Die zunehmende Integration künstlicher Intelligenz in die Marktforschung eröffnet neue Möglichkeiten zur Datenanalyse, Prognose und Entscheidungsunterstützung. Dabei wird KI zunehmend als Alternative oder Ergänzung zu klassischen Erhebungsmethoden betrachtet, insbesondere wenn es darum geht, große Datenmengen effizient auszuwerten oder Muster in Konsumentenverhalten zu erkennen. Während die Leistungsfähigkeit dieser Technologien unbestritten ist, stellt sich die Frage, inwieweit KI-gestützte Analysen denselben Verzerrungen unterliegen wie menschliche Befragungen – insbesondere hinsichtlich sozialer Erwünschtheit.
Soziale Erwünschtheit beschreibt die Tendenz von Individuen, ihre Antworten in einer Weise zu formulieren, die in ihrem sozialen oder kulturellen Kontext als positiv angesehen wird. Dieser Effekt ist seit langem in der Marktforschung bekannt und beeinflusst insbesondere Themen, die gesellschaftlichen Normen, moralischen Überzeugungen oder sozialen Sanktionen unterliegen. In klassischen Befragungen äußert sich dies häufig in geschönten Angaben zu persönlichen Verhaltensweisen, Einstellungen oder Konsumentscheidungen. Die zentrale Frage dieser Untersuchung ist, ob und in welchem Ausmaß auch KI-generierte Marktforschungsergebnisse durch soziale Erwünschtheit beeinflusst werden – sei es durch die Trainingsdaten, die algorithmische Verarbeitung oder durch inhärente Bias in der Modellarchitektur.
Das Ziel dieser Studie besteht darin, das Phänomen der sozialen Erwünschtheit in KI-gestützten Marktforschungsanalysen systematisch zu untersuchen. Durch einen Vergleich von elf empirischen Marktforschungsprojekten, die sowohl mit realen Daten als auch mit KI-gestützten Verfahren durchgeführt wurden, soll herausgearbeitet werden, ob und in welchem Umfang KI ähnlich wie menschliche Teilnehmer sozial erwünschte Ergebnisse liefert. Von besonderem Interesse ist dabei die quantitative Messung dieser Effekte sowie die Identifikation spezifischer Themenbereiche, in denen Abweichungen besonders stark ausgeprägt sind.
Die Relevanz dieser Fragestellung ergibt sich aus mehreren Perspektiven. Zum einen hat soziale Erwünschtheit direkte Auswirkungen auf die Verlässlichkeit von Marktforschungsergebnissen und damit auf strategische Unternehmensentscheidungen. Verzerrte Daten können Fehlinterpretationen begünstigen und dazu führen, dass Marktstrategien auf fehlerhaften Annahmen basieren. Zum anderen wirft die Untersuchung grundlegende Fragen zur Funktionsweise von KI auf: Wenn eine KI in der Lage ist, Muster sozialer Erwünschtheit aus Daten zu rekonstruieren und in ihre Analysen zu integrieren, stellt sich die Frage, ob sie tatsächlich neutral ist oder ob sie durch ihr Training unbewusst menschliche Verzerrungen übernimmt. Dies hat nicht nur Implikationen für die Marktforschung, sondern auch für andere Anwendungsbereiche von KI, in denen Entscheidungsneutralität von besonderer Bedeutung ist.
Methodisch basiert die Untersuchung auf einem Vergleich von elf Marktforschungsstudien, die sowohl mit klassischen als auch mit KI-gestützten Verfahren durchgeführt wurden. Dabei werden die Ergebnisse systematisch auf Unterschiede hinsichtlich sozialer Erwünschtheit überprüft. Die Analyse erfolgt sowohl quantitativ als auch qualitativ, um nicht nur das Ausmaß der Abweichungen zu erfassen, sondern auch mögliche Ursachen für Verzerrungen zu identifizieren. Neben der Messung von Durchschnittswerten und Abweichungen zwischen realen und KI-generierten Daten sollen auch spezifische Muster sozialer Erwünschtheit herausgearbeitet werden, um deren Relevanz für verschiedene Branchen und Fragestellungen zu bewerten.
Diese Untersuchung trägt dazu bei, die Mechanismen hinter KI-generierter Marktforschung besser zu verstehen und liefert wertvolle Erkenntnisse für die zukünftige Gestaltung von KI-gestützten Analysen. Sie soll nicht nur einen Beitrag zur wissenschaftlichen Diskussion über Bias in KI leisten, sondern auch praktische Empfehlungen für Unternehmen formulieren, die KI in der Marktforschung einsetzen.
Soziale Erwünschtheit beschreibt ein tief verwurzeltes psychologisches Phänomen, das in der sozialen Kognition und Identitätsbildung von Individuen verankert ist. Es bezeichnet die Tendenz von Menschen, ihre Meinungen, Einstellungen und Verhaltensaussagen so zu formulieren, dass sie mit gesellschaftlichen Normen, kulturellen Erwartungen und moralischen Werten übereinstimmen. Dabei handelt es sich um ein vielschichtiges Konzept, das sowohl bewusste als auch unbewusste Prozesse umfasst.
Die bewusste Dimension sozialer Erwünschtheit beinhaltet strategische Anpassungen der Selbstdarstellung, um soziale Akzeptanz zu erhalten oder negative Sanktionen zu vermeiden. Diese Form sozialer Erwünschtheit tritt besonders in interaktiven Befragungssituationen auf, in denen Individuen ihr Image gegenüber einem Interviewer oder einer sozialen Gruppe kontrollieren wollen. Der unbewusste Anteil sozialer Erwünschtheit hingegen manifestiert sich in kognitiven Verzerrungen, die durch internalisierte soziale Normen gesteuert werden. Hierbei passt eine Person ihre Antworten unbewusst an das an, was sie für gesellschaftlich akzeptabel hält, ohne sich der Abweichung von ihren tatsächlichen Überzeugungen oder Handlungen bewusst zu sein.
Forschungen zeigen, dass soziale Erwünschtheit besonders stark in Themenfeldern auftritt, die mit moralischen oder ethischen Fragestellungen verbunden sind. Dazu gehören Umweltbewusstsein, politisches Verhalten, soziale Verantwortung, Gesundheit und Konsumgewohnheiten. In solchen Kontexten neigen Menschen dazu, Antworten zu geben, die sie als „richtig“ oder „positiv“ wahrnehmen, unabhängig davon, ob sie diesen Normen tatsächlich folgen. Dies bedeutet, dass soziale Erwünschtheit nicht nur ein methodisches Problem für die Marktforschung darstellt, sondern auch tief in die psychologischen Mechanismen der Identitätsbildung und sozialen Anpassung eingebettet ist.
In der Marktforschung führt dieser Effekt dazu, dass Umfrageergebnisse nicht nur individuelle Meinungen und Präferenzen widerspiegeln, sondern auch durch gesellschaftliche Erwartungen und kulturelle Normen verzerrt werden. Dies kann erhebliche Konsequenzen für Unternehmensentscheidungen haben, da Fehleinschätzungen über tatsächliches Konsumentenverhalten entstehen. Unternehmen, die auf Basis sozial erwünschter Antworten Strategien entwickeln, könnten Produkte oder Dienstleistungen optimieren, die in Wirklichkeit eine geringere Nachfrage haben als die Umfragen suggerieren.
Marktforschungsstudien basieren auf der Annahme, dass die gesammelten Daten eine möglichst unverzerrte Abbildung der Meinungen, Einstellungen und Präferenzen einer bestimmten Zielgruppe darstellen. In der Praxis zeigt sich jedoch, dass der Kontext, in dem eine Befragung stattfindet, erheblichen Einfluss auf das Antwortverhalten hat. Der soziale Rahmen, in den eine Befragung eingebettet ist, führt dazu, dass sich Befragte nicht nur durch individuelle Präferenzen, sondern auch durch gesellschaftliche Normen und Erwartungen leiten lassen.
Soziale Erwünschtheit stellt in diesem Zusammenhang eine der zentralen Verzerrungsquellen dar. Sie beschreibt die Tendenz von Befragten, Antworten zu geben, die gesellschaftlich akzeptiert oder normativ wünschenswert erscheinen, selbst wenn sie nicht mit ihren tatsächlichen Überzeugungen oder Verhaltensweisen übereinstimmen. Die Stärke dieses Effekts hängt von verschiedenen Faktoren ab, darunter die soziale Sensibilität des Themas, die Erhebungsmethode, die Präsenz anderer Personen und das individuelle Bedürfnis nach sozialer Akzeptanz.
