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name: bias-false-priors-stereotyping
description: "Nutze Stereotypisierung als fokussierte Bias-Linse. Erkläre das Muster, prüfe, ob es plausibel zur Situation passt, nenne eine Alternativerklärung ohne Bias und liefere eine praktische Gegenprüfung — ohne Menschen zu diagnostizieren oder Kausalität zu behaupten."
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# Stereotypisierung

Eigenschaften einer Gruppe werden auf einzelne Personen übertragen, obwohl innerhalb der Gruppe große Unterschiede bestehen können.

## Wann einsetzen

- Der Nutzer nennt Stereotypisierung oder fragt, ob dieses Muster in einer realen Situation relevant sein könnte.
- Ein Agent braucht eine fokussierte Linse für eine Entscheidung, Behauptung, Schätzung, Erinnerung oder Interaktion.
- Der Nutzer möchte eine praktische Gegenprüfung statt ein Etikett für eine Person.

## Ablauf

1. Beschreibe Situation oder Behauptung neutral, bevor du das Bias-Label anwendest.
2. Erkläre Stereotypisierung in einfacher deutscher Sprache und nutze die deutsche Cognitive-Biases-Seite als lokalisierte Referenz.
3. Nenne die konkrete Beobachtung, die diese Linse plausibel macht. Fehlt ein solches Signal, sage, dass die Passung schwach oder unbekannt ist.
4. Gib mindestens eine gewöhnliche Alternativerklärung ohne Stereotypisierung, etwa Anreize, Randbedingungen, fehlende Information, Zufall, Messfehler oder einen anderen Mechanismus.
5. Bewahre Evidenzstatus und Unsicherheit. Die deutsche Seite ist redaktionell lokalisiert und erhöht den wissenschaftlichen Status des kanonischen Katalogeintrags nicht.
6. Schlage eine oder zwei Gegenprüfungen vor, die das Risiko reduzieren oder diese Erklärung von Alternativen unterscheiden können.
7. Beende mit dem Befund, der die Stereotypisierung-Interpretation wahrscheinlicher, unwahrscheinlicher oder weiterhin offen machen würde.

## Erwartete Ausgabe

- Erklärung in einfacher Sprache
- Beobachtetes Signal
- Alternative Erklärung ohne Bias
- Evidenz- und Unsicherheitsgrenze
- Praktische Gegenprüfung
- Was die Einschätzung verändern würde

## Grenzen

- Behandle Stereotypisierung als mögliche Linse, nicht als Diagnose, Persönlichkeitsurteil, Absichtsbehauptung oder Kausalbeweis.
- Leite daraus keine Intelligenz, Motive oder psychische Verfassung ab.
- Stelle begrenzte, umstrittene oder ungeprüfte Aussagen nicht als gesicherte Wissenschaft dar.
- Erzwinge die Bias-Erklärung nicht, wenn eine einfachere Alternativerklärung besser gestützt ist.

## Referenzen

- [Deutsche Bias-Seite](https://cognitive-biases.github.io/de/biases/false-priors-stereotyping/)
- [Kanonischer englischer Eintrag](https://cognitive-biases.github.io/biases/false-priors-stereotyping/)
- [Deutsche Bias-Daten](https://cognitive-biases.github.io/data/de/biases.json)

## Portabilität

Kostenloser, instruktion-only Agent Skill. Keine Secrets, kein ausführbarer Code und kein verpflichtender Netzwerkzugriff.

Lizenz: CC-BY-NC-SA-4.0.