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Die Beschreibung der Software und den verwendeten Verfahren finden Sie hier als pdf:
Analyse der Kommunikation von Schweizer Politikern auf Twitter
Zusätzlich zu obiger Dokumentation wurde auch ein Paper in englischer Sprache geschrieben. Dieses
beschreibt insbesondere die genaue Implementation der mehrsprachigen Sentimentanalyse.
Multilanguage sentiment analysis of Twitter data on the example of Swiss politicians
Im Rahmen einer Masterarbeit wurde die Verbreitung von Innovationen in sozialen Netzwerken analysiert. Eine entscheidende Fragestellung dabei war, wie sich besonders einflussreiche Personen finden lassen. Als Beispiel für einen möglichen Anwendungsfall diente auch in dieser Arbeit die Analyse der Schweizer Politiker.
Die in diesem Projekt verwendete Sentiment Analyse basiert auf einer Idee von Patrick De Boer und verwendet einen Datensatz aus ca. 150 Millionen Tweets, welche positive oder negative Smileys beinhalten. Basierend auf dieser Menge von Tweets wurden zunächst die Tweets der gewünschten Sprache ausgesucht und in einzelne Worte aufgeteilt. Eine Häufigkeitsanalyse gibt dann an, welche Worte wie oft in Kombination mit positiven und wie oft in Kombination mit negativen Smileys erscheint. Aus diesen Informationen lässt sich dann ein Modell bilden um zu bestimmen, welche Wörter eher in einem positiven und welche eher in negativem Kontext verwendet werden.
Beispiel: Das Wort "wunderbar" trat 109 Mal in Kombination mit einem positiven / lachenden Smiley auf, aber gerade mal 19 Mal mit einem negativen / traurigen. Daraus lässt sich ableiten, dass dieses Wort in der betrachteten Sprache (Deutsch) ein Indikator für einen positiven Text sein kann.
Lucas Brönnimann
M. Sc. Informatik FHNW
Breitacker 2B
5210 Windisch
<email-pii>
David Sommer
Informatikpraktikant FHNW
Chrüzweg 43
5413 Birmenstorf
<email-pii>
Prof. Dr. Manfred Vogel
Leiter Studiengang Master of Science in Engineering MSE
Bahnhofstrasse 6
5210 Windisch
<email-pii>
Bahnhofstrasse 6
5210 Windisch