Sentimentanalyse Leitfaden mit Beispielen

MAXQDA setzt neue Maßstäbe mit leistungsstarken Werkzeugen, die Ihnen die qualitative Datenanalyse erheblich erleichtert. Ganz gleich, ob Sie bereits erfahrener Forscher:innen sind oder gerade erst in die Welt der qualitativen Datenanalyse eintauchen – MAXQDA stellt Ihnen genau die Werkzeuge zur Verfügung, die Sie für aussagekräftige Erkenntnisse benötigen. Das Besondere an MAXQDA: Sie sind in der Wahl Ihrer Forschungsmethodik völlig frei. Die Software bietet Ihnen maßgeschneiderte Werkzeuge für verschiedenste Forschungsansätze, darunter auch Werkzeuge für die Sentimentanalyse. In diesem Leitfaden stellen wir Ihnen die effektivsten Tools für Ihre Sentimentanalyse vor.

Was ist eine Sentimentanalyse?

Die Sentimentanalyse – auch bekannt als Meinungs- oder Stimmungsanalyse – ist eine Technik zur Erfassung subjektiver Meinungen, Einstellungen und Stimmungen. Sie ist ein vielseitiges Instrument zur Untersuchung von Textdaten und wird gleichermaßen von Unternehmen, NGOs und Forschenden genutzt.

In Unternehmen gibt es beispielsweise eine Fülle von Textdaten – von E-Mails über Social-Media-Kommentare bis hin zu Kundenanfragen und Feedback-Formularen. Die Sentimentanalyse ermöglicht es, die vorherrschende Stimmung in diesen Texten zu erkennen. Dabei geht es nicht nur um eine rein quantitative Erfassung der Kundenzufriedenheit – sondern auch um tiefe Einblicke in die öffentliche Wahrnehmung von Produkten und Marken. Diese Erkenntnisse sind Gold wert für strategische Entscheidungen.

Sentimentanalysen spielen auch eine Schlüsselrolle bei der Erforschung gesellschaftlicher Themen und der öffentlichen Meinung. Durch die systematische Analyse von Social-Media-Beiträgen, Kommentaren und Online-Diskussionen können Forscher:innen Stimmungen zu aktuellen Themen präzise erfassen. Dies ermöglicht es, gesellschaftliche Trends frühzeitig zu erkennen und Veränderungen in der öffentlichen Meinung nachzuvollziehen. Ob es darum geht, die Dynamik der öffentlichen Stimmung während eines Wahlkampfs zu verstehen oder die Reaktionen auf politische Entscheidungen zu analysieren – die Sentimentanalyse bietet einen differenzierten Einblick in das gesellschaftliche Stimmungsbild.

In diesem Leitfaden zeigen wir Ihnen, wie Sie mit den Tools von MAXQDA Ihre Sentimentanalyse auf ein neues Level heben und wertvolle Erkenntnisse aus Ihren Daten gewinnen können.

Wie führen Sie eine Sentimentanalyse mit MAXQDA durch?

MAXQDA unterstützt Ihre Sentimentanalyse mit verschiedenen Werkzeugen. MAXQDA bietet sowohl Werkzeuge für die automatische Sentimentanalyse als auch Werkzeuge für die halbautomatische und manuelle Sentimentanalyse.

Automatische Sentimentanalyse

Das automatische Sentimentanalyse-Tool von MAXQDA ist auf die Analyse kürzerer Textsegmente ausgelegt, wie zum Beispiel Antworten auf offene Umfragefragen, codierte Segmente oder Tweets. Mit einem Workaround können Sie jedoch auch die vorherrschende Stimmung eines gesamten Textdokuments analysieren. Sie können auf das automatische Sentimentanalyse-Tool im "Smart-Coding-Tool", im Tool "Survey-Antworten kategorisieren" und im Tool "Tweets analysieren" zugreifen, und es funktioniert in all diesen Bereichen ähnlich. Daher werde ich die Funktionalität des Tools am Beispiel des "Survey-Antworten kategorisieren"-Tools erklären.

