« Parce que nous voulons que chaque ligne de code fasse une différence responsable et durablement positive pour le monde. »

Le 26 mars, nous avons réuni un échantillon remarquablement varié de notre écosystème, programme et soutiens confondus – chercheuses et chercheurs, professionnel·le·s du secteur public, défenseurs d’une IA responsable et de l’open source, mais aussi business angels, philanthropes et praticien·ne·s d’ONG – pour un atelier de co-création intense et plein d’énergie, afin d’interroger et de façonner ensemble l’avenir du Prototype Fund Suisse.

Ce n’était ni une consultation ni un groupe de discussion, mais une véritable session de création collective, menée avec brio par notre responsable de programme et co-CEO d’Opendata.ch, Dr Verena Kontschieder, par l’excellent facilitateur David Suhr et par notre invitée Sophie Tomlinson.

Les membres de la communauté sont peut-être arrivés en tant que participant·e·s, mais ils sont repartis en véritables co-créateurs autour de l’IA, des données et de la technologie responsables et durables, ainsi que des approches expérimentales de leur gouvernance, tant au niveau des produits que des politiques.

Ensemble, nous avons exploré comment le Prototype Fund – à l’origine un incubateur de projets « tech for good » en phase précoce – peut évoluer, et quelles voies pourraient nous y mener. Il en est ressorti des enseignements auxquels nous ne serions pas parvenus seuls, ancrés dans l’expérience vécue et nourris par l’expertise, les propositions sincères et les préoccupations professionnelles des personnes invitées.

Au cœur de la technologie responsable ?

En tant que pays hôte du sommet mondial sur l’IA de 2027, nous sommes fiers de l’écosystème unique et fascinant dans lequel nous avons le privilège d’évoluer.

La Suisse n’est pas seulement une plaque tournante européenne pour de grands acteurs technologiques mondiaux : elle abrite aussi des centres de recherche de premier plan et s’appuie sur une longue tradition de gouvernance démocratique et locale.

Pour ajouter une dimension de création de communauté, nous avons choisi d’organiser notre atelier dans un lieu qui accueillait aussi After the Algorithm, un festival immersif de dix jours consacré à la culture de l’IA, qui a emmené aussi bien des retraité·e·s que des préadolescent·e·s dans un voyage au cœur de la pensée algorithmique. C’est dans cette rencontre entre le global et le très local que naissent souvent les conversations honnêtes sur l’IA.

Ce que les échanges ont fait émerger

Cinq thèmes se sont clairement dégagés de nos discussions :

Une IA responsable a besoin d’une méthode, pas seulement d’un manifeste. L’expression « IA responsable » risque de devenir une « aspiration sans application ».

Les participant·e·s ont été vigilant·e·s sur ce point : comment mettre ces principes en œuvre dans de vrais projets, avec de vraies contraintes ?

La méthodologie itérative et expérimentale du Prototype Fund fait partie de la réponse, et des initiatives internationales dans le domaine expérimental des données et de l’IA – prototypes de politiques publiques, gouvernance agile ou bacs à sable réglementaires – offrent des modèles utiles dont s’inspirer.

Financer la technologie d’intérêt public est un défi structurel. Alors que les budgets philanthropiques sont sous tension et que le capital-risque reste axé sur la rentabilité, la question du financement à grande échelle de la « tech for good » devient pour nous urgente.

Une personne a demandé sans détour si une IA responsable et durable devait seulement être évaluée à l’aune des marges bénéficiaires.

Le Prototype Fund y voit une opportunité :

• cartographier les réseaux de bailleurs de fonds partageant les mêmes valeurs,
• faciliter des partenariats, et
• défendre la technologie d’intérêt public selon ses propres critères.

L’ADN démocratique de la Suisse est un atout. La répartition régionale du pouvoir et la culture suisse de la gouvernance participative offrent une occasion singulière : ce pays peut-il s’appuyer sur ses structures subsidiaires à plusieurs niveaux pour que l’IA touche réellement la vie des gens et des communautés locales ? C’est l’une des questions les plus fécondes de la journée, et nous continuons d’y réfléchir.

