Autor: Tobias Escher

Masterarbeit zu Schüler*innenpartizipation während der Corona-Pandemie

Im Rahmen ihrer Masterarbeit im MA Sozialwissenschaften an der Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf hat sich Maria Antonia Dausner mit den Herausforderungen von Schüler*innenpartizipation während der Corona-Pandemie beschäftigt, und dabei ausgewählte Grundschulen in NRW in den Blick genommen.

Zusammenfassung

Partizipation von Schüler:innen ist sowohl rechtlich in der UN-Kinderrechtekonvention verankert als auch aus demokratiepädagogischen und entwicklungspsychologischen Gründen von Bedeutung. In der Schule gibt es jedoch vielfältige Herausforderungen und Risiken, die diese im Alltag erschweren und dazu führen, dass Schüler:innenpartizipation oft nicht umfänglich gewährleistet wird. Während der Covid-19 Pandemie und den damit verbundene Schulschließungen wurde der Schulalltag unterbrochen und kollektive Lernprozesse konnten nicht stattfinden. Mit Bezug auf den komplexen Charakter von Schüler:innenpartizipation stellt sich daher die Frage, welche Folge die Herausforderungen im Rahmen der Schulschließungen und dem Online-Unterricht für Schüler:innenpartizipation haben. Es ist davon auszugehen, dass Schüler:innenpartizipation nicht in demselben Umfang weitergeführt wurde. Daher ist insbesondere von Interesse, welche Beispiele guter Schüler:innenpartizipation es gibt und wie diese aussehen können. Dazu wird folgende konkrete Forschungsfrage gestellt: Wie konnte gute Schüler:innenpartizipation während den Covid-19 bedingten Schulschließungen aussehen?

Um diese Frage zu beantworten, wurden qualitative leitfadengestützte Interviews an drei Grundschulen in Nordrhein-Westfalen durchgeführt. Diese Schulen wurden ausgewählt, da aufgrund ihrer Teilnahme am Landesprogramm-Kinderrechteschulen davon auszugehen ist, dass Schüler:innenpartizipation ein großer Stellenwert beigemessen wird. Es wurden insgesamt sechs Interviews mit der Schulleitung und Lehrkräften sowie Schüler:innen geführt, die nach dem Vorgehen der qualitativen Inhaltsanalyse von Mayring ausgewertet werden.

Anhand verschiedener Dimensionen von Partizipation zeigte sich, dass weniger Partizipationsformate weitergeführt wurden, Partizipation weniger intensiv war und Schüler:innen bei weniger Themen mitbestimmen konnten. Bei der Frage, was rückblickend hätte anders gemacht werden können, wurde gesagt, dass es kaum Verbesserungsvorschläge gibt und nichts anders gemacht worden wäre. Daran wird die Diskrepanz zwischen theoretischer Relevanz und praktischer Umsetzung deutlich und stellt insbesondere die Bedeutung von Schüler:innenpartizipation in Frage. Zudem zeigte sich, dass Schüler:innenpartizipation abhängig von dem Willen der Erwachsenen ist, diese zu ermöglichen und umfänglich umzusetzen. Eine konkrete Möglichkeit, Schüler:innenpartizipation weiterzuführen, stellte einen Wechsel in den digitalen Raum und das Nutzen von Lernplattformen sowie Videokonferenzen dar. Hier eröffnete sich ein neues Potential für Schüler:innenpartizipation, welches es zukünftig auszuschöpfen gilt. Trotz der Herausforderungen wurden teilweise auch in informellen Formaten Partizipationsmöglichkeiten für Schüler:innen geschaffen. Diese ermöglichten Raum für Austausch und Zusammenkommen, was vor dem veränderten (Schul-)Alltag der Schüler:innen von besonderer Bedeutung ist.

Publikation

Dausner, Maria Antonia (2022): Möglichkeiten von Schüler:innenpartizipation während den Covid-19 bedingten Schulschließungen – eine Analyse am
Beispiel von Grundschulen in Nordrhein-Westfalen. Arbeit zur Erlangung des M.A. Sozialwissenschaften am Institut für Sozialwissenschaften der Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf. (Download)

Übersicht über Ansätze computerbasierter Textanalyse zur Unterstützung der Auswertung von Beiträgen aus Öffentlichkeitsbeteiligungen

In diesem Artikel in der Zeitschrift Digital Government: Research and Practice geben Julia Romberg und Tobias Escher einen Überblick über automatisierte Techniken die bereits zur Unterstützung der Auswertung von Beiträgen in Beteiligungsprozessen verwendet wurden. Auf Basis einer systematischen Literaturstudie bewerten sie die Leistungsfähigkeit der bisher eingesetzten Verfahren und zeigen weiteren Forschungsbedarf auf.

