Stimmungsanalyse Projekte & Themen für Anfänger [2022]

Du studierst Stimmungsanalyse und möchtest dein Wissen testen? Wenn ja, dann sind Sie bei uns genau richtig. In diesem Artikel diskutieren wir Projektideen zur Stimmungsanalyse, mit denen Sie Ihr Wissen testen und Ihr Verständnis unter Beweis stellen können.

Wir wissen, wie schwierig es ist, großartige Projektideen zu finden. Wir wissen auch, wie vorteilhaft es ist, Projekte abzuschließen. Mit Projekten können Sie Ihr Wissen stärken, Ihr Portfolio erweitern und bessere Rollen ergattern.

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Also, ohne weitere Umschweife, fangen wir an.

Was ist Sentimentanalyse?

Die Stimmungsanalyse ist eine Art Data Mining, bei dem Sie die Meinungsneigung von Menschen mithilfe von NLP (Natural Language Processing), Textanalyse und Computerlinguistik messen. Wir führen Stimmungsanalysen hauptsächlich auf öffentlichen Rezensionen, Social-Media-Plattformen und ähnlichen Websites durch. Im Folgenden sind die wichtigsten Arten der Stimmungsanalyse aufgeführt:

Feinkörnig

Eine feinkörnige Stimmungsanalyse liefert präzise Ergebnisse darüber, was die öffentliche Meinung zu diesem Thema ist. Es klassifizierte seine Ergebnisse in verschiedene Kategorien wie: Sehr negativ, Negativ, Neutral, Positiv, Sehr Positiv.

Emotionen erkennen

Diese Art der Stimmungsanalyse identifiziert Emotionen wie Wut, Glück, Traurigkeit und andere. Oft werden Sie Lexika verwenden, um Emotionen zu erkennen. Lexika haben jedoch auch Nachteile, und in diesen Fällen müssten Sie ML-Algorithmen verwenden.

Basierend auf Aspekt

Bei der aspektbasierten Stimmungsanalyse betrachten Sie den Aspekt der Sache, über die die Leute sprechen. Angenommen, Sie haben Bewertungen zu einem Smartphone und möchten vielleicht sehen, was die Leute über die Akkulaufzeit oder die Bildschirmgröße sagen.

Mehrsprachig

Manchmal müssen Organisationen den Text in verschiedenen Sprachen analysieren. Diese Form der Stimmungsanalyse ist sehr anspruchsvoll und erfordert viel Aufwand, da Sie viele Ressourcen benötigen.

Die Stimmungsanalyse hat viele Anwendungen in verschiedenen Branchen. Da es hilft, die öffentliche Meinung zu verstehen, verwenden Unternehmen Stimmungsanalysen, um Marktforschung zu betreiben und herauszufinden, ob ihren Kunden ein bestimmtes Produkt (oder eine bestimmte Dienstleistung) gefällt oder nicht. Dann kann die Organisation gemäß den Erkenntnissen der Stimmungsanalyse das jeweilige Produkt oder die Dienstleistung modifizieren und bessere Ergebnisse erzielen.

Alles in allem hilft es Unternehmen, ihre Kunden besser zu verstehen. Unternehmen können ihre Kunden besser bedienen, wenn sie wissen, wo sie hinterherhinken und wo sie sich auszeichnen.

In den folgenden Punkten haben wir einige prominente Projektideen für die Sentimentanalyse besprochen. Wählen Sie eine nach Ihren Interessen und Ihrem Fachwissen aus:

Projektideen zur Stimmungsanalyse

Im Folgenden finden Sie unsere Sentiment-Analyse-Projekte. Unsere Liste hat Projekte für alle Könnerstufen, sodass Sie bequem auswählen können:

1. Amazon Produktbewertungen analysieren

Amazon ist der größte E-Commerce-Shop der Welt. Das bedeutet, dass es auch eine der größten verfügbaren Produktauswahlen hat. Oft möchten Unternehmen die öffentliche Meinung zu ihrem Produkt verstehen und herausfinden, was dafür verantwortlich ist. Zu diesem Zweck führen sie Stimmungsanalysen zu ihren Produktbewertungen durch.

Es hilft ihnen, die Hauptprobleme mit ihren Produkten zu erkennen (falls vorhanden). Einige Produkte haben Tausende von Bewertungen auf Amazon, während andere nur ein paar Hundert haben.

Es ist eines der Projekte zur Sentimentanalyse, da die Nachfrage nach solcher Expertise sehr hoch ist. Unternehmen möchten, dass Experten ihre Produktbewertungen für die Marktforschung analysieren.

Den Datensatz für dieses Projekt erhalten Sie hier: Amazon Product Reviews Dataset .

