vorschlag oder eine Kaufabsicht handelt. Als Beispiel zeigt „Ich ziehe andere Optionen in Betracht, wenn sich dies nicht verbessert“ eine Abwanderungsabsicht an.

🧠 Wissenswertes: Der Begriff „Sentimentanalyse” tauchte erstmals 2003 in einer Veröffentlichung von Nasukawa und Yi auf. „Opinion Mining” erschien im selben Jahr in einer Veröffentlichung von Dave, Lawrence und Pennock. Obwohl es sich mittlerweile um eine riesige Branche handelt, ist der Begriff kaum zwei Jahrzehnte alt!

Datenquellen für die Sentimentanalyse

Die Analyse von Daten aus nur einer Quelle liefert ein unvollständiges Bild der Markenwahrnehmung, Kundenzufriedenheit oder Markttrends (je nachdem, was Sie messen möchten).

Für tiefere Einblicke müssen Sie Daten aus mehreren Kanälen sammeln. Dazu gehören:

Unterhaltungen in sozialen Medien bieten die ungefilterteste Echtzeit-Analyse der öffentlichen Wahrnehmung.