Die Algorithmisch-Rekursive Sequenzanalyse entschlüsselt generative Regeln natürlicher Sprachsequenzen. 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 – hätten es erlaubt, Interpretationsprozesse transparent und reproduzierbar zu modellieren. In diesem Zusammenhang fände ich es spannend zu prüfen, ob sich Ko-Interpretation durch formal strukturierte, intrinsisch erklärbare Systeme erweitern ließe – 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.
Algorithmic Recursive Sequence Analysis deciphers generative rules in natural language sequences. While opaque large language models are increasingly being used in qualitative research, cognitivism, which once offered the possibility of formalized meaning modeling, has largely been overlooked. It is precisely these formalizing approaches—whether in Scheme, Lisp, R, or Python—that would have allowed interpretation processes to be modeled transparently and reproducibly. In this context, I find it exciting to explore whether co-interpretation could be expanded through formally structured, intrinsically explainable systems—such as using Petri nets for process reconstruction, Bayesian networks for causal modeling, or context-free probabilistic grammars to capture latent meaning structures. Such XAI-inspired methods could bridge the gap between the interpretive openness of qualitative research and the explanatory structure of algorithmic models—and thus productively circumvent the opacity of current LLM approaches.
Die Algorithmisch-Rekursive Sequenzanalyse entschlüsselt generative Regeln natürlicher Sprachsequenzen. Basierend auf empirischen Daten induziert sie probabilistische Grammatiken und integriert qualitative Strukturanalyse mit robuster statistischer Validierung. Als erklärendes Modell überwindet ARS 2.0 die Grenzen rein deskriptiver Ansätze und opaker KI-Systeme und bietet tiefere Einblicke für Sozial-, Linguistik- und Informatikforschung.
Algorithmic Recursive Sequence Analysis deciphers generative rules in natural language sequences. Based on empirical data, it induces probabilistic grammars and integrates qualitative structural analysis with robust statistical validation. As an explanatory model, ARS 2.0 transcends the limitations of purely descriptive approaches and opaque AI systems, offering deeper insights for social, linguistic, and computer science research.
Grammatikwahrscheinlichkeiten werden schrittweise optimiert. Statistische Methoden wie Spearman-Korrelationen und Signifikanzanalysen dienen dabei der präzisen Anpassung und Validierung des Modells.
Grammar probabilities are iteratively optimized. Statistical methods like Spearman correlations and significance analyses are used for precise model adjustment and validation.
Die Grammatikwahrscheinlichkeiten erfahren eine iterative Verfeinerung. Mithilfe von Spearman-Korrelationen und Signifikanztests wird die Modellleistung statistisch evaluiert und kontinuierlich optimiert.
Grammar probabilities undergo iterative refinement. Spearman correlations and significance tests statistically evaluate and continuously optimize model performance.