Können Online-Arenen auch zu Konsens statt Konfrontation animieren?

Wie können möglichst viele Stimmen gehört werden?

Bestätigen sich Vermutungen über eine Meinungslandschaft?

Ergänzend zu der eher digitalkritischen Fragestellung hier (https://feddit.de/post/7344887), liegt der Schwerpunkt diesmal eher auf dem Potenzial eines Instruments für Aushandlungsprozesse. Die Plattform Pol.is kann für Diskussionen unterschiedlicher Art genutzt werden, besonders spannend ist dabei der Kontext in Taiwan, wo in den letzten Jahren Druck von innen (Protestbewegung 2014) und außen (China) auch in digitaler Form daherkam - und wo Zivilgesellschaft und Regierung vermehrt digital unterstützte, partizipative Politik erproben.

Die Plattform

Pol.is wurde vom Computational Democracy Project entwickelt und folgt dem open source- Prinzip, Menschen mit Programmierkenntnissen können ‘unter die Haube schauen’ und auch eigene Versionen basteln. Als Laie kann man über die Seite https://pol.is/home im Handumdrehen eigene Diskussionen eröffnen und dann per Link andere zur Beteiligung einladen. Für den Account empfiehlt sich als Name ein Pseudonym, da er Teilnehmenden später sichtbar wird. Auch für Teilnehmende ist ein Account praktisch, um auch ohne Cookies zu Diskussionen zurückzukehren.

Datenschutz

Nutzt man Pol.is so, laufen die Daten über amerikanische Server. In den Bedingungen wird auch auf die europäische Datenschutz-Grundverordnung (englisch GDPR) eingangen, siehe die Abschnitte ‘International Visitors’ und ‘Supplemental Notice to EU Data’ unter https://pol.is/privacy . Ich selbst kann das nicht beurteilen, aber wer volle Kontrolle will, kann die Software auf Server der Wahl packen.

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Für die Benutzung wird auf Einfachheit gesetzt. Als Initator formuliere ich ein Thema und eine handvoll Aussagen dazu. Teilnehmende können auf eine Aussage per Klick mit Zustimmung, Ablehnung oder Enthaltung reagieren - und bekommen dann erst die nächste Aussage gezeigt. Die Möglichkeiten sind im Vergleich zu Sozialen Medien bewusst um das Mittel des Kommentars gekürzt. Dahinter steht neben der Präferenz für Übersichtlichkeit die Annahme, dass solche Diskussionen zu oft nicht fruchtbar sind, in ‘Kommentarkriege’ Weniger, Trollaktionen u. ä. münden.

Zugleich ist man aber zum Beisteuern eigener Aussagen eingeladen, die dann einen eigenen Platz bekommen. Pol.is entspricht damit der Definition einer wikisurvey, d. h. einer Umfrage, deren Inhalte die Befragten selbst mitgestalten. Letzlich entsteht eine Mischform aus Umfrage und Debatte.

Ein konstruktiver Kommentar im herkömmlichen Sinn kann ja z. B. so aussehen, dass man einer Äußerung beipflichtet, aber eine punktuelle Abänderung vorgeschlägt. In Pol.is würde man so eine Synthese dann als neue Aussage einstellen - und möglicherweise ist es genau die Änderung, die auch bei anderen die Akzeptanz erhöht. Jedenfalls sehen nach den bisherigen Erfahrungen positive Diskussionsverläufe öfter so aus, dass nach und nach konsensfähigere Aussagen entwickelt werden.

In der Selbstbeschreibung ist auch von der Nutzung von “advanced statistics and machine learning” die Rede. Dabei versucht die ‘Maschine’ nicht die Aussagen inhaltlich zu analysieren:

“Does Polis use natural language processing (NLP)?” “No. The machine learning 👾 Algorithms run are solely run on the polis opinion matrix of agrees, disagrees and passes by participants on comments. Thus, Polis is language agnostic.” (aus den FAQ)

Pol.is beschränkt sich darauf, die Abstimmungsergebnisse miteinander in Beziehung zu setzen und daran auch die Reihenfolge individuell anzupassen, in der die Thesen angezeigt werden. In der (teilweise) deutschen Benutzeroberfläche fällt das Wort “zufällig”, aber “semi-randomly” (FAQ) ist soweit ich sehe treffender und entspricht der Logik des Ansatzes.