Durch die Arbeit an diesem Projekt werden Sie mit vielen Aspekten der Stimmungsanalyse vertraut gemacht. Wenn Sie ein Anfänger sind, können Sie mit einem kleinen Produkt beginnen und Bewertungen desselben analysieren. Auf der anderen Seite, wenn Sie nach einer Herausforderung suchen, können Sie ein beliebtes Produkt nehmen und seine Bewertungen analysieren.

2. Faule Tomaten und ihre Bewertungen

Rotten Tomatoes ist eine Bewertungsseite, auf der Sie eine Sammlung von Kritikermeinungen zu Filmen und Shows finden. Dort finden Sie Rezensionen zu fast jeder Show, TV-Serie oder jedem Drama. Zugegeben, es ist auch ein großartiger Ort, um Daten zu erhalten.

Sie können im Rahmen Ihrer Stimmungsanalyseprojekte eine Stimmungsanalyse der auf dieser Website vorhandenen Bewertungen durchführen. Die Unterhaltungsbranche nimmt Kritiken sehr ernst. Durch die Analyse der Rezensionen von Kritikern kann eine Produktionsfirma verstehen, warum ihr bestimmter Titel erfolgreich war (oder gescheitert ist). Auch Kritiken beeinflussen den kommerziellen Erfolg eines Titels erheblich.

Mit der Stimmungsanalyse können Sie herausfinden, was die allgemeine Meinung der Kritiker zu einem bestimmten Film oder einer bestimmten Serie ist. Dieses Projekt ist eine hervorragende Möglichkeit für Sie, herauszufinden, wie Stimmungsanalysen Unterhaltungsunternehmen wie Netflix helfen können.

Den Datensatz für dieses Projekt erhalten Sie hier: Rotten Tomatoes dataset .

3. Twitter-Stimmungsanalyse

Twitter ist ein großartiger Ort, um Stimmungsanalysen durchzuführen. Über diese Plattform können Sie die öffentliche Meinung zu jedem Thema einholen. Dies ist eine der Projektideen für Stimmungsanalysen auf mittlerer Ebene. Sie sollten Erfahrung mit der Durchführung von Opinion Mining (ein anderer Name für Stimmungsanalyse) haben, bevor Sie diese Aufgabe bearbeiten. Da es sich um eine beliebte Projektidee handelt, haben wir etwas ausführlicher besprochen:

Voraussetzungen

Grundkenntnisse in Programmierung sollten vorhanden sein. Sie können entweder mit Python oder R vertraut sein (es wäre großartig, wenn Sie mit beiden vertraut sind). Programmierkenntnisse auf Expertenniveau sind jedoch nicht erforderlich. Abgesehen von der Programmierung sollten Sie auch wissen, wie Sie Datensätze aufteilen und die RESTful-API verwenden, da Sie hier die Twitter-API verwenden müssen. Sie sollten auch mit dem Naive Bayes Classifier vertraut sein, da wir ihn später im Projekt zur Klassifizierung unserer Daten verwenden werden.

Dieses Projekt ist nicht einfach und wird ein wenig Zeit in Anspruch nehmen (das Herunterladen von Daten von Twitter dauert Stunden).

Arbeiten am Projekt

Zuerst müssen Sie autorisierte Anmeldeinformationen von Twitter erhalten, um die Twitter-API zu verwenden. Es dauert einige Zeit, ein Twitter-Entwicklerkonto zu autorisieren, aber sobald Sie es haben, können Sie zu Ihrem Dashboard gehen und „App erstellen“.

Nachdem Sie über die erforderlichen Anmeldeinformationen verfügen, können Sie die Funktion erstellen und eine Testreihe erstellen. Twitter hat ein Limit für die Anzahl der Anfragen, die man über seine API stellen kann, die sie aus Sicherheitsgründen hinzugefügt haben. Die Obergrenze liegt bei 180 Anfragen in 15 Minuten. Sie können das Testset auf 100 Tweets belassen.

Nachdem Sie das Testset erstellt haben, müssen Sie das Trainingsset mithilfe der Twitter-API erstellen, was der schwierigste Teil dieses Projekts ist. Stellen Sie sicher, dass Sie die Tweets, die Sie von der API sammeln, in einer CSV-Datei für die zukünftige Verwendung speichern.

Nach der Vorbereitung des Trainingssatzes müssen Sie nur noch die in den Datensätzen vorhandenen Tweets vorverarbeiten. Denken Sie daran, dass Emojis, Bilder und andere Nicht-Text-Komponenten die Polarität der Stimmungsanalyse nicht beeinflussen. Um Bilder und andere Teile in Ihre Stimmungsanalyse einzubeziehen, müssen Sie Deep Learning verwenden. Stellen Sie sicher, dass Sie alle doppelten Zeichen und Tippfehler aus Ihren Daten entfernen. Die Datenbereinigung ist entscheidend, um die bestmöglichen Ergebnisse zu erzielen.

