Das Analysieren von Zeitungsberichten kann gleichzeitig sehr komplex und spannend sein. Es gibt etliche Methoden, um diese Texte zu analysieren. Eine davon ist die Sentiment-Analyse. Diese wird sehr häufig für die Analyse kleinerer Texte wie z.B. Produktbewertungen eingesetzt. Heute, am letzten Tag unserer Dashboard-Woche, hatten wir uns mit einem solchen Datensatz beschäftigt. Wir sollten die Berichte von der Zeitungswebseite taz für einen bestimmten Autor analysieren. Ich habe dafür die Sentiment-Analyse gewählt.
Viele Wörter werden als zwei Emotionen klassifiziert: Positiv und Negativ. Ich habe diese Wortliste aus Kaggle heruntergeladen und sie für meine Analyse verwendet. Insgesamt hat der Autor 23 Berichte veröffentlicht. Die Wörter der einzelnen Berichte wurden dann mit dieser Wortliste verglichen und die Berichte wurden als positiv oder negativ klassifiziert. Meiner Analyse zufolge kann man 14 der Berichte einer positiven Emotion zuordnen. Welche Faktoren könnten die Emotion des Autors beeinflusst haben? Die Faktoren, die die Emotionen des Autors beeinflusst haben könnten, sind:
- Ob der Umfang der Berichte in Bezug auf die Anzahl der Wörter eine Rolle spielt.
- Der Ressort der Berichte.
- Die Jahreszeit, in der der Artikel geschrieben wurde.
In meinem Dashboard habe ich versucht diese Frage mit drei Diagramme zu beantworten. Das erste ist das Balkendiagram, in dem ich alle Berichte nach der Anzahl der Wörter sortiert habe. Aus diesem Diagramm konnte ich keine sinnvolle Information erfassen. Der Autor hat Berichte veröffentlicht, die sehr ähnliche Anzahl von Wörtern und zu beiden Emotionen gehören. Beide Emotionsklassen weisen sowohl längere Texte als auch kürzere Texte auf. Anschließend habe ich versucht die zweite Frage mit einem weiteren Balkendiagramm zu beantworten. Der Autor hat seine Berichte nur für zwei Ressorts veröffentlicht, nämlich Kultur und Sport. In dem Ressort-Sport hat er nur einen Bericht, der der positiven Kategorie angehört. In dem Kultur-Ressort gibt es 13 Berichte, die der positiven Klasse zuteilbar sind. Das reicht nicht aus, um eine Entscheidung zu treffen. Durch die Erstellung des Liniendiagramms habe ich versucht die dritte Frage zu beantworten. Hier sieht man, dass die Tendenzen zwischen den zwei Emotionen sehr ähnlich sind.
Sentiment-Analyse ist ein sehr interessantes Thema. Durch diese Analyse habe ich das Wissen in diesem Bereich erworben, die ich in der Zukunft gebrauchen könnte.
