Sprache ist der Spiegel der Gesellschaft – GPT macht ihn sichtbar
Sprache bildet ab, was eine Gesellschaft fühlt, denkt und vermeidet – oft bevor es ausgesprochen wird.
Die Semantische Resonanzanalyse (SRA) nutzt GPT nicht als Wissensdatenbank, sondern als Resonanzraum kollektiver Sprache.
Sie macht sichtbar, was zwischen den Zeilen mitschwingt – wenn Menschen formulieren, ohne sich beobachtet zu fühlen.
Ein neuer Blick auf das, was Gesellschaft bewegt.
Was ist die Semantische Resonanzanalyse (SRA)?
SRA ist eine methodische Perspektive auf Sprachmodelle wie GPT.
Sie analysiert, wie sich gesellschaftlich, wirtschaftlich und politisch relevantes Verhalten, Haltungen, Emotionen, Institutionen und kollektive Bedeutungsverschiebungen in den Sprachmustern anonymisierter GPT-Interaktionen abbilden.
SRA fragt nicht: Was ist wahr?
Sondern: Was ist sichtbar – wenn Menschen formulieren, ohne Publikum, ohne Druck, ohne Reaktion?
– und: Was ist die wahrscheinlichste Wahrheit im Sinne eines Angebots zur Interpretation der erkannten semantischen Muster?
GPT wird dabei nicht als neutrale Datenquelle verstanden,
sondern als Resonanzraum kollektiver Sprache,
in dem sich Trends, Spannungen, Ideale und Vermeidungen spiegeln.
Warum GPT dafür geeignet ist
- Es urteilt nicht, befragt nicht, misst nicht.
- Es zeigt, was Menschen beschäftigt, wenn sie sich unbeobachtet fühlen.
- Es verdichtet typische Sprachmuster, ohne sie zu kommentieren.
- Es erlaubt Einblicke in kollektive Bedeutungsräume – jenseits von Image und Positionierung.
Was SRA analysiert
- Semantische Muster: Wiederkehrende Wortwahl, Satzstrukturen, Formulierungslogiken
- Emotionale Codierungen: Hinweise auf Nähe, Vertrauen, Zustimmung, Verunsicherung, Angst oder Überforderung
- Rollenverhältnisse: Implizite Hierarchien, Sprechpositionen, Sichtbarkeiten und Unsichtbarkeiten
- Dynamiken & semantische Drifts: Bedeutungsverschiebungen über Zeit und Kontexte hinweg
- Systemische Sprachlogiken: Wiederkehrende Muster in Organisationen, Märkten oder Institutionen
SRA basiert auf der Auswertung destillierter Prompts, die auf echten GPT-Nutzungsformen basieren – realitätsnah, datenschutzkonform und modellnah verdichtet.
Diese Prompts spiegeln typische Sprachmuster wider, ohne personenbezogene Informationen zu enthalten, und ermöglichen dadurch eine tiefgehende semantische Analyse bei gleichzeitiger Wahrung der Privatsphäre.
Wo SRA angewendet wird
- HR-Analysen: Emotionale Stimmungslagen, Kündigungsabsichten, sprachliche Signale
- Marktanalyse & Branding: Implizite Markenbilder, Vertrauen, emotionale Sprachräume
- Systemforschung: Sprachvermeidung, institutionelle Kommunikation
- Krisenkommunikation: Sprachverhalten unter Druck und Unsicherheit
- Gesellschaftsanalyse: Normen, Narrative, sprachliche Verschiebungen
- Politische Stimmung: Polarisierung, Tonalitäten, semantische Resonanzen
Was SRA nicht ist
SRA ist kein klassisches Forschungsinstrument.
Keine Umfrage. Kein Interview. Kein KI-Test. Keine Inhaltsanalyse.
SRA ist ein semantisches Frühwarnsystem –
ein Resonanzraum für das, was Gesellschaft denkt, fühlt – oder nicht mehr sagen kann.
Warum das zählt
Weil sich die Wahrheit gesellschaftlicher Dynamiken oft nicht in Zahlen zeigt,
sondern in Sprache. Und weil Sprache der erste Ort ist, an dem sich
Verschiebungen, Spannungen, Unsicherheiten und Tabus abbilden.
SRA macht diese Muster sichtbar. Nicht als Beweis – sondern als semantische Spur.
Nicht um zu vereinfachen – sondern um genauer zu sehen.
Die Haltung
- Wenn sprachliche Offenheit nicht möglich ist
- Wenn soziale Rollen Antworten formen
- Wenn Systeme Bedeutung durch Routine verdecken
- Wenn Aussagen formal korrekt – aber inhaltlich leer sind
- … oder wenn schlicht keine Daten vorliegen
SRA betrachtet Sprache als Spur.
Sie folgt Mustern, Codierungen, Auslassungen.
Und macht sichtbar, was formuliert wird – und was fehlt.
Ziel ist nicht Objektivität, sondern Tiefenschärfe.
Nicht Repräsentativität, sondern Resonanz. Nicht Gewissheit – sondern ein Raum für Interpretation.
Was SRA bietet
- Eine plausibilisierte Interpretation kollektiver Bedeutung
- Basierend auf Sprachverhalten von GPT-Nutzer:innen und GPT selbst
- Verdichtet aus Milliarden Sprachbeispielen – Gewichtung statt Speicherung
- Prompts als Spiegel sozialer Spannungen, Tabus, Drifts
SRA zeigt nicht das, was sein sollte – sondern das, was wahrscheinlich ist.
SRA und das Risiko ungewollter Halluzinationen
Sprachmodelle wie GPT können Inhalte generieren, die plausibel klingen – aber faktisch falsch oder irreführend sind.
Dieses Phänomen wird als Halluzination bezeichnet.
Für SRA ist das ein ernstzunehmendes Risiko.
- Keine Einzelantworten, sondern Muster
- Analyse von Sprache – nicht von Fakten
- Destillierte Prompts, keine Faktenprüfungs-Simulation
- Fokus auf Themen mit Modellwissen – keine Analyse aktueller, unbekannter Felder
- Interpretation als Wahrscheinlichkeit – nicht als Wahrheit
Halluzinationen werden nicht ignoriert, sondern als Teil der Sprachlogik des Modells erkannt – und durch die SRA-Perspektive systematisch entschärft.
Herkunft und Entwicklung
Die Semantische Resonanzanalyse (SRA) wurde im März 2025 von Hanns Kronenberg formuliert.
Ursprünglich für Markenanalysen mit GPT-4 entwickelt, entstand daraus schnell ein universeller Ansatz zur Deutung kollektiver Sprache in Märkten, Systemen und Gesellschaften.
Warum ein neues Denken nötig ist
- Wahrscheinlichkeiten statt Wahrheiten
- Gewichtung statt Beweis
- Muster statt Einzelfall
SRA nimmt diese Logik an – und macht sie sichtbar.