Das Projekt FACES (Feasibility, Acceptance, and Data Quality of New Multimodal Surveys) untersucht, wie Virtuelle Realität (VR) und Künstliche Intelligenz (KI) eingesetzt werden können, um klassische Face-to-face-Befragungen innovativer zu gestalten. Ziel ist es, Herausforderungen bei Interviewer-basierten Befragungen wie steigende Erhebungskosten und sinkende Rücklaufquoten mit neuen Techniken perspektivisch besser begegnen zu können.

Avatare, also virtuelle Repräsentationen von Menschen, sowie KI-Systeme eröffnen neue Möglichkeiten, umfragebasierte Studien durchzuführen. Mit FACES möchte ein Forschungsteam des Leibniz-Instituts für Bildungsverläufe (LIfBi) und der Goethe-Universität Frankfurt ein Avatar-basiertes Befragungssystem entwickeln, in der Praxis testen und seine Anwendbarkeit untersuchen.

„Die Integration von VR und KI in die Umfrageforschung kann helfen, Lösungen für aktuelle Probleme bei persönlichen Befragungen zu entwickeln. Wir erhoffen uns beispielsweise, Rücklaufquoten und die Qualität der Daten zu verbessern sowie längerfristig die Kosten für die Durchführung reduzieren zu können“, so Prof. Dr. Corinna Kleinert, Projektleiterin bei FACES.

Neue Ansätze für die Datenqualität
Mit FACES soll ein neues System für Interviewer-basierte Online-Befragungen entwickelt werden. Darin werden unterschiedliche Avatare integriert, aber auch KI-Technologien zur automatischen Verarbeitung von Sprach- und Verhaltensdaten.

„Wir wollen herausfinden, wie verschiedene Avatar-Designs in bestimmten Interviewsituationen von den Befragten angenommen werden und wie sich das auf die Akzeptanz und Datenqualität einer Befragung auswirkt“, erklärt Prof. Dr. Christian Aßmann, ebenfalls Projektleiter bei FACES. „Besonders interessant ist die Frage: Können virtuelle Interviewende typische Verzerrungen in Befragungen verringern – zum Beispiel dadurch, dass sich die Teilnahmebereitschaft am Interview erhöht oder dass dem Avatar gegenüber ehrlicher geantwortet wird?“

Untersuchungen und Tests in der Praxis
Im ersten Schritt wird ein Open-Source-System für Avatar-basierte und videobasierte Interviews entwickelt. In Experimenten werden unterschiedliche Merkmale der Avatare (z.B. Fotorealismus), der Interviewsituation (z.B. Raumdesign) und die Immersivität des Interviews (also das Eintauchen in die Interviewsituation) getestet, um Kombinationen zu finden, die für Befragungen gut geeignet sind. Dabei werden sowohl Interviews in virtuellen Umgebungen als auch videobasierte Formate eingesetzt.

Anschließend werden diese Merkmalskombinationen in Interviews mit Teilnehmenden der Startkohorten 3 und 5 des Nationalen Bildungspanels (NEPS) erprobt. Beide Kohorten starteten 2010 mit Schülerinnen und Schülern der 5. Klasse beziehungsweise Studienanfängern. Beide Gruppen werden seitdem im NEPS auf ihrem Bildungsweg begleitet. In den experimentellen Befragungen wird untersucht, ob Interviews mit Avataren Vorteile gegenüber Video-Interviews mit echten Personen haben, beispielsweise mit Blick auf Akzeptanz, Durchführbarkeit oder Non-Response Bias (Verzerrung von Umfragen durch systematische Antwortausfälle). Außerdem soll herausgefunden werden, welche Merkmale der Situation und der Avatare dabei helfen, Interviewereffekte zu verringern. Diese Erkenntnisse fließen schließlich in das KI-basierte Training Avatar-basierter Chatbots ein.

FACES wird im Rahmen des Infrastrukturschwerpunktprogramms SPP 2034 „New Data Spaces“ durch die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) gefördert und gemeinsam vom LIfBi und der Goethe-Universität Frankfurt durchgeführt.

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