Sentiments von Survey-Antworten analysieren

Der Survey Analysis Workspace ermöglicht es Ihnen, die Stimmung von Survey-Antworten zu analysieren und diese basierend auf ihrem emotionalen Ton automatisch zu codieren. MAXQDA bewertet, ob Antworten negativ, neutral oder positiv sind, und hilft Ihnen so, schnell Muster in der Art und Weise zu erkennen, wie Respondents über Ihre Survey-Themen denken.

Sentiments von Survey-Antworten analysieren

MAXQDA kann automatisch bewerten, ob der Inhalt Ihrer Antworten negativ, neutral oder positiv ist. Nach der Analyse können Sie die Sentiment-Scores direkt in der Tabelle anzeigen und optional Antworten basierend auf ihren Sentiment-Levels autocodieren.

Um die Stimmung Ihrer Survey-Antworten zu analysieren, klicken Sie im Hauptmenü des Workspaces auf Sentiments analysieren:

1. Klicken Sie im Hauptmenü des Workspaces auf Sentiments analysieren.
2. Im erscheinenden Dialog können Sie die folgenden Optionen konfigurieren:

Sprache auswählen – Diese Auswahl stellt sicher, dass MAXQDA das passende Lexikon für die Sentiment-Bewertung verwendet.

Hashtags ignorieren – Wenn diese Option aktiviert ist, werden Hashtags wie #bestever bei der Bewertung des Sentiments nicht berücksichtigt.

Stoppwortliste anwenden – Wenn diese Option aktiviert ist, werden alle Wörter aus der ausgewählten Stoppwortliste bei der Bewertung des Sentiments ignoriert. Hashtags, die einem Stoppwort entsprechen, werden ebenfalls ignoriert.

3. Nach dem Klicken auf OK wird die Sentiment-Analyse ausgeführt und vier Spalten werden der Tabellenansicht hinzugefügt:
   • Sentiment: Enthält die Sentiment-Bewertung auf einer fünfstufigen Skala von „negativ“ bis „positiv“. Antworten, die keine Wörter mit einem Sentiment-Wert enthalten, werden als „Kein Sentiment“ markiert.
   • (Positive) Wörter: Anzahl der als positiv bewerteten Wörter.
   • (Negative) Wörter: Anzahl der als negativ bewerteten Wörter.
   • Differenz: Differenz zwischen positiven und negativen Wörtern. Ist die Zahl negativ, überwiegen die negativen Wörter. Emojis und Symbole zählen als Wörter.

Survey-Antworten mit Sentiments autocodieren

Sie können die Sentiment-Zuordnungen für einzelne Antworten als Codes im „Code System“ von MAXQDA speichern. Dies ermöglicht es Ihnen, mit Sentiment-Kategorien wie mit jedem anderen Code in Ihrem Projekt zu arbeiten.

1. Klicken Sie im Hauptmenü des Workspaces auf Antworten mit Sentiments autocodieren.
2. Wählen Sie im erscheinenden Dialog die Sentiment-Levels aus, die Sie autocodieren möchten.

Nach dem Klicken auf OK werden Codes für die ausgewählten Sentiments erstellt. Falls diese bereits im Code System existieren, werden die vorhandenen Codes für die Codierung verwendet. Der Text der Antworten wird mit den ausgewählten Codes autocodiert.

Wie bestimmt MAXQDA die Sentiments?

MAXQDA verwendet zur Bestimmung von Sentiments ein Lexikon, das für jedes eingetragene Wort einen Sentimentwert enthält. Dieser Wert ist negativ für negativ konnotierte Worte, nahe bei Null für neutrale Worte und positiv für positiv konnotierte Worte.

Bei der Analyse einer Antwort prüft MAXQDA für jedes Wort, ob es im Lexikon enthalten ist und weist diesem Wort den Sentimentwert zu (Hashtags und Wörter der Stopp-Liste werden auf Wunsch ignoriert). Wenn das Wort nicht im Lexikon vorhanden ist, schlägt MAXQDA das Wort in einer Lemmataliste nach. Wenn für das Wort ein Lemma gefunden wird und dieses Lemma im Sentiment-Lexikon enthalten ist, wird für das Wort der Sentimentwert des Lemmas gespeichert.

Zusätzlich werden zwei Regeln angewandt, um die Einschätzung des Sentiments zu optimieren:

1. Bei einer Negation werden die Werte der nachfolgenden 3 Wörter umgekehrt, sodass beispielsweise die Aussage „I was not very happy“ als negativ eingestuft wird.
2. Bei Modalverben, wie „can“, „should“ etc. werden die Sentimentwerte der nachfolgenden Wörter abgeschwächt.

Aus den Sentimentwerten der einzelnen Wörter einer Antwort wird der Mittelwert gebildet und auf dieser Basis die Einschätzung des Sentiments für die ganze Antwort vorgenommen: Bei negativem Mittelwert wird als Sentiment „negativ“ oder „eher negativ“ ausgegeben. Bei positiven Scores wird „eher positiv“ oder „positiv“ ausgegeben. Ist der Mittelwert gleich oder nahe Null, wird der Text als „neutral“ eingestuft. Antworten ohne Wörter mit Sentimentwerten erhalten die Kennzeichnung „Kein Sentiment“.

In der Literatur zur automatischen Sentimentanalyse finden sich meist 60 bis 70% Übereinstimmung im Vergleich zu einer menschlichen Kontrollzuordnung. Dabei ist zu berücksichtigen, dass auch menschliche Einschätzungen des gleichen Textes unterschiedlich ausfallen können. Die Güte einer Sentimentanalyse ist von mehreren Faktoren abhängig, vor allem der Passung des Lexikons für ein bestimmtes Themengebiet. Bitte beachten Sie auch, dass einen Sentimentanalyse wenig Sinn hat für Antworten, in denen kaum bis gar keine Bewertungen zum Ausdruck kommen.

Lexikon für Englisch

Das Lexikon für Englisch basiert auf der Quelle SentiWordNet 3.0, die unter einer Attribution-ShareAlike 4.0 Unported (CC BY-SA 4.0) Lizenz steht (weitere Infos zu SentiWordNet finden sich bei Baccianella, Esuli & Sebastiani, 2010). Das Lexikon von SentiWordNet 3.0 wurde für die Nutzung in MAXQDA optimiert, u.a. durch

• Entfernung von Sonderzeichen und Duplikaten
• Ergänzung von typischen Social-Media-Abkürzungen (z.B. LOL – laughing out loud), Emojis und Superlativen
• Manuelle Anpassung von Scores für einzelne Wörter an Scores ihrer Synonyme

Literatur

Baccianella, S.; Esuli, A.; Sebastiani, F. (2010). SentiWordNet 3.0: An Enhanced Lexical Resource for Sentiment Analysis and Opinion Mining. Proceedings of LREC. 10.
http://nmis.isti.cnr.it/sebastiani/Publications/LREC10.pdf