Wie wir „Durchschnitts-KI“ in der Writing-DNA messen

Ihr Writing-DNA-Snapshot enthält einen Radar-Chart. Sechs Achsen. Zwei überlagerte Formen: Die eine ist Ihre, die andere ist als „Durchschnitts-KI“ beschriftet. Die Lücken zwischen den Formen erzählen eine Geschichte darüber, was Ihr Schreiben unverwechselbar menschlich macht.

Sample Writing DNA Radar Chart

How one writer's style compares to Average AI on all six axes

Doch was bedeutet „Durchschnitts-KI“ eigentlich? Woher stammt diese Basislinie? Und warum sollten Sie ihr vertrauen?

Die meisten KI-Schreibtools würden dies einfach abtun. Wir zeigen Ihnen lieber, wie wir vorgegangen sind.

Die sechs Achsen: Was wir messen und wie

Jede Achse im Radar-Chart erfasst eine spezifische Dimension des Schreibstils. Dies sind keine willkürlichen Kategorien. Sie stammen aus der Computer-Stilometrie – einer Disziplin mit jahrzehntelanger Forschung. Die Formeln sind deterministisch: Bei gleichem Text liefern sie jedes Mal die gleichen Ergebnisse.

Hier ist, was jede Achse misst.

1. Satzkomplexität

Diese Achse erfasst, wie strukturell dicht Ihre Sätze sind. Wir verwenden eine Sigmoidkurve, die auf die durchschnittliche Satzlänge und die Standardabweichung angewendet wird, wodurch verhindert wird, dass der Wert bei extremen Werten eine harte Obergrenze erreicht.

Ein Autor, der durchschnittlich 22 Wörter pro Satz mit hoher Variation (kurze, prägnante Zeilen mit langen, erklärenden mischt) schreibt, wird anders bewertet als jemand, der konstant mit 15 Wörtern schreibt. Beide Muster sind gültig. Der Wert ist kein Urteil – er ist eine Messung.

Was sie widerspiegelt: Die strukturelle Architektur Ihrer Sätze. Lange, verschachtelte Sätze mit Nebensätzen und Einschränkungen erhöhen den Wert. Kurze, direkte Sätze senken ihn.

2. Wortschatzumfang

Wir berechnen dies mithilfe des Type-Token-Verhältnisses (TTR): die Anzahl der einzigartigen Wörter geteilt durch die Gesamtzahl der Wörter. Ein TTR von 0,60 bedeutet, dass 60 % Ihrer Wörter einzigartig sind; ein TTR von 0,30 bedeutet, dass Sie Ihren Wortschatz stärker wiederverwenden.

Für japanischen Text wird es hier interessant. Japanisch verwendet keine Leerzeichen zwischen Wörtern, daher schlägt die Standard-Tokenisierung fehl. Wir verwenden Intl.Segmenter für die morphologische Tokenisierung (Zerlegung des japanischen Textes in korrekte Wortgrenzen vor dem Zählen). Das bedeutet, dass der Wortschatzwert eines japanischen Benutzers konzeptionell auf die gleiche Weise berechnet wird, jedoch mit sprachgerechten Mechanismen.

Was sie widerspiegelt: Lexikalische Vielfalt. Autoren mit einem breiten Wortschatz erzielen höhere Werte. Autoren, die sich auf einen Kern vertrauter Wörter verlassen, erzielen niedrigere Werte. Keines davon ist von Natur aus besser; einige der effektivsten Geschäftskommunikationen verwenden bewusst eingeschränkten Wortschatz.

