Synthetic Research Data
Synthetic Research Data im Detail
Der Zweck entscheidet, welche Eigenschaften erhalten bleiben müssen. Für einen technischen Importtest können Dateistruktur und plausible Werte genügen. Für eine inhaltliche Analyse wäre dagegen zu prüfen, ob gerade die relevanten Zusammenhänge ausreichend abgebildet werden.
Ein Modell, das Antworten einer Zielgruppe simuliert, befragt diese Zielgruppe nicht. Seine Ausgaben können zur Formulierung von Hypothesen oder zum Durchspielen eines Fragebogens anregen. Zustimmung zu einer Kampagnenidee ist damit noch kein Nachweis echter Akzeptanz.
Kennzeichne Herkunft, Erzeugungsmethode und Einsatzgrenzen im Datensatz und Bericht. Vermische simulierte und erhobene Antworten nicht zu einer scheinbar größeren realen Stichprobe. Mehr künstliche Datensätze bedeuten keine zusätzliche unabhängige Beobachtung.
Die ONS weist darauf hin, dass synthetische Daten nicht alle Eigenschaften der Ausgangsdaten bewahren und mögliche Offenlegungsrisiken geprüft werden müssen. Ob sie für einen konkreten Zweck geeignet sind, braucht einen eigenen Nachweis.
Beispiele
Hypothetisches Anwendungsbeispiel
Ein Team testet die Verarbeitung eines künftigen Fragebogens mit künstlichen Datensätzen: leere Felder, unterschiedliche Antwortkombinationen und ungewöhnliche Werte. Dadurch lassen sich technische Fehler vor der Feldphase suchen. Aussagen über Kaufbereitschaft werden erst aus dafür geeigneten realen Daten abgeleitet.
Wichtige Punkte
- Simulation und erhobene Beobachtung unterscheiden.
- Eignung am konkreten Forschungszweck prüfen.
- Künstliche Antworten erhöhen keine reale Stichprobengröße.
- Herkunft und Grenzen dokumentieren.
Anwendung im Marketing-Alltag
Beginne mit dem Verwendungszweck. Wähle passende Testeigenschaften, dokumentiere die Erzeugung und prüfe das Ergebnis gegen bekannte Anforderungen. Trenne technische Testergebnisse von Erkenntnissen über einen realen Markt.
Sinnvolle Messgrößen
Zweckeignung
Übereinstimmung mit den für die konkrete Aufgabe benötigten Eigenschaften.
Testabdeckung
Abgedeckte technische Situationen und verbleibende Lücken.
Nachvollziehbarkeit
Dokumentierte Herkunft, Erzeugung und zulässige Interpretation.
Häufige Fehler
- Simulierte Zustimmung als echte Zielgruppenpräferenz ausgeben.
- Künstliche und reale Antworten ohne Kennzeichnung zusammenführen.
- Aus dem Wort synthetisch auf vollständige Anonymität schließen.
Quellen und Einordnung
- Office for National Statistics: Synthetic data policy
Methodische Grenzen synthetischer Daten und Prüfung möglicher Offenlegungsrisiken; ONS-interne Richtlinie.
Häufige Fragen zu Synthetic Research Data
Nicht pauschal. Sie können Test- und Entwicklungsaufgaben unterstützen. Für Aussagen über tatsächliche Einstellungen oder Verhalten muss die Eignung gesondert belegt werden.
Nein. Erzeugungsmethode und Ausgangsdaten beeinflussen mögliche Offenlegungsrisiken. Die Bezeichnung ersetzt deren Prüfung nicht.
Ein klar abgegrenzter technischer Test, dessen erwartetes Ergebnis bekannt ist. Halte fest, welche Eigenschaften die Testdaten abbilden und welche Aussagen damit ausgeschlossen bleiben.
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