Semantic Governance Engine (SGE) Semantic Governance Engine (SGE) Motor de Governança Semântica (SGE)

Zusammenfassung Abstract Resumo

1. Ursprung: Von menschlicher Erkennung zu automatisierter Governance 1. Origin: From Human Detection to Automated Governance 1. Origem: Da Detecção Humana à Governança Automatizada

Die Semantic Governance Engine entstand aus einem konkreten Governance-Ereignis, nicht aus abstraktem Design. Am 02. Februar 2026, während der Bereitstellung von PUB-001 (einem deutschen akademischen Artikel über Dokumentenprovenienz), identifizierte ein externer Gutachter, dass das Dokument einen Verweis auf das Wall Street Journal enthielt, der so formatiert war, dass er eine institutionelle Zugehörigkeit implizieren könnte, wo keine existierte. The Semantic Governance Engine emerged from a concrete governance event, not from abstract design. On 02 February 2026, during the deployment of PUB-001 (a German academic article on document provenance), an external reviewer identified that the document contained a reference to the Wall Street Journal formatted in a manner that could imply institutional affiliation where none existed. O Motor de Governança Semântica surgiu de um evento de governança concreto, não de um design abstrato. Em 02 de fevereiro de 2026, durante a implantação do PUB-001 (um artigo acadêmico alemão sobre proveninência de documentos), um revisor externo identificou que o documento continha uma referência ao Wall Street Journal formatada de uma maneira que poderia implicar afiliação institucional onde não existia nenhuma.

Der manuelle Erkennungs- und Korrekturzyklus, der folgte — umfassend Entitätsidentifikation, Risikobewertung, redaktionelle Umstrukturierung, Transparenzoffenlegung und Richtlinienformalisierung (POL-001) — demonstrierte sowohl die Notwendigkeit als auch die Machbarkeit der Automatisierung dieses Prozesses. Die Frage wurde: Kann der Governance-Instinkt, den ein geschulter Mensch auf institutionelle Kommunikation anwendet, in ausführbare Regeln formalisiert werden? The manual detection and correction cycle that followed — spanning entity identification, risk assessment, editorial restructuring, transparency disclosure, and policy formalization (POL-001) — demonstrated both the necessity and the feasibility of automating this process. The question became: can the governance instinct that a trained human applies to institutional communication be formalized into executable rules? O ciclo manual de detecção e correção que se seguiu — abrangendo identificação de entidades, avaliação de riscos, reestruturação editorial, divulgação de transparência e formalização de políticas (POL-001) — demonstrou tanto a necessidade quanto a viabilidade de automatizar esse processo. A questão tornou-se: o instinto de governança que um humano treinado aplica à comunicação institucional pode ser formalizado em regras executáveis?

Die SGE ist die Antwort auf diese Frage: eine sechsschichtige semantische Analyse-Engine, die den menschlichen Governance-Überprüfungsprozess repliziert und erweitert und strukturierte Risikoberichte mit Invarianten-Mapping, Beweisketten und umsetzbaren Empfehlungen erstellt. The SGE is the answer to that question: a six-layer semantic analysis engine that replicates and extends the human governance review process, producing structured risk reports with invariant mapping, evidence chains, and actionable recommendations. O SGE é a resposta a essa pergunta: um motor de análise semântica de seis camadas que replica e estende o processo de revisão de governança humana, produzindo relatórios de risco estruturados com mapeamento de invariantes, cadeias de evidências e recomendações acionáveis.

2. Architektur: Sechs Schichten der semantischen Erkennung 2. Architecture: Six Layers of Semantic Detection 2. Arquitetura: Seis Camadas de Detecção Semântica

Die SGE analysiert Dokumente durch sechs komplementäre Erkennungsschichten, die jeweils eine spezifische Kategorie des institutionellen Kommunikationsrisikos ansprechen. Die Schichten arbeiten unabhängig, produzieren aber Ergebnisse, die mit dem WINDI Invariant Core für die Governance-Ausrichtungsbewertung abgeglichen werden. The SGE analyzes documents through six complementary detection layers, each targeting a specific category of institutional communication risk. The layers operate independently but produce findings that are cross-referenced against the WINDI Invariant Core for governance alignment scoring. O SGE analisa documentos através de seis camadas de detecção complementares, cada uma direcionada a uma categoria específica de risco de comunicação institucional. As camadas operam independentemente, mas produzem descobertas que são cruzadas com o WINDI Invariant Core para pontuação de alinhamento de governança.

