Von Social Media bis Marketing – erkenne das Thema!

Relevante Themen identifizieren, Zusammenhänge erkennen

Dokumente enthalten in der Regel eine Mischung aus verschiedenen Themen, die jeweils durch eine Gruppe von Wörtern beschrieben werden. Eine der effizientesten Techniken, versteckte Themen in großen Textmengen zu identifizieren und sie verständlich darzustellen, ist das sogenannte Topic Modeling. In diesen statistischen Modellen stellen Algorithmen fest, welche Wörter besonders häufig zusammen in Dokumenten auftreten, um daraus Themen zu bilden. Insbesondere durch maschinelles Lernen eröffnen sich neue Möglichkeiten, vorhandene Werkzeuge zu verfeinern. So messen fortschrittliche Modelle den Einfluss der Variablen aufeinander. Sie erkennen zum Beispiel, wie bestimmte Themen den Verkauf eines Produkts oder die Verbreitung eines Tweets beeinflussen, oder sie entlarven Fake News. Dies öffnet die Tür für viele interdisziplinäre Anwendungen.

Vielfältige Anwendungen von Topic Models

Ein solch fortschrittliches Tool hat eine Forschungsgruppe an der TU Clausthal entwickelt, um Zusammenhänge zwischen Themen aufzudecken. Das STREAM-Modul (Simplified Topic Retrieval, Exploration, and Analysis Module) erkennt und analysiert Themen in großen Textmengen automatisch und visualisiert diese interaktiv. Das vereinfacht die Anwendung für unerfahrene Nutzerinnen und Nutzer. Konkrete Einsatzbeispiele sind:

• Soziale Medien: Analyse von Trends, Meinungen und Stimmungen, etwa auf Plattformen wie Reddit oder StockTwits
• Politik und Gesellschaft: Untersuchung von politischen Diskursen, zum Beispiel von Politblog-Daten, um gesellschaftliche Trends zu verstehen
• Musik- und Medienanalyse: Themen in Songtexten erkennen, die mit der Popularität von Songs in Verbindung stehen
• Industrie 4.0 und Wirtschaft: Themenidentifizierung in Berichten, Marktanalysen oder internen Unternehmensdaten, Optimierung von Geschäftsentscheidungen
• Wissenschaft: Systematische Auswertung von Forschungsartikeln, um thematische Trends zu identifizieren

Datensätze schneller und effektiver auswerten

STREAM kann Themen direkt in Vorhersagemodelle integrieren, um zum Beispiel ihren Einfluss auf den Erfolg von Marketingaktionen zu analysieren. Das Modul bietet weitere Vorteile gegenüber herkömmlichen Ansätzen: Es integriert methodisch neuere und leistungsstarke Modelle (etwa Transformer-Representation Neural Topic Model), die oft schneller und effektiver für bestimmte Datensätze sind. Es enthält neuartige Metriken zur Bewertung der Themenqualität, die die Kohärenz von Themen besser erfassen. Außerdem werden eigene, multimodale Datensätze bereitgestellt, die neue Forschungsfelder erschließen.

Hier finden Sie weitere Informationen:

• STREAM: Simplified Topic Retrieval, Exploration, and Analysis Module, ACL Anthology
• STREAM, Github