In der Übersicht
In turbulenten Zeiten ist das Abfangen von aktuellen Stimmungen und Meinungen relevanter denn je für Firmen um Trends zu identifizieren, neue Kampagnen zu lancieren, Investitionsentscheide zu treffen oder neue Produkte zu entwickeln. In den sozialen Medien aber auch auf online Medienplattformen wird täglich viel geschrieben und kommentiert, was eine Fülle an Sprachdaten generiert. Diese Sprachdaten können nach Inhalt, Valenz und emotionaler Intensität analysiert werden. Valenz misst das Sentiment, d.h. wie positiv oder negativ ein Text ist. Emotionale Intensität misst, wie stark Emotionen in einem Text sind. Valenz und emotionale Intensität sind für die frühzeitige Erkennung und Voraussage von Skandalen zentral. Gewisse Firmen polarisieren und finden sich immer wieder in Skandalen wieder, was ihrem eigenen Ruf schadet, sich aber auch negativ auf Partnerfirmen auswirkt. Andere Firmen hingegen sind neutraler und allgemein beliebt. Der eigene Ruf ist eine der wichtigsten Ressourcen einer Firma. Diese gilt es daher zu schützen. Ziel dieses Projektes ist es die Idee eines maschinellen Echtzeit-Stimmungsbarometers zu prüfen, welches mittels existierender Sprachdaten aus verschiedenen online Quellen den Ruf von Firmen untersucht.