Öffnen Sie die Funktion zur automatischen Sentimentanalyse im Tool Umfragedaten kategorisieren

Wie führt man eine automatische Sentimentanalyse durch

Die automatische Sentimentanalyse-Funktion arbeitet mit codierten Daten. Öffnen Sie das Tool Survey-Antworten kategorisieren und wählen Sie die Surveyfrage aus, für die Sie die Stimmung der Teilnehmer:innen analysieren möchten. Wählen Sie "Sentiment-Analyse" aus der Menüleiste. Es erscheint ein Dialog, in dem Sie verschiedene Optionen auswählen können, wie die Sprache und die Option, eine Stoppwortliste anzuwenden. Nachdem Sie Ihre Einstellungen konfiguriert haben, klicken Sie auf OK. MAXQDA führt die Sentimentanalyse durch und präsentiert die Ergebnisse in der Tabelle.

Stopp-Wort-Liste

Die Stopp-Wort-Liste ist eine Liste von Wörtern, die von der Analyse ausgeschlossen werden. Oft handelt es sich dabei um häufig verwendete Wörter, die nicht viel Bedeutung tragen, wie bestimmte und unbestimmte Artikel, Konjunktionen oder Zahlwörter. Sie können entweder Stopp-Wort-Listen in verschiedenen Sprachen in unserem Handbuch herunterladen oder eine eigene erstellen und mit Sentiment-Wörtern füllen, die Sie ausschließen möchten. Wenn Sie beispielsweise Teilnehmende interviewen, um verschiedene Formen von Stress zu erforschen, möchten Sie vielleicht den Begriff Stress ausschließen, da er zwar ein negatives Sentiment vermittelt, aber auch in den Interview-Fragen verwendet wird.

Wörter von der automatischen Sentimentanalyse ausschließen

Ergebnisse der Sentimentanalyse

Als Ergebnis werden der Tabelle folgende Spalten hinzugefügt:

1. Sentiment: Enthält die Bewertung des Sentiments in fünf Stufen von "negativ" bis "positiv". Antworten, die keine Wörter mit einem Sentiment-Wert enthalten, werden mit "Kein Sentiment" gekennzeichnet.
2. (Positive) Wörter: Anzahl der Wörter, die als positiv bewertet wurden.
3. (Negative) Wörter: Anzahl der Wörter, die als negativ bewertet wurden.
4. Differenz: Differenz zwischen positiven und negativen Wörtern. Ist die Zahl negativ, überwiegen die negativen Wörter. Emojis und Symbole zählen als ein Wort.

Ergebnisse der automatischen Sentimentanalyse

Sie können Ihre Textsegmente mit ihrem jeweiligen Sentiment automatisch codieren, indem Sie auf "Antworten mit Sentiment autocodieren" klicken. Diese Sentiment-Codes verhalten sich wie reguläre Codes. Mithilfe der Tabelle können Sie die Umfrageantworten nach Sentiment sortieren, um zu bewerten, was Menschen mit einem positiven Sentiment gesagt haben, und Sie können (Unter-)Codes erstellen, zum Beispiel Codes, die die Gründe repräsentieren, warum Kund:innen ein Produkt (nicht) mögen.

Halbautomatische Sentimentanalyse

Mit MAXQDA haben Sie mehr als einen Ansatz zur Durchführung einer Sentimentanalyse. Neben der Verwendung der automatischen Sentimentanalyse-Funktionen von MAXQDA können Sie auch eine halbautomatische Sentimentanalyse mit den MAXDictio-Tools durchführen. Der halbautomatische Ansatz beinhaltet zunächst das manuelle Erstellen eines Wörterbuchs mit Sentiment-Wörtern. Sobald Sie dieses Wörterbuch erstellt haben, können Sie die MAXDictio-Tools wie die diktionärsbasierte Inhaltsanalyse, die Keyword-in-Context-Funktion und die Worthäufigkeits-Funktion verwenden, um das Vorkommen dieser Sentiment-Wörter in Ihren Dokumenten zu bewerten. Während dieser Ansatz mehr Zeit in Anspruch nimmt als die automatische Sentimentanalyse, da Sie manuell ein Sentiment-Wörterbuch erstellen müssen, bietet er größere Flexibilität. Sie können Ihre Analyse auf bestimmte Sentiment-Wörter konzentrieren und ermöglichen so eine nuanciertere Bewertung. Zusätzlich können Sie spezifischere Emotionen wie Wut bewerten, anstatt nur positive oder negative Sentiments, wie bei dser automatischen Sentimentanalyse.

