Mit fast 5 Milliarden Nutzern weltweit – mehr als 60 % der Weltbevölkerung – sind Social-Media-Plattformen zu einer riesigen Datenquelle geworden, die Unternehmen nutzen können, um die Kundenzufriedenheit zu steigern, bessere Marketingstrategien zu entwickeln und das Geschäftswachstum insgesamt zu beschleunigen. Die manuelle Verarbeitung von Daten in diesem Umfang kann sich jedoch als unerschwinglich kostspielig und zeitintensiv erweisen. Eine der besten Möglichkeiten, Social-Media-Daten zu nutzen, ist die Implementierung von Text-Mining-Programmen, die den Prozess rationalisieren.

Text Mining – auch Text Data Mining genannt – ist eine fortgeschrittene Disziplin innerhalb von Data Science, die Natural Language Processing (NLP), künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen sowie Data-Mining-Techniken, um relevante qualitative Informationen aus unstrukturierten Textdaten abzuleiten. Die Textanalyse geht noch einen Schritt weiter, indem sie sich auf die Identifizierung von Mustern in großen Datensätzen konzentriert und so quantitativere Ergebnisse liefert.

Was Social-Media-Daten betrifft, so ermöglichen Text-Mining-Algorithmen (und damit auch die Textanalyse) es Unternehmen, linguistische Daten aus Kommentaren, Beiträgen, Kundenbewertungen und anderen Texten auf Social-Media-Plattformen zu extrahieren, zu analysieren und zu interpretieren und diese Datenquellen zur Verbesserung von Produkten, Services und Prozessen zu nutzen.

Bei strategischem Einsatz können Text-Mining-Tools Rohdaten in echte Business Intelligence umwandeln und Unternehmen so einen Wettbewerbsvorteil verschaffen.

Um das volle Potenzial der Methodik auszuschöpfen, ist es wichtig, den Text-Mining-Workflow zu verstehen. Hier erläutern wir den Text-Mining-Prozess und heben jeden Schritt und seine Bedeutung für das Gesamtergebnis hervor.

Schritt 1. Abrufen von Informationen

Der erste Schritt im Text-Mining-Workflow ist die Informationsbeschaffung, bei der Data Scientists relevante Textdaten aus verschiedenen Quellen (z. B. Websites, Social-Media-Plattformen, Kundenumfragen, Online-Bewertungen, E-Mails und/oder internen Datenbanken) sammeln müssen. Der Datenerhebungsprozess sollte auf die spezifischen Ziele der Analyse zugeschnitten sein. Im Fall von Social-Media-Text-Mining bedeutet dies, dass der Schwerpunkt auf Kommentaren, Beiträgen, Anzeigen, Audio-Transkripten usw. liegt.

Schritt 2. Datenvorverarbeitung

Sobald Sie die erforderlichen Daten gesammelt haben, bereiten Sie sie für die Analyse vor. Die Vorverarbeitung umfasst mehrere Teilschritte, darunter die folgenden:

• Textbereinigung: Bei der Textbereinigung werden irrelevante Zeichen, Satzzeichen, Sonderzeichen und Zahlen aus dem Datensatz entfernt. Dazu gehört auch die Umwandlung des Textes in Kleinbuchstaben, um die Konsistenz in der Analysephase zu gewährleisten. Dieser Prozess ist besonders wichtig, wenn es um die Auswertung von Beiträgen und Kommentaren in den sozialen Medien geht, die oft voller Symbole, Emojis und unkonventioneller Groß-/Kleinschreibung sind.
• Tokenisierung: Bei der Tokenisierung wird der Text in einzelne Einheiten (d. h. Wörter und/oder Phrasen) zerlegt, die als Token bezeichnet werden. Dieser Schritt liefert die grundlegenden Bausteine für die nachfolgende Analyse.
• Entfernung von Stoppwörtern: Stoppwörter sind häufige Wörter, die in einem Satz oder einer Phrase keine signifikante Bedeutung haben (z. B. „der“, „ist“, „und“ usw.). Durch das Entfernen von Stoppwörtern wird das Rauschen in den Daten reduziert und die Genauigkeit in der Analysephase verbessert.
• Wortstammbildung und Grundformreduktion: Wortstammbildungs- und Grundformreduktionstechniken normalisieren Wörter auf ihre Grundform. Bei der Wortstammerkennung werden Wörter auf ihre Grundform reduziert, indem Präfixe oder Suffixe entfernt werden, während bei der Grundformreduktion Wörter ihrer Wörterbuchform zugeordnet werden. Diese Techniken helfen, Wortvariationen zu konsolidieren, Redundanz zu reduzieren und die Größe von Indexierungsdateien zu begrenzen.
• Part-of-Speech (POS)-Tagging: POS-Tagging erleichtert die semantische Analyse, indem Wörtern grammatikalische Tags zugewiesen werden (z. B. Substantiv, Verb, Adjektiv usw.), was besonders für die Stimmungsanalyse und die Entitätserkennung nützlich ist.
• Syntaxanalyse: Bei der Analyse wird die Struktur von Sätzen und Phrasen analysiert, um die Rolle der verschiedenen Wörter im Text zu bestimmen. Ein Parsing-Modell könnte beispielsweise das Subjekt, das Verb und das Objekt eines vollständigen Satzes identifizieren.