In der klassischen Marktforschung kann soziale Erwünschtheit durch mehrere Mechanismen verstärkt werden. Besonders relevant sind hierbei der Einfluss des Interviewers, gruppendynamische Prozesse in kollektiven Befragungssituationen und psychologische Mechanismen, die das Selbstbild des Befragten betreffen. Diese drei Faktoren – Intervieweffekte, soziale Konformität und Selbstbildkonsistenz – sind eng miteinander verknüpft und können dazu führen, dass Umfrageergebnisse systematisch von den tatsächlichen Einstellungen oder dem realen Verhalten der Zielgruppe abweichen.
Die Anwesenheit eines Interviewers kann eine bedeutende Verzerrung im Antwortverhalten hervorrufen. Dies geschieht insbesondere dann, wenn der Befragte sich beobachtet oder in einer sozialen Interaktion bewertet fühlt. Studien zeigen, dass Menschen dazu neigen, ihre Antworten an die vermuteten Erwartungen des Interviewers anzupassen, um entweder ein positives Selbstbild aufrechtzuerhalten oder potenzielle negative Urteile zu vermeiden.
Mehrere Faktoren beeinflussen die Stärke dieses Effekts. Die demographischen Merkmale des Interviewers – wie Geschlecht, Alter, ethnische Zugehörigkeit oder sozioökonomischer Status – können eine Rolle spielen, indem sie subtile Signale an den Befragten senden, welche Antworten als gesellschaftlich akzeptabler oder wünschenswerter gelten könnten. Beispielsweise wurde in Studien zu politischer Einstellung festgestellt, dass Befragte ihre Aussagen in Richtung progressiverer Positionen anpassen, wenn der Interviewer als gebildet oder sozial engagiert wahrgenommen wird.
Ein weiteres zentrales Element ist die Kommunikationsform der Befragung. Persönliche Interviews führen in der Regel zu stärkeren sozialen Erwünschtheitseffekten als anonyme Online-Umfragen, da die direkte Interaktion mit einer anderen Person einen stärkeren sozialen Bewertungsdruck erzeugt. Telefonische Befragungen nehmen dabei eine Zwischenposition ein: Obwohl sie eine größere Distanz schaffen als persönliche Interviews, bleibt der soziale Faktor der Interaktion mit einem menschlichen Gesprächspartner bestehen, wodurch auch hier Verzerrungen auftreten können.
Selbst in Online-Umfragen kann soziale Erwünschtheit eine Rolle spielen, insbesondere wenn Fragen so formuliert sind, dass sie eine normativ bevorzugte Antwort suggerieren. Die Rahmung einer Frage, die Tonalität der Formulierungen und die Art der Antwortoptionen können den Befragten in eine bestimmte Richtung lenken, wodurch auch bei vermeintlich anonymen und neutralen Befragungen Verzerrungseffekte entstehen können.
In Gruppenbefragungen oder Fokusgruppen kann soziale Erwünschtheit durch Mechanismen sozialer Konformität verstärkt werden. Individuen tendieren dazu, ihre Meinungen an die der Gruppe anzupassen, um Zugehörigkeit zu signalisieren oder nicht als Außenseiter wahrgenommen zu werden. Dies geschieht oft unbewusst und kann dazu führen, dass Meinungen in einer Gruppendiskussion homogener erscheinen, als sie in Wahrheit sind.
Ein besonders relevanter Mechanismus in diesem Zusammenhang ist die Gruppenpolarisierung. Dieser Effekt beschreibt die Tendenz von Gruppen, extremer oder normativer zu argumentieren als einzelne Individuen. Wenn in einer Fokusgruppe beispielsweise das Thema nachhaltiger Konsum diskutiert wird und die Mehrheit der Teilnehmer eine stark umweltfreundliche Haltung einnimmt, fühlen sich Einzelne mit abweichenden Meinungen möglicherweise unter Druck gesetzt, ihre Antworten an das Gruppenniveau anzupassen. Dadurch kann ein Konsens entstehen, der die tatsächliche Meinungsvielfalt nicht mehr abbildet.
Einflussreiche Gruppenmitglieder, sogenannte Meinungsführer, können ebenfalls Verzerrungen verstärken. Wenn einzelne Teilnehmer innerhalb einer Gruppe als Autoritätspersonen oder besonders kompetent wahrgenommen werden, kann es dazu kommen, dass ihre Meinungen unbewusst als richtungsweisend übernommen werden. In einer Fokusgruppe über Ernährung könnten beispielsweise Personen, die als besonders gesundheitsbewusst auftreten, indirekt beeinflussen, wie andere Teilnehmer ihre eigenen Ernährungsgewohnheiten darstellen.
Ein weiteres Problem im Zusammenhang mit Gruppendynamiken ist der sogenannte „Pluralistische Ignoranz“-Effekt. Dabei handelt es sich um eine kognitive Verzerrung, bei der Individuen glauben, dass ihre eigene Meinung in der Minderheit sei, obwohl sie tatsächlich von vielen anderen geteilt wird. Dies führt dazu, dass sich Einzelne nicht trauen, ihre tatsächlichen Meinungen zu äußern, da sie befürchten, dass ihre Ansichten unpopulär oder unangemessen sein könnten.
Neben externen sozialen Faktoren spielt das individuelle Selbstbild eine entscheidende Rolle bei der sozialen Erwünschtheit. Menschen neigen dazu, Aussagen zu treffen, die mit ihrem idealisierten Selbstbild übereinstimmen, selbst wenn diese nicht mit ihrem realen Verhalten übereinstimmen. Dies geschieht oft unbewusst und dient als Schutzmechanismus, um das eigene Selbstkonzept zu stabilisieren.
Ein psychologisches Konzept, das diesen Mechanismus erklärt, ist die Theorie der kognitiven Dissonanz. Kognitive Dissonanz beschreibt den psychischen Stress, der entsteht, wenn eine Person erkennt, dass ihr Verhalten nicht mit ihren Einstellungen oder Überzeugungen übereinstimmt. Um diesen Spannungszustand zu reduzieren, passen Menschen entweder ihr Verhalten oder ihre Einstellungen an. In Befragungssituationen bedeutet dies häufig, dass Antworten so gegeben werden, dass sie mit dem idealisierten Selbstbild übereinstimmen, selbst wenn sie nicht die tatsächlichen Verhaltensweisen widerspiegeln.
Ein klassisches Beispiel hierfür ist der Bereich des nachhaltigen Konsums. Eine Person, die sich selbst als umweltbewusst betrachtet, könnte angeben, regelmäßig biologisch abbaubare Verpackungen zu bevorzugen, obwohl ihr tatsächliches Kaufverhalten dieser Aussage nicht entspricht. Diese Verzerrung tritt nicht notwendigerweise bewusst auf, sondern ist eine Form der Selbstrechtfertigung, um innere Widersprüche zu vermeiden.
Ein weiteres Beispiel zeigt sich in der Selbsteinschätzung von sozialem Engagement. Studien haben gezeigt, dass Befragte ihre Spendenbereitschaft oder ihr ehrenamtliches Engagement oft übertreiben, da sie sich als altruistische Personen sehen und diesem Selbstbild gerecht werden möchten.
Diese Mechanismen verdeutlichen, dass soziale Erwünschtheit nicht nur durch externe soziale Faktoren beeinflusst wird, sondern tief in der psychologischen Struktur des Individuums verwurzelt ist. Sie kann durch Gruppendruck oder soziale Interaktionen verstärkt werden, tritt aber auch unabhängig davon auf, wenn es um die Wahrung eines positiven Selbstbildes geht.Soziale Erwünschtheit ist eine zentrale Herausforderung in der klassischen Marktforschung, da sie systematische Verzerrungen in den erhobenen Daten verursacht. Die Ursachen sind vielschichtig: Die Interaktion mit dem Interviewer, Gruppendynamiken und die individuelle Selbstbildkonsistenz tragen dazu bei, dass Befragte nicht immer ihre tatsächlichen Meinungen und Verhaltensweisen äußern. Diese Verzerrungen sind problematisch für Unternehmen, die Marktforschung als Entscheidungsgrundlage nutzen, da sie dazu führen können, dass Strategien auf einem unrealistischen oder übermäßig normativen Bild der Zielgruppe basieren. Die Frage, inwiefern KI-gestützte Marktforschung dieselben Verzerrungen aufweist oder möglicherweise neue Formen sozialer Erwünschtheit hervorbringt, ist ein zentraler Forschungsgegenstand dieser Arbeit.