Zusammenfassung

Öffentliche Institutionen, die Bürger*innen im Rahmen politischer Entscheidungsprozesse konsultieren, stehen vor der Herausforderung, die Beiträge der Bürger*innen auszuwerten. Unter demokratischen Aspekten ist diese Auswertung von wesentlicher Bedeutung, benötigt gleichzeitig aber umfangreiche personelle Ressourcen. Eine bislang noch zu wenig erforschte Lösung für dieses Problem bietet die Nutzung von künstlicher Intelligenz, wie beispielsweise computer-unterstützter Textanalyse. Wir identifizieren drei generische Aufgaben im Auswertungsprozess, die von der automatisierten Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) profitieren könnten. Auf Basis einer systematischen Literaturrecherche in zwei Datenbanken zu Computerlinguistik und Digital Government geben wir einen detaillierten Überblick über die existierenden Ansätze und deren Leistungsfähigkeit. Auch wenn teilweise vielversprechende Ansätze existieren, beispielsweise um Beiträge thematisch zu gruppieren oder zur Erkennung von Argumenten und Meinungen, so zeigen wir, dass noch bedeutende Herausforderungen bestehen, bevor diese in der Praxis zuverlässig zur Unterstützung eingesetzt werden können. Zu diesen Herausforderungen zählt die Qualität der Ergebnisse, die Anwendbarkeit auf nicht-englischsprachige Korpora und die Bereitstellung von Software, die diese Algorithmen auch Praktikter*innen zugänglich macht. Wir diskutieren verschiedene Ansätze zur weiteren Forschung, die zu solchen praxistauglichen Anwendungen führen könnten. Die vielversprechendsten Ansätze integrieren die Expertise menschlicher Analyst*innen, zum Beispiel durch Ansätze des Active Learning oder interaktiver Topic Models.

Ergebnisse

  • Es gibt eine Reihe von Aufgaben im Auswertungsprozess, die durch die automatisierte Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) unterstützt werden könnten. Dazu gehören i) die Erkennung von Duplikaten, ii) die thematische Gruppierung von Beiträgen, und iii) die detaillierte Analyse einzelner Beiträge. Der Großteil der Literatur in dieser Literaturstudie konzentriert sich auf die automatisierte Erkennung und Analyse von Argumenten, einen Aspekt der detaillierten Analyse einzelner Beiträge.
  • Wir stellen eine umfangreiche Zusammenfassung der genutzten Datensätze und der verwendeten Algorithmen vor, und bewerten deren Leistungsfähigkeit. Trotz der ermutigenden Ergebnisse wurde die deutlichen Entwicklungssprünge, in den letzten Jahren im NLP-Bereich erfolgt sind, bislang kaum für diesen Anwendungsfall genutzt.
  • Eine besondere auffällige Lücke besteht in der mangelnden Verfügbarkeit von Anwendungen, die Praktiker*innen die einfache Nutzung von NLP-basierten Verfahren für die Auswertung ihrer Daten erlauben würden.
  • Der Aufwand zur Erstellung von annotierten Daten, die zum Training von Modellen des maschinellen Lernens notwendig sind, kann dazu führen, dass sich die erhofften Effizienzvorteile einer automatisierten Auswertung nicht einstellen.
  • Wir empfehlen verschiedene vielversprechendsten Ansätze zur weiteren Forschung. Viele davon integrieren die Expertise menschlicher Analyst*innen, zum Beispiel durch Ansätze des Active Learning oder interaktiver Topic Models.

Publikation

Romberg, Julia; Escher, Tobias (2023). Making Sense of Citizens’ Input through Artificial Intelligence: A Review of Methods for Computational Text Analysis to Support the Evaluation of Contributions in Public Participation. In: Digital Government: Research and Practice 5(1): 1-30. DOI: 10.1145/3603254.

