Vollen Nutzen aus Umfragetext ziehen

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1 IBM SPSS Text Analytics for Surveys Vollen Nutzen aus Umfragetext ziehen Textanalyse einfacher und effizienter gestalten mit Inhalt 1 Einführung 2 Die Aufgabe von Text in der Umfrageforschung 2 Ansätze der Textanalyse 4 Vorbereitung für den Einsatz von IBM SPSS Text Analytics for Surveys 4 Schritte der Umfragetextanalyse 11 Fazit 12 Informationen zu IBM Business Analytics Einführung Menschen kommunizieren auf viele Arten miteinander. Die Worte, die sie wählen, können Ihnen eine Menge über sie und ihre Erfahrungen mit Ihrem Unternehmen sagen. Beispielsweise befragen Finanzdienstleistungsunternehmen regelmäßig hunderte Kunden, um herauszufinden, ob bestimmte Finanzprodukte ihre Anforderungen erfüllen. Auch Universitäten befragen oft Studenten, um einzuschätzen, wie sie über bestimmte Kurse und Lehrkörper denken, sowie um vorherzusagen, welche Studenten wahrscheinlich immatrikuliert bleiben und ihr Studium beenden. Da sich die Datenerfassung von Papier- zu Online-Umfragen weiterentwickelt hat, hat das bloße Ausmaß von Textdaten drastisch zugenommen. Auch wenn es durchaus sinnvoll sein kann, in Umfragen offene Fragen zu stellen, sodass Menschen ihre Ansichten in ihren eigenen Worten formulieren können, ist die Kategorisierung oder Kodierung von Textantworten für Ihr Unternehmen unter Umständen langwierig, zeitaufwändig und kostspielig. Die Herausforderung liegt darin, auf effizienteste Weise einen Nutzen aus diesen Antworten zu ziehen. IBM SPSS-Produkte ermöglichen es Unternehmen, schriftliche Kommunikation bzw. Text zuverlässiger und effizienter zu analysieren. Wir sind außerdem wegweisend bei der Entwicklung von Lösungen für verbesserte Umfrageforschungen über Merkmale, Einstellungen, Verhaltensweisen und Überzeugungen von Menschen. Wir haben sehr viel Energie in die Kombination beider Informationsarten investiert, sodass sich Ihr Unternehmen ein vollständigeres Bild der Menschen, die Sie befragen, machen kann ob es sich nun um Kunden, Studenten oder die allgemeine Bevölkerung handelt. Ihr Unternehmen kann diese Informationen dann verwenden, um zukünftige Anforderungen oder Aktionen vorherzusagen und intelligentere Entscheidungen zu treffen. Dieses White Paper gibt Ihnen einen kurzen Abriss der Aufgabe von Text in der Umfrageforschung und bietet Ihnen anschließend einen Überblick der Schritte, die Sie für die Textanalyse mit IBM SPSS Text Analytics for Surveys befolgen. Sie können sich darauf verlassen, dass dieses Produkt die Textanalyse für Ihr Unternehmen einfacher und effizienter gestaltet, denn es handelt sich um eine linguistikbasierte Lösung, die speziell zur Kategorisierung oder Kodierung von Textantworten und Stimmungen entwickelt wurde.

