{"id":11046,"date":"2023-11-21T17:49:00","date_gmt":"2023-11-21T16:49:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/?p=11046"},"modified":"2024-02-06T16:49:55","modified_gmt":"2024-02-06T15:49:55","slug":"chatgpt-als-analyst-fuer-umfragen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/chatgpt-als-analyst-fuer-umfragen\/","title":{"rendered":"Mitfahrb\u00e4nke auf der \u00dcberholspur: ChatGPT als High-Speed-Analyst f\u00fcr Umfrageergebnisse"},"content":{"rendered":"

Die fortschreitende Digitalisierung hat erhebliche Auswirkungen auf verschiedene Bereiche des t\u00e4glichen Lebens, einschlie\u00dflich der Mobilit\u00e4t. Mitfahrb\u00e4nke werden in vielen Kommunen Deutschlands aufgestellt, um eine nachhaltige und kosteng\u00fcnstige L\u00f6sung abseits des motorisierten Individualverkehrs anzubieten. Leider werden sie in der Praxis oft nicht oder nur gering genutzt. Im Projekt \u00bbSmarte.Land.Regionen\u00ab<\/a> erproben wir, das Fraunhofer IESE<\/a>, ob eine digitale L\u00f6sung die Nutzung von Mitfahrb\u00e4nken steigern kann. Um die tats\u00e4chlichen Bed\u00fcrfnisse und Anforderungen der k\u00fcnftigen Nutzer*innen zu ermitteln, haben wir einen Fragebogen erstellt und dessen offene Fragen mithilfe von ChatGPT ausgewertet. In diesem Blogbeitrag stellen wir die Vorteile und Grenzen dieser Methode vor und geben ein Ausblick auf zuk\u00fcnftige Entwicklungen.<\/p>\n

Hintergrund<\/h2>\n

In l\u00e4ndlichen Regionen, in denen der \u00f6ffentliche Nahverkehr unzureichend ist, erweisen sich Mitfahrb\u00e4nke als beliebte Option, um Personen ohne eigenen PKW mobil zu machen. Sie sind kosteng\u00fcnstig einzurichten und sollen B\u00fcrger*innen motivieren, auf den B\u00e4nken wartende Personen mitzunehmen. \u00dcber Erhebungen wurde auch ermittelt, dass die Bev\u00f6lkerung in l\u00e4ndlichen Regionen eine gro\u00dfe Offenheit daf\u00fcr mitbringt, Personen ihrer Nachbarschaft mitzunehmen. Trotzdem werden die B\u00e4nke nach ihrer Errichtung selten genutzt. Innerhalb des Projekts \u00bbSmarte.Land.Regionen<\/a>\u00ab besch\u00e4ftigen wir uns damit, inwieweit eine digitale L\u00f6sung die B\u00e4nke besser nutzbar machen kann.<\/p>\n

Um die Gr\u00fcnde f\u00fcr die geringe Nutzung und die Bed\u00fcrfnisse und Anforderungen an eine digitale Mitfahrbankl\u00f6sung zu ermitteln, haben wir neben Workshops vor Ort und einer ausf\u00fchrlichen Recherche auch eine Umfrage durchgef\u00fchrt. Dabei war es uns wichtig, neben quantitativen Angaben auch Raum f\u00fcr offene Fragen zu lassen. Ziel war es, den 221 Teilnehmenden die M\u00f6glichkeit zu geben, ihre Antworten frei zu formulieren, was zu tieferen Einsichten und vielf\u00e4ltigeren Informationen f\u00fchrt.<\/p>\n

Das Auswerten von Freifeldtexten bedarf allerdings einer ausf\u00fchrlichen und damit zeitaufw\u00e4ndigen Analyse. Wir entschieden uns dazu, die Antworten versuchsweise mithilfe von ChatGPT \u2013 einer Applikation, die Large-Language Models (LLM)<\/a> benutzt \u2013 auszuwerten. Um ad\u00e4quate Ergebnisse sicherzustellen, wurden die Daten zus\u00e4tzlich manuell ausgewertet.<\/p>\n

