Ein Score sagt, was auffällig ist. txtALYZE - ORIGIN zeigt, warum.
txtALYZE - ORIGIN bündelt unabhängige Analyseverfahren in einer interaktiven Evidenzkarte. Ein Klick führt vom Gesamtbild über die Begründung bis zu den farblich markierten Textstellen. So wird aus komplexer Textanalyse ein Werkzeug, das auch unerfahrene Anwender sofort verstehen.
Das Backend misst. Die Oberfläche erklärt.
Interaktive Evidenzkarte · Chain of Evidence · KI- und Mensch-Evidenz · Signalwiderspruch · farbige Textmarkierungen · vollständige Expertenansicht.
parallel ausgeführt
pro Text
Mensch · KI · Widerspruch
Überblick zuerst
reines On-Premise
Score bis Textmerkmal
Entwickelt für
Geeignet für Organisationen mit hohen Anforderungen an Datenschutz, Nachvollziehbarkeit und On-Premise-Betrieb.
Vom Überblick bis zur markierten Textstelle
txtALYZE - ORIGIN versteckt die fachliche Tiefe nicht – es ordnet sie. Einsteiger verstehen zuerst das Gesamtbild. Fachanwender können anschließend bis zu Detektorwerten, Rohdaten und technischen Details hinabsteigen.
Identität
widerspruch
Evidence
Evidenzkarte statt Zahlenwand
Analysebereiche werden als verständliche Nodes gebündelt. Größe, Farbe und Verbindungen führen den Blick zu den wichtigsten Befunden.
„Warum?“ erklärt den Zusammenhang
Die Chain of Evidence aktiviert relevante Messbereiche nacheinander und erklärt, ob sie sich bestätigen, ergänzen oder widersprechen.
Graph ↔ Text sind verbunden
Ein Klick auf einen Node öffnet passende Evidenzgruppen. Markierte Passagen übernehmen die Nodefarbe und bleiben visuell eindeutig zugeordnet.
Einsteiger- und Expertentiefe
Tooltips und Alltagssprache erklären die erste Ebene. Fachbegriffe, Kennzahlen, Fusion und Rohdaten bleiben jederzeit erreichbar.
KI-/Mensch-Erkennung ohne falsche Eindeutigkeit
Moderne KI-Texte können menschliche Oberflächenmerkmale und KI-typische Produktionsspuren gleichzeitig enthalten. Deshalb trennt txtALYZE - ORIGIN die Darstellung:
Die Evidenzwerte sind keine Gegenwahrscheinlichkeiten und müssen sich nicht zu 100 Prozent addieren.
Eine sichtbare Begründungskette
Statt nur einen Endwert zu präsentieren, macht die Oberfläche die fachlich sichtbaren Stationen der Analyse nachvollziehbar.
Was Sie Textbetrug heute wirklich kostet
Jede Schadenmeldung, jede Bewerbung, jeder Vertrag und jede interne Meldung ist ein Text. Und Texte können lügen – immer öfter mit KI-Unterstützung.
txtALYZE - ORIGIN ersetzt keine Mitarbeiter.
Es ersetzt monotone Sichtungsarbeit.
Die Entscheidung trifft weiterhin Ihr Team.
Nur mit deutlich mehr Informationen.
Fragen, bei denen txtALYZE - ORIGIN unterstützt
txtALYZE - ORIGIN entscheidet nicht. Es liefert Ihren Mitarbeitern eine begründete Vorsortierung, damit die knappe Prüfzeit dort ankommt, wo sie am meisten bringt.
Welche Dokumente verdienen eine genauere Prüfung?
Aus großen Dokumentbeständen werden diejenigen Texte priorisiert, die messbare Auffälligkeiten aufweisen – jeweils mit Begründung.
Welche Schadenmeldungen wirken ungewöhnlich?
Inszenierungsmuster, sprachliche Distanzierung und logische Inkonsistenzen werden benannt – die fachliche Bewertung bleibt beim Sachbearbeiter.
Welche Bewerbungen wurden möglicherweise KI-gestützt erstellt?
Merkmale, die typisch für maschinell erzeugte Texte sind, werden identifiziert und mit anderen Textsignalen abgeglichen.
Welche Hinweise enthalten sprachliche Auffälligkeiten?
Whistleblower-Meldungen und interne Hinweise werden strukturiert bewertet – Glaubwürdigkeitsmerkmale, emotionale Muster und Widersprüche.
Welche E-Mails aus einem Postfach sollten wir uns zuerst ansehen?
Bei internen Untersuchungen werden Nachrichten nach Auffälligkeitsprofil priorisiert – ohne dass Daten das Haus verlassen.
Welche Textstellen in einem Vertrag sind kritisch?
