Marktforschung

Probleme und Lösungen bei KI-Systemen:
– Diskussion über gängige Probleme bei der Nutzung von KI-Systemen, insbesondere das Phänomen der “Halluzination” von KI, ungenaue oder oberflächliche Antworten und Datenschutzbedenken.
– Tucan.ai nutzt spezielle Technologien und Ansätze, um präzise und relevante Ergebnisse zu liefern und gleichzeitig Datenschutz und Sicherheit zu gewährleisten.

Anwendungsbereiche und Funktionen:
– Tucan.ai’s Software ermöglicht die Auswertung von Online-Communities, qualitative Kodierung von Interviews oder Gruppenstudien und quantitative Auswertung von Textdaten.
– Die Software unterstützt verschiedene Datenformate und bietet eine hohe Verarbeitungsgeschwindigkeit und Genauigkeit.

Datenschutz und Sicherheit:
– Tucan.ai garantiert, dass Daten ausschließlich in Deutschland verarbeitet werden und bietet verschiedene Kooperationsmodelle an, einschließlich On-Premise-Lösungen.

Preismodelle:
– Tucan.ai bietet flexible Preismodelle an, die auf Projektbasis oder als jährliche Pauschale gestaltet werden können, abhängig von den Bedürfnissen des Kunden.

Fragen und Antworten:
– Im Webinar wurden verschiedene Fragen der Teilnehmer beantwortet, unter anderem zur Verarbeitung von Dialekten, der Möglichkeit, Audiodateien zu testen, und zur Verarbeitung und Analyse von demografischen Daten in Verbindung mit offenen Antworten.

Abschluss:
– Das Webinar endete mit dem Angebot, bei weiteren Fragen Kontakt aufzunehmen und der Ankündigung, dass eine Zusammenfassung des Webinars zur Verfügung gestellt wird.

Florian Polak: 00:01:59,660 –> 00:02:29,660
Was ist auf der Agenda? Hier eine kurze Vorstellungsrunde zu uns machen, was wir so machen, was wir grundsätzlich anbieten. Ich werde dann vor allem aber auch einen Fokus darauf legen, was für Probleme mit KI Systemen eigentlich sind, sondern was man da eigentlich ein bisschen achten sollte. Ich werde ein bisschen darauf eingehen, wie so grundsätzlich der Markt aktuell agiert und was gut daran ist und was vielleicht nicht so gut daran ist. Dann gebe ich Ihnen natürlich auch einen Überblick über unsere Software und werde Ihnen auch verraten, im Prinzip, was hinter unserem System steckt, wie wir das Ganze im Prinzip aufgebaut haben.

Florian Polak: 00:02:30,260 –> 00:03:08,210
Um Ihnen einfach nochmal einen Überblick zu geben, warum unser System in diesem Fall sehr gut geeignet ist für die Marktforschung. Dann natürlich zu guter Letzt noch ein kleines Thema über das Thema Datenschutz natürlich. Und Sicherheit ist sehr wichtig, gerade in der Auswertung von Studien und natürlich, was wir grundsätzlich für Preispakete haben, damit Sie den Überblick haben. Zu guter Letzt eine Fragerunde, wo sich alle Ihre Fragen beantworten werde, die Sie in diesem Chat stellen. Dann fangen wir auch schon kurz mal an, wir würden grundsätzlich in 2019 gegründet, sind ein Kleinunternehmen aus Berlin, haben mittlerweile 20 Mitarbeiter, ein Großteil davon natürlich in der Technikabteilung.

Florian Polak: 00:03:09,050 –> 00:03:51,800
Haben da eigene KI Spezialisten, die sich in den letzten vier, fünf Jahren eigentlich damit beschäftigt haben, solche Algorithmen und aber auch natürlich Infrastruktur dafür aufzubauen, mit dem Fokus immer mehr einer Analyse von Gesprächen, aber auch Texten gut hinbekommen. Wir haben uns fokussiert, Da wir ja als deutsches Unternehmen mit auch sehr öffentlichen oder sehr großen Unternehmen zusammenarbeiten, haben wir uns darauf fokussiert, eben auf sensible Informationen zu verarbeiten mit dem entsprechenden Sicherheits und Datenschutzstandards, die damit einhergehen, und haben hier aber auch in der Marktforschung mittlerweile auch recht große Kunden. Was kann man mit unserer Software machen? Ganz grob gesagt sind es drei Bereiche.

Florian Polak: 00:03:52,010 –> 00:04:38,180
Das eine ist im Prinzip Online Communities auswerten, das heißt wirklich Fragen an große Datenmenge zu stellen. Dann natürlich die qualitative Kodierung von Kern, von Interviews oder Gruppenstudien und natürlich auch vor allem bei frei Textnennungen, also Textdaten, im Prinzip Excel oder Textdateien quantitativ im Prinzip auszuwerten, wann immer Sie eine Freitagsnennung haben, das möglich auf einen einzelnen Code zu verdichten und dann im Prinzip das Ganze auszuwerten. Ähm, ja, grundsätzlich unsere. Wir haben einige Kunden hier in Deutschland mittlerweile die größten, die wir haben, ist einerseits die deutsche Bundeswehr, aber auch im Automobilsektor. Recht viel ist mittlerweile mit Porsche und Mercedes Benz und im öffentlichen Bereich vor allem auch natürlich Landtag.

Florian Polak: 00:04:38,180 –> 00:05:18,290
Mecklenburg Vorpommern ist einer unserer größten Kunden hier. Grundsätzlich die drei Bereiche. Was kann man da genau machen? Im qualitativen Forschungsbereich geht es vor allem darum, Interviews oder Gruppendiskussionen im Prinzip zu einerseits zu transkribieren, da damit haben wir ursprünglich mal angefangen haben eigene Spracherkennungsalgorithmen aufgebaut, wie Sie es vielleicht hören. Ich bin Österreicher, der auch verschiedene. Im Prinzip Akzente und Dialekte kann unser Algorithmus ganz gut verstehen. Das Ganze wird in Text gebracht und dann geht es darum, im Prinzip anhand eines Leitfadens oder Ihrer Fragen im Prinzip relevante Antworten zu extrahieren und zusammenzufassen und wieder zu verdichten. Das selbe Thema dann auch in der quantitativen Forschung.

