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Volksabstimmungen und Algorithmen in der Schweiz: Intransparente Priorisierung von politischen Informationen

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Wie können Wissenschaften und Gesellschaft zusammenarbeiten, um zu vermeiden, dass Suchmaschinen einen potenziell ungleichen Zugang zu Informationen über Volksabstimmungen in der Schweiz bieten?

Ziel des Projekts

Unsere Möglichkeiten, uns über gesellschaftliche Entwicklungen zu informieren, hängen heute zunehmend von KI-getriebenen Systemen wie Google ab. Die Logiken hinter solchen Suchmaschinen beeinflussen die Funktionsweise demokratischer Systeme wie in der Schweiz, wo Bürger*innen regelmässig in Volkabstimmungen Entscheidungen treffen, massgeblich. KI-gesteuerte Systeme können somit das Funktionieren der direkten Demokratie erleichtern, aber auch beeinträchtigen: Ein besonderes Risiko, das in früheren Forschungen identifiziert wurde, besteht darin, dass diese Systeme verschiedenen Gruppen von Bürger*innen, je nach der Sprache, in der sie nach Informationen suchen, ungleichen Zugang zu Informationen gewähren.

Das Projekt zielt darauf ab, das Bewusstsein für dieses Thema zu schärfen und Wege aufzuzeigen, wie Wissenschaftler*innen, Entscheidungsträger*innen und die Gesellschaft in der Schweiz zusammenarbeiten können, um dieses Risiko des ungleichen Zugangs zu Informationen im Rahmen von Volksabstimmungen zu bewältigen.

2. Februar 2023

Kick-off Franxini Innovation Hub. Kick-off Franxini Innovation Hub. Eine Projektgruppe wird aufgebaut und das Ziel des Projekts festgelegt.

17. März 2023

Boot Camp Sprint für Franxini Hub Teilnehmende, um zu verstehen, wie das Anliegen am besten in die Politik getragen werden kann.

März und April

Interviews werden geführt mit Stakeholdern aus Forschung, Politik und Verwaltung.

9. Juni 2023

Storytelling  Workshop für Franxini Innovation Hub Teilnehmende.

Juli bis September

Erarbeiten einer Lösung in Form eines Whitepapers basierend auf den Stakeholder-Interviews und dem Workshop mit verschiedenen Stakeholdern vom 16. Mai.

Das Projekt-Team

Wir sind drei Kommunikations- und Daten-Wissenschaftler*innen von den Universitäten Zürich und Bern. Unser Ziel ist es, das Bewusstsein für diese Thematik zu stärken und Lösungswege aufzuzeigen.

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