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Year of publication
- 2017 (1)
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- Master's Thesis (1)
Language
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Text Mining bietet die Möglichkeit, große Textmengen durch automatisierte Verfahren zu analysieren. Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Anwendung und Evaluation solcher Methoden für die spezielle Textform freier Antworten aus Mitarbeiterbefragungen. Dabei werden verschiedene Techniken aus den drei Bereichen Phrasenextraktion, Sentimentanalyse und Kategorisierung dargestellt und an einer konkreten Umfrage angewendet. Die Ergebnisse werden jeweils durch Abgleich mit manuellen Ergebnissen bzw. durch manuelle Bewertungen evaluiert und die Resultate untereinander verglichen. Die genutzten Verfahren sollten ohne spezifische Trainingsdaten oder Projektinformationen anwendbar sein und sich somit auch für andere Mitarbeiterbefragungen eignen.
Die Phrasenextraktion wird auf drei verschiedene Weisen durchgeführt, wobei Part-of-Speech (POS)-Chunking, Stoppwortbegrenzung und Kookkurrenzen genutzt werden. Die Untersuchungen zeigen, dass mit dem POS-Chunking präziser die relevantesten Phrasen aus längeren Texten ermittelt werden können. Die Methode der Stoppwortbegrenzung extrahiert dagegen eine größere Vielfalt relevanter Phrasen auch aus kürzeren Texten. Manuelle Einschätzungen der Extraktionsergebnisse bewerten die Methode mit POS-Chunking am besten. Darüber hinaus wird eine automatisierte Zusammenfassung semantisch ähnlicher Phrasen durchgeführt, wodurch sich leichte Verbesserungen einiger Evaluationsergebnisse zeigten.
Für die Sentimentanalyse der freien Antworten wird eine Erweiterung eines bestehenden Verfahrens aus dem Social Media-Bereich dargestellt. Hierzu werden der Methode vier Regeln hinzugefügt, welche die Sentimentbewertung aufgrund bestimmter Syntaxformen in den freien Antworten verändern. Die Evaluation zeigt, dass drei der vier Regeln dazu beitragen, dass sich die automatisierte Bewertung manuellen Bewertungen annähert.
Die Kategorisierung wird durch die beiden Topic Modeling-Methoden Latent Dirichlet Allocation (LDA) und Non-negative Matrix Factorization (NMF) durchgeführt. NMF erreichte bei dem Abgleich mit einer manuellen Kategorisierung höhere Übereinstimmungen und zeichnete sich auch durch eine bessere Abgrenzung der Thematiken sowie eine bessere Interpretierbarkeit aus.
Die Text Mining-Methoden und deren Evaluationen werden für diese Arbeit in der Programmiersprache Python umgesetzt. Außerdem werden die Text Mining-Resultate in die Datenvisualisierungssoftware Tableau eingebunden.
In der vorliegenden Arbeit wird ein Einblick in Eignung und Unterschiede verschiedener Text Mining-Methoden in Bezug auf freie Antworten in Mitarbeiterbefragungen gegeben. Darüber hinaus wird dargestellt, dass auch spezifische Anpassungen an diese Textform möglich sind. Zusätzlich werden diverse Optimierungsansätze aufgezeigt, die den noch großen Weiterentwicklungsbedarf in diesem Bereich verdeutlichen.