{"id":7747,"date":"2018-06-04T15:07:15","date_gmt":"2018-06-04T13:07:15","guid":{"rendered":"https:\/\/www.l3s.de\/?page_id=7747"},"modified":"2023-02-14T15:50:35","modified_gmt":"2023-02-14T14:50:35","slug":"machine-learning-and-social-media","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/magazine\/binaire-articles\/machine-learning-and-social-media\/","title":{"rendered":"Im Netz der Meinungen"},"content":{"rendered":"
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Ausgabe: 02\/2018<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n

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Maschinelles Lernen<\/span><\/a>\n <\/span>\n <\/div>\n <\/div>\n
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Im Netz der Meinungen<\/h1>\n <\/div>\n <\/div>\n
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Was denken andere Leute? Diese Frage hat uns schon immer interessiert und unsere Entscheidungen beeinflusst. Seit dem Aufkommen des Web 2.0 nutzen viele Menschen soziale Medien, um ihre Meinung \u00fcber ihren Bekanntenkreis hinaus zu allen m\u00f6glichen Themen zu posten.<\/p>\n

Mit den Meinungen und Stimmungen im Web befasst sich der Bereich des Opinion-Mining und der Sentimentanalyse. Die Erkenntnisse sind wichtig f\u00fcr Produktentwicklung, Marketing, Eventplanung, politische Kampagnen.<\/p>\n

Die klassische Sentimentanalyse nutzt daf\u00fcr statische Daten. Allerdings k\u00f6nnen sich Meinungen und Themen in sozialen Medien \u00fcber die Zeit ver\u00e4ndern. Im Projekt OSCAR entwickelt Prof. Dr. Eirini Ntoutsi mit ihrem Team daher sogenannte Opinion-Stream-Mining-Methoden, die mit \u00c4nderungen umgehen k\u00f6nnen und das Modell der Sentimentanalyse kontinuierlich an die dem Modell zugrundeliegende sich ver\u00e4ndernde Grundgesamtheit anpassen.<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n

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OSCAR bew\u00e4ltigt dabei drei Herausforderungen:<\/span><\/p>\n