KI für Suffizienz: Beobachtung von Suffizienz und verwandten Konzepten in der Medienberichterstattung

Diese Herausforderung untersucht, wie KI das Verständnis von Suffizienz untermauern kann – indem analysiert wird, wie Suffizienz und verwandte Konzepte wie Postwachstum im öffentlichen Diskurs dargestellt werden, und diese Erkenntnisse in Instrumente für Politik und Handeln umgewandelt werden.

Kontext

Nachhaltigkeit wird zunehmend als zentrale Dimension verantwortungsvoller KI und der digitalen Transformation anerkannt. Über Effizienz und technologische Innovation hinaus richtet sich die Aufmerksamkeit zunehmend auf Suffizienz – die Frage, wie Gesellschaften ihren absoluten Ressourcenverbrauch und Konsum reduzieren und gleichzeitig eine gute Lebensqualität aufrechterhalten können.

Trotz ihrer Bedeutung bleibt Suffizienz:

• schwer messbar und
• im öffentlichen Diskurs ungleichmäßig vertreten.

Gleichzeitig spielen Medien und öffentliche Narrative eine entscheidende Rolle bei:

• der Gestaltung politischer Agenden,
• der Beeinflussung gesellschaftlicher Normen und
• der Ermöglichung oder Einschränkung politischer Maßnahmen.

Der öffentliche Diskurs spiegelt nicht nur Nachhaltigkeitsdebatten wider, sondern legitimiert, hinterfragt oder marginalisiert auch bestimmte gesellschaftliche Entwicklungswege, darunter wachstumsorientierte und auf Suffizienz ausgerichtete Entwicklungsmodelle. Er spielt daher eine Schlüsselrolle bei der Entscheidung, ob wir uns in Richtung wachstumsorientierter, auf Suffizienz fokussierter Wege bewegen.

Jüngste Fortschritte in der KI, insbesondere in der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und der Datenanalyse, bieten neue Möglichkeiten, den öffentlichen Diskurs in großem Maßstab systematisch zu analysieren.

Derzeit mangelt es jedoch an:

• Werkzeugen zur strukturierten Beobachtung von Narrativen im Zusammenhang mit Nachhaltigkeit,
• Metriken zur Bewertung der Sichtbarkeit und Darstellung von Suffizienz sowie
• Methoden, um Erkenntnisse aus dem Diskurs mit Umweltpolitik und politischer Entscheidungsfindung zu verknüpfen.

Beschreibung der Herausforderung

Diese Herausforderung untersucht, wie KI genutzt werden kann, um den Diskurs über Nachhaltigkeit zu überwachen, zu analysieren und dessen Sichtbarkeit zu erhöhen, mit besonderem Fokus auf Suffizienz und Post-Wachstums-Narrative in der Schweiz.

Ziel ist es, praktische, testbare Ansätze zu entwickeln, die:

• Themen im Zusammenhang mit Suffizienz in den Medien und im öffentlichen Diskurs erkennen und verfolgen,
• ermitteln, wie Konzepte wie Suffizienz, planetarische Grenzen und Post-Wachstum dargestellt werden,
• Trends im Zeitverlauf und über verschiedene Quellen hinweg analysieren und
• diese Erkenntnisse für politische Entscheidungsträger, Forscher und die Zivilgesellschaft zugänglich und nutzbar machen.

Primäre Zielgruppe und Entscheidungsschwerpunkt (um zu allgemeine Lösungen zu vermeiden)

Um die Lösungsentwicklung zu lenken, sollten die Teams eine primäre Zielgruppe als Hauptnutzer priorisieren (z. B. politische Entscheidungsträger, öffentliche Verwaltung, politische Entscheidungsträger usw. in der Schweiz und/oder weltweit). Der Prototyp sollte auf ein oder zwei konkrete Entscheidungs- oder Anwendungsfragen ausgerichtet sein, zum Beispiel:

• Agenda-Setting: Welche Themen im Zusammenhang mit Suffizienz gewinnen an Bedeutung und wo?
• Kommunikationsstrategie: Welche Frames dominieren und welche Gegendarstellungen entstehen?

Umfang und thematischer Fokus

Um die Lösungen realisierbar zu halten, sollten die Teams ihren Prototyp auf einen konkreten Themenbereich im Zusammenhang mit Suffizienz konzentrieren und entsprechend eine erste Reihe von Konzepten definieren.

Beispiele für Themencluster sind:

• Wohnen / Wohnraum (z. B. Verkleinerung des Wohnraums, Verdichtung, gemeinschaftliches Wohnen)
• Mobilität (z. B. Reduzierung der Mobilität, Verkehrsverlagerung, autofreie Maßnahmen)
• Konsum und Kreislaufwirtschaft (z. B. Reparatur, Wiederverwendung, Sharing Economy)
• Reduzierung des Energiebedarfs (z. B. Heizen, Kühlen, Effizienz und Suffizienz)

Der gewählte Themencluster sollte im Anwendungsfall klar angegeben werden und dient als Leitfaden für die Datenauswahl, -kennzeichnung und -auswertung.