2 Highlights: Dieses White Paper bietet einen kurzen Abriss der Aufgabe von Text in der Umfrageforschung sowie einen Überblick über Ansätze der Textanalyse. Es beschreibt außerdem die Schritte, die Sie bei der Textanalyse mit IBM SPSS Text Analytics for Surveys befolgen, und wie Sie mit dieser Software die Analyse von Text mit der Analyse anderer Umfragedaten kombinieren können. Die Aufgabe von Text in der Umfrageforschung Obwohl die Analyse von Text schwierig und zeitaufwändig ist, ergänzen Textantworten andere Daten und bieten vielfältigere und detailliertere Informationen darüber, was die Befragten denken, fühlen und tun. Es gibt zwei wesentliche Gründe dafür, Textantworten einzubeziehen. Zum einen geben Ihnen die von den Befragten gewählten Worte einen neuen Einblick in ihre Denkweise. Und wenn Sie sich zum anderen ausschließlich auf geschlossene Fragen verlassen, geben Sie nicht nur die Frage, sondern auch die möglichen Antworten vor Sie konstruieren und interpretieren faktisch die Realität für die Befragten. Wie können Sie sich sicher sein, dass Sie die richtige Antwort erhalten haben? Was ist, wenn Sie eine wichtige alternative Antwort ausgelassen haben? Oder wenn die Art der Fragestellung die Antworten verzerrt oder beeinflusst hat? Um diese Probleme auszuräumen, ist es vernünftig, offene Fragen in Ihre Umfragen einzubauen. Sie haben bisher möglicherweise lediglich eine oder zwei dieser Antworten ausgewählt, um Trends in den einfacher quantifizierten numerischen Daten zu veranschaulichen. Dank neuer Werkzeuge für die Textanalyse sind Sie nun in der Lage, einfacher den vollen Nutzen aus Textantworten zu ziehen. Die effektivsten dieser neuen Werkzeuge setzen auf die Technologien der linguistikbasierten Textanalyse. Die Unterschiede zwischen linguistikbasierter Textanalyse und anderen Ansätzen werden im nächsten Abschnitt dieses White Paper zusammengefasst. Der wichtigste Unterschied ist, dass die linguistikbasierte Textanalyse auf einer Klasse von Algorithmen aufbaut, die die Struktur und Bedeutung der Sprache eines Texts analysieren und somit Computersystemen ermöglichen, die mit verbaler Kommunikation verbundenen Mehrdeutigkeiten zu analysieren. Solche Technologien der linguistikbasierten Textanalyse sind das Fundament, auf dem alle Textanalyselösungen von IBM SPSS, einschließlich IBM SPSS Text Analytics for Surveys, aufgebaut sind. Technologien, die auf linguistikbasierten Textanalyse basieren, sind besonders nützlich, um es Computersystemen zu ermöglichen, die mit verbaler Kommunikation verbundenen Mehrdeutigkeiten zu analysieren. Ansätze der Textanalyse Es gibt viele andere Ansätze der Textanalyse. Die Herausforderung liegt darin, den Ansatz mit dem richtigen Gleichgewicht zwischen Benutzerfreundlichkeit, Zuverlässigkeit und Effizienz zu finden. Bei manuellen Methoden müssen Sie und Ihre Forscherkollegen eine repräsentative Stichprobe von Textantworten lesen und dafür eine Reihe passender Antwortkategorien anlegen. Es muss eine detaillierte Liste von Kodierungsanweisungen oder Coderahmen erstellt werden, damit Sie Antworten konsistent gruppieren können. Die manuelle Kodierung von Textantworten kann Tage oder gar Wochen dauern, je nach der Anzahl und Komplexität der Textantworten. Der Prozess kann teuer sein und unter Umständen die Lieferung benötigter Informationen verzögern. 2