Gutachten: Forschungsstand zu Möglichkeiten, Herausforderungen und Grenzen digitaler Beteiligung

Im Rahmen des Standortauswahlgesetzes (StandAG) ist das Bundesamt für die Sicherheit der nuklearen Entsorgung (BASE) mit der umfassenden Information und Beteiligung der Öffentlichkeit im Rahmen des Standortauswahlverfahrens zur Suche und Auswahl eines Standortes für die Endlagerung von hochradioaktiven Abfällen beauftragt. In diesem Zusammenhang hat das BASE im Februar 2022 ein Gutachten zu den „Möglichkeiten und Grenzen digitaler Beteiligungsinstrumente für die Beteiligung der Öffentlichkeit im Standortauswahlverfahren (DigiBeSt)“ beim Düsseldorfer Institut für Internet und Demokratie (DIID) der Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf in Kooperation mit dem nexus-Institut Berlin beauftragt. Dafür wurde unter der Leitung von Tobias Escher eine Aufarbeitung des Forschungsstandes und der aktuellen Entwicklungen (Arbeitspaket 2) erstellt, die in einem ausführlichen Bericht zusammengefasst wurden.

Ausgewählte Erkenntnisse aus dem Bericht lauten:

  • Soziale Ungleichheiten in der digitalen Beteiligung beruhen v. a. auf dem
    Second-Level Digital Divide, d.h. in Unterschieden in den medien- und inhaltsbezogenen Kompetenzen, die für die selbstständige und konstruktive Nutzung des Internets zur politischen Beteiligung notwendig sind.
  • Das Wissen zu Effektivität von Aktivierungsfaktoren ist nach wie vor oft lückenhaft und anekdotisch, dadurch sind Kosten und Nutzen einzelner Maßnahmen für die Initiator*innen häufig nur schwer abzuschätzen.
  • Zur (zielgruppengerechten) Mobilisierung eignet sich nachweislich die persönliche Einladung, aber auch die etablierten Massenmedien spielen nach wie vor eine wichtige Rolle.
  • Breite und inklusive Beteiligung erfordert die Kombination unterschiedlicher digitaler und analoger Partizipationsformate.
  • Beteiligungsformate auf nationale Ebene stehen aufgrund der Komplexität der Themen und der Größe der Zielgruppe vor besonderen Herausforderungen und erfordern daher kaskadierte Verfahren (Verzahnung von Beteiligung auf unterschiedlichen politischen Ebenen) sowie noch neu zu schaffende Institutionen.

Publikation

Lütters, Stefanie; Escher, Tobias; Soßdorf, Anna; Gerl, Katharina; Haas, Claudia; Bosch, Claudia (2024): Möglichkeiten und Grenzen digitaler Beteiligungsinstrumente für die Beteiligung der Öffentlichkeit im Standortauswahlverfahren (DigiBeSt). Hg. v. Düsseldorfer Institut für Internet und Demokratie und nexus Institut. Bundesamt für die Sicherheit der nuklearen Entsorgung (BASE). Berlin (BASE-RESFOR 026/24). Online verfügbar unter https://www.base.bund.de/DE/themen/fa/sozio/projekte-ende/projekte-ende.html .

CAIS AG: KI in der digitalen Öffentlichkeitsbeteiligung

Als Teilnehmende an einem Workshop des Center for Advanced Internet Studies (CAIS) in Bochum haben Julia Romberg und Tobias Escher die Ergebnisse aus der CIMT Forschung zur KI-unterstützten Auswertung von Beteiligungsbeiträgen vorgestellt und mit den anwesenden Expert*innen aus Forschung & Beteiligungspraxis über weitere Möglichkeiten diskutiert, um Künstliche Intelligenz für die Unterstützung von Öffentlichkeitsbeteiligung einzusetzen. Deutlich wurde dabei, dass die Praktiker*innen Potentiale nicht nur bei der Auswertung (Output), sondern auch bei der Aktivierung von Teilnehmenden (Input) sowie bei der Unterstützung der Interaktionen (Throughput) bei Beteiligungsverfahren sehen. Gleichwohl stehen diesen Potentialen Herausforderungen und Risiken gegenüber, unter anderem bei der adäquaten technischen Umsetzung sowie der Sicherstellung von Datenschutz und Diskriminierungsfreiheit.

Der von Dr. Dennis Frieß und Anke Stoll organisierte Workshop fand vom 8. bis 10. Februar 2023 in Bochum statt. Weitere Informationen finden sich auf der Website des Düsseldorfer Instituts für Internet und Demokratie.

