Webbasierte Applikation eines NLP-Modells zur automatisierten Auswertung nutzergenerierter Inhalte für die Produktentwicklung

ger: Große Menge an Daten im Internet stellen ein besonderes Informationspotential für die nutzerzentrierte Produktentwicklung dar, insbesondere Kundenrezensionen auf Online-Handelsplattformen bieten aufgrund des direkten Produktbezugs einen besonderen Nutzen für die Produktentwicklung. Für eine Auswertung dieser Kundenbewertungen bedarf es Kenntnissen aus der Linguistik, der künstlichen Intelligenz und der Produktentwicklung. In dieser Arbeit werden nutzergenerierte Inhalte mit Hilfe von künstlicher Intelligenz (Natural Language Processing) ausgewertet und für die Produktentwicklung aufbereitet, um eine datenbasierte Entscheidungsgrundlage für Produktinnovationen und -verbesserungen zu schaffen. Die wichtigsten Ergebnisse dieser Arbeit sind: i) eine Methode zur Aufbereitung nutzergenerierte Texte, ii) eine Logik zur Auswertung gelabelter Textdaten und iii) ein kontextspezifisches und anforderungsgerechtes Visualisierungskonzept. Aus den Ergebnissen der Fallstudie lässt sich schließen, dass sowohl das webbasierte Tool, die entwickelte Methode als auch die Logik fähig sind, nutzergenerierte Inhalte für die Produktentwicklung sinnvoll und nutzbringend aufzubereiten. Für das Forschungsfeld stellt die Entwicklung des Tools und die Methode erstmalig ein gesamtheitliches Rahmenwerk für die Textdatenauswertung mithilfe von NLP für die Produktentwicklung dar. Für die Produktentwicklung stellt diese Arbeit eine sehr individualisierte und änderbare Software und Methodenbasis zur Verfügung, um unstrukturierte Textdaten aufzubereiten. Das Gesamtergebnis ist, dass das hier entwickelte Tool das Kundenverständnis deutlich verbessert und damit das Informationsmanagement im Unternehmen nachhaltig stärkt und die Wettbewerbsfähigkeit des Unternehmens auch in dynamischen Märkten wie heute sichert.

eng: Large amounts of data on the internet represent a special information potential for user-centred product development; in particular, customer reviews on online trading platforms offer a special benefit for product development due to the direct product reference. An evaluation of these customer reviews requires knowledge from linguistics, artificial intelligence and product development. In this thesis, user-generated content is evaluated with the help of artificial intelligence (natural language processing) and processed for product development in order to create a data-based decisionmaking basis for product innovations and improvements. The most important results of this work are: i) a method for processing user-generated texts, ii) a logic for evaluating labelled text data, and iii) a context-specific and requirement-oriented visualisation concept. From the results of the case study it can be concluded that both the web-based tool, the method and the logic are capable of preparing user-generated content for product development in a meaningful and useful way. For the research field, the development of the tool and the method represents the first holistic framework for text data evaluation using NLP for product development. For product development, this work provides a highly individualised and modifiable software and method basis for processing unstructured text data. The overall result is that the tool developed here significantly improves customer understanding and thus sustainably strengthens information management in the company and ensures the company's competitiveness even in dynamic markets like today.