3 Zu den Ansätzen der Textanalyse zählen manuelle Methoden, automatisierte Lösungen auf der Basis von Statistiken sowie automatisierte linguistikbasierte Lösungen. Ein zweiter Ansatz ist die Anwendung automatisierter Lösungen auf der Basis von Statistiken. Einige dieser Lösungen zählen jedoch lediglich, wie oft Begriffe vorkommen, und berechnen daraus ihre Nähe zu verwandten Begriffen. Da sie nicht in der Lage sind, Mehrdeutigkeiten in menschlichen Sprachen zu berücksichtigen, gehen relevante Beziehungen unter Umständen in der Fülle an irrelevanten Erkenntnissen unter oder werden zur Gänze übersehen. Einige dieser statistikbasierten Lösungen wiegen diesen Mangel auf, indem sie Analysten Möglichkeiten zum Erstellen von Regelwerken bieten, mit denen irrelevante Ergebnisse unterdrückt werden können. Doch diese Regelwerke müssen von den Analysten erstellt und ständig aktualisiert werden, was zusätzliche Kosten und Komplexität zur Folge hat. Andere statistikbasierte Lösungen setzen auf lernfähige Werkzeuge wie bayesianische Netze, neuronale Netze, Unterstützung von Vektormaschinen (Support Vector Machines, SVM) bzw. latente Semantikanalyse (Latent Semantic Analysis, LSA). Während diese Lösungen effektiver als andere statistische Ansätze sein können, ist ihr Nachteil, dass sie Black Boxes sind, d. h., sie verwenden versteckte Mechanismen, die nur von hochqualifizierten Statistikern oder Programmierern angepasst werden können. Ein grundlegender Vorteil von IBM SPSS Text Analytics for Surveys ist die Möglichkeit, die Einstellungen und Meinungen von Befragten zu analysieren. Dadurch erhalten Sie ein besseres Verständnis davon, was Menschen mögen oder nicht mögen und warum. Wenn Sie verstehen, was Menschen in ihren eigenen Worten denken und fühlen, können Sie daraus zuverlässigere Schlüsse auf ihr zukünftiges Verhalten ziehen und diese Vorhersageerkenntnisse einsetzen, um ihre Anforderungen erfolgreicher zu erfüllen. Automatisierte linguistikbasierte Lösungen berücksichtigen dagegen bei der Textanalyse sowohl grammatische Strukturen als auch die Bedeutung. Diese Lösungen basieren auf dem Forschungsbereich der natürlichen Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) oder Computerlinguistik, einem Bereich mit wachsender Bedeutung, da die Berechnungsmöglichkeiten mittlerweile auf dem nötigen Stand sind, die mit der menschlichen Sprache verbundenen Mehrdeutigkeiten zu analysieren. Die linguistikbasierte Textanalyse bietet die Geschwindigkeit und die Kosteneffektivität von statistikbasierten Systemen, liefert aber zuverlässigere und nützlichere Ergebnisse. Technologien der linguistikbasierten Textanalyse sind die Grundlage von. Die Funktionen und die Benutzeroberfläche dieses Produkts wurden speziell für all diejenigen entwickelt, die Umfrageforschung betreiben, ganz gleich, ob die Umfrageantworten nur wenige Sätze oder mehrere hundert Wörter lang sind. Sie können Textantworten einfach und effizient importieren, Konzepte oder Begriffe extrahieren, sie Kategorien zuordnen und anschließend die Ergebnisse entweder als Kategorien oder als Dichotomien zur Analyse mit anderen Umfragedaten exportieren. Dadurch gewinnen Textdaten an analytischem Wert. Die aus der Textanalyse gewonnenen Erkenntnisse können verwendet werden, um andere Datenanalysen zu ergänzen, wodurch Ihr Unternehmen die Vorteile der Vorhersageanalyse umsetzen kann. Ob Sie ein Student, ein Unternehmensanwender, ein Marktforscher oder ein Entscheidungsträger für Ihr Unternehmen sind, Sie können zukünftige Einstellungen und Verhaltensweisen besser antizipieren, wenn Sie Muster und Trends in einem Text aufdecken wir nennen dies prädiktive Textanalyse. 3

