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Argument aus verbaler Klassifizierung (Argument from Verbal Classification)

Auch bekannt als: Definitionsargument Argument aus der Kategorisierung Etikettierungsargument definitional argument argument from categorization labeling argument
Argumentation Scheme ID: argument_from_verbal_classification

Definition

Das Argument aus verbaler Klassifizierung ordnet eine Entität basierend auf einer Definition oder einem Etikett einer Kategorie zu und schreibt der Entität dann die Eigenschaften dieser Kategorie zu. Sobald etwas unter einen bestimmten Begriff gefasst wird, werden alle Konnotationen und Standardeigenschaften dieses Begriffs auf den spezifischen Fall übertragen. Dieses Schema ist mächtig, weil die Benennung von Dingen unser Denken prägt, kann aber missbraucht werden, indem Etiketten verwendet werden, die zwar technisch anwendbar, aber irreführend sind, oder indem Mehrdeutigkeiten in Klassifizierungskriterien ausgenutzt werden.

Beispiele

Diese neue Verordnung verpflichtet Unternehmen zur Meldung von CO2-Emissionen. Meldepflichten sind eine Form der Regulierung. Regulierung ist staatliche Bevormundung. Daher ist diese CO2-Meldepflicht staatliche Bevormundung.

Kaffee enthält Koffein. Koffein ist eine psychoaktive Substanz. Psychoaktive Substanzen sind Drogen. Also ist Kaffee eine Droge, und wer täglich Kaffee trinkt, ist streng genommen drogenabhängig.

Dieses Foto wurde mit einem Filter bearbeitet. Bearbeitete Fotos sind manipuliert. Manipulation ist Täuschung. Also hat diese Influencerin ihre Follower mit diesem Instagram-Bild bewusst getäuscht.

Prüfschritte
Prüfschritte
Binäre Ja/Nein-Fragen, die eine KI beantworten muss, um ein Argumentationsmuster in einem Text zu erkennen.
Jeder der 452 Aspekte hat Prüfschritte — einfache Ja/Nein-Fragen, die systematisch erkennen sollen, ob ein Muster in einem Text vorkommt. Für Ad Hominem: "Greift das Argument eine Person statt ihre Behauptung an?" Für falsche Dichotomie: "Werden nur zwei Optionen präsentiert, obwohl mehr existieren?"

Binäre (Ja/Nein) Fragen, die ein LLM beantworten muss, um diesen Aspekt zu identifizieren:

  1. 1

    Wird das Subjekt in eine bestimmte Kategorie eingeordnet oder mit einem Begriff etikettiert?

    Typ: binary
  2. 2

    Erfasst die Klassifizierung die relevanten Merkmale des Subjekts akkurat?

    Typ: binary
  3. 3

    Werden Eigenschaften der Kategorie automatisch auf das Subjekt übertragen?

    Typ: binary
  4. 4

    Könnte eine alternative Klassifizierung zu anderen Schlussfolgerungen führen?

    Typ: binary
Vertiefung
Der aufklappbare Detailbereich auf jeder Aspekt-Seite mit Beispielen, Psychologie und Gegenstrategien.
Der Vertiefungsbereich bietet ausführliche Informationen zu jedem Aspekt: ein Praxisbeispiel, eine Erklärung warum es funktioniert, Tipps wie man entgegnet, alternative Bezeichnungen und Links zu verwandten Aspekten.

Hierarchischer Kontext