Die zunehmende Integration künstlicher Intelligenz (KI) in die Marktforschung wirft eine zentrale Frage auf: Kann soziale Erwünschtheit, ein tief in der menschlichen Kommunikation und Selbstdarstellung verwurzeltes Phänomen, auch in maschinengenerierten Analysen auftreten? Während klassische soziale Erwünschtheit vor allem durch soziale Interaktionen, Gruppendruck und das Bedürfnis nach Selbstbildkonsistenz entsteht, könnte man zunächst annehmen, dass KI-gestützte Analysen frei von solchen Verzerrungen sind. KI besitzt keine eigenen moralischen Vorstellungen, keine sozialen Bedürfnisse und kein Selbstbild, das sie zu einer normgerechten Antwort motivieren könnte.
Allerdings basiert jede KI auf Daten, die von Menschen generiert wurden und somit bereits in einen sozialen, kulturellen und normativen Kontext eingebettet sind. Künstliche Intelligenz verarbeitet und reproduziert diese Informationen, ohne die Fähigkeit, soziale Erwünschtheit bewusst zu reflektieren oder zu hinterfragen. Dadurch entstehen Verzerrungen, die dazu führen können, dass KI-Modelle ebenfalls sozial erwünschte Antworten generieren. Diese Verzerrungen können sich auf verschiedene Weise manifestieren: Sie können durch die Auswahl und Struktur der Trainingsdaten entstehen, durch algorithmische Optimierungsprozesse verstärkt werden oder durch die Art der Fragestellung und Interaktion mit Nutzern weiter beeinflusst werden.
Ein wesentliches Problem ist dabei, dass diese Verzerrungen in KI-gestützten Marktforschungsanalysen oft weniger offensichtlich sind als in klassischen Befragungen. Während bei menschlichen Teilnehmern soziale Erwünschtheit durch direkte Beobachtung oder gezielte Kontrollfragen identifiziert werden kann, sind in KI-Modellen die zugrunde liegenden Mechanismen oft komplexer und weniger transparent. Daher erfordert die Untersuchung sozialer Erwünschtheit in KI-generierten Ergebnissen nicht nur eine Analyse der Resultate, sondern auch eine tiefgehende Betrachtung der zugrunde liegenden Datenverarbeitung und algorithmischen Strukturen.
Die Grundlage jeder KI-basierten Analyse ist die Qualität und Beschaffenheit der verwendeten Trainingsdaten. Die meisten KI-Modelle werden mit großen Mengen an Text-, Umfrage- und Verhaltensdaten trainiert, die nicht nur objektive Informationen enthalten, sondern auch kulturelle Normen, gesellschaftliche Werte und bereits bestehende Verzerrungen widerspiegeln. Dadurch kann es dazu kommen, dass eine KI-gestützte Analyse nicht nur sozial erwünschte Muster erkennt, sondern diese auch verstärkt.
Ein klassisches Beispiel ist die Verwendung historischer Marktforschungsdaten zur Prognose von Konsumentenverhalten. Wenn frühere Umfragen bereits eine Verzerrung durch soziale Erwünschtheit enthielten, beispielsweise eine Überbetonung nachhaltiger Konsumgewohnheiten oder eine unterschätzte Nachfrage nach weniger sozial akzeptierten Produkten, wird eine auf diesen Daten trainierte KI diese Verzerrungen übernehmen. Sie wird lernen, dass bestimmte Antworten in der Vergangenheit häufiger gegeben oder positiver bewertet wurden, und diese Muster in zukünftige Analysen integrieren.
Diese Problematik verschärft sich, wenn die KI mit großen, öffentlich zugänglichen Datenquellen trainiert wird, die ebenfalls sozial erwünschte Inhalte überproportional enthalten. In sozialen Medien beispielsweise neigen Menschen dazu, sich in einer Weise zu präsentieren, die gesellschaftlich positiv wahrgenommen wird. Eine KI, die auf diesen Daten basiert, könnte daher eine überhöhte Relevanz bestimmter sozial erwünschter Verhaltensweisen annehmen, weil sie die tatsächliche Meinungsvielfalt nicht ausreichend abbildet.
Ein weiteres Problem ergibt sich aus der Selektion der Trainingsdaten. Da viele KI-Systeme auf bereits existierenden, redaktionell kuratierten oder öffentlich verfügbaren Texten basieren, kann es zu einer Überrepräsentation bestimmter gesellschaftlicher Strömungen kommen. Wenn etwa wissenschaftliche Artikel, Medienberichte oder politische Debatten als Trainingsdaten verwendet werden, könnten bestimmte Meinungen oder Ideologien stärker vertreten sein als andere, wodurch die KI in ihrer Prognose systematisch verzerrte oder normativ geprägte Antworten bevorzugt.
Neben der Auswahl der Trainingsdaten spielt auch die Art und Weise, wie KI-Modelle optimiert werden, eine zentrale Rolle für die Entstehung sozial erwünschter Verzerrungen. KI-Systeme basieren in der Regel auf maschinellem Lernen, das darauf ausgelegt ist, Muster zu erkennen und sich durch Rückkopplungsmechanismen selbst zu optimieren. Ein wichtiger Faktor in diesem Prozess ist das Nutzerfeedback, das dazu führt, dass bestimmte Antworten als besonders relevant oder erwünscht markiert werden.
Dieser Mechanismus kann dazu führen, dass KI mit der Zeit verstärkt sozial erwünschte Antworten generiert. Wenn Nutzer beispielsweise in dialogbasierten Systemen oder interaktiven Marktforschungsumgebungen bevorzugt auf Antworten reagieren, die gesellschaftlich akzeptabel erscheinen, verstärkt sich dieser Bias im Modell. Die KI lernt, dass bestimmte Antwortmuster bevorzugt werden, und optimiert sich entsprechend darauf, häufiger ähnliche Antworten zu liefern.
Ein Beispiel hierfür ist die Anwendung von KI in Kundenbefragungen. Wenn ein Unternehmen eine KI zur Analyse von Kundenfeedback einsetzt und dabei vor allem Antworten berücksichtigt, die positiv formuliert oder gesellschaftlich normkonform sind, kann es zu einer Verzerrung der Ergebnisse kommen. Die KI könnte lernen, dass bestimmte Begriffe oder Themen als „günstig“ für die Unternehmensstrategie interpretiert werden, und dadurch eine künstliche Verstärkung sozial erwünschter Aussagen erzeugen.
Ein weiteres Problem ergibt sich, wenn KI-Modelle mit verstärkendem Lernen arbeiten, bei dem Nutzerrückmeldungen das Modellverhalten direkt beeinflussen. In einem solchen Szenario könnten beispielsweise Algorithmen, die auf Likes, positive Bewertungen oder häufige Nutzungsmuster optimiert sind, unbewusst dazu beitragen, dass sozial erwünschte Antworten bevorzugt generiert werden.
Neben den Trainingsdaten und Feedbackmechanismen kann auch die Art der Fragestellung selbst beeinflussen, in welche Richtung sich eine KI-generierte Antwort entwickelt. Dies geschieht insbesondere dann, wenn bestimmte Formulierungen oder semantische Muster implizite Erwartungen setzen, die das Modell dazu bringen, eine normativ geprägte Antwort zu bevorzugen.
Ein klassisches Beispiel ist eine KI-gestützte Umfrage zur Nachhaltigkeit. Wenn die Fragen bereits positiv besetzte Begriffe enthalten – beispielsweise „Wie wichtig ist es Ihnen, aktiv zum Klimaschutz beizutragen?“ – könnte das Modell darauf trainiert werden, bevorzugt Antworten zu liefern, die diesen positiven Erwartungen entsprechen. Anstatt eine realistische Einschätzung des tatsächlichen Konsumentenverhaltens zu liefern, könnte die KI eine überhöhte Bedeutung nachhaltiger Kaufentscheidungen prognostizieren, weil sie durch das Framing der Frage unbewusst in eine bestimmte Richtung gelenkt wurde.
Ein weiteres Beispiel sind generative Sprachmodelle, die auf kontextuelle Wahrscheinlichkeiten optimiert sind. Da solche Modelle darauf trainiert werden, Antworten zu geben, die statistisch wahrscheinlich und kontextuell kohärent sind, könnten sie sich automatisch an gesellschaftlich bevorzugte Narrative anpassen. Dies bedeutet, dass sie möglicherweise Antworten generieren, die stärker sozial erwünscht erscheinen, selbst wenn es alternative oder kontroverse Perspektiven gibt, die ebenso relevant wären.