Ce qui fait la « Swissness » peut être un avantage stratégique. Les participant·e·s nous ont encouragés à ancrer les futurs travaux du Prototype Fund dans des domaines où la Suisse a une réelle profondeur : durabilité environnementale, infrastructures démocratiques, valeur publique et souveraineté numérique. Ce ne sont pas seulement des domaines d’expertise nationale ; ils pourraient bien devenir aussi les thèmes phares du sommet de 2027.

Des défis complexes exigent davantage de coordination. La réponse la plus puissante est un alignement institutionnel guidé par un objectif commun. Cartographier les réseaux, partager les défis, répartir les responsabilités et faire cause commune au-delà des silos : c’est peut-être l’un des leviers les plus efficaces dont dispose une organisation comme le Prototype Fund.

Pourquoi c’est important pour nous

Le Prototype Fund a consacré cinq ans à démontrer que la technologie peut être conçue dès le départ en visant un impact social positif. C’est ce que nous transmettons. Et un atelier comme celui-ci – foisonnant et constructif à la fois, véritablement collaboratif et tourné vers la mise en œuvre – est notre manière de rester fidèles à cette conviction.

Merci à toutes les personnes présentes, qui ont apporté leur expertise et leur franchise. Un merci tout particulier à Sophie Tomlinson de la Datasphere Initiative, à David Suhr de Consense Philanthropy Consulting, ainsi qu’à nos équipes du Prototype Fund et d’Opendata.ch. Ce travail nous appartient à toutes et à tous.

Notre prochain appel à projets approche. Si vous souhaitez rejoindre notre écosystème, en tant que participant·e ou partenaire de mise en œuvre, contactez-nous.

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Tout le monde parle de zéro net – mais comment atteindre cet objectif ensemble ? Malgré que nous n’ayons pas la réponse à cette question, nous vous proposons la chose suivante: un programme de soutien qui a fait ses preuves, qui est méthodiquement structuré et qui aide des équipes interdisciplinaires à développer des solutions technologiques centrées sur l’humain, collaboratives, et destinées à résoudre des défis sociétaux complexes. Bienvenue au Prototype Fund. 

Depuis trois ans, nous apportons notre soutien au développement de projets dans le domaine de la technologie civique et d’intérêt public. Aujourd’hui, nous ajoutons un troisième domaine à notre programme de soutien: la suffisance numérique. 

Cette initiative se base sur la définition que nous avons adoptée, notamment tirée du document intitulé « Digital sufficiency: conceptual considerations for ICTs on a finite planet ». Cette définition englobe quatre dimensions de la suffisance numérique qui, en résumé, couvrent les domaines suivants :

• Suffisance matérielle – moins d’appareils, mais plus durables, réparables et évolutifs  ;
  
• Suffisance logicielle – des logiciels économes en énergie et en données ; 
  
• Suffisance d’utilisation – usage économe en énergie et en ressources des technologies numériques, ou utiliser la technologie numérique pour encourager des pratiques de consommation
  
• Suffisance économique – Usage  de technologies numériques économes en énergie et en ressources pour augmenter la productivité, promouvoir l’économie circulaire et plus encore.

A partir de 2024, nous soutiendrons chaque année au moins deux projets qui se consacrent explicitement à ce nouvel axe de soutien. Grâce aux projets qui sont proposés , nous pourrons  explorer et définir où et comment  la suffisance numérique doit être encouragée afin de contribuer à un développement social durable.

Pourquoi associer la suffisance et le Prototype Fund ?

Les outils technologiques ont le potentiel de promouvoir l’efficacité des ressources, l’économie circulaire, et ainsi contribuer à un monde neutre en CO2. Cependant, il est important de noter que des phénomènes tels que es les effets de rebond et l’induction contraires peuvent contrecarrer ces avantages et potentiellement entraîner une  absence de réduction, voire une augmentation de l’impact environnemental liés à la numérisation et aux innovations technologiques à long terme et à échelle globale   

Il est donc important de contrer les effets négatifs potentiels dès le stade de développement  de ces nouvelles solutions numériques car c’est la c’est  la seule façon de garantir que la technologie contribue avec succès à l’objectif zéro net. Le Prototype Fund soutient les projets dans cette phase de développement précoce et cruciale- ce qui nous permet d’ancrer le concept de suffisance plus fortement dans les communautés technologiques ainsi que dans la structure de notre programme. 

