Robin Setzer & Florian Tress, Norstat Forschung im Zeitalter sprechender Computer

Robin Setzer & Florian Tress, Norstat

Science Fiction bietet schon immer einen interessanten Einblick in die Zukunftsvisionen ihrer Zeit. Dabei kommt es natürlich nicht so sehr auf die Vorhersagekraft dieser Geschichten an, sondern vielmehr auf ihre Möglichkeit, die gesellschaftliche Tragfähigkeit von neuen Technologien auszuloten und damit die Forschung und Entwicklung zu inspirieren. Seit den 1960er und 1970er Jahren gilt es beispielsweise als ausgemacht, dass Computer in Zukunft vorwiegend mit Sprachsteuerung bedient werden können und Tastatur oder Maus überflüssig werden. Denken Sie etwa an HAL in Stanley Kubrick’s Space Odyssey (1968), Star Trek (ab 1979) oder jüngere Filme, wie Spike Jonze’s HER mit Joaquin Phoenix in der Hauptrolle (2013).

Wohin weisen aktuelle Entwicklungen?

In diesem Artikel möchten wir drei aktuelle Entwicklungen vorstellen, die unserer Ansicht nach starke Treiber für den Wandel unseres Forschungsmediums sein könnten. Wir werden hier eine analytisch Trennung vornehmen, sind uns aber bewusst, dass die Entwicklungen dieser drei Fälle nicht getrennt voneinander verlaufen und sich gegenseitig befruchten.

Chatbots als graphisches Interface

Beginnen wir bei Chatbots. Im einfachsten Fall wird hier nur ein Interface simuliert, das den Nutzern aus ihrer Alltagskommunikation mit Messenger-Diensten vertraut ist. Warum sollte man z.B. den aktuellen Fahrplan der Bahn, den aktuellen Kontostand auf der Bank, das Wetter von morgen oder die aktuellen Nachrichten nicht einfach per WhatsApp abfragen können, sondern sich dafür jeweils eine eigene App installieren müssen? Nicht nur dass sich die Bedienung eines Computers mit einem Chat viel natürlicher anfühlt, womöglich müsste man auch viel weniger unterschiedliche Apps installieren, die selten bis gar nicht benötigt werden. Insofern werden Chatbots bisweilen sogar als Nachfolge-Technologie von mobilen Apps gehandelt. In jedem Fall können Chatbots das Nutzungserlebnis aber deutlich verbessern.

Auf die Marktforschung bezogen finden Befragungen in diesem Szenario also mit einem Chat-Interface statt. Die Befragungsteilnehmer werden dabei von einem Algorithmus so interviewt, dass der Eindruck eines natürlichen Gesprächs entsteht. Eine Herausforderung dürfte dabei sicherlich sein, dass zwischenmenschliche Konversationen nicht dem streng linearen Ablauf eines Online-Fragebogens folgen und der Algorithmus deshalb Techniken der aktiven Gesprächsführung beherrschen muss. Solch eine Befragung besticht dafür aber durch das authentische Feedback in einem natürlich anmutenden Gespräch, wenngleich hier umgekehrt die Gefahr besteht, dass der digitale Interviewer Effekt der sozialen Erwünschtheit verstärkt. Zuletzt müsste man sich jedoch vor allem die Frage stellen, welche Zielgruppen sich mit einem solchen Chatbot gut oder weniger gut erreichen lassen, um dem Ideal der Repräsentativität nahezukommen. Hier deuten sich Studiendesigns an, die "Interface Agnostic" sind, sich also sowohl durch Ausfüllen eines Fragebogenformulars, als auch durch die Interaktion in einem Chat beantworten lassen.

Voice-basierte Chatbots

In unserem zweiten Szenario werden die textbasierten Chats um Sprachsteuerung erweitert. Hier erfolgt die Eingabe des Users also nicht mehr über eine Tastatur oder den Touchscreen, sondern durch Spracherkennung über ein Mikrofon. Auch der Computer antwortet über einen Lautsprecher. Diese Form der Mensch-Maschine-Interaktion gilt als besonders natürlich und demzufolge sehr nutzerfreundlich. Allerdings gibt es hier auch höhere technische Herausforderungen als bei textbasierten Chatbots, etwa an die notwendige Internet-Bandbreite oder die Aufnahmequalität des Mikrofons. Auch das zuverlässige Verstehen von unterschiedlichen Dialekten, Akzenten und Stimmen ist technisch noch nicht immer ganz ausgereift. Für die Marktforschung dürften jedoch vor allem die Interviewereffekte der Computerstimme spannend sein. Einerseits sind diese Effekte bei einer künstlichen Stimme methodisch sehr gut kontrollierbar, andererseits gibt es bei einer Stimme aber auch wesentlich komplexere Facetten, als bei rein schriftlicher Kommunikation. Ein letzter wichtiger Aspekt betrifft die Effekte der sozialen Erwünschtheit: Während man einen schriftlichen Fragebogen an öffentlichen Orten mehr oder weniger ungestört ausfüllen kann, wird man bei einem sprachgesteuerten Interview stärker gehemmt sein, sensible Informationen laut auszusprechen.