Florian Polak: 00:05:18,290 –> 00:05:56,180
Hier geht es vor allem darum, dass man wirklich große Mengen von Antworten hat, also beispielsweise Kundenservice ist ein klassischer Fall, wo dann sehr, sehr viele Antworten in alle Richtungen natürlich gehen, wo man diese Textendungen dann verdichtet, im Prinzip mit einem entweder bestehenden Codeplan oder aber auch die KI tatsächlich selber Code Pläne finden zu lassen. Im Durchschnitt braucht es unser System für so circa 1000 Freitagsnennungen unter zwei Minuten. Das geht also relativ fix. Das Ganze dann natürlich die Community so auswerten. Da geht es dann darum, dass wir viele, viele verschiedene Daten haben. Also sie können diese Daten entweder bei Excel hochladen oder aber auch per API Schnittstelle mit unserem System.

Florian Polak: 00:05:56,720 –> 00:06:38,450
Und dann können Sie Fragen im Prinzip an diese Datenmengen stellen, um dann relevante Ergebnisse im Prinzip zu extrahieren. Mehr dazu ein bisschen später. Verschiedenste Formate funktionieren bei uns Audio Videodateien, Excel wie schon erwähnt bzw. Maschinen lesbarer Text kann angeschlossen werden. Das Ganze natürlich auch eben als Schnittstelle mit Ihrem System. Wir haben ein paar Garantien, die wir Ihnen geben. Das eine Thema ist Anti Halluzination, da komme ich gleich nachher noch kurz darauf zu sprechen, was das eigentlich ist und wie man das dagegenstellen kann, dass wir im Prinzip ihnen helfen, eigentlich, dass unsere KI die relevanten Ergebnisse aus den Textmengen oder Datenmengen auch extrahiert.

Florian Polak: 00:06:38,900 –> 00:07:17,930
Dann garantieren wir Ihnen auch, dass die Daten ausschließlich in Deutschland verarbeitet werden. Da gibt es mehrere Varianten zusammenzuarbeiten. Wir haben unsere Server grundsätzlich Berner Anbieter namens Hetzner. Das heißt, wenn Sie mit unserer Cloud zusammenarbeiten, wird das ausschließlich auf diesem Server verarbeitet. Oder wir können sogar unser gesamtes System bei Ihnen auf dem Server installieren. Haben wir bei sehr großen Kunden schon auch gemacht. Einfach damit die Daten ihr System einfach gar nicht mehr verlassen. Dann natürlich, dass die Daten von unseren Kunden ausschließlich ihnen zur Verfügung stellen. Also sowohl die Extrakte im Prinzip, die Sie mit unserer Query rausbekommen, als natürlich die Daten, die Sie bei uns hochladen.

Florian Polak: 00:07:18,170 –> 00:07:58,670
Wir nutzen Ihre Daten nicht zu Trainingszwecken, außer natürlich, das ist gewünscht. Also wir können auch im Prinzip speziell für Ihren Fall dann natürlich auch ein eigenes Datentraining durchführen. Und last but not least, wenn Sie sehr, sehr große Datenmengen haben Sie haben bei uns keine Begrenzung an hochgeladenen Daten, das heißt, Sie können da wirklich rein jagen, was auch immer Sie da drinnen haben, weil und kriegen trotzdem ein sehr performantes Ergebnis, werde ich nachher kurz noch mal ein bisschen was dazu sagen, dass Sie auch bei großen Datenmengen tatsächlich relevante Ergebnisse sehr präzise rausbekommen. Gut, dann steige ich auch schon ein mit Problemen grundsätzlich bei Studie Auswertung von Studien mittels KI.

Florian Polak: 00:07:59,570 –> 00:08:39,169
Das Hauptthema ist das Thema Halluzination. Also im Prinzip wirklich, dass die KI Ergebnisse bringt, die eigentlich nicht relevant sind. Um auf die Frage, die sie gestellt haben wir Es gibt da verschiedene Mechanismen, die man entgegenwirken kann. Ich werde nachher kurz ein bisschen was dazu sagen, was das eigentlich ist oder was üblicherweise die. Die Gründe dafür sind dann ein sehr, sehr wichtiges Ergebnis. Ich weiß nicht. Ich nehme mal an, dass viele von Ihnen schon mittlerweile mit Start up oder ähnlichen KI Systemen gearbeitet haben. Grundsätzlich gibt es geht es ja auch teilweise jetzt schon ganz gut. Allerdings sind im Regelfall gerade bei großen Datenmengen die Ergebnisse relativ ungenau oder unpräzise und eher oberflächlich.

Florian Polak: 00:08:39,590 –> 00:09:19,370
Dafür gibt es ganz gute Gründe, zu denen ich auch gleich noch ein bisschen was sagen werde. 121 anderes Thema natürlich. Je nachdem, in welchem Anbieter sie arbeiten, werden Daten teilweise zu Trainingszwecken weiterverwendet, weil die Systeme erst im Prinzip im Aufbau sind oder sich ständig weiterentwickeln. Oder die Daten werden natürlich in Anbieter an die USA weiter übermittelt. Als Beispiel wäre da zB IT zu nennen und beispielsweise das ist natürlich ein großes Risiko, weil ihre sensiblen internen Daten dann eventuell in zukünftigen Modellen im Prinzip als Antwort auch rauskommen können, was natürlich nicht in ihrem Interesse ist. Und sie haben sich auch schon ein bisschen was darüber gehört über das Thema Tokens.

