Ingest afd-gutachten.de: 307 Seiten, Stand 2026-07-25
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Gutachten-Ingest
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tags: [gutachten]
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# Einleitung
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Um den Anforderungen an die vorgeschaltete Sachverhaltsermittlung sowie den verschiedenen Prüfungsdimensionen (zu diesen unter [E](/quellen/gutachten/03-einfuehrung/05-pruefungsdimensionen/00-einleitung.md).) gerecht zu werden, wurde das vorliegende Gutachten von einem interdisziplinären Team aus Jurist\*innen, quantitativ und qualitativ arbeitenden Sozialwissenschaftler\*innen sowie einem Journalisten erstellt. Dieser interdisziplinäre Ansatz zeigte sich auf allen Stufen der Arbeit: Bei der Entwicklung der Prüfungsdimensionen und der damit zusammenhängenden juristischen Maßstäbe, bei der Datenerhebung und -auswertung sowie bei der Verschriftlichung des Gutachtens.
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Eine Anwendung der wissenschaftlich anerkannten juristischen Methodik sowie die Ergebnisoffenheit des Erkenntnisprozesses — sowohl in Bezug auf das Gesamtergebnis als auch in Bezug auf die tragenden Zwischenergebnisse — waren leitende Prinzipien der Arbeit. Letztere schlugen sich nieder in einer konservativen Auslegung der Tatbestandsmerkmale des Art. 21 Abs. 2 GG, einer aufwendigen Begründung der Grundtendenz der AfD in entscheidenden Sachverhaltsfragen und einer zurückhaltenden Subsumtion dieses Sachverhalts unter die Merkmale der Verfassungswidrigkeit.
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Das Ergebnis ist eine rechtswissenschaftliche Einschätzung zur Verfassungswidrigkeit der AfD auf der Basis einer enormen Menge an Primärdaten. Weil eine solche Datenbasis für ein juristisches Gutachten ungewöhnlich ist, liegt der Schwerpunkt dieses Methodik-Teils auf der Beschreibung der Erhebung (dazu unter [D.II](/quellen/gutachten/03-einfuehrung/04-methodik/02-massenhafte-erhebung-von-primaerdaten/01-quellen.md)), Aufarbeitung beziehungsweise Filterung (dazu unter [D.III](/quellen/gutachten/03-einfuehrung/04-methodik/03-aufbereitung-und-filterung-von-massendaten/00-einleitung.md)) und Auswertung dieser Daten (dazu unter [D.IV](/quellen/gutachten/03-einfuehrung/04-methodik/04-auswertung-von-massendaten/00-einleitung.md)). Abschließend werden in diesem Kapitel datenschutzrechtliche und forschungsethische Herausforderungen bei der Erstellung des vorliegenden Gutachtens diskutiert (dazu unter [D.VI](/quellen/gutachten/03-einfuehrung/04-methodik/06-forschungsdatenmanagement-und-forschungsethik/00-einleitung.md)).
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type: quelle
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title: "Verfassungsrechtlicher Maßstab"
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description: "Der verfassungsrechtliche Maßstab des Gutachtens wird durch die Tatbestandsmerkmale des Art. 21 Abs. 2 GG bestimmt."
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tags: [gutachten]
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# Verfassungsrechtlicher Maßstab
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Der verfassungsrechtliche Maßstab des Gutachtens wird durch die Tatbestandsmerkmale des Art. 21 Abs. 2 GG bestimmt. Deren Konkretisierung erfolgte anhand der anerkannten juristischen Auslegungsmethoden (Zweck, Grammatik, Systematik und Historie der Norm). Das Gutachten knüpft eng an die Rechtsprechung des Bundesverfassungsgerichts an, um die Anschlussfähigkeit und Verwertbarkeit der Ergebnisse zu gewährleisten. An einigen Stellen war eine Präzisierung, an anderen eine Weiterentwicklung der vom Bundesverfassungsgericht entwickelten Maßstäbe angezeigt.
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Unter verschiedenen denkbaren Ansätzen wurde in der Regel ein konservativer bei der Bestimmung dieser Maßstäbe gewählt, um eine möglichst anschlussfähige Argumentationsgrundlage für den Fall einer Bejahung der Fragestellung zu haben. Beispiele für diesen Ansatz sind:
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- die strikte Trennung der Ideologie einer Partei — die die Verfassungswidrigkeit einer Partei allenfalls indizieren, aber nicht tragen kann — von den von ihr verfolgten rechtlichen Maßnahmen;
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- die Unterscheidung der Ziele einer Partei von dem Verhalten ihrer Anhänger\*innen;
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- die Definition einer hohen Schwelle für Verstöße gegen die Menschenwürdegarantie in ihrer Ausprägung als elementare Rechtsgleichheit;
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- die Aufwertung des Tatbestandsmerkmals der Beeinträchtigung oder Beseitigung (der freiheitlichen demokratischen Grundordnung) als bedeutsamen Prüfungspunkt.
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Im Einzelnen dargestellt und (weiter-)entwickelt werden diese Maßstäbe in [Teil 2](/quellen/gutachten/05-teil-2-rechtliche-massstaebe/00-einleitung.md).
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type: quelle
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title: "Empirische Operationalisierung der Prüfkriterien"
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description: "Die in Teil 2 des Gutachtens entwickelten verfassungsrechtlichen Maßstäbe sind das Ergebnis der Auslegung des Art. 21 Abs."
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tags: [gutachten]
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# Empirische Operationalisierung der Prüfkriterien
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Die in Teil 2 des Gutachtens entwickelten verfassungsrechtlichen Maßstäbe sind das Ergebnis der Auslegung des Art. 21 Abs. 2 GG durch das Bundesverfassungsgericht und entfalten ihre Funktion als Prüfungsprogramm für die in Teil 3 vorzunehmende Subsumtion. Sie sind ihrer Natur nach abstrakt-rechtlich formuliert und beziehen sich auf Begriffe wie die freiheitliche demokratische Grundordnung, auf deren Beeinträchtigung oder Beseitigung, das Verhalten der Anhänger\*innen der Partei, die Frage der Zurechnung und das Daraufausgehen. Solche Begriffe geben die Richtung der Prüfung vor; sie geben jedoch noch nicht an, in welchem konkreten Material und nach welchen Kriterien die hierfür erheblichen Sachverhalte zu suchen sind. Diese Lücke schließt der Schritt der empirischen Operationalisierung.
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Operationalisierung bezeichnet in diesem Sinne die kontrollierte Übersetzung verfassungsrechtlicher Maßstäbe in materialbezogene Such- und Prüfanweisungen. Sie beantwortet drei aufeinander aufbauende Fragen: erstens, welche Prüfungsdimensionen aus den Maßstäben folgen und gesondert untersucht werden müssen; zweitens, auf welche Weise sich diese Dimensionen niederschlagen können (Prüffragen); drittens, welche Materialien und Belege geeignet sind, um über das Vorliegen oder Nichtvorliegen dieser Phänomene belastbare Aussagen zu treffen.
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Die Prüfungsdimensionen sind die juristisch-thematischen Hauptkategorien, in denen sich diese Maßstäbe im Hinblick auf die AfD ausdifferenzieren lassen: darunter (antimuslimischer) Rassismus, Herabwürdigung sexueller und geschlechtlicher Minderheiten, Verfolgung und Bestrafung politischer Gegner\*innen und weitere Ausformungen, jeweils zugeordnet zu den durch die Maßstäbe vorgegebenen Schutzgütern (insbesondere Menschenwürde, Demokratieprinzip, Rechtsstaatlichkeit). Die Prüffragen sind die konkreten, materialbezogenen Suchanweisungen, die aus den Prüfungsdimensionen abgeleitet werden und in die Erhebungs- und Filterungsprozesse eingehen — bis hin zu einer KI-gestützten Vorfilterung. Diese begriffliche Stufung gewährleistet, dass die Brücke vom verfassungsrechtlichen Maßstab zur empirischen Suche in jedem Schritt nachvollziehbar bleibt.
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Bei der Operationalisierung war zugleich zu bestimmen, welche Quellen und Materialien für die Beantwortung der Prüffragen besonders aussagekräftig sind. Die Auswahl orientierte sich an der Stellung des jeweiligen Materials im innerparteilichen Willensbildungsprozess und an seiner abstrakten Eignung, sowohl die programmatische Selbstdarstellung der Partei als auch ihr tatsächliches kommunikatives Verhalten abzubilden. Wahlprogramme und Parlamentsdokumente haben für Aussagen zu rechtlichen Forderungen besonders hohe Relevanz; Pressemitteilungen, Social-Media-Beiträge und Interviews tragen demgegenüber maßgeblich zur Erfassung der ideologischen Aussagen und des Verhaltens der Funktionär\*innen und Anhänger\*innen bei. Die Hierarchisierung dieser Quellen wird im folgenden Abschnitt zur Datenerhebung im Einzelnen vorgestellt.
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Die Operationalisierung war in der Erarbeitung des Gutachtens kein einmaliger Übersetzungsakt, sondern ein iterativer Prozess. Die Konfrontation der zunächst aus den Maßstäben beziehungsweise Prüfungsdimensionen abgeleiteten Prüffragen mit dem tatsächlichen Material führte an mehreren Stellen dazu, dass die Suchanweisungen geschärft, Abgrenzungen präzisiert oder zusätzliche Phänomene berücksichtigt wurden. Dieser Rückkopplungsprozess wird unten beschrieben.
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Dieser Prozess mündete in der Konzeption zweier Systemprompts für eine Unterstützung durch ein KI-Sprachmodell, das in einem ersten Schritt den Gesamtkorpus an Daten vorfilterte (Systemprompt I) und in einem zweiten Schritt die relevanten Textpassagen in den vorgefilterten Daten zuvor definierten Kategorien zuwies (Systemprompt II). Das wird unten näher beschrieben ([D.III.3.b)aa)](/quellen/gutachten/03-einfuehrung/04-methodik/03-aufbereitung-und-filterung-von-massendaten/03-ki-gestuetzte-filterung.md) und [D.IV.1](/quellen/gutachten/03-einfuehrung/04-methodik/04-auswertung-von-massendaten/01-kategoriensystem.md)).
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type: quelle
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title: "Vereinzelter Einsatz von KI für die Subsumtion"
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description: "In einzelnen Fällen wurde KI (Claude Opus) eingesetzt, um für zu prüfende Äußerungen von AfD-Funktionärinnen einen Vorschlag für deren Subsumtion unter die juristischen Maßstäbe …"
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url: "https://afd-gutachten.de/gutachten/03-einfuehrung/04-methodik/01-juristische-pruefkriterien-und-empirische-operationalisierun/03-vereinzelter-einsatz-von-ki-fuer-die-subsumtion/"
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timestamp: "2026-07-25T00:00:00Z"
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tags: [gutachten]
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# Vereinzelter Einsatz von KI für die Subsumtion
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In einzelnen Fällen wurde KI (Claude Opus) eingesetzt, um für zu prüfende Äußerungen von AfD-Funktionär\*innen einen Vorschlag für deren Subsumtion unter die juristischen Maßstäbe zu entwerfen. Diese Entwürfe wurden ausnahmslos überarbeitet.
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# juristische-pruefkriterien-und-empirische-operationalisierun — Index
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- [Verfassungsrechtlicher Maßstab](/quellen/gutachten/03-einfuehrung/04-methodik/01-juristische-pruefkriterien-und-empirische-operationalisierun/01-verfassungsrechtlicher-massstab.md) — Der verfassungsrechtliche Maßstab des Gutachtens wird durch die Tatbestandsmerkmale des Art. 21 Abs. 2 GG bestimmt.
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- [Empirische Operationalisierung der Prüfkriterien](/quellen/gutachten/03-einfuehrung/04-methodik/01-juristische-pruefkriterien-und-empirische-operationalisierun/02-empirische-operationalisierung-der-pruefkriterien.md) — Die in Teil 2 des Gutachtens entwickelten verfassungsrechtlichen Maßstäbe sind das Ergebnis der Auslegung des Art. 21 Abs.
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- [Vereinzelter Einsatz von KI für die Subsumtion](/quellen/gutachten/03-einfuehrung/04-methodik/01-juristische-pruefkriterien-und-empirische-operationalisierun/03-vereinzelter-einsatz-von-ki-fuer-die-subsumtion.md) — In einzelnen Fällen wurde KI (Claude Opus) eingesetzt, um für zu prüfende Äußerungen von AfD-Funktionärinnen einen Vorschlag für deren Subsumtion unter die juristischen Maßstäbe …
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type: quelle
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title: "Quellen"
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description: "Im Folgenden werden die Grundlagen der Datenerhebung erläutert, die genutzten Quellen beschrieben und methodische Entscheidungen in den Kontext der verwendeten computergestützten …"
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url: "https://afd-gutachten.de/gutachten/03-einfuehrung/04-methodik/02-massenhafte-erhebung-von-primaerdaten/01-quellen/"
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timestamp: "2026-07-25T00:00:00Z"
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tags: [gutachten]
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# Quellen
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Im Folgenden werden die Grundlagen der Datenerhebung erläutert, die genutzten Quellen beschrieben und methodische Entscheidungen in den Kontext der verwendeten computergestützten Methoden eingeordnet.