3. Ausdruckskraft

Diese Achse misst die emotionale und rhetorische Energie in Ihrem Text. Die Formel kombiniert fünf Signale:

Ausrufezeichen-Verhältnis: Wie oft Sie Sätze mit Ausrufezeichen beenden, relativ zu allen Satzenden
Fragezeichen-Verhältnis: Wie oft Sie Fragen verwenden
Einstellungsmarker: Wörter und Phrasen, die persönliche Meinung oder Emotionen signalisieren (pro 1.000 Wörter)
Gedankenstrich-Verwendung: Ein Satzzeichen, das Betonung und parenthetische Energie hinzufügt (pro 1.000 Wörter)
Auslassungspunkte-Verwendung: Nachklingende Gedanken, die Rhythmus und Implikation erzeugen (pro 1.000 Wörter)

Ein Verfasser technischer Berichte, der Ausrufezeichen und rhetorische Fragen vermeidet, wird niedrig bewertet. Ein Marketing-Texter, der durchweg prägnante Fragen und Gedankenstriche verwendet, wird hoch bewertet.

Was sie widerspiegelt: Die emotionale Textur Ihres Schreibens. Nicht, ob Sie emotional sind, sondern ob Ihr Schreiben expressive Marker trägt.

4. Formalität

Formalität wird durch eine gewichtete Kombination von drei Indikatoren gemessen:

Funktionswortdichte: Der Prozentsatz Ihres Textes, der aus Funktionswörtern (Artikel, Präpositionen, Konjunktionen) besteht. Eine höhere Dichte korreliert mit formellerer, strukturierterer Prosa.
Häufigkeit von Hecken: Wie oft Sie einschränkende Sprache („könnte“, „vielleicht“, „potenziell“) pro 1.000 Wörter verwenden. Mehr Einschränkungen signalisieren ein formelleres, vorsichtigeres Schreiben.
Semikolon-Verwendung: Semikolons pro 1.000 Wörter. Ein kleines, aber zuverlässiges Formalitätssignal. Informelles Schreiben verwendet sie fast nie.

Die Formel berücksichtigt auch das Ausrufezeichen-Verhältnis als negatives Signal: Eine starke Verwendung von Ausrufezeichen senkt den Formalitätswert.

Was sie widerspiegelt: Wo Ihr Schreiben auf dem Spektrum von Vorstandssitzung bis Kaffeepause angesiedelt ist. Hier geht es nicht um Qualität. Ein informeller Wert bedeutet lediglich, dass Ihr Schreiben gesprächig wirkt, was genau das sein könnte, was Ihr Publikum benötigt.

5. Konsistenz

Dies misst, wie gleichmäßig Ihre Satzlängen in Ihrem Text sind. Wir berechnen den Variationskoeffizienten (Standardabweichung geteilt durch Mittelwert) der Satzlängen und invertieren ihn dann, um eine kontinuierliche Skala von 0-100 zu erzeugen.

Ein Autor, der zwischen 5-Wort- und 40-Wort-Sätzen wechselt, erzielt einen niedrigen Konsistenzwert (sein Schreiben ist „bursty“). Ein Autor, dessen Sätze zwischen 12 und 18 Wörtern liegen, erzielt einen hohen Wert. Auch hier ist keines davon von Natur aus besser. Literarische Prosa neigt dazu, „bursty“ zu sein. Juristische Texte neigen dazu, konsistent zu sein.

Was sie widerspiegelt: Die rhythmische Vorhersehbarkeit Ihres Schreibens. Hohe Konsistenz bedeutet einen gleichmäßigen Rhythmus. Geringe Konsistenz bedeutet dynamische Variation.

6. Prägnanz

Die einfachste Formel: Kehrwert der durchschnittlichen Satzlänge. Kürzere durchschnittliche Sätze erhöhen den Wert. Längere senken ihn.

Ein Verfasser von Slack-Nachrichten, der durchschnittlich 8 Wörter pro Satz verwendet, erzielt einen hohen Prägnanzwert. Ein Akademiker, der durchschnittlich 28 Wörter verwendet, erzielt einen niedrigen Wert.

Was sie widerspiegelt: Genau das, wonach es klingt: wie kompakt Ihre Kommunikation ist.

Wie wir die Basislinie „Durchschnitts-KI“ erstellt haben

Hier würden die meisten Wettbewerber aufhören. Sie würden Ihnen ein Diagramm zeigen, behaupten, der Vergleich sei „KI-Durchschnitt“, und hoffen, dass Sie keine Fragen stellen.

