Fassen Sie diesen Blogbeitrag wie folgt zusammen:
Heute liegt ein überwältigend großer Teil der Informationen weltweit in Textform vor: Geschäftsunterlagen, Regierungsdokumente, Rechtsakte, Social-Media-Streams, klinische Studien, medizinische Archive, E-Mails und vieles mehr.
Der rasante Anstieg digitaler Texte (im Internet und in Intranets) führt zu einem wachsenden Bedarf an Textanalyse. Daraus ergibt sich die Frage, wie man Texte intelligenter lesen und verstehen kann, um letztlich daraus Erkenntnisse zu gewinnen.
Bei all den Wandlungen, die das geschriebene Wort durchlaufen hat – von den ältesten erhaltenen Inschriften auf Tontafeln bis hin zur heutigen erstaunlichen Menge an Dokumenten, die in Cloud-Systemen (oder anderen Speichern) abgelegt sind –, ist eines unverändert geblieben: Die Informationen, die unsere Textquellen enthalten, sind nur so gut wie unsere Fähigkeit und unsere Werkzeuge, sie zu extrahieren und zu interpretieren.
Laut Wikipedia ist Textanalyse der Prozess der Umwandlung unstrukturierter Textdokumente in nutzbare, strukturierte Daten. Die Textanalyse funktioniert, indem Sätze und Phrasen in ihre Bestandteile zerlegt und anschließend die Rolle und Bedeutung jedes Teils mithilfe komplexer Softwareregeln und Algorithmen des maschinellen Lernens bewertet werden.
Vor Jahrzehnten umfasste die Textanalyse einfache Aufgaben wie die Berechnung von Worthäufigkeiten. In den letzten Jahren haben Technologien der künstlichen Intelligenz wie das Verstehen natürlicher Sprache (NLU) und maschinelles Lernen sowie Techniken wie Deep Learning die Effektivität der Textanalyse dramatisch verbessert.
Rund 80 % der in einem Unternehmen gespeicherten Daten liegen in Form von Textdokumenten vor – beispielsweise Berichte, Webseiten, E-Mails, Notizen aus dem Callcenter usw. Text ist ein Schlüsselfaktor, der es einem Unternehmen ermöglicht, das Verhalten seiner Kunden besser zu verstehen.
Heute hilft es Organisationen dabei, ihre Kunden besser zu verstehen, indem es ihnen ermöglicht, die Bedürfnisse und Kaufmuster ihrer Kunden zu ermitteln, indem es die aus verschiedenen Quellen generierten Daten analysiert.
Der Modehändler H&M setzte Text-Mining-Lösungen ein, um die Kundenreaktionen auf seinen Social-Media-Kanälen zu analysieren. Dadurch kann das Unternehmen die Kundenpräferenzen besser verstehen und personalisierte Werbung schalten, um neue Kunden zu gewinnen und so seine Gewinnmöglichkeiten zu erweitern.
Text Mining/Text Analytics gewinnt zunehmend an Bedeutung, da es Bundesbehörden und nationalen Sicherheitsbehörden ermöglicht, das Verhalten von Bürgern im Hinblick auf potenzielle terroristische Bedrohungen zu überwachen. Da Sicherheitsbehörden Textanalyse-Lösungen einsetzen, um potenzielle Bedrohungsthemen und anstößige Inhalte in sozialen Medien zu analysieren, wird die Nachfrage nach Text Mining-Lösungen im Prognosezeitraum stark ansteigen. Ein weiterer Faktor für den wachsenden Marktanteil von Text Analytics ist der zunehmende Einsatz von Text Mining-Lösungen zur Betrugserkennung.
China Life Insurance setzt Text-Mining-Software zur Informationsgewinnung aus Versicherungsansprüchen ein. Die Technologie ermöglicht es dem Unternehmen, die Bearbeitung von Versicherungsansprüchen zu automatisieren und betrügerische Ansprüche durch Abgleich mit Anwendungsfällen aufzudecken.
Techniken
Textanalysetechniken lassen sich als Prozesse verstehen, die der Textanalyse und der Gewinnung von Erkenntnissen daraus dienen. Diese Techniken nutzen in der Regel verschiedene Textanalyse-Tools und -Anwendungen.