\"\"
\u00a9unsplash.com | gettyimages<\/figcaption><\/figure>\n

Auswertung von Umfrageergebnissen mittels ChatGPT<\/h2>\n

ChatGPT 3.5<\/h4>\n

Um die Hindernisse und Bedarfe hinsichtlich einer Mitfahrbankl\u00f6sung zu ermitteln, enthielt der Fragebogen eine Reihe offener Fragen, wie beispielsweise \u00bbGibt es spezifische Gr\u00fcnde, weshalb Sie bisher noch nicht mitgefahren sind, obwohl Sie sich das vorstellen k\u00f6nnen?\u00ab oder \u00bbWie k\u00f6nnte eine digitale Mitfahrbankl\u00f6sung aussehen, die Sie nutzen w\u00fcrden?\u00ab. Die Antworttexte zu diesen Fragen wurden extrahiert und durchnummeriert. Dies geschah, um zu \u00fcberpr\u00fcfen, ob die Anzahl der von ChatGPT ausgegebenen Antworten korrekt war.<\/p>\n

Anschlie\u00dfend wurden die nummerierten Antworten an ChatGPT \u00fcbermittelt, mit der Bitte, die Antworten in vier bis sieben Cluster zu gruppieren.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Abbildung 1: Screenshot der Frage an ChatGPT<\/em><\/p>\n

Das Ergebnis sah beispielsweise bei der Frage \u00bbWas hindert Sie daran, die Mitfahrb\u00e4nke zu nutzen?\u00ab folgenderma\u00dfen aus:<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Abbildung 2: Screenshot der Antwort von ChatGPT (im Mai 2023 mit ChatGPT 3.5)<\/em><\/p>\n

Bei diesem Beispiel wurden die Gruppierungen im Nachhinein manuell angepasst, und Cluster 1, 2 und 4 wurden zusammengefasst, da sie alle das Thema Sicherheit betreffen. Unsere initiale Vermutung, dass Sicherheitsbedenken neben mangelnder Verl\u00e4sslichkeit einen zentralen Hinderungsgrund bei der Nutzung darstellen, wurde best\u00e4tigt.<\/p>\n

ChatGPT 4<\/h4>\n

Wir wiederholten die Frage einige Monate sp\u00e4ter mit ChatGPT 4. Hierbei war ein nachtr\u00e4gliches Zusammenfassen der Cluster nicht mehr n\u00f6tig und die Nummern der entsprechenden Antworten wurden mit ausgegeben, was deren Nachvollziehbarkeit erh\u00f6ht.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Abbildung 3: Screenshot der Antwort von ChatGPT (im Oktober 2023 mit ChatGPT 4)<\/em><\/p>\n

ChatGPT bietet auch die M\u00f6glichkeit, neben den Problemen L\u00f6sungsans\u00e4tze basierend auf den Antworten der Umfrage-Teilnehmenden zu formulieren. Die Gegen\u00fcberstellung von Problemen und L\u00f6sungsans\u00e4tzen kann die L\u00f6sungsidee inspirieren.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Abbildung 4: Screenshot der Antwort von ChatGPT (im Oktober 2023 mit ChatGPT 4). Nicht nur Analysen, sondern auch Ideen k\u00f6nnen basierend auf den ermittelten Daten generiert werden.<\/em><\/p>\n

Insgesamt hat uns das Analysieren mit ChatGPT geholfen, die Gr\u00fcnde der Nicht-Nutzung zu verstehen und diese in unserer L\u00f6sung zu adressieren. So gibt es in unserer L\u00f6sung die M\u00f6glichkeit, sich offiziell zu authentifizieren und Fahrer*innen zu bewerten, sowie die Option, nur Mitfahrten bei Frauen anzufragen.<\/p>\n

