Askurious: das Konzept

Askurious ist ein Werkzeug für wissenschaftliche Befragungen: Fragebogen gestalten, ins Feld bringen, auswerten und die Daten offen teilen, alles an einem Ort.

Der Name kommt von ask (fragen) und curious (neugierig), gesprochen /ɑːˈskjʊə.ri.əs/.

Dieses Handbuch beschreibt Askurious für die Menschen, die damit arbeiten: Forschende in den Sozialwissenschaften und Studierende, die empirische Forschung lernen. Es erklärt, wofür das Werkzeug da ist, welche Ideen es prägen, welche Begriffe es verwendet, was jede Seite tut und warum sie so gebaut ist.

SeiteInhalt
Das Konzept (diese Seite)Die Idee, die Grundsätze, die drei Arten von Befragungen, der Lebenslauf einer Befragung, die Begriffe
Seiten und DialogeEin Rundgang durch die Seiten und Dialoge: was die Einstellungen bedeuten, welche Abwägungen dahinterstehen und warum es sie gibt
KI in AskuriousWo und wie KI eingesetzt wird, was übermittelt wird, wie KI-Ergebnisse gekennzeichnet sind und was KI bewusst nicht tut

Die Bildschirmfotos zeigen die sechs Studienvorlagen mit ihren Dummy-Daten (Oktober 2026). Die Oberfläche ist darauf auf Englisch zu sehen; die Demo-Fragebögen selbst sind deutsch, in der Sprache der Vorlagen. Jede Seite der Oberfläche gibt es auf Deutsch und Englisch (Konto › Sprache).

Für wen

  • Forschende, die Fragebogenstudien, Experimente, Wahlexperimente (Conjoint, MaxDiff), Interviews oder Live-Abstimmungen in Vorlesungen durchführen.
  • Studierende und Einsteigende, die eine Abschluss- oder Hausarbeit schreiben: Lernhilfen erklären jede methodische Entscheidung dort, wo sie getroffen wird, und Studienvorlagen zeigen vollständige, lauffähige Designs mit Studienplan und Daten.
  • Teams: Mehrere Forschende arbeiten gleichberechtigt an einer Befragung, und Gruppen teilen Befragungen und Designs mit einem ganzen Lehrstuhl oder Projekt.

Grundsätze

Diese Grundsätze prägen das ganze Werkzeug. Askurious bietet sinnvolle Voreinstellungen an und erklärt sie, erzwingt aber keine davon: Die Forschenden entscheiden. Seiten und Dialoge zeigt, wo jeder Grundsatz vorkommt.

  1. Die Methode zuerst. Eine Befragung beginnt mit einer Forschungsfrage und Hypothesen (dem Studienplan), nicht mit einer Liste von Fragen. Der Plan bestimmt das Stichprobenziel (Poweranalyse), welchen Test die Ergebnisse verwenden und was in den Methodenteil kommt.
  2. Sinnvolle Voreinstellungen, erklärt. Jede Einstellung hat eine Voreinstellung nach der Literatur zur Befragungsmethodik und eine „Warum?“-Erklärung, die die Abwägung mit Quelle benennt (Krosnick & Presser, 2010; Döring, 2023, und andere). Nichts ist erzwungen: Forschende können anders entscheiden, und die Seite sagt ihnen, worauf sie damit verzichten.
  3. Nichts verschwindet stillschweigend. Speeder, Teilnahmen mit immer gleichen Antworten und mutmaßliche Bots werden markiert, nicht gelöscht. Die Forschenden entscheiden, was zählt, und der Methodenteil berichtet es.
  4. Datenschutz von Anfang an. Teilnehmende sind standardmäßig anonym: keine IP-Adresse, kein Browser-Fingerabdruck. Die Einwilligung ist ein strukturiertes Element, das immer nennt, was das Werkzeug zusichert. Kontaktdaten für eine Verlosung werden so gespeichert, dass sie sich nicht mit den Antworten verbinden lassen. Teilnehmende können ihre eigenen Antworten mit einem Löschcode löschen. Aufbewahrungsfristen löschen Daten, ohne dass jemand daran denken muss.
  5. Offene Daten leicht gemacht. Der Weg vom Feld zum zitierbaren Datenpaket ist kurz: Codebuch, SPSS, jamovi, R, Zenodo, eine Präregistrierung, die beim Start der Datenerhebung festgehalten wird, und eine manipulationssichere Siegelkette.
  6. Wiederverwenden statt neu erfinden. Validierte Skalen kommen aus einem gemeinsamen Bestand an Konstrukten. Sie stehen im Fragebogen als gewöhnliche Elemente, gesperrt in ihrem validierten Wortlaut, und jede Befragung, die sie nutzt, trägt zu ihrer gemeinsamen Reliabilität bei. Auch eigene Fragen lassen sich über Befragungen hinweg wiederverwenden, als verknüpfte Elemente: Ihre Antworten lassen sich dann gemeinsam auswerten, was Vergleiche und Metaanalysen über Studien hinweg einfach macht.
  7. KI, wo sie passt: Vorschläge, nie Entscheidungen. KI entwirft, prüft und übersetzt, wenn Forschende sie darum bitten. Die Forschenden prüfen und übernehmen, was passt. KI sieht nie die Antworten der Teilnehmenden, und von KI Erzeugtes bleibt gekennzeichnet („KI-generiert, nicht validiert“). Siehe KI in Askurious.
  8. Die Teilnehmenden zuerst. Die Seiten für Teilnehmende sind barrierearm (Tastatur, Screenreader, Farbe nie das einzige Signal) und sparsam mit mobilen Daten. Updates starten die beiden Server für Teilnehmende nacheinander neu, sodass Teilnehmende normalerweise keine Fehlerseite sehen.

