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Automatisierung: Wenn Maschinen Kauderwelsch entlarven (sollen)
Die Bundesregierung drängt mit wachsender Vehemenz auf bessere Texte. So verpflichtet sie Unternehmen im neuen Aktionärsrechte-Gesetz ARUG II, über das der Bundesrat nächste Woche abstimmt, „verständliche“ Angaben zu Managergehältern zu machen. Und seit fast einem Jahr gilt die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO), die eine „klare und einfache Sprache“ in Datenschutz-Erklärungen vorschreibt.
Offenbar hat sich die Erkenntnis durchgesetzt, dass krude Formulierungen und Schachtelsätze Transparenzvorschriften ins Leere laufen lassen – und somit den Anleger-, Verbraucher- und Datenschutz aushöhlen.
Das Problem: Wir brauchen nachvollziehbare Kriterien, um zu beurteilen, ob Texte klar und verständlich sind. Denn es wäre ein rechtsstaatlicher Offenbarungseid, wenn wir die Entscheidung ins Ermessen von Behörden stellen – zumal Beamte eher selten durch sprachliches Talent auffallen.
Aber welche Kriterien sollen das sein? Die Wörter pro Satz? Die Zahl der Halbsätze? Der Quote der Substantive, Fremdwörter oder Anglizismen? Der Anteil der Passiv-Konstruktionen?
Bis hierher war es schwere Kost – oder?
Kurze Zwischenfrage: Fanden Sie diesen Text bis hierher verständlich? Dann sind Sie vermutlich Akademiker. Denn laut eines Textanalyse-Tools auf www.schreiblabor.com ist der Text „schwierig“ bzw. auf dem Niveau „akademischer Papiere“. Das ergibt sich aus der Flesch-Formel und dem „Kincaid Grade Level“, zwei Lesbarkeitsindizes. Nach der „Wiener Sachtextformel“, einem weiteren Index, sind meine Formulierungen immerhin für Zehntklässer geeignet.
Zu diesem Ergebnis kam der Computer, nachdem er – unter anderem – die Zahl der Wörter pro Satz (im Durchschnitt 12,4), der langen Sätze (0), der Anglizismen (1) und der Füllwörter (4) ermittelt hat. Das offenbart die Grenzen maschineller Analysen: Die Software konzentriert sich (notgedrungen) auf Messbares und lässt Kriterien wie den Textaufbau oder die Lebendigkeit der Sprache außer Acht.
Hinzu kommt, dass Pauschalvorgaben für Messbares mit Vorsicht zu genießen sind. In meinen Workshops weigere ich zum Beispiel beharrlich, eine Obergrenze für die Satzlänge zu definieren. Denn selbst Sätze, die sich über mehrere Zeilen hinziehen, können wunderbar eingängig sein.
Mensch und Maschine: Ein Vorschlag für mehr Rechtssicherheit
Aber ich gebe gerne zu: In einigen Fällen lag das Tool richtig. So enthielt die erste Version vier weitere Füllwörter, die ich nach der Analyse gestrichen haben. Das untermauert, dass Computer bis zu einem gewissen Grad in der Lage sind, Texte zu bewerten – und zwar angemessen und vor allem transparent.
Ich plädiere deshalb dafür, stichprobenartig Analysetools einzusetzen, um Datenschutz-Erklärungen, Vergütungsberichte und andere Texte zu prüfen. Um Rechtssicherheit zu schaffen, müssten die Behörden allerdings offenlegen, welche Kriterien und Lesbarkeitsindizes sie einsetzen – zum Beispiel im Rahmen von Anwendungserlassen. Zudem sollte klar sein, welchen Mindest-Score sie erwarten.
Ein niedriger Wert darf aber nicht automatisch zu Ermahnungen oder gar Sanktionen führen: Zunächst müsste ein Mitarbeiter, der optimalerweise nicht zu Beamtenjargon neigt, das maschinelle Votum überprüfen – und dabei auch nicht-messbare Kriterien berücksichtigen. Maschinen alleine entscheiden zu lassen, darf im Zeitalter der Künstlichen Intelligenz keine Option sein.
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