Über EmotionsRadar

EmotionsRadar ist ein Forschungsprojekt und der Name der jeweils aktuellen Software. EmotionsRadar erkennt Emotionen in Texten. Zu Suchbegriffen können emotionale Profile erstellt werden, z.B. mit Hinblick auf die Emotion Ärger (die Shitstorm-Emotion).

Die neuste Version des EmotionsRadars ist die erste Produktgeneration im Markt. Sie lief in der ersten Version mehrere Monate als Test im Bereich Automobile (siehe Ergebnis-Beispiele). Die verfügbaren Auswertungen waren im Frontend einer Frankfurter Social Media Agentur visualisiert. Aktuell wird die Software nochmals überarbeitet.

Die Identifikation von Emotionen zu Marken- und Produktnamen, Organisationen und Persönlichkeiten verschiedenster Branchen und vieler Sprachen ist möglich.

EmotionsRadar ist kein Produkt ‚von der Stange‘, sondern immernoch ein Forschungsprojekt - in Kooperation mit dem Fraunhofer Institut. Es beruht auf intelligenten Opinion Mining-Verfahren und langjähriger Emotionsforschung.

Vision

Irgendwann soll EmotionsRadar auf Knopfdruck emotionale Profile und Stimmungen zu Suchbegriffen verschiedenster Branchen liefern können.

User könnten dann einen x-beliebigen Suchbegriff in die Search Bar eingeben - und das emotionale Profil des Begriffs erscheint.
So könnte ein universeller EmotionsRadar-Search Bar aussehen:

Screenshot der Search Bar
Screenshot der Search Bar

Notwendigkeit

Menschen äußern Emotionen im World Wide Web täglich millionenfach - als sogenannte Meinung. Da Emotionen Handeln steuern, besteht die Notwendigkeit, Entwicklungen der Kundenstimmung zu beobachten.

Es gibt mehr als 300 Gefühlszustände, die sich in Text ausdrücken lassen. Dabei variiert das Set relevanter Emotionen nach Sprache, Branche und Marke. Die besondere Leistung von EmotionsRadar besteht darin, einzelne Emotionen aus dem Datenlärm grosser Datenmengen herauszufiltern.

Hinweis: Wir analysieren Daten. Wir generieren, sammeln oder verkaufen sie nicht. Wir kooperieren mit Social Media Monitoring-Agenturen und erweitern deren Angebot um Emotionsanalysen. Industriepartner oder Forenbetreiber haben ebenfalls die Möglichkeit, uns eigene Daten für die Analyse zur Verfügung stellen.

Set der Emotionen

Die Identifikation branchenrelevanter Emotionen ist Grund-Voraussetzung für eine sinnvolle Analyse.

Folgende zehn Emotionen sind für 95% der deutschsprachigen Gefühlsäußerungen über Automobile verantwortlich:

LOVE

  • Emotion Liebe
  • Sentiment: positiv
  • Kategorie: sozial
  • ICON: Herz

--> Das ist eine Love Story!

Emotionale Ausprägungen von Liebe:

Anziehung, Verbindlichkeit, Vertrauen, Wohlbefinden, Verliebtsein, intellektuelle Gemeinsamkeiten, Sympathie, Geborgenheit, Akzeptanz usw.

FRUSTRATION

  • Emotion Frust
  • Sentiment: negativ
  • Kategorie: sozial
  • ICON: Zerbrochenes Herz

-->Versöhnung anstreben!

Emotionale Ausprägungen von Frust:

Antipathie, Abneigung (sozial), Verachtung, Neid, Eifersucht, Ekel, Abgelehntsein, Einsamkeit usw.

JOY

  • Emotion Freude
  • Sentiment: positiv
  • Kategorie: situativ
  • ICON: Smiley

--> Glückwunsch: Zufriedene Kunden!

Emotionale Ausprägungen von Freude:

Glücklichsein, Zufriedenheit, Wohlbehagen, Heiterkeit, Humor, Spass, Genuss, Witz, Ausgeglichenheit usw.

SORROW

  • Emotion Sorge
  • Sentiment: negativ
  • Kategorie: situativ
  • ICON: Smiley leicht rot

--> Genauer hinschauen!

Emotionale Ausprägungen von Sorge:

Bedenken, Kummer, Schmerz, Sorge über andere Personen/ um sich selbst/ um Objekte, Leiden, Traurigkeit, Skepsis usw.

ANGER

  • Emotion Ärger
  • Sentiment: positiv
  • Kategorie: situativ
  • ICON: Smiley rot

--> Achtung: Verärgerte Kunden!

Emotionale Ausprägungen von Ärger:

Frustration (situativ), Wut, Übersteigerung von Ärger, unter Druck stehen, Defamation, Leiden (unter Barrieren), Zorn usw.