Florian Polak: 00:09:19,880 –> 00:10:22,610
Und grundsätzlich trugen sie es in der Art und Weise, wie an solche Komodelle im Regelfall abrechnen oder bzw. wie. Wie viele Informationen auf einmal verarbeitet werden können. Das Man kann sich unter einem Token ungefähr ein Wort vorstellen, Das heißt, wie viele Wörter können von der KI gelesen werden? Da gibt es Limitierungen. Grundsätzlich. Zwar werden diese Kontextwindows im Prinzip also die Art, die Anzahl an Wörtern, die sie einspielen können, zwar immer größer, trotzdem haben sie da immer noch eine Limitierung, die natürlich nicht gewünscht ist. Wenn man große Datenmengen also von einer ganzen Studie beispielsweise auswerten möchte. Und eines der wichtigsten Themen für uns ist im Prinzip Nicht nur die tatsächlichen Ergebnisse der KI sollten angezeigt werden, sondern auch tatsächlich die Originalzitate, also die Originaltext stellen aus den Studien, die nämlich auch relevant sind, um vor allem den Kontext besser zu verstehen, aber auch natürlich, um zu überprüfen, ob die Antwort der KI tatsächlich richtig ist oder ob es sich beispielsweise um eine Halluzination handelt.

Florian Polak: 00:10:22,820 –> 00:11:03,950
Das sind so die wichtigsten Themen eigentlich in diesem Bereich. Ich werde mal kurz erzählen, grundsätzlich, was für Technologie sich hinter TTP versteckt. Es handelt sich um etwas, das nennt sich Large Language Model. Es sind verschiedene Arten von Modellen, aber im Prinzip basiert eigentlich alles auf dieselbe Art und Weise. Ist im Prinzip ein Modell, das gemacht wurde, um Sätze zu vervollständigen, basierend auf Wahrscheinlichkeit, das heißt, basierend auf dem Kontext, den Sie als Frage stellen, und dem Kontext, den Sie beispielsweise als Studie in das System hineinspielen. Versucht die ZBD beispielsweise die, den Satz zu vervollständigen, so dass er möglichst akkurat ist.

Florian Polak: 00:11:06,110 –> 00:11:45,920
Man muss sich darunter vorstellen Diese ganzen großen Land Language Modellen wurden mit Milliarden und Milliarden von Daten im Prinzip gefüttert. Das heißt, sie haben Milliarden von Daten im Prinzip gesehen und Sätze gelesen und können dann aufgrund dieser Trainingsdaten im Prinzip Sätze vervollständigen. Das ist im Wesentlichen eigentlich, was die Technologie hinter JPC ist. Das bedeutet natürlich, dass diese Systeme manchmal ist die wahrscheinlichste Antwort die korrekte. Das muss aber nicht immer der Fall sein. Das kann auch passieren, dass das System irgendwo abbiegt, die Frage zum Beispiel falsch versteht oder auch den falschen Kontext hat, um die Antwort im Prinzip zu generieren.

Florian Polak: 00:11:46,100 –> 00:12:25,880
Und dann passiert etwas, was im Umgangssprachlichen mittlerweile Halluzinieren genannt wird. Das ist im Prinzip ein Sammelbegriff für viele verschiedene Probleme. Das ist im Regelfall der Hauptgrund ist darauf, dass die KI im Prinzip. Auf die falschen Daten zurückgreift und dann im Prinzip die falschen Informationen liefert, um die Frage zu beantworten. Aus Nutzerperspektive ist es natürlich Sie stellen eine Frage, wollen eine Antwort haben und das System liefert Ihnen eine völlig falsche Antwort, was objektiv falsch ist und im Prinzip dann unter Halluzinieren zusammengefasst wird. Letztes Thema, was auch sehr, sehr wichtig ist, Wo ich gerade vorhin erwähnt habe, diese Kontextwindows oder auf deutsches Kontextfenster.

Florian Polak: 00:12:25,910 –> 00:13:01,730
Das ist im Prinzip schon ein bisschen ein Markttrends von den großen, laut Language Modellen sehr großen KIs, die im Moment am Markt sind. Die Idee der ganzen Sache ist, möglichst viele Daten auf einmal in das System einspielen zu können, um dadurch einen besseren Kontext für die KI zu generieren. Dadurch, dass das somit die Fragen dann besser beantwortet werden können. Die größten Modelle, die aktuell am Markt sind, sind meines Wissens nach das von Google, wo fast 1 Million solcher Tokens im Prinzip auch gleichzeitig verarbeitet werden können. Sie können da ein ganzes Buch reinschmeißen und dann im Prinzip Fragen an dieses Buch stellen.

Florian Polak: 00:13:02,720 –> 00:13:36,980
Problem bei der ganzen Sache ist, dass erstens mal ist es ein recht ineffiziente System, weil jedes Mal, wenn Sie eine Frage stellen an diese Daten, muss das gesamte Buch neu analysiert werden, was eine sehr ineffiziente Art und Weise ist. Und zwar sind diese Modelle zwar mittlerweile immer billiger, aber sie haben immer noch das Problem, dass wenn sie sehr, sehr viele Fragen stellen wollen, was bei Studien häufig vorkommt, dass ihnen dann ziemlich viel Kosten entstehen können. Und das zweite ist, was wahrscheinlich noch viel wichtiger ist Nur weil Sie einen größeren Kontext haben, heißt das nicht, dass die Antwort besser wird.

