10.10.2026
Soziale Erwünschtheit, Datenfälschung, Datenbias
Fälschungsversuche - so alt wie Befragungen
Seit es Befragungen und sozialwissenschaftliche Analysen gibt, müssen diese sich auch mit bewussten und unbewussten Einflussnahmen, Befragungseffekten, verzerrten Daten und Manipulationsversuchen auseinandersetzen. Und natürlich müssen alle professionellen Anbieter von validen Befragungen und Potenzialanalyseinstrumenten darauf Antworten haben, wenn sie valide Standortbestimmungen und aussagekräftige Daten liefern wollen.
Die DNLA-Potenzialanalyseverfahren liefern beispielsweise verschiedene Indikatoren zur Konsistenz des Antwortverhaltens und zu auffälligen Mustern in den Antwortdaten.
Im Zeitalter von KI stellt sich aber die Frage, ob all das noch genügt, um die Qualität und Validität der Befragung noch aufrecht zu erhalten?
Daten, Beratung und weitere Maßnahmen
Was wir tun, um die DNLA-Analysen aussagekräftig und fälschungssicher zu machen
Die folgenden Elemente tragen dazu bei, die DNLA-Analysen valide und aussagekräftig zu halten:
- Die DNLA-Analysen liefern bei der Auswertung standardmäßig Indikationen zu verzerrtem Antwortverhalten und zu auffälligen Mustern in den Antwortdaten.
- NEU sind zusätzlich dazu technische Vorkehrungen, die es erlauben, Hinweise darauf zu bekommen, ob die Fragen mit Hilfe von KI beantwortet wurden (und die wir hier logischerweise nicht detailliert schildern, um sie nicht auszuhebeln!)
- Der benchmarkbasierte Ansatz bei DNLA bietet eine zusätzliche Absicherung: Natürlich kann ich eine beliebige KI fragen, was wohl vermeintlich die "beste" Antwort auf eine bestimmte Frage ist. Was die KI aber nicht wissen kann ist, wie die Mehrheit der Erfolgreichsten in der jeweiligen Referenzgruppe die betreffende Frage beantwortet hat!
- Und das gilt auch für die Skalen, die wir bei DNLA verwenden: Diese folgen eben gerade nicht einer simplen "je mehr desto besser"-Logik. Und so ist es noch einmal wesentlich schwerer, die Antworten zu finden, die nicht zu einem maximalen Ergebnis, sondern zu einem optimalen Ergebnis führen.
- Und zuletzt zu nennen ist natürlich auch die Tatsache, dass nicht einfach nur die Daten für sich alleine interpretiert werden - die Ergebnisse der DNLA-Potenzialanalysen sind Ausgangspunkt für Beratung, Reflexion und Feedbackgespräche. Und spätestens hier zeigt sich dann auch, ob das Gesamtbild aus dieser Analyse schlüssig ist (es geht nicht um einzelne Faktoren oder Werte, die vielleicht gerade stark situativ geprägt sind und die sich einem deshalb nicht auf Anhieb erschließen) - oder ob sich die Person, die einem gerade gegenübersitzt sich im persönlichen Gespräch ganz anders präsentiert.
Über die Sinnlosigkeit von Fälschungsversuchen
Potenzialanalysen und Standortbestimmungen sind unglaublich wertvoll - wenn man die Chance nutzt und sie Ernst nimmt!
Was nützt einem ein geschöntes Bild der Situation? Das wird die Probleme nicht lösen und mich nicht weiterbringen.
Zuletzt wollen wir hier noch den Punkt nennen, der den wirkungsvollsten Schutz gegen Fälschungen, egal ob via KI oder auf eine andere Art darstellt: Sie sind schlicht und einfach sinnlos! Die DNLA-Analysen dienen der Standortbestimmung, der Potenzialanalyse, der persönlichen, individuelllen und der gemeinsamen Entwicklung.
Dies alles wird möglich durch ein differenziertes, objektives Bild der Situation - und wer sich vor diesem Bild scheut, der verbaut sich auch die eigenen Entwicklungsmöglichkeiten. Denn das wäre so, als würde jemand mit Übergewicht die eigene Personenwaage so manipulieren, dass sie 10 kg weniger Gewicht anzeigt. Das kann man machen - das Ergebnis, das die Waage dann anzeigt, sieht schöner aus - das Problem, dass man möglicherweise übergewichtig ist und dadurch gesundheitliche Schäden und Spätfolgen riskiert nud sogar billigend in Kauf nimmt, bleibt.
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