Chunking

Mit Chunking wird ein Wechsel der logischen Ebenen oder anders ausgedrückt, ein Verändern des Detaillevels (außer bei chunking sideways) bezeichnet. Dabei gibt es drei Richtungen, in die gechunkt werden kann, nämlich 1. aufwärts, auch chunking up genannt, 2. abwärts, auch chunking down genannt und 3. seitwärts, auch laterales Chunken oder chunking sideways genannt. Chunkt man beispielsweise die Begriffe Tanne, Fichte, Erle, Pappel, etc. hoch, so kommt man zum Oberbegriff Baum.

Chunkt man Baum herunter, kann man zu Ästen, Zweigen, Blättern, Wurzeln, etc. kommen. Wird von dem Begriff Baum ausgehend lateral gechunkt, so erhält man Dinge, die sich auf der gleichen logischen Ebene befinden, also beispielsweise Strauch, Busch, etc. Laterales chunken kann sehr gut eingesetzt werden, um ein Gespräch im Fluss zu halten, während beim chunking up nach einem höheren Abstraktionsgrad gesucht wird, um auf die Metaebene zu gelangen. Hierzu eignen sich Fragen wie: „Und wofür ist es gut, dass…?“.

Chunking down wird durch Präzisionsfragen erreicht und hat einen niedrigeren Abstraktionsgrad und damit einhergehend einen höheren Detaillevel zum Ziel. Ein Beispiel für eine solche Präzisionsfrage ist: „Wie genau?“. Chunking down stellt also immer mehr Präzision her. Ein bewährtes NLP-Instrument um dies zu erreichen ist das Metamodell.

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