Overview
Die Qualität von Online-Umfragedaten ist entscheidend für fundierte Auswertungen, kann aber durch fehlerhafte oder nachlässige Beantwortungen erheblich beeinträchtigt werden. In diesem interdisziplinären Forschungsprojekt wird gemeinsam mit einem Unternehmen, das Online-Umfragen anbietet, ein Machine-Learning-basiertes Verfahren zur automatisierten Bewertung der Datenqualität entwickelt. Ziel ist es, auffällige Antwortmuster wie Speeding oder Straightlining zuverlässig zu erkennen. Das Projekt stärkt die datenbasierte Qualitätssicherung direkt im unternehmerischen Anwendungskontext und verbessert so die Aussagekraft der erhobenen Daten für den Anbieter.