3. Praxisworkshop zu ersten Ergebnissen aus den Befragungen in Projektkommunen

Am 30. November haben wir Vertreter*innen der mit uns kooperierenden Kommunen eingeladen, um uns mit diesen über die ersten Ergebnisse aus den umfangreichen Befragungen unserer Forschungsgruppe auszutauschen. Im Mittelpunkt stand dabei die Frage, wie die jeweiligen Beteiligungsverfahren von den Teilnehmenden eingeschätzt werden, und welche Aspekte zur Teilnahme motivieren, oder davon abhalten.

Trotz der Verschiedenheit der von uns untersuchten fünf Projekte (und der bislang z.T. noch geringen Zahl der Teilnehmenden) weisen die Einschätzungen der an solchen Prozessen partizipierenden Personen relativ große Übereinstimmungen auf. Insgesamt zeigen sich eher positive Bewertungen für die Beteiligungsverfahren im Hinblick auf den Diskussionsverlauf und die Transparenz. Gleichzeitig gibt es aber auch in allen Verfahren vergleichbare Herausforderungen. So wird z.B. die Repräsentation der eigenen Interessen als relativ gut bewertet, es werden aber Lücken in der Repräsentation anderer Meinungen wahrgenommen. Auch gelingt nicht immer ein Ausgleich der Interessen. Darüber hinaus sind die Teilnehmenden eher skeptisch, was die tatsächlichen Wirkung der Beteiligungsergebnisse auf den politischen Prozess angeht, wenn sie diese auch nicht ausschließen.

Einschätzung des von den Teilnehmenden besuchten Beteiligungsformats.
N=286 (Altona: 61, Marburg: 22, Offenburg: 40, Ottensen: 158, Wuppertal: 5)

Interessante Unterschiede zeigen sich auch zwischen Teilnehmenden und Nicht-Teilnehmenden. Beispielhaft zeigt die untenstehende Auswertung die Anworten auf die Frage danach, wie der Verkehr in der jeweiligen Kommune in fünf Jahren aussehen sollte. In der Regel befürworten Personen, die am Beteiligungsverfahren teilgenommen haben (T) grundsätzlich eher eine Umgestaltung zur Förderung von Fahrrad- und Fußverkehr als die Personen, die sich nicht an diesen Verfahren beteiligt haben (nT). So finden sich also unter den Teilnehmenden eher Befürworter*innen der Verkehrswende. Allerdings zeigen sich auch hier durchaus Unterschiede zwischen den Verfahren, die darauf hindeuten, dass die Motive sich einzubringen durchaus sehr verschieden ausfallen können – ein Aspekt, den wir in den zukünftigen Analysen weiter verfolgen werden.

Frage: Wie soll der Verkehr in der jeweiligen Kommune in fünf Jahren aussehen?
Dargestellt nach teilgenommen (T) oder nicht teilgenommen (nT) am Partizipationsverfahren
N=1.587 (Altona: 432, Marburg: 417, Offenburg: 254, Ottensen: 342, Wuppertal: 142)

Der Praxisworkshop hatte das Ziel, diese ersten Befunde gemeinsam zu reflektieren, gerade auch im Vergleich des jeweils „eigenen“ Verfahrens mit den Ergebnissen aus den anderen untersuchten Kommunen. Dieser Austausch hat uns wichtige Hinweise auf mögliche Zusammenhänge geliefert und verdeutlicht, wo weiterer Klärungsbedarf besteht.

Die dargestellten Beispiele sind ein erster Einblick in die große Fülle an Daten, die mit Hilfe der Befragungen gesammelt wurden und die im Jahr 2023 noch erweitert werden wird (siehe Hintergrund unten). Der gemeinsame Austausch mit den kommunalen Partner*innen hatte daher auch den Zweck, genauer zu klären, welche Informationen für die kommunale Beteiligungspraxis relevant sind, und in welchen Formaten die gemeinsamen Diskussionen am sinnvollsten fortgeführt werden können.

Wir bedanken uns recht herzlich bei unseren Partner*innen für Ihre Zeit und Ihre Ideen!