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## Quellenidentifikation und Auswahl
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Abschnitt betitelt „Quellenidentifikation und Auswahl“
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Die Auswahl der Datenquellen folgte zwei zentralen Prinzipien: Erstens wurden ausschließlich öffentlich zugängliche Daten verwendet; zweitens handelt es sich dabei um Material, das von der AfD selbst, ihren Teilorganisationen oder ihren Funktionär\*innen (re)produziert wurde. Damit ist sichergestellt, dass die analysierten Aussagen eindeutig der Partei beziehungsweise ihren Vertreter\*innen zugeordnet werden können und die Erhebung forschungsethischen wie rechtlichen Anforderungen genügt (dazu unter [D.VI](/quellen/gutachten/03-einfuehrung/04-methodik/06-forschungsdatenmanagement-und-forschungsethik/00-einleitung.md)).
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Geheimes oder vertrauliches Material wurde nicht verwendet; entsprechende Zusendungen wurden mangels hinreichender Belastbarkeit und zum Schutz personenbezogener Daten nicht in die Auswertung einbezogen.
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Für die Einschätzung der politischen Positionen und programmatischen Aussagen der AfD wurden verschiedene Quellentypen herangezogen, deren Relevanz für den Untersuchungsgegenstand unterschiedlich gewichtet wurde. In absteigender Gewichtung handelt es sich um:
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- das Grundsatzprogramm des Bundesverbands und die Wahlprogramme des Bundesverbands sowie der einzelnen Landesverbände, da sie die verbindlichen und auf demokratischen Abstimmungen basierenden Positionen der Partei darstellen;
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- Beschlüsse des Bundesvorstands, der Landesvorstände oder vergleichbar gewichtiger Ad-hoc-Gremien (wie Beschlüsse der ostdeutschen Fraktionsvorsitzenden);
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- Parlamentsdokumente aus dem Deutschen Bundestag und den Landtagen, insbesondere Anträge, parlamentarische Anfragen, Gesetzentwürfe und Redebeiträge der AfD;
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- Pressemitteilungen der Bundes- und Landesverbände, die Aufschluss über die offizielle Kommunikation und aktuelle politische Schwerpunkte geben;
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- Social-Media-Kanäle der Partei, die insbesondere informelle, zugespitzte oder tagesaktuelle Aussagen abbilden;
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- Reden, Social-Media-Posts, Interviews und Beiträge von Funktionär\*innen (also Abgeordneten und Inhaber\*innen von Parteiämtern) sowohl in etablierten Medien als auch in sogenannten alternativen Medien wie dem COMPACT Magazin.
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Die Hierarchisierung der verwendeten Quellen spiegelt das Verhältnis von institutioneller Verbindlichkeit und Reichweite der jeweiligen Quelle wider: Wahlprogramme und Parlamentsdokumente besitzen eine höhere formale Bindungskraft und stützen sich auf gewachsene innerparteiliche Mehrheitsverhältnisse, während Social-Media-Beiträge zwar volatiler, aber für die Bestimmung des tatsächlichen Diskursverhaltens der Partei notwendig sind.
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## Automatisierte Datenerhebung
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Abschnitt betitelt „Automatisierte Datenerhebung“
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Die Erhebung von potenziell relevanten Daten wurde sowohl automatisiert als auch durch händische, qualitative Recherche durchgeführt. Automatisierte, KI-gestützte Verfahren wurden für solche Materialien eingesetzt, die in großer Zahl vorlagen und sich ohne grundlegende qualitative Vorarbeit maschinell verarbeiten ließen. Voraussetzung war, dass die Inhalte entweder bereits strukturiert und mit relevanten Metadaten wie Account-Zuordnung, Datum oder weiteren Kontextinformationen maschinenlesbar vorlagen oder durch vorgängige technische Bearbeitung — etwa Transkription oder das Einlesen von PDFs — in eine maschinenlesbare Form überführt werden konnten.
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Ausgangspunkt der automatisierten Erhebung waren manuell und qualitativ recherchierte Listen relevanter Parteikanäle und AfD-Funktionär\*innen auf Social Media. Dazu wurden zunächst bekannte Verbände und Akteure der Partei manuell systematisch erfasst, darunter Landes- und Kreisverbände, Bundestags- und Landtagsabgeordnete sowie Funktionärinnen und Funktionäre bzw. Mitglieder von Parteigremien auf Bundes- und Landesebene. Anschließend wurden die Daten der zugehörigen Accounts erfasst, die auch Verlinkungen zu weiteren Accounts derselben Plattform enthalten.
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Diese manuell erstellte Ausgangsliste bildete die Grundlage für eine schrittweise Erweiterung nach dem Schneeballprinzip. Hierzu wurden auf den jeweiligen Plattformen die Interaktionen der bereits erfassten Accounts analysiert, um weitere potenziell relevante Accounts zu identifizieren. Solche Interaktionen können je nach Plattform unterschiedlich ausgestaltet sein, etwa als Retweets auf X, als Erwähnungen, geteilte Inhalte oder Follow-Beziehungen. Die daraus entstehenden Account-Vorschläge wurden nach der Häufigkeit ihrer Interaktionen mit bereits bekannten Accounts sortiert und anschließend manuell auf Relevanz überprüft. Wurden sie eindeutig AfD-Funktionär\*innen, einem Verband oder einer sonstigen parteinahen Struktur zugeordnet, wurden sie in die Liste relevanter Datenquellen aufgenommen. So konnten auch Accounts identifiziert werden, die über klassische Webseitenrecherchen nicht sichtbar gewesen wären. Dazu zählten beispielsweise einzelne Kreisverbandsvorsitzende mit ausgeprägter Social-Media-Präsenz oder Mandatsträger\*innen ohne eigene Webseite.
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## Datenquellen und Limitationen
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Abschnitt betitelt „Datenquellen und Limitationen“
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Die beschriebene Erhebungsstrategie ermöglichte eine umfassende Abbildung des öffentlichen Kommunikationsverhaltens der AfD, brachte jedoch auch methodische Einschränkungen mit sich. Da ausschließlich öffentlich zugängliche Quellen genutzt wurden, blieben parteiinterne Kommunikation, nichtöffentliche Chatgruppen sowie geschlossene Kanäle außer Betracht. Ebenso kann nicht ausgeschlossen werden, dass einzelne Accounts oder Dokumente im Erhebungszeitraum gelöscht, verändert oder nachträglich unzugänglich gemacht wurden. Für Plattformen, deren Schnittstellen in den vergangenen Jahren eingeschränkt worden sind — etwa X (vormals Twitter) —, ergeben sich zusätzliche Restriktionen hinsichtlich der Datenerhebung. Diese betreffen insbesondere die Anzahl möglicher Abrufe und den Umfang der abrufbaren Daten, die Erfassung älterer Posts und die Vollständigkeit der erhobenen Daten. Darüber hinaus sind nicht alle Funktionär\*innen der AfD im selben Maße in den sozialen Medien aktiv. Das kann das Bild, das durch die Erfassung von Einzeläußerungen entsteht, verzerren. Dem wirkt jedoch die Pflicht zum Nachweis der in einer Partei bestehenden „Grundtendenz” für verfassungsfeindliche Ziele entgegen, die es ausschließt, sich auf Einzeläußerungen zu stützen.
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Trotz dieser Einschränkungen bietet die Kombination aus Wahlprogrammen, Parlamentsdokumenten, Pressemitteilungen, Social-Media-Inhalten und Interviews eine belastbare Grundlage, um Aussagen zur programmatischen Ausrichtung und zum kommunikativen Verhalten der AfD empirisch zu belegen. Denn die erhobenen Daten erlauben einen zeitlich, räumlich und personell umfassenden Einblick in die Ideologie der AfD, in die von ihr verfolgten rechtlichen Maßnahmen und in das Verhalten ihrer Anhänger\*innen.
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type: quelle
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title: "Datentypen"
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description: "In diesem Abschnitt werden die verschiedenen Quellen und Datentypen vorgestellt, die der Analyse zugrunde liegen."
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url: "https://afd-gutachten.de/gutachten/03-einfuehrung/04-methodik/02-massenhafte-erhebung-von-primaerdaten/02-datentypen/"
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ebene: 4
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stand: "2026-07-25"
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lizenz: "CC-BY 4.0 Gesellschaft fuer Freiheitsrechte e.V."
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trust: certified
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timestamp: "2026-07-25T00:00:00Z"
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tags: [gutachten]
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fussnoten:
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- nr: 409
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text: "Serrano et al. , The Rise of Germany's AfD: A Social Media Analysis, Proceedings of the 10th International Conference on Social Media and Society 2019, 214."
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# Datentypen
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In diesem Abschnitt werden die verschiedenen Quellen und Datentypen vorgestellt, die der Analyse zugrunde liegen. Für jede Quelle wird erläutert, auf welchem Weg die Daten erhoben wurden, in welchem Format sie vorliegen und in welchem Umfang — insbesondere, wie viele Datensätze von wie vielen Accounts oder Urheber\*innen in welchem Zeitraum erfasst wurden.
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## Grundsatzprogramm, Wahlprogramme, Parteitage
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Abschnitt betitelt „Grundsatzprogramm, Wahlprogramme, Parteitage“
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Das Grundsatzprogramm der AfD sowie ihre Wahlprogramme stellen die formal verbindlichste Form der Programmatik der Partei dar, weil sie ihre politischen Positionen, Forderungen und Vorhaben bündeln. Eng verknüpft mit diesen Dokumenten sind die Parteitage, auf denen AfD-Funktionär\*innen die jeweiligen Programme diskutieren, einzelne Anträge verhandeln und — über die Delegierten — beschließen. Neben den finalen Programmtexten stellen daher auch die Parteitage selbst eine aufschlussreiche Quelle dar: Sie geben Einblick in die innerparteilichen Debatten und die Begründungszusammenhänge der beschlossenen Positionen.
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Für das Projekt wurden sowohl die fertigen Programmdokumente als auch die Videoaufzeichnungen der Parteitage erhoben. Diese wurden automatisiert transkribiert. Die technischen Details dieser Aufbereitungsschritte werden unter [D.III](/quellen/gutachten/03-einfuehrung/04-methodik/03-aufbereitung-und-filterung-von-massendaten/00-einleitung.md) näher beschrieben.
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Insgesamt umfasst der Datenbestand zu den Wahlprogrammen (Kurz- und Langfassungen) mehr als 50 Dokumente zu Europa-, Bundestags-, Landtags- und einzelnen Kommunalwahlen sowie diverse Videoaufzeichnungen von Parteitagen. Die Dokumente stammen aus den Jahren 2015 bis 2026 und decken sowohl den Bundesverband als auch alle Landesverbände ab.
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## Beschlüsse durch Parteigremien
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Abschnitt betitelt „Beschlüsse durch Parteigremien“
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Beschlüsse durch den Bundesvorstand und die Landesvorstände sowie vergleichbare informelle Gremien wie gemeinsame Beschlüsse durch die Vorsitzenden der ostdeutschen Landtagsfraktionen haben ebenfalls besonders hohes Gewicht, weil die entsprechenden Gremien eine hohe innerparteiliche Legitimation besitzen, weil die Beschlüsse ihrerseits durch Mehrheiten in diesen Gremien getragen sein müssen und weil die Mitglieder der genannten Gremien regelmäßig eine hohe formale und meist auch politische Autorität im jeweiligen Verband genießen. Das gewährleistet, dass Beschlüsse dieser Gremien mit einer hohen Wahrscheinlichkeit auch die Positionen der von ihnen jeweils vertretenen Verbände widerspiegeln.
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Allerdings werden Beschlüsse der genannten Gremien nur in Ausnahmefällen öffentlich. Soweit sie öffentlich werden, betreffen sie meist besonders aktuelle und eingegrenzte Themen.
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In diesem Gutachten haben wir knapp zehn solcher Beschlüsse berücksichtigt.
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## Parlamentsdokumente und -reden
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Abschnitt betitelt „Parlamentsdokumente und -reden“
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Parlamentsdokumente dokumentieren die Positionen der gewählten Abgeordneten einer Partei auf Bundes- und Landesebene. Abgeordnete besitzen innerhalb einer Partei eine hohe formale und politische Autorität. Sie wurden mit Mehrheiten der zuständigen Gremien für die Parteiliste oder als Direktkandidat\*innen nominiert und betreiben die politische Arbeit der Partei in der Regel hauptberuflich. Zugleich konkretisieren sich in ihren Äußerungen und ihrer parlamentarischen Praxis häufig jene Positionen, die Wahlprogramme zunächst nur abstrakt formulieren.
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Zu den in diesem Zusammenhang erfassten Dokumenten zählen insbesondere Anträge, Gesetzentwürfe, Kleine und Große Anfragen, Plenarprotokolle sowie Berichte und Beschlussempfehlungen, die der Bundestag und die Landtage veröffentlichen. Auf diese Weise lässt sich das parlamentarische Handeln der Partei systematisch und nachvollziehbar abbilden.