4 Vorbereitung für den Einsatz von IBM SPSS Text Analytics for Surveys Um die Textantworten in Umfragen erfolgreich analysieren zu können, müssen Sie viele Faktoren abwägen. Dazu gehören: Die Analyse von Umfragetext sollte, wie jede Art der Textanalyse, mit einer klaren Zielvorstellung durchgeführt werden. Ermitteln Sie bei der Planung einer Umfrage, welches die Ziele der Studie sind und wie Ihnen Textantworten beim Erreichen dieser Ziele helfen können. Die Qualität offen gestellter Fragen beeinflusst die Verwendbarkeit der erhaltenen Antworten. Auch wenn Text Analytics for Surveys entwickelt wurde, eine breite Palette von Antworten abzudecken, verbessert der Verzicht auf zu allgemeine Fragen die Relevanz der Antworten und die daraus resultierenden Kategorien. Die Textanalyse hat nicht immer zu 100 % recht. Es gibt nicht nur ein korrektes Ergebnis. Die manuelle Kodierung ist subjektiv sie wird durch Ihre Interpretation der Aussage des Befragten beeinflusst. Zwei kompetente Menschen können die gleichen Daten analysieren und trotzdem abhängig von ihrer individuellen Sichtweise zu unterschiedlichen Ergebnissen kommen. Die linguistischen Technologien, die Text Analytics for Surveys zugrunde liegen, können jedoch diese Lücke zwischen individuellen Interpretationen schließen. Textanalyse ist ein iteratives Verfahren. Bei Ihrer Arbeit mit Umfrageantworten werden Sie wahrscheinlich Konzepte wiederholt exzerpieren und Antworten anhand verschiedener Kategoriedefinitionen oder Kodierungsschemata, verschiedener Begriffs- oder Synonymdefinitionen oder unterschiedlicher Antwortgruppierungen neu kategorisieren. Sie können diesen Vorgang mehrmals wiederholen, bis Sie mit den Ergebnissen zufrieden sind. Dennoch ermöglicht die in Text Analytics for Surveys verfügbare Automatisierung eine schnellere Kategorisierung und bietet das Potenzial für anspruchsvollere Analysen als manuelle Verfahren. Schritte der Umfragetextanalyse Mit der aktuellen Version von Text Analytics for Surveys können Sie Umfragedaten schnell importieren, Schlüsselkonzepte extrahieren, Antworten kategorisieren und die Ergebnisse verfeinern. Nachdem Sie Ihre Daten kategorisiert haben, können Sie Ihre Kategorien exportieren und anschließend in quantitative Analysewerkzeuge wie IBM SPSS Statistics zur weiteren Analyse und Diagrammerstellung importieren. Nachfolgend erhalten Sie eine Zusammenfassung des typischen Arbeitsablaufs, den Sie bei der Verwendung von Text Analytics for Surveys befolgen. 4

5 Einfache Projekterstellung mit dem Project Wizard Das Erstellen eines Projekts ist nun einfacher als je zuvor, denn unser neuer Project Wizard leitet Sie, einschließlich der Auswahl von Textanalysepaketen (TAPs), Schritt für Schritt durch den Prozess. So fangen Sie an: Importieren Sie Umfragedaten wie offene Antworten, eine ID-Variable und andere Referenzvariablen. Daten können aus IBM SPSS Statistics- Datendateien, Microsoft Excel, einem beliebigen ODBCkompatiblen Datenbankprogramm oder einer IBM SPSS Data Collection-Datenquelle gelesen werden. Übersetzen Sie nicht englische Daten mithilfe von Drittanbieter-Software in englische Daten. Wählen Sie die Kategorien und Ressourcen aus, die Sie in Ihrem TAP verwenden möchten. Text Analytics for Surveys enthält integrierte TAPs (nur in englischer Sprache) für Kunden-, Mitarbeiter- und Produktzufriedenheitsumfragen, wodurch Sie Zeit und Aufwand sparen und sich gleichzeitig einen wichtigen Wettbewerbsvorteil verschaffen. Sie können auch benutzerdefinierte TAPs aus einem früheren Projekt verwenden. Außerdem können Sie, falls Sie über keine vordefinierten Kategorien oder speziellen Wörterbücher verfügen, Ihre eigenen erstellen und mithilfe der Software ausarbeiten. Abbildung 1: Beim Erstellen eines neuen Projekts hilft Ihnen der Project Wizard bei der Auswahl der zu analysierenden Textfelder und Variablen. Er zeigt Ihnen außerdem, wie Sie Antworten (falls nötig) ins Englische übersetzen und bestimmte TAPs auswählen. In diesem Screenshot hat der Benutzer das eingebettete Produktzufriedenheits-TAP gewählt. 5

