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Diese Arbeit befasst sich mit der Entwicklung eines Simulationstools zur Darstellung und Auswertung von Krisenkommunikation im Kontext von Cyberkrisen. Der Ansatz verknüpft zelluläre Automaten zur Simulation öffentlicher Meinungsdynamiken mit Natural Language Processing zur Bewertung der Krisenkommunikation. Dabei kommen die Bounded-Confidence-Modelle von Hegselmann-Krause und Deffuant-Weisbuch zum Einsatz. Das entwickelte webbasierte Simulationstool ermöglicht die realitätsnahe Durchführung von Krisenstabsübungen, bei denen Teilnehmer Pressemitteilungen verfassen und deren Auswirkungen auf die öffentliche Meinung in Echtzeit visualisiert bekommen. Die automatisierte Textanalyse bewertet Pressemitteilungen anhand der Dimensionen Transparenz, Empathie, Klarheit und Geschwindigkeit mittels Zero-Shot-Textklassifikation und dem Hohenheimer Verständlichkeitsindex. Diese Bewertungen dienen als Eingabeparameter für den zellulären Automaten, der die Ausbreitung und Polarisierung von Meinungen in einer simulierten Öffentlichkeit modelliert. Die Evaluation des Prototyps zeigt, dass die technische Integration der Komponenten erfolgreich realisiert wurde und das Tool als Trainingsinstrument für Krisenübungen einsetzbar ist. Der Vergleich automatisierter Scores mit menschlichen Bewertungen bestätigt die Validität des Ansatzes, offenbart jedoch Verbesserungspotenzial bei der semantischen Erfassung komplexer Krisenkommunikationsdimensionen.

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