Emotionen im Text erkennen
Die Emotionserkennung liest einen geschriebenen Text – eine Nachricht, eine Bewertung oder einen Kommentar – und ordnet ihm die wahrscheinlichste Emotion zu, etwa Freude, Ärger, Sorge oder Enttäuschung. Die Einordnung beruht ausschließlich auf der Wortwahl, nicht auf Stimme, Mimik oder biometrischen Daten.
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Was hier gemessen wird und was nicht
Die Einordnung beruht ausschließlich auf dem geschriebenen Text: Wortwahl, Satzbau und Kontext. Es handelt sich ausdrücklich nicht um biometrische Emotionserkennung aus Stimme, Gesicht oder Körpersprache – dafür ist dieses Werkzeug nicht gedacht, und es soll es auch nicht ersetzen. Wer eine Nachricht mit betont sachlichen Worten schreibt, aber innerlich verärgert ist, wird von der Textanalyse entsprechend als sachlich eingeordnet, nicht als verärgert.
Welche Emotionen unterschieden werden
Das Ergebnis nennt die wahrscheinlichste Grundemotion – etwa Freude, Ärger, Sorge, Enttäuschung oder Zufriedenheit – zusammen mit einer kurzen Begründung anhand konkreter Textstellen. Anders als eine reine Stimmungsanalyse, die nur zwischen positiv, negativ und neutral unterscheidet, differenziert die Emotionserkennung feiner: Ärger und Enttäuschung etwa erfordern häufig eine unterschiedliche Antwort im Kundenkontakt, auch wenn beide „negativ" sind. Diese Unterscheidung hilft dabei, im Kundenkontakt die passende Reaktion zu wählen, statt jede negative Nachricht gleich zu behandeln.
Wo das im Alltag hilft
Ein Support-Team erkennt so, ob eine eingehende Nachricht aus akuter Sorge oder aus aufgestauter Enttäuschung über wiederholte Probleme geschrieben wurde, und passt den Ton der Antwort entsprechend an. Eine Redaktion prüft Leserbriefe auf die vorherrschende Grundstimmung, bevor eine Auswahl für den Abdruck getroffen wird. So lässt sich schnell erkennen, ob eine Häufung von Sorge auf ein tieferliegendes Problem hindeutet, das eine gesonderte Reaktion der Redaktion verdient.
Grenzen der Einordnung
Kurze, sachlich formulierte Nachrichten enthalten oft zu wenige sprachliche Signale für eine sichere Einordnung; das Ergebnis zeigt dann eine geringere Sicherheit an. Ironie, branchenspezifischer Jargon und sehr knappe Texte bleiben eine Herausforderung. Die Einordnung ist ein Hinweis für die weitere Bearbeitung, keine abschließende psychologische Bewertung einer Person. Bei wichtigen Entscheidungen sollten Sie den vollständigen Zusammenhang zusätzlich immer selbst prüfen.
Anwendungsfälle
Die Beschwerde-E-Mail
Jonas Weber liest eine lange Beschwerde-E-Mail und lässt sie zusätzlich einordnen: Das Ergebnis zeigt Enttäuschung statt reinen Ärger, was seine Antwort spürbar ruhiger und persönlicher ausfallen lässt.
Die Leserbriefe zu einem umstrittenen Thema
Eine Lokalredaktion in Stuttgart wertet zwanzig eingesandte Leserbriefe aus und stellt fest, dass die meisten von Sorge geprägt sind, nicht von reiner Empörung – eine Nuance, die die Auswahl für den Druck beeinflusst.
Die Rückmeldung nach einem Produktfehler
Anna Hoffmann prüft dutzende Rückmeldungen zu einem fehlerhaften Produkt und trennt so Kundinnen und Kunden, die besorgt um die Sicherheit sind, von jenen, die schlicht verärgert über die verlorene Zeit sind.
Häufige Fragen
Erkennt das Werkzeug Emotionen aus meiner Stimme oder meinem Gesicht?
Nein. Die Einordnung beruht ausschließlich auf dem geschriebenen Text. Es findet keine biometrische Erkennung von Stimme, Mimik oder Körpersprache statt.
Worin unterscheidet sich das von der Stimmungsanalyse?
Die Stimmungsanalyse unterscheidet nur zwischen positiv, negativ und neutral. Die Emotionserkennung geht feiner vor und benennt die wahrscheinliche Grundemotion, etwa Ärger, Sorge oder Enttäuschung.