Chatbots und künstliche Intelligenz

In unserem dritten Szenario schließlich werden die text- oder sprachbasierten Chatbots um künstliche Intelligenz angereichert. Waren in den ersten beiden Szenarien auch regelbasierte Konversationen denkbar ("Wenn A gesagt wird, dann antworte B"), sollen die Algorithmen nun selbständig erlernen, wie die Interviews bestmöglich zu führen sind. Ziel ist eine weitgehende Selbststeuerung der Chatbots und damit eine möglichst umfassende Automatisierung der Datenerhebung. Allerdings gibt es auch hier Herausforderungen für die Marktforschung: Selbst künstliche Intelligenz muss kontinuierlich vom Menschen überwacht werden, um mögliche Verzerrungen (den sog. Machine Bias) schnell und sicher zu identifizieren. Außerdem wird man bei künstlicher Intelligenz fast immer auf die Schnittstellen von Drittanbietern zurückgreifen müssen. Hier hat man unter Umständen nicht immer die Transparenz und Einflußnahme, die man sich als Forscher für seine Methode wünschen würde.

Was passiert, wenn man Science Fiction zu Ende denkt?

Jedes dieser drei Szenarien findet heute bereits Anwendung; mit Chatbots haben wir bei Norstat sogar schon selbst eigene Studien durchgeführt. Vielleicht lohnt es sich deshalb zu spekulieren, was diese Technologien für die Marktforschung bedeuten, wenn sie ihr Nischendasein verlassen und die Masse der Projekte erreichen.

Szenario 1: Von Online über Mobile zu Chatbot

Chatbots als graphisches Interface sehen wir vor allem dann kommen, wenn einzelne Zielgruppen nur noch über Messenger wie WhatsApp, Telegram, facebook, etc. erreichbar sind. In diesem Fall müssten Feldinstitute diese Zielgruppen zumindest über die entsprechenden Apps zur Befragung einladen. Mit sog. Quick Replies ist der Schritt von einem klassischen Onlinefragebogen zu einer echten Chatbefragung jedoch nur sehr klein. Denn tatsächlich erlauben es einige Drittanbieter bereits jetzt schon, eigene Chatbots einzubinden und so mit den Nutzern zu interagieren (u.a. facebook). Insofern wird sich diese Methode aus unserer Sicht durchsetzen, sobald es die Erreichbarkeit einzelner Zielgruppen gebietet.
Ein Hemmnis stellt lediglich die Kompatibilität mit anderen Erhebungsformen dar. Wir erwarten uns hier eine ähnliche Diskussion, wie wir sie auch von einem Jahrzehnt bei mobilen Endgeräten hatten: Wie müssen Fragebögen gestaltet sein, die mit allen Erhebungsformen und Interfaces funktionieren?

Szenario 2: Die Automatisierung von CATI

Text-to-Voice und Voice-to-Text-Applikationen stehen wir eher skeptisch gegenüber, zumindest was die Massentauglichkeit angeht. Ein interessanter Anwendungsfall wäre vielleicht die telefonische Forschung, um die Interviews stärker zu automatisieren und langfristig Kosten zu senken. In gewisser Weise könnte eine derartige Automatisierung sogar dazu führen, dass telefonische Interviews demokratisiert werden und breitere Anwendung finden. Allerdings würden wir uns hier im gleichen Zug auch deutliche Qualitäts- und Akzeptanzprobleme erwarten, sowohl auf Seiten der Forscher, als auch auf Seiten der Befragten.

Szenario 3: Die Beforschung digitaler Zwillinge

Das dritte Szenario, der Einsatz künstlicher Intelligenz, lädt naturgemäß zu wilden Spekulationen ein. Wir haben hier vor allem den Einsatz von sog. "Digital Twins" diskutiert, also der Beforschung von digitalen Alter Egos.
Wie stellen wir uns das vor? Ein Chatbot mit künstlicher Intelligenz tritt in den kontinuierlichen Austausch mit einem Studienteilnehmer und versucht diesen möglichst umfassend kennenzulernen. Dabei wird die Gesprächsführung möglichst individuell an den jeweiligen Menschen angepasst, um für diesen so angenehm wie möglich zu sein. Forscher, die ein Interview mit diesem Studienteilnehmer durchführen möchten, befragen allerdings nicht den Probanden selbst, sondern den Chatbot, der stellvertretend für den Teilnehmer standardisiert Auskunft gibt.
In diesem Szenario müssten sich Forscher also keine Sorgen mehr über Fragebogenlängen, Feldzeiten, Inzidenzraten oder Usability machen. Allerdings entstehen hier natürlich auch ganz neue Fragestellungen und Herausforderungen.

Welches der Szenarien kommt, können wir natürlich nicht wissen. Dennoch, oder gerade deshalb halten wir es für lohnend, verschiedene Möglichkeiten durchzuspielen. Dabei sind wir auch an Ihrer Meinung in den Kommentaren interessiert: welches unserer Zukunftsszenarien erscheint ihnen am plausibelsten? Wir freuen uns, mit Ihnen zu diskutieren.

Robin Setzer arbeitet als Senior Project Consultant für die Norstat Deutschland GmbH. Der studierte Wirtschaftspsychologe betreut Norstats Kunden im Norden Deutschlands. In einem Internen Projekt beschäftigt er sich seit 2017 mit dem Thema Chatbots. Die Ergebnisse stellte er auf verschiedenen Veranstaltungen vor.   

Florian Tress arbeitet für die Norstat Gruppe an der Schnittstelle zwischen Produktentwicklung und Marketing. In dieser Funktion hat der studierte Soziologe über die Jahre hinweg mehrere Artikel und Vorträge zu unterschiedlichen Themen der Marktforschung veröffentlicht, insbesondere den Methoden der Onlineforschung.