Die verifizierten, realen Daten, an denen ein Modell oder eine Analyse gemessen wird. In der UX-Research heißt das: tatsächliches Verhalten, tatsächliche Interviews, tatsächliche Ergebnisse, nicht was ein Modell vorhersagt.
Definition: Die verifizierten, realen Daten, an denen ein Modell oder eine Analyse gemessen wird. In der UX-Research heißt das: tatsächliches Verhalten, tatsächliche Interviews, tatsächliche Ergebnisse, nicht was ein Modell vorhersagt.
Die verifizierten, realen Daten, an denen dein Modell oder deine Analyse gemessen wird. In der UX-Research heißt das: tatsächliches Nutzerverhalten, tatsächliche Interviews, tatsächliche Ergebnisse, nicht was ein Modell vorhersagen würde. Ohne Ground Truth merkst du nicht, ob ein KI-Tool funktioniert oder nur selbstbewusst klingt. (Ja, daher stammt auch der Firmen-Claim.)
KI-generierte Personas, die als Ersatz für echte Studienteilnehmer vermarktet werden. Das Versprechen: schneller und billiger als Rekrutierung. Die Realität: eine Regression zum Durchschnitt der Trainingsdaten, kostümiert als Nutzerstimmen.
Wenn ein KI-Modell plausibel klingende, aber faktisch falsche oder erfundene Informationen generiert. Eine natürliche Konsequenz daraus, wie LLMs wahrscheinlichen Text vorhersagen, statt Wahrheit zu verifizieren.
Systematische Abweichung vom wahren Wert in Forschungsergebnissen. Kann nicht eliminiert, nur durch Standardisierung und Bewusstsein kontrolliert werden. Das Ziel ist systematischer Bias (beherrschbar) statt unsystematischer Bias (Chaos).