{"id":128393,"date":"2025-02-03T15:42:54","date_gmt":"2025-02-03T14:42:54","guid":{"rendered":"https:\/\/www.maxqda.com\/de\/?post_type=research-guides&p=128393"},"modified":"2026-02-17T16:45:18","modified_gmt":"2026-02-17T15:45:18","slug":"sentimentanalyse","status":"publish","type":"research-guides","link":"https:\/\/www.maxqda.com\/de\/research-guides\/sentimentanalyse","title":{"rendered":"Sentimentanalyse Leitfaden mit Beispielen"},"content":{"rendered":"

MAXQDA setzt neue Ma\u00dfst\u00e4be mit leistungsstarken Werkzeugen, die Ihnen die qualitative Datenanalyse erheblich erleichtert. Ganz gleich, ob Sie bereits erfahrener Forscher:innen sind oder gerade erst in die Welt der qualitativen Datenanalyse eintauchen \u2013 MAXQDA stellt Ihnen genau die Werkzeuge zur Verf\u00fcgung, die Sie f\u00fcr aussagekr\u00e4ftige Erkenntnisse ben\u00f6tigen. Das Besondere an MAXQDA: Sie sind in der Wahl Ihrer Forschungsmethodik v\u00f6llig frei. Die Software bietet Ihnen ma\u00dfgeschneiderte Werkzeuge f\u00fcr verschiedenste Forschungsans\u00e4tze, darunter auch Werkzeuge f\u00fcr die Sentimentanalyse. In diesem Leitfaden stellen wir Ihnen die effektivsten Tools f\u00fcr Ihre Sentimentanalyse vor. <\/p>\r\n\r\n

\r\n\t

Was ist eine Sentimentanalyse?<\/h2>\r\n\t
\r\n\t\t\r\n\t<\/div>\r\n\r\n\t

Die Sentimentanalyse \u2013 auch bekannt als Meinungs- oder Stimmungsanalyse \u2013 ist eine Technik zur Erfassung subjektiver Meinungen, Einstellungen und Stimmungen. Sie ist ein vielseitiges Instrument zur Untersuchung von Textdaten und wird gleicherma\u00dfen von Unternehmen, NGOs und Forschenden genutzt. <\/p>\r\n\t

In Unternehmen gibt es beispielsweise eine F\u00fclle von Textdaten \u2013 von E-Mails \u00fcber Social-Media-Kommentare bis hin zu Kundenanfragen und Feedback-Formularen. Die Sentimentanalyse erm\u00f6glicht es, die vorherrschende Stimmung in diesen Texten zu erkennen. Dabei geht es nicht nur um eine rein quantitative Erfassung der Kundenzufriedenheit \u2013 sondern auch um tiefe Einblicke in die \u00f6ffentliche Wahrnehmung von Produkten und Marken. Diese Erkenntnisse sind Gold wert f\u00fcr strategische Entscheidungen.<\/p>\r\n\t

Sentimentanalysen spielen auch eine Schl\u00fcsselrolle bei der Erforschung gesellschaftlicher Themen und der \u00f6ffentlichen Meinung. Durch die systematische Analyse von Social-Media-Beitr\u00e4gen, Kommentaren und Online-Diskussionen k\u00f6nnen Forscher:innen Stimmungen zu aktuellen Themen pr\u00e4zise erfassen. Dies erm\u00f6glicht es, gesellschaftliche Trends fr\u00fchzeitig zu erkennen und Ver\u00e4nderungen in der \u00f6ffentlichen Meinung nachzuvollziehen. Ob es darum geht, die Dynamik der \u00f6ffentlichen Stimmung w\u00e4hrend eines Wahlkampfs zu verstehen oder die Reaktionen auf politische Entscheidungen zu analysieren \u2013 die Sentimentanalyse bietet einen differenzierten Einblick in das gesellschaftliche Stimmungsbild. <\/p>\r\n\t

In diesem Leitfaden zeigen wir Ihnen, wie Sie mit den Tools von MAXQDA Ihre Sentimentanalyse auf ein neues Level heben und wertvolle Erkenntnisse aus Ihren Daten gewinnen k\u00f6nnen.<\/p>\r\n<\/div>\r\n\r\n

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Wie f\u00fchren Sie eine Sentimentanalyse mit MAXQDA durch?<\/h2>\r\n\t

MAXQDA unterst\u00fctzt Ihre Sentimentanalyse mit verschiedenen Werkzeugen. MAXQDA bietet sowohl Werkzeuge f\u00fcr die automatische Sentimentanalyse als auch Werkzeuge f\u00fcr die halbautomatische und manuelle Sentimentanalyse.<\/p>\r\n<\/div>\r\n\r\n

