Hasskompass testen
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Wissenschaftliche Methodik · Counter-Speech-Forschung

Methode & Forschung — wie Hasskompass arbeitet

Hinter Hasskompass steht ein wissenschaftliches Fundament: ein Counter-Speech-Korpus mit über 1.200 annotierten Fällen, eine Severity-Skala auf Basis des UN-Rabat-Plans und ein Dog-Whistle-Wörterbuch mit über 40 Codes nach Henderson/McCready. Reproduzierbar, peer-reviewed, dokumentiert.

Die vier Methodik-Bausteine

Jeder Baustein lässt sich einzeln nachvollziehen, validieren und für externe Forschung referenzieren. Volle Details in den Long-Form-Abschnitten weiter unten.

Counter-Speech-Korpus

Über 1.200 annotierte Fälle aus Facebook, X, Instagram und TikTok. Annotations-Schema mit 12 Kategorien für Hate-Speech-Trigger und 8 Counter-Speech-Strategien. Inter-Annotator-Agreement validiert, Doppel-Annotation für 20 % der Fälle.

Severity-Skala (4 Stufen)

Schweregrad-Klassifikation auf Basis des UN-Rabat-Aktionsplans (2012): Stufe 1 unzivile Rede, Stufe 2 herabsetzende Rede, Stufe 3 entmenschlichende Rede, Stufe 4 zur Gewalt aufrufende Rede. Wissenschaftlich validiert, differenzierter als binäre Plattform-Klassifikatoren.

Dog-Whistle-Wörterbuch

Über 40 Codes, Chiffren und Zahlencodes der extremen Rechten — von 88 und 1488 über Remigration und Großer Austausch bis zu Emoji-Codes. Theoretische Basis: Henderson/McCready (2018) — Pragmatik kodierter Sprache. Laufend aktualisiert.

Forschungs-Methoden

Multimethoden-Ansatz: Korpuslinguistik (quantitativ), Kritische Diskursanalyse (qualitativ), Interaktionslinguistik (Konversationsanalyse digitaler Daten) und KI-Validierung mit LLM-as-Judge gegen menschliche Annotator:innen.

Counter-Speech-Korpus

1.200+

Annotierte Fälle

12

Hate-Speech-Kategorien

8

Counter-Speech-Strategien

20 %

Doppel-Annotation

Der Korpus enthält deutschsprachige Counter-Speech-Interaktionen aus Facebook, X (Twitter), Instagram und TikTok. Annotation erfolgt nach einem mehrstufigen Schema (Hate-Speech-Trigger, Counter-Speech-Strategie, Interaktionswirkung). Eine Veröffentlichung von Teilkorpora auf Zenodo mit DOI ist für 2026 in Vorbereitung — der genaue Termin hängt von der ethischen Prüfung und Pseudonymisierung ab.

Severity-Skala — 4 Stufen nach UN-Rabat-Plan

Stufe 1

Unzivile Rede

Beleidigend oder respektlos, aber ohne diskriminierende Stoßrichtung. Counter Speech als zivilgesellschaftliche Reaktion möglich.

Stufe 2

Herabsetzende Rede

Stereotypisierend, abwertend gegenüber Gruppen. Plattform-Meldung sinnvoll, Counter Speech wirksam.

Stufe 3

Entmenschlichende Rede

Dehumanisierende Bilder, Ausgrenzungsrhetorik. Prüfung auf Volksverhetzung (§ 130 StGB) angezeigt.

Stufe 4

Zur Gewalt aufrufende Rede

Explizite oder implizite Aufstachelung zur Gewalt. Strafanzeige und Plattform-Meldung obligatorisch.

Quelle: United Nations Human Rights Office of the High Commissioner (2012). Rabat Plan of Action on the prohibition of advocacy of national, racial or religious hatred that constitutes incitement to discrimination, hostility or violence.

Dog-Whistle-Wörterbuch — 40+ Codes

Theoretische Basis ist die Pragmatik kodierter Sprache nach Henderson und McCready (2018, 2020): Ein Dog Whistle hat eine offene Oberflächen-Bedeutung und eine kodierte Tiefenbedeutung für eine Insider-Gruppe. Wir dokumentieren Codes wie 88, 1488, Remigration, Großer Austausch, Tag X, ethnische Pluralformen (die Grünen, die Eliten) sowie Emoji-Codes (z. B. drei Wassertropfen, drei Klammern, Frosch-Symbolik).

