So sagen Fan-Daten das Ende der Netflix-Serie voraus
München, 19. November 2025 – Kurz vor dem Start der finalen Staffel der Erfolgsserie „Stranger Things“ am 27. November bringt der Graph-Experte Neo4j ein außergewöhnliches Projekt ins Netz: den HopperGraph – eine interaktive, KI-gestützte Karte der beliebtesten Fan-Theorien.
Das Tool analysiert mehr als 150.000 Reddit-Posts aus den aktivsten Foren rund um Hawkins und das „Upside Down“. Ziel ist vorauszusagen, was in der fünften und letzten Staffel der Netflix-Serie passieren wird.
Wenn Reddit-Threads auf Graphen und KI treffen
Wer in den vergangenen Jahren auf Reddit mitdiskutiert hat, weiß, dass Fans dort ganze Theorien-Universen aufbauen: von der Rückkehr verschollener Charaktere bis zu alternativen Zeitachsen. Neo4j, Anbieter der gleichnamigen Graph-Intelligence-Plattform, hat diese Fan-Daten jetzt in einer Graphdatenbank verknüpft und zu einem Netz mit 234.000 Knotenpunkten und 1,5 Millionen Beziehungen verdichtet.
Im Zentrum steht der Gedanke: Wenn man alle Beiträge, Spekulationen und emotionalen Reaktionen der Community in Beziehung setzt – was ergibt sich daraus? Und welche Communities waren mit ihren Vorhersagen in der Vergangenheit besonders nah an der Realität?
Dazu hat das Team von Neo4j die Diskussionsverläufe mit Hilfe von Graph Analytics (u. a. Community-Detection-Algorithmen) und Natural Language Processing (NLP) untersucht und alle relevanten Daten in einer Graphdatenbank miteinander verknüpft. So lässt sich nachvollziehen, welche Communities besonders aktiv waren und in der Vergangenheit mit ihren Theorien oft richtig lagen. Die Analyse identifiziert Themen, die über mehrere Staffeln hinweg immer wieder auftauchten und zeigt, wo sich im Datennetz auffällige Muster bildeten.
Das Ergebnis ist ein interaktives Erlebnis: Auf strangergraphs.com können Nutzerinnen und Nutzer in dieses Netz eintauchen, Beziehungen zwischen den Handlungssträngen erforschen und mit den Charakteren chatten. Die KI-Agenten im HopperGraph werden von GraphRAG (Graph Retrieval-Augmented Generation) unterstützt und arbeiten auf Basis von Neo4j AuraDB.
Jeder dieser „Stranger Agents“ verfügt über eine eigene Wissens- und Persönlichkeitsbasis, abgestimmt auf den jeweiligen Charakter. So entstehen Gespräche, die sich sehr authentisch anfühlen: Eleven reagiert neugierig und impulsiv, Will eher vorsichtig, Vecna so düster wie eh und je.
Die fünf wahrscheinlichsten Fan-Theorien
Laut Neo4j ergeben sich aus der Analyse der vergangenen Staffeln und der Community-Diskussionen fünf Fan-Theorien mit besonders hoher Trefferwahrscheinlichkeit:
– Hawkins steht vor einer möglichen Übernahme durch das Upside Down, begleitet von wachsendem Chaos und neuen Kreaturen.
– Eleven erkundet mit Will Byers“ Hilfe Henry Creels Gedankenwelt und entdeckt Hinweise zur Bekämpfung des Upside Down.
– Max Mayfield überlebt – und könnte der Schlüssel zu Vecnas Untergang sein.
– Eleven, Max und Will treten gemeinsam im finalen Showdown an und nutzen ihr Wissen aus früheren Begegnungen mit Vecna, um das Upside Down zu bekämpfen.
– Will überwindet seine Angst und opfert sich im Finale, was Vecnas Zerstörung ermöglicht.
Daten erzählen Geschichten – auch im Upside Down
„Stranger Things lebt von den verborgenen Verbindungen zwischen Figuren, Zeitlinien und Welten – genau darin liegt auch die Stärke von Neo4j“, sagt Stephen Chin, Vice President of Developer Relations bei Neo4j. „Mit dem HopperGraph wollten wir zeigen, wie Graphdatenbank- und Analysetechnologie verborgene Beziehungen zwischen Ideen, Menschen und Möglichkeiten sichtbar machen kann.“
Was im Fandom funktioniert, funktioniert auch im Business: Graphtechnologie bringt verborgene Muster ans Tageslicht. Die gleichen Mechanismen, mit denen sich das Schicksal von Hawkins vorhersagen lässt, helfen auch Unternehmen, in ihren eigenen Daten Zusammenhänge zu erkennen und Schlüsse daraus zu ziehen. Die Einsatzgebiete reichen von der Betrugserkennung über die medizinische Forschung bis zum Aufbau Digitaler Zwillinge und der Analyse komplexer Datennetzwerke.
Heute bildet Graphtechnologie das Rückgrat moderner KI-Anwendungen. Sie hilft, Daten aus isolierten Systemen zu verknüpfen, verborgene Zusammenhänge zu erkennen und Entscheidungen nachvollziehbar zu machen. Graphdatenbanken schaffen Kontext – und genau dieser Kontext ist die Voraussetzung für vertrauenswürdige, erklärbare KI. Mit HopperGraph zeigt Neo4j, wie diese Prinzipien sichtbar werden, wenn man sie auf ein kreatives Szenario anwendet.
Mehr Informationen zum HopperGraph finden Sie auch im Neo4j Blog.
**Hinweis: Die oben dargestellten Fan-Theorien sind eine Extrapolation aus vielen in HopperGraph dargestellten Theorien, gelten jedoch als diejenigen, die den größten Einfluss auf die Erzählung haben, und stammen aus Communities, die zuvor die genauesten Vorhersagen getroffen haben. Diese Fan-Theorien sind zum Stand vom 13. November 2025 korrekt, aber die Vorhersagen von HopperGraph können sich im Laufe der Zeit ändern, wenn weitere Daten hinzugefügt werden
Neo4j ist die Graph-Intelligence-Plattform, die Daten in Wissen verwandelt – als Grundlage für intelligente Anwendungen und KI-Systeme der nächsten Generation. Die Plattform unterstützt Anwender, enterprise-fähige Knowledge Graphen für präzise, nachvollziehbare und kontrollierbare KI zu erstellen. Zudem liefert Neo4j umfassende, vertrauenswürdige und integrierte Graph-Funktionen, die sich unabhängig von Architektur oder Datenquelle einsetzen lassen. Die Graph-Plattform ist Teil eines einzigartigen Ökosystems, dem 84 der Fortune-100-Unternehmen vertrauen und das von der weltweit größten Graph-Community getragen wird. Erfahren Sie mehr auf www.neo4j.com
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