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Branchennews Institute, die klammheimlich vom Radar verschwunden sind
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ESOMAR, Insights Association, SampleCon & MRS Gemeinsam für eine bessere Datenqualität – Internationale Verbände starten Initiative
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Melanie Courtright, Insights Association, und Jane Frost, MRS, engagieren sich für Datenqualität.
Die US-amerikanische Insights Association, die britische MRS, der Weltverband ESOMAR und das internationale Forum SampleCon nehmen sich dem Thema Datenqualität an und möchten zukünftig ihre Bemühungen zur Betrugsbekämpfung im Bereich der Datenerhebung gemeinsam koordinieren.
Vier Handlungsfelder, um Datenqualität in der Umfrageforschung zu sichern
Auf folgende Felder möchten sich die vier Organisationen dabei konzentrieren:
- Die Aufdeckung von Betrug in Umfragedaten, das heißt die Verfolgung der Prävalenz von betrügerischen Umfrageausfüllungen durch Menschen oder Umfrage-Bots. Dabei sollen die besten Methoden identifiziert werden, um betrügerische Fälle aufzudecken und einzudämmen.
- Die Datenqualität in der qualitativen Forschung, sowohl bei persönlichen als auch bei Online-Interviews.
- Identifizierung und Korrektur von Verzerrungen in Stichproben.
- Anstrengungen zur Verbesserung der Erlebnisse von Befragungsteilnehmenden.
Die beteiligten Verbände verpflichten sich, Austauschformate zu veranstalten, um das Bewusstsein in der Branche für das Thema Datenqualität zu schärfen. So wird es auf der Jahreskonferenz der Insights Association im April eine Podiumsdiskussion dazu geben. Darüber hinaus wird jeder Verband für sich Maßnahmen vorantreiben, um Inhalte, Standards und Schulungen zu den wichtigsten Qualitätsbereichen wie der Wahrnehmung von Befragungsteilnehmenden und Stichproben-Methoden zu entwickeln.
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Datenqualität ist ein globales Problem
Melanie Courtright, CEO der Insights Association, deren Mitgliedsunternehmen für zirka 85 Prozent des amerikanischen Marktforschungsumsatz stehen, kommentiert:
Die Probleme sind global und hartnäckig und müssen in einer konzertierten Weise in der gesamten Branche angegangen werden. Wir können Bedrohungen der Datenqualität effektiver und effizienter bekämpfen, wenn wir unsere Bemühungen international koordinieren.
Jane Frost, aktuell Geschäftsführerin des britischen Marktforscherverbands MRS, sagt: "Die Gefahr von Betrug in der Forschung ist nicht neu. Seit vielen Jahren unterstützt MRS seine Mitglieder bei der Betrugsbekämpfung. Betrügerische Aktivitäten werden jedoch immer raffinierter, insbesondere in der Online-Forschung. Sie stellen ein erhebliches Risiko für die Zukunft unseres Sektors dar.“ Die Partnerschaft mit den anderen Verbänden sei ein wichtiger Schritt, um dem entgegenzuwirken.
Daten sind das Herzstück unserer Arbeit, und die meisten Forschungsinstitute im Vereinigten Königreich arbeiten auf einem wirklich hohen Niveau, aber wir dürfen nicht vergessen, dass nicht alle Daten gleich sind,
so Frost weiter. „Schlechte Forschung kann katastrophale Auswirkungen auf die Entscheidungsfindung haben, und da Unternehmen und Organisationen auf der ganzen Welt mit wirtschaftlichen, politischen und sozialen Herausforderungen konfrontiert sind, muss unser Sektor heute mehr denn je der Bereitstellung hochwertiger Daten und Erkenntnisse Vorrang einräumen."
Erarbeitung gemeinsamer Richtlinien und Definitionen noch ohne deutsche Verbände
Erste Workshops haben bereits stattgefunden, bei denen Experten gemeinsam an der Formulierung von Richtlinien für bewährte Verfahren und an der Ausarbeitung, Verfeinerung und Koordinierung allgemeiner Begriffe und Definitionen gearbeitet haben. Auch die Vergabe von Forschungsarbeiten, einschließlich einer Umfrage zur Betrugserkennung, sind im Gespräch.
Nicht beteiligt an der Kooperation sind bislang deutsche Verbände, obgleich auch hier das Thema Datenqualität bereits in Arbeitskreisen und Ausschüssen diskutiert wird.
Hinweis in eigener Sache: Am 27. April, ab 11h, gibt es ein zum Thema passendes Web-Seminar. Es sprechen Florian Kögl und Hartmut Scheffler zum Thema: "Insights Datenqualität: Herausforderungen, Chancen und Zukunftsperspektiven". Kostenlose Anmeldung ist hier möglich.
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