Mobilfunk

5G zwischen Hype und Realität

9. Dezember 2019, 11:56 Uhr | Autor: Brendan Gill / Redaktion: Diana Künstler | Kommentar(e)

Fortsetzung des Artikels von Teil 1

Die Herausforderung bei der Messung der Daten

4. Spiegeln die Daten das End-to-End-Erlebnis der Verbraucher wider?
Nutzt ein Unternehmen dedicated-Server, dann spiegeln die Ergebnisse eine optimierte Benutzererfahrung wider. Optimale Messungen wiederum testen die gesamte tägliche End-to-End-Erfahrung von Nutzern, vom Endgerät bis hin zu den verwendeten Servern.

5. Berücksichtigt die Methodik eine Reihe von Geräteherstellern und Smartphonemodelle?
Die Verbraucher verwenden Geräte verschiedenster Hersteller und nicht jeder verwendet das neueste Smartphone-Modell. Eine genaue Messung der Netzwerkgeschwindigkeit und -verfügbarkeit muss eine Vielzahl von Geräten berücksichtigen. Hüten Sie sich vor Ergebnissen, die auf einem einzelnen Mobilteil basieren (wie es bei Drive-Tests üblich ist) oder die Ergebnisse auf eine Auswahl von High-End-Geräten beschränken. Das verfälscht die Ergebnisse, da nur eine Teilmenge von Benutzern, die eine bessere Erfahrung als der Durchschnitt haben dargestellt werden.

6. Misst der Geschwindigkeitstest die tatsächlich erlebte Geschwindigkeit?
Einige Geschwindigkeitstests basieren auf dem Herunterladen winziger Dateien. Das bedeutet, dass sie nicht die Netzwerkgeschwindigkeit messen, sondern die so genannte "Ramp-up-Zeit". Um die Geschwindigkeit wirklich verstehen zu können, müssen Sie einen zeitbasierten Test durchführen. Dieser muss lange genug laufen, um die Ramp-Up-Zeit zu überbrücken und die tatsächlich erlebte Geschwindigkeit zu messen. Sicherzustellen, dass der Test lange genug läuft, ist die einzige Möglichkeit, die tatsächlich erlebte Geschwindigkeit von Nutzern zu messen, wenn sie zum Beispiel große Dateien oder Apps herunterladen.

7. Wie zuversichtlich können wir in Bezug auf die Ergebnisse einer Analyse sein?
Wissenschaftler verwenden Konfidenzintervalle, um den Genauigkeitsgrad jeder Messung darzustellen. Da keine Messung genau ist, zeigen Konfidenzintervalle den Bereich an, in dem der wahre Wert mit hoher Wahrscheinlichkeit liegt. Analysen deren Ergebnisse extrem nah beieinander liegen sollten sie misstrauisch gegenüberstehen. Wenn Konfidenzsintervalle nicht offengelegt wurden können Sie nicht feststellen, besteht für Sie, ob die Unterschiede zwischen den Netzen tatsächlich relevant ist oder ob es sich nur um statistisches Rauschen handelt.
Konfidenzintervalle sind wissenschaftlicher Standard, um festzustellen, ob ein Ergebnis aussagekräftig ist und werden oft als Test auf "statistische Signifikanz" bezeichnet.

Brendan Gill, CEO von Opensignal

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