6 Sie können Kategorien erstellen, indem Sie: eine bestehende Liste von Kategorien importieren. bestimmte Begriffe oder benannte Einheiten durch Ziehen und Ablegen jeder Kategorie zuordnen. sie mithilfe der vollautomatisierten Techniken in IBM SPSS Text Analytics for Surveys von Grund auf neu erstellen. Text extrahieren und indizieren Auch wenn Sie im Verlauf der Extrahierung und Klassifizierung auf mehrere Arten eingreifen können notwendig ist es bei der Extrahierung in Text Analytics for Surveys nicht. Die Extrahierung besteht aus sechs wesentlichen Schritten: 1. Umwandlung von Eingabedaten in ein Standardformat 2. Identifizierung in Frage kommender Begriffe (Wörter oder Wortgruppen, die Konzepte im Text darstellen) 3. Identifizierung von Äquivalenzklassen (die Basisform in Frage kommender Begriffe) und die Integration von Synonymen 4. Identifizierung benannter Einheiten wie Namen von Unternehmen, Produkten, Orten etc. 5. Indizierung 6. Stimmungsanalyse zur Erkennung positiver oder negativer Meinungen Die Bibliotheken und Wörterbücher, die als linguistische Ressourcen von Text Analytics for Surveys dienen, wurden speziell für die Analyse von Umfragetext entwickelt. Einige dieser Ressourcen können geändert werden und Sie können benutzerdefinierte Bibliotheken erstellen, mit denen Sie die Genauigkeit Ihrer Extrahierung verbessern. Eine genauere Beschreibung der linguistischen Technologien, die der Extraktion von Text Analytics for Surveys zugrunde liegen, finden Sie im White Paper Mastering New Challenges in Text Analytics, das Sie von Ihrem IBM SPSS-Vertreter anfordern können. Kategorien erstellen In der Textanalyse beschreibt der Begriff Kategorien eine Gruppe eng verwandter Konzepte, Meinungen oder Einstellungen. Damit eine Kategorie nützlich ist, sollte sie außerdem leicht durch einen kurzen Satz oder eine Bezeichnung beschrieben werden, die ihre grundlegende Bedeutung erfasst. Wenn Sie zum Beispiel Antworten von Kunden über eine neue Waschseife analysieren, können Sie eine Kategorie mit der Bezeichnung Duft erstellen, die alle Antworten, die den Geruch des Produkts beschreiben, enthält. Eine solche Kategorie würde allerdings nicht zwischen jenen, die den Geruch als angenehm, und jenen, die ihn als unangenehm oder zu stark empfanden, unterscheiden. Da Text Analytics for Surveys in der Lage ist, Meinungen zu extrahieren, könnten Sie sie anschließend durch zwei andere Kategorien ersetzen, um festzustellen, welche Befragten den Duft mochten und welche den Duft nicht mochten. Sie können Kategorien auf unterschiedliche Weise erstellen. Sie können eine bestehende Liste von Kategorien importieren, wenn Sie eine solche besitzen. So besitzen Sie etwa möglicherweise eine Liste von Kategorien in einer Excel-Tabelle oder Sie haben vielleicht eine manuelle Kategorisierung durchgeführt oder zuvor eine Drittanwendung verwendet und möchten nun diese Liste von Kategorien wiederverwenden. 6

7 Eine weitere Möglichkeit ist, Kategorien manuell zu erstellen. Sie können jeder Kategorie durch Ziehen und Ablegen bestimmte Begriffe oder benannte Einheiten zuordnen. Verwenden Sie diesen Ansatz, wenn Sie nicht unbedingt alle Antworten, die Sie erhalten, kategorisieren wollen, sondern nur jene identifizieren möchten, die mit einer begrenzten Reihe von Kategorien übereinstimmen. IBM SPSS Text Analytics for Surveys kann Ihnen dabei helfen, Ihre Kategoriedefinitionen automatisch zu erweitern. Wenn Sie beispielsweise Apfel als Deskriptor Ihrer Kategorie ausgewählt haben, kann die Software ihn frei nach Ihren Wünschen zu Obst oder Apfelkuchen erweitern. Wenn Sie sich nicht sicher sind, welchen Inhalt Sie für Ihre Kategorien verwenden sollen, und nicht voreingenommen sein möchten, haben Sie auch die Möglichkeit, Kategorien mithilfe der vollautomatisierten Techniken in Text Analytics for Surveys von Grund auf neu zu erstellen. Mit seinen linguistikbasierten Klassifizierungstechniken können Substantive und Meinungen gruppiert