Obwohl KI selbst keine sozialen Bedürfnisse oder moralischen Überzeugungen hat, können durch Trainingsdaten, algorithmische Optimierung und die Struktur der Fragestellung soziale Erwünschtheitseffekte entstehen. Diese Verzerrungen unterscheiden sich zwar in ihrer Entstehung von der klassischen sozialen Erwünschtheit in menschlichen Befragungen, haben jedoch ähnliche Auswirkungen auf Marktforschungsergebnisse. Während in traditionellen Umfragen soziale Erwünschtheit durch soziale Interaktion, Gruppendynamiken oder Selbstbildkonsistenz beeinflusst wird, entsteht sie in KI-basierten Analysen vor allem durch historische Verzerrungen in den Daten, algorithmische Verstärkungsprozesse und subtile Formulierungs- und Nutzungsmechanismen.
Dies hat weitreichende Konsequenzen für den Einsatz von KI in der Marktforschung. Unternehmen, die KI für Prognosen und Entscheidungsprozesse nutzen, müssen sich der Tatsache bewusst sein, dass auch maschinell generierte Analysen nicht frei von sozialen Verzerrungen sind. Künftige Forschungen sollten daher verstärkt darauf abzielen, Mechanismen zu identifizieren, die eine Reduzierung sozialer Erwünschtheitseffekte in KI-Systemen ermöglichen, um realistischere und neutralere Marktforschungsdaten zu generieren.
Die Untersuchung sozialer Erwünschtheit in KI-gestützten Marktforschungsanalysen basiert auf einer vergleichenden Analyse von elf empirischen Studien, die sowohl mit klassischen als auch mit KI-gestützten Verfahren durchgeführt wurden. Ziel der methodischen Herangehensweise ist es, die Unterschiede zwischen menschlichen und KI-generierten Marktforschungsergebnissen systematisch zu erfassen und zu bewerten. Dabei werden sowohl qualitative als auch quantitative Methoden verwendet, um Abweichungen in der Datenerhebung und -interpretation zu identifizieren.
Die methodische Herangehensweise umfasst mehrere zentrale Aspekte: eine detaillierte Beschreibung der untersuchten Studien hinsichtlich Branchen, Zielgruppen und Studiendesigns, eine Analyse der Erhebungsmethoden einschließlich klassischer Befragungen, datenbasierter Analysen und Simulationen, sowie ein systematischer Vergleich zwischen real erhobenen und KI-generierten Ergebnissen. Ein besonderer Fokus liegt auf der Identifikation von Mustern sozialer Erwünschtheit und der Entwicklung statistischer Verfahren zur Messung der Abweichungen zwischen beiden Datensätzen.
Die elf untersuchten Marktforschungsstudien decken ein breites Spektrum an Branchen, Zielgruppen und methodischen Ansätzen ab. Die Auswahl dieser Studien basiert auf ihrer Relevanz für gesellschaftlich und normativ geprägte Themen, da insbesondere in diesen Bereichen soziale Erwünschtheit eine zentrale Rolle spielt. Während klassische Marktforschung oft mit bewusst oder unbewusst verzerrten Antworten konfrontiert ist, zielt diese Untersuchung darauf ab, systematische Unterschiede zwischen menschlichen und KI-generierten Ergebnissen zu identifizieren.
Die Studien wurden in verschiedenen methodischen Setups durchgeführt, um sowohl qualitative als auch quantitative Erkenntnisse zu gewinnen. Dabei wurden klassische Marktforschungsmethoden wie Befragungen, Fokusgruppen und Interviews mit KI-gestützten Simulationen verglichen. Ein besonderer Fokus lag darauf, in welchen Kontexten sich die Antworten der KI von denen realer Teilnehmer unterschieden und ob dabei systematische Tendenzen in Richtung sozial erwünschter Antworten identifiziert werden konnten.
Die untersuchten Studien umfassen sieben zentrale Branchen, die sich durch unterschiedliche soziale Normierungen und Wahrnehmungen auszeichnen. Jede dieser Branchen weist spezifische Herausforderungen hinsichtlich sozialer Erwünschtheit auf, wodurch eine branchenübergreifende Analyse ermöglicht wird.
In der Lebensmittelbranche und im Gastronomiebereich spielen ethische Konsumentscheidungen eine immer größere Rolle. Themen wie nachhaltige Ernährung, biologische Lebensmittel, vegetarische und vegane Ernährungsweisen sowie der Verzicht auf bestimmte Lebensmittelgruppen sind stark normativ geprägt. In klassischen Marktforschungen zeigen sich häufig Diskrepanzen zwischen selbstberichteten und tatsächlichen Verhaltensweisen.
Eine der untersuchten Studien widmete sich dem Konsumverhalten im Bereich nachhaltiger Ernährung. Befragte gaben an, dass sie regelmäßig auf regionale, biologisch produzierte Lebensmittel achten und ihren Fleischkonsum stark reduzieren. Tatsächliche Marktdaten sowie Verkaufszahlen zeigten jedoch eine signifikante Abweichung: Der tatsächliche Kauf nachhaltiger Produkte fiel geringer aus als angegeben. Die KI-generierte Analyse neigte ebenfalls dazu, nachhaltige Präferenzen überzubewerten, was auf die Verzerrungen in den zugrunde liegenden Trainingsdaten hindeutet.
Die Modebranche ist besonders anfällig für soziale Erwünschtheit, da Konsumenten häufig zwischen ökologischen, ethischen Idealen und praktischen Kaufentscheidungen abwägen. Fast Fashion wird öffentlich häufig kritisch betrachtet, jedoch sind tatsächliche Kaufentscheidungen oft weniger umweltbewusst als in Befragungen angegeben.
Eine der Studien untersuchte das Kaufverhalten von nachhaltiger Mode. In klassischen Befragungen gaben 72 % der Teilnehmer an, dass sie bevorzugt fair produzierte Kleidung kaufen. Verkaufsdaten zeigten jedoch, dass der tatsächliche Anteil fairer Modekäufe in den analysierten Märkten unter 15 % lag. Die KI-generierte Analyse neigte ebenfalls dazu, das Bewusstsein für nachhaltige Mode zu überschätzen, was auf eine systematische Überrepräsentation normativer Präferenzen in den Trainingsdaten hindeutet.
Ein weiteres Untersuchungsfeld war die Wahrnehmung und Nutzung nachhaltiger Konsumgüter, darunter plastikfreie Verpackungen, recycelbare Materialien und Mehrwegprodukte. Besonders in Umfragen äußern Konsumenten häufig eine stark normativ geprägte Meinung, die sich in realen Kaufentscheidungen nicht in gleichem Maße widerspiegelt.
Die Studie zu Konsumgütern zeigte, dass Befragte die Wichtigkeit nachhaltiger Verpackungen signifikant höher bewerteten als sich dies in tatsächlichen Kaufentscheidungen zeigte. Während 80 % der Befragten angaben, bewusst nachhaltige Verpackungsalternativen zu wählen, ergaben Verkaufsanalysen, dass der tatsächliche Anteil solcher Käufe deutlich geringer war. Die KI-generierten Antworten zeigten eine ähnliche Verzerrung: Die KI bewertete den Anteil nachhaltiger Konsumentscheidungen systematisch höher als es die realen Verkaufszahlen belegten.
Anders als in den vorgenannten Branchen sind technologische Produkte und Finanzdienstleistungen weniger direkt von normativen Wertvorstellungen geprägt. Dennoch gibt es auch hier Verzerrungen, insbesondere in der Selbstdarstellung gegenüber neuen Technologien oder ethischen Fragen der Digitalisierung.
Eine der untersuchten Studien analysierte die Einstellung von Konsumenten zu Datenschutz und ethischen Aspekten der Künstlichen Intelligenz. Während viele Befragte angaben, stark auf Datenschutz zu achten und keine persönlichen Informationen preiszugeben, zeigte die Analyse von Nutzungsverhalten und digitalen Fußabdrücken eine erhebliche Abweichung. Die KI-generierten Analysen tendierten auch hier dazu, Datenschutzbewusstsein und ethische Bedenken zu überbetonen, was auf die systematische Übernahme von gesellschaftlich erwünschten Aussagen hindeutet.
Um die Verzerrungen sozialer Erwünschtheit sowohl in menschlichen als auch KI-generierten Daten zu erfassen, wurden verschiedene Studiendesigns verwendet. Diese umfassten sowohl traditionelle Marktforschungsmethoden als auch KI-basierte Analyseverfahren.
