Wie eine Software den UBER-Konflikt in Taiwan löste

Das Startup pol.is möchte mit Algorithmen alle Meinungen zu einem Thema visuell einfangen. Dank der Software soll sich das “bessere Argument” bei politischen Entscheidungsprozessen durchsetzen. pol.is wird in Taiwan für sämtliche Entscheidungen der Regierung eingesetzt.

Als 2014 die sogenannte Sonnenblumen-Revolution im Gang war, demonstrieren Tausende von Studenten gegen das Freihandelsabkommen der Regierung Taiwans mit Peking. Wochenlange Besetzungen des Parlaments waren die Folge. Die Studenten waren frustriert, denn das Abkommen wurde durchgesetzt. Die Stimmung drehte sich im Januar 2015. Die Oppositionspartei gewann die Wahl. Die neue Regierung unter der Präsidentin Tsai Ing-Wen waren Bürgeranliegen und Forderungen nach Transparenz aufgeschlossener. Plötzlich begannen Hacker und neu gewählte Politikerinnen und Politiker kollaborativ an Reformen zusammenzuarbeiten.

Liz Barry schrieb über die Aufbruchstimmung auf dem Demokratie-Medienportal Civichall.org: “Als ich im Mai 2016 am Summit.g0v.tw in Taiwan war, habe ich gesehen, wie intensiv Mitglieder der Open Source-Bewegung und Taiwans neue Regierung miteinander zusammengearbeitet haben. Diese Triage zwischen Zivilgesellschaft, Regierung und Medien nennt man vTaiwan. Das v steht für virtual. vTaiwan ist also ein Prozess, in der Technologie, Medien und das politische Establishment sowie die Zivilgesellschaft sich permanent austauschen und gemeinsam an Gesetzesentwürfen arbeiten. In der Republik mit über 25 Millionen Einwohnern gehört der Einsatz von zivilgesellschaftlichen Partizipationstechnologien zum politischen Alltag. Die wichtigste Software ist pol.is. Mit ihr lassen sich Debatten anhand von Machine-Learning-Prozessen visualisieren und ordnen. Ich habe mit Colin Megill, dem Gründer des amerikanischen Startups gesprochen.

Der Gründer von pol.is heisst Colin Megill, Politikwissenschaftler und Software-Entwickler. Ereignisse wie Occupy Wallstreet und der arabische Frühling haben ihn politisiert. Seither beschäftigt ihn die Frage: Wie müssen die Rahmenbedingungen aussehen, damit eine konstruktive Debatte im Netz mit Tausenden von Teilnehmern entsteht?
Der Gründer von pol.is heisst Colin Megill, Politikwissenschaftler und Software-Entwickler. Ereignisse wie Occupy Wallstreet und der arabische Frühling haben ihn politisiert. Seither beschäftigt ihn die Frage: Wie müssen die Rahmenbedingungen im Netz aussehen, damit eine konstruktive Debatte mit Tausenden von Teilnehmern entsteht?

Warum mischen Amerikaner in der Digitalpolitik von Taiwan mit? Er und sein Team haben an einem Open Source-Anlass Audrey Tsang, kennengelernt, sagt Megill. Tsang ist seit letztem Jahr amtierende Digitalministerin. In Taiwan gibt es seit jeher eine lebendige Kultur des zivilgesellschaftlichen Engagement, die stark von Software-Entwicklern und Hackern geprägt ist.  “Das ist wie wenn Washington und das Silicon Valley miteinander verschmolzen würde. An der einen Küste befinden sich die politischen Köpfe, an der anderen die Tech-Freaks. Ein Paradies” sagt Megill. Anwendungen und Programme für einen besseren öffentlichen politischen Diskurs haben hier eine Tradition: Browser-Plugins oder interaktive Visualisierungen, die Fake News entlarven und Ausgaben der Regierungen darstellen – alles Themen, mit denen sich der Westen heute beschäftigt- sind hier längst etabliert.  Die Digitalministerin Tsang, eine Transgender-Frau, war selber jahrelang in der Hackerszene unterwegs.