Was passiert mit dem eingefügten Text?
Er wird ausschließlich zur Einordnung verarbeitet und danach nicht dauerhaft gespeichert. Ein Konto ist nicht erforderlich.
Was kostet eine Einordnung?
$0.003 pro Anfrage zuzüglich $0.0135 pro Einheit. Eine einzelne Nachricht kostet damit einen Bruchteil eines US-Cents.
Wie sicher ist die Einordnung bei sehr kurzen Nachrichten?
Bei wenigen Worten sinkt die Zuverlässigkeit, weil kaum sprachliche Anhaltspunkte vorliegen. Ab ein bis zwei vollständigen Sätzen wird die Einordnung deutlich verlässlicher.
Kann ich das für Personalentscheidungen nutzen?
Das Werkzeug ist für die Vorsortierung von Nachrichten im Kundenkontakt und in der Redaktion gedacht, nicht als Grundlage für Bewertungen einzelner Personen im Personalkontext.
Für Entwickler — API-Zugang
Alles auf dieser Seite ist auch per API verfügbar. Dieser Abschnitt richtet sich an Teams, die es in ihre eigenen Systeme einbinden möchten; alle anderen nutzen einfach das Tool oben.
Endpunkt
Authentifizierung per Bearer-Token. Ein einziger POST stellt die Aufgabe in die Warteschlange; das Ergebnis erhalten Sie per Webhook oder über einen signierten Link.
Aufruf aus Ihrem Stack
curl -X POST https://api.kit.forhosting.com/text/emotion \
-H "Authorization: Bearer $KIT_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"items":["valor-1","valor-2"]}'const res = await fetch("https://api.kit.forhosting.com/text/emotion", {
method: "POST",
headers: {
"Authorization": `Bearer ${process.env.KIT_KEY}`,
"Content-Type": "application/json"
},
body: JSON.stringify({
"items": [
"valor-1",
"valor-2"
]
})
});
const { task_id } = await res.json();import os, requests
res = requests.post(
"https://api.kit.forhosting.com/text/emotion",
headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['KIT_KEY']}"},
json={
"items": [
"valor-1",
"valor-2"
]
},
)
task_id = res.json()["task_id"]<?php
$res = file_get_contents("https://api.kit.forhosting.com/text/emotion", false, stream_context_create([
"http" => [
"method" => "POST",
"header" => "Authorization: Bearer " . getenv("KIT_KEY") . "\r\nContent-Type: application/json",
"content" => '{"items":["valor-1","valor-2"]}',
],
]));
$task = json_decode($res, true);body := bytes.NewBufferString(`{"items":["valor-1","valor-2"]}`)
req, _ := http.NewRequest("POST", "https://api.kit.forhosting.com/text/emotion", body)
req.Header.Set("Authorization", "Bearer "+os.Getenv("KIT_KEY"))
req.Header.Set("Content-Type", "application/json")
res, _ := http.DefaultClient.Do(req)Beispiel-Anfrage
{
"items": [
"valor-1",
"valor-2"
]
}Beispiel-Antwort
{
"task_id": "tsk_a1b2c3d4e5f6a1b2c3d4e5f6",
"type": "text.emotion",
"status": "queued",
"_links": {
"result": "/tasks/tsk_…/result"
}
}Die API arbeitet asynchron: Sie erhalten sofort eine task_id. Polling ist mit 1 Anfrage pro Sekunde erlaubt.
Preis
Der Preis steht auf der Seite – keine Tokens, keine Credits. Fehlgeschlagene Aufgaben werden nicht berechnet.
Limits
max_tokens | 20000 |
Fehler
| HTTP | Code | Bedeutung |
|---|---|---|
401 | unauthorized | Der API-Schlüssel fehlt oder ist ungültig – prüfen Sie den Authorization-Header (Bearer). |
402 | insufficient_balance | Ihr Guthaben reicht für diese Aufgabe nicht aus – Aufladungen verfallen nicht. |
404 | unknown_type | Unbekannter Aufgabentyp – prüfen Sie das Feld „type“ gegen den Katalog. |
429 | rate_limited | Zu viele Anfragen – warten Sie kurz; Polling ist mit 1 Anfrage pro Sekunde erlaubt. |
422 | task_failed | Die Aufgabe ist fehlgeschlagen und wird nicht berechnet. |