\r\n\t

Automatische Sentimentanalyse<\/h2>\r\n\t

Das automatische Sentimentanalyse-Tool<\/a> von MAXQDA ist auf die Analyse k\u00fcrzerer Textsegmente ausgelegt, wie zum Beispiel Antworten auf offene Umfragefragen, codierte Segmente oder Tweets. Mit einem Workaround k\u00f6nnen Sie jedoch auch die vorherrschende Stimmung eines gesamten Textdokuments analysieren. Sie k\u00f6nnen auf das automatische Sentimentanalyse-Tool im „Smart-Coding-Tool“, im Tool „Survey-Antworten kategorisieren“ und im Tool „Tweets analysieren“ zugreifen, und es funktioniert in all diesen Bereichen \u00e4hnlich. Daher werde ich die Funktionalit\u00e4t des Tools am Beispiel des „Survey-Antworten kategorisieren“-Tools erkl\u00e4ren.<\/p>\r\n\t

\r\n\t\t\"\u00d6ffnen\r\n\t\t

\u00d6ffnen Sie die Funktion zur automatischen Sentimentanalyse im Tool Umfragedaten kategorisieren<\/i><\/p>\r\n\t<\/div>\r\n\r\n\t

Wie f\u00fchrt man eine automatische Sentimentanalyse durch<\/h3>\r\n\t

Die automatische Sentimentanalyse-Funktion arbeitet mit codierten Daten. \u00d6ffnen Sie das Tool Survey-Antworten kategorisieren<\/a> und w\u00e4hlen Sie die Surveyfrage aus, f\u00fcr die Sie die Stimmung der Teilnehmer:innen analysieren m\u00f6chten. W\u00e4hlen Sie „Sentiment-Analyse“ aus der Men\u00fcleiste. Es erscheint ein Dialog, in dem Sie verschiedene Optionen ausw\u00e4hlen k\u00f6nnen, wie die Sprache und die Option, eine Stoppwortliste anzuwenden. Nachdem Sie Ihre Einstellungen konfiguriert haben, klicken Sie auf OK. MAXQDA f\u00fchrt die Sentimentanalyse durch und pr\u00e4sentiert die Ergebnisse in der Tabelle.<\/p>\r\n\r\n\t

Stopp-Wort-Liste<\/h4>\r\n\t

Die Stopp-Wort-Liste ist eine Liste von W\u00f6rtern, die von der Analyse ausgeschlossen werden. Oft handelt es sich dabei um h\u00e4ufig verwendete W\u00f6rter, die nicht viel Bedeutung tragen, wie bestimmte und unbestimmte Artikel, Konjunktionen oder Zahlw\u00f6rter. Sie k\u00f6nnen entweder Stopp-Wort-Listen in verschiedenen Sprachen in unserem Handbuch herunterladen<\/a> oder eine eigene erstellen und mit Sentiment-W\u00f6rtern f\u00fcllen, die Sie ausschlie\u00dfen m\u00f6chten. Wenn Sie beispielsweise Teilnehmende interviewen, um verschiedene Formen von Stress zu erforschen, m\u00f6chten Sie vielleicht den Begriff Stress ausschlie\u00dfen, da er zwar ein negatives Sentiment vermittelt, aber auch in den Interview-Fragen verwendet wird.<\/p>\r\n\t

\r\n\t\t\"W\u00f6rter\r\n\t\t

W\u00f6rter von der automatischen Sentimentanalyse ausschlie\u00dfen<\/i><\/p>\r\n\t<\/div>\r\n\r\n\t

Ergebnisse der Sentimentanalyse<\/h3>\r\n\t

Als Ergebnis werden der Tabelle folgende Spalten hinzugef\u00fcgt:<\/p>\r\n\t

    \r\n\t\t
  1. Sentiment<\/b>: Enth\u00e4lt die Bewertung des Sentiments in f\u00fcnf Stufen von „negativ“ bis „positiv“. Antworten, die keine W\u00f6rter mit einem Sentiment-Wert enthalten, werden mit „Kein Sentiment“ gekennzeichnet.<\/li>\r\n\t\t
  2. (Positive) W\u00f6rter<\/b>: Anzahl der W\u00f6rter, die als positiv bewertet wurden.<\/li>\r\n\t\t
  3. (Negative) W\u00f6rter<\/b>: Anzahl der W\u00f6rter, die als negativ bewertet wurden.<\/li>\r\n\t\t
  4. Differenz<\/b>: Differenz zwischen positiven und negativen W\u00f6rtern. Ist die Zahl negativ, \u00fcberwiegen die negativen W\u00f6rter. Emojis und Symbole z\u00e4hlen als ein Wort.<\/li>\r\n\t<\/ol>\r\n\t
    \r\n\t\t\"Ergebnisse\r\n\t\t

    Ergebnisse der automatischen Sentimentanalyse<\/i><\/p>\r\n\t<\/div>\r\n\r\n\t

    Sie k\u00f6nnen Ihre Textsegmente mit ihrem jeweiligen Sentiment automatisch codieren, indem Sie auf „Antworten mit Sentiment autocodieren“ klicken. Diese Sentiment-Codes verhalten sich wie regul\u00e4re Codes. Mithilfe der Tabelle k\u00f6nnen Sie die Umfrageantworten nach Sentiment sortieren, um zu bewerten, was Menschen mit einem positiven Sentiment gesagt haben, und Sie k\u00f6nnen (Unter-)Codes erstellen, zum Beispiel Codes, die die Gr\u00fcnde repr\u00e4sentieren, warum Kund:innen ein Produkt (nicht) m\u00f6gen.<\/p>\r\n\r\n\t