Zum Hintergrund

Im Rahmen unserer Forschung interessieren wir uns insbesondere dafür, welche Rolle Bürger*innenbeteiligung beim Gelingen der Verkehrswende spielen kann. Dafür untersuchen wir unter anderem fünf verschiedene Beteiligungsverfahren:

Für jedes Projekt wurde von uns ein umfangreiches Programm an Befragungen durchgeführt. Dafür haben wir zum einen eine Zufallsauswahl aus der gemeldeten Bevölkerung mit einem Fragebogen angeschrieben. Zum anderen wurden von uns im Rahmen der verschiedenen Beteiligungsformate Teilnehmer*innen befragt. Die folgende Tabelle vermittelt einen Überblick über die Befragungszeiträume einschließlich der Ausschöpfungsquoten der von uns durchgeführten Bevölkerungsbefragungen. Insgesamt wurden bislang rund 1.600 Personen befragt, von denen rund 300 an einem der untersuchten Beteiligungsverfahren teilgenommen haben.

Übersicht über durchgeführte Befragungen von Bevölkerung und Teilnehmenden (Prozentwerte geben Rücklaufquoten der Bevölkerungsbefragung wieder)

Stellenangebot: Hilfskräfte für Forschungsgruppe

Die Forschungsgruppe CIMT (Citizen Involvement in Mobility Transitions) am Institut für Sozialwissenschaften der Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf erforscht die Potentiale und Probleme von Bürger*innenbeteiligung an der Verkehrswende in deutschen Kommunen.

Für unser Team suchen wir zum 1. Februar 2023 bzw. zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine

Studentische Hilfskraft (SHK) bzw.
Wissenschaftliche Hilfskraft mit Bachelorabschluss (WHB)

Ausführliche Informationen finden Sie in unserer Ausschreibung. Bewerbungsfrist ist der 5. Dezember 2022.

Befragung „Nachhaltige Mobilität von Fußballfans“

Im Rahmen seiner Abschlussarbeit im Masterstudiengang Sozialwissen-schaften bei unserer Forschungsgruppe untersucht Herr Jan Krebs, wie nachhaltig die Mobilität von Zuschauerinnen und Zuschauern bei Bundesligaspielen ist. Konkret geht es darum herauszufinden, mit welchen Verkehrsmitteln die Fans zum Stadion kommen und welche Rolle dabei verschiedene Faktoren wie z. B. die Lage des Stadions, die Terminansetzung oder die Größe des Vereins spielen.

Dafür bitten wir aktuell alle Vereine der 1. Bundesliga, 2. Bundesliga und 3. Liga der Saison 2018/2019 um Mithilfe! Wenn Sie für einen der Vereine arbeiten, so möchte ich Sie herzlich um Ihre Mitarbeit bitten. Für jede Liga haben wir einen kurzen Fragebogen vorbereitet. Die Beantwortung sollte nur wenig Zeit in Anspruch nehmen. Wenn Sie keine konkreten Zahlen zur Beantwortung der Fragen im Fragebogen vorliegen haben, nehmen Sie gerne eine grobe Schätzung vor.

Fragebögen

  1. Liga (Saison 2018/19)
  2. Liga (Saison 2018/19)
  3. Liga (Saison 2018/19)

Wir möchten Sie bitten, die Fragen bis zum 22.04.2022 zu beantworten.Sie können den Fragebogen bequem am Computer ausfüllen und per E-Mail als PDF an Herrn Krebs schicken (Jan.Krebs@uni-duesseldorf.de).

Die neu gewonnen Daten sollen aufbereitet und wenn möglich, in einer wissenschaftlichen Publikation veröffentlicht werden, die darstellt wie Fuß-ballfans in Deutschland zum Stadion gelangen und wie nachhaltig deren Mobilität ist. Mit der Rücksendung des Fragebogens willigen Sie ein, dass die Daten für eine solche wissenschaftliche Publikation genutzt werden könnten.

Als Ansprechpartner für alle Ihre Fragen und Anregungen steht Ihnen Her Krebs unter Jan.Krebs@uni-duesseldorf.de zur Verfügung.

Für Ihre Teilnahme möchten ich mich im Voraus recht herzlich bedanken.

