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Im Fach „Quantitative Analyse“ meines Masterstudiums „Content Strategy“ an der FH Joanneum standen die Durchführung einer Umfrage mit Google Formular und die Auswertung der Ergebnisse mit JASP im Vordergrund. Aufgrund meiner eingerosteten Statistikkenntnisse seit meinem Bachelorabschluss in „Media- und Kommunikationsberatung“ an der FH St. Pölten im Jahr 2013, war die Unterstützung durch ChatGPT im gesamten Prozess äußerst hilfreich.

Dieser Blogbeitrag widmet sich meinen Erfahrungen und den vielfältigen Anwendungsmöglichkeiten von ChatGPT.

Die Auswertung erfolgte im Rahmen einer Umfrage, die im April 2024 durchgeführt wurde. Den vollständigen Bericht samt Ergebnisse finden Sie hier: „Können wir KI-Bilder noch von Fotografien unterscheiden?“

ChatGPT als Unterstützung bei Hypothesenformulierung

ChatGPT kann dazu verleiten, inhaltlich über die Stränge zu schlagen. Bei meiner ersten Idee für die Hypothesenformulierung ging es um die Korrelation zwischen der Verwendung von authentischem Bildmaterial durch Ministerien und dem Vertrauen der Öffentlichkeit sowie um die Bedingungen für den Einsatz von Stock- oder generiertem Bildmaterial ohne Vertrauensverlust, abhängig von der Abstraktheit und Emotionalität der Themen. 

Das war zwar sehr spannend, aber viel zu komplex. Also startete ich neu und untersuchte die Fähigkeit von Menschen, KI-generiertes Bildmaterial von echten Fotos zu unterscheiden. Selbst bei diesem einfacheren Ansatz war die Unterstützung durch ChatGPT bedeutend.

ChatGPT als Unterstützung bei der Datenaufbereitung

Nach der Teilnahme von 154 Personen an der Umfrage lud ich die Excel-Tabelle herunter und übertrug die Daten in JASP. Anfangs kannte ich das Programm nicht und experimentierte einfach.

Nach einigen Versuchen wurde es wichtig, sich auf die Forschungsfragen zu konzentrieren. Doch ich wusste nicht, welche Programmabfragen ich machen musste, und hatte das Gefühl, etwas vergessen zu haben.

ChatGPT erklärte mir, dass ich für die Analyse der Hypothesen nicht nur eine Spalte für die Antworten brauche, sondern auch Spalten für die Bewertung der Richtigkeit und eine Punktezahl, die den Erkennungswert darstellt. Diese Hinweise erwiesen sich als äußerst wertvoll für die Datenaufbereitung.

Das Bild zeigt eine von ChatGPT erstellte Beispiel-Datenstruktur und eine JASP-Tabelle zur Erkennungsrate.

ChatGPT als Unterstützung im Programm

Während meines Bachelorstudiums lernte ich das Statistikprogramm SPSS kennen. An das Programm selbst erinnere ich mich kaum, wohl aber an den Stress, den es verursachte. JASP war für mich völliges Neuland. „Uff“, dachte ich. „Es kostet immer viel Zeit, die passenden YouTube-Tutorials zu einem Thema zu finden.“ Daher stand ich dem Ganzen zunächst skeptisch gegenüber. 

Doch ChatGPT ermöglichte mir eine effiziente Bewältigung der Programmschritte inJASP. Es half mir nicht nur, Ergebnisse zu erzielen, sondern unterstützte mich auch emotional, da ich den Prozess mit “jemandem gemeinsam” bewältigte.

ChatGPT als Interpretationshilfe

Die Daten zu interpretieren, fiel mir nicht immer leicht. Bei Unsicherheiten machte ich einen Screenshot und überprüfte meine Annahmen mit ChatGPT. Zugegeben, bei zwei Grafiken wusste ich überhaupt nicht, worum es ging. Auch hier fragte ich ChatGPT und erhielt hilfreiche Erklärungen. Dennoch ist es wichtig, die Ergebnisse stets zu überprüfen. Einmal nahm ChatGPT fälschlicherweise an, ein niedrigerer Erkennungswert bedeute ein besseres Ergebnis, was nicht stimmte.Es fühlt sich zwar wie Schummeln an, aber ohne diese Hilfe hätte ich das Problem nicht lösen können. 

Das bedeutet jedoch nicht automatisch, dass die Lösung richtig ist. Dieser Abschnitt bringt mich zum Nachdenken, weil ich mich frage,was meine tatsächliche Leistung ist, wenn ich ChatGPT als Unterstützung heranziehe. Andererseits ist das Ziel des Kurses, dass ich mich möglichst intensiv mit dem Thema quantitative Forschung auseinandersetze. Ich persönlich habe das Gefühl, dass ich länger am Ball bleibe, weil ChatGPT mir hilft, Hürden zu überwinden und mich motiviert, weiterzuarbeiten.