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Für die Erhebung der Parlamentsdokumente wurden zwei unterschiedliche Wege gewählt. Die Dokumente des Deutschen Bundestages wurden über die offizielle Schnittstelle (API) des Bundestages bezogen, die einen strukturierten und reproduzierbaren Zugriff auf die Drucksachen und die zugehörigen Metadaten ermöglicht. Die Drucksachen der Landtage wurden über die Seite parlamentsspiegel.de erhoben, eine vom Landtag Nordrhein-Westfalen betriebene Initiative, in der die Drucksachen aller 16 Landesparlamente gebündelt, kategorisiert und mit Verweisen auf die jeweiligen Originalquellen der Landtage bereitgestellt werden. Insgesamt wurden auf diesem Weg rund 7.700 Drucksachen aus dem Bundestag aus den Jahren 2016 bis 20126 sowie knapp 70.000 Drucksachen aus den Landtagen aus den Jahren 2014 bis 2026 erfasst.
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## Pressemitteilungen
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Abschnitt betitelt „Pressemitteilungen“
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Pressemitteilungen stellen einen zentralen Baustein der öffentlichen Kommunikation der AfD dar. Sie sind relevant, weil sie Positionen des jeweiligen Parteiverbands beziehungsweise der jeweiligen Parlamentsfraktion widerspiegeln, besitzen aber nicht dieselbe Autorität wie die vorgenannten Quellen, weil sie in der Regel nicht auf expliziten Mehrheitsentscheidungen beruhen.
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Pressemitteilungen verbreitet die AfD in großer Zahl über die offiziellen Webseiten der Partei, daneben aber auch über deren Auftritte in sozialen Netzwerken. Herausgegeben werden sie von den verschiedenen Parteistrukturen auf Bundes- und Landesebene; vereinzelt sind auch Pressemitteilungen von Parlamentsfraktionen eingeflossen. Pressemitteilungen beziehen sich überwiegend auf tagesaktuelle politische Ereignisse. In der Regel werden die Mitteilungen namentlich Parteifunktionär\*innen zugeordnet, die als Sprecher\*innen für das jeweilige Thema auftreten. Sie eignen sich daher besonders gut, um die öffentliche Positionierung der Partei über einen längeren Zeitraum hinweg nachzuvollziehen und einzelne Akteur\*innen mit wiederkehrenden Themen und Aussagen in Verbindung zu bringen.
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Neben den Bundes- und Landesstrukturen veröffentlichen teilweise auch Kreisverbände eigene Pressemitteilungen auf ihren Webseiten. Da die Verfügbarkeit und Pflege dieser Inhalte auf Kreisebene jedoch stark variiert und eine systematische Erfassung mit vertretbarem Aufwand nicht zu leisten gewesen wäre, wurden ausschließlich die Pressemitteilungen der 16 Landesverbände sowie des Bundesverbands über deren offizielle Webseiten erfasst. Die Erhebung erfolgte durch automatisiertes Web-Scraping: Über entsprechende Skripte wurden die Pressemitteilungsbereiche der jeweiligen Webseiten systematisch abgerufen, die einzelnen Mitteilungen extrahiert und als Textdateien lokal gespeichert, sodass sie den nachfolgenden Schritten der Aufbereitung, Indexierung und Analyse einheitlich zugeführt werden konnten.
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Insgesamt umfasst der Datenbestand 54.972 Pressemitteilungen aus den Jahren 2015 bis 2025.
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## Soziale Medien
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Abschnitt betitelt „Soziale Medien“
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Soziale Medien haben sich in den vergangenen Jahren zu einer zentralen Ressource politischer Kommunikation entwickelt. Parteien nutzen sie, um Inhalte zu verbreiten, ihre Anhängerschaft zu mobilisieren und den öffentlichen Diskurs mitzugestalten. Die AfD gilt in diesem Feld als Vorreiterin: Sie hat die Potenziale digitaler Plattformen früh erkannt und systematisch in ihre politische Arbeit integriert (dazu unter Teil 3 F.).[^409]
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Auf fast allen Plattformen lassen sich drei Ebenen der Zugänglichkeit unterscheiden: öffentlich sichtbare Inhalte, halböffentliche Bereiche, deren Zugang an eine Einladung oder Freigabe durch Administrator\*innen geknüpft ist, sowie private Kommunikation zwischen einzelnen Nutzer\*innen oder in geschlossenen Gruppen. Für das Gutachten wurden ganz überwiegend solche Daten berücksichtigt, die zum Zeitpunkt der Erhebung öffentlich zugänglich waren und von den Accounts von AfD-Funktionär\*innen oder Parteiverbänden selbst verbreitet wurden. Halböffentliche oder private Kommunikation ist nicht Teil des Datenbestands.
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Inhalte, die im Erhebungszeitraum verfügbar waren, können zwischenzeitlich gelöscht, editiert oder anderweitig unzugänglich gemacht worden sein. Da die entsprechenden Beiträge zum Zeitpunkt der Erhebung maschinenlesbar erfasst und gesichert wurden, liegen sie für das Gutachten weiterhin in strukturierter Form vor und bleiben damit analysierbar. Zudem wurden einige Beiträge einbezogen, die bereits zum Erhebungszeitpunkt gelöscht waren, für die jedoch öffentlich dokumentierte Belege vorlagen — etwa in Form von Screenshots in der journalistischen Berichterstattung oder über Web-Archivierungen.
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Insgesamt umfasst der so erhobene Datenbestand knapp drei Millionen Social-Media-Beiträge. In den folgenden Abschnitten wird dargestellt, wie Daten über die jeweiligen Plattformen erhoben wurden. Dabei werden die spezifischen Eigenschaften der Plattformen, die relevanten Accounts der AfD sowie der Umfang des erfassten Datenbestands beschrieben.
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### Facebook
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Abschnitt betitelt „Facebook“
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Für die AfD ist Facebook besonders relevant: Hier findet sich die mit Abstand größte Zahl offizieller Accounts der Partei, ihrer Teilorganisationen und ihrer Funktionär\*innen. Aufgrund von Zugangsbeschränkungen der Schnittstellen für die Datenerhebung konnten nicht über alle relevanten Accounts Daten erhoben werden. Der resultierende Datenbestand deckt daher einen substanziellen, aber nicht lückenlosen Ausschnitt der öffentlichen Facebook-Kommunikation der Partei ab.
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Die Struktur der Plattform beruht auf Beiträgen („Posts”), die von den Accounts entweder selbst verfasst oder als Reposts fremder Inhalte übernommen werden. Diese Beiträge bestehen in der Regel aus Text und können durch Bild- oder Videomaterial ergänzt sein. Unter den Beiträgen entstehen häufig umfangreiche Kommentarverläufe, in denen Nutzer\*innen die Inhalte diskutieren. Diese Kommentare wurden bei der Analyse nicht berücksichtigt, da die Untersuchung auf das kommunikative Handeln der Partei und ihrer Funktionär\*innen selbst fokussiert ist und nicht auf die Reaktionen Dritter. Nicht massenhaft erfasst sind damit allerdings auch Beiträge, die die Account-Inhaber\*innen selbst in den Kommentaren gepostet haben.
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Die Erhebung der Facebook-Daten erfolgte über einen lizenzierten Zugang eines externen Anbieters, der einen zeitlich und im Abrufumfang begrenzten Zugriff auf strukturierte Daten sozialer Netzwerke ermöglicht. Über diesen Zugang lassen sich die öffentlich zugänglichen Beiträge eines Accounts grundsätzlich bis weit in die Vergangenheit abrufen und in maschinenlesbaren Formaten — im vorliegenden Fall JSON (JavaScript Object Notation) — speichern. Durch die Erfassung des exakten Abrufdatums bleibt jederzeit nachvollziehbar, zu welchem Zeitpunkt welcher Inhalt archiviert wurde. Im Rahmen der Recherche konnten auf Facebook 342 Personen und 113 Verbände der AfD identifiziert werden. Es wurden insgesamt 494.392 Beiträge aus dem Zeitraum von März 2013 bis Februar 2026 erhoben und für die weitere Analyse lokal abgelegt.
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Die abgerufenen Daten umfassen ausschließlich Informationen, die auch auf den öffentlich zugänglichen Facebook-Seiten der Accounts einsehbar sind, insbesondere die Inhalte der Beiträge sowie Metadaten wie Veröffentlichungsdatum, Zahl der Reaktionen oder die Anzahl der Kommentare. Personenbezogene Informationen, die über das öffentlich Sichtbare hinausgehen — etwa Telefonnummern, E-Mail-Adressen oder IP-Adressen der Nutzer\*innen —, sind aus den erhobenen Daten nicht ersichtlich und waren zu keinem Zeitpunkt Teil der Erhebung.
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### X (ehemals Twitter)
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Abschnitt betitelt „X (ehemals Twitter)“
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Viele Funktionär\*innen der AfD nutzen neben Facebook besonders häufig X, um Äußerungen zu verbreiten und Debatten zu beeinflussen. Besondere Merkmale wie die ehemals kurze Zeichenlänge machten X besonders beliebt für zugespitzte Debatten. Bis heute bleibt die Plattform ein wichtiger Ort politischer Kommunikation. Wie auf anderen Plattformen werden Beiträge auf X in Kommentarspalten weiterdiskutiert. Eine Besonderheit besteht darin, dass sich die offiziellen Accounts deutlich häufiger selbst an den Diskussionen unter fremden Beiträgen beteiligen, sodass Kommentare in vielen Fällen nicht allein eine Reaktion anonymer Dritter darstellen, sondern Teil der originären Kommunikation der relevanten Akteur\*innen sind. In den erhobenen Daten sind solche Kommentare zwar als solche gekennzeichnet, erscheinen aber gemeinsam mit den übrigen Beiträgen im Datensatz. Soweit sie von den für die Untersuchung relevanten Accounts stammen, wurden sie entsprechend als Teil der Datengrundlage berücksichtigt; Kommentare unbeteiligter Dritter blieben dagegen konsequent außen vor.
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Der über den Drittanbieter bereitgestellte Zugang zu X erlaubte pro Account den Abruf von 850 zurückliegenden Beiträgen. Da diese Obergrenze unabhängig vom Veröffentlichungszeitpunkt gilt, variierte die zeitliche Reichweite der so erfassbaren Daten je nach Postingfrequenz der einzelnen Accounts erheblich: Bei sehr aktiven Accounts decken 850 Beiträge nur einen kurzen zurückliegenden Zeitraum ab, bei weniger aktiven Accounts reicht der Abruf entsprechend weiter zurück. Um diese Verzerrung zumindest teilweise zu kompensieren, wurde zusätzlich auf die Suchfunktion der Schnittstelle zurückgegriffen. Durch eine Kombination aus Account-Kennung, definierten Start- und Enddaten sowie einer Volltext-Platzhaltersuche („\*”) ließen sich auch Beiträge erfassen, die deutlich über die 850-Posts-Grenze hinaus in die Vergangenheit reichen. Eine absolute Vollständigkeit konnte mit diesem Vorgehen jedoch nicht garantiert werden: Der Datenbestand bildet somit einen sehr großen, jedoch nicht in jedem Einzelfall lückenlosen Ausschnitt der öffentlichen X-Kommunikation der erfassten Accounts ab.
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In den erhobenen Daten ist die AfD mit 564 Personen und 233 Verbandsaccounts vertreten. Insgesamt wurden 1.401.533 Beiträge aus dem Zeitraum von März 2013 bis Februar 2026 erhoben und für die Analyse aufbereitet.
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### YouTube
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Abschnitt betitelt „YouTube“
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Die Plattformlogik auf YouTube ist einfach und zugleich zentral für politische Kommunikation: Accounts laden eigene Videos hoch, die anschließend dauerhaft öffentlich abrufbar sind und über Empfehlungsalgorithmen weitere Zuschauer\*innen erreichen. Die AfD ist seit Jahren mit einem breit aufgestellten Ökosystem an Kanälen auf YouTube vertreten. Dazu zählen sowohl Kanäle einzelner Funktionär\*innen und der Landesverbände als auch der parteieigene Kanal AfD TV, der dem Bundesvorstand untersteht. Wie auf anderen Plattformen finden sich unter den Videos ausgeprägte Kommentardiskussionen; diese wurden in der vorliegenden Analyse jedoch nicht berücksichtigt, da der Fokus auf der Kommunikation der Accounts selbst liegt.
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Den zentralen Grundstock des YouTube-Datenbestands bildet eine extern bereitgestellte Sammlung von Transkriptionen. Sie umfasst insgesamt 53.617 Videos von 200 der AfD zugeordneten Accounts aus dem Zeitraum von 2013 bis Juli 2025. Diese Sammlung bildet einen umfangreichen Querschnitt der öffentlichen Videokommunikation der Partei und ihrer Akteur\*innen ab. Eine wichtige Einschränkung besteht jedoch darin, dass der Datensatz nur Videos mit einer maximalen Länge von einer Stunde umfasst. Längere Videos — etwa vollständige Aufzeichnungen von Parteitagen, Kongressen oder mehrstündigen Veranstaltungen — sind darin nicht enthalten.
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Über die bereitgestellten Daten hinaus findet sich auf YouTube weiteres für die Untersuchung relevantes Material, auch auf Kanälen außerhalb der unmittelbaren Parteistrukturen. Insbesondere laden YouTuber\*innen regelmäßig Mitschnitte von AfD-Veranstaltungen hoch, teilweise in voller Länge und ohne redaktionelle Bearbeitung. Solche Inhalte wurden ergänzend durch händische Recherche identifiziert, gezielt erhoben und für die Analyse eigenständig transkribiert. Die technischen Aspekte der Transkription sowie die damit verbundenen Limitationen werden unter [D.III.1](/quellen/gutachten/03-einfuehrung/04-methodik/03-aufbereitung-und-filterung-von-massendaten/01-datenbereinigung.md) näher beschrieben.
