DatenSynthese

Datensynthese bezeichnet den Prozess der Generierung künstlicher Daten, die statistisch den realen Datensätzen ähneln, ohne identisch reale Einträge zu enthalten. Ziel ist es, analytische oder protokollbezogene Arbeiten zu ermöglichen, ohne sensitive Informationen offenzulegen.

Methoden: Es gibt regelbasierte Ansätze, die Wahrscheinlichkeitsmodelle der bestehenden Daten schätzen und neue Stichproben erzeugen. Fortschritte basieren auf generativen Modellen wie Generative Adversarial Networks (GANs), Variational Autoencoders (VAEs) und Diffusionsmodellen, sowie auf probabilistischen grafischen Modellen. Für verschiedene Datenarten – strukturiert tabellarisch, Zeitreihen, Bilder oder Text – können spezialisierte Modelle eingesetzt werden. Oft wird ein zweistufiger Prozess verwendet: ein Modell lernt die Verteilung der echten Daten, anschließend wird ein synthetischer Datensatz erzeugt und eventuell weiterbearbeitet, um Gültigkeit und Nützlichkeit zu erhöhen.

Anwendungen: Datensynthese wird für Datenschutz, Datenaustausch, maschinelles Lernen (Modellentwicklung, Transferlernen), Softwaretests, Simulation seltener Ereignisse und Szenarioanalysen in Bereichen wie Gesundheit, Finanzen, Mobilität eingesetzt.

Bewertung: Die Qualität synthetischer Daten bemisst sich an der Ähnlichkeit der Verteilungen (z. B. KL-Divergenz, Earth Mover’s Distance), der Nützlichkeit für Aufgaben (Modelle trainieren mit synthetischen Daten) und dem Risiko der Offenlegung sensibler Informationen (Privatsphäre, Datenschutz, ggf. Differential Privacy). Transparente Dokumentation der Methoden ist üblich.

Herausforderungen: Risiken von Informationslecks, Verzerrungen oder Überanpassung, Repräsentationslücken, Bias-Verstärkung, regulatorische Anforderungen; die richtige Balance zwischen Nützlichkeit und Privatsphäre ist oft domänenspezifisch.