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?
- Indikationen zu auffälligem Antwortverhalten
- 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: 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!
- 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.
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 schlecht 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 jeamnd 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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