Wir haben das Experiment durchgeführt.

Das Korpus: 320 Stichproben

Wir haben 320 Textproben generiert, die Folgendes umfassen:

5 KI-Modelle: Claude Opus 4.6, Claude Sonnet 4.5, Claude Haiku 4.5, GPT-5.2 und Gemini 3 Pro
4 Sprachen: Englisch, Französisch, Spanisch und Japanisch
8 Prompt-Typen: Formelle E-Mails, informelle E-Mails, Geschäftsberichte, Social-Media-Beiträge, Blog-Einleitungen, Slack-Nachrichten, Präsentationsinhalte und Meeting-Follow-ups
2 Varianten pro Kombination: Um die Variabilität der Antworten zu berücksichtigen

Das sind 5 Modelle mal 4 Sprachen mal 8 Prompt-Typen mal 2 Varianten. Jede Stichprobe wurde mit den gleichen Anweisungen generiert, um einen direkten Vergleich zu gewährleisten. Gesamtgröße des Korpus: ca. 100.800 Wörter.

Warum diese Modelle?

Wir haben Modelle ausgewählt, die den Bereich repräsentieren, den Fachleute tatsächlich nutzen. Claude Opus 4.6 und GPT-5.2 sind die beiden leistungsfähigsten Allzweckmodelle, die verfügbar sind. Claude Sonnet 4.5 und Haiku 4.5 repräsentieren die Mittelklasse- und Leichtgewichtskategorien. Gemini 3 Pro deckt das Google-Ökosystem ab. Für die plattformspezifische Bereitstellung von Stilprofilen lesen Sie unsere Anleitungen für ChatGPT, Claude und Gemini.

Hätten wir nur ein Modell gemessen, wäre die Basislinie voreingenommen. Durch die Mittelung über fünf Modelle erfassen wir, wie „KI-Schreiben“ in der Praxis tatsächlich aussieht, nicht, was ein bestimmtes Modell leistet. Das Ergebnis ist eine bemerkenswerte Konvergenz: Alle fünf Modelle gruppieren sich auf den meisten Achsen innerhalb eines 12-Punkte-Bandes. Eine vollständige Analyse dessen, was diese Konvergenz bedeutet, finden Sie unter Warum KI-Texte generisch klingen.

Warum diese Prompt-Typen?

Die acht Prompt-Typen entsprechen dem, was Fachleute die KI tatsächlich schreiben lassen. Wir haben keine kreative Fiktion, Poesie oder wissenschaftliche Arbeiten aufgenommen, da dies keine typischen Anwendungsfälle für die Nutzer von My Writing Twin sind.

Formelle E-Mails und Berichte testen strukturierte, professionelle Ausgaben. Informelle E-Mails und Slack-Nachrichten testen einen umgangssprachlichen Tonfall. Social-Media-Beiträge und Blog-Einleitungen testen marketingnahes Schreiben. Meeting-Follow-ups und Präsentationen testen hybride Kontexte. Zusammen ergeben sie ein repräsentatives Bild des alltäglichen KI-gestützten Schreibens.

Sprachspezifische Basislinien: Faire Vergleiche über Sprachen hinweg

Dies ist ein Detail, das die meisten Plattformen falsch machen, und wir glauben, dass es wichtig ist.

Wenn wir Ihr Schreiben mit der „Durchschnitts-KI“ vergleichen, vergleichen wir innerhalb Ihrer Sprache. Ihre japanische Writing-DNA wird mit japanischer KI-Ausgabe gemessen. Ihr französisches Schreiben wird mit französischer KI-Ausgabe gemessen. Englisch mit Englisch, Spanisch mit Spanisch.

Warum? Weil KI in verschiedenen Sprachen unterschiedlich schreibt. Französische KI-Ausgaben neigen dazu, längere, komplexere Sätze zu produzieren als englische KI-Ausgaben. Japanische KI-Texte zeigen andere Ausdrucksmuster aufgrund von Höflichkeitsmarkern und Frageformen, die im Geschäftsjapanisch üblich sind. Spanisch liegt irgendwo dazwischen.