Drei Arten von Befragungen

Ein Werkzeug, drei Arten zu fragen, mit demselben Editor, Erscheinungsbild, Datenschutz und Export.

ArtWofürDas Besondere
Fragebogenstandardisierte Befragungen, Online-Experimente, Wahlexperimente, PanelstudienStudienplan, Ablauf mit Randomisierung und Schleifen, Quoten, Qualitätskontrolle, Ergebnisse mit Tests, Dashboards
Interviewleitfadenleitfadengestützte, qualitative InterviewsThemenblöcke und Leitfragen nach Helfferich (2011), eine Interviewansicht für das Tablet, Tonaufnahme, Transkription auf eigenem Server, Export nach MAXQDA, ATLAS.ti und NVivo
Live-AbstimmungRückmeldung in Vorlesungen und auf Veranstaltungen, ähnlich wie MentimeterReferentenansicht und Zuschaueransicht, Wortwolken, Antworten auf dem Handy ohne Anmeldung

Der Lebenslauf eines Fragebogens

  Idee ─► Studienplan ─► Fragebogen ─► Ablauf ─► Vorschau & Pretest ─► Start
                                                                         │
  offene Daten ◄─ Export ◄─ Ergebnisse ◄─ Qualitätskontrolle ◄─ Datenerhebung ◄─┘
  • Entwurf: Alles lässt sich ändern. Testdurchläufe und Dummy-Daten prüfen Fragebogen und Auswertung, bevor eine einzige echte Person teilnimmt.
  • Läuft: Teilnehmende können teilnehmen. Textkorrekturen sind möglich; Änderungen an der Logik brauchen eine neue Fassung des Fragebogens, damit die Daten deutbar bleiben.
  • Pausiert / geschlossen: keine neuen Teilnehmenden; wer begonnen hat, darf zu Ende machen. Eine geschlossene Befragung lässt sich wieder öffnen, wird aber nie wieder zum Entwurf.
  • Archiviert: aus der Liste geräumt, für Entwürfe und geschlossene Befragungen.

Jede Teilnahme hat eine Quelle: echt, Testdurchlauf oder Dummy. Nur echte Teilnahmen zählen für Quoten, die Verteilung auf Versuchsbedingungen und das automatische Schließen; der Export nennt immer, aus welcher Quelle eine Zeile stammt.

Begriffe

Askurious verwendet in der ganzen Oberfläche feste Begriffe. Hier stehen die, denen Sozialwissenschaftlerinnen, Sozialwissenschaftler und Studierende zuerst begegnen.

Einen Fragebogen bauen

BegriffEnglischBedeutung
Befragungsurveydas Ganze, das Forschende anlegen, ins Feld bringen und auswerten
Element, Elementtypelement, element typeeine Einheit des Fragebogens: eine Frage, ein Text, ein Bild, ein Seitenumbruch, ein Rechenwert; es gibt 38 Elementtypen
Aussagestatementeine Zeile einer Likert-Matrix, eines Schiebereglers oder von MaxDiff (anderswo oft „Item“)
Optionoptioneine Antwortmöglichkeit eines Elements
Blockblockeine Gruppe von Elementen; die Einheit von Ablauf, Randomisierung und Schleifen; die Einwilligung ist Block 0
Seitepageentsteht in einem Block durch Seitenumbrüche, wie in Qualtrics
Konstruktconstructeine validierte Skala oder Standardfrage aus dem gemeinsamen Bestand, z. B. das Big Five Inventory (BFI-10)
Subskalasubscaleeine Dimension einer mehrdimensionalen Skala, mit eigenem Skalenwert
Antwortmodusanswer modefreiwillig, Hinweis oder Pflicht, je Frage

