KI und Forschungsdaten

Die Datenauswertung können Sie aber nicht einfach an ein KI-Tool delegieren. Das wäre aus zwei Gründen problematisch: Die wissenschaftliche Eigenleistung entfällt und KI-Tools machen bei der Auswertung systematisch Fehler. KI kann Sie aber bei der Auswertung begleitend unterstützen: 

Sinnvoll eingesetzt können KI-Tools die Auswertung begleitend unterstützen:

Der Einsatz von KI in der Datenanalyse birgt Risiken, die Sie kennen sollten:

• Bias: Versteckte Verzerrungen im Modell oder in den Daten können die Objektivität Ihrer Ergebnisse gefährden.
• Fehlende Reproduzierbarkeit: KI-Antworten variieren und lassen sich nicht exakt wiederholen. Das erschwert die zuverlässige Wiederholung von Analysen.
• Halluzinationen und Rechenfehler: KI kann Methoden, Quellen oder Kennzahlen erfinden und liefert bei Berechnungen teils systematisch falsche Ergebnisse.
• Black-Box-Problem: Der Entscheidungsweg eines KI-Modells bleibt meistens undurchsichtig. Transparenz und Nachvollziehbarkeit sind dadurch eingeschränkt.

Überprüfen Sie KI-generierte Ergebnisse daher immer kritisch.

Auch wenn KI-Tools Ihnen bei der Auswertung viel Arbeit abnehmen können, bleibt die wissenschaftliche Verantwortung bei Ihnen. Das bedeutet konkret: Wenn Sie Ihre Interviewdaten von einem KI-Tool auswerten lassen und das Ergebnis fehlerhaft ist, sind Sie dafür verantwortlich, das zu erkennen und zu korrigieren. KI-generierte Ergebnisse können verzerrte, unvollständige oder schlicht falsche Informationen enthalten, die trotzdem überzeugend klingen. Prüfen Sie Ergebnisse daher immer selbst nach, mindestens stichprobenartig, indem Sie einen Teil Ihrer Daten eigenständig auswerten und mit dem KI-Output vergleichen.

Halten Sie außerdem fest, welche KI-Tools Sie wann und wofür eingesetzt haben, zum Beispiel in einem Forschungsjournal. Das macht Ihren Forschungsprozess transparent und nachvollziehbar, was insbesondere bei Seminar- und Abschlussarbeiten wichtig ist.

Unabhängig davon, welche Tools Sie für Transkription und Auswertung einsetzen: Sobald Sie im Studium mit personenbezogenen oder vertraulichen Daten arbeiten, greifen datenschutzrechtliche Vorgaben, die Sie kennen und einhalten müssen. Das betrifft zum Beispiel 

• personenbezogene Daten aus Interviews, Umfragen oder Lehrveranstaltungen
• sensible Informationen, die Rückschlüsse auf einzelne Personen zulassen, sowie 
• vertrauliche Forschungsdaten oder interne Unterlagen. 

Grundsätzlich ist die Verarbeitung von personenbezogenen Daten aufgrund der Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) verboten. Es gibt jedoch zwei Ausnahmen:

1. Einwilligung der betroffenen Person: Wenn Sie zB Interviews führen, müssen Sie die Zustimmung der befragten Personen bereits vor der Datenerhebung im Rahmen einer informierten Einwilligungserklärung einholen.
2. Gesetzliche Anforderung: In bestimmten Fällen ist die Datenverarbeitung gesetzlich vorgeschrieben. Die Nutzung der Lernplattform Moodle etwa ist über die Datenschutzerklärung der Universität Wien abgedeckt, weshalb Sie als Studierende nicht gesondert zustimmen müssen.

Im Rahmen studentischer Forschung ist die Erhebung personenbezogener Daten in den meisten Fällen nur mit ausdrücklicher Einwilligung der betroffenen Personen zulässig. Zusätzlich dürfen die Daten nicht an Dritte weitergegeben werden. 

Genau hier wird der Einsatz von KI-Tools problematisch: Sobald Sie personenbezogene Daten in ein KI-Tool eingeben, verlassen diese Daten Ihren Einflussbereich. Der Anbieter des Tools erhält Zugriff auf die Inhalte, was rechtlich als Weitergabe an Dritte gilt. Das ist ohne ausdrückliche Einwilligung der betroffenen Personen ein Verstoß gegen die DSGVO. Hinzu kommt, dass viele Tools, insbesondere kostenlose Angebote, Daten auf Servern außerhalb Europas verarbeiten. Damit ist der Datenschutz nach EU-Standards nicht gewährleistet. Außerdem werden eingegebene Daten häufig für das Training neuer Modelle weitergenutzt, was einer zusätzlichen Weitergabe an Dritte entspricht, ohne dass Sie oder die betroffenen Personen darüber informiert werden.

Ein konkreter Schritt, um den Datenschutz in Ihrer Forschungsarbeit sicherzustellen, ist die Pseudonymisierung der auszuwertenden Daten. Das bedeutet: Sie ersetzen alle Angaben, die eine Person identifizierbar machen könnten, durch neutrale Codes. So können Sie die Daten weiterverarbeiten und auswerten, ohne dass Rückschlüsse auf einzelne Personen möglich sind. Erstellen Sie am besten einen Pseudonymisierungsplan: 

• Codes vergeben: Ersetzen Sie alle Namen und identifizierenden Angaben durch neutrale Codes, zum Beispiel B1, B2, B3 für befragte Personen. Verwenden Sie keine Initialen oder Abkürzungen, die Rückschlüsse auf Personen zulassen.
• Codeliste anlegen: Erstellen Sie eine separate Tabelle, in der festgehalten wird, welcher Code welcher Person entspricht. Diese Tabelle muss getrennt von den Forschungsdaten aufbewahrt werden.
• Kontextinformationen prüfen: Prüfen Sie, ob aus dem Kontext einzelner Aussagen noch auf Personen geschlossen werden kann, zum Beispiel durch die Kombination von Beruf, Alter oder Wohnort. Entfernen oder verallgemeinern Sie solche Angaben wo nötig.
• Codes konsequent anwenden: Verwenden Sie die Codes durchgängig in allen Dokumenten: im Transkript, in der Auswertung und in der Abschlussarbeit. Verwenden Sie nach außen nie Klarnamen.

Wichtig: Pseudonymisierte Daten gelten weiterhin als personenbezogen. Die DSGVO gilt daher auch für pseudonymisierte Daten.

Auch wenn Sie keine personenbezogenen Daten eingeben, bleibt die Frage der Vertraulichkeit: Vertrauliche Informationen und unveröffentlichte Forschungsergebnisse sollten grundsätzlich nicht in ein KI-Tool eingegeben werden. Eine Ausnahme gilt, wenn Sie ein Tool ausschließlich lokal auf Ihrem Rechner betreiben oder das Tool in seinen Nutzungsbedingungen garantiert, dass eingegebene Daten nicht gespeichert und nicht für Trainingszwecke weiterverwendet werden. Beachten Sie außerdem die Vorgaben Ihrer Lehrveranstaltung: Was nicht explizit erlaubt ist, ist verboten.

Informieren Sie sich außerdem über die Regelungen Ihrer Lehrveranstaltung zum KI-Einsatz. Ihre Lehrperson entscheidet, welche Tools zur Datenerhebung, Transkription und Auswertung eingesetzt werden dürfen. Was nicht explizit erlaubt ist, gilt als verboten. Klären Sie das im Zweifelsfall direkt mit Ihrer Lehrperson.