Sentiment-Analyse von "The Sims 4" auf Twitter. Einsatz von Tweepy und TextBlob über ein Python-Skript zur Meinungsanalyse

Studienarbeit aus dem Jahr 2018 im Fachbereich Informatik - Computerlinguistik, Note: 13, Justus-Liebig-Universität Gießen, Sprache: Deutsch, Abstract: Der Schwerpunkt dieser Hausarbeit liegt auf einem bestimmten Untersuchungsgegenstand, der für eine eigene Sentiment-Analyse herangezogen werden soll. Bei diesem Untersuchungsgegenstand handelt es sich um das bisweilen kontroverse Videospiel The Sims 4, welches insbesondere in jüngerer Zeit auf unterschiedlichen sozialen Plattformen im Internet diskutiert worden ist. Im Vordergrund steht dabei die Annahme, dass es aufgrund seiner mitunter kontroversen Natur vor allem häufig aus einer kritischen, wenn nicht sogar negativen Perspektive heraus diskutiert und bewertet wird; daraus schließt sich die Hypothese, dass sich entsprechend eine wesentliche Anzahl von negativ besetzten Meinungen und Gefühlen auf der ausgewählten sozialen Plattform, nämlich Twitter, wiederfinden lassen sollte. Die Frage danach, wie sich Menschen über bestimmte Ereignisse, Themen, Personen und dergleichen auf einer Meinungs- und Gefühlsebene äußern, ist vor allem heutzutage, da theoretisch jedermann über eine öffentliche Stimme dank des Internets und seiner diversen sozialen Plattformen verfügt, besonders spannend und aufschlussreich. Unter anderem davon inspiriert ist das Forschungsfeld der Sentiment Analysis, welches sich eben damit auseinandersetzt, auf welche Arten und Weisen Meinungen, Gefühle und Stimmungen von Menschen zu den unterschiedlichsten Dingen zum Ausdruck gebracht werden, und wie sie sich ggf. kategorisieren und quantifizieren lassen - sowohl für wissenschaftlich geprägte Zwecke als auch für diverse Marketing-Absichten.Das Internet als eine schier unendliche Quelle von verfügbarem Datenmaterial für ebendiese Zwecke und Absichten nimmt dabei eine besonders tragende Rolle ein, da in einer Vielzahl der sozialen Netzwerke und sozialen Medien eine enorme Bandbreite von unterschiedlichen alltäglichen und weniger alltäglichen Ereigniss