Sentimentanalyse
Vartovii verwendet KI-gestützte Sentimentanalyse, um Mitarbeiterbewertungen als positiv, negativ oder neutral zu kategorisieren.
🧠 Technologie
| Komponente | Details |
|---|---|
| AI Model | Google Gemini 2.5 Flash |
| Accuracy | ~92% (validiert anhand von über 10.000 Bewertungen) |
| Sprachen | Deutsch, Englisch, Ukrainisch |
| Batch Size | 10 Bewertungen pro API-Aufruf |
📊 Sentiment-Kategorien
POSITIVE 👍
Bewertungen, die das Unternehmen empfehlen:
- Gute Work-Life-Balance
- Faire Vergütung
- Unterstützendes Management
- Wachstumschancen
NEGATIVE 👎
Bewertungen mit erheblichen Bedenken:
- Schlechtes Management
- Niedrige Gehälter
- Toxische Kultur
- Keine Karrieremöglichkeiten
NEUTRAL ➖
Faktische oder gemischte Bewertungen:
- Objektive Beschreibungen
- Vor- und Nachteile ausgewogen
- Keine starke Empfehlung
🔧 So funktioniert's
Reviews (batch of 10) → Gemini 2.5 Flash → Sentiment Labels → Database
Verarbeitungspipeline
- Unverarbeitete Bewertungen abrufen aus der Datenbank
- In Gruppen von 10 zusammenfassen (optimiert API-Kosten)
- An Gemini senden mit strukturiertem Prompt
- Antwort parsen (POSITIVE/NEGATIVE/NEUTRAL)
- Datenbank aktualisieren mit Sentiment-Labels
AI Prompt-Struktur
Analyze sentiment of these employee reviews.
Return JSON: [{"review_id": "...", "sentiment": "POSITIVE|NEGATIVE|NEUTRAL"}]
Reviews:
1. [Review text...]
2. [Review text...]
...
📈 Verwendung im Trust Score
Die Sentimentanalyse trägt 25% zum Trust Score bei:
positive_count = reviews.filter(sentiment='POSITIVE').count()
total_count = reviews.count()
sentiment_score = (positive_count / total_count) * 100
# Weight: 25%
weighted_sentiment = sentiment_score * 0.25
🌍 Mehrsprachige Unterstützung
Das AI-Modell verarbeitet Bewertungen in:
| Sprache | Abdeckung | Anmerkungen |
|---|---|---|
| 🇩🇪 Deutsch | 90%+ | Primär (Kununu) |
| 🇬🇧 Englisch | 100% | Volle Unterstützung |
| 🇺🇦 Ukrainisch | 100% | Chat-Schnittstelle |
💰 Kosteneffizienz
| Metrik | Wert |
|---|---|
| Kosten pro Bewertung | ~$0.001 |
| 1.000 Bewertungen | ~$1.00 |
| Monatliche Schätzung | $5-20 |
🔄 Automatische Verarbeitung
Die Sentimentanalyse läuft automatisch ab:
- Nach dem Scraping - Neue Bewertungen werden sofort analysiert
- Hintergrundjob - Verarbeitet den Rückstand stündlich
- Bei Bedarf - Manueller Trigger über API
📊 Dashboard-Visualisierung
Der Sentiment-Tab im Dashboard zeigt:
- Tortendiagramm - Positive/Negative/Neutrale Verteilung
- Trendlinie - Sentiment im Zeitverlauf
- Wortwolke - Häufige Themen pro Sentiment
🔌 API Access
Sentiment-Zusammenfassung via API abrufen:
curl "https://sentryanalytic.com/api/company/bmw/sentiment"
Antwort:
{
"company_name": "BMW",
"sentiment": {
"positive": 50,
"negative": 40,
"neutral": 10
},
"total_reviews": 5621,
"last_analyzed": "2025-12-27T12:00:00Z"
}
Die Sentimentanalyse wird betrieben von Vertex AI und läuft auf Google Cloud infrastructure.