Einsch\u00e4tzung: ChatGPT als Unterst\u00fctzung bei der Ermittlung von Umfrageergebnissen?<\/h2>\n

Vorteile<\/h4>\n

ChatGPT erm\u00f6glichte eine effiziente Analyse und Auswertung von Umfragen und besonders von Freitextfeldern. ChatGPT erkannte die Inhalte der offenen Fragen und erleichterte die Gruppierung, Zusammenfassung und Quantifizierung \u00e4hnlicher Aussagen. Die Qualit\u00e4t der Cluster war vergleichbar mit menschlicher Einsch\u00e4tzung. Lediglich bei der Aggregation der Antworten zu einzelnen Clustern gab es teilweise Unterschiede.<\/p>\n

Insgesamt vereinfacht der Prozess die Identifikation von Kernanliegen der Nutzergruppen und erleichtert das Priorisieren von Features hinsichtlich der k\u00fcnftigen L\u00f6sung. Zudem kann diese Auswertung in Kombination mit demografischen Daten zur Verbesserung oder auch zur initialen Erstellung von Personas (Stellvertreter*innen der k\u00fcnftigen Nutzergruppen) genutzt werden.<\/p>\n

Die Vorteile der Auswertung mit ChatGPT liegen in der schnellen und automatisierten Analyse gro\u00dfer Mengen von Textdaten. Wir konnten keine subjektiven Einfl\u00fcsse feststellen und halten die Auswertung f\u00fcr objektiv. Dar\u00fcber hinaus ist die Methode skalierbar und kann leicht auf eine Vielzahl von Frageb\u00f6gen und Nutzergruppen angewendet werden, wodurch umfassendes Feedback schnell erfasst werden kann.<\/p>\n

Grenzen<\/h4>\n

Allerdings gibt es auch Grenzen bei der Auswertung mit ChatGPT. Zum einen kann schwer nachgepr\u00fcft werden, ob ChatGPT Schwierigkeiten hat, komplexe oder spezifische Anforderungen vollst\u00e4ndig zu verstehen. Dies kann zu einer begrenzten Genauigkeit bei der Auswertung f\u00fchren. Selbst bei geringf\u00fcgigen \u00c4nderungen in der Wortwahl erzeugt das Modell teilweise unterschiedliche Ergebnisse in Bezug auf Anzahl und Inhalt der Cluster. Ein Beispiel hierf\u00fcr liegt in der Frage nach Bedenken bez\u00fcglich der Nutzung von Mitfahrb\u00e4nken vor, bei der das Wort \u00bbSicherheit\u00ab teilweise in zwei Cluster aufgeteilt wurde (Cluster 1: Sicherheitsbedenken und Misstrauen, Cluster 2: Mangelndes Vertrauen in fremde Fahrer und Unsicherheit), w\u00e4hrend es teilweise in einem einzigen Cluster einsortiert wurde. Gr\u00fcnde daf\u00fcr sind das komplexe Zusammenspiel von Sprachverarbeitung und Wahrscheinlichkeiten bei der Textgenerierung sowie die Herausforderung, konsistente Interpretationen in vielf\u00e4ltigen und nuancierten Texten zu gew\u00e4hrleisten.<\/p>\n

\"\"
BIld von unsplash<\/figcaption><\/figure>\n

Fazit<\/h2>\n

Gem\u00e4\u00df den oben dargestellten Erkenntnissen sollte trotz des Einsatzes von ChatGPT eine menschliche Nachbearbeitung und kritische Hinterfragung erfolgen. Zus\u00e4tzlich ist zu beachten, dass bei wiederholten Fragen, selbst mit gleichem Inhalt, unterschiedliche Ergebnisse erzielt werden. Ein weiteres Problem ist die Rechenschw\u00e4che von ChatGPT, weshalb die Anzahl der Antworten pro Cluster nur als Richtwert zu verstehen ist. Wenn es allerdings nicht um absolute Genauigkeit geht, sondern um Trendanalysen, ist ChatGPT ein n\u00fctzliches Hilfsmittel.<\/p>\n

