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Einseitige Auswahl (Card Stacking)

Auch bekannt als: Cherry Picking Selective Evidence Stacking the Deck One-Sided Argumentation Zinken der Karten Einseitige Argumentation
Manipulation & Propaganda ID: card_stacking

Definition

Card Stacking (wörtlich 'Karten zinken') beinhaltet die selektive Präsentation nur solcher Evidenz, die eine Seite eines Arguments stützt, während widersprüchliche Belege absichtlich weggelassen, unterdrückt oder heruntergespielt werden. Im Gegensatz zur direkten Lüge verwendet Card Stacking echte Fakten und Daten – aber nur diejenigen, die die gewünschte Konklusion begünstigen. Das Ergebnis ist ein technisch genaues, aber zutiefst irreführendes Bild, das eine Position als überwältigend gestützt erscheinen lässt, obwohl die vollständige Evidenz tatsächlich gemischt oder widersprüchlich ist.

Beispiele

Eine Pressemitteilung eines Pharmaunternehmens hebt fünf klinische Studien hervor, die positive Ergebnisse für ihr Medikament zeigen, erwähnt aber nicht die drei anderen Studien, die keinen Nutzen zeigten, und eine, die schwerwiegende Nebenwirkungen offenbarte. Jede zitierte Studie ist echt, aber das Gesamtbild ist verzerrt.

Ein Autohersteller wirbt damit, dass sein neues SUV-Modell im Stadtverkehr 15 % weniger Kraftstoff verbraucht als das Vorgängermodell – verschweigt aber, dass es auf der Langstrecke deutlich mehr verbraucht als vergleichbare Konkurrenzfahrzeuge.

Ein Arbeitgeber präsentiert im Betriebsrat eine Statistik, die zeigt, dass die Gehälter im Unternehmen in den letzten fünf Jahren um durchschnittlich 8 % gestiegen sind – lässt dabei jedoch unerwähnt, dass die Inflation im gleichen Zeitraum 18 % betrug.

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

    Präsentiert der Text nur Evidenz, die eine einzige Konklusion stützt?

    Typ: binary
  2. 2

    Wird signifikante widersprüchliche Evidenz weggelassen oder heruntergespielt?

    Typ: binary
  3. 3

    Erzeugt die Darstellung ein künstlich einseitiges Bild?

    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.