    \r\n\t
    Tipp<\/b>: Wenn Sie das automatische Sentiment eines ganzen Dokuments analysieren m\u00f6chten, k\u00f6nnen Sie einen Dummy-Code erstellen, um das Dokument als Ganzes zu codieren. W\u00e4hlen Sie den Dummy-Code im Smart-Coding-Tool aus und f\u00fchren Sie die oben beschriebene automatische Sentimentanalyse durch.<\/div>\r\n\t<\/div>\r\n<\/div>\r\n\r\n
    \r\n\t

    Halbautomatische Sentimentanalyse<\/h2>\r\n\t

    Mit MAXQDA haben Sie mehr als einen Ansatz zur Durchf\u00fchrung einer Sentimentanalyse. Neben der Verwendung der automatischen Sentimentanalyse-Funktionen von MAXQDA k\u00f6nnen Sie auch eine halbautomatische Sentimentanalyse mit den MAXDictio-Tools<\/a> durchf\u00fchren. Der halbautomatische Ansatz beinhaltet zun\u00e4chst das manuelle Erstellen eines W\u00f6rterbuchs mit Sentiment-W\u00f6rtern. Sobald Sie dieses W\u00f6rterbuch erstellt haben, k\u00f6nnen Sie die MAXDictio-Tools wie die diktion\u00e4rsbasierte Inhaltsanalyse, die Keyword-in-Context-Funktion und die Worth\u00e4ufigkeits-Funktion verwenden, um das Vorkommen dieser Sentiment-W\u00f6rter in Ihren Dokumenten zu bewerten. W\u00e4hrend dieser Ansatz mehr Zeit in Anspruch nimmt als die automatische Sentimentanalyse, da Sie manuell ein Sentiment-W\u00f6rterbuch erstellen m\u00fcssen, bietet er gr\u00f6\u00dfere Flexibilit\u00e4t. Sie k\u00f6nnen Ihre Analyse auf bestimmte Sentiment-W\u00f6rter konzentrieren und erm\u00f6glichen so eine nuanciertere Bewertung. Zus\u00e4tzlich k\u00f6nnen Sie spezifischere Emotionen wie Wut bewerten, anstatt nur positive oder negative Sentiments, wie bei dser automatischen Sentimentanalyse.<\/p>\r\n\r\n\t

    W\u00f6rterbuch erstellen<\/h3>\r\n\t

    Um ein W\u00f6rterbuch in MAXQDA zu erstellen, gehen Sie zu MAXDictio > W\u00f6rterbuch und klicken Sie auf das Plus-Symbol. Als n\u00e4chstes m\u00fcssen Sie eine Kategorie erstellen, indem Sie ihr einen eindeutigen Namen geben und die entsprechenden W\u00f6rter zur Liste hinzuf\u00fcgen. W\u00e4hrend Ihrer Analyse k\u00f6nnen Sie Kategorien einfach durch Doppelklick auf eine Kategorie aktivieren oder deaktivieren. Ausf\u00fchrlichere Informationen zur Erstellung eines W\u00f6rterbuchs finden Sie in unserem Online-Handbuch<\/a>.<\/p>\r\n\r\n\t

    \r\n\t\t\"Erstellung\r\n\t\t

    Erstellung eines W\u00f6rterbuchs f\u00fcr die Sentimentanalyse<\/i><\/p>\r\n\t<\/div>\r\n\r\n\t

    \r\n\t
    Tipp<\/b>: Sie k\u00f6nnen im Internet oder in der wissenschaftlichen Literatur nach einer Liste von Sentiment-W\u00f6rtern suchen.<\/div>\r\n\t<\/div>\r\n\r\n\t

    Diktion\u00e4rsbasierte Inhaltsanalyse<\/h3>\r\n\t

    Mit der diktion\u00e4rsbasierte Inhaltsanalyse<\/a> von MAXQDA k\u00f6nnen Sie sich die H\u00e4ufigkeit der Diktion\u00e4r-Kategorien in einer Tabelle anzeigen lassen. Die Ergebnistabelle zeigt, wie h\u00e4ufig W\u00f6rter aus den zuvor erstellten W\u00f6rterbuch-Kategorien vorkommen. Zum Beispiel wie h\u00e4ufig \u201epositive\u201c und \u201enegative\u201c W\u00f6rtern in jedem Dokument vorkommen. Im Beispiel unten wird deutlich, dass Mateo und Riley h\u00e4ufiger positive W\u00f6rter verwendeten, w\u00e4hrend Selim h\u00e4ufiger negative W\u00f6rter benutzte. Die diktion\u00e4rsbasierte Inhaltsanalyse ist eine schnelle M\u00f6glichkeit, das vorherrschende Sentiment eines Dokuments zu bewerten. Allerdings wird bei diesem Ansatz der Kontext der Diktion\u00e4r-W\u00f6rter nicht betrachtet, somit kann beispielsweise Ironie nicht erkannt werden.<\/p>\r\n\t