Ausblick<\/h2>\n

In Zukunft werden sich durch die Verwendung von LLMs zur Erstellung und Auswertung von Frageb\u00f6gen vielversprechende M\u00f6glichkeiten f\u00fcr die Anforderungsermittlung von digitalen L\u00f6sungen anbieten. Durch kontinuierliche Verbesserungen der KI-Modelle wird die Effektivit\u00e4t dieses Vorgehens zunehmen und dessen Einschr\u00e4nkungen werden wahrscheinlich \u00fcberwunden werden. Unser Ziel ist es, die Anwendung von LLMs zur Verbesserung der Anforderungserhebung f\u00fcr digitale L\u00f6sungen weiter intensiv zu erforschen. Wir m\u00f6chten herausfinden, ob sie in Zukunft auch f\u00fcr interaktivere Formen der Anforderungserhebung und -spezifizierung genutzt werden k\u00f6nnen, sei es zur Priorisierung von Anforderungen oder zur direkten Integration in Live-Workshops mit Abfragen.<\/p>\n

\n

Auswertung von Frageb\u00f6gen mithilfe von ChatGPT<\/h3>\n

Vorteile:<\/h4>\n
    \n
  1. Effizienz<\/strong>: Das Tool erm\u00f6glicht eine schnelle und automatisierte Analyse gro\u00dfer Mengen von Textdaten.<\/li>\n
  2. Objektivit\u00e4t<\/strong>: ChatGPT bewertet die Texte ohne Vorannahmen oder subjektive Einfl\u00fcsse und ist frei von menschlichen Faktoren wie M\u00fcdigkeit.<\/span><\/li>\n
  3. Skalierbarkeit<\/strong>: Die Methode kann leicht auf eine Vielzahl von Frageb\u00f6gen und Stakeholdern angewendet werden, wodurch umfassendes Feedback schnell erfasst werden kann.<\/li>\n<\/ol>\n

    Grenzen:<\/h4>\n
      \n
    1. Verst\u00e4ndnisbegrenzung<\/strong>: ChatGPT kann in einigen F\u00e4llen Schwierigkeiten haben, komplexe oder spezifische Anforderungen vollst\u00e4ndig zu verstehen. Dies kann zu einer begrenzten Genauigkeit bei der Auswertung f\u00fchren.<\/li>\n
    2. Mangelnde Kontextualisierung<\/strong>: ChatGPT kann m\u00f6glicherweise den Zusammenhang bestimmter Aussagen nicht vollst\u00e4ndig erfassen, was zu ungenauen Ergebnissen f\u00fchren kann.<\/li>\n
    3. Unklarheit \u00fcber die Funktionsweise:<\/strong> Es ist unklar, wie genau die Antworten von ChatGPT zustande kommen. Daher ist eine menschliche \u00dcberpr\u00fcfung weiterhin wichtig, um die Richtigkeit und Qualit\u00e4t der Ergebnisse zu gew\u00e4hrleisten.<\/li>\n
    4. Abh\u00e4ngigkeit von den Fragen<\/strong>: Die Qualit\u00e4t der Ergebnisse h\u00e4ngt stark von der Qualit\u00e4t der gestellten Fragen ab. Unklare oder voreingenommene Fragen k\u00f6nnen die Auswertungsergebnisse beeinflussen.<\/li>\n<\/ol>\n<\/div>\n

