Was ist ein Velocity-Angriff?

Im Bereich der Marktforschung und Insights bezeichnet der Begriff ‚Velocity-Angriff‘ Situationen, in denen betrügerische Akteure im Rahmen koordinierter Angriffe eine hohe Anzahl von Umfrageabschlüssen simulieren.

Anstatt einzelne betrügerische Versuche zu unternehmen, basieren solche Angriffe auf Geschwindigkeit und Menge, wobei zahlreiche Umfrageeingaben schnell ‚abgeschlossen‘ werden.

Velocity-Angriffe sind absichtlich darauf ausgelegt, legitimes Umfrageverhalten zu imitieren, um Belohnungen zu erschleichen.

Was ist eine Click-Farm?

‚Click-Farms‘ sind eine Form von Betrugsoperation, bei der eine Gruppe von (oft) schlecht bezahlten Menschen und/oder automatisierter Technologie (z. B. Bots und Skripten) große Mengen an Klicks auf Inhalte erzeugt.

Click-Farms profitieren von der künstlichen Steigerung der Interaktionen mit Inhalten und beeinflussen zahlreiche Branchen. Zum Beispiel durch das Klicken auf Anzeigen, das Generieren von Likes in sozialen Medien und das Abonnieren von Inhalten.

Im Kontext von Umfragen in der Research- und Insights-Branche füllen Click-Farms massenhaft Umfragen aus, um die angebotenen Belohnungen abzugreifen.

Introduction

In einem Marktforschungs-Ökosystem hat Datenqualität oberste Priorität. Betrug stellt eine erhebliche Herausforderung für Marktforschungs- und Insights-Profis dar, die zunehmend auf qualitativ hochwertige Daten angewiesen sind, um fundierte Entscheidungen zu treffen.

Die Branche kämpft ständig gegen organisierte Betrugsnetzwerke, die in der Lage sind, hochentwickelte Script-Betrugstechnologien zu entwickeln und einzusetzen, mit denen sie echte Menschen und reale Geräte nachahmen können.

Das ist ein Problem für alle. Tatsächlich gaben in einer Ende 2024 von Cint durchgeführten Umfrage 81 % unserer Kunden an, dass Betrug ihre derzeit größte Herausforderung ist. Für 62 % dieser Kunden ist Betrug auch im Jahr 2025 und darüber hinaus die wichtigste Priorität im Kampf.

„Betrug hat in den letzten fünf Jahren erheblich zugenommen“, sagt Jimmy Snyder, VP Trust and Safety bei Cint. „Wir haben gesehen, wie organisierte Betrugsgruppen rasant gewachsen sind, sich abgestimmt haben und unsere Branche in alarmierendem Tempo angreifen.“

Von Klickfarmen bis zu „Ghost Completes“, über X und Y, haben wir einige der wichtigsten betrugsbezogenen Herausforderungen skizziert, mit denen Kunden konfrontiert sind, und einige unserer eigenen Lösungsvorschläge angeboten.

Was kann gegen Ghost Completes unternommen werden?

Ein „Ghost Complete“ bezeichnet den Fall, wenn es einen Nachweis gibt, dass ein Teilnehmer eine Umfrage abgeschlossen hat, dies aber möglicherweise tatsächlich nicht getan hat. Ghost Completes sind aus verschiedenen Gründen ein Problem in der Branche.

Ihre Existenz kann die Datenqualität erheblich beeinträchtigen und die für Entscheidungsprozesse und Strategien so wichtigen Erkenntnisse verzerren, auf die Organisationen angewiesen sind. Falsche Erkenntnisse sind unzuverlässige Erkenntnisse.

Ghost Completes können auch die Kosten der Forschung komplizieren. Wenn sich herausstellt, dass ein Teil Ihrer Daten durch gefälschte Methoden erhoben wurde, besteht das Risiko, die Umfrage erneut durchführen zu müssen. Das ist weder ideal für Ihre Forschung noch für Ihr Budget.

Um dem Problem der Ghost Completes entgegenzuwirken, setzt sich Cint dafür ein, unsere bestehenden Server-zu-Server-Lösungen auszubauen, um die Sicherheit von Redirect-Links zu maximieren und Ghost Completes so umfassend wie möglich zu eliminieren.

Das Trust- und Safety-Team von Cint hat ein proprietäres Server-zu-Server-API-Angebot für Stichprobenkäufer und Umfrageplattformen entwickelt. Die erste Cint-Umfrageplattform, die diese Lösung integrierte, um den Kunden eine abgesicherte und sichere Verbindung für die Durchführung ihrer Projekte zu bieten, war Forsta.

Infolgedessen haben alle Forsta-Kunden, die Cint nutzen, Zugang zur Sample-Flow-Umgebung von Cint Secure Survey, in der Ghost Completes effektiv eliminiert werden. Die Server-zu-Server-Verbindung beseitigt eine kostspielige Herausforderung und hebt den Standard für Datenqualität an.

Wie geht man am besten mit Click-Farms um?

Eine weitere Sorge in der Branche ist die Praxis sogenannter „Click-Farms“. Der Begriff bezeichnet Angriffe, bei denen große Gruppen von (oft) schlecht bezahlten Arbeitern eingestellt werden, um Umfragen auszufüllen und Belohnungen zu kassieren.

Diese Operationen reichen von Teams, die VPNs nutzen, um Umfrageergebnisse zu manipulieren, bis hin zu Einzelpersonen mit mehreren Monitoren, die Bots einsetzen, um die Angriffe durchzuführen.

