Die Sentiment-Analyse zielt darauf ab, Emotionen, Stimmungen und Einstellungen in Texten zu interpretieren. Das Ziel ist dabei, eine geäußerte Haltung als positiv, neutral oder negativ zu erkennen. Die Anwendungsmöglichkeiten einer Sentiment-Analyse sind dabei breit gefächert. Z. B. kann ein negatives Sentiment in Kundenbewertungen ein frühes Warnsignal für Qualitätsprobleme oder unzufriedene Kunden sein (Abb. 1, Anwendungsfeld Market Sentiment & Pricing). Ein positives Sentiment kann hingegeben ein Indikator für erfolgreiche Produkte, Dienstleistungen oder Marketingkampagnen sein. Auch im Risikomonitoring oder im Bereich Supply-Chain kann die Sentiment-Analyse von großer Bedeutung sein. Z. B. kann ein Anstieg des negativen Sentiments in Bezug auf ein bestimmtes Land auf wachsende politische Unsicherheit hinweisen (s. Abb. 2), die die Lieferketten eines Unternehmens stören könnte.
Mittlerweile sind durch die weit fortgeschrittene Entwicklung von LLMs auch standpunktabhängige Sentiment-Analysen möglich. Z. B. ist ein zunehmender Bedarf an Verpackungsmaterial für die Umwelt negativ, für die entsprechenden Produzenten von Verpackungsmaterial jedoch positiv.
Abb. 2: Weltkarte mit Diskussionsintensität und Sentiment. Die Größe der Kreise spiegelt die Diskussionsintensität (z. B. Anzahl an Artikeln in den globalen Nachrichten) bzgl. eines bestimmten Themas (z. B. Verfügbarkeit eines bestimmten Rohstoffes) wider. Die Farbe beschreibt das Sentiment (grün bedeutet positiv, gelb neutral und rot negativ).
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