Stilmerkmale vor und nach ChatGPT: Studie von korrektur.de

Eigene Studie von korrektur.de · Autor: Benjamin Lohrer, B.A. Linguistik, Lektor · Stand: 15. November 2026

Stilmerkmale vor und nach ChatGPT: Statistik

Wir haben 250 offen veröffentlichte Bachelor- und Masterarbeiten auf Stilmerkmale untersucht: 169 aus den Jahren 2019 bis 2022 gegen 81 aus 2024 bis 2026. Von sieben Kennzahlen bewegt sich keine sicher nach oben. Abschwächer, Verstärker und Verbinder liegen in den Spannen, Funktionsverbgefüge und Verbinderhäufung eher niedriger. Stand 15. November 2026.

Kurzantwort: Schreiben Abschlussarbeiten seit ChatGPT anders?

Bei den Stilmerkmalen, die wir hier zählen, sehen wir keinen belastbaren Anstieg. Abschwächer wie „vermutlich“ kommen auf 1,17 gegen 1,39 je 1.000 Wörter (Spanne des Unterschieds -0,08 bis 0,54), Verstärker auf 0,19 gegen 0,23 (Spanne -0,03 bis 0,12). Satzanfänge mit Verbindern wie „Zudem“ oder „Des Weiteren“ sinken von 54,8 auf 48,0 je 1.000 Sätze, die Spanne reicht von -14,3 bis 1,4 und schließt die Null ein.

Sicher ist nur ein Rückgang: Der Anteil der Arbeiten, in denen derselbe Verbinder binnen fünf Sätzen noch einmal auftaucht, fällt von 42,0 auf 29,6 Prozent (Spanne -24,5 bis -0,4 Punkte). Die Spanne endet knapp unter der Null, und wir testen mehrere Kennzahlen. Wir lesen das darum nicht als Befund, sondern als Hinweis. Das ist ein Vergleich von Jahrgängen und kein Beweis für oder gegen KI-Nutzung.

Die Seite ergänzt unsere Studie zum Vergleich von Abschlussarbeiten vor und nach ChatGPT. Dort geht es um KI-typische Wörter, Satzlänge, Tippfehler und Füllwörter. Hier kommen andere Merkmale dazu, sodass sich beide Seiten nicht doppeln.

Welche Stilmerkmale zählen wir?

• Abschwächer und Verstärker (zum Beispiel „möglicherweise“, „vermutlich“, „offensichtlich“): je 1.000 Wörter, jedes Wort mit der Trefferquote aus der Handprobe gewichtet.
• Satzverbinder am Satzanfang (15 Verbinder wie „Zudem“, „Des Weiteren“, „Darüber hinaus“): je 1.000 Sätze.
• Häufung: derselbe Verbinder steht binnen fünf Sätzen noch einmal am Satzanfang, je 1.000 Sätze und als Anteil der Arbeiten.
• Lieblingsverbinder: mehr als die Hälfte aller Verbinder am Satzanfang einer Arbeit stammt von einem einzigen Verbinder (bewertet ab 10 Verbinder am Satzanfang, Anteil der bewerteten Arbeiten).
• Funktionsverbgefüge („zur Verfügung stellen“, „eine Rolle spielen“): je 1.000 Wörter.

Zu diesen Merkmalen haben wir eigene Studien, die erklären, wie genau gezählt wird: Studie zu Abschwächern und Verstärkern, Studie zu Satzverbindern am Satzanfang und Studie zu Funktionsverbgefügen gehören dazu, dazu die Auswertung der Satzlängen und Füllwörter in Abschlussarbeiten.

Wie viele Arbeiten haben wir je Jahr?

Die Gruppen sind klein: 169 Arbeiten mit 839.105 Wörtern und 40.977 Sätzen vor ChatGPT, 81 Arbeiten mit 406.905 Wörtern und 19.106 Sätzen danach. Das Jahr 2023 zeigen wir getrennt: 20 Arbeiten, die zum Teil vor dem Start von ChatGPT geschrieben wurden. Insgesamt sind 936 Bachelor- und Masterarbeiten mit bekanntem Veröffentlichungsjahr im Korpus.

Besetzung und Kennzahlen je Veröffentlichungsjahr (Bachelor- und Masterarbeiten, 2015 bis 2026)

Die Grenze haben wir vor der Zählung festgelegt. ChatGPT erschien am 30. November 2022. „Vorher“ sind die Jahre 2019 bis 2022, „nachher“ die Jahre 2024 bis 2026. Das Jahr 2023 bleibt außen vor, weil seine Arbeiten gemischt entstanden sind. Weiter unten rechnen wir auch mit 2023 bis 2026 und mit 2015 bis 2018 als Vergleich ohne ChatGPT.

Hat sich die Mischung der Arbeiten verschoben?

Ja, und das stört den Vergleich. Hochschulen und Fächer haben ihren eigenen Stil. Die Namen der Hochschulen geben wir nicht an.