2. Praxisworkshop zur automatisierten Auswertung von Beteiligungsbeiträgen

Am vergangenen Freitag haben wir im Rahmen unseres 2. Praxisworkshops erste Ergebnisse zu unseren aktuellen Arbeiten zur automatisierten Auswertung von Beteiligungsbeiträgen vorgestellt. Insgesamt hatten wir 12 Teilnehmende, die in verschiedenen Rollen (Stadtplanung, Bürger*innenbeteiligung, Dienstleistung als Planende oder für Partizipation) mit der Auswertung von Beteiligungsbeiträgen Erfahrung haben.

Zu Beginn haben wir einen Ansatz vorgestellt, um einzelne Sätze in Beteiligungsbeiträgen als Vorschlag oder Zustandsbeschreibung (beziehungsweise beides oder nichts davon) zu klassifizieren. Das funktioniert in der Praxis auch automatisiert schon ziemlich gut, wie auch unserer Veröffentlichung in den Proceedings of the 8th Workshop on Argument Mining zu entnehmen ist.

Beispiel für die Kategorisierung eines Beitrages in Sätze mit Vorschlag oder Zustandsbeschreibung: links die automatisierte Klassifikation, rechts die manuelle Kodierung. Auch wenn das Modell noch Fehler macht, ist die Zuverlässigkeit insgesamt schon sehr hoch.

Die Expertinnen und Experten konnten die Zuordnung in der Regel nachvollziehen, allerdings trifft es nur teilweise den Bedarf in der Beteiligungspraxis. So lassen sich aus Beschreibungen von Situationen vor Ort in der Regel auch häufig Vorschläge ableiten, bzw. aus Vorschlägen auch Einschätzungen der Situation vor Ort. Hier würde zunächst einmal vor allem eine Hervorhebung von solchen inhaltlich relevanten Sätzen (im Gegensatz zu allgemeinen Informationen im Beitrag) weiterhelfen, um eine Konzentration auf das Wesentliche zu ermöglichen. Auch wäre eine Unterscheidung in konkrete Vorschläge vs. allgemeine Forderungen oder Kritik an bestehenden Verhältnissen denkbar.

Eine von allem geteilte Feststellung war, dass der Auswertungsprozess immer das Lesen und Abwägen jedes einzelnen Beitrags durch die Verantwortlichen erfordert, nicht zuletzt um sicherzustellen, dass alle Beiträge gleich und fair behandelt werden. Während eine Vorsortierung oder eine Priorisierung wichtig ist, um die Bearbeitung durch die Verantwortlichen zu erleichtern, darf ein Algorithmus nie die finale Entscheidung über die aus einem Beitrag erwachsenden Konsequenzen haben. So ist auch sichergestellt, dass mögliche Fehlzuordnungen im Rahmen der automatisierten Klassifikation erkannt werden und die Entscheidungsprozesse transparent und nachvollziehbar bleiben.

Als Folge dieser grundlegenden Feststellung muss eine Automatisierung also vor allem darauf angelegt sein, die mit der Auswertung betrauten Personen in ihrer praktischen Arbeit zu unterstützen. Die Teilnehmenden des Workshops haben dabei vor allem die Rolle der thematischen Klassifikation von Beiträgen betont. Im Kontext der Verfahren im Fokus von CIMT, erfordert das hier vor allem die Zuordnung von Beiträgen zu verkehrsrelevanten Kategorien. Dabei gilt es zwischen generischen und prozess-spezifischen Kategorien zu unterscheiden. Einerseits gibt es eine ganze Reihe von Themen, die für alle Beteiligungsverfahren mit einem Mobilitätsfokus relevant sind. Dazu zählt die Erkennung von Verkehrsmitteln oder bestimmten verkehrsrelevanten Themen, z.B. Verkehrssicherheit oder Mobilitätsmanagement. Diese eignen sich insbesondere für Verfahren, die überwachtes Lernen anwenden, da die Erkennung vorab (auch auf anderen, vergleichbaren Datensätzen) trainiert werden kann. Im Gegensatz dazu haben viele der Beteiligungsverfahren aber auch immer spezielle Themen, die nicht vorab feststehen, sondern sich erst in der konkreten Beteiligung ergeben. Hier müsste dann gegebenenfalls auf nicht-überwachte Verfahren zurückgegriffen werden, die dann nach Abschluss eines Verfahrens die Menge der Beiträge nach Ähnlichkeiten (z.B. in der Wortverteilung) analysieren und clustern.

