Dass die Meinungen anderer Mitmenschen unsere eigenen Entscheidungen beeinflussen, ist schon lange aus der Psychologie bekannt <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">(Friedkin, 1990)</hi>. Auch die Sammlung und Auswertung von Meinungen wird schon lange betrieben. Mit dem Aufkommen des Web 2.0 ergeben sich viel bessere Möglichkeiten, große Datenmengen gezielt auf Meinungen hin zu analysieren. Die Sentiment Analyse zielt auf die Ergründung der Haltung, Stimmung, Meinung und die generelle Einstellung von Personen in Bezug auf ein speziell ausgewähltes Produkt, andere Personen, Dienstleistungen oder aktuellen Themen ab. Dieses Forschungsgebiet fällt in den Bereich der <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Computerlinguistik</hi> bzw. der <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">linguistischen Datenverarbeitung (Natural Language Processing)</hi>, welche Untergebiete des <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Text Minings</hi> sind. Die Sentiment Analyse ist als Klassifikationsproblem von Texten und dessen Polaritätserkennung zu verstehen. Für die Polaritätserkennung müssen Indikatoren im Text identifiziert werden, welche Rückschlüsse auf das sogenannte Sentiment zulassen. Dabei handelt es sich um sprachspezifische Ausdrücke, die aufgrund ihrer Wortbedeutung bereits positiv, neutral oder negativ vorbelegt sind. Diese Stimmungsinformation lässt sich aus sogenannten Sentimentlexika (bzw. Sentiment-Wörterbüchern) der jeweiligen Sprachen entnehmen. Hier werden stimmungstragende Ausdrücke - häufig Adjektive - als solche gekennzeichnet. Meist wird von deren kontextunabhängigen Polaritätsausprägung ausgegangen, die binär (positiv/negativ bzw. +/-) oder verhältnisskaliert (wie beispielsweise beim Wörterbuch <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">„SentiWordNet“</hi>) kodiert wird. Die Vorgehensweise bei einer Sentiment Analyse kann entweder <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Lexikon basiert,</hi> anhand eines Wörterbuchs erfolgen oder <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">lernbasiert,</hi> wo man sich auf die Algorithmen aus dem Fachgebiet des maschinellen Lernens stützt. Bei der Durchführung der Sentiment Analyse untergliedert man die drei Ebenen ( <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Level</hi>): <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Dokumenten-Ebene</hi>, <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Satz-Ebene</hi> und die <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Aspekt-Ebene</hi>. Bei der <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Dokumenten-Ebene</hi> wird der gesamte Inhalt eines Dokuments in die Analyse mit einbezogen um eine generelle Stimmung zu deuten. Genauere Ergebnisse liefert die Betrachtung der <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Satz-Ebene</hi>, da hier die ausgedrückte Meinung für jeden einzelnen Satz berechnet wird. Die genausten Ergebnisse erhält man bei der Analyse der <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Aspekt-Ebene</hi>, da hier zu jedem Aspekt einer bestimmten Entität, die Stimmung des Meinungsvertreters zu einem bestimmten Zeitpunkt betrachtet wird.