Wörterbuch erstellen

Um ein Wörterbuch in MAXQDA zu erstellen, gehen Sie zu MAXDictio > Wörterbuch und klicken Sie auf das Plus-Symbol. Als nächstes müssen Sie eine Kategorie erstellen, indem Sie ihr einen eindeutigen Namen geben und die entsprechenden Wörter zur Liste hinzufügen. Während Ihrer Analyse können Sie Kategorien einfach durch Doppelklick auf eine Kategorie aktivieren oder deaktivieren. Ausführlichere Informationen zur Erstellung eines Wörterbuchs finden Sie in unserem Online-Handbuch.

Erstellung eines Wörterbuchs für die Sentimentanalyse

Diktionärsbasierte Inhaltsanalyse

Mit der diktionärsbasierte Inhaltsanalyse von MAXQDA können Sie sich die Häufigkeit der Diktionär-Kategorien in einer Tabelle anzeigen lassen. Die Ergebnistabelle zeigt, wie häufig Wörter aus den zuvor erstellten Wörterbuch-Kategorien vorkommen. Zum Beispiel wie häufig „positive“ und „negative“ Wörtern in jedem Dokument vorkommen. Im Beispiel unten wird deutlich, dass Mateo und Riley häufiger positive Wörter verwendeten, während Selim häufiger negative Wörter benutzte. Die diktionärsbasierte Inhaltsanalyse ist eine schnelle Möglichkeit, das vorherrschende Sentiment eines Dokuments zu bewerten. Allerdings wird bei diesem Ansatz der Kontext der Diktionär-Wörter nicht betrachtet, somit kann beispielsweise Ironie nicht erkannt werden.

Ergebnisse der diktionärsbasierten Inhaltsanalyse

Um sicherzustellen, dass das Sentiment immer korrekt erfasst wird, können Sie die Dokumente autocodieren und die codierten Segmente überprüfen, um den Kontext der Wörter zu prüfen. Klicken Sie dazu auf das Symbol "Dokumente autocodieren mit Diktionärskategorien“ in der Symbolleiste des Ergebnisfensters. Wählen Sie die Kategorien aus, die Sie autocodieren möchten, legen Sie eine Code-Farbe und den Codier-Kontext (nur Suchbegriff codieren, gesamten Satz codieren) fest. Durch die Überprüfung des Kontexts der Sentiment-Wörter wird Ihre Sentimentanalyse gründlicher und genauer.

Autocodierung Ihrer Dokumente mit dem Sentiment-Wörterbuch

Keyword-in-Context: Der Kontext macht den Unterschied

Wenn Sie den Kontext eines Sentiment-Worts direkt in ihrer Analyse einbeziehen möchten, ist die Keyword-in-Context-Funktion Funktion das richtige Tool. Öffnen Sie das Tool aus dem MAXDictio Tab, wählen Sie „Suche nach Suchbegriffen des Diktionärs“ und geben Sie an wie viele Kontextwörter angezeigt werden sollen. Die Ergebnistabelle präsentiert Ihnen dann das komplette Bild: das Sentiment-Wort inklusive Kontext. Wenn Sie mehr Kontext benötigen, klicken Sie auf einen Tabelleneintrag, und MAXQDA springt zur entsprechenden Stelle im Dokumenten-Browser.

Besonders praktisch: Mit einem Doppelklick in der ersten Spalte der Ergebnistabelle können Sie irrelevante Treffer ausschließen – etwa wenn ein Wort wie "schwierig" nur als Echo auf eine Interviewfrage auftaucht und nicht in Bezug auf die Situation der/des Interviewten. Anschließend können Sie die Suchtreffer autocodieren. Die von Ihnen ausgeschlossenen Treffer werden nicht autocodiert.

Den Kontext eines sentimentalen Wortes bewerten

Worthäufigkeiten: Quantitative Sentimentanalyse

Sie können das Tool Worthäufigkeiten verwenden, wenn Sie einen quantitative Sentimentanalyse durchführen wollen. Überblick über das Vorkommen der Sentiment-Wörter bekommen wollen. Die Ergebnistabelle zeigt Ihnen nicht nur, wie oft ein Sentiment-Wort insgesamt vorkommt, sondern schlüsselt dies auch nach Dokumenten auf. Im Beispiel unten dominieren die positiven Begriffe "zufrieden" und "glücklich".

Ermitteln Sie die am häufigsten verwendeten sentimentalen Wörter

Durch Doppelklick auf ein Wort öffnet sich ein Fenster, das alle Stellen auflistet, an denen das Wort vorkommt. Hier können Sie gezielt einzelne Fundstellen überprüfen und bei Bedarf von der Analyse ausschließen.Dies ermöglicht eine präzisere Kontrolle über die Daten und stellt sicher, dass die Sentimentanalyse den beabsichtigten Kontext widerspiegelt.

