Textanalyse
Analyse-Werkzeuge optimieren die Produktindividualisierung
Über linguistische Analysen wertet Software Texte inhaltlich aus. Verlage, Konsumgüterhersteller und Fertigungsunternehmen profitieren davon.
Blogs, Wikis, Twitter –
die Konsumenten suchen in der Informationsflut gezielt nach Inhalten. Der Medienmogul Rupert Murdoch setzt beim Wallstreet Journal und der New York Times auf bezahlte Online-Inhalte. Der Verlag stellt Texte und Dokumente automatisiert nach den Wünschen der Nutzer zusammen. Zum Einsatz kommt dabei eine Softwarelösung, die Inhalte analysiert und nach vorgegebenen Kriterien zusammenstellt.
Die New York Times lässt Artikel kategorisieren
Über linguistische Verfahren erkennt die Software Fakten und Zusammenhänge in den Texten. Auf dieser Basis erstellt sie automatisch Klassifizierungen und Metadaten. Während Suchmaschinen lediglich nach Stichworten filtern, verarbeitet die linguistische Textanalyse den gesamten Inhalt des Textes und erfasst auch verwandte Begriffe, die im Artikel selbst gar nicht vorkommen. „Sogar Meinungen und persönliche Stimmungen erkennt die Technologie", berichtet Ulrich Reincke, Product Manager Executive Expert Analytics bei SAS Institute Deutschland.
Die Grundlage für die Informationsauswahl nach den Vorlieben der Leser bildet die Kategorisierung und Extraktion der Inhalte. Die Analysesoftware untersucht hierzu die Texte und eliminiert dabei redundante Informationen – sogar über Sprachgrenzen hinweg. Das verwendete Modul SAS Content Categorization versteht laut Hersteller Zusammenhänge und Idiome in 30 Sprachen.
Die New York Times nutzt die Textanalyse, um Artikel automatisch zu kategorisieren und mit ähnlichen Beiträgen zu verlinken, bevor sie in das Content-Management-System des Internetauftritts gelangen. Anhand von Thema und Inhalt werden die Beiträge in Metaebenen eingeteilt. Im ersten Schritt sucht das System nach Unternehmen, Personen, Rollen oder Orten und fügt Links zu weiterführenden Informationen ein. Im zweiten Schritt ordnet die Software den Text einem Thema zu. Sie unterscheidet beispielsweise, ob ein Artikel über die Stadt Rom als Regierungssitz, Tourismusmetropole oder Veranstaltungsort einer Modenschau berichtet. Mit Hilfe der übergeordneten Themen stellt das System Verweise auf ältere Artikel der New York Times her.
Ausgefeilte Textanalyselösungen lesen sogar zwischen den Zeilen und erfassen beispielsweise Meinungen etwa in Kommentaren oder Stimmungsbildern. „Kein Unternehmen kann den Aufwand bezahlen, Zigtausende von Kommentaren etwa aus Twitter manuell auszuwerten", berichtet Reincke. „Dabei finden sich gerade in diesen Kanälen wertvolle Hinweise über das Image einer Marke. Mit der entsprechenden Analysesoftware nutzen Unternehmen das hier versteckte Wissen beispielsweise für das Marketing."
Wettbewerbsanalyse
Unternehmen der Konsumgüterbranche können über die Textanalyse herausfinden, welche Eigenschaften ihrer Produkte Kunden im Vergleich zum Wettbewerb besonders schätzen. Dazu analysieren sie die frei zugänglichen Produktbewertungen von Online-Händlern wie Amazon oder E-Bay. Kostspielige Umfragen sind dafür nicht notwendig. Ein weiterer Vorteil gegenüber Marktumfragen laut Reincke: „Die Daten werden nicht über geschlossene Fragen, sondern über die Analyse des Freitexts erhoben. So erfahren die Anbieter, wie die Kunden über ihre Produkte denken."
Auch in Wartung und Fertigung kommt die Textanalyse zum Einsatz: Über das Auswerten von Werkstattberichten und Fehlerbeschreibungen entdecken Konstrukteure Problemhäufungen. Sogar komplexe Sachverhalte würden dabei sichtbar – etwa kleine Metallsplitter, die zur Explosion eines Akkus führen können. Hersteller können mit diesem Wissen frühzeitig auf technische Probleme reagieren und so unfallbedingte Personenschäden sowie Imageverluste durch Rückrufaktionen vermeiden. jf