Was sind künstliche Daten und wie sie die Forschung beeinflussen?

Stellen Sie sich vor, Sie hätten Zugriff auf einen endlosen Strom von Daten, ohne jemals eine einzige echte Antwort zu erhalten. Klingt futuristisch? Nicht mehr. Künstliche Daten sind ein Begriff, der schnell zu einem festen Bestandteil der Diskussion wird. Und doch wird er oft missverstanden oder mit synthetischen Daten verwechselt.

In diesem Artikel wollen wir erörtern, was künstliche Daten bedeuten, wie sie mit teilweise synthetischen Daten zusammenhängen und warum Forscher, Analysten und Insight-Teams jetzt aufhorchen sollten.

Was sind künstliche Daten?

Künstliche Daten sind alle Daten, die erstellt und nicht gesammelt werden. Sie stammen nicht aus dem Verhalten oder den Reaktionen der realen Welt, sondern werden durch Algorithmen, Simulationen oder generative Tools erzeugt. Dazu gehören:

• Synthetische Daten.
• Computer-Simulationen.
• Anonymisierte statistische Ergebnisse.
• Tabellarische Daten, die aus echten Datensätzen synthetisiert wurden.

Künstlich erzeugte Daten können bei Softwaretests, maschinellem Lernen, Betrugserkennungssystemen und ja, auch bei der Erstellung von Umfragen und der Gewinnung von Erkenntnissen verwendet werden.

Es werden keine Kundendaten verwendet, und wenn es richtig gemacht wird, schützt es die Kundendaten, während es Forschern und Datenwissenschaftlern dennoch Einblicke gewährt.

Wie werden künstliche Daten generiert?

Künstliche Daten können auf verschiedene Arten erzeugt werden, je nach Anwendungsfall, Komplexität der Daten und beabsichtigter Anwendung. Hier sind die drei gängigsten Methoden:

1. Regelbasierte Methoden

Dieser Ansatz verwendet vordefinierte Regeln, Verteilungen und mathematische Logik, um Daten zu erzeugen, die erwarteten Trends folgen. So können Sie beispielsweise Kundenzufriedenheitswerte auf der Grundlage einer bekannten Glockenkurve erstellen oder das Kaufverhalten verschiedener Altersgruppen simulieren. Dies funktioniert gut bei strukturierten, tabellarischen Daten, bei denen die Regeln klar und konsistent sind.

2. Generative Modelle (GANs, VAEs)

Generative Adversarial Networks (GANs) und Variational Autoencoders (VAEs) sind fortschrittliche maschinelle Lernmodelle, die synthetische Daten erzeugen, indem sie aus vorhandenen Datensätzen lernen. Diese Modelle erzeugen Daten, die von echten Daten kaum zu unterscheiden sind, und werden häufig zur Erstellung von Daten verwendet:

• Synthetische Bilder für Computer Vision Anwendungen.
• Synthetische Finanzdaten zur Betrugserkennung.
• Synthetische Kundendaten für das Training von KI-Modellen.
• Vollständig synthetische Datensätze für Produkttests.

Sie sind besonders nützlich, wenn Sie einen hohen Realitätsgrad der Daten benötigen, aber keine sensiblen Kundendaten oder öffentlich zugängliche Daten verwenden können.

3. Techniken zur Datenerweiterung

Bei der Datenerweiterung werden neue Daten erstellt, indem vorhandene Datenpunkte verändert werden. Dies kann Folgendes beinhalten:

• Hinzufügen von Rauschen oder Verzerrung.
• Drehen oder Ändern der Größe von Bildern.
• Maskieren bestimmter Datenpunkte.

Sie wird häufig bei der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Klassifizierung von Bildern und beim Testen von Software eingesetzt, um die Generalisierung von Modellen zu verbessern und eine Überanpassung zu vermeiden.

Erfahren Sie mehr: Techniken und Überlegungen zur Erzeugung synthetischer Daten.

Warum dies für Marktforscher und CX-Experten wichtig ist

Wir bei QuestionPro sind der Meinung, dass Erkenntnisse zugänglich, flexibel und datenschutzfreundlich sein sollten. Aber Forscher stoßen oft auf Hindernisse wie:

• Unmöglichkeit, auf sensible Daten zuzugreifen.
• Knappheit an realen Daten in neuen oder Nischenmärkten.
• Die Notwendigkeit, Umfragelogiken oder Produktideen zu testen, bevor sie vollständig eingeführt werden.

Mit künstlichen Daten können Sie synthetische Datensätze generieren, die die erwarteten Muster widerspiegeln, ohne auf echte Antworten warten zu müssen. Das bedeutet:

• Schnellere Zeit bis zur Erkenntnis.
• Bessere Modellgenauigkeit durch Verfeinerung der Trainingsdaten.
• Stärkerer Schutz der Privatsphäre der Befragten.
• Smarteres Experimentieren mit unstrukturierten Daten und Randfällen.

Erfahren Sie mehr: Künstliche Intelligenz für Big Data & wie sie zusammenarbeiten.

Künstliche Daten vs. Daten der realen Welt: Eine Ergänzung, kein Ersatz

Künstliche Daten ersetzen nicht die tatsächlichen oder ursprünglichen Daten, sondern verbessern sie. Die Verwendung synthetischer Daten, die durch Computersimulationen oder Algorithmen generiert werden, bietet eine kostengünstige Alternative zu realen Daten, die für den Aufbau präziser KI-Modelle immer notwendiger werden.