LIKE

  • Emotion Gefallen
  • Sentiment: positiv
  • Kategorie: kognitiv
  • ICON: Daumen hoch

--> Das gefällt!

Emotionale Ausprägungen von Gefallen:

Ästhetische Ansprache: einen Anblick von Objekten/ Figuren/ Proportionen/ Farbkombinationen/ Düften geniessen, intellektuelle Schönheit usw.

DISLIKE

  • Emotion Nicht-Gefallen
  • Sentiment: negativ
  • Kategorie: kognitiv
  • ICON: Daumen runter

--> Bitte verbessern!

Emotionale Ausprägungen von Nicht-Gefallen:

Das Gegenteil der emotionalen Zustände, die mit Gefallen verbunden sind.

PRAISE

  • Emotion Glaube
  • Kategorie: kognitiv
  • Sentiment: positiv
  • ICON:Bizeps

--> Die Kunden glauben daran!

Emotionale Ausprägungen von Glaube:

"religiöse Gefühle", starker Glauben an etwas, Erlösung, Vertrauen (kognitiv), Zuversicht, Schicksal usw.

REVIEW POSITIVE

  • Urteile positiver Art
  • Sentiment: positiv
  • Kategorie: kognitiv
  • ICON: Ohr

--> Großartig! Kunden nehmen Produktattribute positiv wahr.

Emotionale Ausprägungen von Positiv-Urteile:

Aufmerksamkeit, Interesse, Engagement, Vorbildsein, Sinnhaftigkeit, Hingabe (kognitiv), Urteil, positive Erkenntnis usw.

REVIEW NEGATIVE

  • Urteile negativer Art
  • Sentiment: negativ
  • Kategorie: kognitiv
  • ICON: Ohr

--> Hinhören! Kunden beschweren sich über das Angebot.

Emotionale Ausprägungen von Negativ-Urteile:

Das Gegenteil der Emotionen zu "Positiv-Urteile"

Ergebnis-Beispiele

Im Folgenden sehen Sie Auswertungsbeispiele für ausgewählte Automobilmarken.

Wichtig: Die Grafiken erheben bzgl. der Aussagen zu den dort genannten Marken weder Anspruch auf Aktualität noch auf Repräsentativität!

Level 1 - Shares of Emotions
Level 1 - Shares of Emotions
Level 2 - Emotions-Timeline
Level 2 - Emotions-Timeline
Level 3 - Emotions-Tagcloud
Level 3 - Emotions-Tagcloud
Performance in Automotive Dashboard 2017
Performance in Automotive Dashboard 2017
Quality of Statistical Models
Quality of Statistical Models
Performance Portfolio
Performance Portfolio

Kennzahlen

Key Figures Explanation Availability
OpinionJede emotional gefärbte textliche Aussage ist für uns eine Meinung (Opinion). Äußerungen ohne emotionale Färbung sind für uns keine Meinung. EmotionsRadar ignoriert Aussagen ohne Emotion. Er liefert somit keinen Datenlärm, sondern ist fokussiert auf Emotionen/Opinions. Daher ist die Anzahl von Treffern in unseren Analysen deutlich geringer als in üblichen Hits-basierten Analysen. Nur 2 - 8% der Texte in Automobilforen bspw. beinhalten Emotionen.YES
Number of Emotions

Auszählung der definierten Emotionen (siehe Set der Emotionen), die in Texten gefunden wurde. In einem Posting können mehrere Emotionen enhalten sein.

YES
Share of Emotion

Zeigt die jeweiligen Anteile der gefundenen einzelnen Emotionen in Texten zu einem eingegeben Begriff an, z.B. den Share of Joy. Aus 100% emotionaler Äußerungen wird die Aufteilung der einzelnen Emotionen angezeigt. Der Share of Emotions wird daher genutzt, um die Zusammensetzung der 100% zu analysieren und ein Benchmarking mit der Konkurrenz durchzuführen. Das emotionale Profil einer Marke bspw. sollte idealerweise zur emotionalen Positionierung der Marke passen.

Siehe Level 1 - Shares of Emotions.

YES
Emotions-Tagcloud

Jede Emotion im Emotions-Benchmark kann tiefergehend analysiert werden, indem die Emotion angeklickt wird. Beim Auswählen bspw. von ‚Anger Audi‘, erscheinen dann die Begriffe, die oft im Kontext ‚Ärger mit Audi‘ auftauchen.

Siehe Level 3 - EmotionsTagcloud.

YES
Emotions-Timeline

Zeigt die emotionalen Anteile/ Shares für einen Begriff im Zeitverlauf, so dass Entwicklungen deutlich werden bspw. Veränderungen des emotionalen Profils während Kampagnen oder vor bzw. nach Launches, Relaunches etc.

