mit Generativer KI den Status der Premier League zu ermitteln und Fan-Stimmungsanalyse durchzuführen
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- Jodie Rhodes
Auf einen Blick
Die Premier League, die als die wettbewerbsfähigste und attraktivste Fußballliga der Welt gefeiert wird, betreut Englands Spitzenclubs und hat eine treue weltweite Fangemeinde.
Herausforderung
Die Premier League zielte darauf ab, ihren Status als die komptivste und kompelle sportsliga durch die Analyse der globalen Fan-Stimmung mit Hilfe fortschrittlicher Daten und KI-Einsichten.
Lösung
Firemind nutzte die LLMs von Amazon Bedrock auf AWS, um eineAnalyse von 977.337 Beiträgen in sozialen Medien auf X (ehemals Twitter) durchzuführen.
Genutzte Dienste
- Amazon Bedrock
- AWS Lambda
- Amazon DynamoDB
- Amazon S3
Ergebnisse
- Globale Validierung: Bestätigte Attraktivität der Premier League.
- Unkonventionelles Denken: Produzierte neue Denkansätze für die Ligaanalyse.
Geschäftliche Herausforderungen
Die globale Attraktivität der Premier League bestätigen
Die Premier League gilt als die wettbewerbsfähigste und attraktivste Fußballliga der Welt. Dieser Ruf beruht auf ihrer globalen Reichweite, den rekordverdächtigen Einnahmen aus den Übertragungen und den Weltklassespielern, die sie anzieht. Die Herausforderung bestand jedoch darin, diese Anziehungskraft auf eine Art und Weise zu quantifizieren, die nicht nur die traditionellen Kennzahlen widerspiegelt, sondern auch die emotionalen und psychologischen Verbindungen, die die Fans mit der Liga haben.
Fans generieren riesige Mengen an Inhalten auf Plattformen wie X (früher Twitter), und die Premier League wollte diese unstrukturierten Daten analysieren, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen. Es wurden 977,337 Tweets analysiert, um zu verstehen, wie Stimmung und Bindung der Fans die Wahrnehmung der Liga beeinflussen. Dies war entscheidend, um die Position der Liga als weltweit führende Fußballmarke zu bestätigen.
Um dies zu erreichen, hat sich die Premier League mit Firemind zusammengetan, die Generative KI zur Analyse der von Fans generierten Inhalte genutzt haben. Das Projekt nutzte fortschrittliche Tools, um die Stimmung zu kategorisieren, die Fanbindung zu messen und Themengebiete zu identifizieren, während irrelevante Daten herausgefiltert wurden, um qualitativ hochwertige Ergebnisse zu bekommen.
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Lösung
Generative KI zur Analyse der Fan-Stimmung
Für die Herausforderung, die weltweite Attraktivität der Premier League zu ermitteln, hat Firemind eine Lösung implementiert, die Generative KI nutzt, um 977,337 Tweets von X (früher Twitter) zu analysieren, in denen die Premier League erwähnt wurde. Ziel des Projekts war es, Einblicke in die Stimmung der Fans, ihe Bindung und Wahrnehmung der Liga zu gewinnen. Die Analyse konzentrierte sich auf die Kategorisierung der Stimmung (positiv, neutral oder negativ) und die Messung von Engagement-Kennzahlen wie Impressionen, Likes, Retweets und Antworten, um einen detaillierten Überblick darüber zu erhalten, wie Fans mit der Liga interagieren und diese wahrnehmen.
Die Lösung nutzte Amazon Bedrock, um ein vorab trainiertes Large Language Model (LLM) für eine erweiterte Stimmungsanalyse und Themenkategorisierung zu hosten. Um die Daten effizient zu verarbeiten, nutzte Firemind AWS Lambda für serverless Berechnungsaufgaben und Amazon DynamoDB, um Tweet-Attribute zu speichern und eine effiziente Zuordnung von IDs zu verarbeiteten Daten zu ermöglichen. Die Daten wurden in Amazon S3 eingelesen und gespeichert, was Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit bei der Verarbeitung großer Datensätze ermöglicht.
Ein Relevanzkennzeichen wurde verwendet, um irrelevante oder werbliche Inhalte herauszufiltern, wie z.B. illegale Ticketverkäufe und Wettanzeigen. Dieser Vorverarbeitungsschritt stellte sicher, dass die KI nur mit qualitativ hochwertigen Daten arbeitete, was die Genauigkeit erhöhte. Die gefilterten Tweets wurden dann analysiert, um Stimmungstrends, Tonfall und Themen zu erkennen und emotionale und psychologische Themen aufzudecken, die mit der Attraktivität der Premier League zusammenhängen.