Da diese betrügerischen Aktivitäten im Hintergrund ablaufen, ist es schwierig, sie in Echtzeit zu erkennen. Dies kann dazu führen, dass betroffene Organisationen das volle Ausmaß des begangenen Betrugs nicht erkennen.

Das Trust-Score-Modell von Cint – unser proprietäres Tool, das KI und Machine Learning kombiniert, um Betrug zu verhindern, bevor er passiert – hilft uns, solche betrügerischen Angriffe zu bekämpfen.

Der Trust Score nutzt unseren enormen Datenpool, um verdächtiges Verhalten und betrügerische Akteure zu erkennen. Dabei setzt er die genannten KI- und Machine-Learning-Algorithmen ein, um Betrug proaktiv zu verhindern und unser Lieferantennetzwerk respondentengenau zu bewerten.

Die entscheidenden Erfolgsfaktoren im Kampf gegen diese Bedrohungen liegen sowohl in der Erkennung – dem Erkennen von Mustern über tausende Kunden, Partner und Milliarden von Transaktionen hinweg – als auch im Handeln, unterstützt durch modernste proprietäre KI-Technologie und führende Bot-Erkennungstools von Drittanbietern.

Cint setzt sich aktiv dafür ein, Velocity-Angriffe zu verhindern, indem im Vor-Screening-Prozess qualifizierende offene Fragen eingesetzt werden. Teilnehmende müssen Freitextantworten geben, die anschließend auf Relevanz und Kohärenz geprüft werden. Ein Beispiel: Wenn ein Teilnehmender angibt, zwischen 18 und 24 Jahre alt zu sein, aber gleichzeitig behauptet, 25 Jahre Berufserfahrung zu haben, fällt diese Inkonsistenz sofort auf. Solche Widersprüche sind ein klarer Hinweis auf einen möglichen Angriff auf unser System.

Zusätzlich helfen Multiple-Choice-Fragen in der Vor-Screening-Phase dabei, Inkonsistenzen zu erkennen und verdächtige Teilnehmende zu markieren. Diese Fragen sind so gestaltet, dass nur eine oder zwei von sechs Antwortmöglichkeiten korrekt sind, was uns ermöglicht, betrügerische Akteure zu erkennen und auszuschließen.

Können Teilnehmende genau identifiziert und verifiziert werden?

Niemand will betrügerische Erkenntnisse – für erfolgreiche Marktforschung sind echte Menschen entscheidend.

Schlussfolgerung

Möchten Sie mehr darüber erfahren, wie Cint Betrug bekämpft? Beteiligen Sie sich an der Diskussion auf unserer LinkedIn-Seite.

Introduction

Die programmatische Forschung ist der automatisierte Ein- und Verkauf von Umfrageantworten in einer Marktplatzumgebung. In solchen Systemen erfolgen Transaktionen automatisch, mit minimalem menschlichem Eingreifen.

Durch die Ablösung des traditionellen manuellen Stichprobenverfahrens – das häufig auf Tabellenkalkulationen und E-Mails basierte – bieten programmatische Stichproben erhebliche Vorteile. Unternehmen können Effizienzsteigerungen im großen Maßstab erzielen, darunter geringere Kosten, reduzierte Fehlerquoten, eine bessere Betrugsprävention und ein einfacher Zugang zu einem globalen Teilnehmerpool.

Das klingt alles großartig – aber wie können Fachleute aus Forschung und Insights sicherstellen, dass qualitativ hochwertige Antworten und programmatische Forschung wirklich Hand in Hand gehen?

Möchten Sie mehr darüber erfahren, warum es für Käufer so wichtig ist, die Qualität in der programmatischen Forschung aufrechtzuerhalten? Jimmy Snyder, Vice President of Trust and Safety, und Shelby Downes, Senior Program Manager, erklärten uns, wie man in einem sich ständig verändernden Umfeld am besten eine hohe Qualität aufrechterhält.

Fortschrittliche Lösungen für präzise Erkenntnisse

Käufer, die sich mit programmatischer Forschung befassen, machen sich häufig Sorgen um die Authentizität ihrer Daten und darüber, ob die erhaltenen Umfrageantworten von echten Personen stammen und zuverlässig zur Gewinnung von Erkenntnissen sind.

„Betrug ist in den letzten fünf Jahren erheblich angestiegen“, sagt Snyder. „Wir haben gesehen, wie organisierte Betrugsgruppen rasant gewachsen sind, sich abgestimmt haben und unsere Branche in alarmierendem Tempo angreifen.“

Einer der wichtigsten Schritte, die Cint unternommen hat, um Betrug zu bekämpfen und Datenqualität sowie Genauigkeit sicherzustellen, ist die Einführung des Trust-Score-Modells. Als Herzstück unseres globalen Engagements für Datenqualität zur Bereitstellung authentischer Erkenntnisse von echten Menschen sagt der Trust Score Betrug voraus, noch bevor er passiert. Das Machine-Learning-Modell bewertet das Verhalten der Teilnehmenden intelligent, um minderwertige Daten auszusortieren, die qualitativ hochwertige Verbraucheranalysen beeinträchtigen könnten.

Jedes Mal, wenn eine teilnehmende Person den Umfrageprozess durchläuft, bewertet der Cint Trust Score ihre bisherigen Aktivitäten anhand unseres umfangreichen Datenpools und stuft ihre Authentizität auf Basis verschiedener vordefinierter Kriterien ein.

Einfach ausgedrückt: Wir bekämpfen Bots mit Bots.

