VERA-VM im Vergleich

Wo andere Systeme enden – und VERA erst beginnt

Was zeigt der Vergleich?

Die folgende Tabelle vergleicht VERA-VM mit fünf etablierten wissenschaftlichen Ansätzen. Sie zeigt, dass VERA-VM als einziges System eine vollständige modulare Hermeneutik-Pipeline (A1–A5) mit Verstehensprüfung, Theorieanwendung und wissenschaftlicher Synthese integriert – während andere Ansätze jeweils nur Teilbereiche abdecken.

Standardvergleich 
Legende: 🟩 = vorhanden    🟨 = teilweise / rudimentär    🟥 = fehlt

Methode / Feature VERA-VM ReflectAI (LMU) Stanford AI & Art Digital Art History Computer Vision Klassische Hermeneutik
Modulare Pipeline A1–A5 🟩 🟥 🟥 🟥 🟥 🟥
Formanalyse (A1) 🟩 🟨 🟨 🟥 🟩 (technisch) 🟩
Kontextualisierung (A2) 🟩 🟥 🟨 🟩 (Metadaten) 🟥 🟩
Theorieanwendung (A3) 🟩 🟩 (didaktisch) 🟥 🟥 🟥 🟩
Interpretation / Synthese (A4) 🟩 🟨 🟥 🟥 🟥 🟩
PDF / Archivierung (A5) 🟩 🟥 🟥 🟥 🟥 🟥
Verstehensprüfung / Handover 🟩 🟥 🟥 🟥 🟥 🟩 (menschlich)
Guardrails / methodischer Imperativ 🟩 🟨 🟥 🟥 🟥 🟩
Quellenkritik integriert 🟩 🟨 🟥 🟥 🟥 🟩
KI als Ko-Analytiker 🟩 🟨 🟨 🟥 🟥 🟥
Hermeneutische Struktur 🟩 🟨 🟥 🟥 🟥 🟩

VERA-VM unterscheidet sich grundlegend von allen bestehenden KI- oder Digital-Humanities-Ansätzen. Während andere Systeme einzelne Aufgaben leisten – Formanalyse, Metadatenmanagement, Computer Vision oder didaktische Reflexion – integriert VERA-VM erstmals die vollständige wissenschaftliche Erkenntniskette in einer modularen, prüfbaren Struktur.

Die Tabelle zeigt diesen Unterschied präzise:
VERA-VM ist das einzige System, das alle fünf wissenschaftlichen Ebenen – formale Analyse, Kontextualisierung, Theorieanwendung, interpretative Synthese und dokumentierte Ausgabe – in einer konsistenten Pipeline abbildet. Durch Verstehensprüfung, Handover-Mechanismen, Guardrails und Quellenkritik entsteht ein Analyseprozess, der nicht nur Ergebnisse liefert, sondern wissenschaftliche Redlichkeit erzwingt.

Damit setzt VERA-VM einen neuen Standard in der KI-gestützten Forschung:
Ein System, das nicht ersetzt, sondern strukturiert. Nicht errät, sondern begründet. Nicht produziert, sondern prüft.

Genau darin liegt seine Einzigartigkeit – und seine Stärke.

Glossar: Die fünf Vergleichsgruppen

ReflectAI (LMU München)

Universitäres Forschungsprojekt zur reflektierten KI-Nutzung in Bildungsprozessen. Fokus: kritisches Denken, Didaktik, Meta-Kognition.
Keine hermeneutische Analysepipeline.

Stanford AI & Art Initiative

Forschungsprogramm an der Stanford University zu KI-Anwendungen in Kunst und Museum. Schwerpunkt: Prototypen, Klassifikation, technische Tools. Keine Theorieanwendung oder interpretative Synthese.

Digital Art History

Oberbegriff für daten- und technologiegestützte Kunstgeschichte: Metadaten, Kataloge, Netzwerkanalysen, Iconclass, IIIF. Starker Datenfokus, aber keine argumentierende Hermeneutik.

Computer Vision

Einsatz von Algorithmen zur Muster- und Objekterkennung in Bildern. Technisch präzise, aber ohne Kontext, Theorie oder Bedeutungsebene.

Klassische Hermeneutik

Traditionelle kunsthistorische Methode nach Panofsky, Imdahl, Warburg u. a. Verknüpft Form, Kontext, Theorie und Interpretation – jedoch rein menschlich und ohne modulare Struktur oder maschinelle Reproduzierbarkeit.