KI-gestütztes Marktforschungsinstitut · Zürich, Schweiz

Markt- und Meinungsforschung, schneller und besser abgestützt.

Zwei Verfahren auf einer Plattform: echte Befragte, rekrutiert über Social Media, und simulierte – mit einem Wert, der zeigt, worauf Verlass ist.

Best of Swiss Web 2026

Best of Swiss Web 2026 – Innovation, Bronze

Forschungspartner

Johns Hopkins University

Strategische Partner

gfs.bern – strategischer Partner und Investor

Panter – strategischer Technologiepartner

Unterstützer

Innosuisse – Schweizerische Agentur für Innovationsförderung, Förderin

Mitgliedschaften

DGOF – Deutsche Gesellschaft für Online-Forschung, Mitglied

Auszeichnung
Auszeichnung
Auszeichnung
Forschungspartner
Johns Hopkins UniversityForschungspartner
Strategischer Partner
Strategischer Partner
Unterstützer
Unterstützer
Mitglied
Mitglied

Unsere Produkte · zwei Angebote

Marktforschung für Institute. Marktforschung für KMU.

Für Institute, Agenturen und Insights-TeamsboomResearchVollwertige Marktforschung über neue Kanäle – Rekrutierung, Feldarbeit, Tracker, volle methodische Kontrolle.boomResearch Für Startups und KMUboomerang.aiKI-Marktforschung, günstig und schnell. Simulierte Studien in 10 bis 30 Minuten – abgestützt mit echten Befragten, wenn es darauf ankommt.boomerang.ai

Unsere Datenquellen

Zwei Verfahren, ein Fragebogen.

Human Sampling

Echte Befragte, rekrutiert dort, wo sie ohnehin sind

81% bestanden die Attention Checks, gegenüber 37 % bei einem kommerziellen Panel – Validierungsstudie II der Universität Zürich

So funktioniert es

Ad hoc rekrutiert auf Instagram, Facebook, TikTok, Snapchat, LinkedIn und WhatsApp – fein ausgesteuert auf die jeweilige Fragestellung, auch in Gruppen, die kein Panel abdeckt.

Kreuzquoten nach Alter, Geschlecht und Region, live vom System gesteuert.
Incentives nach fairem Minutensatz bemessen, ausbezahlt nach den Qualitätsprüfungen.
Attention Checks, Speeder- und Duplikatserkennung in jeder Feldphase.

So wurde es validiert ↓

Silicon Sampling

Simulierte Befragte, die denselben Fragebogen beantworten

6.9/10 durchschnittliche Plausibilität im August 2026 – bewertet von einem unabhängigen Prüfmodell

So funktioniert es

Einfach gesagt: Ein Sprachmodell, das aus Jahrzehnten repräsentativer, proprietärer Umfragedaten etablierter Partnerinstitute gelernt hat, übernimmt die Rolle der Befragten. Technisch: persona-konditionierte Large Language Models (LLMs), feinabgestimmt auf diese Daten – Jahrzehnte davon von gfs.bern –, ein Modellaufruf pro synthetischer befragter Person.

Gemessen an Schweizer Umfragen ausserhalb des Trainings: Überlappung = 1 − mittlere .
Strenge Integritätsregeln: kontaminierte Umfragen entfernt, bekannte Fragen ausgeschlossen.
Jeder Lauf von Confidence Guard™ bewertet (0–10), als Simulation ausgewiesen, in jedem Export markiert, nie mit menschlichen Stichproben vermischt.

So wurde es validiert ↓

Wissenschaft zuerst

Erst validieren, dann behaupten.

Human Sampling Silicon Sampling

2021Vorstudie der Universität Zürich

Dreizehn Boomerang-Umfragen über sieben Monate (N zwischen 416 und 976), abgeglichen mit zwei nationalen Abstimmungsresultaten und mit einer Kontrollstichprobe aus einem etablierten Schweizer Panel. In 2 von 3 politischen Umfragen lag Boomerang näher am Abstimmungsresultat als die etablierten Umfragen.

2023/24Validierungsstudie II der Universität Zürich – inkl. Direktvergleich mit Qualtrics

Derselbe Fragebogen, unser Feld gegenüber dem kommerziellen Panel von Qualtrics, USA, je 1'000 Befragte: 81 % vs. 37 % bestanden die Attention Checks, 42 % vs. 20 % schlossen beide Wellen ab.

12/2024Abstimmungsumfragen von gfs.bern für die SRG

Seit Dezember 2024 liefert unser Kanal den Social-Media-Teil der gemischten Stichprobe in den Abstimmungsumfragen von gfs.bern – ihre Prognose, unser Feld. Eidgenössische Abstimmungen finden an bis zu vier festen Terminen im Jahr statt; jede liefert ein objektiv messbares Resultat für Vergleich und Kalibrierung.

2023Grossversicherer A/B – Kontrollstudie

Direktvergleich mit der eigenen Feldarbeit eines Kunden, auf dessen Instrument, zur Prüfung unserer Stichproben. Die Resultate stimmten mit den internen Benchmarks des Kunden überein und bestätigten die Plausibilität reiner Social-Media-Stichproben wie hybrider aus Social Media und Panel – ausschliesslich menschliche Befragte.