    \r\n\t\t\"Ergebnisse\r\n\t\t

    Ergebnisse der diktion\u00e4rsbasierten Inhaltsanalyse<\/i><\/p>\r\n\t<\/div>\r\n\r\n\t

    Um sicherzustellen, dass das Sentiment immer korrekt erfasst wird, k\u00f6nnen Sie die Dokumente autocodieren und die codierten Segmente \u00fcberpr\u00fcfen, um den Kontext der W\u00f6rter zu pr\u00fcfen. Klicken Sie dazu auf das Symbol „Dokumente autocodieren mit Diktion\u00e4rskategorien\u201c in der Symbolleiste des Ergebnisfensters. W\u00e4hlen Sie die Kategorien aus, die Sie autocodieren m\u00f6chten, legen Sie eine Code-Farbe und den Codier-Kontext (nur Suchbegriff codieren, gesamten Satz codieren) fest. Durch die \u00dcberpr\u00fcfung des Kontexts der Sentiment-W\u00f6rter wird Ihre Sentimentanalyse gr\u00fcndlicher und genauer.<\/p>\r\n\t

    \r\n\t\t\"Autocodierung\r\n\t\t

    Autocodierung Ihrer Dokumente mit dem Sentiment-W\u00f6rterbuch<\/i><\/p>\r\n\t<\/div>\r\n\r\n\t

    Keyword-in-Context: Der Kontext macht den Unterschied<\/h3>\r\n\t

    Wenn Sie den Kontext eines Sentiment-Worts direkt in ihrer Analyse einbeziehen m\u00f6chten, ist die Keyword-in-Context-Funktion<\/a> Funktion das richtige Tool. \u00d6ffnen Sie das Tool aus dem MAXDictio Tab, w\u00e4hlen Sie \u201eSuche nach Suchbegriffen des Diktion\u00e4rs\u201c und geben Sie an wie viele Kontextw\u00f6rter angezeigt werden sollen. Die Ergebnistabelle pr\u00e4sentiert Ihnen dann das komplette Bild: das Sentiment-Wort inklusive Kontext. Wenn Sie mehr Kontext ben\u00f6tigen, klicken Sie auf einen Tabelleneintrag, und MAXQDA springt zur entsprechenden Stelle im Dokumenten-Browser. <\/p>\r\n\t

    Besonders praktisch: Mit einem Doppelklick in der ersten Spalte der Ergebnistabelle k\u00f6nnen Sie irrelevante Treffer ausschlie\u00dfen \u2013 etwa wenn ein Wort wie „schwierig“ nur als Echo auf eine Interviewfrage auftaucht und nicht in Bezug auf die Situation der\/des Interviewten. Anschlie\u00dfend k\u00f6nnen Sie die Suchtreffer autocodieren. Die von Ihnen ausgeschlossenen Treffer werden nicht autocodiert.<\/p>\r\n\t

    \r\n\t\t\"Den\r\n\t\t

    Den Kontext eines sentimentalen Wortes bewerten<\/i><\/p>\r\n\t<\/div>\r\n\r\n\t

    Worth\u00e4ufigkeiten: Quantitative Sentimentanalyse<\/h3>\r\n\t

    Sie k\u00f6nnen das Tool Worth\u00e4ufigkeiten<\/a> verwenden, wenn Sie einen quantitative Sentimentanalyse durchf\u00fchren wollen. \u00dcberblick \u00fcber das Vorkommen der Sentiment-W\u00f6rter bekommen wollen. Die Ergebnistabelle zeigt Ihnen nicht nur, wie oft ein Sentiment-Wort insgesamt vorkommt, sondern schl\u00fcsselt dies auch nach Dokumenten auf. Im Beispiel unten dominieren die positiven Begriffe „zufrieden“ und „gl\u00fccklich“.<\/p>\r\n\t

    \r\n\t\t\"Ermitteln\r\n\t\t

    Ermitteln Sie die am h\u00e4ufigsten verwendeten sentimentalen W\u00f6rter<\/i><\/p>\r\n\t<\/div>\r\n\t

    Durch Doppelklick auf ein Wort \u00f6ffnet sich ein Fenster, das alle Stellen auflistet, an denen das Wort vorkommt. Hier k\u00f6nnen Sie gezielt einzelne Fundstellen \u00fcberpr\u00fcfen und bei Bedarf von der Analyse ausschlie\u00dfen.Dies erm\u00f6glicht eine pr\u00e4zisere Kontrolle \u00fcber die Daten und stellt sicher, dass die Sentimentanalyse den beabsichtigten Kontext widerspiegelt.<\/p>\r\n<\/div>\r\n\r\n

