Von Was zu Warum
Der Sensor erfasst, was passiert ist. Der Translator erklärt, warum es zählt. Layer 2 der 5-Layer-Architektur verwandelt Rohsignale in strukturierte Bedeutung, indem er den Intent und die emotionale Valenz hinter jeder Interaktion klassifiziert. Ein Klick ist nicht nur ein Klick – der Translator bestimmt, ob er zufälliges Engagement, neugieriges Stöbern, aktive Erwägung oder Kaufabsicht signalisiert.
Intent-Klassifikation
Der Translator klassifiziert Intent in fünf Kategorien: transaktional (Absicht zu kaufen oder zu konvertieren), informativ (Information oder Vergleich suchend), sozial (für soziale Verbindung statt Transaktion), explorativ (Stöbern ohne spezifischen Intent) und vergleichend (aktiv Alternativen vergleichend). Die Klassifikations-Konfidenz liegt bei 0,94 – 94 % der Interaktionen werden korrekt kategorisiert. Diese Klassifikation fließt in die Logic Engine, wo kontextuelle Gewichtung bestimmt, wie jeder Intent-Typ nachgelagerte Entscheidungen beeinflusst.
Tonalitätsanalyse
Über Intent hinaus erfasst der Translator emotionale Tonalität in fünf Dimensionen: Begeisterung (echtes Interesse), Skepsis (Zweifel, Vorsicht, Widerstand), Neutralität (weder positiv noch negativ), Sarkasmus (oberflächlich positiv mit negativer Bedeutung) und Dringlichkeit (Zeitdruck oder unmittelbarer Bedarf). Tonalität ist keine einfache Sentiment-Analyse (positiv/negativ). Sie erfasst psychologischen Zustand, was für Computational Empathy und die Psychographic Layer essenziell ist.
Cross-modale Ausrichtung
Video-, Text- und Audio-Signale werden in einen gemeinsamen semantischen Raum ausgerichtet. Ein Nutzer, der ein Produktvideo begeistert schaut (über Audio-Tonalität und View-Dauer erfasst), aber einen skeptischen Kommentar schreibt (über Textanalyse erfasst), erzeugt ein reicheres Intent-Profil als jedes Signal allein. Der Translator verschmilzt diese Modalitäten in eine einheitliche Intent-Repräsentation, die in die DNA-Layer zur Vektorkodierung fließt.
Echtzeit-Sentiment-Fluss
Sentiment und Intent fließen in Echtzeit in die Logic Engine und das Command Center – nicht als Batch-Berichte, sondern als fortlaufende Ströme. So kann Performance Forecasting eine Verschiebung im Kampagnen-Sentiment der Zielgruppe innerhalb von Minuten erkennen, nicht Tagen. Die Integrity Layer kann anorganische Engagement-Muster (konsistent positives Sentiment ohne Verhaltens-Follow-through) in Echtzeit identifizieren. Strategic Guidance kann Empfehlungen an sich entwickelndes Zielgruppen-Feedback anpassen.
Computational Empathy Input
Die Intent- und Tonalitäts-Ausgabe des Translators speist direkt die Psychographic Layer und das Strategic Guidance Modul. Hier beginnt Computational Empathy – zu verstehen, nicht nur was Menschen taten, sondern was sie glauben, widerstehen und wertschätzen. Der strukturierte Intent vom Translator wird zum Input für Belief-Modeling und psychologischen Fit. Ohne den Translator wüsste das System, was passiert ist, aber nicht, was es bedeutet.