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Hasskompass-App — KI-gestützte Counter-Speech in Echtzeit

16 wissenschaftlich fundierte Strategien gegen Hassrede. Sofort einsatzbereit.

16

Strategien

6

Diskriminierungsformen

Sonnet 4.5

KI-Modell

Hasskompass-App Mockup mit Hass-Analyse und Counter-Speech-Strategien

Live-Demo

So funktioniert die App in Echtzeit

Klick auf „Analysieren“ und sieh, was die App in einer echten Sekunde tut: Hate Speech klassifizieren, Schweregrad einordnen und drei Counter-Speech-Varianten parallel generieren.

Demo · Hassrede analysieren
Plattform: XAdressat: Diskussion
Klassifikation

Klick „Analysieren“ um die Klassifikation zu sehen.

Counter-Speech (3 Varianten)

Output erscheint hier nach der Analyse.

Wie das funktioniert

  1. 1. Die App schickt den Text an Sonnet 4.5 — mit einem spezialisierten System-Prompt für Counter-Speech.
  2. 2. Klassifikation und drei Strategien laufen parallel mit Anthropic Prompt-Caching — 64 % weniger Token.
  3. 3. Server-Sent Events streamen die Ausgabe live in den Browser.
  4. 4. Du wählst die passende Variante, passt sie an oder kopierst sie direkt für Social Media.

Echte Daten, transparent

Jede Antwort kommt mit Token-Verbrauch, Cache-Status und Modell-Version. Keine Black-Box — du siehst genau, was die KI getan hat.

Use-Cases

Sechs Szenarien für sechs Zielgruppen

Die App passt sich an euren Kontext an — von der Schul-Klasse bis zur Kirchengemeinde, vom NGO-Team bis zum eigenen Familien-Chat.

Use-Case Schule: Lehrkraft moderiert den Klassenchat. Ein Schüler postet einen rassistischen Spruch.

Schule

Lehrkraft moderiert den Klassenchat. Ein Schüler postet einen rassistischen Spruch.

Die App schlägt eine pädagogisch passende, deeskalierende Antwort vor — im Tonfall der Schule, ohne den Schüler vor der Klasse bloßzustellen.

Bevorzugte Strategien

argumentativkonstruktivinterrogativ
Use-Case Kommune: Pressestelle reagiert auf einen Shitstorm zur Aufnahme von Geflüchteten.

Kommune

Pressestelle reagiert auf einen Shitstorm zur Aufnahme von Geflüchteten.

Faktenbasiert, ruhig und klar — die App liefert Counter-Speech-Bausteine, die mit der Kommunikationslinie der Kommune kompatibel sind.

Bevorzugte Strategien

argumentativnormativkollektiv
Use-Case Kirchengemeinde: Pfarrer:in moderiert die Facebook-Gemeindeseite und stößt auf antisemitische Kommentare.

Kirchengemeinde

Pfarrer:in moderiert die Facebook-Gemeindeseite und stößt auf antisemitische Kommentare.

Die App generiert Counter-Speech, die christliche Werte ernst nimmt und gleichzeitig klare Grenzen zieht — ohne Pathos, mit Substanz.

Bevorzugte Strategien

normativnarrativallyship
Use-Case NGO: Social-Media-Team koordiniert eine Counter-Speech-Aktion zu einem Hass-Trend.

NGO

Social-Media-Team koordiniert eine Counter-Speech-Aktion zu einem Hass-Trend.

Mehrere Mitglieder arbeiten gemeinsam, teilen Best-Practice-Antworten und tracken, was funktioniert. Audit-Log inklusive.

Bevorzugte Strategien

dekonstruierendkollektivdisruptiv
Use-Case Unternehmen: Community-Management auf Bewertungsportalen reagiert auf diskriminierende Reviews.

Unternehmen

Community-Management auf Bewertungsportalen reagiert auf diskriminierende Reviews.

Brand-konforme Antworten in Sekunden — die App kennt eure verbotenen Phrasen und euren Tonfall.

Bevorzugte Strategien

normativkonstruktivmetapragmatisch
Use-Case Privatperson: Reagiert auf einen Hass-Post im eigenen Familien-Chat.

Privatperson

Reagiert auf einen Hass-Post im eigenen Familien-Chat.

Die App hilft, ohne Streit zu eskalieren: empathische, klare Antworten, die Beziehung und Werte zugleich erhalten.

Bevorzugte Strategien

affektivinterrogativnarrativ

Funktionen im Detail

Neun Bausteine für echte Counter-Speech

Von der Token-Annotation bis zum Multi-User-Audit-Log — die App ist als ernsthaftes Werkzeug gebaut, nicht als Spielerei.

