Umfragekodierung mittels künstlicher Intelligenz. Maurice Gonzenbach, Caplena, Zürich,
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- Sophie Sachs
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1 Umfragekodierung mittels künstlicher Intelligenz Maurice Gonzenbach, Caplena, Zürich,
2 Agenda 1. Problemstellung: Kodieren 2. Ansätze 3. Technischer Exkurs: KI und Kontext 4. Resultate & Anwendungen 5. Ausblick 2
3 30k qualitative Umfragen / Jahr in Deutschland 1 40M zu analysierende Nennungen 2 Mittels Papier & Excel ausgewertet 3 1 Estimate through 2 Assuming 400 respondents per answer 3 Customer meetings 3
4 Analyse von offenen Fragen 1. Datenerhebung 2. Kodierung sleek UI, impressive predictions ML model makes coding efficient amazing speedup and support DESIGN AI AI EFFICIENT EFFICIENT SUPPORT 3. Auswertung DESIGN AI SUPPORT EFFICIENT 4
5 Ansätze für automatische Textanalyse Out of the Box Einfache APIs Vordefinierte Kategorien Unüberwacht APIs / Open Source Grobe Gruppierung Überwacht Open Source / Codit.co Lerntvon Beispielen 5
6 Welches Bild steht auf dem Kopf? Kontext ist eine Herausforderung für Algorithmen 6
7 Wie Computer mit Worten rechnen 7
8 Kontext ist entscheidend (1) DATEN Filmkritik ~ 7.9M Amazon Filmkritiken 1.5B Wörter, 600k Einzigartige Nachrichten Verschiedene Nachrichtenportale, B Wörter, 1.2M Einzigartige ÄHNLICHKEITEN WATSON Holmes, Sherlock, Emma, Mycroft WATSON Smith, Clarke, Hodge, McGilchrist 8
9 Kontext ist entscheidend (2) DATEN Filmkritik Nachrichten ÄHNLICHKEITEN ABSORBING engrossing, compelling, riveting ABSORBING reabsorbing, high-concentration ANALOGIEN LUKE to HERO like DARTH to VILLAIN US to FOOTBALL like ENGLAND to RUGBY 9
10 Entdecken Sie es selbst 10
11 Menschen als Lehrer & Supervisor 11
12 Auf Umfragen spezialisierte KI Lernt schnell durch Aufbau von Sprachverständnis mittels Millionen von Dokumenten Transfer-Lernen auf ähnlichen Umfragen Umfrage über Marken-Erkennung mit 15 Codes 12
13 Wo bringt maschinelle Kodierung am Meisten? Kundenumfrage Telco (wiederkehrend) 150 Codes / 5k+ Antworten Umfang Zufriedenheit Elektrogerät 100 Codes / 1k+ Antworten Marken-Erkennung 20 Codes / 300 Antworten Komplexität 13
14 Zusammenarbeit zwischen Mensch & Algorithmus Simple Benutzeroberfläche KI schlägt Codes für Antworten vor Mit jeder manuell verkodeten Antwort wird die KI schlauer Anwender bleibt Entscheidungsträger 14
15 Wie unsere Kunden Codit.co benutzen Marktforschung Verarbeitung diverser Umfragen während der Mensch in Kontrolle bleibt Effizienzgewinne, insbesondere bei grösseren oder wiederholten Umfragen B2C Analyse von Kunden-Feedback Schnellere Entscheidungswege durch automatische Analyse von neuen Antworten Schweizer Marktforschungsunternehmen Deutsche Telco Titel Referat Seite 15
16 Wir wollen durch Fokus & Einfachheit überzeugen Customizability Simplicity / UI Titel Referat Seite 16
17 Unser Weg bis anhin Stats 80k + Antworten analysiert über unsere Plattform Lancierung Februar 2018 Unsere Kunden codit.co macht Kodieren extrem leicht. Schneller Einstieg, simple Bedienung und die hilfreiche KI machen das Tool momentan zur besten Option für mich. Marc Haupt, freiberuflicher Marktforscher 17
18 Branchentrends & Weiterenticklung Marktforschung Klassische Umfragen werden bleiben Differenzierung durch Kombination von Technologie & Qualität Codit.co Dezentralisierung der Kodierleistung Aufbau von «Modellbibliothek» Marktplatz zum Austausch von Modellen 18 Photo: Bekir Dönmez via Unsplash
19 Q&A? Probieren Sie es aus! Interaktive Visualisierung der Technologie: 19
20 CAPLENA Kontakt Maurice Gonzenbach Pascal de Buren Tel Tel /26/18 20
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