Schritt 3. Textdarstellung

In dieser Phase weisen Sie den Daten numerische Werte zu, damit sie von Algorithmen für maschinelles Lernen (ML) verarbeitet werden können, die aus den Trainingsdaten ein Vorhersagemodell erstellen. Dies sind zwei gängige Methoden zur Textdarstellung:

• Bag-of-Words (BoW): BoW stellt Text als eine Sammlung einzigartiger Wörter in einem Textdokument dar. Jedes Wort wird zu einem Merkmal und die Häufigkeit seines Auftretens stellt seinen Wert dar. BoW berücksichtigt nicht die Wortstellung, sondern konzentriert sich ausschließlich auf die Wortpräsenz.
• Term Frequency-inverse Document Frequency (TF-IDF): TF-IDF berechnet die Bedeutung jedes Wortes in einem Dokument basierend auf der Häufigkeit oder Seltenheit des gesamten Datensatzes. Häufig vorkommende Wörter werden abgeschwächt und seltenere, informativere Begriffe hervorgehoben.

Schritt 4. Datenextraktion

Sobald Sie numerische Werte zugewiesen haben, wenden Sie eine oder mehrere Text-Mining-Techniken auf die strukturierten Daten an, um Erkenntnisse aus den Social-Media-Daten zu gewinnen. Zu den gängigen Techniken gehören:

• Stimmungsanalyse: Die Stimmungsanalyse kategorisiert Daten auf der Grundlage der Art der in sozialen Medien geäußerten Meinungen (z. B. positiv, negativ oder neutral). Es kann nützlich sein, um Kundenmeinungen und Markenwahrnehmung zu verstehen und Stimmungstrends zu erkennen.
• Themenmodellierung: Die Themenmodellierung zielt darauf ab, zugrunde liegende Themen und/oder Themen in einer Sammlung von Dokumenten zu entdecken. Sie kann dabei helfen, Trends zu erkennen, Schlüsselkonzepte zu extrahieren und Kundeninteressen vorherzusagen. Zu den gängigen Algorithmen für die Themenmodellierung gehören die Latent Dirichlet Allocation (LDA) und die nicht-negative Matrixfaktorisierung (NMF).
• Named Entity Recognition (NER): NER extrahiert relevante Informationen aus unstrukturierten Daten, indem es benannte Entitäten (wie Personennamen, Organisationen, Orte und Daten) im Text identifiziert und klassifiziert. Außerdem werden Aufgaben wie die Extraktion von Informationen und die Kategorisierung von Inhalten automatisiert.
• Textklassifizierung: Nützlich für Aufgaben wie Stimmungsklassifizierung, Spam-Filterung und Themenklassifizierung. Bei der Textklassifizierung werden Dokumente in vordefinierte Klassen oder Kategorien eingeteilt. Algorithmen für maschinelles Lernen wie Naive Bayes und Support-Vector-Machines (SVM) sowie Deep-Learning-Modelle wie Convolutional Neural Networks (CNN) werden häufig zur Textklassifizierung eingesetzt.
• Zuordnungsregel-Mining: Durch Zuordnungsregel-Mining können Beziehungen und Muster zwischen Wörtern und Phrasen in Social-Media-Daten aufgedeckt werden, wodurch Zusammenhänge sichtbar werden, die auf den ersten Blick nicht offensichtlich sind. Dieser Ansatz hilft dabei, versteckte Zusammenhänge und Muster des gleichzeitigen Auftretens zu erkennen, die in späteren Phasen die Entscheidungsfindung im Unternehmen beeinflussen können.

