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21. Juli 2022
Ein Sprachmodell basierend auf linguistischen und psycho-linguistischen Merkmalen beantwortet diese Frage. Stefan Märki von Märki Marketing und Simone Griesser von der Hochschule Luzern untersuchten drei KMUs und stellten sich der Frage, ob die LinkedIn und Facebook Posts von den KMUs zur Markenpersönlichkeit des Unternehmens passen. Dazu wurde im Rahmen eines Innosuisse geförderten Forschungsprojektes ein Sprachmodell erarbeitet und Ende Juni an der Swiss Data Science Konferenz präsentiert.
Die Frage der Passung ist wichtig, weil in der Markenkommunikation die Markenpersönlichkeit reflektiert werden soll. Eine gute Passung schärft folglich die Markenpositionierung. Potentielle Kund:innen sollen die Marken und deren Persönlichkeit konsistent und rasch wahrnehmen. Das schafft Vertrauen und wirkt authentisch.
Das entwickelte Sprachmodell bezieht sich auf Betschart’s (2012) Persönlichkeitstypologie. Daraus wurden drei Aspekte abgeleitet, die sich in einem Text wiederfinden:
Die Semantik bezieht sich auf den Inhalt eines Textes und wurde im vorliegenden Forschungsprojekt mit einer Stichwortanalyse geprüft. Dazu wurde ein Diktionär mit Stichwörtern, die auf Betschart’s Persönlichkeitstypologie basieren, erstellt.
Der Aktivitätslevel bezieht sich darauf, wie beschreibend oder aktiv ein Text wirkt. So sind Adjektive als Wortart bspw. beschreibender als Verben. Die in den Posts verwendeten Wortarten wurden mit Part-of-Speech Tagging determiniert.
Die psycholinguistischen Sprachmerkmale beinhalten Sentiment, emotionale Intensität, Fassbarkeit eines Wortes (Imagineability), Sprachkonkretheit und -dominanz. Die psycholinguistischen Sprachmerkmale wurden mit bestehenden Open-Source Diktionären geprüft.
Das entwickelte Sprachmodell wurde anhand 387 Facebook und 821 LinkedIn Posts von 3 KMUs untersucht. Die Resultate zeigen, dass ein Sprachmodell mit den Merkmalen emotionale Intensität, Sprachkonkretheit, Sentiment und Verben eine starke Erklärungskraft hat. Die Daten wurden randomisiert in zwei Datensätze aufgeteilt und die Analyse zweimal durchgeführt (split-half reliability). Beide Male wiesen die Merkmale emotionale Intensität, Sprachkonkretheit, Sentiment und Verben eine hohe Erklärungskraft für Markenpersönlichkeit aus.
Bevor Markenkommunikation gepostet wird, sollte diese auf Stichwörter, emotionale Intensität, Sprachkonkretheit, Sentiment und Verben geprüft werden, um die Passung zur eigenen Markenpersönlichkeit zu prüfen. Weiterführend kann ein Post unter der Authentizitätsprämisse so getextet werden, dass er eine bestimmte Zielgruppe anspricht.
Der erste Teil des Forschungsprojektes ist abgeschlossen. Ziel war es, die Frage zu beantworten, ob ein Sprachmodell Markenpersönlichkeit erklären kann – die Antwort: Ja, das kann es. Sehr gut sogar. Das aktuelle Sprachmodell ist robust und verlässlich. Es kann jedoch verfeinert werden. Auch können die Analyseprozesse und Content-Prozesse automatisiert werden.
Sie haben Fragen oder wollen noch mehr erfahren? Interessierte Personen können sich gerne an <email-pii> wenden.
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