Schauen wir uns nun die verschiedenen Text-Mining-Techniken an:
Informationsgewinnung
Dies ist die gängigste Text-Mining-Technik. Informationsaustausch bezeichnet den Prozess der Extraktion relevanter Informationen aus großen Textmengen. Diese Text-Mining-Technik konzentriert sich auf die Identifizierung von Entitäten, Attributen und deren Beziehungen in semistrukturierten oder unstrukturierten Texten. Die extrahierten Informationen werden anschließend in einer Datenbank gespeichert, um später darauf zugreifen zu können. Die Effektivität und Relevanz der Ergebnisse werden mithilfe von Präzision und Trefferquote überprüft und bewertet.
Clustering
Clustering ist eine der wichtigsten Techniken im Text Mining. Es dient dazu, inhärente Strukturen in Textinformationen zu identifizieren und diese für die weitere Analyse in relevante Untergruppen oder „Cluster“ zu ordnen. Eine wesentliche Herausforderung beim Clustering besteht darin, aus den ungelabelten Textdaten ohne Vorinformationen sinnvolle Cluster zu bilden. Die Clusteranalyse ist ein Standardwerkzeug im Text Mining, das die Datenverteilung unterstützt oder als Vorverarbeitungsschritt für andere Text Mining-Algorithmen dient, die auf den identifizierten Clustern ausgeführt werden.
Zusammenfassung
Textzusammenfassung bezeichnet den Prozess der automatischen Erstellung einer komprimierten Version eines Textes, die wichtige Informationen für den Endnutzer enthält. Diese Textmining-Technik durchsucht verschiedene Textquellen, um aussagekräftige Zusammenfassungen in prägnanter Form zu erstellen, wobei die Bedeutung und Intention der Originaldokumente weitgehend erhalten bleiben. Die Textzusammenfassung integriert und kombiniert verschiedene Methoden der Textkategorisierung wie Entscheidungsbäume, neuronale Netze, Regressionsmodelle und Schwarmintelligenz.
Kategorisierung
Dies ist eine der Text-Mining-Techniken, die eine Form des „überwachten“ Lernens darstellt. Dabei werden Texte in normaler Sprache anhand ihres Inhalts vordefinierten Themen zugeordnet. Kategorisierung bzw. Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ist somit ein Prozess, bei dem Textdokumente gesammelt, verarbeitet und analysiert werden, um die passenden Themen oder Indizes für jedes Dokument zu ermitteln.
Die Koreferenzierungsmethode wird häufig im Rahmen der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) eingesetzt, um relevante Synonyme und Abkürzungen aus Textdaten zu extrahieren. NLP hat sich heute zu einem automatisierten Prozess entwickelt, der in einer Vielzahl von Kontexten Anwendung findet – von personalisierter Werbung über Spamfilterung bis hin zur Kategorisierung von Webseiten anhand hierarchischer Definitionen und vielem mehr.
Die rasant wachsende Technologie dringt in die Industrie ein und bringt zahlreiche Text-Mining-Anwendungen hervor. Hier einige Beispiele für Text-Mining-Anwendungen, die heute weltweit eingesetzt werden:
Wissensmanagement
In vielen Branchen, wie beispielsweise im Gesundheitswesen, stellt die Verwaltung riesiger Mengen an Textinformationen ein Problem dar. Würde man Racks bauen und alle Dokumente des Gesundheitswesens in einem einzigen, vertikal skalierbaren Rack unterbringen, würde die Menge vermutlich bis zum Mond reichen. Die stündlich anfallende Informationsmenge ist enorm. All diese Daten müssen so gespeichert werden, dass sie bei Bedarf jederzeit abrufbar sind. Stellen Sie sich beispielsweise eine Epidemie vor, bei der Krankenhäuser ihre Daten koordinieren müssen, um die Quelle oder die erste infizierte Person zu ermitteln. Ein solch umfangreiches Unterfangen wäre ohne geeignete Textanalysesysteme, die die Daten und Informationen verwalten und in einer strukturierten, baumartigen Form speichern, unmöglich. Dadurch könnten die Daten nach Bedarf abgerufen werden – beispielsweise nach Region, Geschlecht, Krankheit usw. Die Unfähigkeit, wichtige Informationen schnell zu finden, kann Organisationen, die mit großen Mengen an Textdokumenten arbeiten, schwer schädigen.