2.1 Designentscheidungen 2.1 Design Decisions 2.1 Decisões de Design

Mehrere Designentscheidungen unterscheiden die SGE von konventionellen Textanalyse-Tools. Erstens verhindert die Wortgrenzen-Erkennung Falsch-Positive: das deutsche Kompositum "Erscheinungsbild" löst keinen Treffer für die Medienentität "BILD" aus, und "Fachartikel" passt nicht zu "FT". Zweitens stellt die Negationsbewusstheit bei der Autoritätsmuster-Erkennung sicher, dass Policy-Sprache, die Autorität ablehnt ("nicht verbunden mit, unterstützt von oder veröffentlicht von"), korrekt als governance-konform klassifiziert wird, anstatt als risikobehaftet. Drittens reduziert die Offenlegungskontext-Analyse die Schwere von Entitätsverweisen, wenn der Verweis innerhalb eines Transparenzhinweises oder Governance-Blocks erscheint. Several design decisions distinguish the SGE from conventional text analysis tools. First, word boundary detection prevents false positives: the German compound word "Erscheinungsbild" does not trigger a match for the media entity "BILD", and "Fachartikel" does not match "FT". Second, negation awareness in authority pattern detection ensures that policy language disclaiming authority ("not affiliated with, endorsed by, or published by") is correctly classified as governance-compliant rather than risk-bearing. Third, disclosure context analysis reduces entity reference severity when the reference appears within a transparency notice or governance block. Várias decisões de design distinguem o SGE de ferramentas convencionais de análise de texto. Primeiro, a detecção de limite de palavras previne falsos positivos: a palavra composta alemã "Erscheinungsbild" não dispara uma correspondência para a entidade de mídia "BILD", e "Fachartikel" não corresponde a "FT". Segundo, a consciência de negação na detecção de padrões de autoridade garante que a linguagem de política que nega autoridade ("não afiliado a, endossado por ou publicado por") seja corretamente classificada como conforme à governança em vez de portadora de risco. Terceiro, a análise de contexto de divulgação reduz a severidade da referência de entidade quando a referência aparece dentro de um aviso de transparência ou bloco de governança.

2.2 Bewertungsmethodik 2.2 Scoring Methodology 2.2 Metodologia de Pontuação

Die SGE produziert einen Semantic Governance Score (0–100) basierend auf kumulativen Risiko-Abzügen: LOW-Befunde ziehen 2 Punkte ab, MEDIUM-Befunde ziehen 8 ab, HIGH-Befunde ziehen 15 ab, und CRITICAL-Befunde ziehen 25 ab. Das Gesamtrisikoniveau wird durch die höchste individuelle Befundschwere bestimmt. Ein Score von 100 zeigt volle semantische Konformität ohne Governance-Befunde an. The SGE produces a Semantic Governance Score (0–100) based on cumulative risk penalties: LOW findings deduct 2 points, MEDIUM findings deduct 8, HIGH findings deduct 15, and CRITICAL findings deduct 25. The overall risk level is determined by the highest individual finding severity. A score of 100 indicates full semantic compliance with no governance findings. O SGE produz uma Pontuação de Governança Semântica (0–100) baseada em penalidades de risco cumulativas: descobertas LOW deduzem 2 pontos, descobertas MEDIUM deduzem 8, descobertas HIGH deduzem 15, e descobertas CRITICAL deduzem 25. O nível de risco geral é determinado pela severidade da descoberta individual mais alta. Uma pontuação de 100 indica conformidade semântica total sem descobertas de governança.

3. Erste empirische Ergebnisse: Masterarbeit-Korpus-Scan 3. First Empirical Results: Masterarbeit Corpus Scan 3. Primeiros Resultados Empíricos: Varredura do Corpus Masterarbeit

Am 02. Februar 2026 führte die SGE ihre erste vollständige Korpusbewertung gegen alle 28 Dokumente der WINDI Masterarbeit-Dokumentationsseite durch. Der Scan wurde sofort nach der Bereitstellung ausgeführt und lieferte Baseline-Governance-Metriken für den gesamten Publikationskorpus. On 02 February 2026, the SGE performed its first complete corpus evaluation against all 28 documents of the WINDI Masterarbeit documentation site. The scan was executed immediately upon deployment, providing baseline governance metrics for the entire publication corpus. Em 02 de fevereiro de 2026, o SGE realizou sua primeira avaliação completa de corpus contra todos os 28 documentos do site de documentação WINDI Masterarbeit. A varredura foi executada imediatamente após a implantação, fornecendo métricas de governança de linha de base para todo o corpus de publicação.