Manuelle Sentimentanalyse: Wenn es auf die Feinheiten ankommt

Neben den automatisierten Lösungen bietet MAXQDA Ihnen auch alle Werkzeuge für eine detaillierte manuelle Sentimentanalyse. Erstellen Sie eigene Sentiment-Codes und codieren Sie Ihre Dokumente von Hand. Dieser Weg mag zwar zeitintensiver sein als die automatischen Varianten, aber er bietet Ihnen unübertroffene Präzision und Flexibilität. Anders als bei der automatischen Sentimentanalyse sind Sie nicht auf vordefinierte Kategorien wie "positiv", "neutral" und "negativ" beschränkt – Sie können Ihre eigenen, maßgeschneiderten Kategorien entwickeln, die genau zu Ihrem Forschungsvorhaben passen.

Codes erstellen und anwenden

Das Erstellen von Sentiment-Codes ist einfach. Klicken Sie auf das Plus-Zeichen im Code-Fenster, wählen Sie einen Namen und eine Farbe aus und fügen Sie eine Code-Beschreibung hinzu. Um den Code anzuwenden, markieren Sie einfach ein Textsegment im Dokumenten-Browser und codieren Sie via drag-and-drop. Sie können Ihre Codes für eine bessere Übersicht hierarchisch organisieren, ebenfalls ganz einfach via drag-and-drop.

Manuelles Erstellen von Codes zur Durchführung einer Sentimentanalyse

Emoticodes

Neben wortbasierten Codes bietet MAXQDA die Möglichkeit Emojis als Codes zu verwenden. Diese Funktion ist im Kontext der Sentimentanalyse besonders nützlich. Um einen Emoticode anzuwenden, markieren Sie ein Textsegment, klicken Sie auf "emoticode-Fenster anzeigen" in der Symbolleiste des Dokumenten-Browsers und wählen Sie ein passendes Emoji aus. Emoticodes verhalten sich wie jeder andere Code in MAXQDA, was bedeutet, dass Sie die gleichen Analyse- und Visualisierungsfunktionen für sie verwenden können.

Verwenden Sie Emoticodes für Ihre Sentimentanalyse

Hilfreiche Funktionen für Ihre Sentimentanalyse

Nachdem Sie nun die Hauptfunktionen für die Durchführung einer Sentimentanalyse kennen, stellen wir einige weitere besonders hilfreiche Funktionen und Tools von MAXQDA vor. Dafür bietet Ihnen MAXQDA verschiedene Möglichkeiten.

Annotationsfunktionen

Besonders bei der Arbeit im Team ist es ratsam, Entscheidungen, Zweifel und ähnliches zu notieren, damit Ihre Kolleg:innen Ihren Gedankengang nachvollziehen können.

Code-Memos

Verwenden Sie Code-Memos, um einen Code zu definieren, beispielsweise durch das Festlegen von Ein- und Ausschlusskriterien. Dies ist besonders hilfreich bei der manuellen Sentimentanalyse, da es eine konsistente Code-Anwendung gewährleistet.

Coding-Kommentare

Coding-Kommentare beziehen sich auf ein bestimmtes codiertes Segment und können verwendet werden, um Gedanken und Fragen zu dem jeweiligen Segment zu notieren. Um einen Coding-Kommentar zu erstellen, klicken Sie mit der rechten Maustaste auf den Codierstreifen und wählen Sie "Kommentar bearbeiten". Die Kommentare werden in der Seitenleiste des Dokumenten-Browsers angezeigt.

In-Dokument-Memos

Neben Coding-Kommentaren können Sie In-Dokument-Memos verwenden, die Sie einem codierten Segment oder einem anderen Teil des Textes zuweisen können. Während Coding-Kommentare eine Zeichenbegrenzung haben, haben Memos diese nicht. Sie können ein Memo verwenden, wenn die Wortbegrenzung des Kommentars nicht ausreicht. Um ein Memo einzufügen, markieren Sie das Textsegment und wählen Sie "Memo aus Auswahl einfügen" aus dem Kontextmenü oder doppelklicken Sie in die Memo-Spalte (siehe Screenshot unten). Für eine bessere Übersicht und spätere Organisation können Sie aus verschiedenen Memo-Symbolen wählen, wie zum Beispiel ein Fragezeichen, wenn das Memo eine Frage enthält.

