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Big Data in der Datenerhebung. Mit Bayes-Schätzern und Wettervorhersagen zu höheren Ausschöpfungen

Melanie Möbius, Trend Test und Christian Hoops, Ipsos Public Affairs, in Tagungsband der Sektion Methoden der DVPW, 05/2014

Mit Bayes-Methoden werden mehrere Terabyte Kontaktprotokolle verschiedener Studien analysiert und für jeden Kontakt mit einem potentiellen Umfrageteilnehmer die Wahrscheinlichkeit auf ein erfolgreiches Interview berechnet. Damit können individuelle Interviewerleistungen exakt quantifiziert werden, um die Entwicklung eines Mitarbeiters im Feld zu betrachten, zu fördern und entsprechende Schulungsmaßnahmen zu bewerten.

Dabei werden auch äußere Einflüsse berücksichtigt, wie die Auswirkung des Wetters auf die Ausschöpfung. Hierzu verwerten Frau Möbius und Herr Hoops die Daten zahlreicher Wetterstationen. So wäre es bei Festnetzstichproben mit gebietsspezifischen Wettervorhersagen sogar möglich, durch geschickte Wahl des Erhebungszeitpunktes positiven Einfluss auf die Brutto-Ausschöpfung zu nehmen.

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