generalisierung

Generalisierung bezeichnet den Prozess, von einzelnen Beobachtungen, Beispielen oder Fällen auf allgemeinere Aussagen, Prinzipien oder Modelle zu schließen. Sie ist eine zentrale Form des induktiven Schließens und findet in vielen Disziplinen Anwendung, etwa in der Psychologie, der Logik, der Mathematik, der Linguistik, der Statistik und der Informatik.

Im kognitiven Bereich beschreibt Generalisierung, wie Menschen Muster erkennen und Regeln auf neue Situationen anwenden. Sie kann zu korrekten Schlüs- sen führen, birgt aber auch das Risiko von Fehlschlüssen, wenn zu wenige oder unrepräsentative Beispiele zugrunde liegen. Übergeneralisation etwa: „Alle Schwäne sind weiß“, Untergeneralisation: „Nur die beobachteten Katzen sind wie diese“.

In der Statistik und im maschinellen Lernen meint Generalisierung die Fähigkeit eines Modells, auf neuen, zuvor ungesehenen Daten gute Leistungen zu zeigen. Trainingsergebnisse können verzerrt sein, wenn das Modell zu stark an die Trainingsdaten angepasst ist (Overfitting). Gegenmaßnahmen umfassen Validierung, Cross-Validation, Regularisierung, mehr und vielfältigere Daten sowie frühzeitiges Stoppen.

In der Mathematik und Logik bezeichnet Generalisierung eine Erweiterung eines Begriffs, Satzes oder Theorems auf allgemeinere oder abstraktere Zusammenhänge. Beispielhaft lässt sich eine Theorie von konkreten Zahlen auf strukturell allgemeinere Objekte wie Gruppen oder Ringe übertragen.

In der Linguistik beschreibt Generalisierung die Produktivität grammatischer Muster, bei denen Regelmäßigkeiten auch auf neue lexikalische Elemente angewendet werden (z. B. Bildung neuer Verben).

Praxisrelevant ist eine Balance zwischen Generalität und Spezifität, ausreichender Repräsentativität des Materials und methodischer Kontrollen, um Über- oder Untergeneralisation zu vermeiden.