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### Telegram
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Abschnitt betitelt „Telegram“
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Telegram war zunächst ein reiner Instant-Messenger für verschlüsselte Kommunikation zwischen einzelnen Nutzer\*innen oder in geschlossenen Gruppen. Erst mit der Einführung von Kanälen konnten Accounts öffentlich zugängliche Distributionsflächen einrichten, denen jeder über einen Link beitreten kann; neue Beiträge erscheinen dann automatisch in der Nachrichtenübersicht. Die AfD ist auf Telegram zwar im Vergleich zu anderen politischen Parteien in Deutschland mit Abstand am stärksten vertreten, insgesamt jedoch weniger präsent als auf anderen Plattformen. Dies hängt nicht zuletzt mit der insgesamt geringeren Nutzer\*innenbasis von Telegram in Deutschland, gemessen an der Gesamtbevölkerung, zusammen.
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Die Logik dieser Kanäle beruht auf einem asymmetrischen Kommunikationsmodell: Administrator\*innen veröffentlichen Inhalte, die alle Abonnent\*innen einsehen können, oder sie „leiten” Beiträge aus anderen Kanälen in den eigenen Kanal weiter.
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Öffentliche Telegram-Daten sind öffentlich zugänglich. Die Erhebung erfolgte über die Python-Bibliothek Telethon. Über die beschriebene Methodik konnten auf Telegram insgesamt 244 Personen und 112 Organisationen identifiziert werden, die der AfD zugeordnet werden können und deren öffentliche Kanäle in den Datenbestand eingegangen sind. Insgesamt umfasst der Korpus 647.239 Beiträge zwischen Januar 2018 und April 2026.
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### Instagram
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Abschnitt betitelt „Instagram“
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Instagram ist konsequent auf das Teilen von Bildmaterial ausgerichtet. Neben Bildern und Videos spielen in der politischen Nutzung der Plattform die sogenannten Captions eine zentrale Rolle — die Textelemente, die den geposteten Bildern und Clips beigefügt werden und in denen Positionen, Kommentare oder Forderungen häufig ausformuliert werden.
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Wie auf den übrigen Plattformen beschränkt sich die Analyse auch auf Instagram auf die von den Accounts selbst veröffentlichten Inhalte; Kommentare Dritter unter den Beiträgen wurden nicht in die Auswertung einbezogen. Um das überwiegend visuelle Material einer systematischen Textanalyse zugänglich zu machen, kamen unterschiedliche Aufbereitungsschritte zum Einsatz: Videos wurden automatisiert transkribiert, Captions als Text direkt übernommen und Bilder mittels OCR-Verfahren (Optical Character Recognition) ausgelesen, sodass in den Bildern enthaltene Textelemente gemeinsam mit den Captions durchsuchbar gemacht werden konnten.
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Insgesamt wurden auf Instagram 457 Personen und 306 Organisationen der AfD identifiziert und in den Datenbestand aufgenommen. Der daraus resultierende Korpus umfasst 232.076 Beiträge aus dem Zeitraum von März 2013 bis April 2026.
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### TikTok
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Abschnitt betitelt „TikTok“
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TikTok ist eine auf sehr kurze Videos spezialisierte Plattform. Anders als andere soziale Netzwerke folgt TikTok einem Interest Graph: Inhalte werden nicht entlang des persönlichen Netzwerks ausgespielt, sondern auf Basis des Interaktionsverhaltens vergleichbarer Nutzer\*innen. Dadurch können auch Accounts mit wenigen Follower\*innen über Nacht ein Millionenpublikum erreichen. Die einzelnen Videos werden selbst als „TikToks” bezeichnet und sind in der Regel über eine Musik-ID mit zahlreichen weiteren Videos verknüpft, die denselben Soundtrack verwenden. In Deutschland war die AfD die erste im Bundestag vertretene Partei, die TikTok mit großer Reichweite bespielte.
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Für das Gutachten wurden auf TikTok insgesamt 99.306 Beiträge von 451 Personen und 171 Organisationen der AfD im Zeitraum Januar 2020 bis Februar 2026 untersucht. Wie bei Instagram wurden die Videos automatisiert transkribiert; die begleitenden Textelemente — die sogenannten Captions — wurden ergänzend als Teil der untersuchten Texteinheit in die Analyse einbezogen.
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**Fussnoten**
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[^409]: Serrano et al. , The Rise of Germany's AfD: A Social Media Analysis, Proceedings of the 10th International Conference on Social Media and Society 2019, 214.
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# massenhafte-erhebung-von-primaerdaten — Index
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- [Quellen](/quellen/gutachten/03-einfuehrung/04-methodik/02-massenhafte-erhebung-von-primaerdaten/01-quellen.md) — Im Folgenden werden die Grundlagen der Datenerhebung erläutert, die genutzten Quellen beschrieben und methodische Entscheidungen in den Kontext der verwendeten computergestützten …
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- [Datentypen](/quellen/gutachten/03-einfuehrung/04-methodik/02-massenhafte-erhebung-von-primaerdaten/02-datentypen.md) — In diesem Abschnitt werden die verschiedenen Quellen und Datentypen vorgestellt, die der Analyse zugrunde liegen.
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type: quelle
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title: "Einleitung"
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description: "Die im vorangegangenen Abschnitt beschriebenen Datenquellen bildeten die Grundlage der Analyse."
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url: "https://afd-gutachten.de/gutachten/03-einfuehrung/04-methodik/03-aufbereitung-und-filterung-von-massendaten/00-einleitung/"
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kapitel_pfad: "gutachten/03-einfuehrung/04-methodik/03-aufbereitung-und-filterung-von-massendaten/00-einleitung"
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ebene: 4
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reihenfolge: 28
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stand: "2026-07-25"
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content_hash: "sha256:9a01bc1e1a0a31945b423c65c87d71ee08f20152ccdf6371ba03c958091818ff"
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lizenz: "CC-BY 4.0 Gesellschaft fuer Freiheitsrechte e.V."
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trust: certified
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timestamp: "2026-07-25T00:00:00Z"
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tags: [gutachten]
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# Einleitung
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Die im vorangegangenen Abschnitt beschriebenen Datenquellen bildeten die Grundlage der Analyse. Dazu mussten sie bereinigt, indexiert und durchsuchbar gemacht und schließlich KI-gestützt gefiltert werden.
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type: quelle
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title: "Datenbereinigung"
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description: "In einem nächsten Schritt wurden sämtliche Inhalte in ein einheitliches, maschinenlesbares Textformat überführt, insbesondere PDF-Dokumente sowie Audio- und Videomaterialien."
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kapitel_pfad: "gutachten/03-einfuehrung/04-methodik/03-aufbereitung-und-filterung-von-massendaten/01-datenbereinigung"
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ebene: 4
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reihenfolge: 29
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stand: "2026-07-25"
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lizenz: "CC-BY 4.0 Gesellschaft fuer Freiheitsrechte e.V."
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trust: certified
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timestamp: "2026-07-25T00:00:00Z"
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tags: [gutachten]
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# Datenbereinigung
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In einem nächsten Schritt wurden sämtliche Inhalte in ein einheitliches, maschinenlesbares Textformat überführt, insbesondere PDF-Dokumente sowie Audio- und Videomaterialien. Video- und Audiomaterial wurde automatisiert durch ein KI-gestütztes Spracherkennungsmodell (Whisper Large v3 Turbo) transkribiert. Sofern die automatisierte Analyse (in späteren Schritten) innerhalb eines Videos für eine Prüfdimension relevante Stellen identifizierte, wurden diese händisch und qualitativ überprüft. Schwieriger zu quantifizieren waren relevante Stellen, die durch fehlerhafte Transkription in der automatisierten Suche gar nicht als solche erkannt wurden. Diese entzogen sich einer nachträglichen Evaluation. Angesichts der vergleichsweise hohen Zuverlässigkeit des Modells für deutschsprachiges Material ist jedoch davon auszugehen, dass der Anteil der auf diesem Weg verloren gegangenen Treffer in einem geringen Rahmen blieb.
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Um Dokumente für die Auswertung mit KI-gestützten Verfahren vorzubereiten, wurden längere Texteinheiten — etwa mehrseitige Videotranskripte oder ungewöhnlich lange Facebook-Beiträge — in kürzere, vergleichbare Abschnitte zerlegt. Als Zielgröße wurden Einheiten mit einer Länge von rund 150 bis 250 Tokens (die kleinste Einheit, die ein Modell verarbeitet) festgelegt, was einem kurzen Absatz von wenigen Sätzen entspricht. Somit waren die analysierten Texteinheiten kurz genug, um von den eingesetzten Modellen effizient verarbeitet werden zu können, und lang genug, um eine inhaltlich sinnvolle Aussage vollständig zu umfassen.
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Umgekehrt wurden sehr kurze Inhalte — etwa einzelne Tweets oder knappe Telegram-Beiträge — zu größeren, zusammenhängenden Texteinheiten von ebenfalls rund 150 bis 250 Tokens gebündelt. Auf diese Weise entstand über alle Quellen hinweg ein einheitlicher Korpus vergleichbarer Einheiten, der die Grundlage für die Indexierung und die KI-gestützte Analyse bildete, die in den folgenden Abschnitten beschrieben wird.
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type: quelle
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title: "Indexierung und Suche"
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description: "Nachdem die Daten in Text überführt, bereinigt und in einheitliche Einheiten segmentiert worden waren, wurden sie in einem weiteren Schritt für die systematische Durchsuchung …"
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url: "https://afd-gutachten.de/gutachten/03-einfuehrung/04-methodik/03-aufbereitung-und-filterung-von-massendaten/02-indexierung-und-suche/"
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kapitel_pfad: "gutachten/03-einfuehrung/04-methodik/03-aufbereitung-und-filterung-von-massendaten/02-indexierung-und-suche"
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ebene: 4
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reihenfolge: 30
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stand: "2026-07-25"
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content_hash: "sha256:a86e5ce012a84985917b5a36aaae8f76c26b43a7230d5ff036674157a4b39b37"
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lizenz: "CC-BY 4.0 Gesellschaft fuer Freiheitsrechte e.V."
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trust: certified
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timestamp: "2026-07-25T00:00:00Z"
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tags: [gutachten]
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fussnoten:
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- nr: 410
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text: "Ein Beispiel für die Keyword-Suche zum Komplex „Staatsbürgerschaft\" in Parlamentsdokumenten: \\\"Vornam\\ \" OR \\\"Mehrfachstaatsangehörigkeit\\ \" OR \\\"Staatsangehörigkeit\\ \" OR \\\"Integration\\\" OR \\\"doppelt\\ \" OR \\\"Staatsbürg\\ \" OR \\\"Optionspflicht\" OR \\\"Abstammung\" OR \\\"Loyalität\\ \" OR \\\"ius sanguinis\"."
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# Indexierung und Suche
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Nachdem die Daten in Text überführt, bereinigt und in einheitliche Einheiten segmentiert worden waren, wurden sie in einem weiteren Schritt für die systematische Durchsuchung aufbereitet.
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Dabei wurden zwei komplementäre Zugänge kombiniert: Zum einen kam — insbesondere für die Verarbeitung der umfangreichen PDF-Bestände sowie für die integrierte Bild- und Multimedia-Analyse — das vom Data and Research Center (DARC) angebotene Produkt OpenAleph zum Einsatz, das eine bereits fertig aufgebaute Analyse-Pipeline bereitstellt: Hochgeladene PDFs werden dort automatisch in Text umgewandelt, Bilder per OCR verarbeitet und die Ergebnisse direkt für die Suche indexiert.
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Zum anderen wurden Texteinheiten gemeinsam mit ihren Metadaten — etwa Veröffentlichungsdatum, Benutzername, Plattform oder bei sozialen Medien auch Informationen zu Retweets, Weiterleitungen und Reaktionen — in eine lokale OpenSearch-Instanz eingespielt. OpenSearch ist eine quelloffene Suchdatenbank. Sie ist darauf spezialisiert, auch in sehr großen Textbeständen schnelle, skalierbare und präzise Volltextsuchen durchzuführen.
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Für die Volltextsuche wurden für die einzelnen Untersuchungsthemen Listen mit Schlüsselbegriffen (Keyword-Sets) erstellt.[^410] Die Ergebnisse dieser Suchen wurden anschließend an die Jurist\*innen und Sozialwissenschaftler\*innen des Teams übergeben und von diesen qualitativ ausgewertet. Besonders effektiv erwies sich dieses Vorgehen bei der Auswertung von Parlamentsdrucksachen: Auf diesem Weg ließen sich etwa alle Anträge und Gesetzentwürfe ermitteln, in denen Schlüsselbegriffe wie „doppelte Staatsbürgerschaft” vorkommen, um sie einer detaillierten rechtlichen Bewertung zuzuführen.
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**Fussnoten**
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[^410]: Ein Beispiel für die Keyword-Suche zum Komplex „Staatsbürgerschaft" in Parlamentsdokumenten: \"Vornam\ " OR \"Mehrfachstaatsangehörigkeit\ " OR \"Staatsangehörigkeit\ " OR \"Integration\" OR \"doppelt\ " OR \"Staatsbürg\ " OR \"Optionspflicht" OR \"Abstammung" OR \"Loyalität\ " OR \"ius sanguinis".
