In diesem Blogbeitrag gehen wir auf drei ausgewählte Lesbarkeitsmetriken ein, die in der Praxis oft Anwendung finden zur Identifikation von KI-generierten Texten. Wir gehen kurz auf die betrachteten Metriken beschreibend ein und zeigen im Anschluss die Unterschiede auf. Abschließend zeigen wir deren Anwendung im akademischen Bereich auf.
„Für die Erstellung von wissenschaftliche Arbeiten bedeutet dies, dass Studierende darauf achten sollten, dass ihre Texte inhaltlich sowie methodisch aber auch stilistisch korrekt und authentisch sind.“
Einleitung
Im Spannungsfeld zwischen künstlicher Intelligenz (KI) und der automatisierten Textgenerierung wird es immer wichtiger, die Ursprünge von Texten zu analysieren. Besonders im akademischen Bereich spielt die Erkennung von KI-generierten Texten eine entscheidende Rolle. Verschiedene Lesbarkeitsmetriken helfen dabei, per KI generierte Texte zu entlarven. Dieser Beitrag gibt einen Überblick über drei zentrale Metriken: die Wiener Sachtextformel , den Gunning-Fog-Index und den Flesch-Reading-Ease Score . Wir erläutern ihre Funktionsweise, zeigen Unterschiede auf und spannen den Bogen zu ihrer Anwendung in wissenschaftlichen Arbeiten.
Die Wiener Sachtextformel
Die Wiener Sachtextformel wurde entwickelt, um die Lesbarkeit von deutschsprachigen Texten zu bewerten. Sie berücksichtigt die durchschnittliche Satzlänge, die Anzahl der Silben pro Wort und den Anteil an Fremd- und Lehnwörtern. KI-generierte Texte können oft durch eine hohe Satzlänge und den übermäßigen Einsatz komplexer Wörter auffallen. Die Wiener Sachtextformel hilft, diese Merkmale zu identifizieren und gibt Einblicke in die Lesbarkeit und Struktur des Textes. Wenn du mehr über die Funktionsweise der Wiener Sachtextformel erfahren möchtest, besuche dazu unseren fokussierten Blogbeitrag zu dieser Lesbarkeitsmetrik hier.
Der Gunning-Fog-Index
Der Gunning-Fog-Index bewertet die Lesbarkeit englischsprachiger Texte, indem er die durchschnittliche Satzlänge und den Anteil komplexer Wörter (mit drei oder mehr Silben) berücksichtigt. KI-Texte zeichnen sich häufig durch eine gleichmäßige Satzstruktur und den Einsatz komplexer Begriffe aus. Der Gunning-Fog-Index kann helfen, diese Merkmale zu quantifizieren und Muster zu erkennen, die auf maschinell generierte Inhalte hindeuten. Wenn du mehr über die Funktionsweise des Gunning-Fog-Index erfahren möchtest, besuche dazu unseren fokussierten Blogbeitrag zu dieser Lesbarkeitsmetrik hier.
Der Flesch-Reading-Ease Score
Der Flesch-Reading-Ease Score ist eine Lesbarkeitsmetrik für englischsprachige Texte. Die Berechnung basiert auf der durchschnittlichen Satzlänge und der durchschnittlichen Silbenzahl pro Wort. Ein höherer Score deutet auf einen leichter lesbaren Text hin. KI-generierte Texte können je nach Modell entweder sehr komplex oder ungewöhnlich einfach sein. Der Flesch-Reading-Ease Score hilft, diese Unterschiede zu erkennen und die Lesbarkeit objektiv zu bewerten und zu quantifizieren. Wenn du mehr über die Funktionsweise des Flesch-Reading-Ease Score erfahren möchtest, besuche dazu unseren fokussierten Blogbeitrag zu dieser Lesbarkeitsmetrik hier.
Unterschiede zwischen den Metriken
Um die Unterschiede zwischen der Wiener Sachtextformel, dem Gunning-Fog-Index sowie dem Flesch-Reading-Ease Score herauszustellen bedienen wir uns an Unterscheidungsmerkmalen, wie der Zielgruppe, dem Fokus sowie der Komplexitätsbewertung.