Zusätzlich zum Trust Score bietet Cint automatisierte Feldsteuerungsfunktionen über die Cint Exchange – den weltweit größten Research-Marktplatz – die Betrug durch KI-gestützte Quotenaussteuerung eindämmen können.

Dann ist da noch die Frage der Sample-Blends. Bei Sample-Blends geht es darum, zu steuern, welche Panels Teilnehmende zu einem Projekt beitragen. Dies hilft, die Repräsentativität der Stichprobe über die Zeit hinweg sicherzustellen und Verzerrungen zu vermeiden, indem verhindert wird, dass bestimmte Panels den Großteil der Stichprobe liefern.

„Mit Cint haben Käufer die vollständige Kontrolle über ihre Sample-Blends, sodass sie sicherstellen können, dass das Verhältnis der Stichprobenquellen erhalten bleibt und unbeeinflusst ist“, sagt Jimmy Snyder. „Unsere Account-Teams stehen jederzeit bereit, um die optimale Mischung für das Geschäftsmodell jedes einzelnen Kunden zu empfehlen.“

Auch die automatisierte Feldsteuerung spielt eine Rolle. „Betrüger setzen häufig sogenannte Velocity-Angriffe ein, bei denen sie gezielt Umfragen angreifen und diese mit fehlerhaften Abschlüssen überfluten“, sagt Shelby Downes. „Die automatisierte Feldsteuerung ermöglicht es Kunden, die Geschwindigkeit zu steuern, mit der Stichproben in ihre Projekte einfließen. Das bedeutet, dass es für Betrüger schwieriger wird, alle Quoten auszufüllen, bevor die Kunden ihre Daten überprüfen und Alarm schlagen können.“

Kosten senken und Zeit sparen

Traditionelle Forschungsmethoden können teuer sein – sowohl finanziell als auch in Bezug auf den Zeitaufwand. Ein programmatischer Ansatz kann Zeit und Geld sparen.

Bei schlechter Datenqualität können Käufer ihre Quoten nicht erfüllen und müssen Umfragen erneut durchführen. Auch Anbieter auf der Supply-Seite sind betroffen, da Rückbuchungen kostenbedingte Probleme verursachen.

Kunden sehen sich auch mit höheren Kosten konfrontiert, da verstärkte Anti-Betrugsmaßnahmen erforderlich sind. Da Budgetbeschränkungen weiterhin eine Herausforderung für Marktforschungs- und Insights-Profis darstellen, stellt sich die Frage: Wie lässt sich Qualität mit Kosten in Einklang bringen?

„Forschende können ihr Projekt einfach aufsetzen und es laufen lassen, während sie sich anderen Prioritäten widmen“, sagt Shelby Downes. „Die Qualitätssicherungsfunktionen von Cint prüfen automatisch die Stichprobe, während sie in das Projekt einfließt. Wir senden Forschenden sogar automatische Benachrichtigungen, wenn Fehler die Stichprobe einschränken.“

Für viele Kunden auf der Käuferseite der Marktforschung ist Zeit oft genauso knapp wie Geld. Es besteht immer die Sorge, dass sich Forschungsergebnisse verzögern könnten – und im schlimmsten Fall könnten minderwertige Daten sogar wertvolle Kunden kosten.

„Forschende müssen keine Zeit damit verbringen, die richtigen Teilnehmenden zu suchen, da programmatische Forschung sie mit einem globalen Pool vorprofilierter Personen verbindet, die bereit sind, an ihrer Umfrage teilzunehmen“, sagt Downes.

„Kunden legen Quoten fest, um eine ausgewogene Repräsentation innerhalb der Umfragen sicherzustellen“, fährt Downes fort. „Aber Cint spart den Kunden Zeit, indem Vorlagen angeboten werden. Forschende können entweder aus von Cint entwickelten Vorlagen wählen oder eigene Vorlagen erstellen.“

Cint investiert stark in technologische und operative Qualitätslösungen und bietet Kunden gleichzeitig mehr Möglichkeiten, das Projektmanagement zu automatisieren – und so den Zeitaufwand für Umfragen zu reduzieren.

Das menschliche Element darf niemals ignoriert werden.

Trotz der enorm wichtigen Rolle, die fortschrittliche technologische Lösungen bei der Sicherstellung von Qualität und programmatischer Forschung spielen, haben echte Menschen weiterhin einen großen Einfluss auf die Qualität in der Forschung.

Zu diesem Zweck setzt Cint seine Mitarbeitenden im Rahmen unserer operativen Programme ein. So können wir Maßnahmen und Prozesse umsetzen, die das auffangen, was automatisierte Technologien übersehen. Dies wiederum verschafft Cint einen menschenzentrierten Rahmen, der es uns ermöglicht, unsere Produkte weiterzuentwickeln und den Schutz auf der Cint Exchange zu verbessern.

„Cints operative Programme sind darauf ausgelegt, die Qualität über all unsere Qualitätssäulen hinweg zu steuern und aufrechtzuerhalten – Käufer, Anbieter, Teilnehmende, Produkt sowie Service/Betrieb“, sagt Downes.

Zum Beispiel haben wir Systeme im Einsatz, die ungewöhnliche Abrechnungen markieren. Diese können durch käuferbezogene Fehler entstehen, wie etwa das Ablehnen aller abgeschlossenen Interviews. Unsere Technologie wandelt solche Rückbuchungen automatisch wieder in abgeschlossene Interviews um und benachrichtigt den Käufer, der dann eine korrekte Bewertung und Abrechnung vornehmen kann. Wenn zusätzliche Unterstützung benötigt wird, stehen unsere Mitarbeitenden bereit, um zu helfen.

