Die Begriffe der synthetischen Marktforschung

Silicon Sampling

Auch bekannt als: Silicon Sample, Silicon Samples, Silikon-Stichprobe

Silicon Sampling bezeichnet die Erhebung von Befragungsdaten aus einem Sprachmodell statt von Menschen. Das Modell wird auf soziodemografische Profile konditioniert und beantwortet Fragen so, wie es die jeweilige Bevölkerungsgruppe statistisch tun würde.

Der Begriff stammt aus der Arbeit von Argyle und Kollegen, die 2023 in Political Analysis zeigten, dass GPT-3 nach Konditionierung auf tausende reale Befragtenprofile Antwortverteilungen verschiedener Bevölkerungsgruppen reproduzieren konnte. Silicon steht dabei für den Siliziumchip, Sampling für das statistische Ziehen einer Stichprobe.

Quelle: Argyle et al., Out of One, Many: Using Language Models to Simulate Human Samples, Political Analysis 31(3), 2023, Seite 337 bis 351

Synthetische Personas

Auch bekannt als: Synthetic Personas, KI-Personas, AI Personas, virtuelle Probanden

Synthetische Personas sind modellierte Einzelprofile, die eine Zielgruppe repräsentieren und wiederholt befragt werden können. Anders als die klassische Marketing-Persona ist eine synthetische Persona kein Steckbrief auf Papier, sondern ein antwortfähiges Objekt.

Der entscheidende Unterschied zur klassischen Persona liegt in der Abfragbarkeit. Eine klassische Persona wird einmal beschrieben und dann interpretiert. Eine synthetische Persona lässt sich über Monate hinweg zu immer neuen Fragen befragen und behält dabei ihr Profil bei.

Synthetische Respondenten

Auch bekannt als: Synthetic Respondents, künstliche Befragte, simulierte Teilnehmer

Synthetische Respondenten sind die einzelnen simulierten Antwortgeber innerhalb einer synthetischen Stichprobe. Der Begriff betont die Rolle im Befragungsdesign, nicht die Persönlichkeit dahinter.

In der Branchensprache wird der Begriff meist dann verwendet, wenn es um Panelersatz geht, also um die Frage, ob und wann ein simulierter Befragter einen realen Panelteilnehmer vertreten darf.

Synthetische Marktforschung

Auch bekannt als: Synthetic Market Research, KI-Marktforschung

Synthetische Marktforschung ist der Oberbegriff für alle Studiendesigns, in denen Daten ganz oder teilweise von Modellen erzeugt statt von Menschen erhoben werden. Silicon Sampling ist eine Methode innerhalb dieses Feldes.

Der Begriff umfasst neben simulierten Befragungen auch die Anreicherung realer Datensätze und die Erzeugung von Trainingsdaten. Wer von synthetischer Marktforschung spricht, meint also mehr als nur simulierte Interviews.

Synthetische Daten

Auch bekannt als: Synthetic Data, künstlich erzeugte Datensätze

Synthetische Daten sind künstlich erzeugte Datensätze, die Struktur und statistische Eigenschaften realer Daten nachbilden, ohne personenbezogene Informationen zu enthalten. Sie entstehen über Simulationen, statistische Modelle oder generative Netze.

Für die Marktforschung sind zwei Eigenschaften entscheidend: Sie unterliegen keinem Personenbezug, was den Datenschutz vereinfacht, und sie lassen sich beliebig skalieren. Ihre Qualität hängt vollständig von der Qualität der zugrunde liegenden realen Daten ab.

Algorithmic Fidelity

Auch bekannt als: algorithmische Treue, Modelltreue

Algorithmic Fidelity beschreibt, wie genau ein Sprachmodell die Antwortverteilungen einer realen Bevölkerungsgruppe reproduziert, wenn es auf deren Merkmale konditioniert wird. Der Begriff ist das zentrale Gütekriterium für Silicon Sampling.

Argyle und Kollegen führten den Begriff ein, um von reiner Oberflächenähnlichkeit abzugrenzen. Hohe algorithmische Treue heißt nicht, dass einzelne Antworten menschlich klingen, sondern dass die Verteilung über viele Antworten hinweg der realen Verteilung entspricht.

Quelle: Argyle et al., Out of One, Many (arXiv-Preprint 2209.06899)

Synthetische Zielgruppen

Auch bekannt als: Synthetic Audiences, simulierte Zielgruppen

Synthetische Zielgruppen sind aggregierte Gruppen synthetischer Personas, die gemeinsam ein Marktsegment abbilden und als Ganzes befragt werden.

Der Begriff wird vor allem in der Mediaplanung verwendet, wenn nicht das Einzelprofil interessiert, sondern die Reaktion eines Segments auf eine Botschaft.

KI-Panel

Auch bekannt als: Synthetic Panel, synthetisches Panel, AI Panel

Ein KI-Panel ist ein dauerhaft vorgehaltener Bestand synthetischer Respondenten, der wie ein klassisches Online-Panel wiederholt für Studien herangezogen wird.

Der Reiz liegt in der Konsistenz: Dasselbe Panel lässt sich über Wellen hinweg befragen, ohne dass Teilnehmer abspringen. Der Preis dafür ist, dass echte Meinungsänderungen im Zeitverlauf nicht von selbst entstehen, sondern eingespielt werden müssen.

Digital Twin der Zielgruppe

Auch bekannt als: Digital Twins, digitaler Zwilling, Consumer Digital Twin

Ein Digital Twin der Zielgruppe ist ein fortlaufend mit realen Daten abgeglichenes Modell einer Kundengruppe, das deren Verhalten simuliert und bei neuen Daten nachgeführt wird.

Der Unterschied zur synthetischen Persona liegt in der Rückkopplung. Ein Digital Twin wird laufend gegen reale Messwerte kalibriert, eine synthetische Persona muss das nicht sein.

LLM-basierte Befragung

Auch bekannt als: LLM-Survey, modellgestützte Befragung

Eine LLM-basierte Befragung ist ein Studiendesign, in dem ein großes Sprachmodell den Fragebogen beantwortet. Der Begriff beschreibt die technische Umsetzung, nicht den Forschungszweck.

Er wird häufig synonym zu Silicon Sampling verwendet, ist aber weiter gefasst: Auch ein Modell, das ohne soziodemografische Konditionierung antwortet, führt eine LLM-basierte Befragung durch, betreibt aber kein Silicon Sampling im engeren Sinn.

Hybrides Studiendesign

Auch bekannt als: Hybrid Research, Mixed synthetic-human design

Ein hybrides Studiendesign kombiniert synthetische Vorstufen mit einer realen Befragung an der Entscheidungsstelle. Synthetisch wird iteriert, menschlich wird validiert.

Dieses Muster gilt 2026 als der methodisch vertretbare Standard. Auch Anbieter synthetischer Verfahren empfehlen es, weil die Iterationsgeschwindigkeit synthetisch gewonnen wird, die Entscheidungssicherheit aber an realen Daten hängt.

Mikromilieu

Auch bekannt als: Micro-Segment, feingliedriges Milieu

Ein Mikromilieu ist ein sehr fein geschnittenes Gesellschaftssegment, das neben soziodemografischen auch psychografische Merkmale wie Werte, Lebensstil und Mediennutzung berücksichtigt.

Mikromilieus sind für synthetische Verfahren besonders interessant, weil klassische Befragungen für so kleine Segmente selten genug Teilnehmer finden.