Ensemble aus fünf Modellen
Fünf Modelle bewerten dieselbe abgeschlossene Interaktion. So hängt das Ergebnis nicht von einem einzigen Modell ab.
So funktioniert Ramon
Ramon greift nicht in die Befragung ein und bewertet Teilnehmende nicht in Echtzeit. Die Auswertung beginnt erst nach dem Absenden.
Eine kleine JavaScript-Komponente erfasst Timing, Klicks, Zeigerbewegungen, Scrollen, Touch- und Tastaturverhalten sowie grundlegende Browser-Signale—nicht die eingegebenen Antworten.
Sobald die Antwort abgeschickt wurde, analysiert Ramons proprietäres Modell den vollständigen Verhaltensablauf. Die Befragung selbst bleibt unverändert.
Die abgeschlossene Antwort erhält ein verständliches Signal, das sich direkt in bestehende Prozesse der Qualitätssicherung einfügt.
Im Modell
Ramons Modell wurde gezielt mit Verhaltensabläufen aus Online-Befragungen trainiert. Es erkennt zeitliche Muster, die mit bekannten KI-gesteuerten Interaktionen zusammenhängen, und verdichtet die Evidenz zu einem verständlichen Human Score.
Fünf Modelle bewerten dieselbe abgeschlossene Interaktion. So hängt das Ergebnis nicht von einem einzigen Modell ab.
Längere Sessions werden als geordnete Abschnitte analysiert. Reihenfolge und zeitliche Abstände bleiben dabei erhalten.
Das Training umfasst nachweislich KI-gesteuerte Sessions sowie weitere Befragungen ohne vorab bekannte Einordnung.
Das Ergebnis beschreibt, wie gut ein Verhaltensablauf zu menschlichen Interaktionen passt. Es ist weder Identitätsnachweis noch binäres Urteil.
Antworttexte und persönliche Formulareingaben fließen nicht in das Modell ein. Ramon bewertet, wie eine Antwort zustande kommt—nicht, was darin steht.
Nach der Befragung
Ramon filtert nicht im Vorfeld, greift nicht während der Befragung ein und fällt kein Urteil in Echtzeit. Erst nach dem Absenden steht der vollständige Ablauf für eine fundierte Analyse bereit.
Keine Unterbrechung. Kein Live-Urteil. Kein Einfluss auf die Teilnehmenden.
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