Nous sommes convaincus qu’il faut davantage de solutions systémiques pour faire face à la crise mondiale actuelle. Nous devons abandonner l’idée des  génies technologiques tout-puissants, nous éloigner du solutionnisme et nous tourner  vers des solutions holistiques et collaboratives et en partant de la racine du problème Grâce à sa structure de soutien spécifique, le Prototype Fund a le potentiel de soutenir de manière significative ce processus de transformation et nous comptons sur votre participation pour exploiter pleinement ce potentiel.

Nous encourageons ainsi la suffisance numérique.

Les projets de logiciels et de matériel peuvent toujours être soumis à notre équipe. Cependant, nous encourageons activement les projets qui promeuvent la suffisance numérique sous d’autres formes à se présenter. En cas de doute, même si le code et le fer à souder ne jouent qu’un rôle secondaire dans ton idée de projet sur la suffisance, n’hésitez pas à nous soumettre votre projet. Vos idées de projet nous aideront à mieux comprendre ce que la suffisance peut signifier dans le contexte digital. 

En plus des deux projets  qui se concentrent explicitement sur l’une  des  quatre dimensions, nous continuons à soutenir des projets qui ne sont pas principalement axés sur la suffisance. Nous encourageons tous   les candidats de se familiariser avec ce thème dès la phase de candidature et d’examiner leur propre concept en vue d’une contribution potentielle à la suffisance numérique. 

Si vous avez des doutes quant à la pertinence de votre idée par rapport au thème. Si vous avez des doutes quant à l’éligibilité de votre idée par rapport au thème, n’hésite pas à nous contacter par e-mail et à nous poser tes questions – tu peux nous  contacter par mail  à .

Plus d’informations sur le thème « Suffisance » seront disponibles sur notre site Internet au début de la prochaine phase de candidature (automne 2024). Si vous ne voulez  pas manquer les prochaines inscriptions, abonnez- vous à notre newsletter et suivez-nous sur LinkedIn ou Mastodon. 

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Si vous souhaitez approfondir le sujet de la “suffisance” numérique, vous trouverez des informations entre autres sur les liens ci-dessous (en Allemand et en Anglais).

by Tim Reutemann, Climate Gains

tldr: Very few digital structures are actually verifiable. However, the cost of faking data varies widely by data type and the verification methods, making some data formats are more suitable for verification than others. As a rule of thumb, richer data is more expensive to fake. Public-Private Key cryptography provides some useful tools, but is in and of itself insufficient to ensure verifiability.

Verifiability of digital data and the Paris Agreement

Historically, public funds for climate action have attracted various fraudsters, making donors extremely skeptical. It is also in the nature of international climate collaboration that the people closest to the action have most to gain by lying about the size of the impact. Thus most climate funds and donors prefer to pay for verified impacts only. However, the more scientifically literate donors also understand that the non-existence of an invisible trace gas – the actual “impact” of a climate action – can only be monitored and verified by proxy. Thus the common understanding is that the verification focuses on the monitor-able actions instead.

In my classic example, the real-world action it thus requires verification of a energy efficient stove actually being used to prepare meals in a school.

Making those real-world actions verifiable in a digital native way is crucial in today’s world where almost all data is processed and stored electronically. Even more critically, only digital verification methods can scale without proportionally scaling the cost of verification and thus limiting the speed of scale up of climate action. However, with the constant threat of cyber attacks and fraud, it’s important to understand what verifiability means in the digital world.

The Core Problem

At its core, the problem with digital verifiability is the deep uncertainty of digital systems. Even when a system is considered “secure,” it’s may be only a matter of time until a vulnerability is discovered and exploited. So the recommendations at the end of this article can only be a snapshot of the state of verifiability at the time of publication.

