§ 00 — BegriffeGlossary

Glossar & Fachbegriffe

Glossary & Key Terms

Alle wesentlichen Begriffe der Wesenia-Plattform — von der Lebenswelt-Methodik über den Studienprozess bis zu Compliance-Anforderungen.

All key terms of the Wesenia platform — from Lebenswelt methodology to the study process and compliance requirements.

Wesenia Lebenswelt-Segmente (DACH)

Wesenia Life-World Segments (DACH)

10 Segmente

Wesenia segmentiert die DACH-Bevölkerung nach Werten, Lebensstil und sozialem Kontext in 10 Lebenswelt-Segmente. Personas werden repräsentativ aus diesen Gruppen gesampelt.

Wesenia segments the DACH population by values, lifestyle and social context into 10 life-world segments. Personas are sampled representatively from these groups.

Oberes Segment
Upper Segment
Etablierte Mitte
Gehobenes Milieu mit traditionellen Werten, hohem Status und Qualitätsbewusstsein. Konservative Grundhaltung, wirtschaftsliberal.
Upscale milieu with traditional values, high status and quality awareness. Conservative disposition, economically liberal.
Oberes Segment
Upper Segment
Aufgeklärte Elite
Gebildetes, weltoffenes Milieu. Kulturelle Vielfalt, Nachhaltigkeit, kritisches Denken, postmaterielle Werte.
Educated, open-minded milieu. Cultural diversity, sustainability, critical thinking, post-material values.
Oberes Segment
Upper Segment
Leistungsorientierte
Leistungsorientiert, technologieaffin. Karriere, Effizienz, globales Denken, hohe Konsumbereitschaft.
Performance-oriented, tech-savvy. Career, efficiency, global mindset, high willingness to consume.
Oberes Segment
Upper Segment
Digitale Avantgarde
Avantgardistisch, kreativ, selbstexpressiv, global vernetzt. Suche nach neuen Erfahrungen und Selbstverwirklichung.
Avant-garde, creative, self-expressive, globally connected. Seeking new experiences and self-actualization.
Mittleres Segment
Middle Segment
Pragmatische Mitte
Pragmatische Mitte. Effizienzorientiert, flexibel, qualitätsbewusst. Größtes Segment in DACH.
Pragmatic middle. Efficiency-oriented, flexible, quality-conscious. Largest segment in DACH.
Mittleres Segment
Middle Segment
Nachhaltigkeitsorientierte
Nachhaltigkeitsorientiert, solidarisch, konsumkritisch. Starke gesellschaftliche Verantwortung.
Sustainability-oriented, solidary, critical of consumption. Strong social responsibility.
Mittleres Segment
Middle Segment
Traditionelle Mitte
Sicherheitsorientierte Mitte. Traditionsbewusst, familienzentriert, Wunsch nach Stabilität.
Security-oriented middle. Tradition-conscious, family-centered, desire for stability.
Unteres Segment
Lower Segment
Verwurzelte
Älteres, konservatives Milieu. Verwurzelt, pflichtbewusst, bescheiden. Sparsamkeit und Ordnung.
Older, conservative milieu. Rooted, dutiful, modest. Thrift and order.
Unteres Segment
Lower Segment
Sozial Marginalisierte
Sozial und wirtschaftlich benachteiligtes Milieu. Ressourcenknappheit, Orientierungslosigkeit, soziale Ausgrenzung.
Socially and economically disadvantaged milieu. Resource scarcity, disorientation, social exclusion.
Unteres Segment
Lower Segment
Erlebnisorientierte
Erlebnis- und spaßorientiert. Gegenwartsorientiert, konsumfreudig, überwiegend jünger.
Experience- and fun-oriented. Present-focused, consumption-happy, predominantly younger.

