Die Wordcloud oder Wortwolke ist ein Visualisierungswerkzeug, das es ermöglicht, anhand eines Bildes sehr schnell zu erkennen, welche Wörter in einem Text oder einem Textkorpus am häufigsten vorkommen. In diesem Artikel zeigen wir dir, wie das funktioniert.
Wordcloud: Wozu dient sie ?
Das Prinzip der Wordcloud oder Wortwolke ist folgendes: Innerhalb eines Textes wird die Häufigkeit der Wörter, aus denen er besteht, berechnet. Je häufiger ein Wort vorkommt, desto mehr wird es hervorgehoben!
Es gibt drei Arten, um die Wordcloud oder Wortwolke anzupassen: ihre Größe, ihre Farbe und ihre Form.
Wordcloud Vorteile
Der Hauptvorteil der Wordcloud
Wordcloud Nachteile
Obwohl sie sehr praktisch ist, ist die Wordcloud nicht immer das relevanteste und damit effektivste Werkzeug für die Durchführung von Textanalysen. Sie ist weniger genau als ein Balkendiagramm oder Bar-Chart, das spezifischere Angaben zur Worthäufigkeit liefert und einen effektiven Vergleich der Häufigkeit des Auftretens von Wörtern im Text ermöglicht. Daher ist die Genauigkeit der Informationen, die es vermittelt, gering. Außerdem ist es nicht einfach, den Kontext, in dem die Wörter vorkommen, zu übersetzen. Beispielsweise wird es schwierig sein, Sätze mit einer Verneinung zu interpretieren.
Die Phrase „Nicht zufrieden“ wird nicht unbedingt so wiedergegeben, da die Häufigkeit der Wörter individuell analysiert wird.
Wordcloud & Sentimentsanalyse
Ihre Verwendung ist jedoch oft relevant für eine Stimmungsanalyse. Nehmen wir ein Beispiel aus der Marketing-Fallstudie.
Es könnte für ein Kundenserviceteam interessant sein, abwechselnd zu sehen, welche Wörter in den positiven und negativen Kommentaren zu einem Produkt am häufigsten vorkommen.
Dies ermöglicht sowohl eine bessere Kommunikation als auch eine bessere Reaktion auf verschiedene Anfragen.
Nachdem sie eine Stimmungsanalyse der ihnen zur Verfügung stehenden Kommentare durchgeführt haben, unterstützt die Wordcloud diese erste Analyse, indem sie den Teams ermöglicht, zu sehen, welche Wörter am häufigsten vorkamen und zu ihrer Klassifizierung geführt haben.
Wenn der Kundendienst beispielsweise feststellt, dass die Wörter, die in den negativen Kommentaren am häufigsten vorkommen, einen starken Bezug zum Lieferservice haben: „Lieferzeiten“, „Gebühren“, „Porto“. Dies wird auf sehr einfache Weise die nachgelagerte Arbeit leiten und die Entscheidungsfindung beeinflussen, wie z. B. die Entscheidung, die Versandkosten zu senken oder den Spediteur zu wechseln. Mithilfe der Wordclouds können diese Teams ihre Entscheidungen leicht und ohne zusätzliche Arbeit gegenüber anderen Teams begründen.
Du bist neugierig gewprden ? Erfahre, wie Du Wordclouds mit Python erstellen kannst.
