Sentiment Classification - Anwendung im Marketingkontext

Inhaltsverzeichnis

• Einleitung
• Problemstellung und Zielsetzung
• Aufbau der Arbeit
• Theoretische Grundlagen der Sentiment Classification
• Einordnung und Begriffserläuterungen
• Methodischer Verarbeitungsprozess
• Methoden der Sentiment Classification
• Methoden auf Dokumentebene
• Methoden auf Satzebene
• Methoden auf Wortebene
• Anwendung im Marketingkontext
• Paradigmenwechsel in der Marketingkommunikation
• Anwendungsmöglichkeiten der Sentiment Classification
• Fazit und Ausblick

Zielsetzung und Themenschwerpunkte

Diese Arbeit befasst sich mit der Sentiment Classification, einem Teilbereich des Opinion Mining, und untersucht die Anwendung dieser Technologie im Marketingkontext. Die Arbeit zielt darauf ab, die theoretischen Grundlagen der Sentiment Classification darzustellen, aktuelle Methoden zur automatisierten Analyse von Meinungen zu untersuchen und deren Implikationen für Marketingaktivitäten aufzuzeigen.

• Theoretische Einordnung und Definition der Sentiment Classification
• Methoden der Sentiment Classification auf verschiedenen Ebenen
• Anwendung der Sentiment Classification im Marketing-Mix
• Paradigmenwechsel in der Marketingkommunikation
• Potenzial und Herausforderungen der automatisierten Meinungsanalyse

Zusammenfassung der Kapitel

• Einleitung: Die Einleitung stellt die Problemstellung und die Zielsetzung der Arbeit vor und skizziert den Aufbau der Arbeit.
• Theoretische Grundlagen der Sentiment Classification: Dieses Kapitel befasst sich mit der Einordnung und Definition der Sentiment Classification sowie mit dem methodischen Verarbeitungsprozess der Sentiment Classification.
• Methoden der Sentiment Classification: Dieses Kapitel analysiert verschiedene Methoden der Sentiment Classification auf Dokumentebene, Satzebene und Wortebene.
• Anwendung im Marketingkontext: Dieses Kapitel betrachtet den Paradigmenwechsel in der Marketingkommunikation und die Anwendungsmöglichkeiten der Sentiment Classification im Marketing-Mix.

Schlüsselwörter

Die Arbeit beschäftigt sich mit den Themen Sentiment Classification, Opinion Mining, Marketing, Social Media, Datenanalyse, Big Data, Natural Language Processing, Text Mining, Customer Relationship Management, Marketingkommunikation, Paradigmenwechsel, und Implikationen für Marketingaktivitäten.