Aktualisierungs-Prozess

  • Monitoring rechtsextremer Telegram-Kanäle und TikTok-Sphären
  • Abgleich mit Forschungs-Glossaren (BPB, Amadeu-Antonio-Stiftung, Belltower News)
  • Mindestens drei unabhängige Belege vor Aufnahme
  • Quartalsweise Review-Runde mit Fachkolleg:innen

Forschungs-Methoden — quantitativ und qualitativ

Korpuslinguistik

Frequenzanalysen, Kollokations-Studien, Konkordanzen über den Counter-Speech-Korpus. Tools: AntConc, R, Python (spaCy, NLTK).

Kritische Diskursanalyse

Qualitative Tiefenanalyse einzelner Hass-Threads in der Tradition Wodak/Reisigl — Fokus auf Diskursstrategien, Topoi, Argumentationsmuster.

Interaktionslinguistik

Konversationsanalyse digitaler Daten. Wer reagiert wann auf wen, mit welcher pragmatischen Funktion? Methodisch nahe an Sacks/Schegloff/Jefferson.

KI-Validierung

LLM-as-Judge-Studien (Claude, GPT) gegen menschliche Annotator:innen, um die Skalierbarkeit der Severity-Skala in der Anwendung zu prüfen.

Wissenschaftlicher Hintergrund — ausgewählte Publikationen

→ Vollständige Publikationsliste auf /ueber-mich/forschung

Forschungs-Partnerschaften

Universität Greifswald

Promotionsprojekt am Institut für Deutsche Philologie, Germanistische Sprachwissenschaft.

ARENAS

Horizon-Europe-Forschungsnetzwerk zu narrativen Strategien in extremistischen Diskursen — Workshop-Beitrag HHU Düsseldorf 2023.

ALP e.V.

Arbeitsgemeinschaft Linguistische Pragmatik — Kassenwart im Vorstand, Tagungsorganisation, Herausgebertätigkeit.

Love-Storm

Kooperationsprojekt „Empower Communities“: Beratung, Schulworkshops und Workbook-Mitautorschaft (2023).

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Hintergrund & Vertiefung

Wie wir Counter Speech annotieren
Jeder Fall wird auf drei Ebenen kodiert. Erste Ebene: das auslösende Hate-Speech-Posting — Schweregrad, Zielgruppe, sprachliche Form (explizit, implizit, kodiert). Zweite Ebene: die Counter-Speech-Reaktion — Strategie (Faktencheck, Empathie-Brücke, Humor, Solidaritätssignal, normative Sprachkritik, Adressierung der mitlesenden Mehrheit), Stilebene, Interaktionsdesign. Dritte Ebene: die Wirkung im Thread — Folge-Reaktionen, Eskalation oder Deeskalation, sichtbare Wirkung auf Cyberbystander. Inter-Annotator-Agreement wird mit Cohens Kappa und Krippendorffs Alpha gemessen. 20 % aller Fälle werden doppelt annotiert, bei Disagreement folgt eine Adjudication-Runde. Annotations-Guidelines sind versioniert und reproduzierbar.
Warum unsere Severity-Skala genauer ist als Plattform-Klassifikatoren
Plattform-Klassifikatoren (Facebook, X, YouTube) arbeiten binär: ein Posting ist Hassrede oder es ist keine. Diese Reduktion verfehlt die pragmatische Realität: Eine herabsetzende Aussage über eine ethnische Gruppe ist nicht das Gleiche wie ein expliziter Gewaltaufruf — beides würde aber identisch behandelt oder eines davon übersehen. Die Hasskompass-Severity-Skala übernimmt die vierstufige Differenzierung des UN-Rabat-Plans (2012): unzivile Rede (Stufe 1), herabsetzende Rede (Stufe 2), entmenschlichende Rede (Stufe 3), zur Gewalt aufrufende Rede (Stufe 4). Diese Differenzierung erlaubt erstens proportionale Reaktionen (Counter Speech vs. Meldung vs. Strafanzeige), zweitens präzisere Forschung, drittens kontextsensible KI-Outputs. Validierungs-Studien gegen menschliche Annotator:innen zeigen ein höheres Übereinstimmungsmaß als binäre Klassifikatoren.
Welche Forschung der Severity-Skala zugrunde liegt
Theoretischer Kern ist der UN-Rabat-Aktionsplan zur Bekämpfung von Aufstachelung zu Hass (United Nations 2012/2013) — er differenziert Hassrede entlang eines Schwellen-Modells in vier Stufen und ist heute international etabliert. Empirisch flankiert wird die Skala durch Forschung zu Counter-Speech-Wirksamkeit (Benesch 2014, 2016; Costello et al. 2024), zur Pragmatik der Beleidigung (Meibauer 2013, Bonacchi 2017) und zur Interaktion in Hass-Threads (Marx 2017, Zollner 2024). Die operative Definition der vier Stufen für die Hasskompass-Anwendung wurde in einer eigenen Validierungs-Studie an 300 Fällen aus dem Counter-Speech-Korpus geprüft.
Wie das Dog-Whistle-Wörterbuch entsteht und aktualisiert wird
Grundlage ist die linguistische Theorie kodierter Sprache nach Henderson und McCready (2018, 2020): Ein Dog Whistle hat eine offene Oberflächen-Bedeutung und eine kodierte Tiefenbedeutung für eine Insider-Gruppe. Die Trennung beider Bedeutungen ist pragmatisch und nicht semantisch. Der Hasskompass-Datenbestand kombiniert vier Quellen: erstens Forschungs-Glossare (BPB, Amadeu-Antonio-Stiftung, Belltower News), zweitens Monitoring rechtsextremer Telegram-Kanäle und TikTok-Sphären, drittens Plattform-Reports von Trust-and-Safety-Teams, viertens eigene Belege aus dem Counter-Speech-Korpus. Jeder Eintrag wird vor Veröffentlichung gegen mindestens drei unabhängige Belege geprüft.