Die klassischen Studien basierten auf bewährten Marktforschungsmethoden, um eine Vergleichsbasis mit den KI-generierten Ergebnissen zu schaffen. Dazu gehörten:
Besonderes Augenmerk wurde auf die Formulierung der Fragen gelegt, um mögliche Einflüsse sozialer Erwünschtheit zu minimieren. Dennoch zeigte sich, dass selbst in anonymisierten Umfragen signifikante Verzerrungen auftraten.
Parallel zur klassischen Marktforschung wurden KI-gestützte Analysen durchgeführt, die auf mehreren Ebenen erfolgten:
Um die systematische Verzerrung durch soziale Erwünschtheit sowohl in klassischen als auch KI-gestützten Marktforschungsanalysen zu untersuchen, wurden verschiedene Erhebungsmethoden kombiniert. Die methodische Triangulation – also die parallele Nutzung mehrerer Erhebungsverfahren – ermöglichte eine tiefgehende Analyse der Abweichungen zwischen real erhobenen Daten und KI-generierten Antworten.
Die untersuchten Studien umfassten sowohl klassische Befragungsmethoden, die Einblicke in bewusste und unbewusste soziale Erwünschtheit bei menschlichen Befragten gaben, als auch datenbasierte Analysen, die das tatsächliche Verhalten der Befragten unabhängig von Selbstauskünften überprüften. Ergänzend dazu wurden KI-gestützte Simulationen durchgeführt, um zu ermitteln, inwiefern maschinengenerierte Antworten soziale Erwünschtheit aufweisen und in welchen thematischen Feldern sie besonders ausgeprägt ist.
In den klassischen Studien wurden verschiedene Befragungsmethoden eingesetzt, um sowohl explizite als auch implizite Indikatoren sozialer Erwünschtheit zu erfassen. Jede Methode hatte spezifische Vorteile und Einschränkungen, die in der Analyse berücksichtigt wurden.
Online-Befragungen bildeten die quantitativ größte Datengrundlage innerhalb der klassischen Marktforschung. Sie wurden mit offenen und geschlossenen Fragen durchgeführt und ermöglichten eine statistisch robuste Erhebung großer Stichproben. Der Vorteil dieser Methode bestand in der vermeintlichen Anonymität der Teilnehmer, die in klassischen Face-to-Face-Interviews nicht gegeben ist. Frühere Forschungen zeigen, dass soziale Erwünschtheit in Online-Umfragen geringer ausgeprägt ist als in persönlichen Interviews, jedoch keineswegs eliminiert wird.
Um subtile Verzerrungen durch soziale Erwünschtheit zu identifizieren, wurden indirekte Fragen verwendet, die normkonforme Antworten weniger offensichtlich machten. Beispielsweise wurden in einer Studie zur Nachhaltigkeit nicht direkt Fragen wie „Wie oft kaufen Sie biologische Produkte?“ gestellt, sondern es wurden hypothetische Szenarien präsentiert: „Angenommen, Sie stehen vor der Wahl zwischen einem günstigeren Produkt mit Plastikverpackung und einer teureren nachhaltigen Alternative. Für welche Option entscheiden Sie sich in 8 von 10 Fällen?“
Telefoninterviews ermöglichten eine tiefere qualitative Analyse der Beweggründe für normativ beeinflusste Antworten. Sie wurden vor allem eingesetzt, um Verzerrungen zu identifizieren, die in Online-Umfragen verborgen bleiben. Da diese Methode jedoch ebenfalls mit einer direkten menschlichen Interaktion verbunden war, konnte ein stärkerer Interviewereffekt auftreten.
Ein zentrales Ziel war es, herauszufinden, ob sich Antworten bei identischen Fragen je nach Befragungsmodus unterschieden. In den Studien zeigte sich, dass Themen wie nachhaltiger Konsum, soziale Gerechtigkeit und Gesundheitsverhalten in telefonischen Interviews stärker sozial erwünschte Antworten hervorbrachten als in anonymen Online-Umfragen.
Fokusgruppen wurden eingesetzt, um gruppendynamische Effekte sozialer Erwünschtheit zu untersuchen. Da sich Individuen in Gruppensituationen häufig an Mehrheitsmeinungen anpassen, konnten hier Konformitätseffekte analysiert werden. Die Diskussionen wurden aufgezeichnet und mithilfe von linguistischen und emotionalen Analysemethoden ausgewertet, um Muster in der sozialen Erwünschtheit zu identifizieren.
In einer Untersuchung zu nachhaltigem Konsumverhalten zeigte sich beispielsweise, dass sich einzelne Teilnehmer innerhalb der Gruppe in ihrer Selbstdarstellung anpassten. Sobald einige Teilnehmer betonten, besonders umweltbewusst zu sein, neigten andere dazu, ihre eigenen Konsumentscheidungen in eine nachhaltigere Richtung zu beschreiben – selbst wenn dies nicht mit realen Verhaltensweisen übereinstimmte.
Zur Validierung der klassischen Befragungsergebnisse wurden umfangreiche Datenanalysen durchgeführt. Ziel war es, das tatsächliche Verhalten der Befragten mit ihren in Umfragen angegebenen Präferenzen abzugleichen.
Reale Transaktionsdaten aus verschiedenen Branchen wurden genutzt, um Abweichungen zwischen Befragungsergebnissen und tatsächlichen Kaufentscheidungen zu identifizieren. Dabei wurden Konsumgewohnheiten mit den in klassischen Befragungen angegebenen Präferenzen verglichen.
Ein Beispiel hierfür war die Untersuchung nachhaltiger Kaufentscheidungen. Während ein Großteil der Befragten angab, nachhaltige Produkte zu bevorzugen, zeigten Verkaufsdaten aus Supermärkten und Online-Shops, dass dieser Anteil signifikant geringer war. Besonders auffällig war, dass selbst deklarierte „umweltbewusste“ Konsumenten oft konventionelle Produkte kauften, wenn diese günstiger waren.
Um die Diskrepanz zwischen öffentlicher Selbstdarstellung und realem Verhalten zu untersuchen, wurden Social-Media-Daten analysiert. Hier zeigte sich, dass viele Befragte ihre Online-Profile in einer Weise gestalteten, die normativ erwünschte Attribute betonte. In Beiträgen und Kommentaren äußerten sie beispielsweise verstärkt umweltbewusste Haltungen oder soziale Engagements, die nicht mit realen Verhaltensdaten übereinstimmten.
Zusätzlich wurden Web-Tracking-Daten herangezogen, um tatsächliche Such- und Kaufabsichten mit den in Umfragen angegebenen Präferenzen zu vergleichen. Beispielsweise wurden Suchanfragen zu nachhaltigen Produkten mit den tatsächlich getätigten Käufen abgeglichen.
Die KI-gestützten Simulationen dienten dazu, die Antworten von menschlichen Befragten mit maschinell generierten Ergebnissen zu vergleichen. Dabei wurden verschiedene generative KI-Modelle eingesetzt, die darauf trainiert wurden, Marktforschungsfragen zu beantworten.
Die KI-Modelle wurden mit denselben Fragen konfrontiert wie die menschlichen Teilnehmer. Ziel war es zu ermitteln, ob die generierten Antworten normativer geprägt waren als die real erhobenen Antworten.
Ein weiteres Experiment bestand darin, die KI auf Basis historischer Marktforschungsdaten trainieren zu lassen, um Vorhersagen über zukünftige Konsumtrends zu generieren. Dabei wurde untersucht, ob die KI aufgrund von Trainingsdaten systematisch sozial erwünschte Trends verstärkte.
Durch gezieltes Prompt Engineering wurden die Antworten der KI daraufhin untersucht, ob sie auf neutralere oder sozial erwünschte Formulierungen optimiert wurden.
Die Methodik der Studie basiert auf einem mehrstufigen Ansatz, der klassische Marktforschungsmethoden mit modernen KI-gestützten Analysen kombiniert. Während Online-Umfragen, Telefoninterviews und Fokusgruppen detaillierte Einblicke in das menschliche Antwortverhalten lieferten, erlaubten datenbasierte Analysen die Validierung realer Verhaltensmuster.
Die KI-gestützten Simulationen zeigten, dass auch maschinell generierte Antworten soziale Erwünschtheit widerspiegeln, insbesondere wenn sie auf bestehenden Marktforschungsdaten trainiert wurden. Diese Ergebnisse legen nahe, dass soziale Erwünschtheit kein ausschließlich menschliches Phänomen ist, sondern auch in KI-Systemen auftritt, wenn diese auf Daten basieren, die bereits normative Verzerrungen enthalten.