Megills Ziel ist die Zusammenkunft aller stimmberechtigten Teilnehmer, die gemeinsam über ein Thema beraten – es ist kein Zufall, dass die Software den Namen “pol.is” trägt. Man orientiert sich dabei an die Polis der athenischen Demokratie, dem Stadtstaat bei der alle Bürger -bis auf Frauen und Sklaven- auf einem grossen Platz über Angelegenheiten der Stadt diskutierte und im Anschluss abgestimmt haben. Dieses Ideal der öffentlichen, inkludierenden Agora schwebt Megill auch im Netz vor.

Machine Learning für die Demokratie

Der Gründer von pol.is hat einen politikwissenschaftlichen Hintergrund. Ihn interessierte schon im Studium, wie man Debatten mit Massenbeteiligung so organisieren kann, dass ein Mehrwert geschaffen wird und Eskalation vermieden wird. Nach seinem Abschluss hatte er keine Lust in die Unternehmenswelt zu gehen. Stattdessen pflanzte er während einigen Jahren als Bio-Bauer auf einer Insel im Nordwestpazifik Gemüse an und arbeitete als Lehrer. Als im Jahr 2008 Finanzkrise ausbrach und kurz darauf die Occupy-Proteste und die Demonstrationen auf dem Tahrir-Platz sich ereigneten, trieb ihn wieder die alte Frage um: Wie hätte man die nach den Protesten wichtige Debatte zur Gestaltung des Staats besser organisieren können?

Eines stand für ihn fest: Die sozialen Medien taugen seiner Meinung nichts. “Auf Social Media befinden sich nie alle relevanten Teilnehmer zu einem bestimmten Thema im selben Raum befinden und haben dasselbe Verständnis von einem Problem. Weil nie alle Meinungen gleichzeitig sichtbar sind. Auf Facebook schreien alle durcheinander, niemals kann so ein Konsens entstehen“, sagt Megill.

Er begann daraufhin Entwürfe von digitalen Tools zu skizzieren.  2011 zog er nach Seattle, lernte richtig zu programmieren und gründete zusammen mit Spezialisten für Künstliche Intelligenz die Plattform und das Unternehmen pol.is. Die Erkenntnisse aus dem arabischen Frühling und seine Beobachtungen während seiner Aufenthalte in Ägypten und im Iran flossen in den Code von pol.is ein, wie er sagt.

Doch wie funktioniert dieses Netzwerk? Die Software ist eine Art intelligente Umfragetechnologie, wo die User den Vorschlägen anderer “zustimmen”, “ablehnen” oder  sich “enthalten” können. Zudem kann jeder seine Meinung und seine Vorschläge zu einer konkreten Fragestellung einreichen.

pol.is kommt in einer frühen “Crowdsourcing”-Phase zum Einsatz, also zu Beginn eines Politikformulierungsprozesses, bei dem Ideen und Meinungen gesammelt werden. Die Bevölkerung wird eingeladen, Meinungen abzugeben und Vorschläge einzureichen.

 

Die Regierung Taiwan rief die Bevölkerung dazu auf, ihre Meinung zu UBER kundzutun. Die Software pol.is sammelt und gruppiert die Positionen zu Meinungsclustern, dadurch können ideologische Nähe und Distanz gemessen werden.