Woher die Arbeiten kommen: Anteile je Hochschule, vorher 169 und nachher 81 Arbeiten

Welche Fächer: Anteile je Fachgruppe in Prozent

Hochschule D liefert vor 2023 44,4 Prozent der Arbeiten, danach nur noch 13,6 Prozent. Hochschule B wächst von 31,4 auf 66,7 Prozent. Medien, Kultur und Geisteswissenschaften wachsen von 37,3 auf 65,4 Prozent. Ein Teil jedes Unterschieds im nächsten Abschnitt kann an der Herkunft liegen und nicht am Jahr.

Wie unterscheiden sich die Stilmerkmale vor und nach 2023?

Alle Kennzahlen: 2019 bis 2022 (169 Arbeiten) gegen 2024 bis 2026 (81 Arbeiten), Spanne mit 95 Prozent Sicherheit

Die Spanne ist eine Bootstrap-Spanne: Wir ziehen die Arbeiten 2.000-mal mit Zurücklegen neu und lesen die mittleren 95 Prozent ab. Ein Unterschied gilt als sicher, wenn die Spanne die Null nicht einschließt. Das trifft in der Hauptrechnung nur für eine Kennzahl zu, die Häufung auf Arbeitsebene.

Funktionsverbgefüge liegen bei 1,23 gegen 1,16 je 1.000 Wörter (Spanne -0,27 bis 0,14). Verbinder am Satzanfang sinken, aber nicht sicher. Der Anteil der Arbeiten mit Lieblingsverbinder liegt bei 20,0 Prozent (Wilson-Spanne 13,5 bis 28,6) gegen 11,4 Prozent (5,0 bis 24,0). Die Spannen überlappen deutlich. Liegen Unterschiede innerhalb der Spannen, behandeln wir sie als nicht belegt.

Bewertet haben wir den Lieblingsverbinder nur bei Arbeiten mit genug Verbindern (105 vorher, 44 nachher). Für den Anteil mit gehäuftem Verbinder zählen alle Arbeiten (169 vorher, 81 nachher), dort liegen die Wilson-Spannen bei 34,8 bis 49,5 und 20,8 bis 40,3 Prozent.

Was zeigt der Vergleich ohne ChatGPT?

Damit wir Zufall von Wandel unterscheiden können, vergleichen wir 2015 bis 2018 (121 Arbeiten) mit 2019 bis 2022 (169 Arbeiten). Beide Zeiträume liegen vor ChatGPT. In dieser Platzprobe ist keine der sieben Kennzahlen sicher anders. Trotzdem verschieben sich einzelne Werte spürbar: Der Anteil der Arbeiten mit Lieblingsverbinder steigt dort von 12,9 auf 20,0 Prozent. Das zeigt, wie stark unsere Zahlen ohne jeden KI-Einfluss schwanken.

Platzprobe ohne ChatGPT: 2015 bis 2018 (121 Arbeiten) gegen 2019 bis 2022 (169 Arbeiten)

Gilt der Unterschied auch innerhalb einer Hochschule?

Wir haben die Unterschiede nur innerhalb gleicher Hochschulen berechnet und über sie gemittelt. Das geht für 3 Hochschulen mit je mindestens 10 Arbeiten in beiden Zeiträumen. Gewichtet wird mit der Zahl der Arbeiten. Hier ist eine Kennzahl sicher: Funktionsverbgefüge sind -0,21 je 1.000 Wörter (Spanne -0,41 bis -0,02), also seltener. Die Verbinder am Satzanfang liegen bei -6,4 je 1.000 Sätze (Spanne -13,7 bis 1,7), die Häufung auf Arbeitsebene bei -11,4 Punkten (Spanne -24,7 bis 1,0) und ist nicht mehr sicher.

Unterschied nachher minus vorher, gewichtet über die Hochschulen mit mindestens 10 Arbeiten in beiden Zeiträumen

Dieselbe Rechnung innerhalb der Fachgruppen (3 Gruppen) liefert ein anderes Bild: Die Häufung auf Arbeitsebene ist dort sicher (-13,2 Punkte, Spanne -25,8 bis -0,2), die Funktionsverbgefüge nicht (-0,17, Spanne -0,38 bis 0,03). Ein Merkmal, das mal sicher und mal nicht sicher ist, taugt nicht als Beleg.

Gleiche Rechnung innerhalb der Fachgruppen mit mindestens 10 Arbeiten in beiden Zeiträumen

Ändert sich das Ergebnis mit einem anderen Zeitraum?

Nimmt man 2023 zum Nachher dazu (2023 bis 2026, 101 Arbeiten), wird der Rückgang bei den Verbindern sicher: 54,8 gegen 47,0 je 1.000 Sätze (Spanne -14,6 bis -0,8). Auch die Häufung auf Arbeitsebene bleibt sicher (42,0 gegen 28,7 Prozent). Abschwächer und Verstärker bleiben unsicher. Die Richtung ist in beiden Rechnungen gleich: Es gibt keinen Anstieg, eher einen Rückgang bei Verbindern.