However, all digital data, whether it’s a photo, video, or a series of numbers, is just a binary — a long series of 1101011011101… This means that digital verifiability largely boils down to mathematics. Fortunately, those underlying mathematical properties have remained solid for a long time. There is one mathematical threshold concept without which discussions of digital verifiability is not viable: Asymmetric cost of computation. If you do not know what those words mean, please read the footnote at this end of the article before continuing.

Verifiability of Data Types

Not all data formats are equally verifiable. Some data formats are very hard to fake, while others are almost impossible to verify. Here are three categories of data formats based on their verifiability:

Mathematically Verifiable Data
These are data formats for which there are no known mathematical tricks to break, even with the most powerful computers. Examples of such data include RSA signatures confirming the upload timestamp of a file and the hash of a file, which confirms that the data has not changed since its upload. However, the drawback of this type of data is that it requires reliable private key management, an eldritch art only mastered by a few elite hackers.

Somewhat Verifiable Data
These data formats are in an ongoing arms race against fake data generation technologies, but they currently have the lead. It’s generally cheaper to be truthful with this type of data than to lie, and the difference in effort increases with resolution of the data. Examples of such data include audiovisual data such as videos and satellite images. The underlying math has an asymmetric cost of computation, but the asymmetry is not as extreme as for RSA signatures. Put simply, it is much harder to create a fake video than to detect a less-than-perfect fake, and the higher the resolution, the stronger this effect.

More often than not, these types of data are easier to verify for a human than for a computer — analog to the the “I’m not a robot” / captcha type of problem.

Unverifiable Data
These data formats are easily manipulated and indistinguishable from real data. It’s usually cheaper to fake this type of data than to collect the real data. Examples of such data include text, purely numeric data, data with predictable patterns (e.g. solar energy production can be predicted from weather data) and GPS data.

Verifiability in the digital world, requires an architecture that relies on the second type of data formats and thus makes it prohibitively expensive to create plausible fakes.

On Sensors

Sensors are pieces of hardware that record the physical response of a detector and encode it digitally. The most commonly found sensors are the microphones, cameras, gyroscopes and GPS sensors embedded in every smart phone. Any monitoring system relying exclusively on smart phones can thus rapidly scale over large areas.

While the idea of custom made sensors (e.g. thermometers inside a stove) may sound appealing enough to ignore all privacy concerns, their verifiability is complicated — especially if their technical specifications, including the source code of all drivers and the logic circuits of their electronics is proprietary. Unless the sensor is an actual “secure hardware environment”, the data generated by a thermometer is just purely numeric data and thus falls into the “unverifiable” category.

Tools and Recommendations

Given the extremely low cost and wide availability of smart phone cameras, There is simply no excuse for NOT requiring video evidence for a climate action.

While it is very well possible to lie with a camera by framing and deliberate choice to exclude parts of the real situation from the image, this can be counteracted by enforcing a “script” on video recordings. The cost of creating entirely fake videos is dramatically increased by the addition of such requirements.

One requirement that we use is a 360 degree camera rotation or camera movements from panoramic outdoor view into a room without cuts.

Another requirement that greatly increases the cost of faking a recording is to include a random element in the script that is revealed only shortly prior to the recording — this trick limits the time available to fake the video to the period between the reveal of the random element and the (verifiable) upload date.

Further, the videos can be accompanied by additional weaker data allowing for triangulation:

• GPS Data can be combined with satellite pictures to locate the structures visible in the video (e.g. buildings, trees, hills) — we use the 360 degree shots for this purpose.
• Gyroscope data recorded while filming should match the camera movement — adding to the difficulty of creating a fake.
• Last but not least, verification can be supported by social data. For example, you can require recordings of interviews with local community leaders and keep reputation scores of the local change agents recording the data.

We have a prototype for this approach up and running with our new venture Climate Gains.

