Umfrage-Analyse-System¶

Das Umfrage-Analyse-System ist eine webbasierte Anwendung zur strukturierten Auswertung von Umfragedaten an Hochschulen und Forschungseinrichtungen. Die Anwendung verarbeitet Umfragen mit gemischten Fragetypen — von Einfachauswahl bis Freitext — und überführt die Rohdaten in reproduzierbare Berichte. Charakteristisch ist die mehrstufige, LLM-gestützte Pipeline, die Übersetzung, Item-Extraktion, thematische Clusterung und textuelle Zusammenfassungen miteinander verkettet. Zwischenergebnisse werden persistiert, sodass jeder Verarbeitungsschritt nachvollziehbar bleibt und manuell korrigiert werden kann.

Auf einen Blick¶

Umfrageexporte importieren und bereinigen, einschließlich mehrsprachiger Antworten und LimeSurvey-Strukturdateien
Freitext-Antworten ohne manuelles Codieren in thematische Cluster überführen und bei Bedarf nachbearbeiten
Auswertungen nach Land, Hochschultyp und Größe segmentieren — auch für Freitext-Cluster
Statistische Signifikanz und Effektstärke automatisch berechnen lassen
Strukturierte Berichte als Word-Dokument inklusive Diagrammen, Detailtabellen und Cluster-Beispielen erzeugen
Daten für eine begleitende Dashboard-Website in einem maschinenlesbaren Format bereitstellen
Auswertungstexte (Beschreibung, Interpretation, Segmentvergleich) je Frage automatisch generieren

Highlights¶

Im Unterschied zu einem direkten LLM-Prompt oder einem ad hoc geschriebenen Skript bildet die Anwendung den gesamten Auswertungsprozess als persistierte, mehrstufige Pipeline ab. Jede Stufe lässt sich wiederaufnehmen, prüfen und manuell korrigieren — entscheidend für die Belastbarkeit der Ergebnisse.

Sieben Fragetyp-Handler in einem Werkzeug. Einfach- und Mehrfachauswahl, Ja/Nein-Matrizen, Likert-Skalen, Rangfolgen, Freitext sowie Kooperationsmatrizen werden über eine gemeinsame Registry verarbeitet, mit fragetypspezifischer Aggregation und Visualisierung.
Workbench für die Qualitätssicherung von Clustern. Cluster-Namen, Beschreibungen und Zuordnungen können nachträglich bearbeitet werden; Items lassen sich umbenennen, zusammenführen, aufteilen oder neu zuordnen. Anschließend kann mit den korrigierten Kategorien neu geclustert werden.
Mehrstufige LLM-Pipeline statt einzelner Prompts. Übersetzung, Item-Extraktion (Hybrid aus regelbasierten und LLM-gestützten Verfahren), Clustering mit dynamischen Min-/Max-Schwellen, Cluster-Beispielauswahl und Frage-Zusammenfassungen sind separate, parametrisierbare Stufen mit eigener Persistenz.
Segmentierte Auswertung auch für Freitext. Die Aufschlüsselung nach Land, Hochschultyp und Größe wird nicht nur für geschlossene Fragen, sondern auch für Freitext-Cluster durchgeführt — mit Vergleichstabellen pro Cluster.
Statistische Absicherung. Chi-Quadrat-Tests, Cramér's V als Effektstärke und eine Korrelationsanalyse zwischen Fragen sind in den Auswertungs- und Berichtsfluss integriert; Stichprobenwarnungen flaggen kritische Segmentgrößen.
Automatisch generierte Auswertungstexte. Pro Frage werden Beschreibung, Interpretation und ein Hinweistext zu signifikanten Segmentunterschieden in drei Sprachen erstellt und in der Datenbank gecacht.
Mehrsprachiger Output mit fachlichem Glossar. Berichte und Diagramme werden in Deutsch, Französisch und Englisch ausgegeben; absatzweise Übersetzungen nutzen ein konfigurierbares Glossar für konsistente Fachterminologie.
Begleitende Website per Dashboard-Export. Alle Analyseergebnisse einschließlich segmentierter Daten, Korrelationen und Themen-Zuordnungen werden als JSON exportiert und können von einer separaten Dashboard-Anwendung gelesen werden.
Anbindung an drei Quellen und Dienste. Tabellarische Umfrageexporte (CSV, Excel), LimeSurvey-Strukturdateien (.lss) und eine OpenAI-kompatible LLM-API.
Wiederaufnahmefähige Batch-Verarbeitung. Lange Pipeline-Läufe können nach Abbruch fortgesetzt werden; bereits berechnete Analysen, Übersetzungen und Cluster werden aus der Datenbank geladen statt neu erzeugt.