werden. Diese erstellen Kategorien, indem sie Begriffe identifizieren, die wahrscheinlich die gleiche Bedeutung haben oder entweder spezifischer oder allgemeiner als der durch eine Kategorie repräsentierte Begriff sind. Ein Vorteil von Text Analytics for Surveys ist, dass es zum Erstellen von Kategorien auf eine Reihe automatisierter Techniken setzt und Sie dadurch Ihre Ergebnisse nicht verzerren, weil Sie nur eine oder zwei Techniken verwendet haben. Zu den zahlreichen Techniken der Software zählen Begriffsableitung, lexikalische Reihen, semantische Netze und Regel-Kookkurrenz 1. Abbildung 2: Antworten wurden mit der Produktzufriedenheits-TAP automatisch kategorisiert. Alle Kategorien werden in dem Fenster links oben aufgelistet. Die Kategorisierung wurde auf der Basis von Ergebnissen aus der Konzeptextrahierung und der Stimmungsanalyse durchgeführt (linkes Fenster). Antworten, die mit der Kategorie übereinstimmen, die negative Meinungen über Qualität und Zuverlässigkeit beschreibt, können ganz einfach visualisiert werden (unten rechts), ebenso die dazugehörigen Kategorien (oben rechts). 7

8 Verfeinern Sie Ihre Ressourcen für mehr Zuverlässigkeit Wenn die gleichen Daten mit den gleichen linguistischen Ressourcen verwendet, wird es immer eine vorangegangene Analyse perfekt reproduzieren es ist absolut zuverlässig. Das bedeutet nicht, dass in der Analyse keine Fehler auftreten. Sie können Ihr Augenmerk nun jedoch von der Kodierung in Richtung Feinabstimmung verlagern. Wenn Menschen Antworten kodieren, lesen sie sie und erfassen alle Feinheiten einer Aussage (selbst wenn es ihnen schwerfällt, die Kodierungskategorien anzuwenden). kann die Kodierungskategorien anwenden, doch die Kategorien müssen so definiert werden, dass Feinheiten und Unterschiede erfasst werden. Zu den nächsten Schritten in Ihrer Analyse gehören die Feinabstimmung Ihrer linguistischen Ressourcen, die Verfeinerung Ihrer Kategoriedefinitionen und die Visualisierung von Beziehungen zwischen Kategorien. Feinabstimmung Ihrer linguistischen Ressourcen wird automatisch Kategorien für Sie erstellen. Um jedoch alle Informationen in den Antworten zu erfassen, müssen Sie die linguistische Basis des Programms optimieren, damit das Erstellen der Kategorien zusehends auf die Besonderheiten des Texts abgestimmt wird. Um diese Basis zu optimieren, können Sie die bei der Extrahierung aus einem Text verwendeten linguistischen Ressourcen anpassen und genau abstimmen. Unter Feinabstimmung versteht man in diesem Fall das Hinzufügen von Wörtern zu zahlreichen linguistischen Bibliotheken und Wörterbüchern, die Angabe von Wörtern, die von der Analyse ausgenommen werden sollen, die Definition von Synonymen oder das Erstellen von benutzerdefinierten Bibliotheken mit einem bestimmten Ziel. Dieses Ziel besteht darin, die Vorstellungen der Befragten im Text zu erfassen und Mehrdeutigkeiten in den Ergebnissen zu beseitigen. Überprüfung Ihrer Kategoriedefinitionen Zusätzlich zur Verfeinerung der linguistischen Ressourcen sollten Sie Ihre Kategorien überprüfen, indem Sie nach Möglichkeiten suchen, wie Sie deren Definitionen kombinieren und bereinigen können, und außerdem einige der kategorisierten Antworten kontrollieren. Sie können die automatisierten Klassifizierungstechniken zum Erstellen Ihrer Kategorien verwenden, sollten aber auch selbst die eine oder andere Optimierung an diesen Definitionen vornehmen. Nachdem Sie eine Technik verwendet haben, erscheint eine Reihe neuer Kategorien in dem Fenster. Sie können die Kategorien erweitern, um die Konzepte zu betrachten, die jede Kategorie definieren. Sie können dann die Antworten in einer Kategorie überprüfen und Anpassungen vornehmen, bis Sie mit Ihren Kategoriedefinitionen zufrieden sind. Es gibt nicht nur eine automatische Technik, mit der Ihre Antwortdaten perfekt kodiert werden. Wir empfehlen Ihnen, eine oder mehrere automatische Techniken zu suchen und einzusetzen, die gut zu Ihren Daten passen. Überprüfen Sie die daraus entstehenden Kategorien nach der Anwendung dieser Techniken. Sie können anschließend mit manuellen Techniken geringfügige Anpassungen vornehmen, fehlerhafte Klassifizierungen entfernen oder möglicherweise ausgelassene Datensätze oder Konzepte hinzufügen. 8