Florian Polak: 00:13:37,640 –> 00:14:14,030
Unbedingt. Zwar wird das System einen größeren Kontext haben und wird besser verstehen, um was es hier eigentlich geht. Also was hier die Studie zum Beispiel ist, heißt aber nicht, dass es eine präzise Antwort geben wird. Da komme ich ja schon zum nächsten Punkt. Warum sind denn solche KI Antworten manchmal so oberflächlich? Hintergrund der ganzen Sache ist, dass diese KIs im Prinzip darauf trainiert sind, möglichst natürlich richtige Aussagen zu treffen und keine falschen Antworten zu liefern. Eine Methode, um so was zu machen, ist im Prinzip den Kontext, die Kontextfenster zu erhöhen und mehr Daten reinzuspielen, um mehr Informationen zu zu liefern.

Florian Polak: 00:14:14,540 –> 00:14:58,820
Das Problem mit der ganzen Sache ist, dass das System darauf trainiert ist, bloß keine Fehler zu machen und bloß keine falschen Antworten zu liefern. Und aus diesem Grund im Prinzip versucht, eine Antwort zu generieren, die möglichst allgemeingültig ist und ja nicht falsch ist und in dem Kontext eben richtig ist oder und und und lieber eine oberflächliche Antwort gibt, als dass es einen tatsächlichen Fehler macht. Und das ist im Prinzip auch der Grund, warum dann im Prinzip seine Antwort relativ oberflächlich und ja allgemeingültig, aber vielleicht nicht besonders hilfreich für eine Studie ist. Was zur Folge hat das, dass diese Systeme tatsächlich in manchen Studien einfach gar nicht richtig oder gut eingesetzt werden können.

Florian Polak: 00:14:59,900 –> 00:15:41,120
Das ist so das Hauptthema. Das heißt, man muss sich ein bisschen bei diesen gängigen KI Systemen überlegen. Geht man das Risiko ein, dass das Ding halluziniert oder möchte man lieber oberflächliche Antworten haben? Und das ist im Prinzip das Hauptthema, was gerade am Markt mit diesen KI Modellen das problematisch ist. Wir gehen ein bisschen in eine andere Richtung und wir haben. Grundsätzlich werde ich ein bisschen erzählen, wie wir die Infrastruktur hinten aufgebaut haben, um genau diese beiden Probleme nicht zu haben, sondern um wirklich sehr, sehr tief reinzugehen, sehr, sehr präzise Antworten zu generieren, auch bei sehr großen Datenmengen, ohne das Problem zu haben, dass wir auf der anderen Seite Halluzinierung Stimmen haben oder die Antworten einfach sehr generisch sind.

Florian Polak: 00:15:42,980 –> 00:16:30,260
Im Prinzip Was macht unsere KI eigentlich oder was macht das System dahinter? Wir haben einen Text hier im Beispiel ist es jetzt ein Transkript. Wir haben zum Beispiel einen Audiofall von Ihnen bekommen. Das wurde von uns transkribiert. Das heißt, wir haben ein Wortprotokoll des Interviews und jetzt geht unser System über diesen Text und bricht diesen Text auf in Themenblöcke. Das heißt, es nennt sich im Fachsprache nennt sich das Ganze Junking, Das heißt im Prinzip wir wir. Ein System geht über diesen Text und schaut sich an, wo beginnt ein Thema und wo hört es wieder auf und generiert dann ebensolche solche Inhaltsblöcke und bricht diesen langen Text, der ja auch bei einer Stunde Interview mehrere 20 30 Seiten lang sein kann, in kleine Blöcke auf, die dann wiederum abgelegt werden in einem eigenen Datenbanksystem.

Florian Polak: 00:16:30,260 –> 00:17:12,619
Das Datenbanksystem nennt sich Vektor Datenbank. Es ist im Prinzip ein Datenbanksystem, das gut geeignet ist, Inhalte miteinander zu vergleichen. Das heißt, man kann sich vorstellen, ein ganzes Interview wird aufgebrochen. Man hat dann beispielsweise 1000 solche Themenblöcke und diese Themenblöcke werden dann auf dieser Datenbank als Graphen, also in einen mathematischen Wert umgewandelt und auf diese Datenbank abgelegt. Wenn Sie jetzt eine Frage haben und beispielsweise wissen wollen okay, fanden die Teilnehmer. Immer den Kunden Service gut und das System wird diese Frage wiederum analysieren. Um was geht es hier in Aufbrechen in so einen Themenblock und diesen Themenblock ebenfalls auf diese Vektordatenbank ablegen.

Florian Polak: 00:17:13,700 –> 00:17:56,060
Jetzt hat man diese zwei Themenblöcke und das System ist ganz gut geeignet zu vergleichen, Wie nah sind die aneinander dran? Das heißt, das System sucht dann auf Ihre Antwort alle relevanten Stellen in diesem Transkript raus, die geeignet sind, um Ihre Frage zu beantworten. Und diese Textblöcke werden dann genommen, werden dann eben so eine KI weitergegeben, die nicht mehr das ganze Transkript liest, sondern ausschließlich diese Themenblöcke. Daraus dann im Prinzip eine Antwort generiert und ihre Frage beantwortet hat zwei Vorteile Nummer eins Wir, die grundsätzlich. Die Antwort ist sehr, sehr präzise, weil sie im Prinzip wirklich ausschließlich den Text liest, der relevant ist, um Ihre Frage zu beantworten.

Florian Polak: 00:17:56,720 –> 00:18:30,620
Und das Zweite ist Wir können eine Rückverfolgbarkeit von Informationen garantieren. Das heißt, wir zeigen Ihnen grundsätzlich nicht nur einfach nur die Antwort der KI an, sondern wir zeigen Ihnen auch alle Textblöcke an, die relevant waren, um diese Frage zu beantworten. Und auf einmal können wir eine Rückverfolgbarkeit garantieren, was zur Folge hat, dass wir nicht nur Ihre Frage beantworten können, sondern sie das Ganze auch einfach überprüfen können. Das ist im Prinzip unser System und wir haben jetzt verschiedene Anwendungsfelder, wo wir das im Prinzip einsetzen. Erstes Thema ist beispielsweise bei diesem Kodieren von offenen Antworten in quantitativen Studien.

