Die Frage nach der Autorschaft von Texten beschäftigt seit langem zahlreiche Bereiche innerhalb und außerhalb der Forschung. Zu wissen, ob eine bestimmte Person ein potentieller Autor eines Textes ist, ist für unzählige Anwendungsszenarien von zentraler Bedeutung. In der Praxis finden sich viele Beispiele, in denen ein Dokument einen vermeintlichen Autor hat, die Autorschaft aber von anderer Seite bestritten wird. Dazu zählen beispielsweise Dissertationen, bei denen der Verdacht besteht, dass sie von einer anderen Person (z. B. Ghostwriter) geschrieben wurden, Testamente, die angeblich von den Betroffenen stammen, Nachrichten, die von kompromittierten E-Mail- oder Social-Media-Konten verbreitet werden oder auch Schadensersatzansprüche von angeblich realen Versicherungsnehmer. Die zugrundeliegende Aufgabe in all diesen Beispielen ist die Autorschaftsverifikation (AV), welche sich mit der fundamentalen Frage beschäftigt, ob zwei Texte von der gleichen Person geschrieben wurden. Die AV stellt eine wichtige Teildisziplin der Autorschaftsanalyse dar, an der seit Jahrzehnten geforscht wird. Bei der Betrachtung eines Großteils existierender Forschungsarbeiten auf dem Gebiet der AV fällt allerdings auf, dass der Fokus hauptsächlich auf den Erkennungsgenauigkeiten von AV-Methoden liegt. Andere wichtige Fragen, die sich mit der Robustheit, der Zuverlässigkeit, der Sensitivität gegenüber thematischen Einflüssen und der Generalisierbarkeit von AV-Methoden sowie der Interpretierbarkeit von Verifikationsergebnissen befassen, finden demgegenüber deutlich weniger Beachtung. Letzteres, die Interpretierbarkeit, ist von erheblichem Interesse. Der Grund dafür ist, dass Verifikationsergebnisse in Form von Wahrscheinlichkeiten, Ähnlichkeitsscores und binären Vorhersagen (Gleiche-Autorschaft/Ungleiche-Autorschaft) für sich allein im Allgemeinen nicht ausreichend sind, um in der Praxis (insbesondere in forensischen Kontexten) verwendet zu werden.

Das Ziel dieser Arbeit ist es, diese und andere Aspekte der AV zu beleuchten sowie Definitionen, Konzepte und Ansätze zu liefern, die in realistischen Szenarien eingesetzt werden können und wurden. Wir erarbeiten zunächst eine verbesserte Systematisierung von AV, wobei wir uns auf relevante Schlüsselthemen konzentrieren. Wir erläutern die Bedeutung der Vorverarbeitung im Kontext von AV und schlagen eine effektive Technik vor, die themenbezogene Wörter in Dokumenten maskiert. Dadurch kann potenziellen Verzerrungen in Bezug auf die Verifikationsergebnisse erfolgreich entgegengewirkt werden. Des Weiteren schlagen wir neue Kategorien von Merkmalen vor, die im Rahmen von AV (und anderen verwandten Disziplinen) für verschiedene Arten von Texten verwendet werden können, wie beispielsweise Zeitungsartikel, Rezensionen, Chat-Protokolle, E-Mails und wissenschaftliche Texte. Darüber hinaus stellen wir eine Taxonomie von Eigenschaften von AV-Methoden vor, mit der sich AV-Ansätze detaillierter vergleichen lassen. Anhand dieser Eigenschaften lässt sich beurteilen, inwieweit AV-Methoden unabhängig von ihrer Erkennungsgenauigkeit für den praktischen Einsatz geeignet sind. Weiterhin zeigen wir Unzulänglichkeiten bestehender Bewertungsmethoden in der Literatur auf und gehen insbesondere auf die Schwächen einiger Leistungsmaße ein, die heute noch zur Bewertung von AV-Methoden verwendet werden. In diesem Zusammenhang stellen wir einen alternativen Bewertungsansatz vor, der einen problematischen Aspekt von AV-Methoden im Hinblick auf ihre Anwendbarkeit in der Praxis widerspiegeln soll. Nach einer eingehenden Analyse einer Vielzahl existierender AV-Methoden schlagen wir alternative Ansätze vor, die darauf abzielen, den identifizierten Problemen entgegenzuwirken. Ergänzend dazu bieten wir verschiedene (Visualisierungs-)Techniken an, die es menschlichen Experten wie beispielsweise Ermittlern und Ermittlerinnen ermöglichen, die Verifikationsergebnisse unserer AV-Methoden zu interpretieren. Basierend auf einer Reihe selbst erstellter Korpora, die verschiedene Genres und Themen abdecken, evaluieren wir anschließend unsere AV-Ansätze gegen konkurrierende Baseline-Methoden. Diese Korpora fokussieren sich auf unterschiedliche Herausforderungen, wie beispielsweise Verifikationsfälle mit themenübergreifenden Bedingungen, Dokumente, die in zwei weit voneinander entfernten Zeiträumen geschrieben wurden sowie Dokumente mit übermäßigem Gebrauch von Slang. Dadurch wird die Eignung der Methoden aus verschiedenen Perspektiven analysiert und bewertet.