Häufig gestellte Fragen

Ist der Counter-Speech-Korpus für externe Forschung zugänglich?

Ja — auf begründete Anfrage für nicht-kommerzielle Forschung. Die Anfrage läuft über das Forschungs-Kontaktformular, Zugang erfolgt nach Klärung der DSGVO-konformen Nutzung (pseudonymisierte Datensätze, Verarbeitungs-Vertrag). Eine Veröffentlichung von Teilkorpora auf Zenodo mit DOI ist für 2026 in Vorbereitung.

Ist die Hasskompass-Forschung reproduzierbar?

Ja. Annotations-Guidelines sind versioniert und auf Anfrage einsehbar. Inter-Annotator-Agreement wird transparent berichtet. Die Severity-Skala basiert auf publizierten internationalen Standards (UN-Rabat-Plan 2012). Methodische Entscheidungen werden in den Publikationen dokumentiert (z. B. Zollner 2024 im Routledge-Sammelband).

Unter welcher Lizenz steht das Forschungs-Material?

Wissenschaftliche Publikationen folgen den Lizenz-Bedingungen der jeweiligen Verlage (Open Access bei merz medien + erziehung und beim Netzhorizonte-Workbook). Eigene Forschungs-Outputs auf hasskompass.de stehen — sofern nicht anders gekennzeichnet — unter CC BY-NC 4.0.

Welche Validierungs-Studien gibt es zur Severity-Skala?

Eine erste Validierungsstudie mit 300 doppelt annotierten Fällen wurde im Rahmen des Promotionsprojekts 2023/24 durchgeführt. Eine erweiterte Studie mit LLM-as-Judge-Vergleich gegen menschliche Annotator:innen ist für 2026 in Arbeit. Methodische Vorarbeiten finden sich in Zollner (2024) — Counterspeech Practices in Digital Discourse, Routledge.

Wer ist an der Forschung beteiligt?

Sebastian Zollner (Universität Greifswald, Promotionsprojekt). Kooperationen mit Konstanze Marx (Greifswald), der Arbeitsgemeinschaft Linguistische Pragmatik (ALP), dem ARENAS-Forschungsnetzwerk an der HHU Düsseldorf sowie projektbezogen mit Love-Storm/Bündnis gegen Cybermobbing. Studierende der Universität Greifswald wirken als studentische Hilfskräfte mit.

Wer steht hinter der Methodik?

Sebastian Zollner — Germanistischer Linguist, Counter-Speech-Forscher an der Universität Greifswald. Förderpreis der Gesellschaft für Angewandte Linguistik (GAL) 2022. Routledge-Buchkapitel „Counterspeech Practices in Digital Discourse“ (2024). → Vollständiges Forschungs-Profil

Glossar →

Definitionen zu Hassrede, Counter Speech, Dog Whistles

Blog →

Counter-Speech-Forschung und Praxisbeiträge

Forschungs-Profil →

Publikationen, Vorträge, akademischer Werdegang

Speaker →

Vorträge und Keynotes zur Methodik

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