Inkonsistenzen, unklare Formulierungen und Risikosprache werden markiert und dem Prüfer als Zwischenschritt vorgelegt.
Wirkt dieser Text möglicherweise inszeniert oder verschleiert?
Übersetzungsartefakte, versteckte Zeichen (Steganographie) und Distanzierungsmuster werden objektiv gemessen.
Welche Texte sollten heute priorisiert bearbeitet werden?
Aus dem Tageseingang liefert txtALYZE - ORIGIN eine begründete Reihenfolge – Sichtungsaufwand reduziert sich auf das Wesentliche.
Was sich für Ihr Team ändert
Illustration am Beispiel eines typischen Sichtungsvorgangs.
Ohne unterstützende Vorsortierung
↓
Sequentielles Sichten
↓
Ermüdung, Zeitdruck
↓
Bewertung nach Bauchgefühl,
nicht dokumentiert
Mit txtALYZE - ORIGIN als Vorsortierung
↓
Automatische Vorsortierung
mit Begründung je Text
↓
Auffällige Fälle zuerst
↓
Fachliche Entscheidung durch
Mitarbeiter, mit Datenlage
Die drei Fragen, die jeder Entscheider stellt
„Was passiert, wenn das System falsch liegt?"
txtALYZE - ORIGIN entscheidet nicht – es liefert einen Befund mit Begründung. Die Entscheidung trifft weiterhin Ihr Mitarbeiter, nur besser informiert. Und weil jedes Ergebnis exakt reproduzierbar ist, können Sie jeden Befund jederzeit nachprüfen lassen.
„Was ist mit unseren Daten?"
Nichts. Die Software läuft vollständig auf Ihren eigenen Rechnern – ohne Cloud, ohne Internetverbindung, ohne dass ein einziges Dokument Ihr Haus verlässt. Das ist keine Einstellung, sondern Bauprinzip.
„Warum nicht einfach eine "normale" KI fragen?"
Weil "normale", also generative KI probalistisch ist und jedes Mal anders antworten könnte. Vor Gericht, gegenüber der Aufsicht oder dem Betriebsrat brauchen Sie ein Ergebnis, das wiederholbar und begründbar ist. Genau dafür wurde txtALYZE - ORIGIN gebaut – ursprünglich für Ermittlungsbehörden (Projekt: AU.RO.RA).
txtALYZE - ORIGIN liefert nicht nur Ergebnisse – sondern erklärt sie.
Jeder Befund bleibt mit den zugrunde liegenden Messbereichen und sichtbaren Textmerkmalen verbunden. Das schafft Orientierung für Einsteiger und Prüftiefe für Fachanwender.
Interaktive Evidenzkarte
Die wichtigsten Analysefelder erscheinen zuerst als verständliches Gesamtbild statt als unübersichtliche Zahlenwand.
Chain of Evidence
Der „Warum?“-Modus erklärt schrittweise, welche Bereiche sich bestätigen, ergänzen oder widersprechen.
Farbige Textmarkierungen
Ausgewählte Analysebereiche führen direkt zu den relevanten Passagen – in derselben Farbe wie der zugehörige Node.
Vollständige Prüftiefe
Tooltips erklären die erste Ebene; Detektoren, Fusion, Rohwerte und Audit-Daten bleiben vollständig verfügbar.
Was txtALYZE - ORIGIN glaubwürdig macht
Keine Kundenzitate, keine Erfolgsversprechen. Nachprüfbare Eigenschaften des Systems.
txtALYZE - ORIGIN ist Teil einer Plattform
Für Text-Analyse allein reicht txtALYZE - ORIGIN. Wenn Sie Textbefunde mit Personen, Netzwerken und Transaktionen verknüpfen möchten, existiert die Erweiterung.
txtALYZE - ORIGIN
Explainable Text Intelligence
- · Textanalyse
- · Forensische Linguistik
- · KI-Text-Erkennung
- · Auffälligkeits- und Mustererkennung
- · Dokumentenprüfung
Typische Anwender: HR, Compliance, Whistleblowing, Interne Ermittlungen, Sachbearbeitung, Dokumentenprüfung
nwSCAN
Operational Intelligence Analytics
- · Entity Resolution
- · Graph- und Netzwerkanalyse
- · Fraud Detection
- · Banking, Insurance, Supply Chain, Compliance
- · Ermittlungsdaten-Fusion
Zusammenspiel: Textbefunde aus txtALYZE - ORIGIN lassen sich in nwSCAN mit Personen, Unternehmen, Dokumenten, Transaktionen, Beziehungen und Ermittlungsinformationen verknüpfen.
Gemeinsame Architekturprinzipien beider Produkte:
Hersteller beider Produkte: 486DIM LABS
Sie müssen uns nicht glauben. Testen Sie es an Ihren eigenen Fällen.