Schritt 5. Datenanalyse und -interpretation

Der nächste Schritt besteht darin, die extrahierten Muster, Trends und Erkenntnisse zu untersuchen, um aussagekräftige Schlussfolgerungen zu ziehen. Techniken zur Datenvisualisierung wie Word Clouds, Balkendiagramme und Netzwerkdiagramme können Ihnen dabei helfen, die Ergebnisse auf prägnante und visuell ansprechende Weise darzustellen.

Schritt 6. Überprüfung und Iteration

Es ist wichtig, sicherzustellen, dass Ihre Mining-Ergebnisse genau und zuverlässig sind. Daher sollten Sie in der vorletzten Phase die Ergebnisse validieren. Bewerten Sie die Leistung der Text-Mining-Modelle anhand relevanter Bewertungsmetriken und vergleichen Sie Ihre Ergebnisse mit der Grundwahrheit und/oder der Expertenmeinung. Nehmen Sie bei Bedarf Anpassungen an den Vorverarbeitungs-, Darstellungs- und/oder Modellierungsschritten vor, um die Ergebnisse zu verbessern. Möglicherweise müssen Sie diesen Vorgang wiederholen, bis die Ergebnisse zufriedenstellend sind.

Schritt 7. Erkenntnisse und Entscheidungsfindung

Der letzte Schritt des Text-Mining-Workflows besteht darin, die gewonnenen Erkenntnisse in umsetzbare Strategien umzuwandeln, die Ihrem Unternehmen dabei helfen, die Daten und die Nutzung sozialer Medien zu optimieren. Das gewonnene Wissen kann Prozesse wie Produktverbesserungen, Marketingkampagnen, Verbesserungen des Kundensupports und Strategien zur Risikominderung leiten – und das alles aus bereits vorhandenen Social-Media-Inhalten.

Text Mining hilft Unternehmen, die Allgegenwart von Plattformen und Inhalten in den sozialen Medien zu nutzen, um die Produkte, Services, Prozesse und Strategien eines Unternehmens zu verbessern. Hier sind einige der interessantesten Anwendungsfälle für Social-Media-Text-Mining:

