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Narrative Shift Detection: Wie sich Framing über die Zeit verschiebt #15

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opened 2026-04-23 20:50:38 +02:00 by tobias · 0 comments
tobias commented 2026-04-23 20:50:38 +02:00
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Ziel

Visualisieren, wie sich die Sprache über ein Thema im Zeitverlauf verändert. Wann kommt ein gesellschaftlicher Umschwung im Podcast-Diskurs an?

Ansatz

  1. Themen-Cluster aus den Embeddings definieren (z.B. "Sicherheit", "Klima", "Demokratie")
  2. Für jede Episode den mittleren Embedding-Vektor pro Thema berechnen
  3. Drift zwischen aufeinanderfolgenden Episoden messen (Kosinus-Distanz des Cluster-Zentroids)
  4. Spitzen = Framing-Wechsel: Was hat sich geändert? LLM-Zusammenfassung der Diff

Erkenntnisgewinn

  • Wann wechselt "Sicherheit" von militärisch zu ökologisch?
  • Wie reagiert der Diskurs auf externe Ereignisse (Wahlen, Krisen)?
  • Welche Narrative sind stabil, welche volatil?

Visualisierung

Zeitachse mit Embedding-Drift-Kurve pro Thema. Spitzen sind klickbar und zeigen die Passagen, die den Shift verursachen.

## Ziel Visualisieren, wie sich die Sprache über ein Thema im Zeitverlauf verändert. Wann kommt ein gesellschaftlicher Umschwung im Podcast-Diskurs an? ## Ansatz 1. Themen-Cluster aus den Embeddings definieren (z.B. "Sicherheit", "Klima", "Demokratie") 2. Für jede Episode den mittleren Embedding-Vektor pro Thema berechnen 3. Drift zwischen aufeinanderfolgenden Episoden messen (Kosinus-Distanz des Cluster-Zentroids) 4. Spitzen = Framing-Wechsel: Was hat sich geändert? LLM-Zusammenfassung der Diff ## Erkenntnisgewinn - Wann wechselt "Sicherheit" von militärisch zu ökologisch? - Wie reagiert der Diskurs auf externe Ereignisse (Wahlen, Krisen)? - Welche Narrative sind stabil, welche volatil? ## Visualisierung Zeitachse mit Embedding-Drift-Kurve pro Thema. Spitzen sind klickbar und zeigen die Passagen, die den Shift verursachen.
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