Wie Downes es ausdrückt: „Menschen arbeiten Hand in Hand mit Technologie, um die bestmöglichen Ergebnisse sicherzustellen.“

Conclusion

Technologie allein kann keine einwandfreie Datenqualität garantieren. Das menschliche Element bleibt entscheidend, um sicherzustellen, dass Qualitätskontrollen umfassend und wirksam sind.

Bei Cint arbeiten Technologie und Menschen Hand in Hand, um die genauesten und zuverlässigsten Erkenntnisse zu liefern – damit Forschende die Herausforderungen der programmatischen Forschung meistern und gleichzeitig von ihren Vorteilen profitieren können.

Möchten Sie über programmatische Forschung sprechen? Beteiligen Sie sich an der Diskussion auf unserer LinkedIn-Seite.

Jimmy Snyder, Vice President für Trust & Safety bei Cint, und Shelby Downes, Senior Program Manager, geben Einblicke in verschiedene Maßnahmen zur effektiven Bekämpfung von Bots.

Der Aufstieg der KI

Mit der Weiterentwicklung der Künstlichen Intelligenz (KI) eröffnen sich zahlreiche Vorteile – von der Verbesserung der Diagnosefähigkeiten medizinischer Fachkräfte bis hin zur Zusammenfassung von Produktbewertungen für Verbraucher.

KI kann jedoch auch missbraucht werden. Die Welt erlebt bereits, wie KI Studierenden hilft, bei Prüfungen zu betrügen, und wie Deepfakes zur Verbreitung von Fehlinformationen genutzt werden. Die Sorge über den Einsatz von KI durch Kriminelle wächst ebenfalls, wobei Experten Hypothesen aufstellen und Daten über die Auswirkungen sammeln.

Die Marktforschungsbranche ist nicht immun gegen den Anstieg von KI-gesteuertem Betrug. Von Bots, die offene Fragen ausfüllen, bis hin zu ausgeklügelten Click-Farm-Methoden – die Folgen von KI-gestütztem Betrug sind tiefgreifend und weitreichend. Deshalb ist es unerlässlich, zu verstehen, wie man diesen Bedrohungen mit ebenso fortschrittlicher Technologie proaktiv begegnet.

KI-gesteuerten Betrug verstehen

KI-gesteuerter Betrug nutzt Machine-Learning-Algorithmen, um menschliches Verhalten zu imitieren, was die Erkennung und Verhinderung zunehmend erschwert. Dies stellt eine Herausforderung für die Marktforschungsbranche dar, die darauf basiert, menschliches Verhalten zu verstehen und vorherzusagen.

Generative Chat-Tools wie ChatGPT bieten einfachen Zugang zu Technologien, die glaubwürdige Umfrageantworten erzeugen können. Diese Fähigkeit birgt das Risiko, nicht repräsentative und ungenaue Antworten zu erzeugen, untergräbt das Vertrauen in die Qualitätsstandards der Branche und verursacht erhebliche finanzielle Folgen entlang der gesamten Forschungskette.

Warum ist die Bekämpfung von KI-gesteuertem Betrug essenziell?

Schutz der Informationsintegrität

KI-gesteuerter Betrug gefährdet die Integrität der von Forschenden erhobenen Daten. Diese Daten werden von Einzelpersonen, Unternehmen und sogar politischen Parteien genutzt, um Entscheidungen im realen Leben zu treffen. Fehlinformationen aufgrund minderwertiger Daten können zu falschen Meinungen, schlechten Geschäftsentscheidungen und Beeinflussung von Wahlen führen. Durch den Einsatz fortschrittlicher Technologien zur Bekämpfung dieser Bedrohungen können wir dazu beitragen, die Informationsintegrität zu bewahren und das Vertrauen in die Branche wiederherzustellen.

Vertrauen bewahren

Unternehmen sind zunehmend anfällig für KI-gestützten Betrug. Doch durch Investitionen in Betrugsbekämpfungstechnologien können Unternehmen ihren Ruf schützen und das Vertrauen der Kunden bewahren. Wenn sie das versäumen, drohen erhebliche finanzielle Verluste und sogar rechtliche Konsequenzen.

Schutz von Unternehmen und finanzieller Sicherheit

Das Hauptmotiv der meisten Betrugsfälle ist finanzieller Gewinn, der auf Kosten finanzieller Verluste der Betroffenen geht. Da Betrüger KI einsetzen, um ihre Methoden zu verbessern, sind Einzelpersonen und Organisationen erhöhten Risiken ausgesetzt. Der Schutz einzelner Akteure ist für unsere gesamte Branche entscheidend, da Geschäftsbereiche eng miteinander verflochten sind. Eine effektive Reaktion auf KI-gesteuerten Betrug kann dazu beitragen, die finanzielle Stabilität von Unternehmen und der Branche zu sichern.

Strategien zur Bekämpfung von KI-gesteuertem Betrug

Es ist nicht alles düster, wenn es um KI geht. Es gibt viele Strategien, die Unternehmen einsetzen können, um diesem neuen automatisierten Gegner zu begegnen:

Bots gegen Bots.

Der Einsatz von Machine Learning und KI zur Erkennung betrügerischer Aktivitäten kann die Präventionsmaßnahmen erheblich verbessern. Cint hat unsere proprietäre Lösung Trust Score entwickelt, die große Datenmengen analysieren kann, um ungewöhnliche Muster zu erkennen und potenzielle Bedrohungen zu markieren, bevor sie eskalieren.