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type: quelle
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title: "KI-gestützte Filterung"
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description: "Der für die Durchsuchung aufbereitete Datenbestand musste sodann gefiltert und näher analysiert werden."
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url: "https://afd-gutachten.de/gutachten/03-einfuehrung/04-methodik/03-aufbereitung-und-filterung-von-massendaten/03-ki-gestuetzte-filterung/"
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kapitel_pfad: "gutachten/03-einfuehrung/04-methodik/03-aufbereitung-und-filterung-von-massendaten/03-ki-gestuetzte-filterung"
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ebene: 4
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reihenfolge: 31
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stand: "2026-07-25"
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content_hash: "sha256:ee55fa8fb027ed30f1087fdb247c991b77f9917ef341504b843f4391444e0606"
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lizenz: "CC-BY 4.0 Gesellschaft fuer Freiheitsrechte e.V."
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trust: certified
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timestamp: "2026-07-25T00:00:00Z"
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tags: [gutachten]
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fussnoten:
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- nr: 411
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text: "Dong et al. , A Survey on In-context Learning, in: Association for Computational Linguistics (Hrsg.), Proceedings of the 2024 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, 2024, S. 1107."
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- nr: 412
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text: "Tom Brown et al. , Language models are few-shot learners, NIPS'20: Proceedings of the 34th International Conference on Neural Information Processing Systems, 2020, S. 1877."
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# KI-gestützte Filterung
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Der für die Durchsuchung aufbereitete Datenbestand musste sodann gefiltert und näher analysiert werden. Die Menge der Daten bedeutete eine Herausforderung, die adäquat nur mit einer KI-gestützten juristischen Vorprüfung bewältigt werden konnte.
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## Herausforderung
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Abschnitt betitelt „Herausforderung“
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Eine der zentralen methodischen Herausforderungen bestand darin, aus einem sehr großen und heterogenen Datenbestand — darunter über zwei Millionen Social-Media-Beiträge und mehr als 50.000 Pressemitteilungen — jene Äußerungen herauszufiltern, die als Belege für die im Gutachten behandelten Fragestellungen tatsächlich relevant sind.
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Die im vorigen Abschnitt beschriebene schlüsselwortbasierte Volltextsuche stellte für diese Aufgabe ein wichtiges, aber nicht hinreichendes Instrument dar. Eine Keyword-Suche ist ein deduktives Verfahren: Sie findet nur das, wonach explizit gesucht wird, und setzt damit voraus, dass die relevanten Begriffe oder Formulierungen bereits im Vorfeld bekannt sind. Politische Sprache ist jedoch häufig geprägt von Andeutungen, Codes, Umschreibungen und sich wandelnden Sprachregelungen. Inhaltlich ähnliche Aussagen treten in zahlreichen unterschiedlichen Formulierungen auf. Eine Keyword-Suche würde solche Varianten systematisch übersehen.
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Hier bietet der Einsatz generativer KI-Modelle einen wesentlichen methodischen Mehrwert, weil sie in der Lage sind, Textpassagen anhand ihres Inhalts und nicht allein anhand wörtlicher Übereinstimmungen zu beurteilen. Sie erfassen Bedeutungsnuancen, erkennen sinnverwandte Formulierungen und können auch dann thematisch passende Stellen identifizieren, wenn die konkreten Begriffe von den im Vorfeld festgelegten Suchbegriffen abweichen. Damit eignen sie sich besonders gut für Suchstrategien, bei denen das Material nach übergreifenden inhaltlichen Mustern und Argumentationslinien durchsucht wird.
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Zugleich haben diese Verfahren ihre Grenzen. Generative Sprachmodelle arbeiten nicht fehlerfrei: Sie können Aussagen falsch einordnen, ironische oder zitierende Passagen als affirmativ missverstehen oder relevante Stellen übersehen. Eine ausschließlich KI-gestützte Auswertung wäre für ein Gutachten mit dem hier angestrebten Belegcharakter daher nicht belastbar. Erst die Kombination aus automatisierter Vorfilterung und einer anschließenden qualitativen Prüfung durch Expert\*innen macht den Einsatz von KI in diesem Kontext methodisch sinnvoll. Die KI fungiert in diesem Setting nicht als Entscheidungsinstanz, sondern als weiterer Filter: Sie reduziert den unüberschaubaren Gesamtbestand auf eine handhabbare Auswahl potenziell relevanter Treffer, die anschließend systematisch überprüft, eingeordnet und gegebenenfalls verworfen werden.
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Im Rahmen der Analyse wurden ausschließlich quelloffene generative KI-Modelle eingesetzt, die auf eigener Hardware lokal betrieben werden können. Die Modelle kamen in einem zweistufigen Verfahren zum Einsatz: Zunächst entschied das Modell für jede einzelne Texteinheit, ob diese im Hinblick auf die Fragestellungen des Gutachtens potenziell relevant ist. Sodann wurde für die möglicherweise relevanten Inhalte inhaltlich ausgewertet: Das Modell ordnete die Passage einer der Prüfungsdimensionen zu und benannte zugleich die konkrete Textstelle, die diese Zuordnung trägt. So wurde nicht nur ein Treffer als solcher ausgewiesen, sondern auch der im Treffer enthaltene Beleg nachvollziehbar mit ausgegeben. Diese Belegstelle bildete den Ausgangspunkt für die manuelle Überprüfung durch die Jurist\*innen und Sozialwissenschaftler\*innen.
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## KI-gestützte juristische Vorprüfung
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Abschnitt betitelt „KI-gestützte juristische Vorprüfung“
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Wie bereits dargelegt, diente der Einsatz generativer KI vor allem als Vorfilter sowie als Werkzeug zur thematischen Kategorisierung der erfassten Inhalte. Die als relevant markierten Beiträge wurden anschließend qualitativ durch Jurist\*innen und Sozialwissenschaftler\*innen überprüft, sodass sich für die KI-gestützte Auswahl ein belastbarer Wert für die *Precision* ermitteln ließ — also die Frage, wie viele der vom Modell als relevant vorgeschlagenen Beiträge *tatsächlich* für das Gutachten relevant sind. Deutlich schwieriger zu bestimmen ist hingegen der *Recall*, also der Anteil der tatsächlich relevanten Inhalte, den das Modell übersehen hat. Eine vollständige Bestimmung dieses Werts wäre nur durch eine manuelle Sichtung des gesamten Datenbestands möglich und damit aus den oben dargelegten Gründen praktisch nicht durchführbar; er lässt sich lediglich annähernd abschätzen. Auf das Vorgehen zur Annäherung an den Recall wird im Abschnitt zur Validierung unter [D.IV.3](/quellen/gutachten/03-einfuehrung/04-methodik/04-auswertung-von-massendaten/03-validierung-der-ki-vorfilterung.md) näher eingegangen.
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### Systemprompt auf Basis der Prüfungsdimensionen
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Abschnitt betitelt „Systemprompt auf Basis der Prüfungsdimensionen“
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Die Daten wurden für die unterschiedlichen Prüfdimensionen (Rassismus, Demokratiefeindlichkeit etc.) mit dem Systemprompt I ausgewertet (dieser im Anhang [A.I](/quellen/gutachten/10-anhang/01-methodik/01-systemprompt-i.md)). Dieser Schritt diente der Vorfilterung der Massendaten. Der sogenannte Systemprompt ist die zentrale Anweisung, mit der ein großes Sprachmodell auf eine konkrete Aufgabe ausgerichtet wird. In ihm wird festgelegt, welche Rolle das Modell einnimmt, welche Aufgabe es zu erfüllen hat, nach welchen Kriterien es Entscheidungen treffen soll und in welchem Format es Antworten ausgeben soll. Die Qualität der Modellausgaben steigt mit der Qualität und Präzision der Anweisungen. Allgemeingültige Regeln dafür, wie ein guter Systemprompt aufgebaut sein muss, existieren jedoch nicht. Dies hängt unter anderem damit zusammen, dass moderne Sprachmodelle in weiten Teilen weiterhin als Black Box funktionieren: Welche internen Repräsentationen genau eine bestimmte Ausgabe erzeugen, lässt sich von außen nur eingeschränkt nachvollziehen.
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Hinzu kommt, dass generative KI-Modelle Texte nicht deterministisch erzeugen. Die Auswahl der einzelnen Tokens erfolgt anhand einer statistischen Wahrscheinlichkeitsverteilung, sodass identische Anfragen bei mehrfacher Ausführung leicht voneinander abweichende Antworten produzieren können. Über den Parameter Temperature lässt sich der Grad dieser Zufälligkeit steuern: Niedrigere Werte führen dazu, dass das Modell stärker auf die jeweils wahrscheinlichste Fortsetzung zurückgreift und sich dadurch deterministischer verhält. Für eine vollständige Reproduzierbarkeit reicht dieser Parameter allein nicht aus, dennoch lässt sich die Streuung der Antworten auf diesem Weg deutlich reduzieren. Für die vorliegende Analyse wurden bewusst sehr niedrige Werte gewählt: 0,01 für die Relevanzentscheidung („relevant”/„vielleicht relevant”/„nicht relevant”) und 0,025 für die anschließende inhaltliche Kategorisierung.
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Im Systemprompt selbst wurden zunächst sämtliche für die Untersuchung relevanten Prüfungsdimensionen benannt und ausführlich beschrieben. Ergänzend wurden die Kriterien festgehalten, anhand derer das Modell entscheiden sollte, ob ein Beitrag als relevant einzustufen ist oder nicht. An diese Definitionen schloss sich eine Reihe konkreter, von den Jurist\*innen ausgewählter Beispielfälle an: ausgewählte Beiträge, die jeweils mit der Einordnung ‚relevant’, ‚vielleicht relevant’ oder ‚nicht relevant’ versehen waren, ergänzt um eine knappe Begründung der jeweiligen Zuordnung. Diese Beispiele dienten dem Modell als Orientierungsmuster für die eigenständige Bearbeitung neuer, bislang unbekannter Beiträge.
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Dieses Vorgehen entspricht dem in der Literatur etablierten Paradigma des In-Context Learning (ICL), bei dem ein vortrainiertes Sprachmodell eine Aufgabe allein anhand der im Prompt bereitgestellten Kontextinformationen löst, ohne dass seine Parameter durch einen nachgelagerten Trainingsschritt angepasst werden müssen.[^411] Werden dem Modell dabei einige wenige Demonstrationsbeispiele mitgegeben, spricht man vom Few-Shot-Setting; enthält der Prompt lediglich eine Aufgabenbeschreibung ohne Beispiele, handelt es sich um Zero-Shot Learning.[^412] Im vorliegenden Fall wurde das Few-Shot-Vorgehen gewählt: Das Modell erhält im Prompt einige wenige Beispielfälle, anhand derer es die zu lösende Aufgabe erschließt. Dadurch ließ sich die Aufgabenstellung flexibel anpassen und schnell auf neue Kategorien oder veränderte Fragestellungen ausweiten. Auch dieser Ansatz weist eine deduktive Komponente auf: Das Modell kann Text nur in Kategorien einordnen, die im Systemprompt zuvor benannt und beschrieben wurden.
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Die KI-gestützte Massenauswertung kam nicht für alle Prüfdimensionen gleichermaßen zum Einsatz. Maßgeblich war, welchen Dimensionen im Hinblick auf die Verbotsvoraussetzungen besonderes Gewicht zukommt — insbesondere dort, wo neben einer weltanschaulichen Ausrichtung auch konkrete politische Zielsetzungen und Maßnahmen der AfD erkennbar werden.
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Für die Prüfdimensionen Behindertenfeindlichkeit und NS-Wesensverwandtschaft erfolgte keine Massendatenauswertung. Das Gutachten stützt sich für diese Dimensionen auf manuelle Recherche; im Fall der Behindertenfeindlichkeit wird ergänzend ein bestehendes Fachgutachten des Deutschen Instituts für Menschenrechte herangezogen.
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Für die Prüfdimensionen Antisemitismus und Antiziganismus wurde aus dem Gesamtkorpus von 130.433 Datenpunkte mithilfe von Keywords jeweils ein Teilkorpus gebildet. Diese Teilkorpora wurden anschließend mit eigens für beide Prüfdimensionen entwickelten Systemprompts ausgewertet. Der Teilkorpus zu Antisemitismus umfasste 126.973 Datenpunkte, derjenige zu Antiziganismus 3.460 Datenpunkte. Anders als die Auswertung der übrigen Prüfdimensionen durchlief diese keine mehrfachen Optimierungsschleifen.