Kein Vertrag, keine Installation, keine Verpflichtung – ein Nachmittag genügt.
Sie stellen anonymisierte Texte bereit
Zum Beispiel 500 Schadenmeldungen oder Bewerbungen aus dem letzten Jahr – darunter Fälle, von denen Sie bereits wissen, dass sie problematisch waren. Welche das sind, verraten Sie uns nicht.
Wir analysieren blind
txtALYZE - ORIGIN bewertet alle Texte, ohne Vorwissen. Sie erhalten die vollständige Ergebnisliste mit Risikowerten und Begründungen.
Sie validieren selbst
Sie vergleichen unsere Befunde mit dem, was Sie wissen. Das Ergebnis überzeugt – oder wir haben Ihnen einen Nachmittag gestohlen. Mehr Risiko gibt es nicht.
Die Kennzahlen, nachvollziehbar bis zur Quelle
meta.feature_countmeta.detectors_usedmeta.constraints_active🔍 Was ist txtALYZE - ORIGIN?
txtALYZE - ORIGIN ist ein KI-gestütztes Analyse-Werkzeug, das geschriebene Texte (Chats, E-Mails, Social-Media-Beiträge, Dokumente, Bewerbungen usw.) auf versteckte Auffälligkeiten, Anomalien und Risikomuster durchleuchtet. Es funktioniert wie eine Lupe, die nicht nur die offensichtliche Bedeutung erfasst, sondern auch die unbewussten Spuren im Schreibstil, in der Wortwahl, im Aufbau und in der Logik des Textes sichtbar macht.
txtALYZE - ORIGIN ist die für den privaten und industriellen Einsatz optimierte Version der AU.RO.RA Forensic-Technologieplattform. Die zugrundeliegende Methodik wurde ursprünglich für sicherheitsbehördliche Anwendungsszenarien entwickelt und für den Einsatz in der Privatwirtschaft weiterentwickelt.
- Erkennung von emotionaler Anspannung, Aggression oder Täuschungsversuchen
- Identifikation von verdeckten Absichten (z. B. Manipulation, Gaslighting)
- Analyse von sozialen Bindungen und Gruppenstrukturen
- Überprüfung von Textdokumenten auf Inkonsistenzen, Übertreibungen, logische Brüche
- Unterstützung bei Compliance-Prüfungen, internen Ermittlungen und Risikobewertungen
⚙ Deterministisch vs. generativ
Generative KI (LLM) arbeitet probabilistisch: Gleicher Input kann je nach Modell, Konfiguration und Betriebsbedingungen zu unterschiedlichen Ausgaben führen. Fehlerhafte Inhalte sind möglich, die Nachvollziehbarkeit ist eingeschränkt.
txtALYZE - ORIGIN arbeitet auf deterministischen Regeln basierend: Unter identischen Analysebedingungen liefert das System reproduzierbare Ergebnisse. Jede Score‑Berechnung ist mathematisch nachvollziehbar und im Audit‑Trail dokumentiert.
- Equalizer‑Steuerung: Branchenspezifische Sensitivitätskonfiguration je Anwendungsfall – nachvollziehbar und anpassbar.
- 17 spezialisierte Analyse‑Module (11 Kernmodule + 6 Private‑Sector‑Detektoren)
- Regelbasierte Prüfung auf logische Konsistenz (Constraint-Solver)
- Selbstbild durch den OIA.core – 256‑dimensionale Merkmalsextraktion
- Fusion & Diskrepanz‑Erkennung – 8 Dimensionen, 8 Gruppen, automatische Paar‑Diskrepanzen
- On‑Premise – Daten verlassen Ihr Netzwerk nicht
- DSGVO‑orientierte Architektur – kein Training auf Kundendaten
# ======================================
↓ TEXT‑INPUT
↓ NORMALISIERUNG & TOKENISIERUNG
↓ 17 ANALYSE‑MODULE
↓ 256‑DIM FEATURE SPACE (OIA.core)
↓ LOGIK‑, HERKUNFTS‑ & MUSTERPRÜFUNG
↓ FUSION · GEGENBELEGE · DISKREPANZEN
↓ INTERAKTIVE EVIDENZKARTE
↓ CHAIN OF EVIDENCE („WARUM?“)
↓ FARBLICH ZUGEORDNETE TEXTMARKIERUNGEN
# ===> ÜBERBLICK · BEGRÜNDUNG · EXPERTENTIEFE
Stylometrie & KI-Erkennung – 17 deterministische Methoden
txtALYZE - ORIGIN erkennt KI-generierte Texte nicht über Wahrscheinlichkeiten, sondern über 17 distinkte, deterministische Erkennungsmethoden in drei Ebenen:
Ebene 1 – Empirische Signale (4 Methoden): Zeichen-Trigramm-Log-Likelihood-Ratio, Oberflächenrauschen & Markdown-Leckage, Burstiness (Satz- & Absatzrhythmus), KI-Template-Bank. ✅ Erkennungsrate allein: 97,4 % (AUROC 0,999, Held-out-Test)
Ebene 2 – Rausch-Detektor (10 Sensoren): Misst Produktionsspuren im Text – Fehler-Clusterung, Energieprofil, Körperspuren, Kosten-Spuren u.a.