Würden wir Ihr japanisches Schreiben mit einer englischen KI-Basislinie vergleichen, wäre der Vergleich bedeutungslos. Die Unterschiede, die Sie im Radar-Chart sehen würden, würden die Sprachstruktur widerspiegeln, nicht Ihren persönlichen Stil.

So sehen die sprachspezifischen Basislinien in der Praxis aus:

Achse	Englisch	Französisch	Spanisch	Japanisch
Satzkomplexität	65	75	71	62
Wortschatzumfang	48	49	44	37
Ausdruckskraft	76	74	59	100
Formalität	58	42	46	59
Konsistenz	53	52	55	53
Prägnanz	42	32	36	45

Beachten Sie, dass die japanische KI bei der Ausdruckskraft 100 Punkte erzielt. Dies ist kein Fehler. Japanische Geschäftstexte verwenden Frageformen und Höflichkeitsmarker, die von der Ausdrucksformel erfasst werden. Sowohl KI-Basislinien als auch Benutzerwerte verwenden dieselbe Formel, sodass der Vergleich fair bleibt. Wenn Ihr japanisches Schreiben 85 Punkte bei der Ausdruckskraft erzielt, bedeutet das tatsächlich, dass Sie auf diesen Metriken weniger ausdrucksstark sind als typische japanische KI-Ausgaben, und das ist ein aussagekräftiger Datenpunkt über Ihren Stil.

Die französische KI erzielt die niedrigsten Werte bei der Prägnanz (32), da Französisch von Natur aus längere Sätze produziert als Englisch. Eine rein englische Basislinie würde französische Autoren unfair benachteiligen, da dies ein Merkmal ihrer Sprache und nicht ihres Stils ist. Eine genauere Betrachtung dessen, was diese Zahlen für jede Sprache bedeuten, finden Sie unter Wie KI in verschiedenen Sprachen unterschiedlich schreibt.

Diese Unterschiede werden noch deutlicher, wenn Sie einzelne Modelle vergleichen. Verwenden Sie das untenstehende Diagramm, um zwei beliebige KI-Modelle und eine Sprache auszuwählen; Sie werden sehen, wie sich die „Schreibpersönlichkeit“ jedes Modells über die Sprachen hinweg verschiebt und sich von seinen Konkurrenten unterscheidet:

Model AModel BLanguage

AI Model Writing Style Comparison

Comparing Claude Opus 4.6 vs GPT-5.2 in English

Die Wissenschaft hinter den Formeln

Diese Messungen sind nicht willkürlich. Sie basieren auf jahrzehntelanger Forschung aus den Bereichen Computer-Stilometrie, forensische Linguistik und natürliche Sprachverarbeitung.

Funktionswörter als Autorenschaftsmarker

Die kontraintuitivste Erkenntnis in der Stilometrie: Die Wörter, die Ihre Identität offenbaren, sind nicht die beeindruckenden. Es sind die langweiligen. „Der“, „die“, „das“, „und“, „zu“: Funktionswörter, die grammatikalisches Gewicht tragen, aber keinen Inhalt. Ihre Häufigkeit der Verwendung dieser Wörter ist über Kontexte und Zeit hinweg bemerkenswert stabil, was sie zu zuverlässigen Stilmarkern macht.

Unsere Formalitätsachse verwendet die Funktionswortdichte als primäres Signal, eben weil diese Forschung zeigt, dass Funktionswortmuster zu den diskriminierendsten Merkmalen bei der Autorenschaftszuordnung gehören.

Bibers multidimensionale Analyse

Douglas Bibers Rahmenwerk zur Analyse von Texten entlang mehrerer unabhängiger Dimensionen (ursprünglich 67 linguistische Merkmale) etablierte, dass Schreibstil nicht eindimensional ist. Man kann formell und doch ausdrucksstark sein. Prägnant und doch komplex. Konsistent und doch wortschatzreich.

