Eine mathematisch und methodisch einwandfreie, reale Feldstudie mit diesen Rohdaten lässt sich mit nahezu vollständiger Sicherheit ausschließen (Chance < 5 %).

Die Wahrscheinlichkeit, dass diese Studie weitgehend oder vollständig erfunden bzw. mit Hilfe generativer KI synthetisiert und halluziniert wurde, liegt bei schätzungsweise 70 bis 85 %.

Warum die Indizien stark auf eine KI-generierte Fiktion hindeuten: Mehrere der identifizierten Auffälligkeiten entsprechen der typischen „Handschrift“ von Sprachmodellen bei der Erstellung synthetischer Datensätze und Texte:

1. Typische KI-Muster bei Datenverteilungen:
• Wenn Sprachmodelle aufgefordert werden, Demografietabellen zu erzeugen, neigen sie zu exakten mathematischen Symmetrien (wie dem perfekten 5:4:5:4-Verhältnis der Berufsgruppen) oder übertreiben Merkmale drastisch (48,5 % Promovierte). Reales statistisches Rauschen einer Feldstichprobe bilden sie ohne spezielle Vorgaben kaum ab.
2. Halluzinierte und doppelte Tabellensätze:
• Dass Tabelle 3 und Tabelle 4 auf drei Nachkommastellen genau dieselben Zahlenwerte für unterschiedliche Variablen enthalten, spricht dafür, dass KI-generierte Tabellenblöcke ungeprüft kopiert wurden.
• Dass Tabelle 5 und Tabelle 6 widersprüchliche Korrelationswerte für identische Variablenpaare liefern, passiert typischerweise, wenn ein Sprachmodell in unterschiedlichen Anläufen aufgefordert wird, Ergebnistabellen zu entwerfen.
3. Inhaltliche Entkopplung von Text und Grafik:
• Der Text behauptet, die Punkte der Random-Forest-Analyse lägen nah an einer diagonalen Linie. Dies ist eine generische KI-Phrase zur Beschreibung erfolgreicher Regressionsmodelle. Die im Artikel abgedruckte Grafik zeigt jedoch keine Diagonale, sondern eine vertikale Streuung über die gesamte Skala.
4. Mathematische Widersprüche (ANOVA vs. Regression):
• Dass ein Einzelfaktor in der ANOVA 78 % der Varianz erklären soll, das gesamte Regressionsmodell mit diesem und weiteren Faktoren aber nur auf 24 % Gesamterklärung kommt, ist mit realen Messdaten rechnerisch nicht möglich.

Die 666 Teilnehmenden dieser Studie weisen einige erstaunliche Besonderheiten auf:

• 48.5% der Teilnehmenden verfügen über einen Doktortitel.
• Die vier Beschäftigungstypen sind einerseits sehr gleichmässig verteilt und sind zusätzlich paarweise genau gleich gross:
  • 185 students
  • 148 specialists
  • 185 middle-management
  • 148 top management
• Ungewöhnlich ist dafür die Altersverteilung, wo der Anteil der 36-45-Jährigen gegenüber den anderen Altersgruppen extrem gering ist.
• Die Occupation-Skala verfügt gemäss Appendix A auch über eine Antwortmöglichkeit entrepreneur, die aber gemäss Paper von niemandem gewählt worden ist.