    \r\n\t

    Manuelle Sentimentanalyse: Wenn es auf die Feinheiten ankommt<\/h2>\r\n\t

    Neben den automatisierten L\u00f6sungen bietet MAXQDA Ihnen auch alle Werkzeuge f\u00fcr eine detaillierte manuelle Sentimentanalyse. Erstellen Sie eigene Sentiment-Codes und codieren Sie Ihre Dokumente von Hand. Dieser Weg mag zwar zeitintensiver sein als die automatischen Varianten, aber er bietet Ihnen un\u00fcbertroffene Pr\u00e4zision und Flexibilit\u00e4t. Anders als bei der automatischen Sentimentanalyse sind Sie nicht auf vordefinierte Kategorien wie „positiv“, „neutral“ und „negativ“ beschr\u00e4nkt \u2013 Sie k\u00f6nnen Ihre eigenen, ma\u00dfgeschneiderten Kategorien entwickeln, die genau zu Ihrem Forschungsvorhaben passen.<\/p>\r\n\r\n\t

    \r\n\t
    Tipp<\/b>: Wenn Sie Interviews durchgef\u00fchrt haben, k\u00f6nnen Sie auch die Original-Audiodatei importieren und sie \u00fcber Zeitstempeln mit Ihrem Transkript verkn\u00fcpfen. So k\u00f6nnen Sie jederzeit in die Aufnahmen hineinh\u00f6ren und emotionale Nuancen erfassen, die im geschriebenen Text m\u00f6glicherweise untergehen \u2013 etwa Tonfall, Pausen oder Betonungen.\r\n\t<\/div>\r\n\t<\/div>\r\n\r\n\t

    Codes erstellen und anwenden<\/h3>\r\n\t

    Das Erstellen von Sentiment-Codes ist einfach. Klicken Sie auf das Plus-Zeichen im Code-Fenster, w\u00e4hlen Sie einen Namen und eine Farbe aus und f\u00fcgen Sie eine Code-Beschreibung hinzu. Um den Code anzuwenden, markieren Sie einfach ein Textsegment im Dokumenten-Browser und codieren Sie via drag-and-drop. Sie k\u00f6nnen Ihre Codes f\u00fcr eine bessere \u00dcbersicht hierarchisch organisieren, ebenfalls ganz einfach via drag-and-drop.<\/p>\r\n\t

    \r\n\t\t\"Manuelles\r\n\t\t

    Manuelles Erstellen von Codes zur Durchf\u00fchrung einer Sentimentanalyse<\/i><\/p>\r\n\t<\/div>\r\n\r\n\t

    Emoticodes<\/h3>\r\n\t

    Neben wortbasierten Codes bietet MAXQDA die M\u00f6glichkeit Emojis als Codes<\/a> zu verwenden. Diese Funktion ist im Kontext der Sentimentanalyse besonders n\u00fctzlich. Um einen Emoticode anzuwenden, markieren Sie ein Textsegment, klicken Sie auf „emoticode-Fenster anzeigen“ in der Symbolleiste des Dokumenten-Browsers und w\u00e4hlen Sie ein passendes Emoji aus. Emoticodes verhalten sich wie jeder andere Code in MAXQDA, was bedeutet, dass Sie die gleichen Analyse- und Visualisierungsfunktionen f\u00fcr sie verwenden k\u00f6nnen.<\/p>\r\n\t

    \r\n\t\t\"Verwenden\r\n\t\t

    Verwenden Sie Emoticodes f\u00fcr Ihre Sentimentanalyse<\/i><\/p>\r\n\t<\/div>\r\n\r\n\r\n\t

    Hilfreiche Funktionen f\u00fcr Ihre Sentimentanalyse<\/h2>\r\n\t

    Nachdem Sie nun die Hauptfunktionen f\u00fcr die Durchf\u00fchrung einer Sentimentanalyse kennen, stellen wir einige weitere besonders hilfreiche Funktionen und Tools von MAXQDA vor. Daf\u00fcr bietet Ihnen MAXQDA verschiedene M\u00f6glichkeiten.<\/p>\r\n<\/div>\r\n\r\n

    \r\n\t

    Annotationsfunktionen<\/h3>\r\n\t

    Besonders bei der Arbeit im Team ist es ratsam, Entscheidungen, Zweifel und \u00e4hnliches zu notieren, damit Ihre Kolleg:innen Ihren Gedankengang nachvollziehen k\u00f6nnen.<\/p>\r\n\r\n\t

    Code-Memos<\/h4>\r\n\t

    Verwenden Sie Code-Memos<\/a>, um einen Code zu definieren, beispielsweise durch das Festlegen von Ein- und Ausschlusskriterien. Dies ist besonders hilfreich bei der manuellen Sentimentanalyse, da es eine konsistente Code-Anwendung gew\u00e4hrleistet.<\/p>\r\n\r\n\t