Sinn des Ganzen ist nicht einfach ein Ranking der Aussagen nach Beliebtheit herzustellen. Pol.is versucht 2-5 Gruppen zu fassen, die sich durch ähnliche Abstimmung herauskristallisieren. Wenn viele Teilnehmenden einer These zustimmen, viele andere sie aber ablehnen, schaut Pol.is, ob das übrige Abstimmungverhalten für relativ homogene Gruppen spricht. Eine Gruppe definiert sich dann durch hohe Zustimmungs- oder Ablehnungswerte für eine handvoll Thesen, wobei eben interessant ist, wie hoch genau die Übereinstimmung jeweils noch ist. Da nicht immer alle alle Thesen durchgehen, priorisiert der Algorithmus also die Aussagen, die für die Verortung relevanter sind.

Die Ergebnisse werden danach in einem detaillierten Bericht präsentiert, optional kann man den Teilnehmenden auch parallel zur Diskussion Zwischenstände anzeigen - was dann natürlich auch wieder das Abstimmungsverhalten beeinflussen könnte. Beispiele für solche Berichte sind unten verlinkt. Außer dem Fokus auf die Gruppen gibt es u. a. noch ein Spektrum, das die Verteilung der Thesen von konsensuell zu kontrovers anschaulich macht, und eine Übersicht über “Uncertainty”, die Aussagen, die mehr als 30% der Beteiligten geschoben haben.

Es liegt auf der Hand, dass sehr viel davon abhängt, wie man Diskussionen dann selbst aufsetzt und durchführt: Weit oder eng gefasstes Thema, kurzer oder langer Zeitraum usw.

Eine Variable ist auch, wieviel ‘Profil’ die Teilnehmenden haben. Es ist möglich, den Zugang mit dem Einloggen in Facebook bzw. Twitter/X zu verknüpfen - dann taucht das Profilbild in der Visualisierung auf. Oder Moderierende können eigene und fremde Aussagen als Metadaten markieren: Wer möchte, kann dann z. B. in einer Diskussion zur Agrarpolitik über Aussagen wie “Ich bin selbst Landwirt*in” ‘abstimmen’, um das Meinungsbild zu den eigentlichen Thesen dann noch differenzierter zu bekommen.

Weitere Art der Verlinkung, die ich nicht erklären kann

“Can Polis break down opinions based on demographic or location information? Yes, if you’re collecting this data yourself. You can link a participation record to a random long number which links back to your user records, and merge the tables after the conversation ends. Thus, the data export from Polis can be connected to your data.” (FAQ)

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Eine Stärke von Pol.is ist die Skalierbarkeit. Während Zahlen von unter 50-100 Teilnehmenden sogar als nicht ideal erachtet werden, ist nach oben sehr viel möglich. Mitbegründer Megill bringt im Video unten den Vergleich, dass 100 Teilnehmende nicht über eine Million Aussagen abstimmen könnten, aber eine Million Teilnehmende durchaus über 100 Aussagen, und in dem Fall der digitale Weg auf unkomplizierte Weise eine Willensbildung ermögliche, die analog kaum denkbar sei.

Jetzt könnte man sich fragen, wie realistisch es ist, dass vielen Menschen nur relativ wenige Aussagen gegenüberstehen. Mit Blick auf Social Media und Pol.is selbst verweist Megill darauf, dass in der Praxis aktiv Schreibende meist nur eine kleine Minderheit gegenüber den anders Nutzenden (lesen, ‘voten’) ausmachen, teilweise nur ein Zehntel. Gerade bei engerer Themenwahl sind auch nicht Unmengen von Ideen zu erwarten und zudem schalten optional Moderator*innen Aussagen erst frei, um z. B. hate speech, aber auch Wiederholungen zu vermeiden. Soweit ich sehe gibt es dafür keine transparente Dokumentation, das müsste man also anderweitig bewerkstelligen.