Innovation kennt keine Pause

Die Bekämpfung von KI-Betrug erfordert die Entwicklung neuer Technologien und fördert Innovationen in den Bereichen Cybersicherheit und KI-Ethik. Durch die Priorisierung von Forschung und Investitionen in diesen Bereichen können wir eine sicherere digitale Landschaft schaffen und den technologischen Fortschritt insgesamt vorantreiben. Cint verfügt über eine solide Roadmap für unsere Qualitätslösungen. Unser Platform Intelligence Team überprüft die Wirksamkeit der Lösungen und stellt sicher, dass Entscheidungen datenbasiert getroffen werden.

Mitarbeitende gezielt einsetzen

Der Einsatz von Technologie zur Bekämpfung von KI-Betrug ist unerlässlich; Unternehmen sollten jedoch auch operative Maßnahmen und Prozesse implementieren, um das zu erkennen, was Technologien möglicherweise übersehen. Indem diese Lücken geschlossen werden, können Organisationen ihren Schutz verbessern und Bereiche identifizieren, in denen die Technologie optimiert werden kann. Cint führt Programme durch, um die Qualität in all unseren Qualitätsbereichen zu verbessern: Käufer, Anbieter, Produkt, Teilnehmende sowie Service/Operatives.

Jeden Tag zum Lerntag machen

Die Aufklärung von Mitarbeitenden und der Öffentlichkeit über die Risiken von KI-gesteuertem Betrug ist entscheidend.
Cint führt gezielte Awareness-Programme durch, um Menschen das nötige Wissen zu vermitteln, verdächtige Aktivitäten zu erkennen und zu melden – und so eine informierte und sicherere Gesellschaft zu fördern.
Wir stehen dabei im direkten Austausch mit unseren Kunden und veröffentlichen Informationsbeiträge wie diesen, um das Bewusstsein für digitale Betrugsrisiken kontinuierlich zu stärken.

Wir sitzen alle im selben Boot

Zusammenarbeit und Kooperation innerhalb der Branche sind entscheidend im Kampf gegen KI-Betrug. Die Zusammenarbeit von Technologieunternehmen, Finanzinstituten und Aufsichtsbehörden kann zur Entwicklung effektiverer Lösungen und Standards führen. Cint beteiligt sich an der Global Data Quality Initiative, die diese Akteure zusammenbringt.

Den moralischen Kompass bewahren

Die Entwicklung und Einhaltung ethischer Richtlinien für den Einsatz von KI kann die mit ihrem Missbrauch verbundenen Risiken mindern. Indem Transparenz und Verantwortlichkeit in der KI-Entwicklung gefördert werden, können wir dazu beitragen, dass diese Technologien dem Gemeinwohl dienen. Alle Cint-Mitarbeitenden unterschreiben eine KI-Nutzungsrichtlinie, um bei der verantwortungsvollen Nutzung von KI Rechenschaft abzulegen.

Schlussfolgerung

Mit dem rasanten Wachstum von KI-Technologien haben Regulierungsrahmen Schwierigkeiten, Schritt zu halten. Organisationen, die KI-gesteuerten Betrug proaktiv angehen, schützen nicht nur sich selbst, sondern tragen auch zu einem stärkeren regulatorischen Umfeld bei. Durch die Einführung fortschrittlicher Betrugserkennungssysteme können Unternehmen dazu beitragen, Richtlinien zu gestalten, die ethische KI-Nutzung und Verantwortlichkeit fördern.

Betrug wird zunehmend raffinierter – besonders durch den Einsatz künstlicher Intelligenz. Der Kampf dagegen erfordert in erster Linie innovative technologische Lösungen.
Wenn Sicherheit, Integrität und Zusammenarbeit zur Priorität werden, können wir die gesamte Branche wirksam schützen.
Denn der Kampf gegen KI-gesteuerten Betrug ist nicht nur eine technische Herausforderung, sondern eine gesellschaftliche Verantwortung, die sofortiges Handeln erfordert.

In der online Marktforschung sind Betrugsversuche ein wachsendes Problem. Verfälschte Ergebnisse haben negative Konsequenzen für die Wirtschaft und das Ansehen der Marktforschung selbst. Zur Bekämpfung dieser Betrugsversuche ist die Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) entscheidend, um die Qualität und Verlässlichkeit der erhobenen Daten zu gewährleisten. KI-Technologien bieten innovative Ansätze zur Betrugserkennung und -vermeidung, die weit über traditionelle Methoden hinausgehen. Dieser Artikel beleuchtet die Power der KI in der Bekämpfung von Umfrage-Betrug und stellt die erfolgreichen Lösungen von Cint, einem führenden Anbieter in der Marktforschungsbranche, vor.

Betrug ist ein Branchen-Problem

Betrug in der Marktforschung ist ein globales Problem, das durch organisierte Netzwerke und ausgefeilte Technologien verstärkt wird. Betrüger nutzen Methoden wie Ghost Completes, Velocity-Angriffe und die Manipulation von Links, um falsche Daten zu generieren und ungerechtfertigte Belohnungen zu erhalten. Beispielsweise kommen Wohnsitz-Proxys, Massen-IP-Adressen und andere Mittel zum Einsatz, um vorzutäuschen, dass sich die Betrüger in bestimmten Ländern befinden. Die wirtschaftlichen Anreize und die Verfügbarkeit von Technologie machen es Übeltätern leicht, die Systeme zu manipulieren. Diese Betrugsversuche führen zu erheblichen finanziellen Verlusten und beeinträchtigen die Qualität der erhobenen Daten.