    Coding-Kommentare<\/h4>\r\n\t

    Coding-Kommentare<\/a> beziehen sich auf ein bestimmtes codiertes Segment und k\u00f6nnen verwendet werden, um Gedanken und Fragen zu dem jeweiligen Segment zu notieren. Um einen Coding-Kommentar zu erstellen, klicken Sie mit der rechten Maustaste auf den Codierstreifen und w\u00e4hlen Sie „Kommentar bearbeiten“. Die Kommentare werden in der Seitenleiste des Dokumenten-Browsers angezeigt.<\/p>\r\n\r\n\t

    In-Dokument-Memos<\/h4>\r\n\t

    Neben Coding-Kommentaren k\u00f6nnen Sie In-Dokument-Memos<\/a> verwenden, die Sie einem codierten Segment oder einem anderen Teil des Textes zuweisen k\u00f6nnen. W\u00e4hrend Coding-Kommentare eine Zeichenbegrenzung haben, haben Memos diese nicht. Sie k\u00f6nnen ein Memo verwenden, wenn die Wortbegrenzung des Kommentars nicht ausreicht. Um ein Memo einzuf\u00fcgen, markieren Sie das Textsegment und w\u00e4hlen Sie „Memo aus Auswahl einf\u00fcgen“ aus dem Kontextmen\u00fc oder doppelklicken Sie in die Memo-Spalte (siehe Screenshot unten). F\u00fcr eine bessere \u00dcbersicht und sp\u00e4tere Organisation k\u00f6nnen Sie aus verschiedenen Memo-Symbolen w\u00e4hlen, wie zum Beispiel ein Fragezeichen, wenn das Memo eine Frage enth\u00e4lt.<\/p>\r\n\t

    \r\n\t\t\"Annotieren\r\n\t\t

    Annotieren Sie Ihre Sentimentanalyse mit Memos<\/i><\/p>\r\n\t<\/div>\r\n<\/div>\r\n\r\n

    \r\n

    AI Assist<\/h3>\r\n\t

    AI Assist ist MAXQDAs Add-on f\u00fcr KI-gest\u00fctzte Funktionen, die Ihre Sentimentanalyse auf verschiedene Weise unterst\u00fctzen k\u00f6nnen. Um mehr dar\u00fcber zu erfahren, wie Sie AI Assist aktivieren k\u00f6nnen, besuchen Sie unsere Website<\/a>.<\/p>\r\n\r\n\t

    Dokumente zusammenfassen<\/h4>\r\n\t

    AI Assist umfasst mehrere Zusammenfassungsfunktionen, einschlie\u00dflich „Dokumente zusammenfassen“<\/a>. Sie k\u00f6nnen auf die Funktion \u00fcber das Kontextmen\u00fc eines Dokuments zugreifen. Neben der Festlegung der Sprache und L\u00e4nge der Zusammenfassung k\u00f6nnen Sie der KI spezifische Anweisungen geben. Im Kontext der Sentimentanalyse k\u00f6nnen Sie beispielsweise die KI bitten, sich auf die Stimmung der Teilnehmer:innen zu konzentrieren. Dadurch k\u00f6nnen Sie schnell die vorherrschende Stimmung eines Dokuments identifizieren. Dokumente zusammenfassen funktioniert am besten bei Interviews oder l\u00e4ngeren Textsegmenten und weniger gut bei kurzen Antworten auf offene Umfragefragen, da es eine gewisse Textl\u00e4nge erfordert.<\/p>\r\n\t

    \r\n\t\t\"KI-generierte\r\n\t\t

    KI-generierte Dokumentzusammenfassung mit Schwerpunkt auf Selims Gef\u00fchlen<\/i><\/p>\r\n\t<\/div>\r\n\r\n\r\n\t

    AI Coding (Beta)<\/h4>\r\n\t

    Die Funktion AI Coding<\/a> ist besonders n\u00fctzlich, zum Beispiel um zu \u00fcberpr\u00fcfen, ob die KI die gleichen Textsegmente codieren w\u00fcrde. Da die KI-Codierung Dokument f\u00fcr Dokument durchgef\u00fchrt wird, funktioniert sie am besten bei Interviews oder l\u00e4ngeren Textsegmenten und weniger gut bei kurzen Antworten, z.B. Antworten auf Survey-Fragen. Eine Voraussetzung f\u00fcr effektive KI-Codierung ist eine detaillierte und pr\u00e4zise Code-Beschreibung, die es der KI leichter macht, die gew\u00fcnschten Ergebnisse zu liefern. Weitere Anleitungen und Tipps finden Sie in unserem Blog-Artikel zu AI Coding<\/a>. Als Ergebnis wird ein neuer KI-Code erstellt, der im Code-System leicht zu unterscheiden ist. Sie k\u00f6nnen die codierten Segmente \u00fcberpr\u00fcfen, um die Codierungsgrenzen gegebenenfalls anzupassen oder ein codiertes Segment zu l\u00f6schen.<\/p>\r\n\r\n\t

    Subcodes vorschlagen<\/h4>\r\n\t
    \r\n\t\t\"KI-genertierte\r\n\t\t

    KI-genertierte Subcodevorschl\u00e4ge, die Gr\u00fcnde f\u00fcr ein Sentiment abdecken<\/i><\/p>\r\n\t<\/div>\r\n\r\n\t

