Text Visualisierung

Eines unserer Projekte auf diesem Gebiet beschäftigt sich beispielsweise mit der Analyse der öffentlichen Meinung in Bezug auf ein bestimmtes Produkt. Marketingabteilungen müssen wissen, wie ihr neues Produkt bei der Bevölkerung ankommt, welche Eigenschaften geschätzt werden und welche vermisst werden. Weiter ist es aber auch von Interesse, ob sich alle Personen einig sind und ob sich verschiedene Gruppen erkennen lassen. Da im Zuge von Web 2.0 immer mehr Menschen ihre Meinung im Internet kund tun und dieses somit auch in der öffentlichen Meinungsbildung eine immer größere Rolle spielt, stellt das Internet eine einfach zugängliche und interessante Informationsquelle dar, um Antwort auf die oben genannten Fragen zu bekommen. Eine solch große Menge an möglicherweise relevanten Texten ist ohne automatische Unterstützung aber praktisch nicht zu bewältigen.

Andere Projekte am Lehrstuhl beschäftigen sich mit der Analyse von Texten im Hinblick auf die Veränderung einer bestimmten Texteigenschaft über die Zeit oder mit der automatischen Strukturanalyse von Textquellen, um anschließend gezielter weitere Informationen extrahieren zu können.

Allen diesen Verfahren ist gemeinsam, dass zunächst die für die Fragestellung relevanten Aspekte des Textes algorithmisch erfasst werden. Somit wird es möglich, interessante Textquellen automatisch aufzufinden und die entsprechenden Informationen zu extrahieren. Anschließend werden die Ergebnisse der Analyse komprimiert und benutzerfreundlich dargestellt. Durch die Kombination von visuellen und automatischen Verfahren kann der Analyst in dem kompletten Prozess auf effektive Weise beteiligt werden. Somit wird es möglich, selbst die Aspekte des Textes zu berücksichtigen, die schwierig vollautomatisch erfassbar sind, sowie die individuellen Vorstellungen des Analysten einfließen zu lassen.