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Maskierte Disjunktion (Masked Disjunction)

Auch bekannt als: Inclusive/Exclusive Or Confusion
Formal Fallacy ID: masked_disjunction

Definition

Ein formaler Fehlschluss, bei dem die Art der Disjunktion (inklusives vs. exklusives 'oder') falsch identifiziert wird, was zu einer falschen Eliminierung von Alternativen führt. In der natürlichen Sprache ist 'oder' mehrdeutig, und die Behandlung einer inklusiven Disjunktion als exklusiv kann die Argumentation ungültig machen.

Beispiele

Sie können Suppe oder Salat haben. Sie haben Suppe gewählt, also können Sie keinen Salat haben. (Das Restaurant meinte aber, Sie könnten beides haben.)

Die Stellenausschreibung lautet: 'Bewerber sollten Erfahrung in Python oder Java haben.' Der Personalchef lehnt einen Kandidaten ab, der beide Sprachen beherrscht, weil er dachte, nur eine sei erlaubt.

Der Arzt sagt: 'Sie können Ibuprofen oder Paracetamol nehmen.' Der Patient versteht, er dürfe nur eines wählen, obwohl der Arzt beide gleichzeitig meinte.

Formales Logikmuster
FOL-Muster
Die prädikatenlogische Formel, die die logische Struktur dieses Argumentationsmusters darstellt.
FOL (First-Order Logic, Prädikatenlogik) verwendet Quantoren (∀ = für alle, ∃ = es existiert), Verknüpfungen (∧ = und, ∨ = oder, ⇒ = impliziert, ¬ = nicht) und Prädikate, um die Form eines Argumentationsmusters zu erfassen.

(A ∨ B) ∧ A ⇒ ¬B (treating inclusive as exclusive)
Formale Verifizierung:
Formale Verifizierung
Prüft mithilfe eines automatischen Theorembeweisers, ob ein Argumentationsmuster logisch gültig oder ungültig ist.
Die formale Verifizierung nutzt einen SMT-Solver (Z3), um die logische Struktur eines Arguments mathematisch zu prüfen. Jedes Muster wird in Prädikatenlogik übersetzt und getestet: Können die Prämissen wahr sein, während die Schlussfolgerung falsch ist? Wenn ja: formal ungültig. Wenn nein: formal gültig. Viele reale Muster sind als nicht formal entscheidbar markiert — das heißt nicht, dass sie falsch sind.
Formal ungültig

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 das Argument Alternativen mit 'oder'?

    Typ: binary
  2. 2

    Wird die Disjunktion als exklusiv behandelt, obwohl sie inklusiv sein könnte (oder umgekehrt)?

    Typ: binary
  3. 3

    Eliminiert die Konklusion fälschlicherweise Möglichkeiten basierend auf dieser Fehlinterpretation?

    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.