Ebene 3 – Burrows' Delta + SOD + KI-Marker (3 Methoden): Korpus-Distanzmessung gegen 566 Referenztexte.
Wie funktioniert txtALYZE - ORIGIN?
txtALYZE - ORIGIN basiert auf einem mehrdimensionalen Ansatz, der Linguistik, Psychologie, Soziologie und maschinelles Lernen vereint.
Sprachliche Merkmale extrahieren
Jeder Text wird in seine Bestandteile zerlegt: Wörter, Satzbau, Satzlänge, Wortwiederholungen, Emojis, Interpunktion, Verwendung von Aktiv/Passiv usw. Daraus werden über 90 verschiedene Kennzahlen berechnet.
Verhaltensmuster erkennen
Vergleich mit wissenschaftlich belegten Mustern: Psycholinguistisches Risikoprofil, soziale Bindungsintensität, narzisstische Neigungen, emotionale Anspannung, Täuschungsindikatoren.
Zeitlicher Verlauf analysiert
Betrachtet die Entwicklung über mehrere Zeitpunkte. So wird sichtbar, ob sich der Schreibstil plötzlich ändert, ob Anspannung zunimmt oder ob ein Nutzer zunehmend manipulative Formulierungen verwendet.
Mehrere Detektoren kombinieren
txtALYZE - ORIGIN arbeitet mit einem Bündel spezialisierter Detektoren. Jeder Detektor prüft einen anderen Aspekt: Narrative Inszenierungsanalyse, Steganographie, Roundtrip-Täuschung, Syntax-Tiefe, Psycholinguistik u.v.m.
Kontext- und Rollenanalyse
Wer schreibt mit wem? In welcher Rolle (Vorgesetzter, Mitarbeiter, Freund)? txtALYZE - ORIGIN erkennt, ob sich jemand entgegen der sozialen Rolle verhält – das kann ein Hinweis auf Manipulation sein.
📊 Von der Eingabe bis zum Score
Von der Texteingabe bis zum finalen Score – jeder Schritt ist deterministisch, nachvollziehbar und auf Ihre Daten zugeschnitten.
Die 11 Kern-Detektoren im Überblick
🧠 OIA.core – Narrative Kohärenzanalyse
OIA.core misst die mathematische Konvergenz des Textvektors in einem deterministischen Zustandsraum mit vier rekursiven Schichten. Texte mit hoher Konvergenz zeigen narrative Konsistenz – Texte mit niedriger Konvergenz zeigen messbare narrative Brüche. Kein Sprachmodell, kein Training, keine Daten – ausschließlich reproduzierbare Mathematik.
- Narrative Kohärenzlücke (identity_gap): Diskrepanz zwischen Selbstwahrnehmung und sprachlichem Ausdruck
- Attraktorstärke (attractor_score): Stabilität des Selbstmodells
- Selbstetikettierung (self_label): Eindeutigkeit der Rollenbezeichnungen
- Stabilität (stability): Reflexionsniveau der eigenen Aussagen
Diese Werte liefern Hinweise auf narrative Brüche, innere Konflikte oder bewusste Selbstinszenierung – und ergänzen die rein linguistische Analyse um eine psychologische Tiefendimension.
🧬 Fusion
txtALYZE - ORIGIN aggregiert die Ergebnisse aller neun Analyse‑Module zu 8 übergeordneten Fusion‑Dimensionen (OIA, Deficit, Psychopathy, Staging, Geography, Cognition, Deception, Communication) und unterteilt sie in 8 Feature‑Gruppen. Das Fusion‑Modul weist automatisch auf Diskrepanzen zwischen den Dimensionen hin – ein Alleinstellungsmerkmal, das narrative Brüche aufdecken kann, die einzelnen Modulen verborgen bleiben.
- 8 Dimensions‑Scores: OIA, Deficit, Psychopathy, Staging, Geography, Cognition, Deception, Communication
- 8 Feature‑Gruppen: Geografische Ankeranalyse, Narrative Inszenierungsanalyse, Verhaltenslinguistische Musteranalyse, Deception, Kognition, Emotion, Narrativ, Register
- Automatische Diskrepanzerkennung: Die Fusion erkennt automatisch Paar‑Diskrepanzen zwischen allen 8 Dimensions‑Scores und markiert sie als ⚡ Diskrepanz – ein Alleinstellungsmerkmal für narrative Brüche.