Social-Media-Analyse
Es gibt zahlreiche Text-Mining-Tools, die speziell für die Analyse der Performance von Social-Media-Plattformen entwickelt wurden. Sie helfen dabei, online generierte Texte aus Nachrichten, Blogs, E-Mails usw. zu erfassen und zu interpretieren. Darüber hinaus können Text-Mining-Tools die Anzahl der Beiträge, Likes und Follower Ihrer Marke in den sozialen Medien effizient analysieren und Ihnen so Einblicke in die Reaktionen der Nutzer geben, die mit Ihrer Marke und Ihren Online-Inhalten interagieren. Die Analyse ermöglicht es Ihnen, zu erkennen, was bei Ihrer Zielgruppe ankommt und was nicht.
Kundendienst
Text Mining-Anwendungen, insbesondere NLP (Natural Language Processing), gewinnen im Kundenservice zunehmend an Bedeutung. Unternehmen investieren in Textanalyse-Software, um das Kundenerlebnis durch den Zugriff auf Textdaten aus verschiedenen Quellen wie Umfragen, Kundenfeedback und Kundenanrufen zu verbessern. Ziel der Textanalyse ist es, die Reaktionszeit zu verkürzen und Kundenanliegen schnell und effizient zu bearbeiten.
Betrugserkennung
Textanalyse, unterstützt durch Text-Mining-Verfahren, bietet Branchen, die ihre Daten überwiegend in Textform erfassen, enormes Potenzial. Versicherungs- und Finanzunternehmen nutzen dieses Potenzial bereits. Durch die Kombination der Ergebnisse der Textanalyse mit relevanten strukturierten Daten können diese Organisationen nun Schadensfälle schnell bearbeiten sowie Betrug aufdecken und verhindern.
Risikomanagement
Eine der Hauptursachen für Misserfolge in der Wirtschaft ist die unzureichende oder fehlende Risikoanalyse. Der Einsatz von Risikomanagement-Software, die auf Text-Mining-Technologien wie SAS Text Miner basiert, hilft Unternehmen, stets über aktuelle Markttrends informiert zu sein und potenzielle Risiken besser zu minimieren. Da Text-Mining-Tools und -Technologien relevante Informationen aus Tausenden von Textdatenquellen sammeln und die gewonnenen Erkenntnisse verknüpfen können, erhalten Organisationen Zugriff auf die richtigen Informationen zum richtigen Zeitpunkt und optimieren so den gesamten Risikomanagementprozess.
Der Markt für Textanalyse wird im Zeitraum 2020-2024 voraussichtlich um 8,77 Milliarden US-Dollar wachsen und eine durchschnittliche jährliche Wachstumsrate (CAGR) von über 20 % erreichen.
Der weltweite Lockdown hat den Markt für Textanalyse nicht beeinträchtigt, da die IT-Branche ihre Geschäftstätigkeit größtenteils im Homeoffice abwickelt. Daher besteht weltweit eine konstante Nachfrage nach Textanalyse in verschiedenen Anwendungsbereichen.
Darüber hinaus hat sich die Textanalyse im Gesundheitswesen während der Coronavirus-Pandemie als hilfreich erwiesen, um Informationen über das Coronavirus zu gewinnen. Textanalyse-Software hilft dabei, aus unstrukturierten Texten aussagekräftige Textdaten zu erstellen, Trends aufzudecken und Erkenntnisse sowie Muster zu identifizieren.
Die Technologie dürfte in den nächsten Jahren aufgrund ihrer Fähigkeit, das Konsumverhalten vorherzusagen und zu prognostizieren, an Bedeutung gewinnen. Sie findet in einer Vielzahl von Anwendungsbereichen Verwendung, darunter Markenreputationsmanagement, Marktforschung, Wettbewerbsanalyse sowie Kundenservice und -support.
Wichtige Marktteilnehmer wie Brandwatch, SAS, IBM Corporation, HP und andere konzentrieren sich darauf, Textanalysefunktionen wie NLP in verschiedene Unternehmensanwendungen zu integrieren, um bessere Geschäftsprozesse zu ermöglichen.
In diesem Blogbeitrag haben wir Ihnen einen sehr allgemeinen Überblick über die Textanalyse gegeben, ohne dabei ins Detail zu gehen. Wir hoffen, dass Ihnen dieser informative Artikel geholfen hat, die Grundlagen des Text Mining und seine Anwendungsbereiche in der Industrie zu verstehen.