Konkurrenz-Plenarbeiträge — Klassifikations-Schema für Reaction-Entscheidung
Wenn das Echtzeit-Monitoring eine Konkurrenz-Rede aus dem Plenum meldet, braucht das Team in zwei Minuten eine Klassifikations-Entscheidung: Reagieren oder nicht? Ein Vier-Klassen-Schema 2026 beschleunigt diese Entscheidung.
Wenn das Echtzeit-Monitoring eine Konkurrenz-Rede aus dem Plenum meldet, braucht das Team in zwei Minuten eine Klassifikations-Entscheidung: Reagieren oder nicht? Ein Vier-Klassen-Schema 2026 beschleunigt diese Entscheidung.
Die vier Klassen
— Klasse A: substantielle inhaltliche Provokation. Der Konkurrent macht eine substantielle politische Aussage, die widerlegt werden kann. Reaction ist sinnvoll — vor allem, wenn der Mandatstraeger Sachexpertise hat. Reaction-Threshold: Klasse-A plus Audience-Volumen (siehe T2-A07-02).
— Klasse B: rhetorische Provokation ohne Substanz. Reine Provokation, kein inhaltlicher Anker. Reaction-Empfehlung: typischerweise nein, da die Reaction die Aufmerksamkeit der Provokation verstaerkt.
— Klasse C: faktische Falschinformation. Der Konkurrent behauptet faktisch Falsches. Faktencheck-Reaction ist sinnvoll und reputations-staerkend, sofern mit Quellen unterfuettert.
— Klasse D: persoenlicher Angriff. Konkurrent greift Mandatstraeger oder dessen Team persoenlich an. Klare Empfehlung: ruhige Stellungnahme statt Reaction. Bei Beleidigung (§188 StGB-relevant): Strafanzeige pruefen.
Klassifikations-Workflow
— Monitoring meldet Rede mit Klassifikations-Vorschlag (LLM-vorklassifiziert, manuell ueberprueft). — Klassifikation in zwei Minuten finalisiert (Team-Voting bei Unklarheit). — Bei Klasse A oder C: Reaction-Pipeline aktiviert. — Bei Klasse B oder D: keine Aktion.
Tonalitaets-Regel pro Klasse
— Klasse A: sachorientierte Tonalitaet, keine Polemik. — Klasse C: faktorientierte Tonalitaet mit Quellen. — Klasse D: ruhige Klarstellung, keine Eskalation.
Wo das hingehoert
Tiefe-1 Echtzeit-Plenardebatten-Monitoring: T1-C14. Weitere Vertiefungen T2-C14-01 bis T2-C14-03. Reaction-Threshold siehe T2-A07-02.
Codex AI-Automation Sektion 14.
Quellen
Reuters Institute, Reactive content effects in political communication — Studies on counter-speech, 2024, Permalink, Abruf 18.05.2026.