Whitepaper
KI mit Umfragedaten, DSGVO-fest
Was Sprachmodelle mit Befragungsdaten leisten, wo sie scheitern und wie Sie sie freigeben, ohne dass Daten abfließen
Das steht drin
- Vier KI-Aufgaben, die mit Umfragedaten funktionieren, und die eine, die zuverlässig scheitert
- Offene Nennungen als Variable statt als Zusammenfassung: Codeframe, Restkategorie, Stichprobenprüfung
- Was bei einer Frage an den Datensatz an das Modell geht und was nie
- Vier Betriebsmodelle vom US-API bis On-Premise in einer Tabelle mit sechs Kriterien
- Ein Prüfprotokoll, das KI-Codierung wie einen menschlichen Codierer misst
- Checkliste mit 15 Fragen für die Freigabe durch Datenschutz und IT
Kurz gesagt
Ein Sprachmodell formuliert, ein Datensatz rechnet. Wer diese Arbeitsteilung einhält, bekommt aus Befragungsdaten mit KI vier Dinge zuverlässig: codierte offene Nennungen, ein Sentiment je Antwort, einen Fragebogenentwurf und eine Antwort auf eine Frage an den gewichteten Datenbestand. Wer sie ignoriert und einem Modell ein PDF zum Zusammenfassen gibt, bekommt erfundene Prozentwerte. Dieses Whitepaper beschreibt die Anwendungsfälle, die tragen, benennt die Daten, die dabei an ein Modell fließen, vergleicht vier Betriebsmodelle vom US-API bis zum eigenen Server und endet mit einer Checkliste in 15 Fragen, mit der Datenschutz und IT eine Freigabe erteilen oder begründet verweigern können.
- Für wen
- Institute & Agenturen · Insights-Teams in Unternehmen · BI- & Data-Teams
- Format
- PDF, 14 Seiten, mit Arbeitsblättern und Checklisten
Inhalt 9 Kapitel
- 01 Was KI mit Umfragedaten kann, und was nicht
- 02 Offene Nennungen codieren: der ehrlichste Anwendungsfall
- 03 Daten befragen statt Berichte lesen
- 04 Die Datenschutz-Frage, sauber gestellt
- 05 Vier Betriebsmodelle im Vergleich
- 06 Synthetische Befragte und KI-Interviews: eine Einordnung
- 07 Qualität messen: KI-Codierung prüfen wie einen menschlichen Codierer
- 08 Checkliste für die Freigabe durch Datenschutz und IT
- 09 Wo DataLion ins Bild passt
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