Was ist Analytik und warum wir sie brauchen

Analytik ist die systematische Analyse von Daten, um Erkenntnisse für bestimmte Fragestellungen zu gewinnen. Jedes Mal, wenn wir etwas verstehen wollen, sammeln wir normalerweise Daten und nutzen sie, um unsere Fragen zu beantworten oder Entscheidungen zu treffen.

Wir schauen uns das Wetter draussen vor dem Fenster an und entscheiden, ob wir den Regenschirm mitnehmen wollen oder nicht, oder welche Schuhe am besten geeignet sind. Menschen führen Analysen und deduktive Schlussfolgerungen durch, ohne es die meiste Zeit zu bemerken. Daten ohne Analytik sind wie Benzin ohne Auto. Es ist nicht nützlich und einfach eine Zeitverschwendung.

Daher war es eines unserer Hauptanliegen in diesem Projekt, der Analytik von Anfang an das richtige Gewicht zu geben und sie in alle Projektphasen einzubeziehen. Nur so können wir die Fragen, die wir uns gestellt haben, wissenschaftlich fundiert beantworten.

 

Daten ohne Analytik sind wie Benzin ohne Auto !

 

Analytik in Umfragen

Normalerweise sind Umfragen, und Sie haben sicher schon an einer oder mehreren teilgenommen, eine Aneinanderreihung von Fragen, eine nach der anderen. Um die Auswertung einfach zu halten, haben die Fragen in der Regel wenig bis gar keine Korrelation zueinander. Daher ist die Datenanalyse normalerweise nicht kompliziert und es reicht aus, die Antworten einzeln zu betrachten.

Es ist zu beachten, dass die richtige Auswahl der Teilnehmer von grundlegender Bedeutung ist, um bias zu vermeiden. Wenn die Teilnehmer nur männlich sind, haben wir eindeutig eine starke Bias, und wir werden nicht in der Lage sein, interessante Informationen zu sammeln, die z. B. die Meinung von Frauen widerspiegeln. Normalerweise wird viel Aufwand betrieben, um sicherzustellen, dass die Auswahl der Teilnehmer keine Bias aufweist, die für die Fragen, die man zu beantworten versucht, relevant sein könnten (gleiche Anzahl von Männern und Frauen, gleiche Anzahl von Teilnehmern in allen Altersgruppen usw.).

In diesem Projekt befassen wir uns sehr ernsthaft mit dem Thema Bias, um sicherzustellen, dass unsere Schlussfolgerungen möglichst frei von Bias sind, und suchen mit Experten nach verschiedenen Möglichkeiten, dies zu erreichen.

 

Die Herausforderungen für Analytics im Storytelling

Die Verwendung von Storytelling zum Aufbau einer Umfrage, oder anders ausgedrückt, die Teilnehmer entscheiden zu lassen, wie sich die Geschichte und damit die Umfrage entwickeln wird, macht den klassischen Ansatz zur statistischen Analyse von Umfragen viel weniger sinnvoll. In diesem Projekt entwickeln wir neue Analyseansätze, um zu verstehen, wie die verschiedenen Wahlmöglichkeiten miteinander in Beziehung stehen und wie man diese Korrelation nutzen kann, um die Meinungen der Teilnehmer zu verschiedenen Themen zu verstehen. Indem wir den Fragen einen Kontext (die Geschichte) hinzufügen, können wir wirklich spezifische Fragen formulieren, die wir den Teilnehmern stellen.

In diesem neuen Paradigma sind nicht nur die Fragen wichtig, sondern (und vielleicht noch mehr) auch, wie sie miteinander verbunden sind. Die gesamte Geschichte wird zu einem Baum, durch den ein Teilnehmer navigieren kann. Die neuen Analysemethoden, die wir entwickeln, werden es ermöglichen, diese Baumnavigation zu analysieren und was dies über die Meinungen der Teilnehmer aussagt. In der Abbildung unten sehen Sie eine schematische Darstellung einer möglichen Story mit fünf Fragen.

 

 

Verschiedene Teilnehmer sehen verschiedene Fragen und werden mit verschiedenen Auswahlmöglichkeiten konfrontiert. Eine korrekte Analyse dessen, was während der Geschichte passiert, ist zwingend erforderlich, um die Ergebnisse genau interpretieren zu können. Wie Sie in der Abbildung sehen können, kann ein Teilnehmer auf zwei verschiedene Arten zu Frage 4 gelangen. So wird der Weg zu einem Punkt plötzlich sehr wichtig und enthält wichtige Informationen, die entschlüsselt werden müssen, um die Meinung des Teilnehmers zu interpretieren. Diese zusätzliche Ebene der Komplexität erfordert neue Analysemethoden, die in diesem Projekt entwickelt werden.

 

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Impressum:

Umberto Michelucci, TOELT LLC, umberto.michelucci@toelt.ai 
Prof. Aya Kachi, Università Basilea, aya.kachi@gmail.com