Kernbegriffe der Plattform

Core Platform Terms

10
Synthetische Marktforschung
Marktforschung mit KI-generierten Personas statt echten menschlichen Probanden. Ergebnisse in Minuten statt Wochen.
Market research with AI-generated personas instead of real human respondents. Results in minutes instead of weeks.
Persona
KI-generierte synthetische Person mit demographischen Merkmalen, Psychographie und Sprachmustern. Nie ein echter Mensch.
AI-generated synthetic person with demographic attributes, psychography and language patterns. Never a real human.
Persona-Pool
Vorberechnetes Repository von Personas, das auf Basis echter Bevölkerungsverteilungen befüllt wird.
Pre-computed repository of personas populated based on real population distributions.
Briefing
Studienauftrag mit Titel, Forschungsfrage, Zielgruppe und Use Case. Primärer Input für alle Studien und Interviews.
Study brief with title, research question, target group and use case. Primary input for all studies and interviews.
Job
Asynchrone Aufgabeneinheit für ein Interview. Status: queued → running → succeeded / failed / aborted.
Asynchronous task unit for one interview. Status: queued → running → succeeded / failed / aborted.
Study
Gebündelter Auftrag mit n parallelen Interview-Jobs gegen dasselbe Briefing. Ergibt ein aggregiertes Ergebnis.
Bundled task with n parallel interview jobs against the same briefing. Produces an aggregated result.
Turn
Einzelner Austausch im Interview-Dialog. Jeder Turn hat eine Rolle (Moderator oder Persona), Inhalt und Metadaten.
Single exchange in the interview dialogue. Each turn has a role (moderator or persona), content and metadata.
Adoption Signal
Haltung der Persona zur Nutzungsbereitschaft: strong_yes / yes / neutral / no / strong_no.
Persona's stated adoption intent: strong_yes / yes / neutral / no / strong_no.
Transcript
Vollständiges Interview-Ergebnis mit allen Turns, Quality Signals, Reproduzierbarkeitsdaten und Model-Routing-Offenlegung.
Complete interview result with all turns, quality signals, reproducibility data and model routing disclosure.
Memory Layer
Personas erinnern sich an Erfahrungen aus früheren Studien und berücksichtigen diese in neuen Antworten (Längsschnitt-Studien).
Personas remember experiences from prior studies and factor them into new responses (longitudinal studies).

Studienprozess & Features

Study Process & Features

12
Use Case / Studientyp
Art der Forschungsfrage: Konzepttest, Pricing, Kommunikation, Barrieren-Analyse, Positionierung, Segmentierung, Trendanalyse u.a.
Type of research question: concept test, pricing, communication, barrier analysis, positioning, segmentation, trend analysis and more.
Moderator-Agent
LLM-Instanz, die die Interviewerrolle übernimmt. Folgt dem Basis-Prompt und dem Use-Case-Overlay.
LLM instance that takes on the interviewer role. Follows the base prompt and the use-case overlay.
Persona-Agent
LLM-Instanz, die die zugewiesene Persona spielt. Antwortet konsistent mit demografischem und psychographischem Profil.
LLM instance playing the assigned persona. Responds consistently with demographic and psychographic profile.
Use-Case-Overlay
Austauschbares Prompt-Modul, das den Basis-Prompt auf einen konkreten Studientyp spezialisiert (z.B. overlay/konzepttest_v1.0).
Interchangeable prompt module that specializes the base prompt for a specific study type (e.g. overlay/konzepttest_v1.0).
Probing
Nachfragetechniken des Moderators zur Vertiefung von Antworten. Basiert auf Witzel/Helfferich/Kvale-Methodik (PZI).
Follow-up questioning techniques by the moderator to deepen answers. Based on Witzel/Helfferich/Kvale methodology (PZI).
Sättigungserkennung
Automatische Erkennung, wann ein Interview keinen neuen Erkenntnisgewinn mehr bringt. Modi: heuristic, llm_judge, hybrid.
Automatic detection of when an interview yields no new insights. Modes: heuristic, llm_judge, hybrid.
Persona-Bruch
Wenn eine Persona aus der Rolle fällt (z.B. „Als KI…") – führt zum Abbruch des Interviews.
When a persona breaks character (e.g. "As an AI…") – leads to interview termination.
Trend-Augmentation
Opt-in: Anreicherung des Briefings mit Echtzeit-Trenddaten aus Google Trends, Reddit, Wikipedia, Destatis.
Opt-in: Enrichment of the briefing with real-time trend data from Google Trends, Reddit, Wikipedia, Destatis.
Decision Simulator
Parallele Simulation zweier Szenarien (Baseline vs. Szenario) zur Messung des Effekts einer geplanten Änderung.
Parallel simulation of two scenarios (baseline vs. scenario) to measure the effect of a planned change.
Fokusgruppe
Simulierte Gruppendiskussion mit 4–8 Personas aus verschiedenen Milieus. Produziert Konsens- und Konfliktanalyse.
Simulated group discussion with 4–8 personas from different milieus. Produces consensus and conflict analysis.
Längsschnittstudie
Studie, die dieselben Personas über mehrere Zeitpunkte befragt, um Meinungsveränderungen zu verfolgen.
Study that surveys the same personas at multiple time points to track opinion changes.
Stimulus
Dokument, Bild oder Konzeptbeschreibung, das den Personas im Interview gezeigt wird (multimodaler Input).
Document, image or concept description shown to personas during the interview (multimodal input).