Florian Polak: 00:18:30,740 –> 00:19:15,890
Also beispielsweise Sie haben 1000 Antworten von Teilnehmern einer Onlinestudie, die im Prinzip einfach Informationen geben, was Sie zu dem Kundenservice gesagt haben. Jeder dieser Aussagen wird im Prinzip jetzt wiederum selbes Prinzip aufgebrochen in diese Themenblöcke. Manchmal ist so eine Antwort ja durchaus sehr, sehr lange. Dann sind es dann mehrere Themenblöcke, die werden wiederum abgelegt und die Codes, die im Prinzip genutzt werden, um das Ganze zu verdichten, werden ebenfalls als Themenblöcke abgelegt. Und dann wird eigentlich nur noch miteinander verglichen Was passt gut, welche Codes passen gut zu dieser Aussage? Und so kann man diese Ergebnisse relativ schnell verdichten, ohne die Gefahr zu gehen, dass die Ergebnisse falsch zugeordnet werden.

Florian Polak: 00:19:17,390 –> 00:19:58,070
Natürlich kann man da relativ lange Studien einfügen. Also die größten, die wir jetzt mittlerweile haben, waren glaube ich 20.000 Textnennungen, die dann im Prinzip dort nur System durch gejagt wurden. Verschiedene Datenformate unterstützen wir. Klassisch sind natürlich Excel oder SS, da dann das ganze Thema wird einfach einmal durch codiert. Das dauert im Durchschnitt für so 1000 Nennungen zirka zwei Minuten. Man kann sich die Ergebnisse natürlich wieder anschauen, kann eventuell auch nachbessern, wenn man das möchte, also einen anderen Code zum Beispiel verwenden. Oder man kann sogar dem System sagen, hier sind alle Nennungen, finden wir einen guten Code bei, nachdem ich das Ganze verdichten kann drüben.

Florian Polak: 00:19:58,520 –> 00:20:45,780
Und das Ganze im Prinzip dann durch Codieren lassen. Und die Formate können dann wieder als Excel oder SSDatei wieder exportiert werden. Das nächste Thema ist eher in der qualitativen Forschung. Hmmm. In der qualitativen Forschung geht es mir darum, Interviews oder Gruppendiskussionen tatsächlich zuerst einmal in Text zu transkribieren. Da haben wir Verschiedenes, verschiedenste Spracherkennungsalgorithmen für die verschiedenen Sprachen. Im Regelfall können wir alle romanischen Sprachen gut abdecken. Wir können vor allem im Deutschen, wo unser Fokus liegt, auch die verschiedenen Dialekte und Akzente auch ganz gut im Prinzip kennen. Je nach Aufnahmebedingungen schaffen wir da im Durchschnitt circa 95 % Genauigkeit.

Florian Polak: 00:20:45,780 –> 00:21:34,050
Das entspricht einer geschulten Transkriptionspersonen, die im Prinzip daneben sitzt und jedes Wort mitprotokolliert. Dann haben Sie mal den. Das Wortprotokoll, also im Prinzip das Transkript des Interviews oder der Gruppendiskussion. Und wenn es sich um eine Gruppendiskussion handelt, kann zum Beispiel dann automatisch auch das Gespräch nach Sprechern aufgebrochen werden. Das heißt, wenn Sie beispielsweise fünf Leute zu einem Thema befragen, wird dann schon aufgebrochen nach Sprecher, ein Sprecher, zwei Sprecher, drei Sprecher vier und fünf natürlich. Und sie können nachher dann wiederum, weil das System das Ganze dann aufbricht, wiederum sich aussuchen. Okay, möchte ich eine Analyse über alle Teilnehmer machen oder möchte ich wirklich tatsächlich einfach für jeden Sprecher relevante Informationen rausziehen?

Florian Polak: 00:21:35,250 –> 00:22:16,650
Und das System gibt Ihnen dann im Prinzip die Antworten auf Ihre Fragen. Das kann zum Beispiel der Leitfaden sein, den Sie hinterlegen oder auch Ihre Research fragen, um spezifisch nach bestimmten Informationen zu suchen. Das Spannende der Sache ist Sie können ein Interview hochladen und das analysieren. Oder Sie können ein ganzes Studio hochladen, um viele verschiedene Informationen aus den beispielsweise zehn Interviews rauszuziehen, um dann gemeinschaftlich einfach sich ein Bild zu machen über diese verschiedenen qualitativen Studien, die Sie da durchgeführt haben. Und der letzte Punkt ist wirklich tatsächlich, dass wir unser neuestes Modul eigentlich, dass wir tatsächlich große Mengen an Daten im Prinzip anbinden können.

Florian Polak: 00:22:16,650 –> 00:23:03,240
Ein klassisches Beispiel wären zum Beispiel Social Media Kanäle, die Sie per API Schnittstelle zum Beispiel anschließen können, um dagegen dann Fragen zu stellen. Sprich da werden Datenpunkte im Prinzip von Ihnen in unser System eingespielt, maschinenlesbar. Der Text muss das Ganze sein und dann können Sie tatsächlich Ihre Fragen gegen diese Datensätze stellen. Das können Exceldateien sein, das können Textdateien sein, über eine API zum Beispiel. Das können aber auch Transkripte von Interviews natürlich sein, um dann wirklich eine gesamt einheitliche Auswertung über diesen diese ganze Studie zu machen. Wunderbar geeignet natürlich für andere Communities, wo es grundsätzlich relativ viele Daten gibt, wo auch über mehrere Tage oder Wochen hinaus gewisse Informationen gesammelt werden von Usern, um dann wirklich so eine Auswertung tatsächlich zu machen.