KI in der Marktforschung und bei Cint

Die Integration von KI in die Marktforschung revolutioniert die Art und Weise, wie Daten erhoben und analysiert werden. KI ist äußerst effektiv bei der Erkennung und Verhinderung von Betrug, weil sie große Datenmengen analysiert und Muster erkennt, die auf betrügerische Aktivitäten hinweisen. Durch maschinelles Lernen verbessert sich die Genauigkeit der Betrugserkennung kontinuierlich.

Cint nutzt KI zur Verbesserung der Qualität und Sicherheit seiner Umfragedaten. Durch automatisierte Matching-Verfahren und den Einsatz von Machine Learning (ML) wird die Authentizität der Umfrageergebnisse sichergestellt. Die Plattform verfügt über Antworten von mehr als 300 Millionen Befragten in über 130 Ländern. Zu den wichtigsten Einsatzbereichen gehören Durchführbarkeit, Rendite-Management, Cint Trust Score und die Verwendung von Tools wie DataDome zur Betrugserkennung.

Die Lösungen von Cint zur Bekämpfung von Umfrage-Betrug

Lösung 1: Sichere Server-to-Server-API-Integrationen

Eine der effektivsten Lösungen zur Betrugsbekämpfung ist die Implementierung sicherer Server-zu-Server-API-Integrationen. Cint nutzt diese Lösung, die in Partnerschaft mit Forsta entwickelt wurde, um „Ghost Completes“ zu 100% zu eliminieren. Diese Integration von Cint gewährleistet eine sichere End-to-End-Verbindung zwischen verschiedenen Plattformen und eliminiert Schwachstellen, die durch Link-Manipulationen entstehen können. Server-to-Server Integrationen lassen sich grundsätzlich mit jedem Surveytool herstellen.

Lösung 2: Cint Trust Score und KI-gestützte Überwachung

Der Cint Trust Score, ein von Cint entwickeltes System, nutzt KI, um betrügerische Aktivitäten zu erkennen und zu blockieren. Es analysiert historische Sitzungsdaten und identifiziert Muster, die auf Betrug hinweisen, wie beispielsweise Straight-lining und doppelte Antworten. Mit diesem Ansatz konnte Cint bis zu 68% der betrügerischen Befragten identifizieren und blockieren. Die Implementierung dieses Systems hat zu einer signifikanten Reduzierung schlechter Interviews und somit einer Verbesserung der Datenqualität geführt.

Bewährte Praktiken

Um die Qualität der Umfragedaten zu gewährleisten, sollten Unternehmen bewährte Verfahren anwenden. Dazu gehören:

• Echtzeitüberwachung:
  Schlechte Daten sollten in Echtzeit gemeldet und analysiert werden, um schnelle Gegenmaßnahmen zu ermöglichen.
• Zusammenarbeit mit dem Cint Trust & Safety Team:
  Identifizieren der Ursachen für schlechte Daten und Erstellen eines Aktionsplans.
• Verbesserung der Link-Sicherheit:
  Nutzen sicherer Links und API-Verschlüsselungen.
• Verwendung von Drittanbieter-Sicherheitstools:
  Einsatz von Tools zur Betrugserkennung und Qualitätssicherung. Tools zur Verwaltung der Befragten-Qualität und zur Erkennung von Bots sind essenziell.

Künstliche Intelligenz als Schlüssel in der Betrugs-Bekämpfung

Cint wird auch weiterhin in fortschrittliche KI- und ML-Technologien investieren, um die Qualität der Umfragedaten zu sichern und neue Betrugsmethoden zu bekämpfen. Zukünftige Pläne beinhalten den Ausbau des Trust Scores und die Entwicklung weiterer prädiktiver Modelle zur Betrugserkennung.

Über Cint

Cint ist ein Pionier der Marktforschungstechnologie (ResTech). Unsere Plattform, The Cint Exchange, ist der weltweit größte Marktplatz für digitale Marktforschung. Unsere Kunden nutzen Cint Exchange, um Umfragen zu stellen und Antworten von über 335 Millionen Menschen aus 130 Ländern zu erhalten, die sich bereit erklärt haben, ihre Meinungen, Motivationen und Verhaltensweisen gegen eine Gebühr mitzuteilen. Die Kunden von Cint nutzen diese Antworten dann zur Entwicklung von Unternehmensstrategien, zur vertraulichen Veröffentlichung von Forschungsergebnissen, zur genauen Messung der Wirkung digitaler Werbung und vielem mehr.

Cint Group AB (publ) ist an der Nasdaq Stockholm notiert (STO: CINT) und beschäftigt weltweit über 1.000 Mitarbeiter. Cint hat unter anderem Niederlassungen in Stockholm, London, Berlin, Barcelona, New York, Singapur, Gurgaon und Sydney.

Seit über 40 Jahren sammelt Marist Poll, ein vom Marist College geleitetes akademisches Unternehmen für Umfrageforschung, Erkenntnisse über die Amerikaner. In den ersten 37 Jahren wählten die Interviewer Festnetz- und Mobiltelefone von Telefonzellen auf dem Campus aus. Angesichts steigender Kosten und sinkender Antwortquoten musste Marist Poll seine Methodik modernisieren. „Dabei sind wir auf Cint gestoßen“, sagt Mike Conte, Director for Survey Solutions.