- Jeder fusionierte Score ist mathematisch zurückverfolgbar (deterministisch).
→ Mögliche Ursache: narrative Kohärenz, aber emotional‑verhaltensbezogene Defizite.
🌏 Kulturelle & Beziehungsdynamik
Forensisch relevante kulturelle und beziehungsdynamische Indikatoren:
Diese Kategorien ermöglichen die Erkennung kulturspezifischer Risikomuster (z. B. Ehrkonflikte, Eifersucht, familiäre Zwänge) – besonders relevant für die Analyse von Texten aus kollektivistischen oder honor-basierten Kulturen.
Die interaktive Analyseoberfläche
🗺️ Evidenzkarte & UI – Erklärung aufklappen
Dreispaltiger Arbeitsbereich:
- 1. Texteingabe (links): Einzeltexte analysieren, Modus wählen und die Verarbeitung starten.
- 2. Batch-Verarbeitung (Mitte): Mehrere Texte gleichzeitig verarbeiten – mit Fortschritt und Einzelstatus.
- 3. Fall- und Analysebox (rechts): Vorhandene Analysen gezielt auswählen und erneut öffnen.
Interaktive Evidenzkarte:
- Analysebereiche als Nodes: Textherkunft, Selbstbild & Identität, Sprachstruktur, Risiko, Kontext und technische Spuren werden visuell gebündelt.
- Zoom & Fokus: Mausrad/Trackpad zoomt, freie Fläche verschiebt die Karte, Klick auf einen Node fokussiert dessen Beziehungen.
- „Warum?“-Modus: Eine verlangsamte Chain of Evidence erklärt, wie die stärksten Messbereiche zusammenwirken.
- Graph ↔ Text: Nodefarben werden in die Textansicht übernommen. Markierte Passagen und Analysebereiche reagieren bidirektional.
- Sprechende Kanten: Beziehungen werden als bestätigend, ergänzend oder widersprüchlich erläutert.
📋 Ergebnis-Detailansicht (unterhalb der drei Spalten):
- Risiko-Metriken: Risiko-Score in %, Level (Kritisch/Hoch/Mittel/Gering), Analyse-Dauer und Anzahl der extrahierten Merkmale.
- 📌 Auffällige Marker: Liste der auffälligsten sprachlichen Muster mit Kategorie, Wert und Bewertung. Bei aktiviertem „Laien-Modus“ werden Fachbegriffe erklärt.
- 🧭 Evidenzlage: Menschliche Evidenz, KI-Evidenz und Signalwiderspruch werden getrennt dargestellt; Gegenbelege bleiben sichtbar.
- 🖍️ Textmarkierungen: Evidenzgruppen markieren passende Sätze oder Passagen in der Farbe des zugehörigen Nodes und erklären das sichtbare Muster.
- 🧮 Selector & Fusion: Zeigt den fusionierten Gesamtscore, das Alert-Level und alle Kategorie-Scores (Orte, Szenario, Sprachstil, Persönlichkeit, Verhalten, Risiko).
- 🔍 Detektor-Scores: Detaillierte Einzelauswertung aller 9 Analyse-Module mit Interpretation der Werte.
- 🧠 OIA & Psychologisches Profil: Tiefenanalyse des Selbstbildes (Identitätslücke, Stabilität, Selbstlabel) sowie psychologische Merkmale (Emotions-Ungleichgewicht, Zeit-Sprünge, Machtspräche).
- 🔁 Sprachliche Analyse & Entitäten: Syntax-Tiefe, Satzvielfalt, Negativitätsbelastung sowie erkannte Entitäten, Themenwechsel und verdächtige Inhalte.
- 🧬 256‑Vektor: Vollständiger Merkmalsvektor aller extrahierten Dimensionen – aufklappbar für technische Tiefenanalyse.
- ⚠ Logik-Constraints: Zeigt erkannte logische Widersprüche im Text.
- 📋 Audit-Log (unten): Chronologische Liste aller Analysen mit Zeitstempel, Benutzer, Textlänge, Score, Level und Dauer – exportierbar als CSV.
🎯 Zwei Ansichtsmodi:
- 🔬 Experten-Modus (Standard): Zeigt alle Fachbegriffe und technischen Scores.
- 📖 Laien-Modus: Übersetzt alle Fachbegriffe in verständliche Sprache und zeigt Erklärungen sowie Beispiele an – ideal für Fachfremde oder Entscheider.
💡 Zusatzfunktionen: PDF-Export des Analyseberichts, JSON-Debug-Ansicht für technische Prüfung, Batch-Verarbeitung und Dashboard-Speicherung aller Analysen.