Florian Polak: 00:23:03,870 –> 00:23:55,080
Das System zeigt ihnen dann immer die Antwort an, aber auch die Referenzen wirklich von den jeweiligen Textblöcken wiederum woher die Informationen eigentlich kommen, sodass sie dann leicht eine Möglichkeit haben, das Ganze zu überprüfen. Genau. Als Epischnittstelle können Sie das natürlich anschließen. Ähm, grundsätzlich wie funktioniert unser System? Gibt grundsätzlich mal zwei Möglichkeiten, wieder zusammenzuarbeiten. Wir können das Ganze bei Ihnen auf dem Server installieren. Das wäre dann so eine On Premise Installation. Das heißt, dann wird das Ganze wirklich auf Ihren Server betrieben. Keine Daten verlassen Ihr Unternehmensnetzwerk. Der einzige Nachteil, den Sie da haben, abgesehen davon, dass es ein bisschen umständlich ist, ist, dass Sie da relativ starke Server brauchen, inklusive solche Grafikkarten, also GPUs genannt, die geeignet sind, im Prinzip, um diese Systeme sehr performant laufen zu lassen.

Florian Polak: 00:23:55,470 –> 00:24:39,750
Oder sie entschließen sich, das Ganze auch mit uns zusammenzuarbeiten in der Cloud. Da garantieren wir Ihnen wie gesagt, dass die Daten ausschließlich in Deutschland verarbeitet werden. Das ist dann im Prinzip auf unserem Server, der in Nürnberg steht. Serveranbieter ist ein deutsches Unternehmen namens Hetzner und wo im Prinzip dann die Daten analysieren zu lassen. Ähm, grundsätzlich natürlich sind diese Systeme hinreichend gesichert, sprich wir verarbeiten ihre Daten auch wirklich nur so, wie sie das Ganze von uns wünschen. Gibt da verschiedene Möglichkeiten, wie wir zusammenarbeiten können. Man kann auch eigene Datentrainings für sie machen, wenn sie das wünschen. Und es gibt natürlich auch die Möglichkeit in anderen EU Ländern beispielsweise einen Cloudserver aufzubauen, was wir grundsätzlich auch schon in der Vergangenheit gemacht haben.

Florian Polak: 00:24:41,390 –> 00:25:18,530
Zu den Preisen gibt es zwei verschiedene Art und Weise, mit uns zusammenzuarbeiten. Das eine Thema wäre wirklich so einer on demand. Das heißt wirklich, Sie haben ein Projekt, Sie kommen auf uns zu und sagen, wir wollen jetzt dieses Projekt mit ihnen durchführen. Wir machen ein Angebot und rechnen dann nach der Studie im Prinzip ab. Da rechnen wir grundsätzlich immer nach Datensätzen ab, also im Prinzip, wenn es sich um qualitative Interviews handelt. Das rechnen wir meistens über Audiostunden ab. Wenn es sich um Excel Dateien handelt, die abgerechnet werden müssen, haben Sie, zahlen Sie einen Cent pro Betrag für eine Pro Excel Zelle, also pro Nennung des Befragten und rechnen das Ganze völlig flexibel ab.

Florian Polak: 00:25:18,530 –> 00:25:54,140
Keine Bindung, oder? Wir haben auch natürlich das Corporate Offer. Das machen wir bei größeren Kunden mit uns, dass sie einen jährlichen Fixpreis haben, dann haben sie keine Mengeneinschränkung, können das Ganze mit uns machen nach Lust und Laune und können auch bauen das Ganze für sie im Prinzip dadrauf. Das kann natürlich auch alles kombiniert werden. Das heißt, es gibt natürlich auch die Möglichkeit, dass man zum Beispiel eine qualitative Studie durchführt, die Ergebnisse dann verdichtet. Im Prinzip. Beispielsweise im Quantenmodul, dass man dann wirklich das Ganze auf wirkliche Wortnennungen verdichtet und das Ganze kodiert, um dann eine sehr, sehr gute Auswertung zu kriegen.

Florian Polak: 00:25:54,140 –> 00:26:31,070
Und um sich einen Report im Prinzip schnell herzurichten. Das wäre auch schon alles von meinem Webinar. Jetzt würde ich ganz kurz auf die Fragen eingehen, die Sie grundsätzlich hier im Chat gestellt haben. So gibt es die Möglichkeit, Audiodateien zu testen zu lassen. Starke Dialekt aus Österreich zum Beispiel. Ja, grundsätzlich. Sie können das bei uns auch immer alles testen. Das heißt da einfach uns gerne unverbindlich einfach schreiben. Wir bieten natürlich immer die Möglichkeit an, das Ganze auszuprobieren, sei das jetzt eben bei Audiodateien mit Akzenten zum Beispiel, aber auch natürlich bei Excel Studien, dass Sie das mal ausprobieren können und sich von der Qualität überzeugen.

Florian Polak: 00:26:31,880 –> 00:27:11,870
Bei den Akzenten Grundsätzlich gilt je in Österreich vor allem je weiter östlich, desto leichter, je weiter westlich, desto schwieriger. Schweizer Akzente und Dialekte sind tatsächlich ein bisschen problematisch, weil es keine keine einheitliche Art gibt, wie man Schweizerdeutsch schreibt. Deswegen gibt es auch wenig Möglichkeiten, da leicht einen Spracherkennungsalgorithmus aufzubauen. Wir haben aber schon die verschiedensten Projekte auch in Österreich gemacht. Sprich einfach kontaktieren und einfach ausprobieren, würde ich vorschlagen. Dann die nächste Frage war dann auch noch Können auch Transkripte von Face to Face Gruppendiskussionen mit Zuordnung der sprechenden Person gemacht werden oder nur von anderen Gruppen? Face to face geht auch.