Siehe Level 2 - Emotions-Timeline.

YES
Techterms-FilterFür unsere Automotive-Analysen kann ein sog. Techterms-Filter für die Emotions-Tagcloud aktiviert werden. Dieser führt dazu, dass Begriffe erscheinen, die regelmäßig im Zusammenhang mit Autos von Bedeutung sind, z.B. technische Teile (wie z.B. Motor), Begriffe im Zusammenhang mit dem Händler oder der Werkstatt.YES
Perfomance PortfolioDieses Portfolio zeigt die emotionale Positionierung verschiedener Marken im direkten Vergleich zu einer ausgewählten Emotion an. Bspw. kann der „Share of Joy“ (in %) mehrerer Marken auf der x-Achse und die Redeanteile auf der y-Achse angezeigt werden.NO

Meilensteine

  1. Start der Grundlagenforschung

    2002

    Start der Grundlagenforschung für ER zum Thema Emotionen und Markenwahl durch Nicole Krautkrämer-Merkt (Studien Doktorarbeit)

  2. Erste Offline-Emotionsstudien

    2004

    Erste Offline-Emotionsstudien werden von Kunden beauftragt, nachdem die Absatzwirtschaft über Forschungsergebnisse berichtet hat.

    Artikel in Absatzwirtschaft „Wenn Gefühle in die Irre führen“

  3. Abschluss der Doktorarbeit

    2006

    Abschluss der Studien zur Doktorarbeit/ Promotion

  4. Start Fraunhofer Kooperation

    2007

    Start der Zusammenarbeit mit dem Fraunhofer Institut, mit dem gemeinsamen Ziel, Emotionen in online Texten zu identifizieren.

    Artikel in weiter.vorn, Fraunhofer Magazin, Beilage Theseus Seite 24 „EmotionsRadar erkennt Stimmungen“

  5. CeBit-Auftritt

    2009

    CeBit-Auftritt. Präsentation erster Testergebnisse zum Monitoring einer PKW-Einführung stößt auf große Resonanz der Medien und Fachpresse

    Artikel in Absatzwirtschaft „Vom Fachbeitrag zum Tool“

    Artikel heise online „EmotionsRadar erkennt Gefühle in Online-Foren

    Artikel in der Rheinpfalz „Schürfer im Datenbergwerk“

  6. Tests & Feedbacks

    2010

    Weitere Tests und Gespräche mit der Industrie und der Politik zur Konzeptidee und Tests.

    Artikel in Planung & Analyse „Was Wähler im Internet bewegt“

  7. Gründung EmotionsRadar GmbH

    2011

    Die bis dahin aus Forschungsinteresse betriebene informelle Zusammenarbeit von Krautkrämer-Merkt und Fraunhofer-Forschern wird nun formal-vertraglich geregelt.

    Infolgedessen: Gründung der EmotionsRadar GmbH

  8. CeBit Hannover

    2013

    EmotionsRadar wird als Beispiel für eine 'BigData-Maschine' präsentiert.

  9. dmexco Köln

    2014

    Vorführung einer ersten Demo und Feedback-Gespräche mit Experten, u.a. Motor-Talk.

  10. Aufnahme zweier Kapitalgeber

    2014

    Aufnahme zweier Kapitalgeber/ Business Angels in den Kreis der Gesellschafter. 

    Ziel: Eintritt in den Markt des Social Media Monitoring für Automotive .

  11. Start Hardware FuE-Projekt

    2016

    Der Hardwarebedarf der Big Data Software wird deutlich. Start eines separaten Forschungsprojektes zu dieser Thematik an der Hochschule Koblenz.

  12. Test Automotive Sector

    2017

    EmotionsRadar-Basisfunktionen wurden erstmals testweise in den Systemen einer Social Media Agentur installiert.

    Der Test wurde beendet und die Software befindet sich in erneuter Überarbeitung.

    s.a. E-Commerce Magazin Summer 2017

  13. Update EmotionsRadar Software

    2017

    Interne Tests der upgedateten Version von EmotionsRadar dauern an.

Kontakt

Bitte treten Sie mit uns in Kontakt.

Fragen zum EmotionsRadar und weiterführende Forschung(sprojekte) richten Sie bitte

telefonisch an:

Rebecca Fröhlich, Projektmanager

+49 (0) 261 97 39 788 -1

oder:

per Mail an:

Prof. Dr. Nicole Krautkrämer-Merkt
Geschäftsführende Gesellschafterin
und Gründerin der EmotionsRadar GmbH

n.merkt@emotionsradar.com

Diese Website über EmotionsRadar gehört der Firma:

EmotionsRadar GmbH
Im Vogelsang 8
56179 Vallendar

Handelsregisterblatt 22607, Koblenz

Steuer-Nr. 22/653/03537

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