Kooperationsbeispiel: Entwicklung eines Prototyps zur Analyse von Kundenposts in sozialen Medien

Aufgabenstellung

Eine zentrale Aufgabenstellung in Projekt 1 besteht in der Erarbeitung von Methoden und Softwarelösungen zur Analyse von Social Media-Inhalten. Dazu wird in einem Kollaborationsprojekt mit fünf Partnerunternehmen (Boards & More, Haba, Jako-o, Knaus Tabbert, Wehrfritz) ein Prototyp konzipiert und implementiert, der Kundenposts aus Facebook oder Twitter aufbereitet und aus diesen automatisch Berichte generiert. Im Wesentlichen werden dabei die Kundenmeinungen auf Basis einer Sentimentanalyse nach Tonalität (z. B. positive, negative Aussagen) analysiert und vorgegebenen Klassen (z. B. Produkt, Logistik, Reklamation) zugeordnet.

Partner

Pie Chart      

Der Bedeutung des Prototyps zur Auswertung von Kundenstimmen kommt vor allem die stark steigende Popularität von Social Media zu gute. Neben privaten Informationen haben sich Social Media Anwendungen auch vielfach zum Austausch von Erfahrungen über Services, Leistungen oder Produkte von Unternehmen etabliert. Den Unternehmen steht damit eine Fülle von Informationen von aktuellen und potenziellen Kunden zur Verfügung. Am Markt verfügbare Softwarelösungen bieten derzeit nur wenig Funktionen an, um diese Informationen auszuwerten. Abgesehen von hohen Lizenzkosten und begrenzten Möglichkeiten der Individualisierung einer Standardsoftwarelösungen liegen zudem geringe Erfahrungen in der Auswertung solcher Analysen vor, was zumeist der Grund dafür ist, dass die Auswertung der Posts häufig noch manuell erfolgt.

Entwicklung

Der Prototyp setzt hier an und bietet den Unternehmen Möglichkeiten zur Festlegung individueller und zeitabhängiger Themen als Grundlage einer Sentimentanalyse der Kundenmeinungen. Die Entwicklung des Prototyps ist an traditionelle Softwareentwicklungsmethoden (Wasserfallmethode) angelehnt. Die Evaluation erfolgt gemäß der Design Science-Forschungsmethode anhand von Nützlichkeitsanalysen wie auch durch Experteninterviews.

  1. In einem ersten Schritt wurden hierzu zunächst generelle Anforderungen an Social Media Analyse und Monitoring Tools sowie die speziellen Anforderungen der fünf Partnerunternehmen erhoben. Gemäß diesen Anforderungen sollte der Prototyp bspw. in der Lage sein, Posts in mehreren Sprachen analysieren zu können. Die Kundenmeinungen in den sozialen Medien werden zwar im Kontext des Projekts in deutscher Sprache verfasst, aber dennoch zeigte sich für einige der Partnerunternehmen, dass ein Post auch häufig aus einer Mischung von englischen und deutschen Wörtern bestehen kann. Zudem findet sich regionaler Dialekt, der z. B. durch die Verwendung typisch bayerischer Wörter zum Ausdruck kommt.
  2. Im zweiten Schritt wurde das konzeptionelle Design des Prototyps erstellt. Im Hinblick auf die eingangs erhobenen Anforderungen wurden ein wörterbuchbasierter Ansatz zur Sentimentanalyse und ein „batch-inkrementelles“ Verfahren für die Klassifikation der Posts ausgewählt. Die Auswahl basierte auf einer umfassenden Analyse bereits in der Literatur publizierter Verfahren. Die ausgewählten Verfahren werden im konzeptionellen Design integriert, so dass sie beide aufeinander aufbauend ausgeführt werden können. Darüber hinaus werden Entscheidungen über die Möglichkeiten der Nutzereingaben getroffen, z. B. Auswahl des Kanals (Facebook/Twitter), Festlegung der Klassen, Festlegung des Analysezeitraums.
  3. Im dritten Schritt erfolgte die Implementierung des konzeptionellen Designs. Aktuell implementiert ist der wörterbuchbasierte Ansatz, während die Programmierung des Verfahrens zur Klassifikation der Posts sowie die Integration beider Verfahren noch nicht abgeschlossen sind. Parallel dazu werden die Masken, welche die Zugriffe zur Anwendung des Prototyps durch einen Nutzer erleichtern, implementiert (GUI – Graphical User Interface).


URSMARTScreenshots

 

Qualitätssicherung und Evaluation

Der Prototyp wird einer fortlaufenden Qualitätssicherung unterzogen. Um den automatisch erzeugten Ergebnissen Referenzwerte gegenüberstellen zu können, wurde für eine Menge exemplarisch ausgewählter Kundenposts auch eine manuelle Auswertung durchgeführt. Die Untersuchung stark abweichender Werte war Ausgangspunkt vieler Erweiterungen und Verbesserungen an den Algorithmen. Bspw. wurde eine Rechtschreibprüfung integriert und das Wörterbuch um englische Wörter, spezielle Fachbegriffe aus dem Kontext der Unternehmen sowie Sonderzeichen (z. B. Smiley), ergänzt. Zusätzlich wurde der Ausweis besonders positiver bzw. negativer Posts umgesetzt. Weitere Tests auch im Hinblick auf die Benutzerfreundlichkeit (z. B. Erlernbarkeit, Benutzerführung) sind in Planung.

Die abschließende Evaluation umfasst vor allem die Überprüfung des Prototyps im Hinblick auf seine Nützlichkeit. Sehr stark einbezogen werden dabei die Partnerunternehmen, die die Güte sowie die Nützlichkeit der Ergebnisse für ihre tägliche Arbeit bewerten. Der Prototyp wurde im Sommer dieses Jahres bei den Partnerunternehmen implementiert.

 

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