3.1 Complete Results

3.2 Analyse der Ergebnisse 3.2 Analysis of Results 3.2 Análise dos Resultados

Die Verteilung der Scores zeigt ein klares Muster: Dokumente, die mit governance-bewussten Tools erstellt wurden (A4 Desk BABEL mit SOF v1.0) und technische Dokumentation ohne externe Entitätsverweise erreichen konsistent perfekte Scores. Umgekehrt erfordern Dokumente, die externe Institutionen referenzieren — sei es für Vergleich, regulatorischen Kontext oder Demonstrationszwecke — eine explizite Governance-Offenlegung, um Konformität zu erreichen. The distribution of scores reveals a clear pattern: documents created with governance-aware tooling (A4 Desk BABEL with SOF v1.0) and technical documentation without external entity references consistently achieve perfect scores. Conversely, documents that reference external institutions — whether for comparison, regulatory context, or demonstration purposes — require explicit governance disclosure to achieve compliance. A distribuição de pontuações revela um padrão claro: documentos criados com ferramentas conscientes de governança (A4 Desk BABEL com SOF v1.0) e documentação técnica sem referências a entidades externas consistentemente alcançam pontuações perfeitas. Por outro lado, documentos que referenciam instituições externas — seja para comparação, contexto regulatório ou propósitos de demonstração — requerem divulgação explícita de governança para alcançar conformidade.

Die drei CRITICAL-bewerteten Dokumente (isp-evolution.html, tr-windi-2026-005.html, identity-governance-layer.html) enthalten jeweils mehrere Verweise auf externe Institutionen (Deutsche Bahn, Bundesregierung, BaFin, Banco do Brasil), die als Demonstrationsbeispiele für das ISP-Framework verwendet werden. Diese Verweise sind im Kontext legitim — sie demonstrieren institutionelle Governance-Fähigkeiten — aber die SGE identifiziert korrekt das Fehlen einer expliziten Offenlegung, die feststellt, dass WINDI nicht mit diesen Institutionen verbunden ist. The three CRITICAL-rated documents (isp-evolution.html, tr-windi-2026-005.html, identity-governance-layer.html) each contain multiple references to external institutions (Deutsche Bahn, Bundesregierung, BaFin, Banco do Brasil) used as demonstration examples for the ISP framework. These references are legitimate in context — they demonstrate institutional governance capabilities — but the SGE correctly identifies the absence of explicit disclosure noting that WINDI is not affiliated with these institutions. Os três documentos classificados como CRITICAL (isp-evolution.html, tr-windi-2026-005.html, identity-governance-layer.html) cada um contém múltiplas referências a instituições externas (Deutsche Bahn, Bundesregierung, BaFin, Banco do Brasil) usadas como exemplos de demonstração para o framework ISP. Essas referências são legítimas no contexto — elas demonstram capacidades de governança institucional — mas o SGE identifica corretamente a ausência de divulgação explícita observando que o WINDI não é afiliado a essas instituições.

Bemerkenswert ist, dass das Dokument fachartikel-provenienz.html, das die gesamte Governance-Ereigniskette auslöste, nach Korrektur 98/100 erreicht — mit nur einem verbleibenden LOW-Level-Befund für einen ordnungsgemäß regierten Verweis. Dies validiert den kompletten Zyklus: Erkennung → Korrektur → Neubewertung. Notably, the fachartikel-provenienz.html document, which triggered the entire governance event chain, scores 98/100 after correction — with only a residual LOW-level finding for a properly governed reference. This validates the complete cycle: detection → correction → re-evaluation. Notavelmente, o documento fachartikel-provenienz.html, que desencadeou toda a cadeia de eventos de governança, pontua 98/100 após correção — com apenas uma descoberta residual de nível LOW para uma referência devidamente governada. Isso valida o ciclo completo: detecção → correção → reavaliação.

4. Fallstudie: Selbst-Governance in Forschungskommunikation 4. Case Study: Self-Governance in Research Communication 4. Estudo de Caso: Auto-Governança em Comunicação de Pesquisa

Die Entwicklung der SGE stellt eine Fallstudie in reflexiver Governance dar: ein System, das zur Governance institutioneller Dokumente entwickelt wurde, wurde angewendet, um seine eigene Dokumentation zu regieren. Die folgende Zeitleiste dokumentiert den vollständigen Zyklus. The development of the SGE constitutes a case study in reflexive governance: a system designed to govern institutional documents was applied to govern its own documentation. The following timeline documents the complete cycle. O desenvolvimento do SGE constitui um estudo de caso em governança reflexiva: um sistema projetado para governar documentos institucionais foi aplicado para governar sua própria documentação. A linha do tempo a seguir documenta o ciclo completo.