Während Antworten aus der realen Welt emotionalen Kontext, Verhaltenssignale und tiefgreifende Kundengeschichten liefern, zielen synthetische Daten darauf ab, Geschwindigkeit, Flexibilität und Sicherheit zu bieten. Sie können künstliche Daten verwenden, um:

• Führen Sie Simulationen in der Frühphase der Forschung durch.
• Testen Sie die Umfragelogik mit synthetischen Kundendaten.
• Trainieren Sie Systeme mit künstlicher Intelligenz (KI), um Grenzfälle oder seltene Ereignisse zu erkennen.

Es geht nicht darum, das eine dem anderen vorzuziehen; es geht darum, beides klug und effizient zu nutzen.

Künstliche vs. Synthetische vs. Erweiterte Daten

Hier ist eine kurze Aufschlüsselung:

Typ	Beschreibung	Anwendungsfall
Künstliche Daten	Ein weit gefasster Begriff für alle Daten, die nicht in der realen Welt erhoben werden.	Datenschutz, Simulation und frühzeitige Tests
Synthetische Daten	Künstliche Daten, die mit ML oder statistischen Modellen generiert wurden, mit hoher Wiedergabetreue	KI-Training, Betrugserkennung und CX-Simulationen
Erweiterte Daten	Modifizierte reale Daten zur Erweiterung der Stichprobengröße	Computer Vision, NLP und Anreicherung kleiner Daten

Jede hat eine Aufgabe und je nach Projekt können Sie eine oder eine Kombination davon verwenden.

Vorteile der Verwendung künstlicher Daten

Künstliche Daten sind nicht nur praktisch, sondern auch leistungsstark. Hier erfahren Sie, warum immer mehr Unternehmen synthetische Datenangebote erstellen:

• Kosteneffizienz: Sie müssen keine teuren Datenerhebungen durchführen.
• Lösen Sie die Datenknappheit: Ideal für Modelle in der Anfangsphase oder für Nischensegmente.
• Reduzierung von Verzerrungen: Wenn es gut konzipiert ist, kann es vererbte Verzerrungen in echten Daten abmildern.
• Schnellere Experimentierzyklen: Testen Sie Hypothesen und Umfragelogik schnell.
• Datenschutz: Schützt sensible Daten und bietet gleichzeitig verwertbare Einblicke.

Herausforderungen und Beschränkungen

Allerdings sind auch künstlich erzeugte Daten nicht perfekt. Hier sind ein paar Einschränkungen, die Sie beachten sollten:

• Bedenken bezüglich der Realitätsnähe: Schlecht konzipierte Daten können wichtige Muster in den tatsächlichen Daten übersehen.
• Modell-Überanpassung: KI-Modelle können lernen, in den künstlichen Daten Muster zu erkennen, die in der realen Welt nicht existieren.
• Ethische Erwägungen: Transparenz bei der Erstellung synthetischer Datensätze ist von entscheidender Bedeutung, insbesondere in sensiblen Bereichen.

Qualität ist wichtig. Synthetische Daten für das maschinelle Lernen sinnvoll zu nutzen, bedeutet zu prüfen, ob sie die statistischen Eigenschaften der Rohdaten beibehalten und gleichzeitig keine irreführenden Artefakte aufweisen.

Beispiele für die Übernahme durch die Industrie

Eine Reihe von Branchen nutzen bereits künstliche Daten. Hier sind einige von ihnen:

• Gesundheitswesen: Simulieren Sie Patientendaten, um Behandlungen zu testen und Anomalien zu erkennen.
• Autonome Fahrzeuge: Trainingssysteme mit synthetischen Fahrzeug-Crashdaten.
• Finanzen: Generierung synthetischer Finanzdaten für die Modellierung von Kreditrisiken.
• E-Commerce: Die Verwendung synthetischer Kundendaten zur Vorhersage des Kaufverhaltens.
• Einzelhandel: Testen Sie Werbeszenarien, bevor Sie eine Kampagne starten.

Da öffentlich verfügbare Daten oft begrenzt sind, sind synthetische Datensätze eine wichtige Lösung für Innovationen, ohne die Privatsphäre zu gefährden.

Erfahren Sie mehr: Tools und Plattformen zur Erzeugung synthetischer Daten.

Fazit

Künstliche Daten sind nicht nur ein Techniktrend. Sie sind ein grundlegendes Werkzeug für eine intelligentere, schnellere und sicherere Forschung. Mit den richtigen Tools zur Erzeugung künstlicher Daten können Sie:

• Vergrößern Sie Ihren Datenbestand, ohne die Privatsphäre zu gefährden.
• Bereiten Sie Ihre Machine-Learning-Modelle für den Einsatz in der Praxis vor.
• Verschaffen Sie sich Zeit für Erkenntnisse in einer datenarmen Welt.

Bei QuestionPro erforschen wir, wie künstliche Daten auf alles angewendet werden können, vom Umfragedesign bis zur Modellierung von Kundenerfahrungen. Wenn Sie Ihre Forschungsstrategie zukunftssicher machen wollen, ist es an der Zeit, sich über die Möglichkeiten synthetischer Testdaten zu informieren.

Sind Sie bereit zu entdecken? Lassen Sie uns Ihnen zeigen, wie künstliche Daten in Ihre Erkenntnisreise passen.

Häufig gestellte Fragen (FAQ’s)