Diese Homepage präsentiert Projekte, die für meine Arbeit und mein Denken von zentraler Bedeutung sind. Der Domain-Name the-last-freedom.org verweist auf die gleichnamige Trilogie 'Die letzte Freiheit', die den Rahmen für das gesamte Pompeji-Projekt bildet. Alle hier vorgestellten Entwicklungen - DÜSK, ARS und die literarischen Arbeiten - tragen auf unterschiedliche Weise zu diesem umfassenden, Projekt bei.
This homepage presents the projects that are central to my work and thinking. The domain name the-last-freedom.org refers to the trilogy 'The Last Freedom', which forms the conceptual framework of the Pompeii Project. All projects presented here - DÜSK, ARS, and the literary works - contribute to this undertaking in different ways.
DÜSK ist ein digitales Erhebungs- und Analyseinstrument für Bildung, Ausbildung und Sozialforschung. Es bietet eine transparente, nachvollziehbare Plattform für Lehre, Training und Übungen im Umgang mit Daten. Die Testinhalte und Normen stammen aus dem Jahr 2012, daher sind die Ergebnisse nicht mehr repräsentativ oder wissenschaftlich valide für heutige Schüler. DÜSK ist primär ein didaktisches Beispiel, das zeigt, wie Tests aufgebaut und Daten analysiert werden können. Stärken: praktisches Lehrinstrument für Methodik und Datenauswertung, transparente Strukturen zur Nachvollziehbarkeit und Förderung eines reflektierten Umgangs mit Schüler-Daten.
DÜSK is a digital survey and analysis tool for education, vocational training, and social research. It provides a transparent, understandable platform for teaching, training, and exercises in handling data. The test content and norms date back to 2012, so results can no longer be considered representative or scientifically valid for today’s students. DÜSK is primarily a didactic example showing how tests are built and data analyzed. Strengths: practical teaching tool for methodology and data analysis, transparent structures for traceability, and promotion of reflective handling of student data.
Die qualitative Sozialforschung steht gegenwärtig vor einem Paradoxon: Einerseits versprechen generative KI-Systeme eine enorme Skalierung interpretativer Arbeitsschritte, andererseits entziehen sie sich durch ihre stochastische Natur der klassischen Validierung. Wo früher die detaillierte Offenlegung des Codierprozesses und die intersubjektive Nachvollziehbarkeit im Zentrum standen, tritt heute oft ein blinder Verlass auf die „Emergenz“ neuronaler Netze. Dieser Trend ignoriert jedoch, dass die computergestützte Textanalyse eine lange Tradition besitzt, die weit vor dem aktuellen Deep-Learning-Paradigma ansetzte und auf expliziten regelbasierten Logiken fußte. Während opake Large Language Modelle zunehmend in der qualitativen Forschung Verwendung finden, blieb der Kognitivismus, der einst die Möglichkeit einer formalisierten Sinnmodellierung bot, weitgehend unbeachtet. Gerade diese formalisierenden Ansätze - sei es in Scheme, Lisp, R oder Python - erlauben es, Interpretationsprozesse transparent und reproduzierbar zu modellieren. Möglich ist dies etwa durch den Einsatz von Petri-Netzen zur Prozessrekonstruktion, Bayesschen Netzen zur Kausalmodellierung oder kontextfreien probabilistischen Grammatiken zur Erfassung latenter Sinnstrukturen. Solche XAI-inspirierten Verfahren könnten eine Brücke schlagen zwischen der interpretativen Offenheit qualitativer Forschung und der erklärenden Strukturiertheit algorithmischer Modelle - und so die Opazität gegenwärtiger LLM-Ansätze produktiv unterlaufen.
Qualitative social research is currently facing a paradox: on the one hand, generative AI systems promise an enormous scaling of interpretative work steps, on the other hand, they elude classical validation due to their stochastic nature. Where in the past the detailed disclosure of the coding process and intersubjective traceability were the focus, today there is often blind reliance on the "emergence" of neural networks. However, this trend ignores the fact that computer-aided text analysis has a long tradition that predates the current deep learning paradigm and was based on explicit rule-based logic. While opaque large language models are increasingly being used in qualitative research, cognitivism, which once offered the possibility of formalized meaning modeling, has largely gone unnoticed. It is precisely these formalizing approaches - be it in Scheme, Lisp, R or Python - that make it possible to model interpretation processes in a transparent and reproducible way. This is possible, for example, through the use of Petri networks for process reconstruction, Bayesian networks for causal modelling or context-free probabilistic grammars for the capture of latent meaning structures. Such XAI-inspired methods could build a bridge between the interpretative openness of qualitative research and the explanatory structure of algorithmic models - and thus productively undermine the opacity of current LLM approaches.
Die Trilogie „Die letzte Freiheit“ und ihr Sonderband „Omega Poesie“ richtet sich bewusst an eine Nischenzielgruppe – Leser, die literarisch-philosophische Reflexionen an der Schnittstelle von Technik, Religion und Gesellschaft schätzen. Pompeji bietet kritische Reflexion über Fortschrittsnarrative, Technokratie und Humanität im digitalen Zeitalter.
The Trilogy “The Last Freedom” and its Special Volume “Omega Poems” deliberately targets a niche audience – readers who appreciate literary-philosophical reflections at the intersection of technology, religion, and society. Pompeii offers critical reflection on progress narratives, technocracy, and humanity in the digital age.