Evidenz. Fokus. Klarheit.

Von der ersten Frage zur belastbaren Erkenntnis.

Cyanthesis vereint Forschungssprache, visuelle Logik und codierte Demonstrationen. Wir übersetzen Hypothesen in nachvollziehbare Entdeckungen – präzise, überprüfbar und mit leuchtender Klarheit.

Hypothese Entdeckung
evidence.log 
# Reproduzierbarer Pfad: Frage → Daten → Modell → Evidenz
run("define_question", topic="Wie entsteht neues Wissen?")
fetch("daten", source="peer-reviewed")
model = test(H0="keine Wirkung", H1="es gibt Effekt")
p = model.p_value()

if p < 0.01:
    publish("Erkenntnis", doi="10.0000/cy.ink/xyz")
    signal("klarheit", level="hoch")
else:
    refine("Hypothese")

Wir arbeiten mit Universitäten, Instituten und forschenden Unternehmen, um komplexe Ergebnisse sichtbar zu machen – mit stringenter Methodik, quellennaher Sprache und überprüfbaren Visualisierungen. Kontakt: [email protected] · Tel. +49 30 9857 2210

Kapitel I – Die präzise Forschungsfrage

Jede Entdeckung beginnt mit einer sauber formulierten Unschärfe. Wir schärfen sie zu einer prüfbaren Frage, definieren Messgrößen und legen Relevanzkriterien offen.

Unser Ansatz verbindet heuristische Klarheit mit strenger Operationalisierung. Wir benennen Störvariablen, entwerfen belastbare Studiendesigns und planen Voranalysen. So entsteht ein nachvollziehbarer Pfad, der Stakeholdern frühzeitig prüfbare Erwartungen bietet.

  • Operationalisierung
  • Voraussetzungen
  • Konfundierung
  • Power
  • Transparenz
Frage-Netzwerk

Kapitel II – Datenatlas

Datenquellen werden kartiert, qualitätsgesichert und versioniert. Wir dokumentieren Herkunft, Messlogik, Lizenzen und Unsicherheiten in einem konsistenten Atlas.

Zeitreihenkarte
Verteilungsprofil
Netzwerkqualität

Kapitel III – Methoden, die halten

Wir setzen auf vorregistrierte Designs, robuste Schätzverfahren und sensible Sensitivitätsanalysen. Der gesamte Weg ist dokumentiert und wiederholbar.

# Robustheit prüfen
model = robust_regression(X, y, penalty="huber", k=1.35)
sens = sensitivity(model, vary=["alpha","winsor"])
assert sens.stable(), "Ergebnis instabil – Hypothese nachschärfen"
Modell-Skizze
Evidenzpfad

Kapitel IV – Evidenzpfad

Transparente Kette von Annahmen, Transformationsschritten und Tests – mit klaren Schwellen und nachvollziehbaren Entscheidungen.

0% Reproduzierbarkeit
0 Prüfschritte
0 Sensitivitäten

Die Kennzahlen stammen aus internen Benchmarks mit realen Projekten; sie werden projektbezogen dokumentiert und auditierbar bereitgestellt.

Kapitel V – Offenheit & Replikation

Materialien, Notebooks und Datentransformationen werden versioniert – inklusive Zitierhinweisen, Lizenzen und Changelogs.

  • Versionskette mit Signaturen und Zeitstempeln
  • Maschinenlesbare Metadaten und DOIs, wo möglich
  • Klare Rechte für Bilder, Daten und Code
Offene Versionierung

Kapitel VI – Fallstudien, die sprechen

Ausgewählte Projekte zeigen, wie aus Hypothesen tragfähige Einsichten werden. Jede Karte verlinkt bei Bedarf auf weiterführende Materialien.

Klinische Wirkung

Klinischer Effekt, sauber belegt

Vorregistrierte Analyse mit robusten Schätzern und unabhängiger Replikation. Ergebnis: eindeutige Wirksamkeit in Subgruppe B.

Umweltindikator

Umweltindikator mit Prognosekraft

Neue Kennzahl mit klarer Vergleichbarkeit und hoher Vorhersagequalität – validiert gegen externe Referenzreihen.

Wissensgraph

Wissensgraph für Literatur

Automatisierte Extraktion von Argumentketten und Evidenzstufen, visualisiert als durchsuchbarer Graph.

Kapitel VII – Fragen & Begriffe

Klare Begriffe verhindern Missverständnisse. Hier sind Antworten auf die häufigsten Fragen – prägnant und fachlich belastbar.

Was unterscheidet Cyanthesis?

Die enge Kopplung aus sauberer Methodik, erklärender Visualisierung und codegestützter Nachvollziehbarkeit.

Wie sichern wir Reproduzierbarkeit?

Durch Versionierung, klare Random-Seeds, Protokolle und offen dokumentierte Datenwege.

Welche Branchen?

Akademische Forschung, Gesundheitswesen, Industrie-F&E, Umwelt, Sozialwissenschaften.

Begriffslandkarte