Gleicher Vergleich mit weiterem Nachher: 2019 bis 2022 (169 Arbeiten) gegen 2023 bis 2026 (101 Arbeiten)

Wie sieht es bei einzelnen Verbindern und Abschwächern aus?

Einzelne Wörter kommen so selten vor, dass einzelne Arbeiten das Bild bestimmen. Bei den Verbindern ist 2 von 15 sicher anders, bei den Abschwächern und Verstärkern 1 von 16. Bei so vielen Einzelvergleichen fällt rein zufällig ab und zu eine Spanne neben die Null, deshalb deuten wir diese Zeilen nicht einzeln.

Jeder gezählte Verbinder einzeln (Basis: 40.977 Sätze vorher, 19.106 Sätze nachher)

Jedes gezählte Abschwächer- und Verstärkerwort einzeln (Basis: 839.105 Wörter vorher, 406.905 Wörter nachher)

Wie gut zählt unsere Zählung? Die Handprobe

Wir haben 75 Treffer selbst im Satzzusammenhang gelesen: je Merkmal zufällig gezogene Treffer aus beiden Zeiträumen, davon 30 aus der Vorher-Gruppe und 45 aus der Nachher-Gruppe. 69 waren richtig, das sind 92,0 Prozent (Wilson-Spanne 83,6 bis 96,3 Prozent). Falsche Treffer sind zum Beispiel wörtliche Zitate aus Interviews oder Skalenantworten („stimmten eher zu“). Bei Abschwächern und Verstärkern liegt die Quote niedriger, darum wurden sie gewichtet.

Handprobe: Treffer, die wir selbst im Satzzusammenhang gelesen haben

Die Handprobe zeigt nur, dass die Zählung ihr Wort trifft. Sie zeigt nicht, ob ein Wort durch KI in den Text kam.

Was die Zahlen nicht zeigen

Die Daten sind Korrelationen im Zeitverlauf. „Nach ChatGPT“ heißt hier nur: später veröffentlicht. Sie belegen nicht, dass eine einzelne Arbeit mit KI geschrieben wurde, und sie taugen nicht, um einen Text als KI-Text zu erkennen. Dazu kommen diese Grenzen:

• Alle Arbeiten sind offen veröffentlicht. Wer veröffentlicht, entscheidet das selbst. Die Auswahl ist nicht zufällig.
• Das Veröffentlichungsjahr ist nicht das Jahr des Schreibens. Eine Arbeit von 2024 kann schon 2022 entstanden sein.
• Die Gruppen sind klein und stammen aus sehr wenigen Hochschulen, die sich über die Jahre verschoben haben. Wir rechnen das teilweise heraus, ganz geht es nicht.
• Wir testen mehrere Kennzahlen, in mehreren Rechnungen. Bei so vielen Vergleichen sind einzelne sichere Unterschiede ohne echten Hintergrund zu erwarten. Dass ein Wert in einer Rechnung sicher ist und in der anderen nicht, spricht dafür.
• Ein Nullbefund ist kein Beweis, dass sich nichts geändert hat. Mit diesen Gruppengrößen könnten wir kleine Veränderungen nicht erkennen.
• Wer KI nutzt und das Ergebnis überarbeitet, hinterlässt oft keine auffälligen Verbinder. Wer sie nicht nutzt, schreibt manche davon trotzdem.
• Die Wortlisten sind eine Auswahl. Wir haben sie vor der ersten Zählung festgelegt und danach nicht angepasst.

So haben wir gezählt

Rohdaten zu Stilmerkmalen vor und nach ChatGPT als CSV (eine Zeile je Arbeit, ohne Titel und ohne Namen, Semikolon-getrennt, UTF-8, Dezimalkomma, Stand 15. November 2026)

Die Zahlen dürfen mit Quellenangabe zitiert werden: Autor Benjamin Lohrer, Herausgeber korrektur.de, Stand und Zeitraum. Fertige Angaben in APA, MLA, Harvard, Chicago und DIN stehen im Kasten unten. Verwandte Studien: Werden Abschlussarbeiten schlechter?, Wörter der KI in deutschen Abstracts und Regeln für KI an Hochschulen.

Wenn du deine Arbeit vor der Abgabe auf Stil und Wiederholungen prüfen lassen willst, hilft dir die Korrektur für deine Bachelorarbeit.

Quellen und Stand

• Eigene Auswertung korrektur.de von offen veröffentlichten Bachelor- und Masterarbeiten, Stand 15. November 2026
• Hintergrund zur Spanne: Bootstrapping bei Wikipedia

Alle Studien und Statistiken von korrektur.de im Überblick: Studien und Statistiken zu Abschlussarbeiten.