       <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

      Die fortschreitende Digitalisierung hat erhebliche Auswirkungen auf verschiedene Bereiche des t\u00e4glichen Lebens, einschlie\u00dflich der Mobilit\u00e4t. Mitfahrb\u00e4nke werden in vielen Kommunen Deutschlands aufgestellt, um eine nachhaltige und kosteng\u00fcnstige L\u00f6sung abseits des motorisierten Individualverkehrs anzubieten. Leider werden sie in der Praxis oft…<\/p>\n","protected":false},"author":52,"featured_media":11111,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":""},"categories":[211,177],"tags":[104,464,127,77],"coauthors":[156,574],"class_list":["post-11046","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-digitale-transformation","category-kuenstliche-intelligenz","tag-data-analytics","tag-mobilitaet","tag-requirements-engineering","tag-user-experience"],"yoast_head":"\nMitfahrb\u00e4nke auf der \u00dcberholspur: ChatGPT als High-Speed-Analyst f\u00fcr Umfrageergebnisse - Blog des Fraunhofer IESE<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Wie lassen sich mit ChatGPT Freifeldtexte von Umfragen effizient auswerten und worin liegen die Grenzen dieses Verfahrens? Mehr dazu im Blog.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/chatgpt-als-analyst-fuer-umfragen\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Mitfahrb\u00e4nke auf der \u00dcberholspur: ChatGPT als High-Speed-Analyst f\u00fcr Umfrageergebnisse - Blog des Fraunhofer IESE\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Wie lassen sich mit ChatGPT Freifeldtexte von Umfragen effizient auswerten und worin liegen die Grenzen dieses Verfahrens? Mehr dazu im Blog.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/chatgpt-als-analyst-fuer-umfragen\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Fraunhofer IESE\" \/>\n<meta property=\"article:publisher\" content=\"https:\/\/www.facebook.com\/FraunhoferIESE\/\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-11-21T16:49:00+00:00\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2024-02-06T15:49:55+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/menschlicher-hintergrund-des-roboterhandschlags-futuristisches-digitales-zeitalter_53876-129770.jpg\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"1480\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"986\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/jpeg\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Jill-Valerie Tamanini, Lutz Eichholz\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:creator\" content=\"@FraunhoferIESE\" \/>\n<meta name=\"twitter:site\" content=\"@FraunhoferIESE\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Verfasst von\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Jill-Valerie Tamanini\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Gesch\u00e4tzte Lesezeit\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"7\u00a0Minuten\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label3\" content=\"Written by\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data3\" content=\"Jill-Valerie Tamanini, Lutz Eichholz\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\\\/\\\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/chatgpt-als-analyst-fuer-umfragen\\\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/chatgpt-als-analyst-fuer-umfragen\\\/\"},\"author\":{\"name\":\"Jill-Valerie Tamanini\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/#\\\/schema\\\/person\\\/f0ab74507308b7e76f58e4a48db0b826\"},\"headline\":\"Mitfahrb\u00e4nke auf der \u00dcberholspur: ChatGPT als High-Speed-Analyst f\u00fcr Umfrageergebnisse\",\"datePublished\":\"2023-11-21T16:49:00+00:00\",\"dateModified\":\"2024-02-06T15:49:55+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/chatgpt-als-analyst-fuer-umfragen\\\/\"},\"wordCount\":1392,\"publisher\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/#organization\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/chatgpt-als-analyst-fuer-umfragen\\\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2023\\\/11\\\/menschlicher-hintergrund-des-roboterhandschlags-futuristisches-digitales-zeitalter_53876-129770.jpg\",\"keywords\":[\"Data Analytics\",\"Mobilit\u00e4t\",\"Requirements Engineering\",\"User Experience\"],\"articleSection\":[\"Digitale Transformation\",\"K\u00fcnstliche