Warum ich entschieden habe, mich selbstständig zu machen – ein datengetriebener Erklärungsversuch

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Als ich vor knapp drei Monaten bei Familie, Freunden und Kollegen angekündigt habe, dass ich mich selbstständig machen möchte, waren die Reaktionen eher gemischt: Von Freude (“wow, wie mutig”), über Schock (“WAS??? ???? ????”) bis hin zu Missmut (“find’ ich scheiße” und “BIST DU BESCHEUERT?!?!?”).

Ja, bin ich eigentlich bescheuert – einen wirklich guten & sicheren Job aufzugeben, inmitten einer globalen Krise? 

Dieser Frage wollte ich auf den Grund gehen und analysieren, ob sich mein Ausstieg aus der Agentur schon länger angebahnt hat, wie sich meine Stimmung über die letzten Jahre verändert hat und ob ich die richtige Entscheidung getroffen habe. 

Die Idee: Sentiment-Analyse anhand meiner Slack-Nachrichten

Sentiment-Analysen sind an sich erstmal nichts neues – mittels natural language processing analysiert man die Stimmung eines bestimmten Textes. Auf die Idee zu genau dieser Analyse hat mich ein Kollege aus der Analytics-Welt gebracht: Erik Driessen analysiert und visualisiert in seinem Projekt sentimentshirt.com Songtexte seiner Lieblingskünstler. 

Schon seit ich Erik kenne begeistert, überrascht und inspiriert er mich immer wieder auf’s Neue – so stammt die Code-Basis dieser Analyse aus einem von Eriks Projekten.

Die Hypothese: Meine Stimmung in den letzten Jahren hat sich merklich verändert

Als ich vor nun 5 ½ Jahren als Trainee in die Agentur kam, war ich wahnsinnig schüchtern und konnte kaum mit Kunden reden – geschweige denn mit meinem Chef. Das ist heute anders, man kann also davon ausgehen, dass zumindest ich mich merklich verändert habe. 

Doch wie hat sich die Grund-Stimmung verändert? 

Um das herauszufinden, habe ich mir verschiedene Datenpunkte gesetzt und meine Slack-Nachrichten an diesen Datenpunkten exportiert. Mithilfe von NLP und Python konnte ich meine Grundstimmung an eben diesen Datenpunkten analysieren & darstellen. 

Das Ergebnis sieht folgendermaßen aus: 

2018:

2019:

2020:

Schon auf den ersten Blick fällt auf: Die Grundstimmung ist durchweg positiv. 

Die Analyse: Wie aussagekräftig sind diese Daten? 

Eine positive Tendenz ist ja erstmal etwas Gutes und deckt sich auch mit meinem Gefühl – aber dass die Ergebnisse so wenig schwanken, konnte ich mir doch nicht vorstellen. Aus diesem Grund hab ich noch ein Stück tiefer gegraben und weitere Tests gemacht. 

Der Code an sich funktioniert einwandfrei und an der Sprache liegt es auch nicht – mit der deutschsprachigen Heartbreak-Playlist hat die Analyse wunderbar geklappt und einen vernünftigen negativen Ausschlag gezeigt. 

Warum sehen wir also kaum Veränderung in der Stimmung unserer Dialoge? 

Um herauszufinden, warum es kaum Schwankungen in unserem Stimmungsbarometer der letzten drei Jahre gibt, habe ich schlussendlich einen ganzen Abend damit verbracht, in Erinnerungen zu schwelgen – ich habe nämlich alle alten Nachrichten nochmal gelesen und mir per Hand Notizen zur Grundstimmung gemacht, um meine Analyse zu verifizieren. 

Dabei sind mir zwei wesentliche Dinge aufgefallen: 

  • Wir schreiben wirklich, wirklich viel in Slang: Deutsch, englisch, d-englisch, hessisch, Abkürzungen, englische Abkürzungen – das könnte wahrscheinlich selbst die beste KI nicht zu 100% verstehen. 
  • Bei uns geht es längst nicht immer nur um die Arbeit. Ärger mit der Freundin, Hunger, ein außergewöhnlich tolles Wochenende – all diese “Randnotizen” verzerren das Bild ungemein, sodass ich ohnehin keine besonders fundierte Aussage hätte treffen können. 

Fazit: War all die Mühe umsonst? 

Die Eingangsfrage lässt sich anhand der vorliegenden Daten nicht beantworten, so viel ist klar. Umsonst war die Analyse trotzdem nicht, denn ich hatte wahnsinnig viel Spaß. Beim Schwelgen in Erinnerungen und in meinen alten Slack-Nachrichten ist mir vor allem eines noch einmal besonders aufgefallen: 

Sunlab ist etwas ganz Besonderes. 

Mit Kollegen, die ich anfangs kaum kannte, verbringe ich jetzt beinahe jedes Wochenende. Der Chef, mit dem ich im ersten halben Jahr vor Aufregung kaum sprechen konnte, gehört mittlerweile zu meinen engsten Freunden. Viele meiner schönsten Erinnerungen hängen mit Sunlab zusammen.

Und deswegen möchte ich die Gelegenheit nutzen und mich bedanken: Danke Andy, dass du den Rahmen dafür geschaffen hast, all das möglich gemacht hast, immer hinter uns und unseren Entscheidungen stehst und für alles ein offenes Ohr hast – als Chef, aber auch als Freund. Daniel, Krissi, Melissa, Anja, Leona  für den Fun, auch in den wildesten Zeiten. Heinrich dafür, dass du die unzähligen furchtbaren Fotos, die du von mir hast, auch für Geld nicht weitergibst, dafür dass ich dir jederzeit blind vertrauen kann und dafür, dass du irgendwann nicht mehr zwei Kilo Haargel am Tag benutzt hast. Dirk, für alle Talks in der PM-Cave und dafür, dass du immer die passende Musik spielst, für allen Fun und dafür, dass man sich mit dir auf jeder Studentenparty so richtig jung fühlen kann 🙂

David, für awkward compliments, für’s immer nice, comfy und unkompliziert zusammenarbeiten und für die Unterstützung – fachlich und mental – in weniger lustigen Momenten (ich hab das Remarketing-Gate nicht vergessen!). Julia, dafür dass du mich wahrscheinlich besser verstehst als die meisten anderen, für alle Highschool-Film-Tipps und dafür, dass du deinen Projektmanagement-Skill nicht nur im Büro, sondern auch zur Hochzeitsplanung nutzt.

Fabian – für alles. 

Und was ist jetzt mit den gesammelten Daten? 

Natürlich habe ich nicht einen ganzen Abend mit meiner Visualisierung verbracht, um die Daten dann wegzuwerfen. Stattdessen habe ich mir die Sentiment-Graphen als Liniendiagramm ausgeben lassen – so konnte ich ganz persönliche Karten gestalten, die ich mit einem kleinen Abschiedsgeschenk im Team verteilt hab.

Ich bin also wirklich sehr dankbar für die letzten 5 ½ Jahre und würde die Zeit auf keinen Fall missen wollen – trotzdem freue ich mich jetzt auf den neuen Arbeitslebens-Abschnitt, mein Home-Office mit Hund, alle Co-Working-Spaces in der näheren Umgebung und natürlich auf viele spannende Projekte. 🙂 

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