📚 Die wissenschaftliche Basis im Detail
txtALYZE - ORIGIN stützt sich auf etablierte Forschungsarbeiten:
- Computerlinguistik zur Extraktion syntaktischer und semantischer Merkmale (z. B. LIWC, Coh-Metrix)
- Forensische Psychologie (Sprachmuster bei Täuschung, narzisstischer Persönlichkeit – Hare, Pennebaker)
- Netzwerkanalyse (soziale Graphen, Zentralität, Communities)
- Statistische Signalverarbeitung (deterministische Klassifikation, regelbasierte Anomalieerkennung)
- Logik-basierte Constraint-Systeme (formale Überprüfung auf Widersprüche mit Logik-Solver)
- Winthropping (Keatley et al. 2024) – Geografische Ankeranalyse
- Staging & Masking (AMU 2024) – Tatort-Inszenierung
- PCL-R (Hare 1991/2003) – Psychopathy Checklist-Revised
- Language Bridge & Equalizer – Kulturspezifische Anpassung der Detektoren (z. B. pro-drop-Sprachen, Ehrkonzepte, familiäre Strukturen) für valide Ergebnisse über Sprachgrenzen hinweg
🔬 Wie erkennt txtALYZE - ORIGIN konkrete Anomalien?
Stellen Sie sich vor: Ein Mitarbeiter schreibt eine E-Mail, die auf den ersten Blick harmlos wirkt.
txtALYZE - ORIGIN erkennt hier ein alarmierendes Muster:
- 🧠 Emotionale Asymmetrie – starke Gefühle („keinen Spaß mehr“, „missverstanden“) bei gleichzeitig abrupter Distanzierung („ist mir egal“)
- ⚡ Temporaler Kollaps – Vermischung von Gegenwart („habe nachgedacht“), Zukunft („wird sich ändern“) und Finalität („ist alles vorbei“)
- 📐 Syntax-Tiefe – ungewöhnlich kurze, abgehackte Sätze (Zeichen von Entscheidungsdruck)
- ⚠️ Ultimatum-Struktur – „Ich bin bereit“ – eine finale Ankündigung ohne konkreten Kontext
- 🔍 Narrative Lücken – „Pläne“ werden nicht benannt, „einige Leute“ bleiben anonym
- 🧩 Logische Inkonsistenz – Dankbarkeit wird erwähnt, aber nicht adressiert – ein typischer Abschiedsgestus
🚨 Entscheidend: Die E-Mail enthält keine direkte Drohung, keine Waffe, keinen konkreten Ort. Trotzdem erkennt txtALYZE - ORIGIN das Muster – und gibt Ermittlern, HR oder Sicherheitsverantwortlichen einen frühzeitigen Hinweis, bevor etwas passiert. Das ist der Kern der deterministischen Präventionsanalyse: Muster erkennen, bevor sie zur Tat werden.
Ein Versicherer erhält eine Schadensmeldung nach einem Brand. Der Text wirkt sachlich. txtALYZE - ORIGIN erkennt jedoch einen erhöhten Staging‑Index (inszenierte Erzählstruktur) und Deception‑Layers (widersprüchliche Zeitangaben). Der Fall wird priorisiert – der Sachbearbeiter prüft gezielt, anstatt den Text mehrfach lesen zu müssen.
— Objektive Entscheidungsgrundlage für die Fallprüfung
Ein Hinweis aus einem sozialen Umfeld: Eine Person schreibt vermehrt über „das Ende“, „Erlösung“ und „Abschied“. txtALYZE - ORIGIN erkennt temporale Fragmentierung, emotionale Asymmetrie und narrative Isolation – typische Muster suizidaler oder gewalttätiger Eskalation. Der Hinweis wird mit einem Risiko-Score versehen und zur manuellen Bewertung weitergeleitet.
— Strukturierte, reproduzierbare Hinweisbewertung für operative Teams
🔍 Analyseumfang
✅ Das System liefert Hinweise auf:
- Logische Inkonsistenzen in Zeitlinien und Narrativen
- 17 spezialisierte Analyse‑Module: 11 Kernmodule + 6 Private‑Sector‑Detektoren
- Fusionierte Scores aus 8 Dimensionen
- Automatische Diskrepanz‑Erkennung zwischen Analyse‑Dimensionen
- Sprachliche Muster mit Bezug zu Fixierung, Rigidität, Externalisierung, Dominanz
- Hinweise auf sprachliche Muster, die auf bewusste Bearbeitung hindeuten können (Steganographie, KI‑Transformation, Round‑Trip‑Artefakte)
- Soziale Sprachmuster, emotionale Asymmetrie, kommunikative Auffälligkeiten
- Temporale Inkonsistenzen und narrative Brüche
❌ Das System bewertet nicht:
- Ob eine Aussage wahr oder falsch ist
- Ob eine Person gefährlich ist oder wird
- Ob ein Bewerber geeignet oder ungeeignet ist
- Ob eine Straftat, Täuschung oder ein Betrug vorliegt
- Medizinische, psychiatrische oder psychologische Diagnosen
- Automatisierte Entscheidungen ohne menschliche Prüfung
- Rechtliche Bewertungen oder juristische Schlussfolgerungen
🏢 Finden Sie Ihren Anwendungsfall
txtALYZE - ORIGIN wird in unterschiedlichsten Branchen eingesetzt – von HR über Legal bis hin zu E-Commerce.