Die Ergebnisse wurden mit benutzerdefinierten Diagrammen und Grafiken visualisiert, die die wichtigsten Trends und Erkenntnisse aufzeigen. Firemind ermittelte auch Möglichkeiten zur Verbesserung zukünftiger Arbeitsabläufe, indem es Amazon QuickSight für die nahtlose Integration mit AWS-gehosteten Daten und die optimierte Visualisierung empfahl.
Dieses Projekt zeigte die Fähigkeit der Premier League, sich mit den Fans auf einer emotionalen und psychologischen Ebene zu verbinden. Es quantifizierte die globale Anziehungskraft der Liga durch die Analyse unstrukturierter Daten und legte den Grundstein für die Skalierung des Systems auf die Analyse von 1 Million Posts pro Monat und die Integration anderer Social Media-Plattformen, einschließlich Video- und Bildinhalte.
Umfassende Einblicke in die Fans
Analyse von 977.337 Tweets auf X, um Muster in der Stimmung und dem Engagement der Fans aufzudecken. Die erweiterte Stimmungsanalyse ermöglichte ein tieferes Verständnis der emotionalen und psychologischen Verbindungen zur Premier League.
Verwertbare Erkenntnisse für die Strategie
Nutzung von AWS-Services, um unstrukturierte Daten aus sozialen Medien in aussagekräftige Erkenntnisse umzuwandeln. Diese Erkenntnisse boten eine Grundlage für die Anpassung von Engagement-Initiativen und die Abstimmung der Fan-Wahrnehmung mit den Liga-Zielen.
Skalierbare und zuverlässige Verarbeitung
Nutzung von AWS Lambda, Amazon DynamoDB und Amazon S3 für eine effiziente und skalierbare Datenverarbeitung. Diese Architektur gewährleistete die nahtlose Verarbeitung großer Datensätze und schuf die Grundlage für die Analyse von bis zu 1 Million Posts pro Monat.
Model Spotlight
Anthropic ist ein Forschungsunternehmen für künstliche Intelligenz mit Sitz in der San Francisco Bay Area. Das 2021 gegründete Unternehmen konzentriert sich auf die Entwicklung von sicheren und ethischen KI-Systemen, insbesondere von KI-Assistenten, die in der Lage sind, einen offenen Dialog zu führen und eine breite Palette von Aufgaben zu erfüllen.
Anthropic hat bemerkenswerte Modelle wie Claude entwickelt und erforscht Techniken wie die „konstitutionelle KI“, um seine KI mit robusten ethischen Prinzipien zu versehen. Unter der Leitung eines Teams prominenter KI-Forscher positioniert sich Anthropic als aufstrebender Marktführer im Bereich der nützlichen KI-Entwicklung und setzt sich dafür ein, dass KI-Fähigkeiten im Einklang mit menschlichen Werten entwickelt werden.
Claude 3 Haiku
Anthropic Claude 3 Haiku wurde für dieses Projekt aufgrund seiner fortschrittlichen Fähigkeiten im Bereich des natürlichen Sprachverständnisses und der Stimmungsanalyse ausgewählt. Dieses große Sprachmodell (LLM) zeichnet sich durch die Verarbeitung und Interpretation komplexer und nuancierter Texte aus, was für die Analyse verschiedener nutzergenerierter Inhalte aus sozialen Medien und anderen Plattformen unerlässlich ist.
Die Fähigkeit von Claude 3 Haiku, tiefe Einblicke aus riesigen Datenmengen zu gewinnen, macht es ideal, um subtile Stimmungen und Wahrnehmungen über die Premier League und ihre Konkurrenten aufzudecken. Dank seiner fortschrittlichen Funktionen zur Verarbeitung natürlicher Sprache ist das Modell in der Lage, komplizierte emotionale Hinweise und kontextbezogene Nuancen zu erkennen und zu interpretieren, die bei herkömmlichen Analysen möglicherweise übersehen werden.
Darüber hinaus entspricht die Effizienz des Modells bei der Verarbeitung großer Datenmengen und der schnellen Gewinnung umsetzbarer Erkenntnisse dem Bedarf des Projekts an skalierbaren und schnellen Analysen. Durch den Einsatz von Claude 3 Haiku war das Projekt in der Lage, ein umfassendes Verständnis der weltweiten Fan-Stimmung zu erlangen, die Behauptung der Premier League zu bestätigen und detaillierte, datengestützte Empfehlungen zur Verbesserung der Marketingstrategien und der Fanbindung zu geben.
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