Abdeckung
Der Bericht zeigt, für welchen Anteil der Angaben fachlich plausible KldB-Kandidaten vorliegen.
VerbaCoder verbindet passende KldB-Kandidaten mit fachlicher Prüfung, Mehrfachcodierung, Konfliktklärung und einem Export für Methodenbericht oder Auftraggeber.
Pseudonymisierte Stichprobe · Ergebnis innerhalb von zehn Arbeitstagen · keine automatische Weitergabe in einen kostenpflichtigen Vertrag
Als Grundlage dient eine pseudonymisierte Stichprobe aus einer bereits codierten Welle. Berufsbezeichnung, hilfreiche Kontextfelder und vorhandene Referenzcodes reichen für die erste Bewertung aus.
Der Bericht zeigt, für welchen Anteil der Angaben fachlich plausible KldB-Kandidaten vorliegen.
Repräsentative Fälle machen sichtbar, ob Unterschiede aus Modellfehlern, Mehrdeutigkeit oder Codierkonventionen entstehen.
Sie erhalten eine vorsichtige Schätzung für manuelle Prüfung, Mehrfachcodierung und Konfliktklärung.
Die Empfehlung beschreibt Rollen, Blind- oder KI-gestützte Prüfung und geeignete Qualitätsstichproben.
Wir klären Felder, Kontext, Pseudonymisierung und vorhandene Referenzcodierung vor dem Transfer.
Die Stichprobe läuft durch denselben versionierten KldB-Workflow, der später im Pilot verwendet würde.
Sie erhalten Beispiele, Aufwandskorridor und eine schriftliche Empfehlung für den nächsten Schritt.
Das Angebot richtet sich an Umfrageinstitute, Forschungsprojekte, Kohorten und datenhaltende Stellen mit offenen Berufsangaben. Vor dem Datentransfer werden Zweck, Pseudonymisierung, AVV und Löschfrist geklärt.
Falls der Datensatz für einen belastbaren Vergleich ungeeignet ist, teilen wir das vor Beginn der Analyse mit.
Das Verfahren unterstützt Suche, Verteilung und Dokumentation. Fachliche Entscheidungen und Sonderfälle bleiben kontrollierbar; automatische Übernahmen erfordern explizite Projektregeln und QA.
Zum Beispiel Tätigkeitsbeschreibung, Branche, Ausbildung oder Stellung im Beruf. Die Felder werden je Codierjob ausgewählt und bleiben im Audit nachvollziehbar.
Nur ausdrücklich kalibrierte Werte werden als Wahrscheinlichkeit behandelt. Andere Scores erscheinen als unkalibrierte Rankingwerte.
Beschreiben Sie Schema und Umfang. Patrick Mertes antwortet persönlich und klärt, welche Stichprobe für den Check benötigt wird.
Software Development Berlin · Berlin · project@softdev-berlin.de