Qualitätssicherung

Quality Assurance

8
Quality Signal
Qualitätsindikator pro Transcript: Persona-Konsistenz, Refusal-Erkennung, Antworttiefe.
Quality indicator per transcript: persona consistency, refusal detection, answer depth.
Persona-Konsistenz
Grad, zu dem Antworten dem demographischen und psychographischen Profil der Persona entsprechen.
Degree to which answers match the persona's demographic and psychographic profile.
Cohen's Kappa (κ)
Statistisches Maß für Übereinstimmung zwischen unabhängigen Bewertern. Mindestwert 0,6 erforderlich (AK6).
Statistical measure of agreement between independent raters. Minimum value 0.6 required (AK6).
Embedding-Cosinus
Ähnlichkeitsmaß (0–1) zwischen Satz-Embeddings zweier Turns. Basis für den Reproduzierbarkeits-Check (AK2).
Similarity measure (0–1) between sentence embeddings of two turns. Basis for reproducibility check (AK2).
Kundenpräsentierbarkeit
Standard: Transcript kann ohne größere Überarbeitung an den Kunden weitergegeben werden. Score ≥ 4 in 3 von 4 Dimensionen.
Standard: Transcript can be handed to client without major revision. Score ≥ 4 in 3 of 4 dimensions.
Akzeptanzkriterien (AK1–AK10)
Pflichtprüfungen vor Produktionsstart. Z.B. AK2: Reproduzierbarkeit ≥80%, AK6: methodologische Review mit Cohen's κ ≥0,6.
Mandatory checks before production launch. E.g. AK2: reproducibility ≥80%, AK6: methodological review with Cohen's κ ≥0.6.
Audit-Log
Unveränderliches, manipulationssicheres Protokoll aller LLM-Aufrufe mit SHA-256-Tamperhash-Kette. Aufbewahrung: 36 Monate.
Immutable, tamper-resistant log of all LLM calls with SHA-256 tamper-hash chain. Retention: 36 months.
Refusal-Detection
Automatische Erkennung höflicher Ausweichpatterns in Persona-Antworten. Führt zu exit reason: refusal.
Automatic detection of polite avoidance patterns in persona responses. Leads to exit reason: refusal.

