Baseline-Messung: Autor-Identität im Zitations-Verhalten von Sprachmodellen.

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Einleitung

Die Antwort­schicht des Internets verschiebt sich. Sprachmodell-basierte Suchsysteme, KI-Antwort­maschinen und Wissensgraph-Aggregate übernehmen einen wachsenden Anteil daran, wie Autor:innen und ihre Werke gefunden, verstanden und in weiterführenden Antworten zitiert werden. Die Mechanik dieser neuen Sichtbarkeits-Schicht — welche Aktionen welche Wirkungen tragen, mit welcher Latenz, in welcher Reichweite und wie stabil — ist bislang nur fragmentarisch empirisch dokumentiert.

Diese Methoden-Notiz legt den Rahmen für eine offene Einzelfall- Studie fest. Voraussetzung jeder belastbaren Wirkungs-Aussage in dieser Schicht ist eine reliabilitäts­geprüfte Mess-Apparatur. Die beobachteten Mess-Flächen — Sprachmodelle, Wissensgraphen, KI-Antwort­ systeme — sind keine stabilen Instrumente: ihre Antworten driften mit Modell-Updates, Indizierungs-Änderungen und Plattform-Politik. Vorher/Nachher-Differenzen einer Autor-Aktion und Instrument-Drift sind ohne validierte Apparatur nicht trennbar.

Die in v1.x angelegte strikte Phasen-Trennung („erst Validierung, dann Aktion") hielt der Praxis nicht stand. Bereits ab T+0 (11. Mai 2026) liefen pre-registrierte Interventionen auf Identitäts-Flächen parallel zur Instrument-Validierung — Wikidata-Pflege als Latenz-Probe, Zenodo-DOI-Salve als Citation- Anker, GitHub-Repo als Identity-Bridge, IndexNow-Push als Crawler-Trigger. Diese Operationen sind nicht Beobachter- Verzerrung am Rand: sie sind das Programm. v2.0 macht das Design ehrlich.

Das Programm operiert in drei zeitlich überlappenden Phasen. Phase 1 (Mai → Sep 2026): aktive Pre-Launch-Phase. Pre-registrierte Interventionen auf Identitäts- Flächen (Wikidata-Co-Occurrence, Zenodo-DOI-Cadence, Common-Crawl-Optimization, machine-readable Identity-Surfaces ai.txt + about.txt, Reddit-Karma-Aufbau, Cross-LLM-Trust-Graph) laufen parallel zur Instrument-Validierung der Mess-Flächen (Wiederhol-Reliabilität, intra-Set-Konsistenz, Abdeckung, Modell-Drift). Jede Intervention triggert ein Interrupted-Time- Series-Fenster auf den betroffenen Mess-Flächen, Confounds zwischen parallelen Interventionen werden explizit ausgewiesen. Phase 2 (Sep 2026 → Q3 / 2027): Post-Launch-Effekt-Detection. Der Buch-Launch am 22. September 2026 ist die zentrale deliberate Intervention; aggregierte Effekt-Messung über alle Mess-Flächen, Long-Tail-Beobachtung der KI-Antwort-Reichweite. Phase 3 (ab Q3 / 2027): langfristige kontrollierte Experimente auf der dann validierten Apparatur — mit Effekt-Maßen, die zu einem n-of-1-Design passen (Interrupted Time Series, Bayesian Structural Time Series, hierarchische Bayes-Modelle), nicht Vorher/Nachher-Cohen’s d auf einzelnen Aktionen.

Der Erkenntniswert ist nicht statistische Generalisier­barkeit; er besteht in der externen Auditier­barkeit der Methodik und in deren Anschluss­fähigkeit an andere Autor-Identitäten — Genre-Kolleg:innen, die ihre Sichtbarkeits-Mechanik selbst quantifizieren wollen, ebenso wie Praktiker:innen der Such- und Antwort-Maschinen-Optimierung (SEO / AEO / GEO), die nach einer reproduzierbaren Mess-Grundlage statt anekdotischer Behauptungen suchen.

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Forschungsfragen und Untersuchungs-Linien

Wie liest die Maschine einen Autor? In Phase 1: welche Mess-Eigenschaften haben die Instrumente, mit denen wir diese Frage später beantworten wollen — wie reliabel, wie driftend, wie konsistent operationalisiert; und welche Effekte sind durch aktive Pre-Launch- Interventionen Q0–Q6 messbar. In Phase 3: auf der validierten Apparatur, welche Hebel der Autor-Sichtbarkeit tragen empirisch wie viel?