Footnote on Asymmetric Cost of Computation: The concept of asymmetric cost of computation refers to the idea that performing certain mathematical operations is much more difficult or resource-intensive in one direction compared to the opposite direction. This property is leveraged in various digital security systems, including public-private key cryptography. In these systems, it is computationally easy to encrypt a message, but difficult to decrypt it without the proper key. The idea of asymmetric cost is a critical component in understanding how digital security systems function and provides a framework for evaluating the feasibility of various verification methods.
Here is a basic explanation in a video, https://www.youtube.com/watch?v=d_FU9tZIo10 resp. as text https://maths.straylight.co.uk/archives/108. If you want to experience asymmetric calculation cost with your own brain, you can try this exercise: “Prime Factorization” is finding which prime numbers multiply together to make the original number.

Calculate the prime factorization for 8507.

Now multiply 181 and 47.
Which way was easier?

We are looking for a dedicated individual with project management and communications experience to continue managing our Prototype Fund (and possibly more). Become part of an agile non-profit, a fantastic team and a great mission: fostering open technologies by and for the people in Switzerland!

Preparing means looking back to learn before moving forward and trying to improve. This is why we systematically evaluated the project applications submitted in spring 2020 for the first funding round of the Prototype Fund. The first funding cycle came to an end with the Demo Day on 2 March at 5.30pm and the second funding round starts on 7 April 2021.

At Opendata.ch and Stiftung Mercator Switzerland, we value transparency and we therefore want to share our findings about the applications received. We started with few expectations about how many applications we would receive and from whom. We were surprised and impressed by the number, quality, and diversity of the projects and the project teams. Our own evaluation identifies some room for improvement – but hey, who doesn’t have that? We already thank you for supporting us to perform at least as well in 2021.

Who wanted to prototype in 2020?

In total, 63 project applications were submitted. The creativity and breath of the ideas were impressive. Figure 1 shows that projects addressed all dimensions of the policy cycle. A majority of projects sought to enable digital democration participation by providing information  (19.5%), which allows citizens and residents to exchange information on specific problems and to understand individual needs or major patterns and trends, and to better informing citizens and residents (16.7%). Tools for proposing ideas (12.4%), taking decisions (11.4%) and other activities (11.4%) were also prominently represented. Each project could tick up to four dimensions to situate their project in the policy cycle.

We aimed for a diverse mix of innovative project ideas as well as for diverse teams. We are convinced that having a (almost) 360° perspective of the challenge tackled is important for the design of a relevant and useful tool for democratic participation. Our impression was that many teams and especially those on the short list of the jury were highly interdisciplinary although we cannot prove it quantitatively. Other aspects of diversity can be more readily described. For example, Team size ranged from one to six with half of applications having four or more team members with most teams consisting of five members (Figure 2).

We present further key figures in Table 1. The average age of the members in a given team was 35. The youngest team had an average age of 25 while the most experienced one was about 55. Most project teams requested close to 100,000 CHF, the maximum amount available per project. Although we were open to funding some smaller projects, we did not receive many such applications.

Regarding gender and geographical diversity, we did decently but there is still room for improvement. We received one third of applications from a female project lead but almost three-quarter of applying team members were male. The French-speaking Swiss (Romands) were also underrepresented relative to their population share in Switzerland (22.8%) with 10% as main applicants (i.e. submitting applicant) and representing 13% of all applicants. Figure 3 shows that applicants live all across Switzerland and even abroad at the time of application. A high share of applicants is based in Zurich. Note that the data is available for a subsample of applicants only. 

Our goal was also to signal openness to non-Swiss citizens which do not have the right to vote in most municipalities and cantons. We succeeded in this endeavor: one fifth of all Prototype Fund applicants did not hold Swiss citizenship.

Who got selected for prototyping?

The five winning projects were at least as diverse as the pool of project applications. Together, their projects cover most dimensions of the policy cycle. The selected teams were highly interdisciplinary, and, except for one, of mixed gender. Age-wise, the team members ranged from recent design graduates and ETH students to experienced IT professionals and pedagogues.