Die Datenrealität: unsere empfohlenen Ansatzpunkte

Die Teams sollten beschreiben, welche Quellen sie nutzen und warum. Für die Prototypenentwicklung ist es sinnvoll, mit einer überschaubaren Teilmenge zu beginnen (z. B. 2–3 Medien sowie ein Social-Media-Kanal) und iterativ vorzugehen.

Zu den empfohlenen Medientypen/Kanälen gehören:

• Online-Nachrichtenartikel (Schweizer Medien)
• Pressemitteilungen und Positionspapiere (Verwaltung, NGOs, Branchenverbände)
• Parlaments-/Politiktexte (Anträge, Vernehmlassungen, Grundsatzdokumente)
• Social-Media-Beiträge (optional, sofern machbar und im Einklang mit den Zugangsbedingungen)

Sprachen: Deutsch und, wenn möglich, Französisch (DE / FR).

Mindestanforderung: Machen Sie die Datenverfügbarkeit, Zugangsbeschränkungen (Bezahlschranken, Lizenzen) und die Darstellung explizit.

Projekte sollten über rein analytische Modelle hinausgehen und darauf abzielen, nutzbare Werkzeuge oder Systeme zu schaffen, die Folgendes unterstützen:

• evidenzbasierte Politikgestaltung,
• das Verständnis der Öffentlichkeit für Nachhaltigkeitsdebatten sowie
• Umweltpolitik und strategische Entscheidungsfindung.

Zentrale Problemfelder

Projekte können sich mit einem oder mehreren der folgenden Punkte befassen:

1. Themenerkennung und -klassifizierung

• Wie kann KI suffizienzbezogene Themen in großen Mengen von Medieninhalten identifizieren?
• Wie lassen sich Konzepte wie „Suffizienz“ oder Postwachstum erkennen, trotz:
  • indirekter Sprache,
  • unterschiedlicher Terminologie und
  • kontextueller Nuancen

2. Diskursanalyse und Framing

• Wie werden suffizienzbezogene Themen in den Medien dargestellt?
  • Als Chance, Einschränkung, Notwendigkeit oder Kompromiss?
• Wie entwickeln sich Narrative im Laufe der Zeit?
• Welche Akteure und Perspektiven dominieren den Diskurs?

Projekte können auch tiefere strukturelle Dimensionen des Nachhaltigkeitsdiskurses untersuchen, wie zum Beispiel:

• welche Akteure oder Interessengruppen suffizienzorientierte Perspektiven verstärken oder marginalisieren,
• welche Narrative wachstumsabhängige Modelle von Wohlstand und Konsum stärken oder in Frage stellen, und
• wie konsumintensive Lebensstile und ressourcenintensive Praktiken normalisiert oder hinterfragt werden?

3. Messgrößen für den Nachhaltigkeitsdiskurs

• Wie können wir messbare Indikatoren entwickeln für:
  • die Sichtbarkeit von Suffizienz,
  • Arten und Prominenz von Suffizienz-Narrativen sowie
  • Veränderungen in der Darstellung?
• Wie können diese Messgrößen gestaltet werden, damit sie:
  • robust,
  • verständlich und
  • politikrelevant sind?

4. Verknüpfung des Diskurses mit der Umweltpolitik

• Wie können Erkenntnisse aus dem Diskurs in folgende Bereiche einfließen:
  • die Politikentwicklung,
  • regulatorische Prioritäten und
  • Strategien der öffentlichen Kommunikation?
• Wie können KI-Tools Entscheidungsträger dabei unterstützen, sich in komplexen Nachhaltigkeitsdebatten zurechtzufinden?
• Wie können Erkenntnisse aus dem Diskurs dabei helfen, Folgendes zu identifizieren:
  • narrative Hindernisse für eine auf Suffizienz ausgerichtete Politikgestaltung,
  • dominante wirtschaftliche Interessen und konkurrierende politische Rahmenbedingungen sowie
  • aufkommende gesellschaftliche Unterstützung oder Widerstand in Bezug auf Strategien zur Ressourcenreduktion?

Erwartete Ergebnisse

Von den Projekten wird erwartet, dass sie Folgendes entwickeln:

• einen funktionsfähigen Prototyp (technisch oder soziotechnisch), wie zum Beispiel:
  • ein Medienbeobachtungstool
  • eine Plattform zur Diskursanalyse
  • eine Visualisierung oder ein Dashboard
• einen klar definierten Anwendungsfall im Schweizer Kontext
• Dokumentation und Support, bestehend aus:
  • Methodik (z. B. NLP-Ansätze, Datenquellen)
  • Annahmen und Einschränkungen
  • mögliche Verzerrungen