Nach der Bereinigung der Daten können Sie den Naive-Bayes-Klassifikator verwenden, um den verfügbaren Datensatz zu analysieren. Schließlich müssen Sie Ihr Modell testen und sehen, ob es die gewünschten Ergebnisse liefert oder nicht.

Wie Sie vielleicht bemerkt haben, wird dieses Projekt einige Anstrengungen erfordern. Aber die Stimmungsanalyse auf Twitter ist eine großartige Möglichkeit, Ihr Wissen zu diesem Thema zu testen. Es wird auch eine großartige Ergänzung für Ihr Portfolio (oder Ihren Lebenslauf) sein.

Lesen Sie mehr: Sentiment Analysis Using Python: A Hands-on Guide

4. Rezensionen wissenschaftlicher Arbeiten

Wenn Sie daran interessiert sind, Kenntnisse aus maschinellem Lernen und Data Science für Forschungszwecke zu nutzen, dann ist dieses Projekt perfekt für Sie. Sie können Stimmungsanalysen zu Rezensionen wissenschaftlicher Arbeiten durchführen und verstehen, was führende Experten zu einem bestimmten Thema denken. Ein solcher Befund kann Ihnen helfen, sie entsprechend zu recherchieren.

Hier ist das Dataset, damit Sie mit diesem Projekt beginnen können: Machine Learning Dataset . Der Datensatz, den wir hier geteilt haben, hat N = 405 Instanzen. Und es wird im JSON-Format gespeichert. Durch die Arbeit an diesem Projekt werden Sie mit den Anwendungen des maschinellen Lernens in der wissenschaftlichen Forschung vertraut gemacht. Der Datensatz enthält einige Rezensionen auf Spanisch und einige auf Englisch.

5. Analysieren Sie IMDb-Bewertungen

IMDb ist eine Unterhaltungs-Website, auf der Leute ihre Meinung zu verschiedenen Filmen und Shows hinterlassen. Sie können auch eine Stimmungsanalyse der dort vorhandenen Bewertungen durchführen. Genau wie das Rotten Tomatoes-Projekt, das wir zuvor besprochen haben, wird Ihnen dieses helfen, mehr über die Anwendungen von Data Science und maschinellem Lernen in der Unterhaltungsindustrie zu erfahren.

Rezensionen von Shows und Filmen helfen Produktionsfirmen zu verstehen, warum ihr Titel gescheitert (oder erfolgreich) war.

Der Datensatz für dieses Projekt ist ziemlich alt und klein. Aber es ist eine hervorragende Möglichkeit für einen Anfänger, seine Fähigkeiten an einem neuen Datensatz zu testen. Hier ist ein Link zum Datensatz: IMDb reviews dataset .

6. Analysieren Sie den Ruf eines Unternehmens (Nachrichten + Social Media)

Sie können ein Unternehmen auswählen, das Ihnen gefällt, und eine detaillierte Stimmungsanalyse dazu durchführen. Sie können auch ein Trendthema auswählen und es in Ihrer Stimmungsanalyse behandeln, um ein genaueres Ergebnis zu erhalten. Wir können hier das Beispiel von Uber diskutieren. Sie sind eines der bekanntesten Startups der Welt und haben einen globalen Kundenstamm. Sie können eine Stimmungsanalyse durchführen, um die öffentliche Meinung zu diesem Unternehmen zu verstehen.

Um die öffentliche Meinung zu Uber zu ermitteln, beginnen wir zunächst damit, Daten aus den relevanten Quellen zu erhalten, in diesem Fall die Facebook-Seite und die Twitter-Seite von Uber. Indem wir die Gespräche zwischen den Benutzern dort analysieren, können wir die allgemeine Markenwahrnehmung auf dem Markt herausfinden. Sie benötigen Kategorien, um verschiedene Datensätze zu trennen. In diesem Beispiel können Sie „Zahlung“, „Service“, „Stornieren“, „Sicherheit“ und „Preis“ verwenden.

Jetzt, wo wir wissen, woran wir arbeiten wollen und wo wir hin müssen, können wir loslegen.

Stimmungsanalyse auf Facebook

Wir beginnen zunächst mit ihrer Facebook-Seite. Es hat mehr als 30.000 Kommentare, und nachdem wir die Analyse unter den zuvor erwähnten Kategorien (Zahlung, Service, Stornierung, Sicherheit und Preis) durchgeführt hatten, stellten wir fest, dass die meisten positiven Kommentare den Abschnitt „Preis“ betrafen. Andererseits war Service die Kategorie mit dem höchsten Prozentsatz an negativem Feedback. Bei der Durchführung dieser Analyse haben wir jedoch auch berücksichtigt, dass die Kommentare von Facebook mit Spam, Vorschlägen, Neuigkeiten und verschiedenen anderen Informationen gefüllt sind.