Die Untersuchung der elf Marktforschungsstudien hat tiefgehende Erkenntnisse über systematische Unterschiede zwischen menschlich generierten Daten und KI-gestützten Simulationsergebnissen geliefert. Die detaillierte Analyse zeigt, dass soziale Erwünschtheit nicht nur ein psychologisches Phänomen in der klassischen Marktforschung ist, sondern auch in KI-generierten Analysen auftritt. Beide Systeme – menschliche Befragte und KI-Modelle – weisen Verzerrungen auf, die sich durch die Anpassung von Antworten an gesellschaftliche Erwartungen erklären lassen.
Während klassische Marktforschung durch anonyme Befragungen, indirekte Fragemethoden und verhaltensbasierte Messungen versucht, Verzerrungen durch soziale Erwünschtheit zu minimieren, wurde deutlich, dass KI-Systeme ohne gezielte Korrekturmechanismen dazu neigen, gesellschaftlich akzeptierte Narrative zu verstärken. Die Ursache dafür liegt primär in den Trainingsdaten der KI, die bereits bestehende normative Verzerrungen enthalten und damit in die KI-generierten Antworten einfließen.
Die Gesamtübersicht der Ergebnisse zeigt, dass die durchschnittliche soziale Erwünschtheit in den KI-generierten Antworten um 17 % stärker ausgeprägt war als in den realen Befragungsdaten. Diese Zahl wurde aus einer umfassenden Analyse der Abweichungen zwischen den von der KI generierten Antworten und den tatsächlichen Verhaltens- und Konsummustern der untersuchten Zielgruppen errechnet. Besonders auffällig war, dass die KI dazu neigte, Antworten zu formulieren, die gesellschaftlichen Normen besonders stark entsprachen. Dies war insbesondere in normativ aufgeladenen Themenfeldern zu beobachten, während in anderen Bereichen, in denen gesellschaftliche Konventionen eine geringere Rolle spielen, die Unterschiede zwischen KI- und realen Daten weniger signifikant ausfielen.
Die auffälligsten Unterschiede zeigten sich in den Themenfeldern Nachhaltigkeit, soziale Verantwortung, Gesundheitsverhalten und ethischer Konsum. Hier zeigte die KI eine besonders starke Neigung, überproportional idealisierte Antworten zu generieren, die weniger mit den tatsächlichen Verhaltensmustern der Konsumenten übereinstimmten. In diesen Bereichen waren auch menschliche Antworten bereits stark von sozialer Erwünschtheit geprägt, doch die KI verstärkte diese Tendenz zusätzlich.
Dagegen waren die Abweichungen zwischen KI-generierten und realen Antworten in den Bereichen Technologie, Finanzdienstleistungen und Automobilindustrie deutlich geringer. In diesen Sektoren zeigten sich weniger normative Verzerrungen, was darauf hindeutet, dass gesellschaftlicher Druck und moralische Normen in diesen Themenfeldern eine untergeordnete Rolle spielen.
Die folgenden Abschnitte analysieren die zentralen Ergebnisse detaillierter und arbeiten die strukturellen Unterschiede zwischen den beiden Datensätzen systematisch heraus.
Die umfassende Analyse der elf Studien macht deutlich, dass soziale Erwünschtheit nicht nur in menschlichen Befragungen existiert, sondern sich auch in KI-generierten Ergebnissen manifestiert. Dies widerlegt die Annahme, dass KI-gestützte Marktforschung prinzipiell objektiver oder weniger verzerrt sei als traditionelle Methoden. Während klassische Marktforschung bereits etablierte Ansätze zur Reduktion sozialer Erwünschtheit anwendet – beispielsweise durch anonyme Online-Befragungen, indirekte Fragemethoden oder Beobachtungsstudien –, zeigte sich, dass KI ohne gezielte Modifikationen systematisch in Richtung sozialer Erwünschtheit tendiert.
Eine tiefgehende Sentiment-Analyse der KI-generierten Antworten ergab, dass diese deutlich häufiger positiv konnotierte Begriffe, gesellschaftlich akzeptierte Formulierungen und idealisierte Darstellungen enthielten als die Antworten menschlicher Befragter. Während sich menschliche Teilnehmer in Umfragen oft individueller oder pragmatischer äußerten – insbesondere wenn sie sich in anonymen oder indirekten Befragungssituationen befanden –, tendierte die KI dazu, gesellschaftlich wünschenswerte Narrative zu verstärken.
Die durchschnittliche Abweichung der KI-Antworten von realen Befragungsdaten betrug 17 %. Diese Zahl ergibt sich aus der Differenz zwischen den von der KI generierten Aussagen und den tatsächlich gemessenen Verhaltensmustern. Besonders stark war diese Verzerrung in Themenfeldern, die durch soziale oder moralische Normen stark beeinflusst werden, insbesondere bei Fragen zum nachhaltigen Konsum, sozialem Engagement und Gesundheitsverhalten.
Ein zentrales Muster in den Ergebnissen war, dass die KI besonders dann soziale Erwünschtheit verstärkte, wenn die Fragestellungen moralische oder ethische Dimensionen enthielten. In solchen Kontexten war die KI besonders stark darauf ausgerichtet, gesellschaftlich akzeptierte Antworten zu geben, selbst wenn diese nicht mit den realen Verhaltensmustern übereinstimmten.
Die Analyse sozialer Erwünschtheit in den KI-generierten Antworten zeigte, dass die Verzerrung nicht zufällig verteilt war, sondern themenspezifische Muster aufwies. In bestimmten Bereichen war die Tendenz zu sozial erwünschten Antworten deutlich ausgeprägter, während in anderen Themenfeldern die KI sogar realistischere oder neutralere Einschätzungen als menschliche Befragte lieferte.
Ein besonders auffälliges Muster zeigte sich im Bereich des nachhaltigen Konsums. Sowohl menschliche Befragte als auch die KI neigten dazu, umweltbewusstes Verhalten systematisch zu überschätzen. Während Konsumenten in Befragungen angaben, bewusst nachhaltige Produkte zu bevorzugen, zeigten Verkaufszahlen eine deutliche Diskrepanz zwischen den berichteten und den realen Kaufentscheidungen.
Die KI verstärkte diese Verzerrung zusätzlich, indem sie besonders häufig Begriffe wie „bewusst“, „nachhaltig“ oder „umweltfreundlich“ verwendete. Die Sentiment-Analyse ergab, dass die KI überdurchschnittlich oft optimistische Darstellungen nachhaltigen Konsums generierte, obwohl objektive Marktdaten eine weniger stark ausgeprägte Konsumpräferenz für nachhaltige Produkte zeigten.
Ein ähnliches Muster zeigte sich in Studien zu ethischem Konsumverhalten. Während Konsumenten in klassischen Umfragen angaben, Unternehmen mit hoher sozialer Verantwortung zu bevorzugen, belegten tatsächliche Kaufentscheidungen, dass Faktoren wie Preis, Komfort und Markenbindung oft eine höhere Priorität hatten als ethische Erwägungen.
Die KI verstärkte das Idealbild des ethisch bewussten Konsumenten zusätzlich, indem sie ethische Kaufentscheidungen systematisch überbewertete. Auffällig war, dass die KI weniger differenzierte Antworten lieferte als menschliche Teilnehmer, die oft pragmatischere Einschätzungen zu ihren Kaufentscheidungen gaben.
Auch im Bereich des Gesundheitsverhaltens zeigte sich eine ausgeprägte normative Verzerrung. Während menschliche Teilnehmer angaben, regelmäßig Sport zu treiben oder sich gesund zu ernähren, belegten objektive Gesundheitsdaten eine erhebliche Diskrepanz zwischen den angegebenen und den tatsächlichen Verhaltensweisen.
Die KI neigte dazu, Antworten zu generieren, die ein stark idealisiertes Bild von gesundheitsbewusstem Verhalten zeichneten. Die sprachliche Analyse zeigte, dass Begriffe wie „bewusst“, „gesund“ oder „verantwortungsvoll“ überdurchschnittlich häufig in den KI-generierten Antworten vorkamen.
Die Verzerrungsmuster waren in stark normativ geprägten Branchen wie Nachhaltigkeit, Gesundheitswesen und ethischem Konsum besonders hoch. In technologielastigen und finanzwirtschaftlichen Branchen waren die Unterschiede zwischen menschlichen und KI-generierten Antworten geringer.
