Wie Unternehmen von Text Mining profitieren können. Verwendung von Verfahren des Text Mining zur Gewinnung relevanter Informationen aus Online-Bewertungen

Inhaltsverzeichnis

• Kurzfassung
• Inhaltsverzeichnis
• Abbildungsverzeichnis
• Tabellenverzeichnis
• Abkürzungsverzeichnis
• 1 Einleitung
• 1.1 Motivation
• 1.2 Problemstellung
• 1.3 Forschungsfrage
• 1.4 Vorgehensweise
• 2 Text Mining und Online-Bewertungen
• 2.1 Text Mining
• 2.1.1 Definition und Abgrenzung
• 2.1.2 Der Prozess des Text Mining
• 2.1.3 Text als Datenbasis
• 2.2 Online-Bewertungen
• 2.2.1 Bewertungsplattformen
• 2.2.2 Formatmerkmale von Online-Bewertungen
• 3 Forschungsmethodik
• 4 Sentiment-Analyse und Aspekt-Extraktion
• 4.1 Datenerfassung
• 4.1.1 Application Programming Interfaces (APIs)
• 4.1.2 Web Crawler
• 4.1.3 Datei-Downloads
• 4.1.4 Herausforderungen
• 4.2 Vorverarbeitung der Daten
• 4.2.1 Tokenisierung
• 4.2.2 Konvertierung von Buchstaben in Kleinbuchstaben
• 4.2.3 Korrektur von Rechtschreibfehlern
• 4.2.4 Stoppwort-Entfernung
• 4.2.5 Umgang mit Negationen
• 4.2.6 Part-of-Speech Tagging
• 4.3 Sentiment-Analyse
• 4.3.1 Herausforderungen
• 4.3.2 Granularitätsebenen und Methoden der Sentiment-Analyse
• 4.3.3 Lexikonbasierter Ansatz
• 4.3.4 Aspektbasierter Ansatz
• 4.4 Aspekt-Extraktion
• 4.4.1 Latent Dirichlet Allocation
• 4.4.2 Herausforderungen
• 5 Experimente
• 5.1 Datensatz
• 5.2 Phase I: Untersuchung des Korpus
• 5.3 Phase II: Vorverarbeitung
• 5.4 Phase III: Sentiment-Analyse - lexikonbasierter Ansatz
• 5.5 Phase IV: Sentiment-Analyse - aspektbasierter Ansatz
• 5.6 Phase V: Aspekt-Extraktion - Latent Dirichlet Allocation
• 5.7 Phase VI: Zusammenführung der Ergebnisse und Bewertung
• 6 Verwandte Arbeiten
• 7 Anhang
• Literaturverzeichnis

Zielsetzung und Themenschwerpunkte

Diese Bachelorarbeit befasst sich mit der Nutzung von Verfahren des Text Mining zur Gewinnung relevanter Informationen aus Online-Bewertungen. Das Ziel ist es, einen detaillierten Einblick in die Prozessschritte und Herausforderungen der „Voice of the Customer“-Erfassung in Online-Bewertungen zu geben. Die Arbeit untersucht, wie Text Mining Verfahren zur Analyse von Kundenmeinungen und -gefühlen eingesetzt werden können, um Unternehmen bei der Verbesserung ihrer Produkte und Dienstleistungen zu unterstützen.

• Text Mining Verfahren zur Analyse von Online-Bewertungen
• Erfassung der „Voice of the Customer“ in Online-Bewertungen
• Prozessschritte und Herausforderungen im Text Mining
• Sentiment-Analyse und Aspekt-Extraktion
• Anwendung von Text Mining in der betriebswirtschaftlichen Praxis

Zusammenfassung der Kapitel

Die Einleitung stellt die Motivation, Problemstellung, Forschungsfrage und Vorgehensweise der Arbeit vor. Kapitel 2 gibt einen umfassenden Überblick über Text Mining und Online-Bewertungen, wobei die Definitionen, Prozesse und Anwendungsgebiete dieser Bereiche erläutert werden. Kapitel 3 beschreibt die Forschungsmethodik, die für die Durchführung der Analyse von Online-Bewertungen verwendet wird. Kapitel 4 befasst sich mit der Sentiment-Analyse und Aspekt-Extraktion, wobei die verschiedenen Datenerfassungsmethoden, Vorverarbeitungsschritte und Analysetechniken vorgestellt werden. Die Experimente in Kapitel 5 demonstrieren die Anwendung der beschriebenen Methoden auf einen realen Datensatz, wobei die Ergebnisse der verschiedenen Phasen der Analyse diskutiert werden. Kapitel 6 bietet eine Übersicht über verwandte Arbeiten zum Thema Text Mining und Online-Bewertungen.

Schlüsselwörter

Text Mining, Online-Bewertungen, Sentiment-Analyse, Aspekt-Extraktion, „Voice of the Customer“, Latent Dirichlet Allocation, betriebswirtschaftliche Nutzung, Kundenmeinungen, Verbraucherverhalten, Marktforschung.