Annotieren Sie Ihre Sentimentanalyse mit Memos

AI Assist

AI Assist ist MAXQDAs Add-on für KI-gestützte Funktionen, die Ihre Sentimentanalyse auf verschiedene Weise unterstützen können. Um mehr darüber zu erfahren, wie Sie AI Assist aktivieren können, besuchen Sie unsere Website.

Dokumente zusammenfassen

AI Assist umfasst mehrere Zusammenfassungsfunktionen, einschließlich "Dokumente zusammenfassen". Sie können auf die Funktion über das Kontextmenü eines Dokuments zugreifen. Neben der Festlegung der Sprache und Länge der Zusammenfassung können Sie der KI spezifische Anweisungen geben. Im Kontext der Sentimentanalyse können Sie beispielsweise die KI bitten, sich auf die Stimmung der Teilnehmer:innen zu konzentrieren. Dadurch können Sie schnell die vorherrschende Stimmung eines Dokuments identifizieren. Dokumente zusammenfassen funktioniert am besten bei Interviews oder längeren Textsegmenten und weniger gut bei kurzen Antworten auf offene Umfragefragen, da es eine gewisse Textlänge erfordert.

KI-generierte Dokumentzusammenfassung mit Schwerpunkt auf Selims Gefühlen

AI Coding (Beta)

Die Funktion AI Coding ist besonders nützlich, zum Beispiel um zu überprüfen, ob die KI die gleichen Textsegmente codieren würde. Da die KI-Codierung Dokument für Dokument durchgeführt wird, funktioniert sie am besten bei Interviews oder längeren Textsegmenten und weniger gut bei kurzen Antworten, z.B. Antworten auf Survey-Fragen. Eine Voraussetzung für effektive KI-Codierung ist eine detaillierte und präzise Code-Beschreibung, die es der KI leichter macht, die gewünschten Ergebnisse zu liefern. Weitere Anleitungen und Tipps finden Sie in unserem Blog-Artikel zu AI Coding. Als Ergebnis wird ein neuer KI-Code erstellt, der im Code-System leicht zu unterscheiden ist. Sie können die codierten Segmente überprüfen, um die Codierungsgrenzen gegebenenfalls anzupassen oder ein codiertes Segment zu löschen.

Subcodes vorschlagen

KI-genertierte Subcodevorschläge, die Gründe für ein Sentiment abdecken

KI-generierte Subcode-Vorschläge könnten interessant sein, wenn Sie Ihre Daten detaillierter analysieren möchten, beispielsweise um Merkmale und Gründe zu identifizieren, die Ihre Kunden dazu bringen sich positiv über Ihr Produkt zu äußern. Die Subcode-Vorschläge werden basierend auf dem Inhalt des ausgewählten Codes generiert. Als Ergebnis erhalten Sie eine Liste von Code-Vorschlägen, die im Memo des Codes gespeichert werden, sodass die Entscheidung, welche Codes erstellt werden sollen, bei Ihnen liegt. Ob es sich um einen automatischen Sentiment-Code, einen manuell erstellten Code, einen Emojicode oder einen KI-generierten Code handelt, spielt keine Rolle – die Subcode-Vorschläge von AI Assist funktioniert bei allen Codes. Sie können die Vorschläge mit zusätzlichen Anweisungen auf Ihre Bedürfnisse abstimmen, zum Beispiel können Sie die KI anweisen, Subcodes zu generieren, die alle negativen Aspekte abdecken, die Kunden bezüglich der Benutzerfreundlichkeit Ihres Produkts erwähnt haben. Bei einem explorativen Vorgehen kann es auch interessant sein, keine zusätzlichen Anweisungen oder Kontext zu geben und so Subcodes zu identifizieren, an die Sie möglicherweise nicht gedacht haben.

Aggregation der Sentimentanalyse-Ergebnisse

Wie setzt man die Sentimentanalyse fort, nachdem man die Daten codiert hat? Mit MAXQDA können Sie Häufigkeitsdiagramme für Ihre Sentiment-Codes erstellen, Maps zur Visualisierung der Beziehung zwischen (Sentiment-)Codes nutzen, Ihre Codierungsergebnisse zusammenfassen und Arbeitsblätter erstellen, die die perfekte Grundlage für Ihren Forschungsbericht sind.