HR & Recruiting
- Analyse von Bewerbungen auf narrative Inkonsistenzen
- Erkennung von KI-generierten Texten (Round-Trip, Syntax)
- Hinweise auf Fixierungs- und Rigiditätsmuster
Customer Support / Eskalations-Triage
- Erkennung von Ultimaten, Drohsprache und emotionaler Asymmetrie
- Analyse von Fixierungs- und Wiederholungsmustern
- Risikobasierte Priorisierung von Tickets
Versicherungen / Schadensmeldungen
- Analyse sprachlicher Distanzierungsmuster (Staging-Index)
- Logikprüfung auf zeitliche und narrative Inkonsistenzen
- Erkennung von Deception-Layers (sprachliche Schichtung)
Banken & Finanzdienstleister
- Analyse von Kreditanträgen auf narrative Inkonsistenzen
- Compliance-relevante Kommunikationsmuster
- Erkennung von Social Engineering in Kundenanfragen
Legal & Compliance / Kanzleien
- Analyse von Zeugenaussagen und Schriftsätzen
- Erkennung logischer Widersprüche in Dokumenten
- Hinweise auf Textmanipulation (Round-Trip, Steganographie)
Corporate Security / Insider Threat
- Analyse interner Kommunikation auf Eskalationsmuster
- Erkennung von Fixierungs- und Drohmustern
- Pre-Crime-Indikatoren (Ultimaten, Zugangsverlust, Degradierung)
Gesundheitswesen / Kliniken
- Analyse von Patientenkommunikation auf Risikoindikatoren
- Beschwerdemanagement mit Eskalations-Triage
- Hinweise auf aggressive oder manipulative Kommunikationsmuster
Bildung & Hochschulen
- Erkennung von KI-generierten Texten in Abschlussarbeiten
- Plagiat-Fingerprint: Round-Trip-Artefakte, Syntax-Anomalien
- Konsistenzprüfung über mehrere Einreichungen eines Autors
E-Commerce / Marktplätze
- Analyse von Bewertungen auf Fake-Muster
- Erkennung von koordinierten Manipulationskampagnen
- Trust & Safety: toxische Kommunikation früh erkennen
Behörden & Strafverfolgung
- Hinweis auf AU.RO.RA als behördliche Variante
- Link zu wolfsberg-industries.com
M&A / Due Diligence
- Analyse von Vertragsdokumenten auf narrative Inkonsistenzen
- Erkennung manipulativer Sprache in Verhandlungskommunikation
- Hinweise auf verschleierte Absichten in Unternehmensberichten
Telekommunikation & Energie
- Churn-Analyse: Eskalationsmuster in Kündigungsschreiben
- Regulatorische Compliance-Dokumentation
- Hinweise auf koordinierte Beschwerdekampagnen
🎯 Wer profitiert von txtALYZE - ORIGIN?
⭐ Was macht txtALYZE - ORIGIN besonders?
- Keine „Black Box“: Jede Bewertung lässt sich auf die zugrundeliegenden Textmerkmale zurückverfolgen.
- Mehrdimensionale Betrachtung: Nicht nur ein Wort wird analysiert, sondern der gesamte Kontext, die Beziehungen und die zeitliche Entwicklung.
- Industrie tauglich: Für den Einsatz in Unternehmen optimiert, datenschutz orientiert, funktional anpassbar und erweiterbar.
- Wissenschaftliche Methodik: Die Algorithmen der Detektoren bauen auf publizierten Studien und Fachliteratur auf.
⚡ Performance Benchmark
Gemessen auf AMD Ryzen 9 5900HX (8C/16T) mit 32 GB RAM – vollständig CPU-basiert, ohne GPU-Beschleunigung. Testkorpus: Luther-Bibel (Altes Testament) – 5.571.622 Zeichen (ca. 980.000 Wörter) in 309 Chunks à 20.000 Zeichen.