 

 

Die Software lernt dabei über die Zeit Diversität und Heterogenität der Teilnehmer intelligent zusammenfassen und abzubilden.  Sie visualisiert und gruppiert Positionen zu „Meinungsclustern“. Eingeloggte User sehen in Echtzeit wie Meinungsblöcke entstehen, sich aufsplitten und kombiniert werden. Am Ende ist ein Meinungs- und Stimmungsbild zu einem Thema sichtbar. Zwei Bürger, die sich beispielsweise über Immigration streiten, stehen sich vielleicht näher, als sie denken. Sie wissen nicht, dass ihre Meinungen Teil der Lösung sein könnten. Die pol.is-Software errechnet und zeigt diese Wege auf. Der Lerneffekt: Anstelle einfach gleichgesinnte Personen zu mobilisieren (wie das auf Social Media der Fall ist) lernen die Teilnehmer die Positionen und Begründungen Andersdenkender kennen. Und „bewegen“ sich damit bei (Offline-)Verhandlungen aufeinander zu, so die Hoffnung der Polit-Unternehmer. Die nächste Stufe wäre die Berechnung eines politischen Konsens. Doch so ausgeklügelt und intelligent ist die pol.is-software noch nicht, wie Megill einräumt.

UBER-Konflikt gelöst

Wie das Ganze konkret funktioniert, soll an einem konkreten Erfolgsbeispiel erläutert werden: Dem Markteintritt des berühmten und umstrittenen Dienstleistungsunternehmen UBER in Taiwan.  In den europäischen Ländern wurde lange dafür gekämpft, das Sharing-Economy-Unternehmen den Gesetzen der „traditionellen“ Taxi-Branche zu unterwerfen. In Deutschland sind gewisse Dienstleistungen wie das Billigangebot UBERPop sogar ganz verboten. In Asien hingegen geht man andere Wege. Entweder es entstanden neue UBERähnliche Konkurrente, indem die Idee der appgesteuerten Nachfrage kopiert worden ist. Oder man hat – wie in Taiwan – die Regulierung des Markts mit einem umfassenden partizipativen Prozess online und offline begleitet.

1875 Teilnehmer haben während einer zweistündigen Live-Debatte auf pol.is ihre Meinungen formuliert und kommentiert. Danach folgt ein öffentlicher Runder Tisch, bei dem alle Entscheidungsträger mitdiskutieren können. Über 20’000 Zuschauer verfolgten die Gespräche im Netz und äusserten sich mit Kommentaren dazu. Im Fall von UBER haben sich die Regierung, die Taxibranche, das Unternehmen UBER und andere app-basierte Beförderungsunternehmen sowie auch Bürger in diesem Prozess auf vier Punkte einigen können:

 

  • Taxis und sämtliche Vehikel des Beförderungsmarkts müssen nicht gelb angemalt sein.
  • Taxifahrten, die app-basiert organisiert werden, haben keine Einschränkungen, solange sie eine Mindestzahl an Metern nicht unterschreiten.
  • Taxifahrten, die app-basiert organisiert werden, müssen die Identität des Fahrers, des Autos, geschätzten Fahrpreis und die Kundenbewertung jederzeit den Nutzern anzeigen.
  • Die Besteuerung der Dienstleistungen muss an das Finanzministerium berichtet werden.

Diese neue UBER-Policy trat im August 2016 in Kraft. Mit pol.is war zum ersten Mal eine nationale Debatte mit der Beteiligung von Tausenden möglich. Danach hat man die Software zur Lösung eines weiteren Dauerbrenners wie dem Verkauf von Alkohol eingesetzt.  Dank der Unterstützung von Digitalministerin Tsang bindet die taiwanesische Regerung pol.is in sämtliche Entscheidungsprozesse ein. Nun sollen alle wichtigen  Entscheidungen von grosser Tragweite  durch vTaiwan und damit auch pol.is “geschleust” werden. Die Regierung Taiwan wäre – wenn sich das Verfahren etabliert – damit eine der partizipativsten Exekutiven weltweit. Ob sich dieses Modell in anderen Regionen durchsetzen könnte, hängt nicht nur vom Design und der einfachen Handhabung der Software ab. Sondern von zwei ganz profanen Faktoren: Von der Digitalkompetenz und dem politischen Willen der Entscheidungsträger, Macht an ihre Bürger abzutreten.

Schreibe einen Kommentar

Deine E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht. Erforderliche Felder sind mit * markiert.