GLOSSAR
Synthetische Daten
Synthetische Daten werden künstlich erzeugt, um bestimmte Eigenschaften oder Situationen abzubilden. Sie können Tests ermöglichen, für die reale Beispiele fehlen oder ungeeignet sind. Wenn die Erzeugung auf echten Daten beruht, sind mögliche Rückschlüsse auf Personen oder vertrauliche Sachverhalte gesondert zu prüfen.
Schwierige Verhandlungen gezielt nachstellen
Für eine neue Anwendung könnten Fälle mit widersprüchlichen Preisangaben, unklaren Vollmachten oder wechselnden Lieferterminen erstellt werden. Damit lassen sich seltene, aber relevante Fehlerlagen wiederholbar untersuchen. Ein bewusst entworfener Testfall sollte erklären, welche Fähigkeit oder Grenze er prüft.
Die erzeugten Fälle können allerdings zu glatt sein und die Vorstellungen ihrer Autoren wiederholen. Dann besteht das System den Test, weil beide dieselben blinden Flecken haben. Fachleute sollten deshalb Varianten ergänzen, die die Ausgangsannahmen tatsächlich herausfordern, und bekannte Schwächen der Fallauswahl dokumentieren.
Übertragbarkeit und Vertraulichkeit belegen
Eine Evaluation muss zeigen, welche Erkenntnisse aus den synthetischen Fällen auch für zulässige reale Anwendungen relevant sind. Ein gutes Testergebnis belegt noch keinen Geschäftsnutzen. Ebenso bedeutet künstliche Erzeugung nicht automatisch Anonymität. Die Datenschutzprüfung sollte Herkunft, Erzeugungsverfahren und mögliche Wiedererkennbarkeit berücksichtigen. Das Verfahren ist danach auszuwählen, welche Testfrage beantwortet werden soll.