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Interview Marc Trömel, VICO Research & Consulting – Kooperationspartner succeet22 Mit AI-Textanalyse Stimmungen erkennen – neue Ansätze in der Social-Media-Forschung
succeet: AI und Webmonitoring gibt es ja nun schon länger. Sie werden auch in Marktforschung und Qualitätsmanagement eingesetzt. Welche neuen Ansätze und Möglichkeiten sehen Sie?
Marc Trömel: Viele Technologien sind schon länger bekannt. Jedoch kommt es auf die Kombination und den richtigen Einsatz der Technologien an die letztlich den Unterschied ausmachen.
succeet: Wie kann man sich das genau vorstellen?
Marc Trömel: Stellen Sie sich vor, Sie wollen wissen was an Ihrem Produkt gut bzw. schlecht ist. Sie interessieren sich dafür, wie Sie im Wettbewerbsvergleich abschneiden und welche Probleme die Konsumenten haben. Sie wollen Ihr Produkt verbessern und es richtig vermarkten. Nun stehen sie z.B. im Automobilbereich vor ca. 10 Millionen Texten, die im Monat zu Ihren und den Wettbewerbsfahrzeugen von Konsumenten in unterschiedlichen Ländern geschrieben werden. Zu den meisten Fahrzeugen liegt fast alles vor, was man über sie wissen sollte. Aber die Datenmenge ist zu groß. Man kann vielleicht eine kleine Stichprobe zum eigenen Fahrzeug lesen, oder durch den Dienstleister lesen lassen, aber das Gesamtbild können Sie nicht erfassen.
succeet: Wie ist Ihr Lösungsansatz? Wie kommen Sie zu einem validen Wettbewerbsvergleich?
Marc Trömel: Es ist ein mehrstufiges Verfahren. Zuerst muss man alles zu den Fahrzeugen finden. Das ist nicht einfach, weil oft über das Fahrzeug geschrieben wird, aber das Fahrzeug im Text gar nicht genannt wird. Dann muss man irrelevantes wie Werbung, Aussagen von Journalisten oder Nachrichten loswerden um nur die reinen Konsumentenmeinungen auswerten zu können. Man möchte auch keine Zitate auswerten, um die Ergebnisse nicht durch Wiederholungen zu verfälschen.
Dann müssen die Texte automatisch analysiert werden. Zuerst muss erkannt werden, wo im Text überhaupt eine Aussage zu dem Fahrzeug steht. Im Anschluss muss gefunden werden, wo über Probleme oder positive Eigenschaften des Fahrzeugs gesprochen wird. Die Fahrzeugerkennung erfolgt automatisiert über Suchqueries, künstliche Intelligenz und Wissensdatenbanken. Im Anschluss wird das richtige Fahrzeug der richtigen Aussage zugewiesen. Dann muss erkannt werden, ob negativ oder positiv darüber gesprochen wird. Auch hier kommt AI zum Einsatz.
succeet: Wenn wir das richtig verstehen, haben Sie einen Prozess entwickelt, über den man sehr spezifische Aussagen aus Social Media extrahieren kann. Und das auf sehr großen Datenmengen. Haben Sie ein Beispiel für uns?
Marc Trömel: Nehmen wir einmal diesen Post aus einem SEAT Ibiza Forum: „Ich habe seit kurzem die neuen Winterreifen von Goodyear drauf. In den letzten zwei Wochen hatte ich zweimal einen Platten. Das kann Zufall sein, aber ich glaube es liegt an der Verarbeitungsqualität.“ Das System erkennt: SEAT Ibiza/Reifen/negativ, Goodyear/Image/negativ.
succeet: Wie macht das das System?
Marc Trömel: Es hat natürlich viel Wissen über Sprache, es kennt quasi alle Fahrzeuge und Unternehmen und wurde in diesem Fall speziell für die Automobilbranche trainiert.
succeet: Und wie nahe an der menschlichen Qualität sind wir?
Marc Trömel: Teilweise darüber, teilweise darunter. Gerade beim Sentiment macht die AI zwar Fehler (90% korrekt), aber viel weniger Fehler als ein Mensch machen würde. Ähnlich ist es bei der Erkennung von Fahrzeugen (96% korrekt). Bei der Erkennung des richtigen Themas erreicht die Maschine eine Präzision von gut 70%.
succeet: Nur 70%?
Marc Trömel: Wir tracken ca. 800 Themen in der Automobilbranche. Die Themen sind recht feingranular und teilweise schwierig voneinander abzugrenzen. Wenn man die Themen aggregiert zu Themen wie Interior oder Qualität, dann hat man eine deutlich bessere Qualität, die eher bei 85% liegt.
succeet: Das sind gute Werte! Haben Sie weitere Zahlen für uns?
Marc Trömel: Wir tracken im Automobilumfeld aktuell 32 Marken und 8.000 Fahrzeuge. Um unser System auf dieses Niveau zu bringen haben wir über 500.000 Texte manuell klassifiziert und als Trainingsdaten genutzt.
succeet: Wie einfach ist die Methodik auf andere Branchen übertragbar?
Marc Trömel: Die Methodik ist recht schnell auch übertragbar. Wir haben in anderen Branchen ähnliche Ansätze in der Umsetzung. Man darf nicht vergessen, dass wir seit nun 17 Jahren Daten klassifiziert haben. Hier können wir auf einigen Daten aufbauen.
Vielen Dank für das Interview! Ich freue mich auf den Vortrag und spannende Gespräche auf der succeet22.