Hate-Speech-Klassifikation

Mehrdimensional: Diskriminierungsform, Schweregrad, Konfidenz, PMK-Einordnung, Token-für-Token-Annotation mit 50+ linguistischen Kategorien.

16 Counter-Speech-Strategien

8 Basis-Strategien (argumentativ, affektiv, normativ, humoristisch, interrogativ, aggressiv, konstruktiv, narrativ) und 8 Profi-Strategien (metapragmatisch, oppositional, kategorisierend, dekonstruierend, disruptiv, visionär, kollektiv, allyship).

Echtzeit-Streaming (SSE)

Server-Sent Events liefern Klassifikation und Counter-Speech live. Kein Spinner, keine Wartezeit — Antwort erscheint Token für Token im Browser.

Multi-Modell-Routing

Sonnet 4.5 für komplexe Counter-Speech, Haiku für schnelle Tasks wie Tag-Generierung — automatisch routend, kostenoptimal.

Token-Tracking transparent

Volle Kostentransparenz pro Anfrage: Input-Tokens, Output-Tokens, Cache-Hit-Rate, Modell-Version und Dauer. Keine Black-Box.

Personalisierte Profile

Stil-Vorlagen für Schul-Stil, Kirchen-Stil, NGO-Stil, Privat-Stil. Werte, Ton, Do's und Don'ts werden bei jeder Antwort berücksichtigt.

Audit-Log für Compliance

Jede Anfrage mit Eingabe, Ausgabe, Modell-ID und Token-Verbrauch persistent gespeichert. Abrufbar für Compliance und wissenschaftliche Nachvollziehbarkeit.

Multi-User-Organisationen

Teams arbeiten gemeinsam: geteilte Best-Practice-Datenbank, Rollen, Brand-Richtlinien und verbotene Phrasen organisationsweit.

DSGVO-konform, EU-Server

Daten liegen in der EU. Anthropic-Endpunkte mit europäischem Routing. Keine Profil-Bildung, keine Werbung, keine Drittparteien-Tracker.

So funktioniert's

Fünf Schritte zur guten Antwort

Von der Eingabe bis zum geposteten Counter-Speech in unter einer Minute — auch für Menschen ohne Tech-Hintergrund.

01

Text einfügen

Hass-Kommentar einfügen oder URL teilen — die App holt den Text automatisch.

02

KI-Klassifikation

Diskriminierungsform, Schweregrad, Konfidenz und juristische Einordnung in Sekunden.

03

Strategie wählen

Selbst auswählen oder die App empfehlen lassen — passend zu Plattform und Adressat.

04

Counter-Speech generieren

Drei Varianten parallel, anpassbar in Tonfall, Länge und Stil — Streaming-Output.

05

Posten oder speichern

Direkt in Social Media kopieren oder als Vorlage in der Best-Practice-Datenbank ablegen.

Wissenschaftliche Grundlage

Auf solider Forschung gebaut

Die App ist kein KI-Spielzeug. Hinter jeder Strategie steht sprachwissenschaftliche Forschung — peer-reviewed, dokumentiert und nachprüfbar.

Counter-Speech-Forschung Greifswald

Sebastian Zollners Dissertation zur Counter-Speech in Social Media — am Lehrstuhl für Germanistische Linguistik, Universität Greifswald. Korpusanalyse mit über 10.000 Hate-Counter-Speech-Paaren.

zur Forschung

Routledge-Sammelbandbeitrag 2024

Beitrag im Routledge Handbook of Counter-Speech Strategies (2024) — die theoretische Grundlage für die 16 Strategien der App.

Publikation

16 Counter-Speech-Strategien

Vollständig im Hasskompass-Wiki dokumentiert — 8 Basis- und 8 Profi-Strategien, jeweils mit Theorie-Hintergrund, sprachlichen Mitteln und Beispielen.

zum Wiki

Diskursmonitor-Glossar

Lexikoneinträge zu „Hate Speech“ und „Counter Speech“ — von der Forschungsstelle Diskursmonitor (FAU Erlangen-Nürnberg) wissenschaftlich kuratiert.

zum Glossar

Häufige Fragen

FAQ — zehn Antworten

Was ist die Hasskompass-App?

Die Hasskompass-App ist ein KI-gestütztes Werkzeug zur Counter-Speech-Generierung. Sie klassifiziert Hassrede automatisch nach Diskriminierungsform, Schweregrad und juristischer Einordnung und erzeugt drei wissenschaftlich fundierte Counter-Speech-Antworten parallel — in Echtzeit per Server-Sent Events.

Wie unterscheidet sie sich von ParoKI?