Technologie & Infrastruktur

Technology & Infrastructure

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LiteLLM
LLM-Abstraktionsschicht mit einheitlichem Interface für Groq, Anthropic, Mistral, OpenRouter, Ollama.
LLM abstraction layer with unified interface for Groq, Anthropic, Mistral, OpenRouter, Ollama.
Persona-Pfad
LLM-Aufrufkette für Persona-Antworten. Primär: Groq Llama 3.3 70B. Backup: Mistral Large.
LLM call chain for persona responses. Primary: Groq Llama 3.3 70B. Backup: Mistral Large.
Quality-Pfad
LLM-Aufrufkette für Quality Gates. Primär: Anthropic Claude Haiku.
LLM call chain for quality gates. Primary: Anthropic Claude Haiku.
Failover
Automatischer Wechsel zum Backup-Provider bei mehr als 3 Fehlern. Wird in model_routing_disclosure dokumentiert.
Automatic switch to backup provider after more than 3 failures. Documented in model_routing_disclosure.
Prompt-Registry
Zentrale Datenbank aller Prompt-Versionen. Verhindert Prompt-Drift. Jeder Prompt ist versioniert und unveränderlich.
Central database of all prompt versions. Prevents prompt drift. Every prompt is versioned and immutable.
Celery
Verteilte Task Queue. Alle Interview- und Studienlogik läuft als Celery-Worker-Task, nie synchron im API-Handler.
Distributed task queue. All interview and study logic runs as Celery worker tasks, never synchronously in the API handler.
Redis
Message Broker für Celery. Auch für Caching verwendet (Trend-Snapshots, Embeddings).
Message broker for Celery. Also used for caching (trend snapshots, embeddings).
Idempotency-Token
SHA-256-Hash über alle deterministischen Job-Inputs. Verhindert doppelte LLM-Aufrufe bei Worker-Neustart.
SHA-256 hash over all deterministic job inputs. Prevents duplicate LLM calls on worker restart.
Snapshot-Hash
SHA-256 über den Persona-Snapshot. Verifiziert, dass derselbe Persona-Stand in Wiederholungsläufen verwendet wurde.
SHA-256 over the persona snapshot. Verifies that the same persona state was used in re-runs.
Stack
Python 3.12 · FastAPI · PostgreSQL 16 · SQLAlchemy 2 · Alembic · Redis 7 · Celery 5.4 · Hetzner Deutschland.
Python 3.12 · FastAPI · PostgreSQL 16 · SQLAlchemy 2 · Alembic · Redis 7 · Celery 5.4 · Hetzner Germany.

Compliance & Datenschutz

8
DSGVO / GDPR
Datenschutz-Grundverordnung. Personas sind synthetisch – kein PII. Briefings verschlüsselt. Drittlandtransfer dokumentiert.
General Data Protection Regulation. Personas are synthetic – no PII. Briefings encrypted. Third-country transfer documented.
EU AI Act
EU-KI-Verordnung (2024/1689). Erfordert Transparenz, Audit-Logging und Model-Routing-Offenlegung.
EU AI Regulation (2024/1689). Requires transparency, audit logging and model routing disclosure.
Synthetic Disclosure
Pflichtangabe in jedem Studienbericht: Forschung wurde mit KI-Personas durchgeführt, nicht mit echten Menschen.
Mandatory note in every study report: research was conducted with AI personas, not real humans.
Model Routing Disclosure
Offenlegung, welche LLM-Modelle in welcher Pipeline-Stufe verwendet wurden. Pflicht per AK7 und Art. 13/14 DSGVO.
Disclosure of which LLM models were used at which pipeline stage. Mandatory per AK7 and Art. 13/14 GDPR.
DPA (Auftragsverarbeitungsvertrag)
Vertrag mit jedem LLM-Anbieter und externen Datenprovider. Voraussetzung für Produktionsbetrieb (Art. 28 DSGVO).
Contract with every LLM provider and external data provider. Prerequisite for production operation (Art. 28 GDPR).
Drittlandtransfer
Datenübermittlung in Drittstaaten (USA für Groq/Anthropic). Erfordert EU-Standardvertragsklauseln (SCCs).
Data transfer to third countries (USA for Groq/Anthropic). Requires EU Standard Contractual Clauses (SCCs).
Privacy by Design
Personas enthalten kein PII, Briefings sind verschlüsselt, Drittlandtransfer ist dokumentiert (Plattformprinzip P4).
Personas contain no PII, briefings are encrypted, third-country transfer is documented (Platform principle P4).
Bias-Hinweise
Pflichtangaben in Berichten: bekannte Verzerrungen verwendeter Modelle und Sampling-Limitierungen.
Mandatory disclosures in reports: known biases of used models and sampling limitations.
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