Metrik | Berechnung | Fokus | Typische Werte | Besonderheiten |
Wiener Sachtextformel | Satzlänge, Wortlänge (Silbenzahl), Wortschatz (schwierige Wörter) | Lesbarkeit deutscher Texte | 4-16 (je niedriger, desto leichter) | Speziell für deutsche Texte entwickelt, berücksichtigt komplexe Satzstrukturen |
Gunning-Fog-Index | Satzlänge, Anteil komplexer Wörter (mehr als 3 Silben) | Bildungsgrad notwendig zur Lesbarkeit | 1-20+ (höherer Wert = schwieriger) | Internationale Anwendung, misst notwendiges Bildungsniveau für Textverständnis |
Flesch-Reading-Ease Score | Durchschnittliche Satzlänge, durchschnittliche Silben pro Wort | Lesbarkeit englischer Texte | 0-100 (höherer Wert = leichter) | Standard für englische Texte, oft in Kombination mit Flesch-Kincaid für Lesestufen |
In der Zielgruppe unterscheiden sich vor allem die Wiener Sachtextformel und der Gunning-Fog-Index . Letzterer fokussiert sich auf englischsprachige Inhalte, während die Wiener Sachtextformel für deutschsprachige Texte entwickelt wurde. Der Flesch-Reading-Ease Score ist primär englisch geprägt, findet aber in Abwand-lung ebenfalls Anwendung im deutschsprachigen Kontext.
Der Fokus der Wiener Sachtextformel liegt in besonderem Maße auf der Analyse von Fremdwörtern und der Silbenstruktur. Der Gunning-Fog-Index und die Lesbarkeit nach Flesch stellen sowohl die Satzlänge als auch die Komplexität der Wörter in den Fokus.
Hinsichtlich der Komplexitätsbewertung lässt sich festhalten, dass alle drei Metriken darauf abzielen, die Lesbarkeit eines Textes zu quantifizieren. Dennoch nutzen alle unterschiedliche Parameter, um die Textkomplexität zu beurteilen. Für die genaue Berechnung der jeweiligen Lesbarkeitsmetrik empfehlen wir dir, einen Blick auf unsere Fokusbeiträge zu der entsprechenden Metrik zu werfen.
Anwendung im akademischen Bereich
In wissenschaftlichen Arbeiten ist die Authentizität und Nachvollziehbarkeit des Textes von zentraler Bedeutung. Die vorgestellten Lesbarkeitsmetriken helfen dabei, die Qualität und Originalität von Texten zu beurteilen. Sie ermöglichen es, potenziell KI-generierte Inhalte zu identifizieren und die Einhaltung akademischer Standards zu gewährleisten. Wenn du also per KI deine Bachelorarbeit schreiben lassen oder deine Masterarbeit schreiben lassen möchtest, solltest du dich im Vorfeld unbedingt mit diesem Metriken auseinandersetzen.
Für die Erstellung von wissenschaftliche Arbeiten bedeutet dies, dass Studierende darauf achten sollten, dass ihre Texte inhaltlich sowie methodisch aber auch stilistisch korrekt und authentisch sind. Bevor ein Plagiatsvorwurf droht, lohnt es sich selbst Lesbarkeitsmetriken, wie die Wiener Sachtextformel , den Gunning-Fog-Index und den Flesch-Reading-Ease Score zu nutzen.
Fazit
Die Wiener Sachtextformel , der Gunning-Fog-Index und der Flesch-Reading-Ease-Score bieten wertvolle Einblicke in die Lesbarkeit und Qualität von Texten. Ihre Anwendung im akademischen Bereich und bei der Ghostwriting-Praxis unterstützt die Sicherung der Authentizität und Qualität wissenschaftlicher Arbeiten. Indem sie die Merkmale von KI-generierten Texten identifizieren, tragen diese Metriken dazu bei, die Integrität und den Wert akademischer Leistungen zu bewahren. Studierende sollten sich dieser Metriken bewusst sein und sie nutzen, um ihre eigenen Texte zu verifizieren, um etwaigen Plagiatsvorwürfen zu entgehen im Falle von per KI geschriebenen wissenschaftlichen Arbeiten.
Um eine qualitativ hochwertige wissenschaftliche Arbeit zu garantieren, lohnt sich die Konsultation eines professionellen Ghostwriters, insbesondere dann, wenn du deine Bachelorarbeit schreiben lassen oder deine Masterarbeit schreiben lassen möchtest. Ghostwriter haben qualitätssichernde Mechanismen implementiert, um die Qualität sowie die Authentizität der wissenschaftlichen Arbeit sicherzustellen. Wenn dich das Thema interessiert und du mehr über Kooperationsmöglichkeiten mit einem professionellen Ghostwriter erfahren möchtest, stehen wir dir stets für ein unverbindliches Beratungsgespräch zur Verfügung. Alternativ bieten dir unsere Blogbeiträge spannende Einblicke in Metriken zur Lesbarkeit von Texten sowie in die Branche der Ghostwriter und versorgen dich mit hilfreichen Tipps und Tricks. Innerhalb eines Beratungsgesprächs gehen wir mit dir unser breit gefächertes Leistungsportfolio durch und beantworten deine Fragen. Wenn du dich schon jetzt über unser Leistungsspektrum informieren möchtest, informiere dich unter https://www.meine-thesis.de/leistungen.
„Hinsichtlich der Komplexitätsbewertung lässt sich festhalten, dass alle drei Metriken darauf abzielen, die Lesbarkeit eines Textes zu quantifizieren.“
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