9 Abbildung 3: Eine neue Regel wird manuell hinzugefügt, um die Definition der Kategorie Negative Meinungen Qualität/Zuverlässigkeit zu verbessern. Datensätze, die auf negative Meinungen über Batterien zutreffen, werden angezeigt und anschließend ordnungsgemäß kategorisiert. Abbildung 4: Sie können Kategoriedefinitionen auch verbessern, indem Sie automatisierte Gruppierungstechniken verwenden, um Textantworten besser abzugleichen. So können etwa die Konzepteinbeziehung und semantische Netze verwendet werden, um Äpfel, Orangen und Obst derselben Kategorie zuzuordnen. Exportieren Sie Ihre Ergebnisse zur weiteren Analyse Manchmal ist das Erstellen von Kategorien von Textantworten die einzige Analyse, die eine bestimmte Umfrage erfordert. Unter Umständen reicht es aus, die wichtigsten Themen zu kennen, die von Befragten zum Ausdruck gebracht wurden, und zu wissen, wie viele davon jedes Thema erwähnt haben, um Erkenntnisse über die Einstellungen, Verhaltensweisen oder Überzeugungen der Befragten zu gewinnen. 9

10 Manchmal sollten Sie jedoch weitere Berichte erstellen und Analysen durchführen. Es kann beispielsweise von Nutzen sein, Tabellen und Diagramme zur Darstellung von Umfrageergebnissen zu erstellen. Sie sollten Variablen aus anderen Abschnitten des Fragebogens verwenden, um sich ein besseres Bild von Befragten zu machen, oder die in Textantworten gefundenen Kategorien zusammen mit anderen Umfragedaten analysieren. Mit können Sie zusätzliche Analysen durchführen, indem Sie Textkategorien als Dichotomien entweder nach Statistics oder nach Excel exportieren. In beiden Programmen können Sie oder die Forscher Ihres Unternehmens statistische Kalkulationen durchführen und Diagramme erstellen, die die in den Daten enthaltenen Beziehungen veranschaulichen. Abbildung 5: Von Text Analytics for Surveys erzeugte Ergebnisse lassen sich ganz einfach als Bild- oder HTML-Dateien exportieren und können so in Ihre Präsentationen eingebunden werden. Mit Text Analytics for Surveys erstellte Kategorien oder Codes können zur Wiederverwendung in ähnlichen oder Folgestudien abgespeichert werden. Dieses Programm ist zudem in der Lage, Daten über das IBM SPSS Data Collection-Datenmodell, das von unserer funktionsreichen IBM SPSS Data Collection-Familie von Umfrageforschungsprodukten verwendet wird, auszutauschen. Zu dieser Familie zählen Produkte, die Sie beim Erstellen und dem Einsatz anspruchsvoller Papier-, Telefonund Online-Umfragen sowie bei deren Übersetzung in mehrere Sprachen unterstützen. Mit IBM SPSS Data Collection-Produkten können Benutzer fortgeschrittene Datenanalysen durchführen und die Ergebnisse effizient und kosteneffektiv veröffentlichen oder mit anderen austauschen. 10

11 Fazit Dieses White Paper gab Ihnen einen kurzen Abriss der Aufgabe von Text in der Umfrageforschung sowie einen Überblick über Ansätze der Textanalyse. Anschließend beschrieb es die Schritte, die Sie bei der Textanalyse mit befolgen. Ob Sie ein Student der Sozialwissenschaften oder der Statistik, Unternehmensanalyst oder Marktforscher sind, dieses Programm hilft Ihnen beim: Umkodieren offener Textantworten Übersetzen von Antworten, mithilfe von Drittanbieter-Werkzeugen, aus anderen Sprachen ins Englische Wiederverwenden früherer Projekte zur automatischen Umkodierung