Schatten-Korrektur — v0.1

Werkzeug zur Anwendung der Anthropic-Shadow-Korrekturformel auf survivorship-gefilterte Statistiken

STATUS: v0.1 · Funktional · Lokal-only · Keine API · BYOK-trivial-erfüllt
ZAHLEN: Voreinstellungs-Werte aus peer-reviewed Quellen (Schwind 2021, Jehle et al. 2021, Ćirković et al. 2010, BKA-Lagebild 2024, Statistik Austria 2024). Bandbreiten konservativ-mittig gewählt; für Politikrelevanz mit oberen/unteren Grenzen erneut rechnen.
PARTNER: keine · Eigenständige Forschungs-Tools
DATUM: 2026-05-13
CLOSURE-TYP: Werkzeug_iterativ_v0 — Funktionalität abgeschlossen, künftige Iterationen erweitern Voreinstellungen und ergänzen Sensitivitäts-Bandbreitenanalyse.
Was dieses Werkzeug tut: Es nimmt eine naive Häufigkeitsschätzung (Rate, mit der ein Ereignis in einer beobachteten Stichprobe vorkommt) und korrigiert sie um den Survivorship-Bias, der entsteht, wenn die Stichprobe selbst Resultat eines Filters ist. Die zugrunde liegende Formel ist λ̂_korrigiert = λ̂_naiv / P(Survival) nach Ćirković, Sandberg & Bostrom (2010, Risk Analysis 30(10), doi:10.1111/j.1539-6924.2010.01460.x).

Voreinstellungen

Aus der Strafrechts-Vignette (Schüller 2026f) übernommene Filterketten. Klick lädt die Werte in die Eingabefelder.

Eingaben

15.0%

Filterkette (multiplikativ)

Wahrscheinlichkeit, dass ein wirkliches Ereignis die jeweilige Filterstufe passiert. Inaktive Stufen (Wert = 100 %) wirken nicht.

100.0%
100.0%
100.0%
100.0%
100.0%

Asymmetrie

×1.00

Ergebnisse

Survival-Wahrscheinlichkeit P(S₁) erste Tat —
Survival-Wahrscheinlichkeit P(S₂) zweite Tat —
Filter-Korrektur P(S₁) / P(S₂) —
Naive Rate —
Korrigierte Rate (wahre Tatfrequenz, geschätzt) —
Korrigierte Rückfallrate —

Diagnose

Eingaben anpassen, um Diagnose zu erhalten.

Visualisierung: Naive vs. korrigierte Rate

Vergleich naive vs. korrigierte Rate Zwei horizontale Balken zeigen die naive beobachtete Rate und die nach Filterkorrektur geschätzte wahre Rate. Die Differenz visualisiert den Anthropic-Shadow-Effekt. 0 % 100 % Naive Rate — Korrigierte Rate —

Methodik & Grenzen

Wichtig: Das Werkzeug ist eine Konsistenz-Hilfe, kein eigenständiges Schätzverfahren. Die eingesetzten Filterwahrscheinlichkeiten sind selbst Schätzungen aus der Literatur und unsicher. Das Ergebnis liefert Größenordnungen, keine Punktvorhersagen. Für Politik- oder Justizentscheidungen ist die Bandbreite (mit oberen/unteren Grenzen der Filter) durchzurechnen. Siehe Diskussion in Schüller 2026f, §6.

Die Anthropic-Shadow-Logik ist ursprünglich für astrobiologische Existenzrisiken entwickelt worden (Ćirković, Sandberg & Bostrom 2010). Das Werkzeug überträgt die strukturgleiche Korrekturformel auf beliebige survivorship-gefilterte Beobachtungen — einschließlich Rückfallstatistiken, ärztlicher Behandlungserfolge und finanzieller Performance-Datenbanken. Die Formel selbst macht keine Annahmen über die Domäne; sie nimmt nur an, dass ein Filter zwischen wirklicher Population und beobachteter Stichprobe steht.

Quellen

Shadow Correction — v0.1

Tool for applying the Anthropic Shadow correction formula to survivorship-filtered statistics

What this tool does: Takes a naive frequency estimate (rate at which an event occurs in an observed sample) and corrects it for the survivorship bias arising when the sample itself is the result of a filter. The underlying formula is λ̂_corrected = λ̂_naive / P(Survival) after Ćirković, Sandberg & Bostrom (2010, Risk Analysis 30(10), doi:10.1111/j.1539-6924.2010.01460.x).

All form labels and presets are shared with the German interface; the calculation is language-independent. Switch back to Deutsch to use the controls — the methodology section below is the English equivalent of the German documentation.

Methodology & Limits

Important: This tool is a consistency aid, not a standalone estimator. The filter probabilities are themselves estimates drawn from the literature, and uncertain. Results give orders of magnitude, not point predictions. For policy or judicial decisions, run the bandwidth (with upper/lower filter bounds). See discussion in Schüller 2026f, §6.

The Anthropic Shadow logic was originally developed for astrobiological existential risks (Ćirković, Sandberg & Bostrom 2010). The tool transfers the structurally identical correction formula to arbitrary survivorship-filtered observations — including recidivism statistics, medical treatment success rates, and financial performance databases. The formula itself makes no assumptions about the domain; it only assumes that a filter separates the real population from the observed sample.

Sources