One team was made up from people living in different French-speaking cantons while the other four teams worked in their respective home offices scattered over several Swiss German cantons. Some people spoke neither German nor French nor did they hold the Swiss citizenship but were increasingly fascinated by Swiss democracy.

Will you be prototyping from September 2021?                           

In 2021, we aim again for innovative and high-quality applications from diverse teams from all over Switzerland. We will make special efforts to make the Prototype Fund better known in French-speaking Switzerland, to promote the program among female activists and techies, and aim to receive at least one application from the Ticino in this second funding round.

We look forward to your application! Applications will open at the end of March. Do not hesitate to contact us with your questions.

«Kein Bock auf Demokratie! Politik ist viel zu kompliziert und schlussendlich entscheiden eh die Alten». Egal ob das stimmt oder nicht, aber immerhin gibt uns die Demokratie auch die Werkzeuge in die Hand, um das zu ändern. Doch der Umgang damit will zuerst erlernt werden. Denn nur wer ein Verständnis dafür entwickelt, wie unser Umfeld und unser Land mit Engagement und Partizipation entwickelt werden kann, wird sich auch an den demokratischen Prozessen beteiligen.

Online Werkzeugkiste für politische Bildung

Genau hier setzt voty.ch an. Mit einer Online-Werkzeugkiste für die politische Bildung in Schulen wollen wir helfen, ein Verständnis für die Schweizer Demokratie zu fördern und erste Erfahrungen mit demokratischen Prozessen zu ermöglichen. Nach zahlreichen Gesprächen mit Lehrer*innen und Bildungsorganisationen haben wir nach zwei Monaten Prototyping Anfang November 2020 unser Abstimmungstool lanciert. In Zusammenarbeit mit «easyvote.ch» haben wir Schulklassen aufgefordert, die «Konzernverantwortungsinitiative» und das «Kriegsmaterialgesetz» im Unterricht zu diskutieren, um dann eine Online-Abstimmung durchzuführen. Dabei haben 11 Klassen auf Stufe Sek-1, Gymnasium und Berufsschule mitgemacht, debattiert und schlussendlich ihre Meinung kundgetan. Von den beteiligten Lehrpersonen haben wir wertvolles Feedback erhalten, welches bereits wieder in unsere Plattform eingeflossen ist.

Wir wollen die Stimme der Jugend repräsentieren

Unser Ziel ist es, über tausend Jugendliche abstimmen zu lassen, um so die Jugend in aktuellen politischen Fragen zu repräsentieren und ihr eine Stimme zu geben. Das hat beim ersten Mal noch nicht ganz gereicht, doch wir bleiben dran, werden unser Abstimmungsmodul weiterentwickeln und für den nationalen Urnengang vom März (E-ID Gesetz, Stopp-Palmöl, Verhüllungsverbot) ab dem 5. Februar für Schulklassen aufschalten. 

Digitale Lerninhalte und Diskussionsformate

Gleichzeitig entwickeln wir ein Angebot an digitalen Lerninhalten für die politische Bildung. Neben einer Auswahl an Videos von «SRF mySchool» und dem Bot «Chaty», der Grundbegriffe der Demokratie erklärt, stehen vor allem interaktive Tools (Einzel- oder Gruppenarbeiten) im Vordergrund. Auch die Möglichkeit der Online-Diskussion mit der Klasse ist integriert und ergänzt so die Debatte im Klassenzimmer. 

Kennen Sie engagierte Lehrpersonen (Sek-1/Gymnasium/Berufsschule), welche unsere Online-Werkzeugbox ausprobieren und mitgestalten möchten? Dann schicken Sie sie unbedingt auf voty.ch

“smartask” allows citizens to share their questions, concerns or ideas directly with national parliamentarians. It aims to enable the interaction between citizens and law makers and hence to encourage political participation. In the process of developing such a platform we learned that there is no such thing as failure, as long as you adapt your approach and try again.

