Social Media Research

Die automatisierte Textanalyse ist ein leistungsstarkes Internet-Recherche-Instrument. Es ermöglicht Ihnen, Diskussionsthemen zusammenzufassen und zu analysieren, Schlüsselideen zu extrahieren, Einstellungen und Reaktionen vorherzusagen und versteckte psychologische Muster zu entdecken.

Eine Reihe von Software wurde für die automatisierte Textanalyse entwickelt, und zwar: LIWC, SAS Text Miner, IBM Watson, Meaning Cloud, MEM, Lexalytics, SPSS Modeler Text analytics, Amazon Comprehend, Google Cloud Natural Language, Rosette Text Analytics Platform, Cat Coding Analysis Toolkit, Angoos Knowledge Reader usw.

Die Hauptzwecke der automatisierten Textanalyse sind:

MARKETING: Recherche von Zielkunden und Nachfrage

• Identifizierung der Zielkunden;
• Kundenerfahrung mit gezielten Produkten oder Dienstleistungen;
• Persönliche Ziele und Werte des Kunden;
• Bildungsniveau, kulturelles und intellektuelles Niveau;
• Wiederkehrende Interessen und Hobbys;
• Explizite Denk- / Verhaltensmuster;
• Psychologische Persönlichkeitsmerkmale.

AUSBILDUNG

Die automatisierte Textanalyse von Schülerpostings in sozialen Medien ermöglicht es uns, Folgendes zu verstehen:

• Kritische Sicht der Studierenden auf den Lernprozess;
• Allgemeine Wahrnehmung der Schüler zu Bildungsdienstleistern (Universitäten, Hochschulen, Schulen usw.)
• Hobbys und Interessen;
• Beziehungen zu Freunden und Klassenkameraden;
• Kognitive oder psychische Probleme;
• Motivations- und Lernprobleme;
• Berufs- und Bildungsorientierung;

INVESTMENT und RISIKOMANAGEMENT

Durch die automatisierte Textanalyse von Mitarbeitern eines bestimmten Unternehmens können wir Folgendes feststellen:

• Arbeitsklima im Unternehmen;
• Unternehmensprobleme diskutiert;
• Mitarbeiterfluktuation;
• Marken-/Produktreputation in Social Media;
• Kundenbeschwerden.

WIRTSCHAFTS- und INVESTITIONStrends

• Identifikation der neuen geschäftlichen / gesellschaftlichen Trends auf der Grundlage der Internetaktivitäten, die als Frühindikatoren angesehen werden können;
• Identifikation der wachsenden Nachfrage basierend auf Suchanfragen und Social-Media-Diskussionen;
• Zunehmende Angebotsidentifizierung basierend auf Website-Metriken, SEO- und AdWords-Aktivitäten sowie Werbung und Diskussionen in sozialen Medien;
• Erhalten Sie Einblicke in die Diskussionen und Stimmungsanalysen von Börsenhändlern;

HUMAN RESOURCES-Forschung

Die automatisierte Textanalyse hilft:

• Potenzielle Kandidaten zu finden;
• Sowohl ihren beruflichen als auch persönlichen Hintergrund analysieren und beweisen;
• Mögliche Fehlinformationen in Lebensläufen und anderen Dokumenten zu identifizieren;
• Das individuelle soziale Netzwerk eines Kandidaten zu analysieren (Graph-Analyse);
• Verborgene psychologische Muster sowie berufliche Orientierung verstehen;

SOZIALE TRENDS

Die automatisierte Textanalyse hilft:

• Neue soziale und kulturelle Trends in ihren frühen Stadien anzugeben;
• Textanalysen (Meinungen, Diskussionen, Suchanfragen) können mit der demografischen Analyse von Social Media verglichen werden: Veränderungen des persönlichen Status (Ehe, Wohnort, Beruf, Ausbildung etc.);