Das Full-Service-Projektmanagement von Cint

Nach Untersuchung mehrerer Online-Panel-Anbieter mit dem Ziel, Kosten und Zeit zu sparen, habe das „Full-Service-Projektmanagement“ von Cint ihn am meisten beeindruckt, erklärte Mike Conte. „Der gesamte Prozess ist sehr, sehr einfach“, betont er. „Unsere Systeme waren kompatibel, und dann haben wir sofort losgelegt. Nachdem wir mit der ersten Umfrage die Projektdauer und die Kosten halbiert hatten, haben wir diese Methode einfach beibehalten. Seitdem hat sie sich für uns bewährt.“

Heute verfolgt Marist Poll einen hybriden Ansatz bei seiner Arbeit: Die akademische Organisation sammelt Erkenntnisse aus einer Mischung aus eigener Telefon- und Textbefragung und Webumfragen von Cint. „Cint ist wirklich großartig, wenn wir kleinere Zielpopulationen haben, wie zum Beispiel einzelne Bundesstaaten. Im Gegensatz zu vielen anderen Panelanbietern verfügt Cint über die Stichprobengrößen, die es uns ermöglichen, innerhalb kleinerer Zielpopulationen grundsätzlich statistisch signifikante Stichproben zu erhalten.“

Die Vorteile überzeugen

Die Zusammenarbeit mit Cint hat neue – zuvor unerreichbare – Zielgruppen erschlossen. Online-Stichproben und Panels ermöglichen Marist Poll den Zugang zu viel jüngeren und vielfältigeren Zielgruppen. Das ist unerlässlich, wenn man alle demografischen Gruppen repräsentieren will. „Wir sind nur in der Lage, akademische Programme wie Gen Next (Umfragen von Gen Z für Gen Z) durchzuführen, weil Cint uns Zugang zu einer jüngeren Zielgruppe verschafft“, sagt Mike Conte.

Auch die Zeit- und Geldersparnis hat sich enorm ausgewirkt. „Projekte, für die wir früher mehrere Wochen brauchten, dauern jetzt nur noch ein paar Tage. Wir führen auch viel kosteneffizientere Umfragen durch, weil wir die Online-Ausfüllungen (der Teilnehmenden) von Cint mit einbeziehen.“

„Es geht um die Zeit bis zur Aufgabe, die Kosteneffizienz und die Reaktionsfähigkeit von Cint. Sobald ich eine E-Mail sende, weiß ich, dass es kein Problem sein wird, die Umfrage bis zum Ende des Tages fertig zu stellen.“

Verbesserte Effizienz

„Für landesweite Umfragen, für die wir früher fünf bis sieben Tage benötigten, brauchen wir jetzt nur noch ein bis drei Tage“, ist Conte begeistert. „Da wir zu einem großen Teil mit Medienpartnern zusammenarbeiten, ist alles ständig unter Zeitdruck oder in letzter Minute. Es gibt ein aktuelles Großereignis, und unsere Medienpartner wollen, dass wir sofort in den Einsatz gehen. Früher konnten wir ihnen erst etwa zwei Wochen vor dem Ereignis relevante Umfrageergebnisse versprechen. Zu diesem Zeitpunkt – bei einem 24-Stunden-Nachrichtenzyklus – sind das keine relevanten Daten mehr. Jedes Mal, wenn ich eine E-Mail an Cint schreibe, antwortet mir jemand fast sofort, und wir sind in der Lage, unseren Partnern in kürzester Zeit relevante Daten zur Verfügung zu stellen.“

Wachstum der Kapazität

Da Projekte nur noch Tage statt Wochen dauern, konnte das Marist Poll-Team mehr Kunden betreuen. Auch die Medienpartner haben davon profitiert, da die Kapazität von Marist Poll von einigen wenigen Umfragen pro Monat auf mindestens eine pro Woche gestiegen ist.

Verbesserte Datenqualität

„Cint hat uns maßgeblich dabei geholfen, unsere repräsentativen Datensätze zu erhalten. Mit Umfragen per Festnetz- und Mobiltelefon können wir nicht immer die jüngeren oder vielfältigeren Zielgruppen erreichen, die wir brauchen. Die Online-Funktionen von Cint haben dafür gesorgt, dass wir unsere Datensätze so wenig wie möglich gewichten, denn unsere Rohdaten ergeben eine wirklich repräsentative Stichprobe der Gesamtbevölkerung.“

Erweiterte Möglichkeiten

Mit der Unterstützung von Cint kann Marist Poll Zielgruppen erreichen, für die bisher ein Kostenverbot galt. Von nationalen Umfragen bis hin zu Umfragen auf Landesebene kann Marist Poll nun statistisch aussagekräftige Stichproben liefern, die auf spezifische Kundenbedürfnisse zugeschnitten sind, und so seine Position als führendes Unternehmen in der Umfrageforschung festigen.

Über Marist Poll

Marist Poll ist eine akademische Organisation, die vom Marist College geleitet wird. Sie ist vor allem für umfassende Meinungsumfragen und Medienpartnerschaften bekannt, ist aber auch eine zuverlässige Datenquelle für Privatunternehmen und gemeinnützige Organisationen.

Von Martin Schmitz

Vor dm Start einer Studie ist es wichtig, dass Sie Ihre Umfrage richtig planen und programmieren. Orientieren Sie sich an diesen einfachen Schritten, um sicherzustellen, dass Ihr Projekt erfolgreich durchgeführt werden kann.