Unser sechsachsiger Radar-Chart ist eine praktische Destillation dieses Prinzips. Jede Achse misst eine unabhängige Dimension, die variieren kann, ohne die anderen zu beeinflussen. Das Ergebnis ist ein mehrdimensionaler Fingerabdruck, kein einzelner „Stilwert“.

Type-Token-Verhältnis für die Wortschatzvielfalt

Das TTR wird in der Linguistik seit den 1940er Jahren zur Messung der lexikalischen Vielfalt verwendet. Während das rohe TTR empfindlich auf die Textlänge reagiert (längere Texte haben natürlich ein niedrigeres TTR), mildert unser Ansatz dies, indem wir innerhalb standardisierter Korpusgrößen vergleichen und dasselbe Messfenster für Benutzer- und KI-Stichproben verwenden.

Sigmoidkurven für natürliche Skalierung

Die rohe Satzlänge korreliert nicht linear mit der wahrgenommenen Komplexität. Der Unterschied zwischen 10 und 15 Wörtern pro Satz fühlt sich signifikant an. Der Unterschied zwischen 35 und 40 fühlt sich vernachlässigbar an. Eine Sigmoidkurve erfasst diese Beziehung des abnehmenden Ertrags und erzeugt Werte, die der menschlichen Intuition entsprechen, wie sich „komplexes“ Schreiben tatsächlich anfühlt.

Warum Transparenz wichtig ist

Wenn Ihr Radar-Chart zeigt, dass Ihr Ausdruckskraftwert 45 beträgt, während die Durchschnitts-KI 76 Punkte erzielt, bedeutet dieser Unterschied etwas Spezifisches. Es bedeutet, dass KI-Texte, gemessen an 320 realen Stichproben, mehr Ausrufezeichen, mehr rhetorische Fragen, mehr Einstellungsmarker und mehr Gedankenstriche verwenden als Sie.

Das ist kein Werturteil. Viele effektive Autoren sind weniger ausdrucksstark als die KI-Standardeinstellungen. Sie lassen ihre Ideen sprechen, anstatt ihre Zeichensetzung. Aber das Wissen um diese Lücke hilft Ihnen zu verstehen, wie sich KI-generierter Text von Ihrem natürlichen Stil unterscheiden wird und was Ihr Stilprofil korrigieren muss.

Das ist der Unterschied zwischen einem Tool, das sagt „Sie sind einzigartig“ (schmeichelhaft, aber nutzlos) und einem, das Ihnen sagt, wie Sie einzigartig sind (spezifisch und umsetzbar). Der Radar-Chart existiert nicht, um Ihnen ein gutes Gefühl zu geben. Er existiert, um Ihrem Master-Prompt und der KI, die ihn liest, präzise Kalibrierungsziele zu geben.

Wettbewerber, die ihre Methodik nicht zeigen, bitten Sie, ihnen blind zu vertrauen. Wir ziehen es vor, Vertrauen durch Beweise zu gewinnen.

Was das für Ihr Stilprofil bedeutet

Die Basisdaten fließen direkt in die Funktionsweise Ihres Stilprofils ein. Wenn wir ChatGPT oder Claude anweisen, „den Formalitätsgrad dieser Person von 72 im Vergleich zum KI-Standard von 58 anzupassen“, hat die KI ein konkretes, quantifiziertes Ziel. Nicht „sei etwas formeller“, sondern ein spezifisches Delta, das angewendet werden muss.

Deshalb übertreffen Stilprofile Custom Instructions. Custom Instructions geben der KI interpretative Anweisungen. Stilprofile geben der KI gemessene Parameter, die aus Ihrem tatsächlichen Schreiben abgeleitet und gegen empirisch gemessene KI-Standardwerte kalibriert wurden.

Die Mathematik läuft im Hintergrund. Sie sehen den Radar-Chart. Ihre KI sieht die Regeln.

Bereit, Ihre Writing-DNA zu sehen?

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Ihr Schreiben hat einen Fingerabdruck. Wir messen ihn. My Writing Twin wandelt diese Messung in Anweisungen um, die jede KI (ChatGPT, Claude, Gemini) dazu bringen, wie Sie zu schreiben.

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