Für das Image einzelner Produkte oder Politiker interessieren sich Stieglitz und seine Kollegen dabei weniger. Es geht eher darum, die komplexe Dynamik gesellschaftlicher Kommunikation sichtbar zu machen. Wie und warum entsteht ein Thema, welche Meinungslager gibt es, wo findet ein argumentativer Austausch statt, wie verändert sich die Stimmung im Laufe einer Debatte? Für demokratische Prozesse könnten solche Analysen durchaus fruchtbar sein: "Wenn man in Echtzeit Trends oder Themen identifizieren kann, die in den sozialen Medien bereits unterschwellig vorhanden sind, wäre das auch eine Art politisches Frühwarnsystem", sagt Stieglitz.

Um das Aufspüren von Themen und Tendenzen geht es auch bei dem mehrsprachig angelegten Forschungsprojekt TrendMiner , das Thierry Declerck vom Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz koordiniert und das die Europäische Union fördert. Mehrere europäische Universitäten sowie einige mittelständische Software-Unternehmen gehören zu den Kooperationspartnern. Der Focus von TrendMiner liegt auf politischen Debatten und Finanzmarktvorhersagen.

Politische Debatten auswerten ist mühsam

Von der semantischen Auswertung von Newstickern und Tweets erhofft man sich beispielsweise Erkenntnisse über die Wechselwirkungen von Netzmeinungen und Börsenschwankungen. "Viele Finanzanalysten nutzen Twitter", sagt Declerck. Künftig könnten die Äußerungen der Experten automatisch identifiziert und relativ schnell nach Inhalt, Relevanz und Einfluss klassifiziert werden.

"Ungleich komplizierter ist dagegen die Analyse von politischen Debatten über Landesgrenzen hinweg", so Declerck. In den entsprechenden Datenbanken, auf die die Semantik-Software zurückgreift, müssen dazu nicht nur die Namen, Titel, Funktionen und Spitznamen einzelner Politiker hinterlegt sein. Auch die Bezeichnung bestimmter Ämter, die Strukturen von Staat und Parteien muss das Sprachprogramm kennen, um alle verfügbaren Kommentare auswerten und daraus möglicherweise Wahlprognosen ableiten zu können. Wie denken die Europäer in diesem Moment über Europa ? Bis eine Software darauf eine differenzierte Antwort liefern kann, wird noch Zeit vergehen.

"Abgesehen davon", sagt Stefan Stieglitz, "kommunizieren bei Weitem nicht alle User im Netz über politische Inhalte." Social-Media-Diskursanalysen bilden nur die Meinungen derer ab, die aktiv an Onlinedebatten teilnehmen. Und das ist – gemessen an der Gesamtbevölkerung – eine Minderheit.

Für Werber interessant

Aber auch Minderheiten, so sieht man das bei SAP, können eine sehr werberelevante Zielgruppe ausmachen. "Für den Hersteller von Düngemittel ist es eine interessante Information, ob Bauern einer bestimmten Region im Internet gerade über schlechte Ernten klagen", sagt Craig Downing. Das Wissen über die aktuelle Stimmung beim Verbraucher erlaube das sofortige Justieren des Angebots und der Marketingstrategie.

Erst neulich habe ein Kunde aus der Filmbranche dank Sentiment-Analyse mitbekommen, dass sein Actionfilm bei 18- bis 25-jährigen Männern zwar gut ankam, die dazugehörigen Freundinnen aber überhaupt keine Lust auf den Streifen hatten. Die Werbekampagne wurde umgehend geändert – und nun gezielt der romantische Plot des Films hervorgehoben. Und siehe da, auf einmal wollten die Frauen doch ins Kino.