{"id":1004073,"date":"2024-12-19T12:42:30","date_gmt":"2024-12-19T19:42:30","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/der-einfluss-von-synthetischen-daten-auf-die-moderne-forschung\/"},"modified":"2025-02-09T22:44:16","modified_gmt":"2025-02-10T05:44:16","slug":"der-einfluss-von-synthetischen-daten-auf-die-moderne-forschung","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/de\/der-einfluss-von-synthetischen-daten-auf-die-moderne-forschung\/","title":{"rendered":"Der Einfluss von synthetischen Daten auf die moderne Forschung"},"content":{"rendered":"\n<p>Die Herausforderung liegt auf der Hand: Die herk\u00f6mmliche Datenerfassung kann zeitaufw\u00e4ndig und kostspielig sein und schr\u00e4nkt oft den Umfang der Forschung ein. Die L\u00f6sung? Synthetische und augmentierte Daten. Diese beiden innovativen Techniken ver\u00e4ndern die Landschaft der Datenerzeugung und bieten aufregende neue M\u00f6glichkeiten zur Optimierung von Datenerfassungsmethoden.   <\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Was sind synthetische und erweiterte Daten?<\/h2>\n\n<p>Lassen Sie uns zun\u00e4chst kl\u00e4ren, was <a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/synthetic-data\/\">synthetische Daten<\/a> und Augmented Data sind. Obwohl diese Begriffe oft synonym verwendet werden, beziehen sie sich auf unterschiedliche Konzepte: <\/p>\n\n<ul>\n<li><strong>Synthetische Daten<\/strong> werden vollst\u00e4ndig von Algorithmen erzeugt und nicht aus realen Quellen gesammelt. Sie k\u00f6nnen verwendet werden, um Szenarien zu simulieren und Datens\u00e4tze zu erstellen, wenn reale Daten knapp oder teuer zu beschaffen sind. <\/li>\n\n\n\n<li>Bei <strong>Augmented Data <\/strong>werden vorhandene, reale Daten erweitert oder modifiziert, um vielf\u00e4ltigere Datens\u00e4tze zu erstellen. Diese Methode ersetzt die urspr\u00fcnglichen Daten nicht, sondern erg\u00e4nzt sie und bietet eine reichere Perspektive. <\/li>\n<\/ul>\n\n<p>Um mehr zu erfahren, k\u00f6nnen Sie sich unten unser Webinar und die Folien zu Synthetischen Daten ansehen.<\/p>\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<iframe loading=\"lazy\" title=\"Beyond the real: How synthetic data is transforming market research\" width=\"500\" height=\"281\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/gswAlueKTIc?start=33&#038;feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe>\n<\/div><\/figure>\n\n<iframe loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/docs.google.com\/presentation\/d\/e\/2PACX-1vR-PCVFt8UvLV6MREPdlP9DHo-0iUkQLga15uwJrlFhUFNanXSEMgBvq8kS8RlYdgn8-nBOhWM8golB\/embed?start=false&#038;loop=true&#038;delayms=3000\" frameborder=\"0\" width=\"960\" height=\"569\" allowfullscreen=\"true\" mozallowfullscreen=\"true\" webkitallowfullscreen=\"true\"><\/iframe>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Der Aufstieg und die Auswirkungen von synthetischen Daten: Schnell und kosteneffektiv arbeiten<\/h2>\n\n<p>Synthetische Daten sind auf dem Vormarsch, weil sie eine praktische L\u00f6sung f\u00fcr zwei gro\u00dfe Herausforderungen bieten: Geschwindigkeit und Kosten. Forschungsteams k\u00f6nnen gro\u00dfe Datens\u00e4tze schnell und zu einem Bruchteil der Kosten herk\u00f6mmlicher Methoden erstellen. Diese Flexibilit\u00e4t macht synthetische Daten besonders attraktiv f\u00fcr Unternehmen, die schnelle Erkenntnisse ben\u00f6tigen oder mit begrenzten Ressourcen arbeiten.  <\/p>\n\n<p>Es ist jedoch wichtig zu wissen, dass synthetische Daten noch kein Ersatz f\u00fcr hochwertige, reale Daten sind. Synthetische Daten sind zwar schnell und kosteng\u00fcnstig, haben aber oft nicht die Tiefe und Genauigkeit, die traditionelle Methoden wie qualitative Forschung oder Expertenstichproben bieten. Mit anderen Worten: Synthetische Daten werden am besten in Verbindung mit realen Daten verwendet, um die Forschungsbem\u00fchungen zu erg\u00e4nzen und zu verbessern.  <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Bedenken hinsichtlich der Datenqualit\u00e4t ansprechen<\/h3>\n\n<p>Ein Hauptanliegen bei der Arbeit mit synthetischen Daten ist die Qualit\u00e4t der Daten, auf denen sie basieren. Die klassische Regel &#8222;Garbage in, garbage out&#8220; gilt immer noch. Wenn synthetische Daten auf Daten von schlechter Qualit\u00e4t beruhen, ist der resultierende Datensatz wahrscheinlich fehlerhaft.  <\/p>\n\n<p>Wenn die zugrunde liegenden Daten beispielsweise Fehler oder Verzerrungen enthalten, werden diese Probleme durch synthetische Daten repliziert und verst\u00e4rkt. Aus diesem Grund ist es wichtig, dass die Daten, die zur Erstellung synthetischer Datens\u00e4tze verwendet werden, genau und zuverl\u00e4ssig sind. Synthetische Daten funktionieren am besten, wenn sie auf soliden, qualitativ hochwertigen, realen Daten beruhen.  <\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Neue Anwendungen f\u00fcr synthetische Daten in verschiedenen Branchen<\/h2>\n\n<p>Synthetische Daten m\u00f6gen heute noch wie ein Nischentool erscheinen, aber in naher Zukunft werden sie zum Mainstream werden.<\/p>\n\n<p>Ein Bereich, in dem synthetische Daten bereits an Bedeutung gewinnen, ist die Erstellung von synthetischen Personas. Unternehmen verwenden zunehmend synthetische Personas, um Kundensegmente zum Leben zu erwecken und eine detailliertere und menschen\u00e4hnliche Sicht auf ihre Zielgruppen zu erhalten. Dieser Trend wird sich fortsetzen, und es ist wahrscheinlich, dass Personas zu Standardkomponenten von Segmentierungsberichten werden.  <\/p>\n\n<p>Ein weiterer Bereich, in dem synthetische Daten eine gr\u00f6\u00dfere Rolle spielen werden, ist die Forschungsplanung im Vorfeld. Bei der Einf\u00fchrung eines neuen Produkts k\u00f6nnen Unternehmen beispielsweise synthetische Daten verwenden, um die Reaktionen der Verbraucher zu simulieren und potenzielle Marktreaktionen vorherzusehen. Dies erm\u00f6glicht eine fundiertere Entscheidungsfindung ohne den Zeit- und Kostenaufwand, der mit traditionellen Fokusgruppen oder Umfragen verbunden ist.  <\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Wichtige Fragen zu synthetischen Daten<\/h2>\n\n<p>Zus\u00e4tzlich zu den Erkenntnissen, die wir in unserem Webinar vermittelt haben, finden Sie hier einige der wichtigsten und zum Nachdenken anregenden Fragen unseres Publikums sowie die Antworten unserer Experten. Diese Fragen beleuchten die wichtigsten Herausforderungen und Chancen im Zusammenhang mit synthetischen und erweiterten Daten. <\/p>\n\n<p>Diese Fragen wurden von Chris Robson, Vice President of Managed Services bei QuestionPro, und Dan Fleetwood, President of Research and Insights bei QuestionPro, beantwortet. Sie teilen mit uns ihre gemeinsamen Erfahrungen und \u00dcberlegungen \u00fcber den Einfluss synthetischer Daten auf die j\u00fcngste Entwicklung des Forschungsmarktes. <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">F) Was sind die gr\u00f6\u00dften Herausforderungen bei der Erzeugung hochwertiger synthetischer Daten?<\/h3>\n\n<ul>\n<li>Die gr\u00f6\u00dfte Herausforderung bei der Generierung hochwertiger synthetischer Daten besteht darin, sicherzustellen, dass die zu ihrer Erstellung verwendeten Modelle genau und unvoreingenommen sind. Wenn die zugrunde liegenden Algorithmen fehlerhaft sind, k\u00f6nnten die synthetischen Daten die realen Szenarien nicht widerspiegeln und die Ergebnisse von Tests oder Simulationen beeintr\u00e4chtigen. Au\u00dferdem ist die Wahrung der Privatsph\u00e4re bei der Generierung synthetischer Daten aus realen Quellen eine Herausforderung, die sorgf\u00e4ltig gehandhabt werden muss.  <\/li>\n<\/ul>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">F) Wie k\u00f6nnen erweiterte Daten die Entscheidungsfindung in Branchen wie dem Gesundheitswesen verbessern?<\/h3>\n\n<ul>\n<li>Erweiterte Daten k\u00f6nnen im Gesundheitswesen eingesetzt werden, um Patientenakten oder klinische Daten mit zus\u00e4tzlichen Informationen anzureichern und so umfassendere Analysen zu erm\u00f6glichen. Durch die Anreicherung der Daten mit neuen Variablen k\u00f6nnen Gesundheitsdienstleister die Diagnosegenauigkeit verbessern, die Ergebnisse besser vorhersagen und die Behandlung der Patienten personalisieren. Zum Beispiel k\u00f6nnte die Kombination der Patientengeschichte mit Lebensstilfaktoren zu pr\u00e4ziseren Vorhersagen von Gesundheitsrisiken f\u00fchren.  <\/li>\n<\/ul>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">F) K\u00f6nnen synthetische Daten verwendet werden, um Modelle f\u00fcr maschinelles Lernen zu trainieren?<\/h3>\n\n<ul>\n<li>Unbedingt. Synthetische Daten sind besonders wertvoll f\u00fcr das Training von maschinellen Lernmodellen, wenn der Zugang zu realen Daten begrenzt oder kostspielig ist. Modelle f\u00fcr maschinelles Lernen k\u00f6nnen in einer kontrollierten, sicheren Umgebung trainiert und getestet werden, indem synthetische Daten erzeugt werden, die die realen Bedingungen widerspiegeln. Dies ist besonders in Bereichen wie autonomen Fahrzeugen n\u00fctzlich, wo die Generierung von realen Daten f\u00fcr Trainingszwecke teuer und gef\u00e4hrlich sein kann.   <\/li>\n<\/ul>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">F) Wie stellen Sie die ethische Verwendung synthetischer und erweiterter Daten sicher?<\/h3>\n\n<ul>\n<li>Ethische Bedenken im Zusammenhang mit synthetischen und erweiterten Daten k\u00f6nnen durch die Gew\u00e4hrleistung von Transparenz und Fairness im Prozess der Datengenerierung ausger\u00e4umt werden. Es ist wichtig, Algorithmen und Modelle zu verwenden, die unvoreingenommen und repr\u00e4sentativ f\u00fcr verschiedene Bev\u00f6lkerungsgruppen sind. Dar\u00fcber hinaus ist es bei der Arbeit mit erweiterten Daten entscheidend, die Privatsph\u00e4re zu respektieren und zu vermeiden, dass reale Daten auf eine Art und Weise verzerrt werden, die Entscheidungstr\u00e4ger in die Irre f\u00fchren oder Personen schaden k\u00f6nnte.  <\/li>\n<\/ul>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">F) Wie sieht die Zukunft der synthetischen Daten in den wichtigsten Branchen aus?<\/h3>\n\n<ul>\n<li>Die Zukunft der synthetischen Daten ist vielversprechend, denn sie werden zunehmend in verschiedenen Branchen eingesetzt. Wahrscheinlich werden sie in Sektoren wie dem Gesundheitswesen, dem Finanzwesen, der Automobilindustrie und dem Einzelhandel verst\u00e4rkt zum Einsatz kommen. Mit der Verbesserung der Technologie k\u00f6nnen wir davon ausgehen, dass synthetische Daten zu einem Standardwerkzeug f\u00fcr das Training von KI-Modellen, die Durchf\u00fchrung von Simulationen und die Verbesserung der Forschung werden &#8211; und das alles unter Wahrung von Datenschutz und Effizienz.  <\/li>\n<\/ul>\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\"><strong>Holen Sie sich die Insider-Infos: Bonus Q&amp;A Session<\/strong><\/h4>\n\n<p>Nachdem Sie unser Webinar \u00fcber synthetische Daten gesehen haben, sollten Sie auf keinen Fall die Bonus-Fragerunde verpassen, in der wir Ihre dringendsten Fragen zu synthetischen und erweiterten Daten beantworten. In dieser exklusiven Folgeveranstaltung gehen wir auf spezifische Anwendungsf\u00e4lle ein, gehen auf die Bedenken der Zuh\u00f6rer ein und geben Tipps, wie Sie diese Datenstrategien f\u00fcr Ihre eigene Arbeit nutzen k\u00f6nnen. <\/p>\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<iframe loading=\"lazy\" title=\"Bonus Q&amp;A: All your questions answered on synthetic data in market research\" width=\"500\" height=\"281\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/DogUZTksOZY?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe>\n<\/div><\/figure>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Eine strahlende Zukunft f\u00fcr die Datengenerierung<\/h2>\n\n<p>Die Zukunft der Datengenerierung ist vielversprechend. Synthetische Daten spielen eine gro\u00dfe Rolle bei der F\u00f6rderung von Innovation und Effizienz in allen Branchen. Diese <a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/synthetic-data-generation-tools\/\">Tools zur Generierung synthetischer Daten<\/a> bieten eine M\u00f6glichkeit, Daten zu erstellen und zu verbessern, die den Fortschritt in den Bereichen KI, maschinelles Lernen und Forschung vorantreiben, ohne die Einschr\u00e4nkungen herk\u00f6mmlicher Datenerfassungsmethoden. <\/p>\n\n<p>Wenn Sie bereit sind, die Vorteile synthetischer und erweiterter Daten in Ihren Forschungsprojekten zu nutzen, dann sind Sie hier genau richtig. QuestionPro bietet leistungsstarke Tools, die Ihnen helfen, diese innovativen Datentechniken effektiv zu nutzen. <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><em>\u00dcber unsere Redner<\/em><\/h3>\n\n<p><em>Chris Robson ist Vice President of Managed Services bei QuestionPro und bringt mehr als zwei Jahrzehnte Erfahrung in den Bereichen Data Science, Innovation und Analytik mit. Bevor er zu QuestionPro kam, war er Global Head of Data Science bei Human8, einem f\u00fchrenden globalen Markenberatungsunternehmen. Dort leistete er Pionierarbeit bei neuen Methoden, insbesondere bei der Anwendung von generativer KI und Large Language Models (LLMs), um innovative L\u00f6sungen zu entwickeln. <\/em><\/p>\n\n<p><em>In seiner fr\u00fcheren Karriere leitete er fortschrittliche Forschungs- und Softwareteams bei HP, wo er mehr als 70 Mitarbeiter bei der Entwicklung innovativer Technologiel\u00f6sungen betreute. Als Chief Innovation Officer und Global Head of Research Science bei ORC war er federf\u00fchrend bei der Einf\u00fchrung neuartiger Datenans\u00e4tze und gestaltete die Datenstrategie des Unternehmens mit Schwerpunkt auf verwertbaren Erkenntnissen. <\/em><\/p>\n\n<p><em>Als erfahrener Unternehmer war Chris Mitbegr\u00fcnder und erfolgreicher Leiter von zwei Forschungsanalyseagenturen: Parametric Marketing und Deckchair Data. Er hat einen Bachelor of Science mit Auszeichnung in Mathematik von der Brunel University of London. <\/em><\/p>\n\n\n\t<div class=\"banner-section wf-section\" lang=\"\" >\n\t\t<div class=\"right-column-container\">\n\t\t\t<div class=\"bannerbg white\">\n\t\t\t\t<span class=\"h1-2\">Gewinnen Sie Insights mit \u00fcber 80 Funktionen \u2013 kostenlos. 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Sehen Sie sich unser Webinar an und erfahren Sie mehr.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/de\/der-einfluss-von-synthetischen-daten-auf-die-moderne-forschung\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Der Einfluss von synthetischen Daten auf die moderne Forschung\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Synthetische Daten ver\u00e4ndern die Datenerfassung, mit Anwendungen im Gesundheitswesen, der KI und mehr. 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