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### Evaluierung an unterschiedlichen Modellen
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Abschnitt betitelt „Evaluierung an unterschiedlichen Modellen“
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Um belastbar einschätzen zu können, wie zuverlässig welche Sprachmodelle für die spezifische Aufgabenstellung der Analyse sind, wurde ein eigener Testdatensatz aufgebaut. Dieser umfasste 350 manuell kuratierte Belege, deren Einordnung — ‚relevant’, ‚möglicherweise relevant’ oder ‚nicht relevant’ — im Vorfeld durch das Projektteam festgelegt worden war. Die Belege stammten dabei sowohl aus bereits vorliegenden Veröffentlichungen zur AfD als auch aus dem während des Projekts eigens erhobenen Datensatz. Berücksichtigt wurden dabei eindeutig relevante, grenzwertige sowie nicht relevante Beiträge, um das gesamte Spektrum möglicher Einordnungen abzubilden. Auf dieser Grundlage ließen sich verschiedene Modelle systematisch unter identischen Bedingungen vergleichen und im Hinblick auf ihre Eignung für die spätere Anwendung evaluieren, namentlich Gemini (Google), Claude (Anthropic), DeepSeek sowie Qwen3 (Alibaba). Die beiden letztgenannten sind quelloffene Modelle und lassen sich — im Gegensatz zu den proprietären Angeboten von Google und Anthropic — lokal betreiben. Die Modelle wurden im Systemprompt dazu angehalten, ihre Entscheidung in jedem Einzelfall kurz zu begründen und die jeweilige Einstufung als „relevant”, „möglicherweise relevant” oder „nicht relevant” mit einer Erklärung zu versehen. Diese Begründungen ermöglichten es, falsche Einordnungen nicht nur zu zählen, sondern auch in ihren Ursachen nachzuvollziehen. Wo Fehlinterpretationen erkennbar wurden, ließen sich die Anweisungen im Systemprompt nachschärfen, um wiederkehrenden Fehlern entgegenzuwirken.
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Bei der Auswahl des Modells musste außerdem ein Mittelweg zwischen zwei gegenläufigen Risiken gefunden werden: Eine zu hohe Zahl falsch positiver Treffer wäre praktisch problematisch, weil die anschließende qualitative Prüfung durch Jurist\*innen und Sozialwissenschaftler\*innen mit einer zu großen Menge irrelevanter Vorschläge ineffizient würde. Eine zu hohe Zahl falsch negativer Einordnungen wäre demgegenüber inhaltlich problematisch, weil damit tatsächlich relevante Beiträge übersehen würden. Ziel der Evaluation war es deswegen, ein Modell zu identifizieren, das diesen Konflikt möglichst günstig auflöst.
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Die Auswertung zeigte, dass die quelloffenen Modelle für die vorliegende Aufgabe gute Ergebnisse lieferten. Insbesondere gelang es ihnen, die Zahl falsch positiver Einordnungen gering zu halten, ohne eine höhere Anzahl an relevanten Beiträgen zu übersehen. In den Erklärungen ließen sich außerdem aufschlussreiche Muster erkennen: So zeigte sich beispielsweise, dass einschlägige Begriffe wie „Remigration” in mehreren Modellen dazu führten, dass entsprechende Beiträge reflexartig als relevant eingestuft wurden — mit der Begründung, der Begriff sei als Synonym für rechtswidrige Abschiebungen zu verstehen. Eine solche pauschale Zuordnung war jedoch nicht zielführend, da nicht jede Verwendung des Begriffs zwangsläufig den zu prüfenden Tatbeständen entspricht.
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Solche Befunde wurden zum Anlass genommen, den Systemprompt entsprechend zu schärfen und die Bewertungskriterien expliziter zu formulieren. So wurde etwa klargestellt, in welchen Kontexten die bloße Verwendung bestimmter Begriffe nicht für eine Einstufung als ‚relevant’ ausreicht, sondern zusätzliche inhaltliche Kriterien erfüllt sein müssen. Dieser iterative Prozess aus Modellausgabe, Fehleranalyse und Anpassung der Anweisungen war ein wesentlicher Bestandteil der Evaluationsphase und trug maßgeblich dazu bei, die Verlässlichkeit der Datenanalyse zu erhöhen.
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Bei der Evaluation wurde auch berücksichtigt, dass die quelloffenen Modelle eine größere Datensouveränität ermöglichen.
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### Durchführung mit Qwen3
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Abschnitt betitelt „Durchführung mit Qwen3“
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Auf Grundlage der Evaluationsergebnisse fiel die Entscheidung zugunsten des quelloffenen Modells Qwen3-235B-A22B in der Variante ohne aktivierten Thinking-Modus. Das Modell verfügt über insgesamt 235 Milliarden Parameter, von denen pro Verarbeitungsschritt jedoch nur rund 22 Milliarden aktiv geschaltet werden. Diese Architektur wird als Mixture of Experts (MoE) bezeichnet. Die Funktionsweise lässt sich folgendermaßen beschreiben: Anstelle eines einzigen, durchgängig aktiven Modells umfasst eine MoE-Architektur eine größere Zahl spezialisierter Teilnetze — im Fall von Qwen3-235B-A22B insgesamt 128 sogenannte Experten. Dadurch erreichen MoE-Modelle eine deutlich höhere Effizienz als vergleichbar große, durchgehend aktivierte (dense) Modelle, ohne dass spürbare Einbußen bei der Qualität der Ausgaben auftreten.
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In dieser Konstellation gliederte sich die Verarbeitung in zwei aufeinander aufbauende Schritte: Im ersten Durchgang klassifizierte das Modell sämtliche Texteinheiten anhand des oben beschriebenen Systemprompts I in die drei Kategorien ‚relevant’, ‚möglicherweise relevant’ und ‚nicht relevant’.
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## Ergebnisse
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Abschnitt betitelt „Ergebnisse“
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Im ersten Durchgang wurden etwa 25.000 der erhobenen und bereinigten Texteinheiten als ‚relevant’ oder ‚möglicherweise relevant’ eingestuft. Die qualitative Validierung der KI-gestützten Vorfilterung durch Jurist\*innen und Sozialwissenschaftler\*innen war eng mit der nachgelagerten juristischen Auswertung verzahnt (dazu sogleich).
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**Fussnoten**
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[^411]: Dong et al. , A Survey on In-context Learning, in: Association for Computational Linguistics (Hrsg.), Proceedings of the 2024 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, 2024, S. 1107.
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[^412]: Tom Brown et al. , Language models are few-shot learners, NIPS'20: Proceedings of the 34th International Conference on Neural Information Processing Systems, 2020, S. 1877.
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# aufbereitung-und-filterung-von-massendaten — Index
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- [Einleitung](/quellen/gutachten/03-einfuehrung/04-methodik/03-aufbereitung-und-filterung-von-massendaten/00-einleitung.md) — Die im vorangegangenen Abschnitt beschriebenen Datenquellen bildeten die Grundlage der Analyse.
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- [Datenbereinigung](/quellen/gutachten/03-einfuehrung/04-methodik/03-aufbereitung-und-filterung-von-massendaten/01-datenbereinigung.md) — In einem nächsten Schritt wurden sämtliche Inhalte in ein einheitliches, maschinenlesbares Textformat überführt, insbesondere PDF-Dokumente sowie Audio- und Videomaterialien.
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- [Indexierung und Suche](/quellen/gutachten/03-einfuehrung/04-methodik/03-aufbereitung-und-filterung-von-massendaten/02-indexierung-und-suche.md) — Nachdem die Daten in Text überführt, bereinigt und in einheitliche Einheiten segmentiert worden waren, wurden sie in einem weiteren Schritt für die systematische Durchsuchung …
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- [KI-gestützte Filterung](/quellen/gutachten/03-einfuehrung/04-methodik/03-aufbereitung-und-filterung-von-massendaten/03-ki-gestuetzte-filterung.md) — Der für die Durchsuchung aufbereitete Datenbestand musste sodann gefiltert und näher analysiert werden.
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type: quelle
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title: "Einleitung"
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description: "Die vorgefilterten Daten wurden nunmehr ausgewertet. Zur Vorbereitung der manuellen Auswertung wurde ein zweiter Systemprompt (der Systemprompt II) konzipiert, der auf Grundlage …"
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url: "https://afd-gutachten.de/gutachten/03-einfuehrung/04-methodik/04-auswertung-von-massendaten/00-einleitung/"
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kapitel_pfad: "gutachten/03-einfuehrung/04-methodik/04-auswertung-von-massendaten/00-einleitung"
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ebene: 4
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reihenfolge: 32
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stand: "2026-07-25"
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timestamp: "2026-07-25T00:00:00Z"
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tags: [gutachten]
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# Einleitung
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Die vorgefilterten Daten wurden nunmehr ausgewertet. Zur Vorbereitung der manuellen Auswertung wurde ein zweiter Systemprompt (der Systemprompt II) konzipiert, der auf Grundlage eines zuvor entworfenen Kategoriensystems die relevanten Passagen der vorgefilterten Daten identifizierte. Diese kategorisierten Belege wurden manuell validiert, bevor sie — auf Grundlage eines zurückhaltenden Bewertungsmaßstabs — für die Verwendung im Gutachten weiter verarbeitet wurden.
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type: quelle
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title: "Kategoriensystem"
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description: "Das der Vorfilterung zugrundeliegende Kategoriensystem ist deduktiv hergeleitet."
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timestamp: "2026-07-25T00:00:00Z"
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tags: [gutachten]
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# Kategoriensystem
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Das der Vorfilterung zugrundeliegende Kategoriensystem ist deduktiv hergeleitet. Die Hauptkategorien wurden vor der Materialsichtung aus der Zusammenführung von vier Wissensbeständen entwickelt: erstens aus einer verdichteten Analyse des Gutachtens des Bundesamtes für Verfassungsschutz zur Einstufung der AfD und der dort herausgearbeiteten verfassungsrelevanten Kategorien; zweitens aus weiteren rechtswissenschaftlichen Stellungnahmen zur AfD; drittens aus dem sozialwissenschaftlichen und politikwissenschaftlichen Forschungsstand zur extremen Rechten in Deutschland; viertens aus den vom Bundesverfassungsgericht im NPD-II-Urteil entwickelten Tatbestandsmerkmalen und den hieran anschließenden Maßstäben aus Teil 2 dieses Gutachtens. Diese Beurteilungsbasis gewährleistet, dass das Kategoriensystem weder einseitig sicherheitsbehördlich, einseitig sozialwissenschaftlich noch einseitig juristisch verengt ist, sondern die für die Beantwortung der verfassungsrechtlichen Leitfrage relevanten Dimensionen abdeckt.
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Quer zu den Prüfungsdimensionen (wie Rassismus, Herabwürdigung sexueller und geschlechtlicher Minderheiten, Verfolgung und Bestrafung politischer Gegner\*innen u.a.) liegt dem Kategoriensystem eine zweite Strukturierungsebene mit drei ‚Achsen’ zugrunde, die unmittelbar aus dem in Teil 2 entwickelten Prüfungsprogramm folgt: die Unterscheidung von verfassungsfeindlicher Ideologie, die Forderung nach verfassungsfeindlichen rechtlichen Maßnahmen sowie verfassungsfeindliches Verhalten der Anhänger\*innen (dazu unter Teil 2 [B.II](/quellen/gutachten/05-teil-2-rechtliche-massstaebe/02-ziele-der-partei-und-verhalten-ihrer-anhaenger/02-notwendige-konkretisierung-des-verhaeltnisses-der-ziele-eine.md)). Diese drei Achsen wurden juristisch hergeleitet: Sie spiegeln die Differenzierung zwischen Zielen und Verhalten aus Art. 21 Abs. 2 GG sowie die in Teil 2 vorgenommene Präzisierung wider, dass sich die Ziele einer Partei zusammensetzen aus Ideologie und konkreten Forderungen nach rechtlichen Maßnahmen.
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Innerhalb der Prüfungsdimensionen wurde eine feinere Subkategorienbildung in iterativer Auseinandersetzung mit dem tatsächlichen Material vorgenommen. Sie diente der besseren Übersichtlichkeit der Belegbasis. Die konkrete Subkategorisierung innerhalb einer Hauptkategorie hätte auch anders erfolgen können, ohne die juristische Tragfähigkeit der Beweisführung zu berühren. Entscheidend für die Subsumtion ist, dass eine Äußerung der jeweiligen Hauptkategorie und einer der drei Achsen zugeordnet werden kann, nicht jedoch die Platzierung innerhalb der Subkategorien.
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type: quelle
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title: "Kategorisierung"
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description: "Zur Kategorisierung diente der Systemprompt II, eine Variante des zur KI-gestützten Vorfilterung eingesetzten Systemprompt I (der Systemprompt II unter Anhang A.II)."
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url: "https://afd-gutachten.de/gutachten/03-einfuehrung/04-methodik/04-auswertung-von-massendaten/02-kategorisierung/"
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kapitel_pfad: "gutachten/03-einfuehrung/04-methodik/04-auswertung-von-massendaten/02-kategorisierung"
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ebene: 4
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reihenfolge: 34
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lizenz: "CC-BY 4.0 Gesellschaft fuer Freiheitsrechte e.V."
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trust: certified
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timestamp: "2026-07-25T00:00:00Z"
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tags: [gutachten]
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# Kategorisierung
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Zur Kategorisierung diente der Systemprompt II, eine Variante des zur KI-gestützten Vorfilterung eingesetzten Systemprompt I (der Systemprompt II unter Anhang [A.II](/quellen/gutachten/10-anhang/01-methodik/02-systemprompt-ii.md)). Dieser Systemprompt definiert erstens Kategorien mit jeweils zugeordneten Anwendungsbeispielen; zweitens explizite Ausschlusskriterien, die Konstellationen benennen, in denen eine Zuordnung trotz oberflächlicher Stichworttreffer nicht erfolgen darf (etwa Berichte über einzelne Verbrechen, polemische Regierungskritik, bloße Erwähnung von „Remigration” ohne Zusatzkriterium); drittens Entscheidungsregeln bei Unsicherheit (Zweifel zwischen den Ausprägungen werden zugunsten der jeweils zurückhaltenderen Bewertung aufgelöst).