    KI-generierte Subcode-Vorschl\u00e4ge<\/a> k\u00f6nnten interessant sein, wenn Sie Ihre Daten detaillierter analysieren m\u00f6chten, beispielsweise um Merkmale und Gr\u00fcnde zu identifizieren, die Ihre Kunden dazu bringen sich positiv \u00fcber Ihr Produkt zu \u00e4u\u00dfern. Die Subcode-Vorschl\u00e4ge werden basierend auf dem Inhalt des ausgew\u00e4hlten Codes generiert. Als Ergebnis erhalten Sie eine Liste von Code-Vorschl\u00e4gen, die im Memo des Codes gespeichert werden, sodass die Entscheidung, welche Codes erstellt werden sollen, bei Ihnen liegt. Ob es sich um einen automatischen Sentiment-Code, einen manuell erstellten Code, einen Emojicode oder einen KI-generierten Code handelt, spielt keine Rolle \u2013 die Subcode-Vorschl\u00e4ge von AI Assist funktioniert bei allen Codes. Sie k\u00f6nnen die Vorschl\u00e4ge mit zus\u00e4tzlichen Anweisungen auf Ihre Bed\u00fcrfnisse abstimmen, zum Beispiel k\u00f6nnen Sie die KI anweisen, Subcodes zu generieren, die alle negativen Aspekte abdecken, die Kunden bez\u00fcglich der Benutzerfreundlichkeit Ihres Produkts erw\u00e4hnt haben. Bei einem explorativen Vorgehen kann es auch interessant sein, keine zus\u00e4tzlichen Anweisungen oder Kontext zu geben und so Subcodes zu identifizieren, an die Sie m\u00f6glicherweise nicht gedacht haben.<\/p>\r\n\r\n\t

    Aggregation der Sentimentanalyse-Ergebnisse<\/h3>\r\n\t

    Wie setzt man die Sentimentanalyse fort, nachdem man die Daten codiert hat? Mit MAXQDA k\u00f6nnen Sie H\u00e4ufigkeitsdiagramme f\u00fcr Ihre Sentiment-Codes erstellen, Maps zur Visualisierung der Beziehung zwischen (Sentiment-)Codes nutzen, Ihre Codierungsergebnisse zusammenfassen und Arbeitsbl\u00e4tter erstellen, die die perfekte Grundlage f\u00fcr Ihren Forschungsbericht sind.<\/p>\r\n\r\n\t

    Visualisieren Sie Ihre Sentimentanalyse-Ergebnisse<\/h4>\r\n\t

    Um einen schnellen \u00dcberblick \u00fcber die H\u00e4ufigkeitsverteilung Ihrer Sentimentanalyse zu erhalten, k\u00f6nnen Sie MAXQDAs H\u00e4ufigkeitsdiagramme verwenden. Diese Funktion erm\u00f6glicht es Ihnen, schnell zu verstehen, welche Sentiment-Codes am h\u00e4ufigsten verwendet werden. Nat\u00fcrlich k\u00f6nnen Sie das Diagramm nach Ihren Bed\u00fcrfnissen modifizieren. Sie k\u00f6nnen beispielsweise eine \u00dcberschrift hinzuf\u00fcgen, unter Farbschemata w\u00e4hlen und Prozents\u00e4tze anzeigen lassen, um nur einige zu nennen. Zus\u00e4tzlich unterst\u00fctzen MAXQDAs H\u00e4ufigkeitsdiagramme verschiedene visuelle Formate, einschlie\u00dflich Balkendiagramme, Kreisdiagramme und Liniendiagramme, was die Pr\u00e4sentation Ihrer Ergebnisse unkompliziert und einfach macht. Au\u00dferdem k\u00f6nnen Sie das Diagramm f\u00fcr die Einbindung in Berichte, Pr\u00e4sentationen oder Publikationen exportieren.<\/p>\r\n\t

    \r\n\t\t\"Visualisieren\r\n\t\t

    Visualisieren Sie die Ergebnisse Ihrer Sentimentanalyse<\/i><\/p>\r\n\t<\/div>\r\n\r\n\t

    Zusammenfassen des Inhalts eines Sentiment-Codes \u00fcber F\u00e4lle hinweg<\/h4>\r\n\t

    Mit AI Assist k\u00f6nnen Sie verschiedene Elemente Ihres MAXQDA Projekts zusammenfassen, einschlie\u00dflich codierte Segmente. Diese Funktion ist besonders n\u00fctzlich, wenn Sie eine (halb-)automatische Sentimentanalyse durchf\u00fchren und die Sentiments autocodiert haben. Durch die Zusammenfassung aller mit „positiv“ codierten Textsegmente k\u00f6nnen Forscher:innen schnell aufdecken, was Kund:innen an dem Produkt gef\u00e4llt. Wie bei vielen anderen AI Assist-Tools k\u00f6nnen Sie Anweisungen f\u00fcr die KI hinzuf\u00fcgen, wie zum Beispiel Kontextinformationen oder den gew\u00fcnschten Fokus der Zusammenfassung. Diese Anweisungen k\u00f6nnen die Ergebnisse erheblich verbessern. Die Code-Zusammenfassung wird im Code-Memo gespeichert und ist der perfekte Ausgangspunkt f\u00fcr Ihren Bericht.<\/p>\r\n\r\n\r\n\t