2.1  Linie 1 — Zitations-Inventur

Frage. Was zeigt jedes Mess-Instrument heute überhaupt von der definierten Autor-Identität? Abdeckung je Mess-Fläche (Wissensgraph-Karten, KI-Antwort­bereichen, Antwort­maschinen, klassischen Such­ergebnisseiten) und je Identitäts-Cluster (Person, Werk, Genre, Welt-Mechanik). In Phase 1 deskriptiv, nicht inferenz-orientiert.

2.2  Linie 2 — Mess-Instrument-Validierung

Frage. Wie reliabel ist jede Mess-Fläche, mit welcher Drift-Charakteristik antwortet es auf Modell-Updates und Plattform-Politik, und welche Mess-Flächen sind miteinander redundant? Operationalisiert über Wiederhol-Korrelation, intra-Set-Konsistenz (Cronbach’s α), CUSUM-Drift-Detektion und Inter-Mess-Flächen- Übereinstimmung.

2.3  Linie 3 — Codebuch-Iteration

Frage. Welche Operationalisierung von „korrekter Citation" ist robust gegen Grenzfälle, Mess-Flächen-Unterschiede und Sprachmodell- Stil-Drift? Versioniertes Annotations-Schema v0.x → v1.0, mit Inter-Rater-Übereinstimmung durch externe Annotator:innen ab Q4 / 2026.

2.4  Linie 4 — Offene Materialien

Frage. Sind alle Befunde extern auditier­bar und für andere Autor-Identitäten reproduzier­bar? Welche Hürden treten beim Methoden- Transfer auf, welche Komponenten lassen sich als Werkzeug-Pakete verallgemeinern?

2.5  Linie 5 — Aktive Interventions-Registrierung (neu in v2.0)

Frage. Welche deliberate Aktionen werden auf welchen Identitäts-Flächen ausgeführt, mit welcher zeitlichen Markierung, und welche Mess-Flächen werden in welchem Interrupted-Time-Series- Fenster auf Effekt geprüft? Vor v2.0 implizit, jetzt explizit pre-registriert: jede Intervention bekommt eine eigene Q-Nummer (Q0–Q6+) mit YAML-Spezifikation in Sektion 3.5, Stopping-Rule, Mess-Flächen-Mapping, Stop-Kriterien, Reporting-Plan. Confounds zwischen parallelen Interventionen werden explizit benannt; Holdout- Perioden werden geplant wo methodisch tragbar.

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Datenquellen und Operationalisierung

Tabelle 1 fasst Quellen und Erhebungs-Kadenzen zusammen. Sämtliche Endpunkte werden mit dem programm­weiten User-Agent marin-t-kael:research-tooling:v0.1 (by /u/marintkael) angesprochen. Antwort-Header werden archiviert. Rate-Limit-Signale (429, 503) führen zu exponentiellem Backoff.

Die kanonische Wahrheit für die Bewertung aller Linien ist das versionierte Style-Sheet des Programms. Es enthält die festgelegten Personen-, Orts- und Welt-Mechanik-Strings sowie die ausgeschlossenen Anti-Patterns. Jede Erhebung wird mit dem Versions­stand des Style-Sheets zum Erhebungs­zeitpunkt geloggt.

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Pre-Registrierungs-Protokoll

Vor Beginn jeder Erhebung wird eine Pre-Registrierung auf dieser Website veröffentlicht. Sie enthält die folgenden Felder in maschinen­lesbarer Form (YAML):

id: prereg-q0-wikidata-to-google-kg-latency
field: 1
hypothesis: |
  Strukturierte Aussagen aus Wikidata erreichen Google Knowledge Graph
  innerhalb von ≤14 Tagen ab Veröffentlichung der Entität.
operationalisation:
  source: wikidata.org/entity/Q140004504
  comparator: kgsearch.googleapis.com (Knowledge Graph Search API)
  measurement: ratio (matched canonical statements / total queried)
sampling:
  start: 2026-05-11
  end: 2026-09-22
  cadence: täglich 04:00 UTC
stopping_rule: 134 Erhebungen oder Saturierung (kein neuer Treffer in 14 Tagen)
analysis: deskriptive Statistik · Visualisierung der Latenz-Verteilung
version: v1.0 · 2026-05-10

Spätere Abweichungen vom pre-registrierten Plan sind zulässig, müssen aber im Bericht offen ausgewiesen werden. Im Streitfall gilt der pre-registrierte Plan als die Hypothese, die getestet werden sollte.

