Wie sich unwissentliche Informationspreisgaben in sprachlichen Ausdrücken manifestieren, wurde bisher unzureichend untersucht. Frühere Arbeiten zeigten jedoch auf, dass sprachliche Formulierungen oft mehr Informationen enthalten, als es zunächst den Anschein erweckt. Um diese zu erkennen, wurden vordefinierte Muster verwendet, die nur begrenzt dem Gestaltungsfreiraum natürlicher Sprache gerecht werden und nur offensichtliche (explizite) Informationspreisgabe feststellen (Bäumer, et al., 2017). In diesem Kontext existieren Vorarbeiten, wie die von Sweeney (1996), Dias (2016) sowie von Kleinberg und Mozes (2017). Dabei besonders erwähnenswert ist das Tool NETANOS (<hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Named Entity-based Text ANonymization for Open Science</hi>) von Kleinberg und Mozes (2017), das benannte Entitäten in Fließtexten erkennen und hervorheben kann. Hierbei handelt es sich stets um benannte Entitäten (z. B. Personennamen), deren wörtliche Nennung zwar eine Gefahr für die Privatsphäre der Betroffenen darstellen kann, deren isolierte Erkennung jedoch trivial im Vergleich zur Behandlung der Ausdruckskomplexität von Privatsphäreverstößen in Fließtexten ist. Denn immer noch fehlt es an Wissen über die genaue sprachliche Manifestierung und an computerlinguistischen Verfahren, die darauf zurückgreifen können. Dies ist allerdings zwingend erforderlich, um entsprechende privatsphäregefährdende Textbestandteile zu identifizieren und mit einer Erläuterung möglicher Risiken zu versehen.