Auch zwischen verschiedenen Zielgruppen zeigten sich Unterschiede. Konsumentenstudien wiesen im Vergleich zu B2B-Befragungen stärkere soziale Erwünschtheit auf, da Unternehmen und Fachleute tendenziell pragmatischer antworteten. Besonders junge Zielgruppen neigten stärker zu sozial erwünschten Antworten, während ältere Befragte differenziertere Einschätzungen äußerten.
Diese Ergebnisse zeigen, dass soziale Erwünschtheit nicht nur ein menschliches, sondern auch ein algorithmisch reproduziertes Phänomen ist. KI-generierte Marktforschungsdaten müssen daher kritisch hinterfragt werden, um sicherzustellen, dass sie nicht bestehende normative Verzerrungen aus den Trainingsdaten übernehmen und verstärken.
Die vorliegende Untersuchung zur sozialen Erwünschtheit in KI-gestützten Marktforschungsanalysen hat tiefgreifende Erkenntnisse darüber geliefert, inwieweit maschinell generierte Antworten durch normative Verzerrungen beeinflusst werden. Während soziale Erwünschtheit in der traditionellen Marktforschung als ein primär menschliches Phänomen betrachtet wird, das aus sozialen Interaktionen, normativen Erwartungen und individuellen Selbstdarstellungsmechanismen resultiert, zeigt sich, dass KI-Modelle ebenfalls systematische Verzerrungen aufweisen, die sich in ihren Analysen manifestieren.
Die zentrale Erkenntnis dieser Studie ist, dass KI nicht nur bestehende Muster sozialer Erwünschtheit aus den Trainingsdaten übernimmt, sondern dass ihre algorithmischen Optimierungsprozesse diese Verzerrungen unter bestimmten Bedingungen sogar verstärken. Dies widerlegt die verbreitete Annahme, dass KI per se objektivere oder unverzerrte Antworten liefert als menschliche Befragungen. Vielmehr zeigt sich, dass maschinell generierte Marktforschungsdaten in bestimmten Bereichen besonders anfällig für Verzerrungen sind und dass ohne gezielte Korrekturmaßnahmen KI-gestützte Analysen zu ebenso stark oder sogar stärker sozial erwünschten Ergebnissen führen können als traditionelle Methoden.
Diese Problematik ist von besonderer Relevanz, da KI zunehmend in der Marktforschung und strategischen Entscheidungsfindung eingesetzt wird. Wenn Unternehmen sich auf KI-generierte Analysen verlassen, die eine übermäßige soziale Erwünschtheit enthalten, kann dies zu erheblichen Fehleinschätzungen von Konsumentenpräferenzen, Markttrends und Verhaltensprognosen führen. Beispielsweise könnte eine KI aufgrund ihrer Trainingsdaten suggerieren, dass Konsumenten ein deutlich höheres Interesse an nachhaltigen Produkten haben als es tatsächlich der Fall ist, was wiederum strategische Fehlentscheidungen auf Unternehmensseite nach sich ziehen könnte.
Die folgende Diskussion widmet sich den zugrunde liegenden Mechanismen, die soziale Erwünschtheit in KI-Analysen hervorrufen, den Unterschieden zwischen menschlicher und maschineller sozialer Erwünschtheit sowie den praktischen Implikationen für Marktforschung, Unternehmensstrategie und KI-Entwicklung.
Die Untersuchung zeigt, dass soziale Erwünschtheit in KI-generierten Marktforschungsanalysen nicht zufällig auftritt, sondern das Ergebnis mehrerer miteinander verwobener Mechanismen ist. Diese Mechanismen lassen sich in zwei Hauptkategorien einteilen:
Diese Prozesse wirken nicht isoliert, sondern verstärken sich gegenseitig. Die folgende Analyse differenziert diese Mechanismen und zeigt, wie sie zur Entstehung sozial erwünschter Antworten in KI-generierten Analysen führen.
Die Grundlage jeder KI-gestützten Analyse sind die Daten, mit denen das Modell trainiert wurde. Diese Daten stammen in der Regel aus früheren Marktforschungsstudien, Kundeninteraktionen, Umfragen, Social-Media-Beiträgen und anderen textbasierten Quellen. Die Qualität und Verzerrung dieser Daten bestimmen maßgeblich, wie neutral oder sozial erwünscht die KI-generierten Antworten sind.
In der traditionellen Marktforschung wurde soziale Erwünschtheit bereits als bedeutender Verzerrungsfaktor identifiziert. Menschen tendieren dazu, Antworten zu geben, die gesellschaftlich akzeptiert oder moralisch wünschenswert erscheinen.
Wenn diese Muster in Trainingsdaten vorhanden sind, übernimmt die KI sie unkritisch. Da sie keine eigene Bewertungskompetenz besitzt, reproduziert sie die Verzerrungen aus historischen Marktdaten und verstärkt sie durch ihre Wahrscheinlichkeitsberechnungen.
Neben der sozialen Erwünschtheit in den Originaldaten kann die Auswahl der Trainingsdaten selbst eine zusätzliche Verzerrung erzeugen:
Dies bedeutet, dass soziale Erwünschtheit nicht nur ein Problem einzelner Umfragedaten ist, sondern systematisch in die Grundlage der KI-Analyse eingeschrieben wird.
Selbst wenn die KI mit relativ neutralen oder vielfältigen Daten trainiert wird, kann sie dennoch sozial erwünschte Verzerrungen verstärken. Der Grund dafür liegt in der Art und Weise, wie KI-Modelle ihre Antworten generieren.
Moderne KI-Modelle basieren auf probabilistischen Vorhersagen: Sie berechnen die statistisch wahrscheinlichste Antwort basierend auf der Struktur ihrer Trainingsdaten.
Das bedeutet, dass die KI – anders als ein Mensch – nicht selbstkritisch oder situativ abwägen kann, sondern standardisierte Antwortmuster verstärkt, die in den Daten bereits vorhanden sind.
Ein weiteres Problem ergibt sich aus dem Training der KI-Modelle durch Reinforcement Learning. Hierbei werden Antworten durch menschliches Feedback optimiert.
Dies führt dazu, dass die KI sich zunehmend darauf optimiert, Antworten zu generieren, die gesellschaftlich akzeptabel, aber nicht notwendigerweise realitätsgetreu sind.
Die Verzerrungen der KI entstehen nicht nur durch ihre Trainingsdaten und internen Optimierungsprozesse, sondern auch durch die Art und Weise, wie sie mit Nutzern interagiert.
Wenn eine KI für Marktforschungszwecke genutzt wird, kann sie auf verschiedene Weise durch Nutzerrückmeldungen beeinflusst werden:
Auch das Design von Such- und Empfehlungssystemen kann soziale Erwünschtheit verstärken.
Auch das Design von Such- und Empfehlungssystemen kann soziale Erwünschtheit verstärken.
Die Art und Weise, wie eine Frage an die KI gestellt wird, kann einen erheblichen Einfluss auf die resultierende Antwort haben.
Soziale Erwünschtheit in KI-generierten Analysen ist kein zufälliges Phänomen, sondern das Ergebnis eines komplexen Zusammenspiels aus Trainingsdaten, algorithmischer Optimierung, Interaktionseffekten und Framing. Um diese Verzerrungen zu reduzieren, sind gezielte Maßnahmen auf allen Ebenen der Datenverarbeitung, Modellanpassung und Nutzerinteraktion erforderlich.
Die zunehmende Nutzung von KI-gestützten Analysen in der Marktforschung eröffnet erhebliche Chancen, birgt jedoch auch Herausforderungen, insbesondere im Hinblick auf die Verzerrung durch soziale Erwünschtheit. Während klassische Marktforschungsmethoden bereits etablierte Techniken zur Reduktion sozialer Erwünschtheit anwenden – etwa anonyme Befragungen, implizite Messverfahren oder verhaltensbasierte Analysen –, ist der Einfluss von sozial erwünschter Verzerrung in KI-Modellen bislang weit weniger erforscht und reguliert.
Diese Fragen sind essenziell, um eine präzisere, realitätsnähere und wirtschaftlich tragfähigere Nutzung von KI-gestützter Marktforschung sicherzustellen.
Die größte Gefahr sozial erwünschter Verzerrungen in KI-generierten Marktforschungsanalysen besteht darin, dass Unternehmen Entscheidungen auf Grundlage übermäßig normkonformer, aber nicht realitätsnaher Daten treffen.