23:02:27,274 V5 Sync: first_person_ratio = 0.031
23:03:27,349 Bridge: Context "relationship_violence"
23:03:27,804 Chunking: 309 Chunks à 20.000 Zeichen
23:03:37,395 OIA: diff=2.100 · coh=5.000 · men=4.800
23:04:05,627 Stylometrie: human=0.7265 · ai=0.8897
23:05:04,164 Rauschdetektor: Score=0.334
23:06:14,926 309/309 Chunks erfolgreich verarbeitet
23:06:37,535 Fusion: Stylometrie · SOD · Empirical abgeschlossen
23:07:08,626 Constraint Solver: 62 Findings
⏱️ Gesamt: 282 Sekunden (4:42 Minuten)
≈ 3.475 Wörter/Sekunde · ≈ 19.758 Zeichen/Sekunde
Der Zeitvergleich
Referenzmenge: 900.000 Wörter – entspricht ca. 3.000 DIN-A4-Seiten (6–7 Aktenordner) oder einem intensiven Chatverlauf von 2–3 Jahren (ca. 75.000 WhatsApp-Nachrichten).
| Analyst / Methode | Verarbeitungs-Tempo | Benötigte Zeit | Beschleunigung |
|---|---|---|---|
| 🤖 Forensik-KI (txtALYZE - ORIGIN) | 3675 Wörter/s | 4:13 | Referenz |
| 🕵️♂️ Forensische Analyse | ~50 Wörter/Min. | 300 Std. (7,5 Wochen) | 4.300× langsamer |
| 📖 Konzentriertes Lesen | ~250 Wörter/Min. | 60 Std. (1,5 Wochen) | 860× langsamer |
| ⚡ Reines Überfliegen | ~400 Wörter/Min. | 37,5 Std. (~1 Woche) | 540× langsamer |
Die Vergleichszeiten in der Tabelle sind Berechnungen auf Basis der jeweiligen Lesegeschwindigkeit angewandt auf 930.000 Wörter. Sie ersetzen keine reale Vergleichsstudie und dienen nur zur Größeneinordnung.
Eine Textmenge von 900.000 Wörtern entspricht ungefähr einem Chatverlauf von 75.000 kurzen Nachrichten oder rund 3.000 DIN-A4-Seiten. Diese Menge wird in der oben belegten Zeit vollständig durchlaufen.
Deliktsrelevante Muster (z. B. Beziehungsgewalt, Cyber-Aktivitäten) werden vom Bridge-Modul automatisch mit passender Severity annotiert.
Versteckte Zeichen (Steganographie) und Codewort-Muster werden automatisiert gefunden und in der Bereinigungsstufe entfernt.
Die meisten KI-Systeme für Textanalyse laufen in der Cloud, weil sie Sprachmodelle mit Milliarden Parametern nutzen – und die brauchen Rechenzentren. txtALYZE - ORIGIN geht einen anderen Weg: deterministisch, regelbasiert, ohne neuronales Netz im Analysepfad. Das Ergebnis: 3675 Wörter pro Sekunde auf einem AMD Ryzen 9 5900HX – einer handelsüblichen CPU aus 2021 – vollständig offline, ohne Internetverbindung, ohne Datenweitergabe.
Der Test mit der Luther-Bibel (5,57 Mio. Zeichen) in 4:13 Minuten belegt: txtALYZE - ORIGIN skaliert linear – auch bei extrem großen Textmengen.
Benchmark durchgeführt auf realem Produktionssystem (Linux Mint / Python 3.12).
Verarbeitung vollständig lokal, ohne externe APIs oder Cloud-Komponenten.
Zusatz: Bei Texten unter 10.000 Zeichen liefert txtALYZE - ORIGIN Ergebnisse in unter 600 Millisekunden – belegt durch Echtzeit-Log vom 12. Juli 2026.
📌 Zusammenfassung
txtALYZE - ORIGIN macht komplexe Textanalyse verständlich. Die Software bündelt Messsysteme in einer interaktiven Evidenzkarte, erklärt ihre Beziehungen und führt bei Bedarf bis zu farblich markierten Textstellen, Rohwerten und technischen Details. So wird aus einem abstrakten Score eine nachvollziehbare Entscheidungsgrundlage – ohne die fachliche Entscheidung vorwegzunehmen.
📞 Live‑Demo mit Ihren anonymisierten Daten anfragen
Testen Sie txtALYZE - ORIGIN mit anonymisierten Texten aus Ihrem Unternehmen – unverbindlich, vertraulich und bei Ihnen vor Ort. Erleben Sie die interaktive Evidenzkarte, Chain of Evidence und farbigen Textmarkierungen live an Ihren Daten.
- Analyse Ihrer Bewerbungen, Tickets oder Schadensmeldungen
- Geführte Erklärung der Scores, Beziehungen, Gegenbelege und markierten Textstellen
- Besprechung von Integration & On‑Premise‑Setup
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📞 +49 (0) 177 227 61 86