neuer Umfragen Erstellen konsistenter Ergebnisse und Berichte Gleichzeitig werden Sie weniger Zeit für manuelle Arbeit aufbringen und genießen höhere Kostenersparnisse. Da Sie mit den in Text Analytics for Surveys verfügbaren Techniken die Analyse von Text mit der Analyse anderer Umfragedaten kombinieren können, erhält Ihr Unternehmen ein umfassenderes, detaillierteres Verständnis Ihrer Ergebnisse, als dies mit anderen Methoden möglich wäre. Da sich mit Text Analytics for Surveys Textantworten leichter quantifizieren lassen, öffnet das Programm das Tor zur Einbindung von aus Text gewonnenen Erkenntnissen in quantitative Analysen, einschließlich der Art von Vorhersageanalyse, die die Lösungen des Data Mining und der Entscheidungsoptimierung von IBM SPSS ermöglichen. Das bedeutet, dass Text Analytics for Surveys eine Schlüsselkomponente für andere Forschungen darstellen kann und Ihr Unternehmen so zum Beispiel Daten aus der Umfrageforschung verwenden kann, um Kunden, Mitarbeiter oder andere Auftraggeber besser zu verstehen, die sich verändernden Anforderungen zu antizipieren und sich darauf vorzubereiten, diese erfolgreich zu erfüllen. 11

12 Informationen zu IBM Die Software IBM liefert umfassende, einheitliche und korrekte Informationen, denen Entscheidungsträger zum Verbessern der Unternehmensleistung vertrauen. Ein umfassendes Portfolio aus Geschäftsvorteilen, fortgeschrittener Analytik, finanziellen Vorteilen und Strategiemanagement sowie Analyseanwendungen bietet Ihnen sofort klare und umsetzbare Einblicke in die aktuelle Leistung und gibt Ihnen die Möglichkeit, zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. Als Teil dieses Portfolios unterstützt IBM SPSS Predictive Analytics Software Organisationen, zukünftige Ereignisse vorherzusagen und proaktiv auf Basis dieser Erkenntnisse zu handeln, um bessere Geschäftsergebnisse zu erzielen. Kunden aus den Bereichen Wirtschaft, öffentlicher Verwaltung und Lehre verlassen sich weltweit auf IBM SPSS Technologie als Wettbewerbsvorteil zur Kundengewinnung, -bindung und Erhöhung der Kundenumsätze bei gleichzeitiger Betrugsreduzierung und Risikominimierung. Durch die Integration von IBM SPSS Software in ihre täglichen Prozesse werden Organisationen zur Predictive Enterprise sie sind dadurch in der Lage Entscheidungen zu treffen und zu automatisieren, um die Geschäftsziele zu erreichen und einen messbaren Wettbewerbsvorteil zu gewinnen. Für mehr Informationen besuchen Sie bitte Copyright IBM Corporation 2010 IBM Corporation Route 100 Somers, NY Eingeschränkte Rechte für Mitarbeiter der US-Regierung Benutzung, Duplizierung und Veröffentlichung beschränkt durch GSA ADP Schedule-Vertrag mit IBM Corp. Hergestellt in den USA Mai 2010 Alle Rechte vorbehalten IBM, das IBM Logo, ibm.com, WebSphere, InfoSphere und Cognos sind Marken oder eingetragene Marken der International Business Machines Corporation in den USA und/oder anderen Ländern. Wenn diese oder andere eingetragene Markenbegriffe von IBM mit einem Markenzeichen ( oder TM) gekennzeichnet sind, wenn Sie zum ersten Mal in diesen Informationen vorkommen, weist dies darauf hin, dass es sich zum Zeitpunkt der Veröffentlichung dieser Informationen um in den USA eingetragene Marken oder Marken nach Gewohnheitsrecht von IBM handelt. Solche Marken können auch in anderen Ländern eingetragene Marken oder Marken nach Gewohnheitsrecht sein. Eine aktuelle Liste der Marken von IBM finden Sie im Internet unter Copyright and trademark information ( com/legal/copytrade.shtml). SPSS ist eine Marke von SPSS, Inc., an IBM Company, die in vielen Gerichtsbezirken weltweit eingetragen ist. Weitere Unternehmens-, Produkt- und Servicenamen können Marken anderer Hersteller sein. Bereiten Sie bitte auf -Software YTW03030DEDE-01