Intelligentere Fragen stellen
Es gibt keine dummen Fragen. Aber es gibt intelligente Fragen.
Viele wichtige Fragen können beantwortet werden, indem man sie einfach jemandem stellt. Aber die größten Fragen müssen oftmals sehr vielen Menschen gestellt werden. Manchmal mehrfach und über einen längeren Zeitraum. Und das Stellen guter Fragen kann schwer sein.
Jeder hat schon an Umfragen teilgenommen, die zu lang, zu verwirrend oder zu redundant waren oder in denen wir nicht wirklich die Antwort geben konnten, die wir wollten. Oder wir haben uns angestrengt, um selbst einen Fragebogen zu erstellen und uns am Ende doch gewünscht, wir hätten noch eine weitere Frage gestellt.
Wir wollen es einfacher machen, gute Fragen zu stellen.
Das Stellen guter Fragen wäre einfacher, wenn die Fragen selbst dabei helfen könnten.
Wenn diese intelligent wären.
Wenn diese nur erscheinen würden, wenn sie gebraucht werden. Wenn sie sich situationsabhängig anpassen und neu anordnen könnten. Wenn sie sich an vorherige Antworten erinnern und sinnvolle Folgefragen initiieren könnten. Monate später, falls erforderlich. Wenn sie sich abhängig von der Zielsetzung eines Fragebogens bei seiner Erstellung selbst anbieten könnten, Fehler aufdecken oder sogar korrigieren könnten.
Wir sind in einer einzigartigen Position zum Erreichen dieses Ziels.
Wir haben unsere Wurzeln in der KI-Forschung, weshalb das Stellen von Fragen und das Arbeiten mit Daten in unserer DNA verankert ist. Ebenso haben wir die Expertise Fragen mit Intelligenz zu verfeinern. Und wir arbeiten seit vielen Jahren eng zusammen mit Partnern, die exzellente Kompetenz auf diesen Forschungsfeldern vorweisen können.
Wir haben die Grundlagen geschaffen.
Die Grundlage für wirklich intelligente Fragen, Fragebögen und Studien muss ein flexibles digitales Modell sein, welches den Kern einer leistungsstarken “Survey-Engine” bildet. Jeder Aspekt kann dabei dynamisch aktualisiert werden, komplexe logische Beziehungen können definiert werden und jede vorstellbare Möglichkeit kann umgesetzt werden.
Dieses System haben wir bereits entwickelt. Die KI-basierte Survey-Engine (CASE) von coneno bildet die Grundlage für Systeme, welche die wirklich intelligenten Fragen der Zukunft erschaffen werden. Doch bereits jetzt wirkt CASE als eigenständiges System und ermöglicht das dynamische Stellen einiger der derzeit wichtigsten Fragen.
CASE wurde zu einer offenen und flexiblen Plattform ausgebaut. Diese umfasst sowohl einen konfigurierbaren Web-Client mit einem komponentenbasierten UI-Layout als auch ein Server-Backend, welches den Schutz der Privatsphäre und der persönlichen Daten der Teilnehmer sicherstellt. Diese Plattform dient heute als Grundlage für die nächste Generation von -Instanzen.
Live Plattformen
Infectieradar (NL)
Das Nationale Institut für öffentliche Gesundheit und Umwelt der Niederlande (RIVM) verwendet CASE, um Symptome von grippeähnlichen Erkrankungen, einschließlich Coronavirus-Infektionen, zu überwachen. Die Daten von Infectieradar.nl dienen als Ergänzung zu den Zahlen aus Teststraßen, Krankenhauseinweisungen und anderen RIVM-Studien.
LongCOVID (NL)
Manche Menschen leiden nach einer COVID- 19 Erkrankung langfristig an Gesundheitsproblemen. Um diese Effekte zu verstehen, führt das Nationale Institut für öffentliche Gesundheit und Umwelt der Niederlande (RIVM) Studien mit seiner auf CASE basierenden LongCOVID-Plattform durch.
Infectieradar (BEL)
Infectieradar.be ist eine Citizen-Science-Plattform zur Überwachung von Infektionskrankheiten. Die Plattform wird gemeinsam von der Universität Hasselt und der Universität Antwerpen betrieben und sammelt wertvolle Informationen über die Verbreitung von Infektionskrankheiten in Belgien.
Influweb (IT)
Influweb.org ist eine freiwillige, partizipative Plattform zum Monitoring von Influenza und COVID-19 in Italien. Sie basiert auf einer Online-Plattform, deren Protagonisten Menschen aus der Allgemeinbevölkerung sind: Jeder kann sich aktiv beteiligen und wöchentliche Updates zu seinem Gesundheitszustand liefern, auch wenn keine Symptome auftreten.
Tekenradar (NL)
Tekenradar.nl ist eine Citizen-Science-Plattform für Forschung und Aufklärung über Zecken und Borreliose in den Niederlanden. Sie wird vom National Institute for Public Health and the Environment (RIVM) koordiniert.
Grippenet (CH)
Grippenet ist ein partizipatives System zur Erkennung und Überwachung von Influenza und COVID-19 in der Schweiz. Die Plattform zielt darauf ab, Daten zu grippeähnlichen Symptomen zu sammeln, um eine Überwachung in Echtzeit zu ermöglichen.
Und bald mehr.
Wir arbeiten aktuell mit Partnern in mehreren Ländern zusammen, um weitere Plattformen aufzubauen.
Die Fragen der Zukunft stellen.
