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Tools für Social Listening und Sentiment-Analyse: Einsatzfelder und Praxisbeispiele für die Analyse deutschsprachiger Online-Textdaten

Autor Melpomeni Alexa, Melanie Siegel
de Limba Germană Paperback – 28 aug 2021
Mit diesem Buch lernen Sie, wie Sie Social Listening und Sentiment-Analyse professionell einsetzen können. Der Leser erhält Schritt-für-Schritt-Beschreibungen für verschiedene Einsatzszenarien, gekoppelt mit Übungsaufgaben und nützlichen Materialien, darunter ein Merkblatt für Kennzahlen, eine Checkliste für die Toolauswahl und ein Glossar für Fachbegriffe. Dieses Lehr- und Praxisbuch verdeutlicht anhand von Anwendungsszenarien und Praxisbeispielen, wie Tools und Technologien für Social Listening und Sentiment-Analyse für die Analyse deutschsprachiger Online-Textdaten angewandt werden können und welche Vorteile diese bringen. Der Leser erhält einen Überblick über wichtige Funktionalitäten aktuell verfügbarer Social-Listening-Tools und deren Einsatzmöglichkeiten.
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Specificații

ISBN-13: 9783658334673
ISBN-10: 3658334673
Ilustrații: XII, 243 S. 79 Abb., 75 Abb. in Farbe.
Dimensiuni: 168 x 240 mm
Greutate: 0.41 kg
Ediția:1. Aufl. 2021
Editura: Springer Fachmedien Wiesbaden
Colecția Springer Vieweg
Locul publicării:Wiesbaden, Germany

Cuprins

Einleitung, Hintergrund und Motivation.- Grundlagen: Social Listening und Sentimentanalyse.- Anwendungsfelder.- Überblick Tools und Technologien.- Tool-Funktionalitäten und Elemente (was wird wie bewertet?).- Anwendungsszenarien: Ziel, Toolauswahl, Analyse, Alarms, Reports inkl. Datenvisualisierung.- Herausforderungen, Grenzen (inkl. Opinion Spam, Sarkasmus, Ironie).- Ausblick (inkl. Sentimentanalyse von Bild und Video).


Notă biografică

Melpomeni Alexa ist Professorin an der Hochschule Darmstadt und unterrichtet dort Methoden und Einsatz von Tools für Online Monitoring, Sentiment-Analyse/Opinion Mining und Social Listening im Fachgebiet Onlinekommunikation.
Melanie Siegel ist Professorin an der Hochschule Darmstadt und unterrichtet dort Verfahren zur automatischen Analyse von Sprache im Fachgebiet Information Science.


Textul de pe ultima copertă

Mit diesem Buch lernen Sie, wie Sie Social Listening und Sentiment-Analyse professionell einsetzen können. Der Leser erhält Schritt-für-Schritt-Beschreibungen für verschiedene Einsatzszenarien, gekoppelt mit Übungsaufgaben und nützlichen Materialien, darunter ein Merkblatt für Kennzahlen, eine Checkliste für die Toolauswahl und ein Glossar für Fachbegriffe. Dieses Lehr- und Praxisbuch verdeutlicht anhand von Anwendungsszenarien und Praxisbeispielen, wie Tools und Technologien für Social Listening und Sentiment-Analyse für die Analyse deutschsprachiger Online-Textdaten angewandt werden können und welche Vorteile diese bringen. Der Leser erhält einen Überblick über wichtige Funktionalitäten aktuell verfügbarer Social-Listening-Tools und deren Einsatzmöglichkeiten.

Der Inhalt
  • Einleitung 
  • Grundlagen Social Listening 
  • Tools: Markt, Toolarten und Funktionalitäten
  • Kernfunktionalitäten der Social-Listening-Werkzeuge 
  • Messung und Kennzahlen
  • Electronic Word of Mouth: Aus Kundenstimmen lernen
  • Relevante Inhalte für die Zielgruppe aufspüren
  • Performance der eigenen Marke messen
  • Wettbewerber beobachten und von der Konkurrenz lernen
  • Social-Media-Analyse in der Forschung
  • Die Perspektive der Anbieter von Social Listening Tools

Die Zielgruppen
  • Berufspraktiker bei Agenturen sowie in PR-, Marketing-, Produktentwicklung- und HR-Abteilungen von Unternehmen
  • Praktiker aus den Bereichen Onlinekommunikation, Social-Media- und Business-Intelligence
  • Studierende der Fachgebiete Information Science, Onlinekommunikation, Online-Marketing sowie Informatik, Data Science und Marketing

Die Autorinnen
Melpomeni Alexa ist Professorin an der Hochschule Darmstadt und unterrichtet dort Methoden und Einsatz vonTools für Online Monitoring, Sentiment-Analyse/Opinion Mining und Social Listening im Fachgebiet Onlinekommunikation.
Melanie Siegel ist Professorin an der Hochschule Darmstadt und unterrichtet dort Verfahren zur automatischen Analyse von Sprache im Fachgebiet Information Science.

Caracteristici

Zeigt aktuelle Tools für die Analyse deutschsprachiger online Textdaten Mit Schritt-für-Schritt-Beschreibungen für verschiedene Einsatzszenarien Mit Anwendungsszenarien, Praxisbeispielen und Checklisten