Florian Polak: 00:27:11,870 –> 00:27:53,330
Wir brauchen grundsätzlich eine Aufnahme in einer Art oder oder der anderen. Also beispielsweise, wenn Sie wirklich eine Face to Face Studie haben und das Ganze aufnehmen, können Sie nachher die Audiodateien nehmen, hochspielen und das Ganze dann im Prinzip transkribieren lassen. Wir wir machen das nicht über die verschiedenen Kanäle, also beispielsweise bei einem Online Meetings über Teams gibt es ja die verschiedenen Sprecherkanäle und im Regelfall hat man bei der Transkription dann so eine Aufteilung nach den verschiedenen Kanälen. Wir machen das Ganze über eine eigene Sprechererkennung, das heißt, wir haben da einen eigenen Algorithmus drinnen, der die Unterschiede in den Stimmlagen erkennt und das Gespräch danach im Prinzip auf aufbricht, quasi.

Florian Polak: 00:27:54,260 –> 00:28:28,400
Bedeutet aber natürlich auch, dass das wir nicht wissen, dass ich zum Beispiel der Florian Pollack bin, sondern wir wissen eigentlich dann auch nur okay. Es gab fünf Sprecher in diesem Gespräch und folgender Sprechereinsatz folgende Sachen gesagt natürlich, wenn man nachher die Informationen wieder braucht, um eine Analyse zu fahren, beispielsweise, dass man die Analyse machen möchte, über was die weiblichen Teilnehmer der Studie gesagt haben, dann kann man diese Referenzen wieder einfügen. Das müsste dann manuell im Nachhinein gemacht werden von Ihnen, geht aber recht schnell, um dann nachher im Prinzip in der Auswertung auf der Ebene auch noch machen zu können.

Florian Polak: 00:28:29,840 –> 00:29:11,360
Haben Sie auch Familien mit Schweizer deutschen Dialekten? Ja, haben wir. Schweizerdeutsche Dialekte sind leider etwas schwierig, muss ich noch dazu sagen. Wir haben mittlerweile ein neues Modell, das glaub ich nächste Woche rauskommt, das tatsächlich für Schweizerdeutsch Ergebnisse bringt, die, sagen wir mal deutlich besser sind als das, was sie bisher am Markt kennen. Wir müssten dann allerdings auch ausprobieren, wie die wie die Qualität wirklich ist, weil das eben ein sehr, sehr neues Modell ist. Grundsätzlich ist das ein bisschen schwieriger natürlich als österreichisch oder oder deutsch Deutsch mit den verschiedenen Dialekten und Akzenten dort. Und dann kann man von Ihnen anonymisierte, pseudonymisierte Beispiele für eine Textauswertung erhalten, um ein Gefühl für die Ergebnistypen zu bekommen.

Florian Polak: 00:29:11,360 –> 00:29:52,440
Ja, können Sie, wenn Sie grundsätzlich mit uns machen. Meistens dann so eine Demo. Da haben wir auch eine Demostudie drinnen, wo Sie das Ganze sich einmal anschauen können und durchaus dann im Prinzip das Ganze auch verwenden können, um selber sich zu überprüfen, ob das System passt oder nicht. Dann kann die ja vorher die Webseite oder Dokumente crawlen und Spezialbegriffe Spezialabkürzungen zu identifizieren. Wir haben viele Fachbegriffe, die auch von Kunden verwendet werden. Grundsätzlich. Das Thema Spezialbegriffe ist immer wieder relevant. Für qualitative Studien ist es insbesondere dann relevant, weil die Spracherkennung basiert nämlich auch auf dem üblichen Sprachgebrauch.

Florian Polak: 00:29:52,860 –> 00:30:42,570
Wenn es dann Spezialbegriffe gibt, Eigennamen, Firmennamen beispielsweise. Sowas kann im Regelfall sehr, sehr einfach im Prinzip hochgeladen werden, in dem sie eigentlich ein Level hochladen, Ob wir es von der Webseite crawlen. Grundsätzlich einen Service. Wir haben theoretisch Crawler mit so was zu machen. Effizienter wäre es wahrscheinlich, wenn wir einfach im Prinzip sie uns die Webseite sagen. Wir schauen uns das Ganze für Sie an, erstellen wir eine Excelliste an diesen Fachbegriffen und laden die einmal hoch. Das dauert im Regelfall zwei drei Minuten, ist recht schnell gemacht und dann werden die Begriffe auch richtig erkannt. Üblicherweise, wenn es sich um Webbegriffe handelt, die auf Webseiten sind, macht es in der Textauswertung gar nicht mal so groß eine Rolle, weil die KI Systeme im Regelfall mit sehr, sehr großen Datenmengen gefüttert wurden, sodass auch Spezialbegriffe dann auch richtig erkannt werden.

Florian Polak: 00:30:42,570 –> 00:31:26,060
Also ein Kontext passt dann im Regelfall ganz gut. Insofern sollte das damit auch eher kein Problem sein. Und welche Sprachen können Sie abbilden? Alle europäischen und auch nichteuropäischen Sprachen. Grundsätzlich also was auf jeden Fall sehr, sehr gut funktioniert, sind die romanischen Sprachen, also Deutsch, Englisch, Französisch, Spanisch, Italienisch. Wir hatten dann aber auch Niederländisch, Dänisch, die auch gut funktioniert haben. Im Englischen natürlich die verschiedenen Sprachgruppen, die wir haben. Also wir hatten tatsächlich auch eine Studie, die mit singapurianischen Akzenten waren, wo ich in der Spracherkennung, also ich persönlich hätte weniger verstanden als unsere KI da tatsächlich. Also da gibt es auch die verschiedensten Möglichkeiten.