Für die Stimmungsanalyse müssen wir uns nur Meinungen ansehen.

Also haben wir alle unnötigen Kategorien entfernt und wie erwartet haben sich unsere Ergebnisse geändert. Jetzt überwogen negative Kommentare in allen Abschnitten, und ihr Verhältnis in den jeweiligen Kategorien änderte sich. Bei preisbezogenen Kommentaren stieg der Prozentsatz negativer Kommentare um 20 %.

Aus diesem Grund ist es wichtig, eine Datenbereinigung durchzuführen. Es hilft Ihnen, genaue Ergebnisse zu erhalten.

Stimmungsanalyse auf Twitter

Wir haben die Stimmungsanalyse von Tweets bereits in diesem Artikel besprochen. Wir werden hier also einen ähnlichen Ansatz verfolgen und die Tweets von Personen analysieren, in denen sie Uber taggen oder auf ihre Tweets antworten. Hier war die Kategorie mit dem höchsten Prozentsatz an positiven Tweets Payment und die zweithöchste war Safety. Dies zeigt auch, wie unterschiedliche soziale Medien zu unterschiedlichen Ergebnissen führen.

Allerdings müssten wir auch hier eine Datenbereinigung durchführen. Zu diesem Zweck entfernen wir Tweets mit nicht verwandter Absicht (Spam, Nachrichten, Marketing usw.). Auch hier würden Sie feststellen, wie sehr sich der Prozentsatz der verschiedenen Kategorien ändert.

In unserem Fall verzeichnete Payment einen Rückgang des Anteils positiver Tweets um 12 %, und Sicherheit wurde zur Kategorie mit dem höchsten Prozentsatz an positiven Antworten. Davon abgesehen verlor Safety rund 2-4 % an positiven Tweets. Mit diesen Daten können Sie auch herausfinden, welche Themen bei den Menschen am beliebtesten sind, wenn sie auf diesen Plattformen über Uber sprechen.

Auf Twitter haben wir also festgestellt, dass die beliebtesten Kategorien „Zahlung“, „Stornieren“ und „Service“ waren.

Sie sollten wissen, dass Marken diese Daten sehr ernst nehmen. Es hilft ihnen herauszufinden, an welchen Problemen sie arbeiten müssen und wie sie diese lösen können. Diese Tweets sind schließlich Feedback von Kunden. In diesem Fall kann Uber die Ergebnisse dieser Tweets verwenden, um zu verstehen, welche Teile seiner Dienste Fehler aufweisen und wie sie diese beheben können.

Stimmungsanalyse von Nachrichten

Um die öffentliche Meinung über eine Organisation zu verstehen, müssen Sie auch die Nachrichten darüber analysieren. In unserem Beispiel überprüfen wir die Nachrichtenartikel über Uber. Nachdem wir den Inhalt dieser Nachrichtenartikel analysiert haben, werden wir unsere Ergebnisse in die oben genannten Kategorien einteilen (Zahlung, Service, Stornierung, Sicherheit und Preis).

Abgesehen davon werden wir auch verschiedene Artikel nach ihrer Beliebtheit klassifizieren. Je populärer ein Artikel ist, desto mehr beeinflusst er die öffentliche Meinung. Sie können die Beliebtheit jedes Artikels anhand der Anzahl der Shares messen. Eine Kolumne mit höheren Anteilen wäre zweifellos beliebter als eine mit weniger Anteilen.

Die Ergebnisse

In unserem Beispiel haben wir uns Uber und die öffentliche Meinung zu diesem Unternehmen angesehen. Nachdem wir Facebook, Twitter und Nachrichten analysiert haben, wissen wir, ob die allgemeine Stimmung bei Uber positiv, negativ oder neutral ist.

Sie können diesem Ansatz folgen, um Ideen für Stimmungsprojektanalysen zu erstellen. Sie können mit einem kleinen Unternehmen beginnen, das keine starke Online-Präsenz hat und Stimmungsanalysen auf mehreren Kanälen durchführt, um zu verstehen, ob es positiv oder negativ wahrgenommen wird. Wenn Sie die Herausforderung erhöhen möchten, können Sie es komplizierter machen und Analysen für ein großes Unternehmen durchführen (wie wir es in unserem Beispiel getan haben).

Lesen Sie auch: Top 4 Datenanalyse-Projektideen: Anfänger- bis Expertenebene

Abschließende Gedanken

Sentiment Analysis ist ein wesentliches Thema im maschinellen Lernen. Es hat zahlreiche Anwendungen in mehreren Bereichen. Wenn Sie mehr über dieses Thema erfahren möchten, können Sie in unserem Blog viele neue Ressourcen finden.

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