    Zusammenfassen aller codierten Sentiments eines Dokuments<\/h4>\r\n\t

    Das Summary Grid<\/a> ist das Tool, das Sie ben\u00f6tigen, wenn Sie einen Sentiment-Code mehrmals pro Dokument verwendet haben. Das Summary Grid listet alle Segmente eines Dokuments auf, die mit einem bestimmten Code codiert wurden, beispielswiese alle mit „positiv“ codierten Segmente aus Selims Interview. Wenn Sie alle diese Segmente gleichzeitig betrachten, k\u00f6nnen Sie sie manuell oder mit AI Assist zusammenfassen. Die Tabellenansicht auf der linken Seite bietet einen einfachen \u00dcberblick: ein blauer Knoten in einer Zelle zeigt an, dass Sie diesen Code (Zeile) in diesem Dokument (Spalte) angewendet haben, und ein gr\u00fcner Hintergrund zeigt an, dass Sie eine Zusammenfassung f\u00fcr diese Dokument-Code-Kombination erstellt haben. Die Zusammenfassungen im Summary Grid sind ein perfekter Ausgangspunkt f\u00fcr die Summary Tables und den Summary Explorer.<\/p>\r\n\r\n\r\n\t

    QTT \u2013 Aggregieren Sie Ihre Sentimentanalyse-Ergebnisse und bereiten Sie Ihren Bericht vor<\/h4>\r\n\t

    MAXQDA bietet einen innovativen Arbeitsbereich namens Questions-Themes-Theories (QTT)<\/a>, um wichtige Visualisierungen, Notizen, Segmente und andere Analyseergebnisse zu sammeln. Sie finden dieses Tool im Analyse-Tab in MAXQDA. Der QTT-Arbeitsbereich ist der perfekte Ort, um Ihre Forschungsfrage(n) mit den entsprechenden analytischen Elementen zu kombinieren, die Sie in MAXQDA erstellt haben, wie H\u00e4ufigkeitsverteilungen von Sentiments, KI-generierte Code-Zusammenfassungen, Code-Memos\/Kommentare und mehr. Zus\u00e4tzlich k\u00f6nnen Sie Ihre Schlussfolgerungen, Theorien und Erkenntnisse hinzuf\u00fcgen. Die Idee ist, f\u00fcr jede Forschungsfrage ein separates Arbeitsblatt zu erstellen und es mit zugeh\u00f6rigen Elementen zu f\u00fcllen. Dies hilft Ihnen, Ihre Analyseergebnisse effektiv zu organisieren und sie f\u00fcr Ihren Bericht, Ihre Abschlussarbeit oder Ihr Paper vorzubereiten.<\/p>\r\n\t

    \r\n\t\t\"Fassen\r\n\t\t

    Fassen Sie die Ergebnisse Ihrer Sentimentanalyse zusammen und erstellen Sie Ihren Bericht mit QTT<\/i><\/p>\r\n\t<\/div>\r\n<\/div>\r\n\r\n

    Viel Spa\u00df beim Durchf\u00fchren Ihrer Sentimentanalyse!<\/p>\r\n\r\n\r\n

    \r\n\t

    Weitere Ressourcen<\/h2>\r\n\t
    \r\n\t\t
    \r\n\t\t\t

    Nutzen Sie AI Assist zur Unterst\u00fctzung Ihrer Sentimentanalyse<\/b><\/p>\r\n\t\t\t

    Holen Sie sich AI Assist<\/a><\/p>\r\n\t\t<\/div>\r\n\t\t

    \r\n\t\t\t\r\n\t\t\t

    Blogbeitrag: Sentiment Analysis Research Example (EN)<\/b><\/p>\r\n\t\t\t

    Blogbeitrag lesen<\/a><\/p>\t\r\n\t\t<\/div>\t\t\r\n\t<\/div>\r\n<\/div>","protected":false},"author":5,"featured_media":128431,"template":"","rg-themes":[],"rg-methodologies":[],"rg-tools":[],"class_list":["post-128393","research-guides","type-research-guides","status-publish","has-post-thumbnail","hentry"],"acf":[],"yoast_head":"\nSentimentanalyse Leitfaden mit Beispielen (2025)<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Lernen Sie, wie Sie Ihre Sentimentanalyse auf ein neues Level heben und wertvolle Erkenntnisse aus Ihren Daten gewinnen k\u00f6nnen.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.maxqda.com\/de\/research-guides\/sentimentanalyse\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Sentimentanalyse Leitfaden mit Beispielen\" \/>\n<meta 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