Visualisieren Sie Ihre Sentimentanalyse-Ergebnisse

Um einen schnellen Überblick über die Häufigkeitsverteilung Ihrer Sentimentanalyse zu erhalten, können Sie MAXQDAs Häufigkeitsdiagramme verwenden. Diese Funktion ermöglicht es Ihnen, schnell zu verstehen, welche Sentiment-Codes am häufigsten verwendet werden. Natürlich können Sie das Diagramm nach Ihren Bedürfnissen modifizieren. Sie können beispielsweise eine Überschrift hinzufügen, unter Farbschemata wählen und Prozentsätze anzeigen lassen, um nur einige zu nennen. Zusätzlich unterstützen MAXQDAs Häufigkeitsdiagramme verschiedene visuelle Formate, einschließlich Balkendiagramme, Kreisdiagramme und Liniendiagramme, was die Präsentation Ihrer Ergebnisse unkompliziert und einfach macht. Außerdem können Sie das Diagramm für die Einbindung in Berichte, Präsentationen oder Publikationen exportieren.

Visualisieren Sie die Ergebnisse Ihrer Sentimentanalyse

Zusammenfassen des Inhalts eines Sentiment-Codes über Fälle hinweg

Mit AI Assist können Sie verschiedene Elemente Ihres MAXQDA Projekts zusammenfassen, einschließlich codierte Segmente. Diese Funktion ist besonders nützlich, wenn Sie eine (halb-)automatische Sentimentanalyse durchführen und die Sentiments autocodiert haben. Durch die Zusammenfassung aller mit "positiv" codierten Textsegmente können Forscher:innen schnell aufdecken, was Kund:innen an dem Produkt gefällt. Wie bei vielen anderen AI Assist-Tools können Sie Anweisungen für die KI hinzufügen, wie zum Beispiel Kontextinformationen oder den gewünschten Fokus der Zusammenfassung. Diese Anweisungen können die Ergebnisse erheblich verbessern. Die Code-Zusammenfassung wird im Code-Memo gespeichert und ist der perfekte Ausgangspunkt für Ihren Bericht.

Zusammenfassen aller codierten Sentiments eines Dokuments

Das Summary Grid ist das Tool, das Sie benötigen, wenn Sie einen Sentiment-Code mehrmals pro Dokument verwendet haben. Das Summary Grid listet alle Segmente eines Dokuments auf, die mit einem bestimmten Code codiert wurden, beispielswiese alle mit "positiv" codierten Segmente aus Selims Interview. Wenn Sie alle diese Segmente gleichzeitig betrachten, können Sie sie manuell oder mit AI Assist zusammenfassen. Die Tabellenansicht auf der linken Seite bietet einen einfachen Überblick: ein blauer Knoten in einer Zelle zeigt an, dass Sie diesen Code (Zeile) in diesem Dokument (Spalte) angewendet haben, und ein grüner Hintergrund zeigt an, dass Sie eine Zusammenfassung für diese Dokument-Code-Kombination erstellt haben. Die Zusammenfassungen im Summary Grid sind ein perfekter Ausgangspunkt für die Summary Tables und den Summary Explorer.

QTT – Aggregieren Sie Ihre Sentimentanalyse-Ergebnisse und bereiten Sie Ihren Bericht vor

MAXQDA bietet einen innovativen Arbeitsbereich namens Questions-Themes-Theories (QTT), um wichtige Visualisierungen, Notizen, Segmente und andere Analyseergebnisse zu sammeln. Sie finden dieses Tool im Analyse-Tab in MAXQDA. Der QTT-Arbeitsbereich ist der perfekte Ort, um Ihre Forschungsfrage(n) mit den entsprechenden analytischen Elementen zu kombinieren, die Sie in MAXQDA erstellt haben, wie Häufigkeitsverteilungen von Sentiments, KI-generierte Code-Zusammenfassungen, Code-Memos/Kommentare und mehr. Zusätzlich können Sie Ihre Schlussfolgerungen, Theorien und Erkenntnisse hinzufügen. Die Idee ist, für jede Forschungsfrage ein separates Arbeitsblatt zu erstellen und es mit zugehörigen Elementen zu füllen. Dies hilft Ihnen, Ihre Analyseergebnisse effektiv zu organisieren und sie für Ihren Bericht, Ihre Abschlussarbeit oder Ihr Paper vorzubereiten.

Fassen Sie die Ergebnisse Ihrer Sentimentanalyse zusammen und erstellen Sie Ihren Bericht mit QTT

Viel Spaß beim Durchführen Ihrer Sentimentanalyse!

Weitere Ressourcen