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Sentimentanalyse der ZDF-Sportstudio Spielzusammenfassungen des FC Bayern München

Projekt der Vorlesung Natural Language Processing an der DHBW Ravensburg.

Dieses Projekt untersucht, ob Spielzusammenfassungen des ZDF-„sportstudio fußball“ eine messbare Parteilichkeit zugunsten oder zulasten des FC Bayern München aufweisen. Grundlage ist ein selbst erstellter Datensatz aus rund 70 YouTube-Videos (ausschließlich Bundesliga) der Spielzeiten 2023/24 und 2024/25.


⚽️ Inhalt

Datenerhebung

  • Extraktion automatischer YouTube-Untertitel
  • Anreicherung der Metadaten (Gegner, Kommentator, Spielort, Ergebnis)

Datenaufbereitung

  • LLM-basierte Korrektur der Transkripte
  • Strukturierte Extraktion von Spielinformationen
  • Segmentierung in inhaltlich geschlossene Kommentar-Einheiten

Modellierung

  • Klassifikation der Segmente (Bayern / Gegner / Neutral)
  • Anreicherung mit Spielphase und Spielstand
  • Sentimentanalyse inklusive Fine-Tuning

Datensatz

  • Ca. 7 800 final segmentierte und annotierte Aussagen
  • JSON-Strukturen pro Spiel
  • Zusammengeführte tabellarische Form für die Analyse

🥅 Ziel

Untersuchung möglicher positiver, neutraler oder negativer Kommentierung des FC Bayern in ZDF-Spielzusammenfassungen.
Zusätzlich Analyse potenzieller Muster über Spiele, Gegner oder Kommentatoren.


📄 Datensatzstruktur

  • Bereinigte und normalisierte Transkripte
  • Segmentierte JSON-Dateien
  • Analyse-Notebook und Skripte
  • Dokumentation aller Verarbeitungsschritte

Lizenz

Dieses Projekt entstand im Rahmen einer Studienleistung.
Die Verwendung der bereitgestellten Daten ist ausschließlich zu Forschungs- und Lehrzwecken gestattet.

Datenquellen

Bei der Nutzung und Weiterverarbeitung sind die folgenden externen Quellen zu beachten:

Alle Rechte an den oben genannten Inhalten verbleiben bei den jeweiligen Urhebern.

About

Analyse möglicher Parteilichkeit in Fußball-Bundesligakommentaren des ZDF-Sportstudio-Kanals.

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