Zusätzliche inhaltliche Klassifikationen, die im Rahmen des Workshops vorgeschlagen wurden, umfassten:

  • die Verortung von Vorschlägen (an der wir auch schon arbeiten)
  • die Erkennung von Vorschlägen, die rasches Handeln erfordern (z.B. Hinweis auf akute Gefahrenstellen)
  • Unterscheidung der Konkretheit von Vorschlägen (an der wir auch schon arbeiten)

Darüber hinaus wollten wir von den Workshopteilnehmenden wissen, in welcher Form eine solche Automatisierung dann auch den Auswertungsprozess sinnvoll unterstützen kann. Dazu haben wir einige mögliche Vorschläge für die Visualisierung der durch die Modelle vorgenommenen Klassifikationen gezeigt.

Beispielhafte Visualisierung der Funktionalität einer möglichen Softwareanwendung, die zu einem Beitrag thematisch ähnliche Beiträge anzeigt und eine weitere Filterung (z.B. nach räumlicher Nähe) erlaubt.

Hier war eine deutliche Präferenz für die Möglichkeit, gleichzeitige mehrere Themenschwerpunkte auswählen und visualisieren zu können (Anzeige von Schnittmengen). Um die auf Natural Language Processing basierenden Modelle in der Praxis auch anwendbar zu machen, bedarf es darüber hinaus einer geeigneten Softwarelösung, für die noch weitere Anregungen gemacht wurden:

  • die Visualisierung der klassifizierten Beiträge, z.B. eine Übersicht über alle Beiträge einer Kategorie
  • Möglichkeit der manuellen Nachkodierung von Beiträgen zulassen
  • Ausgabe von Überblickstatistiken über alle Beiträge eines Verfahrens (z.B. Anzahl der Vorschläge in einer bestimmten Kategorie)
  • Angabe eines Zuverlässigkeitswerts als Indikator dafür, wie „sicher“ sich der Algorithmus bei der Zuordnung ist
  • weitergehende Informationen zu Beiträgen erfassbar machen, z.B.
    • gelesen/ungelesen
    • Bearbeitungsstatus
    • Verantwortlichkeiten

Wir bedanken uns bei allen Teilnehmenden für die Zeit und den wichtigen Input. Insgesamt konnten wir damit wertvolle Erkenntnisse für die weitere Entwicklung von Analysewerkzeugen gewinnen. Einige davon befinden sich aktuell bereits ohnehin in der Entwicklung (z.B. die Erkennung von Verortungen oder die thematische Kodierung). Wir sind zuversichtlich, dazu bald weitere Ergebnisse zu präsentieren und damit einen weiteren Schritt zu machen, um die Verantwortlichen in der Beteiligungspraxis gezielt bei der Auswertung zu unterstützen.

Online-Bürgerveranstaltung in Heckinghausen am 20. Mai 2021

In Wuppertal Heckinghausen findet aktuell eine städtebauliche Verkehrsuntersuchung statt, in deren Folge die Straßen im Stadtteil in den nächsten Jahren umgestaltet werden sollen. Am 20. Mai hat die Stadt Wuppertal dazu einer Online-Bürgerveranstaltung durchgeführt, um über den aktuellen Projektstand zu informieren und mit den Bürgerinnen und Bürgern in Austausch zu treten.

Im Rahmen unserer wissenschaftlichen Forschung befragen wir die Teilnehmenden an dieser Veranstaltung. Wenn Sie die Veranstaltung besucht haben und an unserer Befragung teilnehmen möchten, nehmen Sie bitte Kontakt mit uns auf unter cimt-erhebung@hhu.de.

Auftaktkonferenz der SÖF-Nachwuchsgruppen in Bonn

Am 9. & 10. März 2020 fand in Bonn die kombinierte Auftakt- und Statuskonferenz aller Nachwuchsgruppen statt, die im Rahmen des BMBF Programms Forschung für Nachhaltige Entwicklung (FONA) in der Sozial-ökologischen Forschung gefördert werden. Insgesamt werden aktuell fast 20 Nachwuchsgruppen gefördert, die sich im Rahmen der zweitägigen Konferenz vorstellten.

Als Teil der jüngsten Förderrunde aus dem Jahr 2019 haben wir uns den anderen Gruppen mit einem Kurzvortrag und einem Poster vorgestellt.

Eine Übersicht über alle aktuell geförderten Nachwuchsgruppen findet sich auf der Seite des BMBF.