• Kundenanalysen und Stimmungsanalysen: Durch Text Mining in den sozialen Medien erhalten Unternehmen tiefe Einblicke in die Vorlieben, Meinungen und Stimmungen ihrer Kunden. Durch die Verwendung von Programmiersprachen wie Python mit High-Tech-Plattformen wie NLTK und SpaCy können Unternehmen benutzergenerierte Inhalte (z. B. Beiträge, Kommentare und Produktbewertungen) analysieren, um zu verstehen, wie Kunden ihre Produkte oder Services wahrnehmen. Diese wertvollen Informationen helfen Entscheidungsträgern, Marketingstrategien zu verfeinern, Produktangebote zu verbessern und eine individuellere Customer Experience zu bieten.
• Verbesserter Kundensupport: Bei Verwendung mit Textanalytics-Software, Feedback-Systemen (wie Chatbots), Net-Promoter Scores (NPS), Supporttickets, Kundenumfragen und Social-Media-Profilen stellen Unternehmen Daten zur Verfügung, mit denen sie die Customer Experience verbessern können. Text Mining und Stimmungsanalysen bieten Unternehmen außerdem ein Framework, mit dem sie akute Probleme schnell angehen und die allgemeine Kundenzufriedenheit verbessern können.
• Verbesserte Marktforschung und Wettbewerbsanalyse: Text Mining in den sozialen Medien bietet Unternehmen eine kostengünstige Möglichkeit, Marktforschung zu betreiben und das Verbraucherverhalten zu verstehen. Durch die Verfolgung von Schlüsselwörtern, Hashtags und Erwähnungen im Zusammenhang mit ihrer Branche können Unternehmen in Echtzeit Einblicke in die Vorlieben, Meinungen und Kaufmuster der Verbraucher gewinnen. Außerdem können Unternehmen die Social-Media-Aktivitäten ihrer Mitbewerber überwachen und Text Mining einsetzen, um Marktlücken zu identifizieren und Strategien zu entwickeln, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.
• Effektives Markenreputationsmanagement: Social-Media-Plattformen sind leistungsstarke Kanäle, über die Kunden massenhaft ihre Meinung äußern. Text Mining ermöglicht es Unternehmen, Markennamen und Kundenfeedback proaktiv in Echtzeit zu überwachen und darauf zu reagieren. Durch die umgehende Reaktion auf negative Stimmungen und Kundenanliegen können Unternehmen potenzielle Reputationskrisen abwenden. Die Analyse der Markenwahrnehmung gibt Unternehmen auch Aufschluss über ihre Stärken, Schwächen und Verbesserungsmöglichkeiten.
• Gezieltes Marketing und personalisiertes Marketing: Social Media Text Mining ermöglicht eine granulare Zielgruppensegmentierung auf der Grundlage von Interessen, Verhaltensweisen und Präferenzen. Die Analyse von Social-Media-Daten hilft Unternehmen, wichtige Kundensegmente zu identifizieren und Marketingkampagnen entsprechend anzupassen, um sicherzustellen, dass die Marketingmaßnahmen relevant und ansprechend sind und die Konversionsraten effektiv steigern können. Ein gezielter Ansatz optimiert die Benutzererfahrung und steigert den ROI eines Unternehmens.
• Identifizierung und Marketing von Influencern: Text Mining unterstützt Unternehmen dabei, Meinungsführer und Vordenker in bestimmten Branchen zu identifizieren. Durch die Analyse von Engagement, Stimmung und Follower-Anzahl können Unternehmen relevante Influencer für Kooperationen und Marketingkampagnen identifizieren. So können Unternehmen ihre Markenbotschaft verstärken, neue Zielgruppen erreichen, die Markentreue fördern und authentische Verbindungen aufbauen. 
• Krisen- und Risikomanagement: Text Mining ist ein unschätzbares Werkzeug zur Identifizierung potenzieller Krisen und zum Risikomanagement. Die Überwachung sozialer Medien kann Unternehmen dabei helfen, Frühwarnzeichen für drohende Krisen zu erkennen, Kundenbeschwerden zu bearbeiten und zu verhindern, dass negative Vorfälle eskalieren. Dieser proaktive Ansatz minimiert Reputationsschäden, stärkt das Vertrauen der Verbraucher und verbessert die allgemeinen Krisenmanagementstrategien. 
• Produktentwicklung und Innovation: Unternehmen profitieren immer von einer besseren Kommunikation mit den Kunden. Text Mining schafft eine direkte Kommunikationslinie mit Kunden und hilft Unternehmen, wertvolles Feedback zu sammeln und Innovationsmöglichkeiten aufzudecken. Ein kundenorientierter Ansatz ermöglicht es Unternehmen, bestehende Produkte zu verfeinern, neue Angebote zu entwickeln und den sich ändernden Kundenbedürfnissen und -erwartungen immer einen Schritt voraus zu sein.

Social-Media-Plattformen sind zu einer wahren Goldgrube an Informationen geworden und bieten Unternehmen eine beispiellose Möglichkeit, die Macht nutzergenerierter Inhalte zu nutzen. Und mit fortschrittlicher Software wie IBM watsonx Assistant sind Social-Media-Daten leistungsfähiger denn je.

IBM Watsonx Assistant ist eine marktführende, dialogorientierte KI-Plattform, die Ihnen dabei helfen soll, Ihr Unternehmen voranzutreiben. Watsonx Assistant basiert auf Deep Learning, maschinellem Lernen und NLP-Modellen und ermöglicht eine präzise Informationsextraktion, liefert detaillierte Einblicke in Dokumente und erhöht die Genauigkeit der Antworten. Watson stützt sich auch auf die Klassifizierung von Absichten und die Erkennung von Entitäten, um Unternehmen dabei zu helfen, die Bedürfnisse und Wahrnehmungen ihrer Kunden besser zu verstehen.

Im Zeitalter von Big Data sind Unternehmen ständig auf der Suche nach fortschrittlichen Tools und Techniken, um Erkenntnisse aus Datenbeständen zu gewinnen. Durch die Nutzung von Text-Mining-Erkenntnissen aus Social-Media-Inhalten mit watsonx Assistant kann Ihr Unternehmen den Wert der endlosen Datenströme, die Social-Media-Nutzer täglich erzeugen, maximieren und letztlich sowohl die Kundenbeziehungen als auch das Geschäftsergebnis verbessern.