Prediction-Score – BTS – Prognosefähigkeit bewerten

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In diesem Beitrag erhalten Sie umfassende Informationen über den Prediction-Score. Dieser Score dient der Bewertung der Prognosefähigkeit von Befragten, indem er misst, wie gut sie die Verteilung der Antworten anderer Personen auf eine bestimmte Frage vorhersagen können.

Prognosefähigkeit als Qualitätskriterium

Der Prediction-Score bewertet die Fähigkeit von Interviews/Befragten, Prognosen abzugeben. Dabei werden die Befragten gebeten, mithilfe einer projektiven Kontrollfrage eine Einschätzung über die Verteilung der Antworten anderer Personen abzugeben.
Ein hoher Prediction-Score zeigt an, dass die Vorhersage eines Interviews der tatsächlichen Antwortverteilung nahekommt. Interviews erhalten einen PS-Wert von 100 bei einer »perfekten« Vorhersage. Der Prediction-Score misst also, wie sorgfältig und gewissenhaft die Antworten der Befragten sind.
Um den Prediction-Score nutzen zu können, müssen projektive Fragesets dem Fragebogen hinzugefügt werden.

Prämisse hinter dem Prediction-Score

Die Grundannahme des Prediction-Scores besagt, dass Personen, die sorgfältiger auf ihre abgegebenen Antworten achten, besser in der Lage sind, das Verhalten anderer vorherzusagen.

Wissenschaftlicher Hintergrund

Gemeinsam mit dem Information-Score ist der Prediction-Score Teil des sogenannten Bayesian Truth Serum (BTS). Dieses Konzept entstammt einer über 15-jährigen Grundlagenforschung am Massachusetts Institute of Technology (MIT), unter der Leitung von Prof. Drazen Prelec. Die Ergebnisse wurden auch in unterschiedlichen wissenschaftlichen Publikationen veröffentlicht.

Prelec D. A Bayesian Truth Serum for Subjective Data, Science, 2004

Radas S, Prelec D. Whose data can we trust: How meta-predictions can be used to uncover credible respondents in survey data, PLOSOne, 2019

Um das BTS anwenden, muss der Prediction-Score mit dem Information-Score innerhalb der Gewichtungsfunktion kombiniert werden.

Anwendungen und Einsatzgebiete

Der Prediction-Score methodenunabhängig eingesetzt werden. Voraussetzung ist lediglich die Integration von projektiven Fragesets.