ParoKI ist ein Argumentationstrainer mit 3D-Avataren — du übst dort Counter-Speech in einer simulierten Diskussion. Die Hasskompass-App ist dagegen ein operatives Werkzeug: Du analysierst echte Hass-Kommentare aus deinem Alltag und bekommst Antworten, die du direkt posten kannst. Beide ergänzen sich: ParoKI fürs Üben, Hasskompass-App für den Ernstfall.

Welches KI-Modell nutzt die App?

Hauptmodell ist Anthropic Claude Sonnet 4.5 (claude-sonnet-4-5-20250929) für komplexe Counter-Speech und Klassifikation. Für schnelle Tasks wie Tag-Generierung kommt Claude Haiku zum Einsatz. Anthropic Prompt-Caching reduziert die Token-Kosten um 64 %.

Wie sicher sind meine Daten?

Daten liegen in der EU (Supabase Frankfurt). Anthropic-Endpunkte mit europäischem Routing. Row-Level-Security in Postgres. Keine Profil-Bildung, keine Werbung, keine Drittparteien-Tracker. Du kannst jede Session und jeden gespeicherten Counter-Speech jederzeit löschen. DSGVO-konform.

Kostet die Nutzung Geld?

Es gibt einen kostenlosen Free-Tarif mit begrenzten Anfragen pro Monat. Pro (14,90 €/Monat), Team (49,90 €/Monat) und Institution (199 €/Monat) bieten höhere Kontingente, mehr Strategien, Profile und Audit-Funktionen. Token-Pakete für Power-User auf Anfrage.

Wie viele Anfragen pro Monat sind möglich?

Free: 20 Counter-Speech-Generierungen / Monat. Pro: 500 / Monat. Team: 2.500 / Monat (geteilt im Team). Institution: 10.000 / Monat plus prioritärer Support. Token-Pakete erlauben darüber hinaus zusätzliche Anfragen ohne Tarifwechsel.

Kann ich die App in meine Schule, Kommune oder NGO einbinden?

Ja. Mit dem Team- und Institution-Tarif bekommt ihr Multi-User-Zugang, geteilte Best-Practice-Datenbank, organisationsweite Brand-Richtlinien und ein Audit-Log. Schreib uns für eine Demo oder eine Pilot-Phase: sebastian.zollner@hasskompass.de.

Funktioniert die App auf Englisch?

Primär ist die App auf deutsche Hassrede und Counter-Speech ausgerichtet — die wissenschaftliche Grundlage stammt aus der Germanistik. Englische Eingaben funktionieren technisch, die linguistische Annotation ist aber für deutsche Discourse-Strategien optimiert. Eine vollständige englische Version ist auf der Roadmap.

Wie zitiere ich die App in wissenschaftlichen Arbeiten?

Empfohlene Zitation: Zollner, S. (2026). Hasskompass-App: KI-gestützte Counter-Speech-Generierung [Computer-Software]. https://app.hasskompass.de. Für detaillierte Methodik-Angaben (Modell-Version, Prompts, Token-Limits) siehe das technische Dossier auf der Forschungs-Seite.

Was ist der Unterschied zu ChatGPT direkt?

ChatGPT ist ein generisches Sprachmodell ohne spezifischen Counter-Speech-Kontext. Die Hasskompass-App nutzt einen umfangreichen System-Prompt mit linguistischer Theorie (Brown & Sinclair, Meibauer, Rabat-Plan-of-Action), 16 strategiespezifischen Sub-Prompts, Token-für-Token-Annotation, juristischer Einordnung nach deutschem Strafrecht und einer Best-Practice-Datenbank. Das ist der Unterschied zwischen Generalist und Spezialist.

Tarife

Faire Preise für ernste Arbeit

Kostenlos starten, jederzeit upgraden. Schulen und gemeinnützige Organisationen erhalten 30 % Rabatt.

Free

0 €/ Monat

begrenzte Nutzung

  • 20 Counter-Speech / Monat
  • Basis-Strategien
  • Standard-Modell
  • Single-User
Empfehlung

Pro

14,90 €/ Monat

für Power-User

  • 500 Counter-Speech / Monat
  • Alle 16 Strategien
  • Sonnet 4.5 + Streaming
  • Persönliches Profil
  • Audit-Log

Team

49,90 €/ Monat

5 Mitglieder inklusive

  • 2.500 Counter-Speech / Monat
  • Geteilte Best-Practice-DB
  • Brand-Richtlinien
  • Multi-User

Institution

199 €/ Monat

ab 10 Mitglieder, auf Rechnung

  • 10.000 Counter-Speech / Monat
  • Volles Audit-Log
  • SSO / SAML
  • Prioritärer Support
  • Onboarding-Workshop
Alle Tarife ansehen

Token-Pakete für Power-User auf Anfrage

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