Intelligenz\"],\"inLanguage\":\"de\"},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/chatgpt-als-analyst-fuer-umfragen\\\/\",\"url\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/chatgpt-als-analyst-fuer-umfragen\\\/\",\"name\":\"Mitfahrb\u00e4nke auf der \u00dcberholspur: ChatGPT als High-Speed-Analyst f\u00fcr Umfrageergebnisse - Blog des Fraunhofer IESE\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/#website\"},\"primaryImageOfPage\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/chatgpt-als-analyst-fuer-umfragen\\\/#primaryimage\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/chatgpt-als-analyst-fuer-umfragen\\\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2023\\\/11\\\/menschlicher-hintergrund-des-roboterhandschlags-futuristisches-digitales-zeitalter_53876-129770.jpg\",\"datePublished\":\"2023-11-21T16:49:00+00:00\",\"dateModified\":\"2024-02-06T15:49:55+00:00\",\"description\":\"Wie lassen sich mit ChatGPT Freifeldtexte von Umfragen effizient auswerten und worin liegen die Grenzen dieses Verfahrens? Mehr dazu im Blog.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/chatgpt-als-analyst-fuer-umfragen\\\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"de\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/chatgpt-als-analyst-fuer-umfragen\\\/\"]}]},{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"de\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/chatgpt-als-analyst-fuer-umfragen\\\/#primaryimage\",\"url\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2023\\\/11\\\/menschlicher-hintergrund-des-roboterhandschlags-futuristisches-digitales-zeitalter_53876-129770.jpg\",\"contentUrl\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2023\\\/11\\\/menschlicher-hintergrund-des-roboterhandschlags-futuristisches-digitales-zeitalter_53876-129770.jpg\",\"width\":1480,\"height\":986,\"caption\":\"Bild von rawpixel.com auf Freepik\"},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/chatgpt-als-analyst-fuer-umfragen\\\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Startseite\",\"item\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Mitfahrb\u00e4nke auf der \u00dcberholspur: ChatGPT als High-Speed-Analyst f\u00fcr Umfrageergebnisse\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/#website\",\"url\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/\",\"name\":\"Fraunhofer IESE\",\"description\":\"Blog des Fraunhofer-Institut f\u00fcr Experimentelles Software Engineering\",\"publisher\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/#organization\"},\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":{\"@type\":\"PropertyValueSpecification\",\"valueRequired\":true,\"valueName\":\"search_term_string\"}}],\"inLanguage\":\"de\"},{\"@type\":\"Organization\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/#organization\",\"name\":\"Fraunhofer IESE\",\"url\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/\",\"logo\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"de\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/#\\\/schema\\\/logo\\\/image\\\/\",\"url\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2016\\\/08\\\/fhg_iese_logo.png\",\"contentUrl\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2016\\\/08\\\/fhg_iese_logo.png\",\"width\":183,\"height\":50,\"caption\":\"Fraunhofer IESE\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/#\\\/schema\\\/logo\\\/image\\\/\"},\"sameAs\":[\"https:\\\/\\\/www.facebook.com\\\/FraunhoferIESE\\\/\",\"https:\\\/\\\/x.com\\\/FraunhoferIESE\",\"https:\\\/\\\/www.linkedin.com\\\/company\\\/fraunhoferiese\\\/\",\"https:\\\/\\\/www.youtube.com\\\/c\\\/FraunhoferIESE\"]},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/#\\\/schema\\\/person\\\/f0ab74507308b7e76f58e4a48db0b826\",\"name\":\"Jill-Valerie Tamanini\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"de\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2018\\\/11\\\/jill_klohe-96x96.jpg092fb6979359c6d6025f0282908319d8\",\"url\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2018\\\/11\\\/jill_klohe-96x96.jpg\",\"contentUrl\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2018\\\/11\\\/jill_klohe-96x96.jpg\",\"caption\":\"Jill-Valerie Tamanini\"},\"description\":\"Jill Tamanini arbeitet seit 2017 am Fraunhofer IESE als Senior User Experience Designer in agilen Teams mit plattformzentrierten \u00d6kosystemen. Sie studierte Media Direction mit dem Schwerpunkt Interaction Design an der Hochschule Darmstadt. 