Wir arbeiten weiter an der Integration von neuen Fragen in CASE. Gleichzeitig forschen wir zunehmend daran, das Fragenstellen auf mehr und bisher nicht mögliche Arten intelligenter zu machen.
Diese Arbeit wird nicht nur durch unseren Glauben an die Macht von Umfragen bei der Beantwortung von Fragen angetrieben, sei es zu großen Problemen wie der COVID-Krise oder zu kleineren Themen wie einem besseren Verständnis von Kundenbedürfnissen. Zugleich sind wir auch überzeugt, dass die Welt ein besserer Ort wird, wenn mehr Menschen befähigt werden gute Fragen zu stellen. Denn gute Fragen zu stellen und gute Antworten zu erhalten ermöglicht es uns allen, fundiertere Entscheidungen zu treffen und von besseren Entscheidungen anderer zu profitieren.
Pressemitteilungen
Ausgabe 04/2021 - UNISPECTRUM
Der Urteilsbildung von Wähler:innen auf der Spur
coneno unterstützte mit seinen Technologien für partizipative Systeme das Live-Experiment einer Forschergruppe der Uni Landau und TU Kaiserslautern. Im Rahmen der „TV-Trielle“ zur Bundestagswahl 2021 konnten die Teilnehmer des Experiments die Kanzlerkandidaten während der drei TV-Debatten auf Basis ihrer Aussagen und Wirkung über eine App bewerten. Der Artikel zum Projekt ist in der aktuellen Unispectrum-Ausgabe (4/21) ab Seite 46 zu finden.
26.10.2021 - DFKI GmbH
DFKI Spin-Off coneno unterstützt niederländische und belgische Gesundheitsorganisationen beim Monitoring von COVID-19
COVID 19 hat gezeigt, wie wichtig umfangreiche Basis-Informationen zu Ansteckungswegen, Krankheitsverläufen und Symptomen sowohl für die Abschätzung des Pandemieverlaufes als auch für die langfristige Forschung sind. Die Plattform CASE des 2016 gegründeten DFKI-Spin-offs coneno unterstützt das Monitoring von infektiösen Krankheiten durch direkte Beteiligung der Bevölkerung.
21.09.2021 - Universität Koblenz-Landau
Live-Experiment der Universität Koblenz-Landau zur dritten Kanzler-Debatte
Wahrnehmung und Wirkung der dritten TV-Debatte 2021 zwischen den Kanzlerkandidaten Armin Laschet (CDU), Olaf Scholz (SPD) und Annalena Baerbock (Bündnis 90/Die Grünen) haben die Universität Koblenz-Landau, das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) und die Technische Universität Kaiserslautern im Rahmen eines Live-Experiments untersucht. Die Hauptergebnisse des Live-Experiments mit 114 Teilnehmern lauten: Annalena Baerbock hat auch das letzte Triell für sich entschieden. Armin Laschet agierte so zurückhaltend wie noch in keiner der TV-Debatten. Olaf Scholz gelang es erneut, für seine Politik zu werben und sich Kontroversen zu entziehen. Die Debatte hatte erneut einen erheblichen Einfluss auf die Kanzlerpräferenz.
14.09.2021 - Universität Koblenz-Landau
Live-Experiment zur zweiten Kanzler-Debatte
Die Universität Koblenz-Landau, das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) und die Technische Universität Kaiserslautern haben Wahrnehmung und Wirkung der zweiten TV-Debatte 2021 – dem Triell zwischen den Kanzlerkandidaten Armin Laschet (CDU), Olaf Scholz (SPD) und Annalena Baerbock (Bündnis 90/Die Grünen) - untersucht. Die Hauptergebnisse des Live-Experiments mit mehr als 400 Teilnehmern: Annalena Baerbock hat das Triell klar für sich entschieden. Armin Laschet wurde noch angriffslustiger als in der ersten Debatte eingestuft. Olaf Scholz musste sich häufig verteidigen. Die Debatte hatte Einfluss auf die Kanzlerpräferenz.
09.09.2021 - DFKI GmbH
Live-Experiment mit App zur Kanzler-Debatte - Bitte unterstützen Sie uns
Die Universität Koblenz-Landau, das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI), das DFKI-Spin-off coneno und die Technische Universität Kaiserslautern untersuchen in einem Live-Experiment die Wahrnehmung und die Wirkung der TV-Debatten 2021 („Triell“) zwischen den Kanzlerkandidaten Armin Laschet (CDU), Olaf Scholz (SPD) und Annalena Baerbock (Bündnis 90/Die Grünen).
06.09.2021 - Universität Koblenz-Landau
Live-Experiment mit App zur ersten Kanzler-Debatte: Baerbock und Scholz profitieren deutlich stärker als Laschet
Die Universität Koblenz-Landau, das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) und die Technische Universität Kaiserslautern haben im Rahmen eines Live-Experiments Wahrnehmung und Wirkung der ersten TV-Debatte 2021 („Triell“) zwischen den Kanzlerkandidaten Armin Laschet (CDU), Olaf Scholz (SPD) und Annalena Baerbock (Bündnis 90/Die Grünen) untersucht. Die Hauptergebnisse des Live-Experiments mit rund 110 Teilnehmerinnen und Teilnehmern: Olaf Scholz und Annalena Baerbock profitieren deutlich mehr als Armin Laschet von der Debatte. Zudem hat die Debatte einen erheblichen Einfluss auf Kanzlerpräferenz und Wahlabsicht.
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