4.1  Aktive Interventionen Q0–Q6 (neu in v2.0 · Q6 in v2.3)

v2.0 macht explizit, was in v1.x implizit lief: Phase 1 enthält deliberate Interventionen auf Identitäts-Flächen. Jede Intervention ist eine eigene Pre-Registrierung mit Q-Nummer, Hypothese, Stop- Kriterium und Effekt-Detection-Fenster. Vollständige YAMLs sind Anhang des nächsten Quartalsberichts (Q3 / 2026); hier die kompakte Übersicht.

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Mess-Instrumentierung

5.1  Style-Sheet als kanonische Wahrheit

Das programminterne Style-Sheet definiert für jede operationalisierte Aussage einen kanonischen String, eine Liste explizit unzulässiger Anti-Patterns und einen Severity-Grad. Es wird versioniert geführt; Änderungen sind nachvollziehbar, jeder Eintrag trägt ein Wirksamkeits-Datum und einen Quellen­verweis.

5.2  Linter

Der programmweite Linter (Quellcode-Datei style_lint.py, MIT-lizenziert) prüft Outbound-Entwürfe gegen das Style-Sheet sowie gegen plattform­spezifische Regeln (z.B. Reddits 9:1-Selbst­promotion-Empfehlung). Er liefert eine Klassifikation in vier Schwere­grade. S1- und S4-Befunde sind blockierend; S2 erzeugt eine Warnung; S3 wird protokolliert.

5.3  Bewertungsmetriken und statistische Methoden je Linie

Tabelle 2 fasst die primären und sekundären Metriken sowie die eingesetzten statistischen Verfahren je Phase-1-Linie zusammen. Die vollständigen A-priori-Power-Analysen und Stop-Schwellen sind Bestandteil der jeweiligen Vor-Registrierung der einzelnen Erhebung. Methodisches Inventar für Phase 3 (Long-Term-Kontrollexperimente ab Q3 / 2027) — Cohen’s d, Bayes-Faktor-Stop-Verfahren, A-priori-Power-Analyse, Decay-Fit, ITS/BSTS — ist in §§ 5.4 bis 5.7 als Vorausschau dokumentiert.

5.4  Sequenzieller Bayes-Faktor-Test (Phase-3-Inventar)

Für die Long-Term-Kontrollexperimente der Phase 3 (ab Q3 / 2027) wird der Bayes-Faktor BF₁₀ über sequenzielle Erhebung aktualisiert. Stop-Schwellen sind pre-spezifiziert: BF₁₀ > 10 bestätigt die Hypothese, BF₁₀ < 1⁄10 verwirft sie. Dazwischen wird die Erhebung fortgesetzt, bis eine Schwelle erreicht oder das Stichproben-Maximum ausgeschöpft ist. Das Verfahren wird hier in Phase 1 als methodisches Inventar dokumentiert; aktiviert wird es erst auf der validierten Apparatur.

5.5  CUSUM-Karten für Drift-Detektion (Phase-1-Kern)

Für Linie 2 (Mess-Instrument-Validierung) erkennt eine kumulative Summen-Karte (CUSUM) systematische Verschiebungen der Hit-Rate eines Mess-Flächen gegenüber Baseline. Sobald die Karte eine pre-spezifizierte Alarm-Schwelle überschreitet, wird das betroffene Mess-Fläche markiert, die Drift-Ursache (typisch: Modell-Update oder Plattform-Änderung) identifiziert und im Modell-Versions-Log protokolliert. CUSUM ist das zentrale Phase-1-Werkzeug, weil es Instrument-Drift früh erkennt, bevor sie als „Wirkungs-Beobachtung" fehlinterpretiert wird.

5.6  A-priori-Power-Analyse (Phase-3-Inventar)

Für die Long-Term-Kontrollexperimente der Phase 3 wird vor jeder Erhebung die benötigte Stichproben-Größe für eine Power von 1 − β = 0,80 bei α = 0,05 berechnet — abhängig von der erwarteten Effektgröße. Die folgende Kurve zeigt diese Beziehung für drei typische Effekt-Klassen. Aktiviert wird das Verfahren erst auf der validierten Apparatur ab Q3 / 2027.