2012 erwarb sie ihren Masterabschluss. Seitdem liegt ihr Fokus auf Web- und Appentwicklung mit besonderem Augenmerk auf stimmigen Konzepten, aber auch mit dem Blick f\u00fcr Details. Neben klassischen UX-Techniken nutzt sie gerne Methodiken des Lean UX, Kreativit\u00e4tstechniken oder Design Sprints.\",\"url\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/author\\\/jill-klohe\\\/\"}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Mitfahrb\u00e4nke auf der \u00dcberholspur: ChatGPT als High-Speed-Analyst f\u00fcr Umfrageergebnisse - Blog des Fraunhofer IESE","description":"Wie lassen sich mit ChatGPT Freifeldtexte von Umfragen effizient auswerten und worin liegen die Grenzen dieses Verfahrens? Mehr dazu im Blog.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/chatgpt-als-analyst-fuer-umfragen\/","og_locale":"de_DE","og_type":"article","og_title":"Mitfahrb\u00e4nke auf der \u00dcberholspur: ChatGPT als High-Speed-Analyst f\u00fcr Umfrageergebnisse - Blog des Fraunhofer IESE","og_description":"Wie lassen sich mit ChatGPT Freifeldtexte von Umfragen effizient auswerten und worin liegen die Grenzen dieses Verfahrens? Mehr dazu im Blog.","og_url":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/chatgpt-als-analyst-fuer-umfragen\/","og_site_name":"Fraunhofer IESE","article_publisher":"https:\/\/www.facebook.com\/FraunhoferIESE\/","article_published_time":"2023-11-21T16:49:00+00:00","article_modified_time":"2024-02-06T15:49:55+00:00","og_image":[{"width":1480,"height":986,"url":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/menschlicher-hintergrund-des-roboterhandschlags-futuristisches-digitales-zeitalter_53876-129770.jpg","type":"image\/jpeg"}],"author":"Jill-Valerie Tamanini, Lutz Eichholz","twitter_card":"summary_large_image","twitter_creator":"@FraunhoferIESE","twitter_site":"@FraunhoferIESE","twitter_misc":{"Verfasst von":"Jill-Valerie Tamanini","Gesch\u00e4tzte Lesezeit":"7\u00a0Minuten","Written by":"Jill-Valerie Tamanini, Lutz Eichholz"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/chatgpt-als-analyst-fuer-umfragen\/#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/chatgpt-als-analyst-fuer-umfragen\/"},"author":{"name":"Jill-Valerie Tamanini","@id":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/#\/schema\/person\/f0ab74507308b7e76f58e4a48db0b826"},"headline":"Mitfahrb\u00e4nke auf der \u00dcberholspur: ChatGPT als High-Speed-Analyst f\u00fcr Umfrageergebnisse","datePublished":"2023-11-21T16:49:00+00:00","dateModified":"2024-02-06T15:49:55+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/chatgpt-als-analyst-fuer-umfragen\/"},"wordCount":1392,"publisher":{"@id":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/#organization"},"image":{"@id":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/chatgpt-als-analyst-fuer-umfragen\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/menschlicher-hintergrund-des-roboterhandschlags-futuristisches-digitales-zeitalter_53876-129770.jpg","keywords":["Data Analytics","Mobilit\u00e4t","Requirements Engineering","User Experience"],"articleSection":["Digitale Transformation","K\u00fcnstliche Intelligenz"],"inLanguage":"de"},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/chatgpt-als-analyst-fuer-umfragen\/","url":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/chatgpt-als-analyst-fuer-umfragen\/","name":"Mitfahrb\u00e4nke auf der \u00dcberholspur: ChatGPT als High-Speed-Analyst f\u00fcr Umfrageergebnisse - Blog des Fraunhofer IESE","isPartOf":{"@id":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/#website"},"primaryImageOfPage":{"@id":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/chatgpt-als-analyst-fuer-umfragen\/#primaryimage"},"image":{"@id":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/chatgpt-als-analyst-fuer-umfragen\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/menschlicher-hintergrund-des-roboterhandschlags-futuristisches-digitales-zeitalter_53876-129770.jpg","datePublished":"2023-11-21T16:49:00+00:00","dateModified":"2024-02-06T15:49:55+00:00","description":"Wie lassen sich mit ChatGPT Freifeldtexte von Umfragen effizient auswerten und worin liegen die Grenzen dieses Verfahrens? Mehr dazu im Blog.