Viele Konsumenten geben in Befragungen an, nachhaltige Produkte bevorzugen zu wollen. Verkaufszahlen und Kaufverhalten zeigen jedoch häufig ein anderes Bild:
Folgen:
Soziale Erwünschtheit kann auch direkte Auswirkungen auf die Nachfrageprognosen haben. Wenn eine KI Kaufentscheidungen auf Basis von Umfragedaten und nicht auf realem Kaufverhalten prognostiziert, können gravierende Fehleinschätzungen entstehen.
Unternehmen, die KI-gestützte Marktforschung für Produktentwicklung und strategische Planung nutzen, müssen sich bewusst sein, dass Verzerrungen zu Fehlentscheidungen führen können:
Um sicherzustellen, dass KI-gestützte Marktforschung möglichst realistische und unverzerrte Ergebnisse liefert, sind mehrere Maßnahmen erforderlich.
KI-Modelle sollten nicht nur mit traditionellen Marktforschungsdaten trainiert werden, sondern auch mit real gemessenen Verhaltensdaten.
Der Einsatz von Generative Adversarial Networks (GANs) kann helfen, Verzerrungen zu minimieren.
Nutzer sollten die Möglichkeit haben, KI-generierte Marktforschungsdaten mit realem Verhalten abzugleichen.
Die Art und Weise, wie Fragen gestellt werden, beeinflusst die Antworten der KI.
Soziale Erwünschtheit stellt in der KI-gestützten Marktforschung eine erhebliche Herausforderung dar. Unternehmen, die sich auf KI-generierte Daten verlassen, müssen sich der Verzerrungsrisiken bewusst sein und gezielte Maßnahmen zur Bias-Reduktion ergreifen. Die Kombination aus verbesserten Trainingsdaten, adversariellen Netzwerken, Echtzeit-Feedback und neutraleren Fragestellungen kann dazu beitragen, realistischere Marktanalysen zu generieren und strategische Fehleinschätzungen zu vermeiden.
Die vorliegende Untersuchung zur sozialen Erwünschtheit in KI-gestützten Marktforschungsanalysen hat zentrale Erkenntnisse über die Mechanismen, Ursachen und Auswirkungen dieses Phänomens geliefert. Während soziale Erwünschtheit traditionell als menschliches Verhalten betrachtet wurde, das sich aus sozialer Interaktion, normativen Erwartungen und Selbstdarstellungsprozessen ergibt, zeigt sich, dass KI-Modelle keineswegs frei von diesen Verzerrungen sind. Im Gegenteil: Sie übernehmen nicht nur bestehende Muster sozialer Erwünschtheit aus den Trainingsdaten, sondern können diese durch algorithmische Optimierungsprozesse, Wahrscheinlichkeitsmodelle und Interaktionseffekte systematisch verstärken.
Dies stellt eine fundamentale Herausforderung für die Nutzung von KI in der Marktforschung dar, da maschinell generierte Analysen – entgegen der verbreiteten Annahme – nicht zwangsläufig objektiver oder weniger beeinflusst sind als menschliche Antworten. KI-gestützte Marktforschung kann dadurch dazu führen, dass gesellschaftlich akzeptierte Narrative priorisiert werden, während abweichende Meinungen oder weniger normkonforme Präferenzen unterrepräsentiert bleiben. Die Konsequenzen reichen von Fehleinschätzungen von Konsumentenpräferenzen über eine verzerrte Nachfrageprognose bis hin zu strategischen Fehlentscheidungen in Unternehmen.
Die Untersuchung hat zudem gezeigt, dass soziale Erwünschtheit in KI-Analysen nicht allein auf die Trainingsdaten zurückzuführen ist. Vielmehr spielen algorithmische Strukturen und Nutzerinteraktionen eine zentrale Rolle dabei, welche Antworten generiert und verstärkt werden. Besonders problematisch ist dies in normativ aufgeladenen Themenbereichen wie Nachhaltigkeit, ethischem Konsum oder gesellschaftlichem Engagement, in denen die KI dazu tendiert, idealisierte oder gesellschaftlich akzeptierte Antworten zu generieren, anstatt sich ausschließlich an objektiven Verhaltensdaten zu orientieren.
Um die Verzerrung durch soziale Erwünschtheit in KI-gestützten Marktforschungsanalysen zu reduzieren, sind mehrere gezielte Maßnahmen erforderlich. Diese betreffen sowohl die Datengrundlage als auch die algorithmischen Strukturen und die methodische Nutzung der KI.
Ein erster Ansatz ist die Verbesserung der Trainingsdaten durch eine gezielte Diversifizierung der Quellen. Neben klassischen Marktforschungsdaten sollten verstärkt reale Verhaltensdaten einbezogen werden, etwa durch die Analyse tatsächlicher Kaufentscheidungen, Social-Media-Interaktionen oder Web-Tracking-Daten. Dadurch kann die Diskrepanz zwischen Selbstbericht und realem Verhalten reduziert werden, was zu realitätsnäheren Ergebnissen führt.
Darüber hinaus ist der Einsatz von adversariellen Netzwerken (Generative Adversarial Networks, GANs) eine vielversprechende Methode zur Reduktion sozialer Erwünschtheit. Durch die Konfrontation zweier Netzwerke – eines zur Generierung von Antworten und eines zur Identifikation von Verzerrungen – können KI-Modelle lernen, zwischen normativ aufgeladenen und realitätsbasierten Antworten zu unterscheiden. Dies würde dazu beitragen, dass KI-generierte Marktforschungsdaten nicht nur den gesellschaftlichen Erwartungen entsprechen, sondern auch differenziertere, weniger verzerrte Analysen ermöglichen.
Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Anpassung von Prompting-Techniken und die bewusste Gestaltung von Fragestellungen in der KI-gestützten Marktforschung. Viele Verzerrungen entstehen durch die Art und Weise, wie Fragen formuliert sind. Durch eine gezielte Neutralisierung von Fragen, das Testen unterschiedlicher Formulierungen und die Implementierung explorativer statt normativer Fragetechniken kann der Einfluss sozialer Erwünschtheit auf die generierten Antworten minimiert werden.
Nicht zuletzt spielt die methodische Einbettung von KI-Analysen in bestehende Marktforschungsmethoden eine zentrale Rolle. KI-generierte Ergebnisse sollten stets mit unabhängigen, realen Marktindikatoren abgeglichen werden, um Verzerrungen frühzeitig zu erkennen. Unternehmen sollten sich nicht ausschließlich auf KI-gestützte Analysen verlassen, sondern hybride Modelle entwickeln, in denen KI-gestützte Prognosen mit traditionellen Marktforschungsansätzen kombiniert werden.
Trotz der gewonnenen Erkenntnisse bleibt die Frage offen, in welchem Umfang soziale Erwünschtheit in KI-gestützten Marktforschungsanalysen langfristig reguliert oder minimiert werden kann. Zukünftige Forschung sollte sich daher gezielt mit folgenden Themen befassen:
Langfristig wird die Fähigkeit, soziale Erwünschtheit in KI-gestützten Marktforschungen zu kontrollieren und zu reduzieren, entscheidend dafür sein, ob Unternehmen zuverlässige und realitätsnahe Konsumentenanalysen durchführen können. Nur wenn es gelingt, KI-Modelle so zu optimieren, dass sie zwischen normativer Erwartung und realem Verhalten differenzieren, kann KI-gestützte Marktforschung ihr volles Potenzial entfalten.
Die vorliegende Untersuchung hat gezeigt, dass soziale Erwünschtheit in KI-gestützten Analysen ein ernstzunehmendes Problem darstellt, das systematische Auswirkungen auf die Qualität und Objektivität von Marktforschungsdaten hat. Unternehmen, Wissenschaftler und Entwickler müssen sich der Tatsache bewusst sein, dass KI nicht automatisch eine verzerrungsfreie Alternative zur klassischen Marktforschung darstellt, sondern eigene Biases und Optimierungsmechanismen aufweist, die zu normkonformen und gesellschaftlich akzeptierten, aber nicht zwangsläufig realistischen Analysen führen.
Die Entwicklung robusterer, weniger verzerrter KI-Modelle wird in den kommenden Jahren ein zentraler Forschungsschwerpunkt sein. Dabei wird es darauf ankommen, innovative technische Lösungen mit fundierten methodischen und ethischen Konzepten zu verbinden. Nur durch eine systematische Überprüfung, Anpassung und Verbesserung der eingesetzten Algorithmen kann sichergestellt werden, dass KI nicht nur bestehende soziale Normen reproduziert, sondern eine möglichst realitätsnahe und unverzerrte Grundlage für strategische Entscheidungen in Unternehmen und Marktforschung bietet.
