Nutzerwahrnehmungen zu DeepSeek: Einsichten aus Sentiment-, Themen- und Netzwerkanalyse
Forschende des Vellore Institute of Technology haben in einer Reddit-basierten Studie die öffentliche Wahrnehmung des chinesischen Open-Source-Generative-AI-Modells DeepSeek untersucht. Die Analyse von 46.649 Beiträgen und Kommentaren aus dem Subreddit r/deepseek von Januar bis Mai 2025 kombiniert Sentiment-Analyse, Emotionsklassifikation, Themenmodellierung, Hyperlink-Extraktion und Netzwerkanalyse, um soziotechnische Dynamiken zu beleuchten. DeepSeek, ein chinesisches Open-Source-Modell, löste intensive Diskussionen über Leistungsfähigkeit und Implikationen aus. Das Subreddit diente als zentraler Ort für Echtzeitbewertungen. Die Studie nutzt VADER für Sentiment-Analyse, Hartmann-Klassifikation für Emotionen, BERTopic für Themen, Hyperlink-Extraktion und gerichtete Netzwerkanalyse. Datenverarbeitung umfasste Reinigung, Normalisierung und Lemmatisierung. Korrelationen zwischen Sentiment, Emotionen und Themen wurden geprüft. Sentiment war überwiegend positiv (Beiträge: 47,23 Prozent, Kommentare: 44,26 Prozent), neutral bei etwa 30 Prozent. Dominierende Emotion war Neutralität, gefolgt von Überraschung und Angst, was ambivalente Reaktionen zeigt. Häufige Themen umfassen Open-Source-AI-Modelle, DeepSeek-Nutzung, Gerätekompatibilität, Vergleiche mit ChatGPT und Zensurfragen. Hyperlinks zeigten starkes Engagement…