Diese Zeitleiste demonstriert einen sechsphasigen Governance-Zyklus, der in unter zwei Stunden abgeschlossen wird: Erkennung → Bewertung → Korrektur → Formalisierung → Automatisierung → Evaluation. Jede Phase produzierte verifizierbare Artefakte mit Zeitstempeln, Hashes und Versionsbezeichnern. Der Zyklus war selbstdokumentierend — einschließlich dieses Abschnitts, der den Prozess der Aufzeichnung des Prozesses aufzeichnet. This timeline demonstrates a six-phase governance cycle completing in under two hours: Detection → Assessment → Correction → Formalization → Automation → Evaluation. Each phase produced verifiable artifacts with timestamps, hashes, and version identifiers. The cycle was self-documenting — including this very section, which records the process of recording the process. Esta linha do tempo demonstra um ciclo de governança de seis fases completando em menos de duas horas: Detecção → Avaliação → Correção → Formalização → Automatização → Avaliação. Cada fase produziu artefatos verificáveis com timestamps, hashes e identificadores de versão. O ciclo foi autodocumentado — incluindo esta própria seção, que registra o processo de registrar o processo.

5. Akademische Positionierung 5. Academic Positioning 5. Posicionamento Acadêmico

Die Semantic Governance Engine wurde als Forschungsprototyp entwickelt, um die Machbarkeit einer automatisierten institutionellen Risikoerkennung in schriftlicher Kommunikation zu untersuchen. Obwohl nicht als Produktionssystem bereitgestellt, demonstriert sie, wie Governance-Prinzipien als ausführbare semantische Prüfungen vor der Veröffentlichung operationalisiert werden können. Das Modell ist darauf ausgelegt, auf Kommunikationsumgebungen mit hoher Verantwortung übertragbar zu sein, wie Medienorganisationen, Unternehmenskommunikation und Informationssysteme des öffentlichen Sektors. The Semantic Governance Engine was developed as a research prototype to explore the feasibility of automated institutional risk detection in written communication. While not deployed as a production system, it demonstrates how governance principles can be operationalized as executable semantic checks prior to publication. The model is designed to be transferable to high-responsibility communication environments such as media organizations, corporate communications, and public-sector information systems. O Motor de Governança Semântica foi desenvolvido como um protótipo de pesquisa para explorar a viabilidade da detecção automatizada de riscos institucionais em comunicação escrita. Embora não implantado como um sistema de produção, ele demonstra como princípios de governança podem ser operacionalizados como verificações semânticas executáveis antes da publicação. O modelo é projetado para ser transferível para ambientes de comunicação de alta responsabilidade, como organizações de mídia, comunicações corporativas e sistemas de informação do setor público.

5.1 Beitrag 5.1 Contribution 5.1 Contribuição

Die SGE trägt zur Schnittstelle mehrerer Forschungsdomänen bei: Computational Governance (Formalisierung institutioneller Regeln als ausführbarer Code), soziotechnische Systeme (Überbrückung menschlicher Governance-Urteile mit automatisierter Erkennung), reflexive Governance (Systeme, die sich selbst regieren) und verantwortungsvolle KI (Sicherstellung, dass KI-unterstützte Kommunikation institutionelle Integrität beibehält). The SGE contributes to the intersection of several research domains: computational governance (formalizing institutional rules as executable code), sociotechnical systems (bridging human governance judgment with automated detection), reflexive governance (systems that govern themselves), and responsible AI (ensuring that AI-assisted communication maintains institutional integrity). O SGE contribui para a interseção de vários domínios de pesquisa: governança computacional (formalizando regras institucionais como código executável), sistemas sociotécnicos (conectando julgamento de governança humana com detecção automatizada), governança reflexiva (sistemas que se governam) e IA responsável (garantindo que a comunicação assistida por IA mantenha a integridade institucional).