Florian Polak: 00:31:26,070 –> 00:31:56,130
Wir haben aber auch die Möglichkeit, wenn es, sagen wir mal, eine sehr exotische Sprache ist, die nicht sehr häufig vorkommt, hier noch mit anderen Anbietern zusammenzuarbeiten. Dann müssten wir uns aber im konkreten Fall anschauen, was sie da brauchen. Und auch da müssen wir uns genau noch mal erkundigen, wie das Ganze funktioniert, dass wir auch garantieren können, dass die Daten ausschließlich auf unserem Server verarbeitet werden, weil das dann halt eine Spracherkennung ist, die wir nicht anbieten, da gerne einfach auf uns zutreten. Wir können dann im Spezialfall gerne noch mal drüber reden, wenn wir schon beim Thema Sprache sind.

Florian Polak: 00:31:56,160 –> 00:32:42,570
Ein wichtiger Punkt geht auch Beispiel insbesondere bei qualitativen Studien. Sie können auch im Prinzip, wenn Sie einen Leitfaden beispielsweise auf Deutsch haben und die Studien mehrsprachig sind, also beispielsweise auf Englisch und auf Deutsch, dann können Sie das Ganze transkribieren lassen, auf Englisch und jeweils auf Deutsch und dann aber den Leitfaden nehmen, um den auch auf die englischen Transkripte gegen die zu stellen, sodass die Antworten aus dem Kontext, aus dem englischen Transkript raus extrahiert werden, um dann im Prinzip aber auf Deutsch übersetzt werden. Das funktioniert. Es ist genaugenommen kein Übersetzungsprogramm, sondern es ist, dass die KI versteht den Kontext der anderen Sprache, weil die Trainingsdaten in sowohl auf Englisch als auch auf Deutsch zur Verfügung waren.

Florian Polak: 00:32:42,840 –> 00:33:17,060
Das funktioniert erstaunlich gut. Das heißt, Sie können auch mehrsprachige Studien mit uns durchführen, ohne weitere Probleme. So, dann die nächste Frage Können mehrere Sprachen gleichzeitig verboten werden? Ja, das war kurz die Frage, die ich gerade beantwortet haben. Also zum Beispiel für Studien in Belgien. Ja, das geht grundsätzlich. Also wenn Sie eine französischsprachige Studie haben und das andere wäre Flämisch, zum Beispiel, sollte das kein Problem sein, müssten wir das einmal transkribieren in die jeweilige Sprache. Und wenn Sie dann Ihren Leitfaden aus auf beispielsweise Deutsch haben, werden die Antworten im Prinzip genutzt, um dann ein Ergebnis zu produzieren.

Florian Polak: 00:33:17,070 –> 00:34:08,850
Also Ihre Antwort zu der Frage zu beantworten. Wenn Sie denn die Zitate haben wollen, sind die dann logischerweise aber in der Originalsprache. Und die letzte Frage Können bei quantitativen Studien demografische Daten mit offenen Ländern verknüpft werden dann die Texte danach analysiert, also zum Beispiel bei Männern ist es so und bei Frauen ist es so, Ja, das geht also grundsätzlich. Das wäre dann am ehesten unser letztes Modul, von dem ich gesprochen habe, dieses hier, dass Sie dann eine ganze Excel hochladen, wo dann die ganzen relevanten Datenpunkte drinnen sind und sie dann dagegen einfach die Fragen stellen. Also da können Sie dann auch eine Auswertung machen nach Geschlechtern, nach Informationen, die grundsätzlich in diesen Exceldateien drin sind, um relevante Ergebnisse zu machen, kann natürlich auch kombiniert werden mit den anderen Modulen, die wir haben, um dann so ein Excel zu produzieren, gegen das Sie dann im Prinzip Ihre Research Fragen stellen können.

Florian Polak: 00:34:10,320 –> 00:34:46,139
Okay, wunderbar. Dann waren das, glaube ich, alle Fragen. Hatte es noch eine Frage? Können Sie die Preise der Pakete bitte noch mal wiederholen? Wir haben. Jetzt kommt ein bisschen darauf an, in welcher Kombination Sie das Ganze machen wollen. Bei den Preisen gilt es grundsätzlich zwei Varianten zusammenzuarbeiten Entweder Abrechnung nach Projekten. Das heißt, Sie haben beispielsweise zehn Interviews, die Sie mit uns transkribieren und dann auswerten wollen und wir machen. Ich gebe Ihnen einen Preis, nachdem Sie das Ganze auswerten können und sie zahlen dann nach Durchführung des Projektes. Oder die Variante ist, dass Sie einen Pauschalpreis mit uns machen.

Florian Polak: 00:34:46,139 –> 00:35:17,370
Da kommt es wie gesagt darauf an, welche Funktionen Sie gerne haben wollen. Und dann machen wir einen Pauschalpreis pro Jahr. Und dann ist es uns auch egal, wie viele Studien Sie darüber laufen lassen. Kommt darauf an, in welchem Kontext Sie machen. Das Corporate aber macht im Regelfall dann Sinn, wenn Sie viele Datenmengen haben oder sehr, sehr viele Studien durchführen. Ansonsten würde ich Ihnen wahrscheinlich dazu raten, das Ganze auf Projektbasis Minus zu machen. Gut, dann vielen Dank, dass Sie heute ins Webinar gekommen sind. Wenn Sie grundsätzlich noch Fragen haben Sie können. Meine Emailadresse finden Sie hier unten.

Florian Polak: 00:35:17,820 –> 00:35:38,190
Sie können uns jederzeit natürlich auch schreiben. Grundsätzlich werden wir auch, glaube ich, eine Zusammenfassung von diesem Webinar auch nochmal zirkulieren. Die Zusammenfassung ist dann auch schnell generiert für unsere Studie. Dann haben Sie da auch schon mal einen Überblick, wie gut das System eigentlich erarbeitet und habe mich sehr gefreut, dass Sie heute gekommen sind. Und ich wünsche Ihnen noch einen schönen Nachmittag. Vielen Dank!