2024Swing State, US-Präsidentschaftswahl 2024

0.25 % Abweichung vom Wahlresultat, bei einem Branchenschnitt von rund 3.6 % – die Genauigkeit kam von der Abdeckung. Eine Wahl: ein Fallbeispiel, keine Fehlerquote – interne Auswertung unserer eigenen Umfrage, keine publizierte Validierung.

2026Benchmark v1 – Aug. 2026

Überlappung der simulierten mit den echten Antwortverteilungen: im Schnitt 82.6 % über fünf Schweizer Umfragen ausserhalb des Trainings.

laufendGemeinsame Forschung mit Universität Basel & Johns Hopkins, SBB, gfs.bern

«Confidence-Driven Augmentation of Synthetic Survey Data», gefördert von Innosuisse, mit der Universität Basel, in Zusammenarbeit mit der Johns Hopkins University, mit SBB und gfs.bern als Projektpartnern. Gemeinsame Forschung seit Frühling 2026; erste Publikation erwartet im Q1 2027.

Methodendokumentation: Institutsprofil & Methodik (PDF). Berichte: Swiss Insights News #11 · Vorstudie Universität Zürich 2021 · Validierungsstudie Universität Zürich 2023/24

Unsere Qualität · Silicon Samples

Wie nah ist eine simulierte Antwort an einer menschlichen?

Unser erster Benchmark misst die Distanz zwischen der Antwortverteilung echter Menschen und der Verteilung, die unser Produktionsmodell erzeugt.

82.6 %

Boomerang-Modell – mittlere Überlappung mit den menschlichen Antwortverteilungen

<52 %

Frontier-Modelle ohne Feinabstimmung im selben Test

Abb. 1 – Benchmark v1, Aug. 2026. Überlappung = 1 − mittlere Total Variation Distance. Nur Gesamtergebnisse, fünf echte Schweizer Umfragen ausserhalb des Trainings, Produktionsmodell. Misst die Treue zur menschlichen Umfrage, nicht die Richtigkeit in Bezug auf die Welt; diese wird separat verfolgt. Auswertung auf Kohortenebene folgt. Vollständige Methode und alle Modelle im technischen Bericht.

Confidence Guard™

Eine Simulation, die immer antwortet, ist wenig wert. Entscheidend ist zu wissen, wann ihr nicht zu trauen ist – deshalb trägt jedes Ergebnis einen Plausibilitätswert, und die Plattform sagt, wann Sie besser echte Menschen befragen.

Plausibilität

0tief10hoch

Vergeben von einem unabhängigen Prüfmodell.

Bewertet jedes simulierte Ergebnis auf Konsistenz mit Frage, Zielgruppe und Antwortlogik. Gemessen wird das Vertrauen in die Simulation, nicht die Richtigkeit in Bezug auf die Welt.
Die Validierung des Kriteriums an menschlichen Nacherhebungen läuft mit der Universität Basel und Johns Hopkins.
Eine automatische Eskalation pro Kohorte ist mit unseren Forschungspartnern in Entwicklung.

Jede menschliche Stichprobe fliesst ins Modell zurück, deshalb steigt die Kurve – Einbrüche inklusive. 5.6 → 6.9.

Abb. 2 – Durchschnittliche Plausibilität aller Simulationen pro Monat, Dez 25 – Aug 26. Alltagseinsatz, keine Laborbedingungen: beliebige Themen, von Nutzenden selbst gestartet. Bewertet an jeder unserer menschlichen Stichproben, anonymisiert.

Unsere Philosophie

Für fundierte, schnelle und sichere Entscheidungen – in jeder Lage.

Wissenschaft zuerst
Validiert, dann behauptet
Keine Blackbox – Grenzen benannt
Datensparsamkeit
Klartext

Forschung in hoher Qualität, einfach, schnell und bezahlbar – für Marketingteams, die Kampagnen testen, Produktteams, die Funktionen formen, Geschäftsleitungen, die Strategien prüfen, und Analyseteams, die Abstimmungen prognostizieren. Die Methode richtet sich nach der Frage, der Anspruch bleibt.

Unser Institut

Ein Institut, drei Aufgaben.

Forschung

Gemeinsame Forschung mit der Universität Basel und der Johns Hopkins University, gefördert von Innosuisse. Zuvor zwei Validierungsstudien mit der Universität Zürich.

Methodenmanagement

Der gemeinsame Maschinenraum: Stichprobenverfahren, Qualitätsstandards, Benchmarks und Confidence Guard™ – einmal gepflegt, von beiden Angeboten genutzt.

Steuerung

Boomerang Ideas steuert beide Angebote – ein wissenschaftlicher Standard, eine Linie in der Datenethik, über welchen Zugang auch immer.

Unsere Geschichte

Ein Forschungsunternehmen, das liefert wie ein Startup.

Boomerang Ideas AG, Zürich – gegründet 2021. Institutsmitglied von Swiss Insights, in strategischer Partnerschaft mit gfs.bern und Panter, und in den SRG-Trend-Umfragen von gfs.bern der Social-Media-Teil der Stichprobe. Von Innosuisse unterstützt, jetzt in einer dritten Studie in gemeinsamer Forschung mit SBB, gfs.bern, der Universität Basel und der Johns Hopkins University.

Ein kleines Team mit eigenem Feld und eigenem Benchmark, auf Modellen, die wir selbst betreiben – und das Fehlschläge ebenso publiziert wie Treffer.

Partner & Mitgliedschaften