Redem Gmbh
Mit Redem als Lösung für die einfache Datenbereinigung steigern Sie Ihre Effizienz, indem Sie Antwortverzerrungen automatisch erkennen und korrigieren können. Fügen Sie Ihrem Fragebogen einfache projektive Fragen, wie zum Beispiel "Wie würden Ihre Kollegen diese Frage beantworten?", hinzu. Unsere Software analysiert jede Antwort nach unterschiedlichen Gütekriterien und kann so zwischen "guten" und "schlechten" Befragten unterscheiden. Am Ende erhlt jeder Befragte einen Gewichtungsfaktor, der auf seiner individuellen Antwortqualitt basiert. Eine vollautomatische, einfach zu bedienende Data-Cleaning Plattform, auf der Sie Ihre Datenfiles hochladen und die Antwortqualitt Ihrer Befragten auf Knopfdruck ermitteln können. Datenbereinigung ist mühsam. Mit Redem können Sie schlechte Respondenten automatisch und rasch identifizieren. Jede Antwort ist kostbar. Durch die Redem Gewichtungsmethode können Sie wesentlich mehr der erhobenen Antworten für Ihre Ergebnisse verwenden. Verzerrungen schaden der Qualitt. Durch die Korrektur von Antwortverzerrungen, werden Ihre Ergebnisse die Realitt noch besser widerspiegeln. Für die Berechnung der Antwortgüte verwenden wir verschiedene Algorithmen die mithilfe von projektiven Kontrollfragen, formale als auch inhaltliche Antwortgüte-Aspekte analysieren, scoren und gewichten. Die derzeit verwendeten Algorithmen, basieren auf dem umfassend erforschten Konzept des "Bayesian Truth Serum", das in jahrzehntelanger Arbeit vom Massachusetts Institute of Technology (MIT) entwickelt wurde. Derzeit können unsere Algorithmen vor allem oberflchliches Antwortverhalten, als auch Unterschiede im Informationsgehalt der Antworten identifizieren und bewerten. Datenschutz hat bei Redem höchste Prioritt. Deshalb ist unsere Datenverarbeitung zu 100% konform mit der EU-Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO).
About Redem Gmbh
Founded
2020Employees
11-50Category
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Information TechnologyIndustry Group
Software & ServicesIndustry
Computer SoftwareLocation
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LinzState
OberosterreichCountry
AustriaTech Stack (59)
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