5.2 Einschränkungen 5.2 Limitations 5.2 Limitações

Als Forschungsprototyp hat die SGE mehrere anerkannte Einschränkungen. Die Entitätserkennung basiert auf kuratierten Listen statt auf dynamischen Wissensdatenbanken. Das Pattern Matching, obwohl grenzbewusst und negationssensitiv, führt keine tiefe semantische Analyse oder kontextuelle Inferenz durch. Die Bewertungsmethodik verwendet feste Abzüge statt adaptiver Gewichtung. Diese Einschränkungen sind absichtliche Designentscheidungen für einen v1.0-Prototypen und repräsentieren klare Richtungen für zukünftige Entwicklung. As a research prototype, the SGE has several acknowledged limitations. Entity detection is based on curated lists rather than dynamic knowledge bases. Pattern matching, while boundary-aware and negation-sensitive, does not perform deep semantic analysis or contextual inference. The scoring methodology uses fixed penalties rather than adaptive weighting. These limitations are intentional design choices for a v1.0 prototype and represent clear directions for future development. Como um protótipo de pesquisa, o SGE tem várias limitações reconhecidas. A detecção de entidades é baseada em listas curadas em vez de bases de conhecimento dinâmicas. A correspondência de padrões, embora consciente de limites e sensível a negação, não realiza análise semântica profunda ou inferência contextual. A metodologia de pontuação usa penalidades fixas em vez de ponderação adaptativa. Essas limitações são escolhas de design intencionais para um protótipo v1.0 e representam direções claras para desenvolvimento futuro.

5.3 Übertragbarkeit 5.3 Transferability 5.3 Transferibilidade

Die SGE-Architektur ist bewusst domänenagnostisch. Während die aktuellen Entitätslisten und Musterregeln auf den WINDI-Kontext abgestimmt sind, kann die sechsschichtige Struktur und Bewertungsmethodik an jede institutionelle Kommunikationsumgebung angepasst werden, die Pre-Publication-Governance erfordert. Potenzielle Adoptionskontexte umfassen redaktionelle Überprüfungssysteme von Zeitungen, Governance für Regierungspressemitteilungen, Corporate Compliance-Verifizierung für externe Kommunikation und Integritätsprüfung akademischer Publikationen. The SGE architecture is deliberately domain-agnostic. While the current entity lists and pattern rules are tuned for the WINDI context, the six-layer structure and scoring methodology can be adapted to any institutional communication environment that requires pre-publication governance. Potential adoption contexts include newspaper editorial review systems, government press release governance, corporate compliance verification for external communications, and academic publication integrity checking. A arquitetura do SGE é deliberadamente agnóstica em relação ao domínio. Enquanto as listas de entidades e regras de padrão atuais são ajustadas para o contexto WINDI, a estrutura de seis camadas e a metodologia de pontuação podem ser adaptadas a qualquer ambiente de comunicação institucional que requer governança pré-publicação. Contextos potenciais de adoção incluem sistemas de revisão editorial de jornais, governança de comunicados de imprensa governamentais, verificação de conformidade corporativa para comunicações externas e verificação de integridade de publicações acadêmicas.

6. Governance-Ausrichtung 6. Governance Alignment 6. Alinhamento de Governança

Die SGE operationalisiert fünf der neun WINDI-Invarianten: The SGE operationalizes five of the nine WINDI Invariants: O SGE operacionaliza cinco das nove Invariantes WINDI:

7. Technische Referenz 7. Technical Reference 7. Referência Técnica

# WINDI Semantic Governance Engine (SGE) v1.0
# Location: /opt/windi/engine/semantic_governance.py
# Dependencies: Python 3.x standard library (no external packages)

# Single file scan
$ python3 semantic_governance.py document.html

# Directory scan (all .html files)
$ python3 semantic_governance.py /opt/windi/masterarbeit/

# JSON output (for API integration)
$ python3 semantic_governance.py document.html --json

# HTML badge (for document embedding)
$ python3 semantic_governance.py document.html --badge

# Strict mode (flag all external entity references)
$ python3 semantic_governance.py document.html --strict

Die Engine ist in reinem Python ohne externe Abhängigkeiten implementiert, was Portabilität und Reproduzierbarkeit gewährleistet. Der vollständige Quellcode ist als Teil des WINDI Engine-Repositorys unter /opt/windi/engine/semantic_governance.py verfügbar. The engine is implemented in pure Python with no external dependencies, ensuring portability and reproducibility. The complete source code is available as part of the WINDI Engine repository at /opt/windi/engine/semantic_governance.py. O motor é implementado em Python puro sem dependências externas, garantindo portabilidade e reprodutibilidade. O código-fonte completo está disponível como parte do repositório WINDI Engine em /opt/windi/engine/semantic_governance.py.

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