Zwischen Fortschritt und Risiko: Die Auswirkungen von KI auf die Qualität der Umfrageforschung
Florian Kögl
Redem GmbH, Linz
Abstract
Das Aufkommen generativer KI-Modelle wie ChatGPT prägt zunehmend die Umfrageforschung und bringt sowohl Vorteile als auch Herausforderungen mit sich. Besonders in der Umfrageforschung, wo Unternehmen, Institutionen und Forschungseinrichtungen auf qualitativ hochwertige Befragungsdaten angewiesen sind, bietet generative KI Potenziale zur Qualitätskontrolle. Jedoch birgt sie auch signifikante Gefahren für die Datenintegrität von Online-Umfragen.
Umfragedaten sind oft anfällig für betrügerische Aktivitäten wie „Umfrage-Bots“ und „Click-Farms“. Generative KI im Speziellen verstärkt diese Problematik, indem sie es ermöglicht, intelligente Bots zu entwickeln, die schwer zu identifizieren sind und die Datenqualität verschlechtert. Traditionelle manuelle Kontrollmethoden zur Sicherung der Datenqualität stoßen hier an ihre Grenzen, sodass der Fokus auf technologische Lösungen verlagert werden muss.
Die Herausforderungen sind komplex und erfordern innovative Ansätze. Generative KI kann paradoxerweise sowohl bei der Erzeugung betrügerischen Verhaltens als auch bei dessen Aufdeckung eine Rolle spielen, indem sie durch Mustererkennung KI-generierte Inhalte identifiziert.
Die Technologie von ReDem® erweist sich in diesem Kontext als wegweisende Lösung. Durch den Einsatz fortschrittlicher KI-basierter Modell ermöglicht ReDem® die Identifizierung von betrügerischen Aktivitäten als auch Unaufmerksamkeiten von Umfrageteilnehmern. Dabei werden die Umfragedaten in Echtzeit mittels umfassenden KI Qualitätskontrollen bewertetet, standardisiert bereinigt und transparent dokumentiert. Dieser Prozess und die Funktionsweise dieser Technologie wird zudem anschaulich durch eine detaillierte Fallstudie illustriert