Die Studie planen

BegriffEnglischBedeutung
Studienplanresearch planForschungsfrage, Erkenntnisziele, Design, Hypothesen, Stichprobenziel und Auswertungsplan
Hypothesehypothesisein Zusammenhang, Unterschied oder eine Vermittlung zwischen zwei Variablen des Fragebogens, mit dem geplanten Test
Ablaufflowdie Reihenfolge der Blöcke für Teilnehmende, mit Randomisierung, Bedingungen und Schleifen
Randomisierungrandomisationzeigt einen (oder mehrere) von mehreren Blöcken zufällig; ausgeglichen oder rein zufällig
Versuchsbedingungenexperimental conditionsdie Zellen eines Between-Subject-Designs, die aus Randomisierungen entstehen
Bedingungconditionzeigt Blöcke nur bei bestimmten Antworten („dann“ / „sonst“)
Schleifeloopwiederholt Blöcke je Tabellenzeile oder je Vignette („Loop & Merge“); ihre Spalten sind Platzhalter
Vignette, Faktor, Stufevignette, factor, levelkurze Beschreibungen aus Faktoren und ihren Stufen (faktorieller Survey)
Merkmal, Stufeattribute, leveldie Eigenschaften einer Wahlaufgabe (Conjoint) und ihre Werte, z. B. Preis mit 9 €, 12 €, 15 €
Quote, Teilquotequota, sub-quotaSollwerte je Gruppe, z. B. nach Alter und Geschlecht; hart oder weich
externer Abschnittexternal sectionschickt Teilnehmende zu einer anderen Web-App (z. B. einem Reaktionszeitexperiment) und zurück, mit signierten Rückgabewerten
getrennter Abschnittseparated sectionwas danach kommt (z. B. eine E-Mail-Adresse für eine Verlosung), wird so gespeichert, dass es sich nicht mit den Antworten verbinden lässt

Daten erheben

BegriffEnglischBedeutung
Teilnahmelinkparticipation linkder Link, über den Teilnehmende die Befragung öffnen; kann einen Kurznamen haben (/s/mensa-studie)
Pretest-Linkpretest linkein Link zum Testen ohne Konto; Antworten und Kommentare zählen als Testdurchlauf
Testdurchlauftest runein Durchgang in der Vorschau, gespeichert als source = test
Dummy-Datendummy datasimulierte Teilnahmen durch den echten Ablauf, um die Auswertung vor der Feldphase auszuprobieren
Stichprobenzielsample targetdie Abschlüsse, die die Befragung erreichen soll: verwertbare Teilnahmen plus erwartete Ausschlüsse
verwertbare Teilnahmenusable participationsAbschlüsse, die die Qualitätsregeln bestehen und in die Auswertung gehen
AusschlüsseexclusionsAbschlüsse, die die Qualitätsregeln herausnehmen; Abbrüche sind keine Abschlüsse
Endseiteend pagewas nach der letzten Seite kommt, z. B. mit dem Löschcode
Löschcodedeletion codeein Code, mit dem Teilnehmende ihre eigenen Antworten später löschen können, auch von einem anderen Gerät

Auswerten

BegriffEnglischBedeutung
Grundlage der Auswertungbasis of the analysisDatenpool, Umgang mit markierten Teilnahmen und Gewichtung; oben in Qualitätskontrolle und Ergebnissen
Datenpooldata poolwelche Quellen (echt, Test, Dummy) und welche Zustände (abgeschlossen, nicht beendet, Screen-out) zählen
Speederspeederwer schneller ist als ein Anteil der Median-Zeit (Leiner, 2019)
Relative Speed Index (RSI)Relative Speed Indexdie Geschwindigkeit im Verhältnis zum Median jeder Seite; über 2 heißt doppelt so schnell wie üblich
α, ωCronbach’s alpha, McDonald’s omegaReliabilität einer Skala; ω nimmt nicht an, dass alle Aussagen gleich viel beitragen
Teilnutzen, Wichtigkeitpart-worth, importanceErgebnisse eines Wahlmodells: wie stark eine Stufe die Wahl begünstigt und wie stark ein Merkmal sie bewegt
Segmentsegmenteine Gruppe mit ähnlichen Vorlieben aus einer Latent-Class-Analyse
Methodenteilmethods sectionein Entwurf des Methodenteils eines Manuskripts aus den Zahlen der Befragung
Siegelketteseal chaineine Hash-Kette über alle Teilnahmen mit Zeitstempeln des DFN, die zeigt, ob Daten nachträglich verändert oder entfernt wurden

Personen und Rollen

BegriffEnglischBedeutung
Forschende, Teilnehmenderesearchers, participantsdie zwei Arten von Personen; nie „Befragte“
RollenrolesAdmin, Bearbeiten, Ansehen, je Befragung
Gruppegroupeine Arbeitsgruppe (Lehrstuhl, Projekt), die Befragungen und Designs teilt; sie besitzt nichts
Einrichtunginstitutionwo eine forschende Person arbeitet, aus ORCID übernommen
Lernhilfenlearning aidsdie „Warum?“-Erklärungen und das Glossar der Kennzahlen, für Einsteigende; abschaltbar unter Konto