Glossar
Tonality Analysis
Bewertung des emotionalen Untertons durch Kontext- und Semantikanalyse. Sarkasmus von Enthusiasmus unterscheiden.
Definition
Tonality Analysis bewertet den emotionalen Unterton von Text und Medien durch kontextuelle und semantische Analyse. Anders als einfaches Sentiment-Scoring (positiv/negativ) erfasst Tonality Nuancen: Sarkasmus vs. echten Enthusiasmus, vorsichtigen Optimismus vs. blindes Vertrauen, Skepsis vs. Ablehnung. Sentient OS wendet Tonality Analysis in der Psychographic Layer und in Content-Intelligence-Modulen an. Multimodale Embeddings und kontexttrainierte NLP-Modelle unterscheiden emotionale Schattierungen, die keyword-basierte Sentimentanalyse verpasst. „Das ist großartig“ kann aufrichtig oder sarkastisch sein – je nach Kontext. Tonality Analysis speist Computational Empathy: das emotionale Zustandsbild hinter dem Engagement. Sie unterstützt Creator Matching (passt ihr Ton zu deiner Marke?) und Content-Resonanz (resoniert der emotionale Unterton mit der Zielgruppe?).
Warum es wichtig ist
Tonality Analysis ermöglicht Computational Empathy. Sentient versteht emotionale Nuancen – Sarkasmus, Skepsis, Enthusiasmus – die einfache Sentiment-Scores verpassen.
Verwandte Seiten
Verwandte Begriffe
Sentiment Analysis
Emotionalen Ton in Text/Medien verstehen. Sentient extrahiert echtes Sentiment durch Kontext, nicht nur Keywords.
Computational Empathy
Technologie, die Überzeugungen und Widerstände von Menschen modelliert. Das „Warum“ hinter dem Verhalten verstehen.
Natural Language Processing (NLP)
KI-Technologie zum Verstehen menschlicher Sprache im Kontext. In Layer 2 für Intent- und Tonality-Analyse eingesetzt.
Content Intelligence
Content-Resonanz, Formatwirkung und semantische Ausrichtung mit Zielgruppen verstehen.
Psychographic Profiling
Einstellungen, Interessen und Persönlichkeitsmerkmale verstehen. Sentients Layer 4 erstellt mathematische Psychografie-Modelle.
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