5.7  Latenz- und Halbwertszeit-Vergleich (Phase-2-Inventar)

Erwartete Wirkungs-Profile der Aktions-Klassen unterscheiden sich stark. Schnelle Plattformen (IndexNow, Reddit) zeigen Effekte binnen Stunden bis Tagen, identitäts­basierte Hebel (ORCID-Aktualisierungen, Wikidata-Edits) brauchen Indexierungs- Zyklen von Tagen bis Wochen. Diese A-priori-Erwartung ist methodisches Inventar für die Phase-3-Long-Term-Kontrollexperimente ab Q3 / 2027 und wird dann gegen reale Messungen gespiegelt.

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Reproduzierbarkeit

Jede Publikation des Programms wird durch ein Replikations-Archiv ergänzt. Das Archiv enthält:

1. den Mess-Code in Form lauffähiger Python-Skripte (Lizenz MIT) — mit eingefrorenen Versions-Pins via environment.yml;
2. die Roh-Messwerte als JSONL, einschließlich Zeitstempel, Endpunkt-URL, HTTP-Status und Antwort-Headern;
3. das Style-Sheet im Zustand der Erhebung;
4. eine kurze README.md mit Reproduktions­anleitung.

Pre-Versionen des Codes werden externen Auditoren auf Anfrage bereits vor der ersten regulären Veröffentlichung zur Verfügung gestellt; die Anschrift ist research@marin-t-kael.de.

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Begrenzungen

Die Konstruktion des Programms hat methodische Begrenzungen, die hier vorab benannt werden, damit sie nicht als Befund missverstanden werden.

1. Einzelfallstudie. Die Beobachtung umfasst ein Werk, einen Autor, eine Sprache (DE primär, EN sekundär). Befunde sind nicht generalisierbar; sie sind anschluss­fähig an andere sorgfältig dokumentierte Einzelfälle.
2. Interessenkonflikt. Programmleiter und Untersuchungs­gegenstand sind identisch. Die Praxis der Pre-Registrierung und das öffentliche Fehlschlag-Protokoll mildern das Risiko von publication bias; sie eliminieren es nicht.
3. Endpunkt-Volatilität. Such- und Antwort-Systeme ändern sich im Pre-Launch-Aktivitäts­zeitraum (Algorithmen, Modell-Versionen, Indizierungs-Logik). Versionierte Endpunkte werden, wo möglich, angesprochen; wo nicht, wird der Versions-Stand zum Erhebungs­zeitpunkt protokolliert.
4. Beobachtungseffekt. Das öffentliche Programm verändert das Beobachtete: Plattform-Reviewer, Reader-Communities und Knowledge-Graph-Editoren können durch die Veröffentlichung beeinflusst werden. Der Effekt wird im Quartals­bericht qualitativ diskutiert.
5. Inter-Q-Confound (neu in v2.0). Sieben aktive Pre-Registrierungen (Q0–Q6) laufen zeitlich parallel auf teils überlappenden Mess-Flächen. Eine isolierte Effekt- Attribution einer einzelnen Q ist deshalb meist nicht möglich; stattdessen werden Effekte als kombinierte Bewegung der Mess-Fläche berichtet, mit Plausibilitäts-Diskussion welche Q wahrscheinlich beigetragen hat. Holdout-Perioden werden geplant wo methodisch tragbar (siehe Q4 als Beispiel). Die Phase-3-Apparatur (Q3 / 2027+) wird Confounds durch Single-Subject-Reversal-Designs reduzieren können.

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Ethische Selbstverpflichtung

1. Keine Erhebung personen­bezogener Daten Dritter über das öffentlich Verfügbare hinaus.
2. Keine Aggregation und Weitergabe von Reader-Material an Dritte; keine Verwendung als Trainings­daten für Modelle.
3. Vollständige Einhaltung der Plattform-Politik; Verstöße werden offen protokolliert und korrigiert.
4. Zitation einzelner Beiträge nur mit ausdrücklicher Zustimmung der Verfasserin oder des Verfassers.
5. Auf Aufforderung einer Plattform wird der Daten-Abruf umgehend eingestellt und die Anweisung als Befund veröffentlicht.

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Publikations-Kadenz

Quartalsberichte erscheinen jeweils Mitte Oktober, Januar, April und Juli, mit einer Toleranz von ±zwei Wochen. Methoden-Notizen erscheinen ad hoc bei substantiellen Änderungen am Messrahmen. Vor-Registrierungen erscheinen jeweils vor Beginn einer neuen Erhebung. Ein Feldbericht ergänzt das Programm um spezifische Themen außerhalb der Quartals-Logik.