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Die Durchführung von programmatischen Datenerhebungen erfordert eine sorgfältige Vorbereitung. Unabhängig davon, ob Sie eine Umfrage selbst oder mit Hilfe eines Projektmanagers durchführen, müssen Sie einige wichtige Schritte befolgen, bevor Sie die Studie starten.

1. Definieren Sie das Forschungsziel

Im ersten Schritt sollten Sie eine klare Vorstellung des Ziels der Studie haben. Um das Forschungsziel genauer zu definieren, sollten Sie überlegen, wie die Umfragedaten verwendet werden sollen. Wollen Sie beispielsweise eine bestimmte demographische Gruppe erreichen? Müssen Sie die Ergebnisse innerhalb einer bestimmten Frist vorlegen? Mit einem klar umrissenen Ziel der Studie, können Sie bestimmen, wie die Umfrage gestaltet und umgesetzt werden soll.

2. Legen Sie das Budget und den Umfang der Studie fest

Es ist wichtig, dass Sie das Budget und den Umfang Ihres Projekts vor dem Start festlegen. Es gibt viele Faktoren, die sich auf die Kosten von Datenerhebungen auswirken können, z. B. die Zeit für die Feldarbeit, die Quotenmerkmale und vieles mehr. Wenn Sie über ein flexibleres Budget verfügen, können Sie die Feldzeit und die Quoten etwas strikter gestalten. Sollte Ihr Budget eher begrenzt sein, müssen Sie die Erwartungen an die Feldarbeit und die Quoten entsprechend anpassen.

3. Erarbeiten Sie den Content

Im nächsten Schritt wird der Fragebogen im Hinblick auf das Forschungsziel entwickelt. Berücksichtigen Sie bei der Entwicklung eines Fragebogens die Formulierung Ihrer Fragen, die Zielgruppe und wie Sie diese am besten zur engagierten Teilnahme an Ihrer Umfrage motivieren können. Ebenfalls ist es ratsam, sich bereits in diesem frühen Stadium des Projekts Gedanken über die Datenanalyse zu machen.

4. Bestimmen Sie Ihre Zielgruppe und die gewünschten Quoten

Nun müssen Sie die genaue Zielgruppe, die Inzidenzrate (IR) und die gewünschten Quoten festlegen. Quoten ermöglichen es Ihnen, die Anzahl der Befragten, die an Ihrer Umfrage teilnehmen können, auf der Grundlage von demografischen und anderen Zielgruppen-Kriterien zu steuern. Darüber hinaus sollten Sie zu diesem Zeitpunkt die Methodik und den Stichprobenumfang festlegen.

5. Prüfen Sie die Feasibility des Projekts

Sobald Sie die Zielgruppe und Quoten festgelegt haben, sollten Sie sich mit der Durchführbarkeit Ihrer Studie auseinandersetzen. Dadurch erhalten Sie nicht nur eine klare Vorstellung davon, was Sie während des Feldarbeit zu erwarten haben, sondern können sich auch mit etwaigen Machbarkeitsproblemen auseinandersetzen, bevor Sie die Datenerhebung starten. Feasibility-Analysen geben Ihnen und Ihren Kunden auch Aufschluss über die zu erwartende Zeit und die Kosten für die Durchführung der Studie.

6. Entwerfen Sie den Fragebogen sorgfältig

Die Gestaltung des Fragebogens ist ein sehr wichtiger Teil Ihres Forschungsprojekts. Vom Pre-Screener über die Übersetzung bis hin zur Interviewlänge – der Entwurf einer effektiven Umfrage muss gut durchdacht sein. Wenn Sie eine Umfrage nicht mit dem Fokus auf die Befragten entwerfen, laufen Sie Gefahr, eine hohe Abbruchrate und qualitativ weniger aussagekräftige Daten zu erhalten.

12 Survey Design Best Practices herunterladen.

7. Programmieren Sie die Umfrage akkurat

Bei der Programmierung Ihrer Umfrage sind viele Faktoren zu berücksichtigen. Auch wenn Sie die Umfrage nicht selbst programmieren, können Sie durch die Erstellung klarer Programmieranweisungen sicherstellen, dass Ihr Projektmanager die Umfrage korrekt aufsetzen kann. Um eine Umfrage effektiv zu programmieren, sollten Sie Faktoren wie die logische Reihenfolge der Fragen, die eindeutige Identifikation der Zielgruppe (Screening) und die Kompatibilität mit mobilen Endgeräten berücksichtigen.

8. Pflegen Sie eine klare Kommunikation mit Ihrem Kunden

Wenn Sie eine Studie im Auftrag eines Kunden durchführen, sollten Sie mit diesem offen über die voraussichtlichen Kosten, den Zeitplan und die Durchführbarkeit der Studie kommunizieren. Klare Absprachen unterstützen den Kunden, das Projekt effektiver zu managen und schaffen eine positive Arbeitsbeziehung zwischen Ihnen und Ihrem Kunden.

Beginnen Sie mit der Durchführung aussagekräftigerer Studien

Wie Sie sehen, ist es nicht schwer, eine Marktforschungsstudie zu konzipieren und durchzuführen. Wenn Sie Ihr Projekt strukturieren und dabei einige grundlegende Richtlinien befolgen, werden Sie Ihr Forschungsziel leichter erreichen und qualitativ hochwertige Daten generieren. Sollten Sie mehr über programmatische Datenerhebungen erfahren möchten, wenden Sie sich noch heute an unser Team.