Taiwan

In Taiwan steht Digitalministerin Audrey Tang, die zuvor zu den ‘civic hackers’ der Sonnenblumenbewegung 2014 gehörte, für einen umfassend gedachten Einbezug digitaler Möglichkeiten unter dem Stichwort vTaiwan (für virtualTaiwan). Das so unterstützte Handling der Pandemie gilt z. B. als erfolgreich, Transparenz (der Regierung, nicht der Bürger, wie Tang hervorhebt) und Partizipation statt Steuerung (die sich oft hinter ‘smart…’-Konzepten verbirgt) sind leitende Ideen dabei. Im Sinne der Problematik ‘Digitalzwang’ (s. Link oben) würde mich interessieren, wie gut dabei die Inklusion von Menschen klappt, die sich ansonsten eher offline bewegen. Internetzugang selbst wird allerdings als Grundrecht angesehen und entsprechend vorangetrieben. Zur sich etablierenden ‘Digitalkultur’ gehört auch, dass bei Projekten und Prozessen mit Fehlern und situativem Anpassungsbedarf gerechnet wird. Siehe Überblick unter https://www.bertelsmann-stiftung.de/de/publikationen/publikation/did/default-7b774a0527-2

Ein Beispiel für den Einsatz von Pol.is ist die Diskussion anlässlich eines Konflikts zwischen Uber und der Taxibranche. Auch Behörden und Nutzende wurden in einen mehrschrittigen Prozess eingebunden, der in die Gesetzgebung mündete. Siehe https://www.tomatleeblog.com/archives/175327886 (Abschnitt Example 2)

Klima-Rat

Ein österreichischer Klima-Rat mit ausgelosten Teilnehmer*innen traf sich 2022 an mehreren Wochenenden, ähnlich dem deutschen Klima-Rat vor der letzten Bundestagswahl. In der österreichischen Variante suchte der Rat auch Input und Feedback vom Rest des Landes, nachdem er selbst schon erhaltene Sachinformationen in Gruppen andiskutiert hatte. Die Eingangsthesen waren also schon das (Zwischen-)Ergebnis einer partizipativen Methode.

„‘Die Online-Beteiligung hilft uns dabei, den richtigen Fokus zu setzen, Themen zu ergänzen, die bisher vielleicht untergangen sind und letztlich die besten Empfehlungen an die Politik zu formulieren,’ ergänzt Paul aus Söding-Sankt-Johann in der Steiermark, Mitglied im Klimarats-Team Ernährung." https://www.ots.at/presseaussendung/OTS_20220427_OTS0096/ab-sofort-der-klimarat-fragt-ganz-oesterreich

Im Nachgang haben Mitorganisatoren vermeidbare Fehler im Ablauf, in der Einbindung in den Prozess festgehalten - von den mittlerweile reichlich gemachten Erfahrungen weltweit können neue Initiativen lernen. Inhaltlich zeigte sich in der Diskussion zum Thema ‘Energie’ eine Aufteilung in zwei Gruppen von 1228 und 211 Teilnehmenden, wobei die kleinere durch überwiegend ablehnende Haltung zu weitergehenden Klimaschutzmaßnahmen charakterisiert war. Grundzüge dieser Position (wie die Relativierung des Problems) sind nicht überraschend; auffällig ist, dass auf eine abstraktere Aussage (Nr. 51 “Klimarat: Österreich muss im Klimaschutz global eine Vorbildrolle übernehmen.”) die Ablehnung noch viel eindeutiger ist (3% pro, 82% contra) als bei konkreteren Statements, die die Gruppe mehrheitlich ablehnt. (Nr. 29 “Klimarat: Ich bin bereit, Windräder auch in meinem näheren Umfeld zu akzeptieren.” 25% pro, 61% contra).