"ChatGPT zeigt mir, dass nichts, was man lernt, umsonst ist. Alles bleibt irgendwie erhalten, und es ist wichtig, über Basiskompetenzen zu verfügen, die man reaktivieren kann."

Ein von ChatGPT interpretierter Screenshot aus JASP, der einen Density Plot zeigt. Der Plot visualisiert die Verteilung der Erkennungsquote (x-Achse) in Bezug auf die Selbsteinschätzung (farblich kodiert) der Befragten.

ChatGPT für wissenschaftliches Wording

Obwohl ich es im Bachelorstudium gelernt habe, gehört wissenschaftliche Sprache seit zehn Jahren nicht mehr zu meinem Alltag. Daher fiel es mir anfangs schwer, die richtigen Formulierungen zu finden. Obwohl ich wusste, dass man das Wort „man“ vermeiden sollte, nutzte ich ChatGPT zur Korrektur meiner Texte.

Zusätzlich musste ich über 70 Abbildungen und Screenshots aus verschiedenen Programmen einheitlich und nach APA-Richtlinien zitieren. Ich habe das alles gelernt und bin dafür sensibilisiert, aber ich weiß es nicht mehr aus dem Stegreif.Mit ChatGPT konnte ich mir dieses Wissen wieder ins Gedächtnis rufen und Annahmen überprüfen. Oft dachte ich: „Ahja, genau, so macht man das.“

Zwei Screenshots: Links zeigt ChatGPT Hilfe beim einheitlichen Gestalten eines Abbildungsverzeichnisses mit Google Formularen, Excel-Datenaufbereitung und JASP-Screenshots. Rechts beschreibt ChatGPT einfache Zitierregeln für Fußnoten, einschließlich Abkürzungen wie 'ebd.'

Über den Workflow

Ich arbeitete mit zwei Bildschirmen, auf denen JASP, Word, Excel und ChatGPT gleichzeitig liefen. Ständig kopierte und überprüfte ich Daten, besonders bei der Diagrammerstellung und den Formeln in Excel, was eine Herausforderung darstellte. Seit zehn Jahren hatte ich diese Tätigkeiten nicht mehr praktiziert. Als ehemalige Grafikerin kostete es mich viel Überwindung, den Report in Excel und Word zu erstellen. Umso mehr freue ich mich darauf, wenn ChatGPT in Zukunft interaktive Tabellen korrekt erstellen kann. Allerdings bot mir ChatGPT einmal ein falsches Diagramm an, was mich verunsicherte. 

Ein weiterer Rückschlag war, als ChatGPT am 4. Juni 2024 ausfiel, was meinen Workflow stark störte und mir zeigte, wie sehr ich mich auf die Unterstützung verlassen hatte. Zum Schluss nutzte ich ChatGPT, um mein gesamtes PDF-Dokument auf Rechtschreibfehler zu prüfen, was mir einiges an Arbeit ersparte.

Das Bild zeigt drei Diagramme, die von ChatGPT erstellt wurden: Ein Kreisdiagramm, das den Anteil der falschen Einschätzungen pro Bild darstellt, und zwei Diagramme, die die Erkennungsquote nach der Erstellung eines KI-Bildes vergleichen. Die Balken- und Liniendiagramme zeigen, dass Teilnehmer, die ein KI-Bild erstellt haben, eine geringere Erkennungsquote haben, was falsch ist.

Conclusio

Die Zusammenarbeit mit ChatGPT hat meinen Arbeitsprozess erheblich verbessert und mir geholfen, komplexe Aufgaben effizienter zu bewältigen. Das Projekt war spannend, und ich freue mich, dass ich das Gelernte anwenden konnte.Wissenschaftliches Arbeiten wird dadurch nicht unbedingt einfacher, sondern anders. Man kann sich zwar durchmogeln,aber ich habe mehr Zeit mit dem Thema verbracht, weil es Spaß gemacht hat und mir ChatGPT ein Gefühl von Autonomie gegeben hat. Die endgültige Bewertung der Ergebnisse bleibt abzuwarten, da der Bericht nun zur Revision bei meiner Dozentin Mag. Dr. Susanne Sackl-Sharif, Bakk. MA liegt.

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Tiny

Tiny Bernhard BA ist eine österreichische Designerin und Illustratorin, spezialisiert auf generative KI in der Bildgestaltung. Sie teilt ihre Einblicke und Techniken auf ihrem Blog und lehrt an der FH St. Pölten im Department Digital Business & Innovation.

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