Verbraucherpolitisch relevante Daten entstehen heute nicht mehr nur in kontrollierten Erhebungssettings – sie liegen auch in großen Mengen in digitalen Räumen vor, etwa in sozialen Medien, Nachrichtenportalen, Foren, Produktbewertungen oder digitalen Kommunikationsräumen, wenngleich der Zugang je nach Plattform und Datenquelle variieren kann. Computer- und KI-gestützte Analyseverfahren ermöglichen es, diese digitalen Datenquellen systematisch zu erschließen, zu strukturieren und auszuwerten.

Für unsere Kunden setzen wir computer- und KI-gestützte Verfahren ein, um große Mengen unstrukturierter Text-, Bild- oder Interaktionsdaten herunterzuladen (Web-Scraping) und effizient zu analysieren. Zu den Analyseverfahren zählen Methoden des Natural Language Processing (NLP) zur automatisierten Klassifikation, Themenmodellierung und Sentimentanalyse ebenso wie Verfahren des maschinellen Lernens. Diese Methoden lassen sich sowohl zur Auswertung eigener Erhebungsdaten, etwa offener Antworten aus Befragungen oder Interviewtranskripten als auch zur Analyse öffentlich zugänglicher digitaler Quellen einsetzen. Die menschliche, wissenschaftliche Interpretation und Qualitätssicherung durch unser Team bleiben dabei stets zentral.