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/chatgpt-als-analyst-fuer-umfragen\/#breadcrumb"},"inLanguage":"de","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/chatgpt-als-analyst-fuer-umfragen\/"]}]},{"@type":"ImageObject","inLanguage":"de","@id":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/chatgpt-als-analyst-fuer-umfragen\/#primaryimage","url":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/menschlicher-hintergrund-des-roboterhandschlags-futuristisches-digitales-zeitalter_53876-129770.jpg","contentUrl":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/menschlicher-hintergrund-des-roboterhandschlags-futuristisches-digitales-zeitalter_53876-129770.jpg","width":1480,"height":986,"caption":"Bild von rawpixel.com auf Freepik"},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/chatgpt-als-analyst-fuer-umfragen\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Startseite","item":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Mitfahrb\u00e4nke auf der \u00dcberholspur: ChatGPT als High-Speed-Analyst f\u00fcr Umfrageergebnisse"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/#website","url":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/","name":"Fraunhofer IESE","description":"Blog des Fraunhofer-Institut f\u00fcr Experimentelles Software Engineering","publisher":{"@id":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/#organization"},"potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/?s={search_term_string}"},"query-input":{"@type":"PropertyValueSpecification","valueRequired":true,"valueName":"search_term_string"}}],"inLanguage":"de"},{"@type":"Organization","@id":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/#organization","name":"Fraunhofer IESE","url":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/","logo":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"de","@id":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/#\/schema\/logo\/image\/","url":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2016\/08\/fhg_iese_logo.png","contentUrl":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2016\/08\/fhg_iese_logo.png","width":183,"height":50,"caption":"Fraunhofer IESE"},"image":{"@id":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/#\/schema\/logo\/image\/"},"sameAs":["https:\/\/www.facebook.com\/FraunhoferIESE\/","https:\/\/x.com\/FraunhoferIESE","https:\/\/www.linkedin.com\/company\/fraunhoferiese\/","https:\/\/www.youtube.com\/c\/FraunhoferIESE"]},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/#\/schema\/person\/f0ab74507308b7e76f58e4a48db0b826","name":"Jill-Valerie Tamanini","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"de","@id":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2018\/11\/jill_klohe-96x96.jpg092fb6979359c6d6025f0282908319d8","url":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2018\/11\/jill_klohe-96x96.jpg","contentUrl":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2018\/11\/jill_klohe-96x96.jpg","caption":"Jill-Valerie Tamanini"},"description":"Jill Tamanini arbeitet seit 2017 am Fraunhofer IESE als Senior User Experience Designer in agilen Teams mit plattformzentrierten \u00d6kosystemen. Sie studierte Media Direction mit dem Schwerpunkt Interaction Design an der Hochschule Darmstadt. 2012 erwarb sie ihren Masterabschluss. Seitdem liegt ihr Fokus auf Web- und Appentwicklung mit besonderem Augenmerk auf stimmigen Konzepten, aber auch mit dem Blick f\u00fcr Details. Neben klassischen UX-Techniken nutzt sie gerne Methodiken des Lean UX, Kreativit\u00e4tstechniken oder Design Sprints.","url":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/author\/jill-klohe\/"}]}},"jetpack_featured_media_url":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/menschlicher-hintergrund-des-roboterhandschlags-futuristisches-digitales-zeitalter_53876-129770.jpg","jetpack_sharing_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/11046","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/52"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=11046"}],"version-history":[{"count":33,"href":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/11046\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":11699,"href":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/11046\/revisions\/11699"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media\/11111"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=11046"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=11046"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=11046"},{"taxonomy":"author","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/coauthors?post=11046"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}