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Der Output des Systemprompts II unterscheidet sich grundlegend von dem des Systemprompts I: Während Systemprompt I lediglich eine dreistufige Relevanzeinschätzung ausgibt, trifft Systemprompt II für jeden Beleg eine detailliertere Entscheidung. Er ordnet jeden Beleg einer oder mehreren der strikt vorgegebenen Kategorien zu. Eigenständige Kategorienbildungen oder Erweiterungen des Kategoriensets durch das Modell sind ausgeschlossen. Zu jeder Kategorienzuweisung wird zudem eine wörtliche Textstelle aus dem jeweiligen Beleg als Begründung hinzugefügt. Im Anschluss werden diese Belegstellen automatisiert gegen den Ausgangstext abgeglichen, um Halluzinationen — also frei erfundene oder paraphrasierte Zitate — auszuschließen. Die auf diese Weise erzeugte Kategorisierung wurde nicht quantitativ ausgewertet, etwa im Sinne von Häufigkeitsverteilungen oder statistischen Aussagen über das Korpus. Sie diente ausschließlich als Hilfestellung, um die anschließende qualitative Prüfung durch Jurist\*innen und Sozialwissenschaftler\*innen zu strukturieren und effektiver zu gestalten.
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type: quelle
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title: "Validierung der KI-Vorfilterung"
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description: "Sämtliche durch die KI-gestützte Vorfilterung als ‚relevant’ oder ‚möglicherweise relevant’ eingestuften Texteinheiten wurden in einem nachgelagerten Schritt durch Juristinnen und …"
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url: "https://afd-gutachten.de/gutachten/03-einfuehrung/04-methodik/04-auswertung-von-massendaten/03-validierung-der-ki-vorfilterung/"
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reihenfolge: 35
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stand: "2026-07-25"
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lizenz: "CC-BY 4.0 Gesellschaft fuer Freiheitsrechte e.V."
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timestamp: "2026-07-25T00:00:00Z"
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tags: [gutachten]
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# Validierung der KI-Vorfilterung
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Sämtliche durch die KI-gestützte Vorfilterung als ‚relevant’ oder ‚möglicherweise relevant’ eingestuften Texteinheiten wurden in einem nachgelagerten Schritt durch Jurist\*innen und Sozialwissenschaftler\*innen qualitativ überprüft. Hierfür wurde ein eigenes Auswertungsinterface entwickelt. Die Prüfenden konnten in diesem Interface jeden Beleg aus der Vorfilterung sichten und validieren. Diese Validierung — also die Bestätigung beziehungsweise Verwerfung von relevanten beziehungsweise irrelevanten Belegen — war von den Prüfdimensionen geleitet.
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type: quelle
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title: "Reliabilitätssicherung"
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description: "Jeder Beleg, der im Gutachten verarbeitet wird, wurde in der Regel durch mindestens zwei Teammitglieder unabhängig voneinander auf seine Subsumtionstauglichkeit geprüft."
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timestamp: "2026-07-25T00:00:00Z"
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tags: [gutachten]
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# Reliabilitätssicherung
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Jeder Beleg, der im Gutachten verarbeitet wird, wurde in der Regel durch mindestens zwei Teammitglieder unabhängig voneinander auf seine Subsumtionstauglichkeit geprüft. Das zielt nicht auf die Übereinstimmung in der Feinkategorisierung, sondern auf den für die Beweisführung entscheidenden Punkt: die übereinstimmende Bewertung, dass eine Äußerung als Beleg für die jeweilige verfassungsrechtliche Dimension trägt. Eine klassische Intercoder-Reliabilitätsprüfung — also die Prüfung, ob zwei Personen unabhängig voneinander eine identische Kategorienzuordnung vornehmen — wurde nicht durchgeführt, da die sozialwissenschaftliche Klassifikationsleistung hier nicht das eigentliche Ergebnis, sondern eine Vorstufe zur juristischen Bewertung bildet.
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@@ -0,0 +1,23 @@
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type: quelle
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title: "Inhaltliche Auswertung und Selektionslogik"
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description: "Aus der KI-gestützten Vorfilterung und der nachfolgenden automatisierten Kategorisierung und Validierung durch die Juristinnen und Sozialwissenschaftlerinnen resultierte eine …"
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url: "https://afd-gutachten.de/gutachten/03-einfuehrung/04-methodik/04-auswertung-von-massendaten/05-inhaltliche-auswertung-und-selektionslogik/"
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kapitel_pfad: "gutachten/03-einfuehrung/04-methodik/04-auswertung-von-massendaten/05-inhaltliche-auswertung-und-selektionslogik"
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ebene: 4
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reihenfolge: 37
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stand: "2026-07-25"
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lizenz: "CC-BY 4.0 Gesellschaft fuer Freiheitsrechte e.V."
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timestamp: "2026-07-25T00:00:00Z"
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tags: [gutachten]
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# Inhaltliche Auswertung und Selektionslogik
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Aus der KI-gestützten Vorfilterung und der nachfolgenden automatisierten Kategorisierung und Validierung durch die Jurist\*innen und Sozialwissenschaftler\*innen resultierte eine umfangreiche Belegbasis. Diese wurde anschließend einer juristischen Subsumtionsprüfung unterzogen. Maßstab waren die in Teil 2 entwickelten Tatbestandsmerkmale, die im Verlauf der Prüfung schrittweise präzisiert wurden. Jeder Beleg wurde daraufhin geprüft, ob er unter diese Merkmale subsumierbar ist und auf welcher Ebene.
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Da der Umfang der daraus gewonnenen Belegbasis den Rahmen einer geschlossenen Darstellung im Gutachten erheblich übersteigt, wurden die positiven Belege abgestuft einbezogen. In den Haupttext (Teil 3) wurden diejenigen Belege aufgenommen, die für die Subsumtion unter die in Teil 2 entwickelten Tatbestandsmerkmale am tragfähigsten sind und die zugleich die Breite des Phänomens hinsichtlich beteiligter Personen, parteilicher Funktionsebenen und zeitlicher Erstreckung zuverlässig abbilden. Weitere Belege, die die im Fließtext entwickelte Argumentation stützen, ohne für sich genommen dieselbe Tragweite zu beanspruchen, oder die im Wesentlichen den gleichen Inhalt und Stellenwert haben, sind im Anhang zum Gutachten vollständig dokumentiert. Belege, die zwar im ersten Schritt als relevant eingestuft wurden, sich bei der Doppelprüfung jedoch als nicht subsumtionstauglich erwiesen — etwa weil sie unter Ausschlusskriterien fielen, der Kontext eine alternative Lesart eröffnete oder die Zurechnung zur Partei nicht hinreichend abgesichert war —, finden im Gutachten keine Verwendung.
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Bei der Ermittlung der Grundtendenz für bestimmte von der AfD verfolgte Ziele werden allerdings auch Belege diskutiert, die die Partei entlasten oder jedenfalls auf den ersten Blick entlasten könnten. Das betrifft solche Ziele der AfD, die nicht programmatisch festgelegt sind, sondern sich nur aus Äußerungen ihrer Funktionär\*innen ergeben. Darunter etwa die Frage, ob die AfD von einem ethnischen Volksverständnis geprägt ist. Zu ihrem Verständnis vom deutschen Volk hat die Partei verschiedene Erklärungen abgegeben, die dem Eindruck von einem ethnischen Volksverständnis entgegenwirken sollen; erst aus einer Würdigung dieser Erklärungen und vieler weiterer Äußerungen aus der AfD entsteht das für die Bestimmung der Grundtendenz notwendige Gesamtbild.
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type: quelle
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title: "Zurückhaltender Bewertungsmaßstab"
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description: "Das Gutachten orientiert sich an einem Prüfungsmaßstab, der dem Ausnahmecharakter des Parteiverbots Rechnung trägt."
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url: "https://afd-gutachten.de/gutachten/03-einfuehrung/04-methodik/04-auswertung-von-massendaten/06-zurueckhaltender-bewertungsmassstab/"
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ebene: 4
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reihenfolge: 38
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stand: "2026-07-25"
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lizenz: "CC-BY 4.0 Gesellschaft fuer Freiheitsrechte e.V."
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trust: certified
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timestamp: "2026-07-25T00:00:00Z"
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tags: [gutachten]
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# Zurückhaltender Bewertungsmaßstab
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Das Gutachten orientiert sich an einem Prüfungsmaßstab, der dem Ausnahmecharakter des Parteiverbots Rechnung trägt. Dasselbe gilt für die Anwendung dieses Maßstabs auf die konkreten Belege, also für die Subsumtion: Wo verschiedene Deutungen möglich waren, wurde die für die AfD jeweils günstigere Auslegung gewählt. Dies betrifft die Einordnung von ideologischen Aussagen und politischen Zielen ebenso wie die Verhaltensweisen der Anhänger\*innen der AfD.
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Die Forderung der AfD nach „millionenfacher Remigration” beispielsweise wird verschiedentlich so interpretiert, dass davon nicht nur Ausländer\*innen, sondern auch Deutsche mit Migrationsgeschichte erfasst sein müssten. Wie im Gutachten gezeigt wird, ist dieser Schluss jedoch unzulässig: Zwar mögen einzelne AfD-Funktionär\*innen mit dieser Aussage auch auf Deutsche mit Migrationsgeschichte abzielen; allerdings lebt in Deutschland eine siebenstellige Anzahl an Ausländer\*innen ohne dauerhaften Aufenthaltsstatus, sodass für Zwecke einer juristisch belastbaren Bewertung zugunsten der AfD diese Forderungen nur auf Ausländer\*innen zu beziehen sind.
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# auswertung-von-massendaten — Index
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- [Einleitung](/quellen/gutachten/03-einfuehrung/04-methodik/04-auswertung-von-massendaten/00-einleitung.md) — Die vorgefilterten Daten wurden nunmehr ausgewertet. Zur Vorbereitung der manuellen Auswertung wurde ein zweiter Systemprompt (der Systemprompt II) konzipiert, der auf Grundlage …
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- [Kategoriensystem](/quellen/gutachten/03-einfuehrung/04-methodik/04-auswertung-von-massendaten/01-kategoriensystem.md) — Das der Vorfilterung zugrundeliegende Kategoriensystem ist deduktiv hergeleitet.
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- [Kategorisierung](/quellen/gutachten/03-einfuehrung/04-methodik/04-auswertung-von-massendaten/02-kategorisierung.md) — Zur Kategorisierung diente der Systemprompt II, eine Variante des zur KI-gestützten Vorfilterung eingesetzten Systemprompt I (der Systemprompt II unter Anhang A.II).
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- [Validierung der KI-Vorfilterung](/quellen/gutachten/03-einfuehrung/04-methodik/04-auswertung-von-massendaten/03-validierung-der-ki-vorfilterung.md) — Sämtliche durch die KI-gestützte Vorfilterung als ‚relevant’ oder ‚möglicherweise relevant’ eingestuften Texteinheiten wurden in einem nachgelagerten Schritt durch Juristinnen und …
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- [Reliabilitätssicherung](/quellen/gutachten/03-einfuehrung/04-methodik/04-auswertung-von-massendaten/04-reliabilitaetssicherung.md) — Jeder Beleg, der im Gutachten verarbeitet wird, wurde in der Regel durch mindestens zwei Teammitglieder unabhängig voneinander auf seine Subsumtionstauglichkeit geprüft.
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- [Inhaltliche Auswertung und Selektionslogik](/quellen/gutachten/03-einfuehrung/04-methodik/04-auswertung-von-massendaten/05-inhaltliche-auswertung-und-selektionslogik.md) — Aus der KI-gestützten Vorfilterung und der nachfolgenden automatisierten Kategorisierung und Validierung durch die Juristinnen und Sozialwissenschaftlerinnen resultierte eine …
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- [Zurückhaltender Bewertungsmaßstab](/quellen/gutachten/03-einfuehrung/04-methodik/04-auswertung-von-massendaten/06-zurueckhaltender-bewertungsmassstab.md) — Das Gutachten orientiert sich an einem Prüfungsmaßstab, der dem Ausnahmecharakter des Parteiverbots Rechnung trägt.
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type: quelle
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title: "Andere ausgewertete Daten"
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description: "Neben der oben (D.IV) beschriebenen Massenauswertung von Primärquellen wurden weitere Primärquellen ausgewertet, die einer automatisierten Auswertung nicht zugänglich waren."
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url: "https://afd-gutachten.de/gutachten/03-einfuehrung/04-methodik/05-andere-ausgewertete-daten/"
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kapitel_pfad: "gutachten/03-einfuehrung/04-methodik/05-andere-ausgewertete-daten"
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ebene: 3
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reihenfolge: 39
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stand: "2026-07-25"
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lizenz: "CC-BY 4.0 Gesellschaft fuer Freiheitsrechte e.V."
