Die Verbreitung von webbasierten Geräten, einschließlich Desktops, Laptops, Tablets und Mobiltelefonen, ermöglicht es den Menschen, in verschiedenen Web-Communities zu kommunizieren, teilzunehmen und zusammenzuarbeiten, wie z.B. in Foren, sozialen Netzwerken und Blogs. Gleichzeitig bietet die enorme Menge an heterogenen Daten, die von den Nutzern dieser Communities erzeugt wird, eine beispiellose Gelegenheit, Theorien und Technologien zu entwickeln und anzuwenden, die relevante Daten aus der riesigen Menge an verfügbaren Informationen durchsuchen und anschließend Meinungen extrahieren. Folglich hat sich die Sentiment-Analyse, die automatisch Subjektivitäten und Emotionen (oder Polaritäten) in geschriebenem Text extrahiert und analysiert, als aktives Forschungsfeld herausgebildet. Dieses Papier gibt einen Überblick über die wesentlichen Forschungen zur Sentiment-Analyse, erläutert deren grundlegende Terminologie, Aufgaben und Granularitätsstufen. Es wird weiter ein Überblick über den Stand der Technik gegeben, der einige frühere Versuche darstellt, die Sentiment-Analyse zu studieren. Die praktischen und potenziellen Anwendungen werden ebenfalls diskutiert, gefolgt von den Fragen und Herausforderungen, die das Feld über Jahre dynamisch und lebendig halten werden.
Kumar et al. (Sat.) haben diese Frage untersucht.