An dieser Stelle nur noch ein Beispiel, das dafür stehen soll, dass der Reiz in der Zusammenschau verschiedener Abstimmungen besteht. Nr. 36 “Klimarat: Produkte und Dienstleistungen, die das Klima belasten, sollen einen deutlich höheren Preis haben als klimafreundliche Produkte und Dienstleistungen” erhält bei der kleinen Gruppe 18% pro, 60% contra. Noch höhere Ablehnung erntet Nr. 50 “Klimarat: Klimaschutz ist so dringend und muss umgesetzt werden, auch wenn zeitnah keine sozialen Ausgleichsmaßnahmen möglich sind.” (4% pro, 76% contra, dagegen 47 % pro, 33% contra bei der großen Gruppe), was die Vermutung bestätigen könnte, die mangelnde Sozialverträglichkeit der Maßnahme ist ausschlaggebend. Doch auch Nr. 188 “CO2 muss stärker bepreist werden, aber dafür müssen ärmere Haushalte auch mehr Zuschuss bekommen” bekommt 7% pro, 65% contra (bei geringerer Beteiligung). Verteuerung als solche scheint ein rotes Tuch zu sein, während die Zustimmung für Förderung und Information einen Konsensbereich mit der großen Gruppe bildet (z. B. Nr. 11, Nr.32).

Links zum Beispiel: https://pol.is/report/r8nssrnnnf2bewvtd5f5h (So sieht ein Bericht aus) https://compdemocracy.org/Case-studies/2022-Austria-Klimarat/

Weiteres Beispiel: Die mittlerweile wieder abgeebbte Bewegung ‘Aufstehen’ um Sahra Wagenknecht experimentierte ebenfalls mit Pol.is. Interessant u. a. bezüglich sehr hoher Teilnehmerzahl, Metadaten und technischen Details. https://www.youtube.com/watch?v=1yh2yKHUKU8
https://pol.is/report/r6xd526vyjyjrj9navxrj

Vorläufiges Fazit

Pol.is ist keine Wundertechnik. Auch weil ich von ‘richtiger’ KI in diesem sensiblen Zusammenhang nichts Gutes erwarte, ist das einfache Prinzip aus meiner Sicht aber kein Nachteil. Es bedeutet nur, dass wir Menschen aktiv überlegen und ausprobieren müssen, wann und wie dieses Instrument eine Unterstützung sein kann. Oder was man daran ändern könnte - im Video unten geht es z. B. auch um mehr Antwortmöglichkeiten. Dreh- und Angelpunkt ist für mich die kollaborative Feinarbeit an Formulierungen, die das Rätselraten minimieren, wie Abstimmungsergebnisse zu deuten sind. Ein eher enger gefasstes Thema kann für diese Klärung förderlich sein.

Es klingt vielleicht etwas hochtrabend immer wieder von Demokratie zu sprechen, aber gerade aktuell ist ja greifbar, dass Zeichen gesetzt, aber eben auch vernünftige Praktiken demonstriert werden müssen. Ich sehe keinen Grund, warum man nicht auf lokaler Ebene so eine Mischform aus Umfrage und Debatte einführen und kultivieren sollte.

Eventuell ergeben sich dann überraschende Gemeinsamkeiten (oder Differenzen), präzisere Formulierungen oder Aufschlüsse darüber, ob z. B. bestimmte Fakten doch noch zu unbekannt sind. Was bei der automatischen Präsentation ganz gut gelingt ist Minderheitsmeinungen nicht untergehen zu lassen, ohne die proportionale Einordnung aus dem Blick zu verlieren. Die Frage, wie repräsentativ die Ergebnisse sind, hängt natürlich wieder vom Organisieren der Teilnahme ab.

Wie ist eure Meinung dazu? Könnt ihr euch vorstellen solche Diskussionen auch hier auszuprobieren und wenn ja, zu welchen Themen?

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Link:
https://www.youtube.com/watch?v=b4j_2JDh_Rc (Vortrag Colin Megill [ca. 20 min.] und anschließende Fragerunde)

#demokratie #digitalisierung