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trust: certified
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timestamp: "2026-07-25T00:00:00Z"
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tags: [gutachten]
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# Andere ausgewertete Daten
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Neben der oben ([D.IV](/quellen/gutachten/03-einfuehrung/04-methodik/04-auswertung-von-massendaten/00-einleitung.md)) beschriebenen Massenauswertung von Primärquellen wurden weitere Primärquellen ausgewertet, die einer automatisierten Auswertung nicht zugänglich waren. Dazu zählen Bücher von AfD-Politiker\*innen, Interviews und Beiträge in Print- und Onlinezeitschriften aus dem Parteivorfeld sowie Videos von Streamer\*innen und sogenannten alternativen Medien.
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Zudem wurden als Sekundärquellen wissenschaftliche Fachliteratur und journalistische Berichte herangezogen. Dies betrifft vor allem den Sachbericht zur AfD (dazu unter [Teil 1](/quellen/gutachten/04-teil-1-entwicklung-machtzentren-und-vorfeld-der-alternative-/00-einleitung.md)), der Strukturen und Kontexte beschreibt, jedoch keine juristische Subsumtion vornimmt.
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Sachverhalte und Aussagen aus journalistischen Quellen lassen sich teilweise nicht unabhängig verifizieren. Das gilt insbesondere für Informationen aus parteiinternen Quellen — etwa mündliche Aussagen oder weitergegebene interne Dokumente —, die darüber hinaus Perspektiven und Wertungen der jeweiligen Informant\*innen widerspiegeln können. Gleiches gilt für Einordnungen und Bewertungen der Autor\*\*\*innen selbst.
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Interne Parteidynamiken, etwa informelle Netzwerke, innerparteiliche Konflikte oder organisatorische Abläufe, lassen sich allein anhand öffentlich zugänglicher Primärquellen häufig nicht rekonstruieren. Journalistische Artikel und Recherchen bilden daher in der Politikwissenschaft eine etablierte Grundlage zur Beschreibung solcher Strukturen. Sie unterliegen publizistischen Sorgfaltspflichten und redaktionellen Kontrollmechanismen.
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Die Einordnung zentraler Sachverhalte — etwa informeller Netzwerke oder der Machtstellung einzelner Akteur\*innen — stützt sich dabei nicht auf einzelne Quellen. Sie ergibt sich vielmehr aus dem Gesamtbild mehrerer Berichte: entweder, weil verschiedene Quellen unabhängig voneinander denselben Sachverhalt schildern, oder weil sich eine Bewertung erst aus der Zusammenschau unterschiedlicher Berichte ergibt, die jeweils verschiedene Aspekte beleuchten.
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type: quelle
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title: "Einleitung"
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description: "Das Gutachten orientiert sich beim Umgang mit den erhobenen, aufbereiteten und ausgewerteten Daten an den einschlägigen Standards guter wissenschaftlicher Praxis, wie sie im Kodex …"
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ebene: 4
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stand: "2026-07-25"
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timestamp: "2026-07-25T00:00:00Z"
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tags: [gutachten]
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# Einleitung
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Das Gutachten orientiert sich beim Umgang mit den erhobenen, aufbereiteten und ausgewerteten Daten an den einschlägigen Standards guter wissenschaftlicher Praxis, wie sie im Kodex der Deutschen Forschungsgemeinschaft sowie in den „Grundsätzen zum Umgang mit Forschungsdaten” der Allianz der deutschen Wissenschaftsorganisationen und den „Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten” der Deutschen Forschungsgemeinschaft niedergelegt sind. Nachfolgend sind die sich hieraus ergebenden Anforderungen und ihre Umsetzung im Projekt beschrieben.
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type: quelle
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title: "Datenschutzrechtliche Anforderungen"
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description: "Die Erhebung und Verarbeitung der Daten erfolgt unter Beachtung der einschlägigen rechtlichen Rahmenbedingungen, insbesondere der Vorgaben des Datenschutz-, des Persönlichkeits- …"
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url: "https://afd-gutachten.de/gutachten/03-einfuehrung/04-methodik/06-forschungsdatenmanagement-und-forschungsethik/01-datenschutzrechtliche-anforderungen/"
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ebene: 4
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reihenfolge: 41
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stand: "2026-07-25"
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timestamp: "2026-07-25T00:00:00Z"
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tags: [gutachten]
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# Datenschutzrechtliche Anforderungen
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Die Erhebung und Verarbeitung der Daten erfolgt unter Beachtung der einschlägigen rechtlichen Rahmenbedingungen, insbesondere der Vorgaben des Datenschutz-, des Persönlichkeits- und des Urheberrechts. Zwar handelt es sich bei den einzelnen Personen zuzurechnenden Äußerungen ganz überwiegend um solche Daten, aus denen die politische Meinung der Äußernden hervorgeht, sodass ihre Verarbeitung nach Art. 9 Abs. 1 DSGVO grundsätzlich untersagt wäre. Allerdings wurden nur Äußerungen von Funktionär\*innen der AfD verarbeitet, die diese in den Sozialen Medien, in Parlamenten, Interviews, Pressemitteilungen oder auf sonstige Weise selbst öffentlich gemacht haben, sodass das Verbot des Art. 9 Abs. 1 DSGVO nicht gilt (Art. 9 Abs. 2 lit. e DSGVO). Außerdem diente die Verarbeitung dieser Daten ausschließlich wissenschaftlichen Forschungszwecken und war auf das für die Untersuchung der Prüfungsdimensionen erforderliche Maß beschränkt (Art. 89 Abs. 1 DSGVO), sodass das Verbot des Art. 9 Abs. 1 DSGVO auch aus diesem Grund nicht galt (Art. 9 Abs. 1 lit. j DSGVO). Die Verarbeitung der Daten war also zulässig.
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Schutzwürdige Belange Dritter — etwa von Privatpersonen, deren Äußerungen ohne politischen Bezug in den erfassten Datenbeständen auftauchen — werden gewahrt, indem die Belege (Text oder Screenshot) auf Aussagen der AfD und ihrer Funktionär\*innen beschränkt sind.
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type: quelle
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title: "Dokumentation und Nachvollziehbarkeit"
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description: "Sämtliche für das Zustandekommen des Gutachtens relevanten Verfahrensschritte wurden so dokumentiert, dass sie durch Dritte nachvollzogen und überprüft werden können."
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url: "https://afd-gutachten.de/gutachten/03-einfuehrung/04-methodik/06-forschungsdatenmanagement-und-forschungsethik/02-dokumentation-und-nachvollziehbarkeit/"
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kapitel_pfad: "gutachten/03-einfuehrung/04-methodik/06-forschungsdatenmanagement-und-forschungsethik/02-dokumentation-und-nachvollziehbarkeit"
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ebene: 4
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reihenfolge: 42
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stand: "2026-07-25"
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lizenz: "CC-BY 4.0 Gesellschaft fuer Freiheitsrechte e.V."
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trust: certified
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timestamp: "2026-07-25T00:00:00Z"
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tags: [gutachten]
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fussnoten:
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- nr: 413
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||||
text: "Deutsche Forschungsgemeinschaft , Leitlinien zur Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis, 2024, S. 14 Leitlinie 7 (Phasenübergreifende Qualitätssicherung)."
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- nr: 414
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text: "Deutsche Forschungsgemeinschaft , Leitlinien zur Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis, 2024, S. 17 Leitlinie 12 (Dokumentation): „Dokumentationen und Forschungsergebnisse dürfen nicht manipuliert werden; sie sind bestmöglich gegen Manipulationen zu schützen.\""
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# Dokumentation und Nachvollziehbarkeit
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Sämtliche für das Zustandekommen des Gutachtens relevanten Verfahrensschritte wurden so dokumentiert, dass sie durch Dritte nachvollzogen und überprüft werden können. Dies umfasst insbesondere die Dokumentation der Datenerhebung (Quellen, Erhebungszeiträume, Abrufdaten, eingesetzte Schnittstellen und Werkzeuge), der Datenaufbereitung (Transkription, Segmentierung, Bereinigung), der KI-gestützten Vorfilterung (eingesetztes Modell, Systemprompts, Parameter) sowie der anschließenden manuellen Prüfung durch die Jurist\*innen und Sozialwissenschaftler\*innen.
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||||
Die Herkunft jedes im Gutachten verwendeten Belegs wurde kenntlich gemacht; Zitationen ermöglichen den Rückbezug auf die Originalquelle.[^413] Belege, die im Fließtext auszugsweise wiedergegeben werden, sind im jeweils zugehörigen Anhang vollständig und — soweit angezeigt — in ihrem Kontext dokumentiert.
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||||
Die im Forschungsprozess entstandenen Daten und Dokumentationen werden gegen Manipulation gesichert.[^414]
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Die im Projekt erhobenen und aufbereiteten Daten wurden in adäquater Weise gesichert und werden für einen angemessenen Zeitraum aufbewahrt.
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Zeitgleich mit der Veröffentlichung des Gutachtens werden sämtliche im Gutachten aufgeführten Belege durch „Frag den Staat” in einer Datenbank der Öffentlichkeit zugänglich gemacht: [https://fragdenstaat.de/afd-datenbank/](https://fragdenstaat.de/afd-datenbank/).
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**Fussnoten**
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[^413]: Deutsche Forschungsgemeinschaft , Leitlinien zur Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis, 2024, S. 14 Leitlinie 7 (Phasenübergreifende Qualitätssicherung).
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||||
[^414]: Deutsche Forschungsgemeinschaft , Leitlinien zur Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis, 2024, S. 17 Leitlinie 12 (Dokumentation): „Dokumentationen und Forschungsergebnisse dürfen nicht manipuliert werden; sie sind bestmöglich gegen Manipulationen zu schützen."
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# forschungsdatenmanagement-und-forschungsethik — Index
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- [Einleitung](/quellen/gutachten/03-einfuehrung/04-methodik/06-forschungsdatenmanagement-und-forschungsethik/00-einleitung.md) — Das Gutachten orientiert sich beim Umgang mit den erhobenen, aufbereiteten und ausgewerteten Daten an den einschlägigen Standards guter wissenschaftlicher Praxis, wie sie im Kodex …
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- [Datenschutzrechtliche Anforderungen](/quellen/gutachten/03-einfuehrung/04-methodik/06-forschungsdatenmanagement-und-forschungsethik/01-datenschutzrechtliche-anforderungen.md) — Die Erhebung und Verarbeitung der Daten erfolgt unter Beachtung der einschlägigen rechtlichen Rahmenbedingungen, insbesondere der Vorgaben des Datenschutz-, des Persönlichkeits- …
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||||
- [Dokumentation und Nachvollziehbarkeit](/quellen/gutachten/03-einfuehrung/04-methodik/06-forschungsdatenmanagement-und-forschungsethik/02-dokumentation-und-nachvollziehbarkeit.md) — Sämtliche für das Zustandekommen des Gutachtens relevanten Verfahrensschritte wurden so dokumentiert, dass sie durch Dritte nachvollzogen und überprüft werden können.
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type: quelle
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title: "Weiterer Einsatz von KI"
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description: "Über die oben beschriebenen Anwendungsfälle hinaus wurde KI (Claude Opus) für die Erzeugung einzelner Textpassagen eingesetzt."
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url: "https://afd-gutachten.de/gutachten/03-einfuehrung/04-methodik/07-weiterer-einsatz-von-ki/"
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kapitel_pfad: "gutachten/03-einfuehrung/04-methodik/07-weiterer-einsatz-von-ki"
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ebene: 3
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reihenfolge: 43
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stand: "2026-07-25"
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content_hash: "sha256:f394cc1751c2a2c880aaf22cee24ee64aca12bb5c2f01e36a01b6a9173157970"
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||||
lizenz: "CC-BY 4.0 Gesellschaft fuer Freiheitsrechte e.V."
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trust: certified
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timestamp: "2026-07-25T00:00:00Z"
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tags: [gutachten]
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# Weiterer Einsatz von KI
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Über die oben beschriebenen Anwendungsfälle hinaus wurde KI (Claude Opus) für die Erzeugung einzelner Textpassagen eingesetzt. Diese Textpassagen wurden ausnahmslos von den Jurist\*innen und Sozialwissenschaftler\*innen überarbeitet.
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5
quellen/gutachten/03-einfuehrung/04-methodik/index.md
Normal file
5
quellen/gutachten/03-einfuehrung/04-methodik/index.md
Normal file
@@ -0,0 +1,5 @@
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# methodik — Index
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- [Einleitung](/quellen/gutachten/03-einfuehrung/04-methodik/00-einleitung.md) — Um den Anforderungen an die vorgeschaltete Sachverhaltsermittlung sowie den verschiedenen Prüfungsdimensionen (zu diesen unter E.) gerecht zu werden, wurde das vorliegende …
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- [Andere ausgewertete Daten](/quellen/gutachten/03-einfuehrung/04-methodik/05-andere-ausgewertete-daten.md) — Neben der oben (D.IV) beschriebenen Massenauswertung von Primärquellen wurden weitere Primärquellen ausgewertet, die einer automatisierten Auswertung nicht zugänglich waren.
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- [Weiterer Einsatz von KI](/quellen/gutachten/03-einfuehrung/04-methodik/07-weiterer-einsatz-von-ki.md) — Über die oben beschriebenen Anwendungsfälle hinaus wurde KI (Claude Opus) für die Erzeugung einzelner Textpassagen eingesetzt.
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