So far so good

Before we started prototyping we conducted interviews with three parliamentarians. As they are part of one of our two main target groups, it was important for us to get early feedback and inputs from them. As useful as these interviews were, they also presented the first challenge: to get appointments within the set timeline. As soon as your next steps depend on previous ones, your timeline can easily be blown up. The same lesson applies to user-testing. It is a constant tradeoff between speed and accuracy and we had to learn to find the right balance. For the interviews this meant that although we could not conduct the number we had planned, we still received some qualitative feedback which allowed us to  proceed with confidence. 

…key learning: “Dream big. Start small. But most of all, start.”

Simon Sinek

Part time gives us a hard time

The project team is a joint venture between Politools (Political Research Network) and Liip AG. People from various backgrounds, different places and with diverse work schedules come together for weekly meetings. The common denominator is that most of us work part time – which turned out to be the next challenge: what’s done today can sometimes only be reviewed tomorrow and if necessary changed the day after tomorrow. The fact that everything happens virtually these days makes it somewhat easier, which allowed the following solution: Daily and very short morning-meetings during IT sprint sessions help to quickly exchange on what everyone is planning to work on that day and to ask questions to whoever is available. This guarantees the flow of information and keeps the motivation high.

…key learning: “If a picture is worth a thousand words, a prototype is worth a thousand meetings”

Tom & David Kelley, IDEO

Prototype vs. MVP (Minimum Viable Product)

Since prototyping started in September, ideas have turned into tangible forms. User experience constantly improves, design concepts are refined and more features are implemented. At the end of the day you find yourself pondering over whether a button should be dark yellow or rather pastel. It happens quite often that we lose ourselves in such details instead of putting these resources into other, more important aspects of the tool. Therefore, we have to remind ourselves from time to time that it is all about the minimum viable product and that our primary goal is a functional prototype – not the final product (yet). 😉

…key learning: “Everything should be as simple as it can be, but not simpler”

by Albert Einstein

In September, we kicked off the 3rd iteration of Projekt CH+, together with the Prototype Fund. Our new prototype will  be more playful than previous versions. We are Sophie, Emma, Oliver and Florian, an interdisciplinary team of game designers and we are the youngest team at the Prototype Fund. What we lack in experience, we make up with enthusiasm… and maybe one or two jokes, while we’re at it. Our passion for developing educational games has brought us together. Looking back at the last four months, we can confidently state: Our learnings have made us grow up so much, we feel like we might no longer be the youngest team.

So, does old age come with wisdom? We’ll let you be the judge of that:

Communicating

Game development brings people with various skill sets together. Gameplay, visuals, music and content creators meet to create unique experiences for users. In our case, Emma and Sophie design the visuals, Oliver and Florian write the code. Those who work on a given day, meet online on a daily basis to coordinate and work with visual mockups early on to ensure that we are all on the same page. Even though team meetings do take time from other, seemingly more productive activities, they are absolutely worth the time as we have come up with unique and creative solutions.

Scoping

We are shooting for the moon. As a team, we are not very fond of playing it safe. Where’s the fun in that? Maybe it is the fact that most of us spend quite some of our free time in fantastic game worlds is one of the reasons why we aim for fantastical outcomes in our work. While we continue to aim for the moon, we have learned to plan our journey and know that we need a couple of pit stops before our moon landing.

Being Flexible

While project timelines and development plans provide stability, these plans should not be set in stone while prototyping. Especially when working with an iterative approach, new challenges pop up on a regular basis. Even if we love our initial ideas, staying open to and seeking constructive criticism and implementing feedback even if it means adjusting timelines is key for reaching the moon one day.

Now, dear reader, if you think that all these points are pretty obvious, you are perfectly right. But – a big BUT (and we cannot lie): we’ve realised that there is a big difference between knowing these things and experiencing them.

We are trying to use the best of what game design has to offer in order to make political self-education fun and entertaining for all ages but especially young voters. This is not an easy task and we are constantly being challenged, in our technical fields of expertise but also in our first experiences as a young team under pressure to perform to our own, but also external expectations and aims. In the end, it all comes down to playing towards each other’s strengths and pulling towards the same vision.

Wagen wir die digitale Demokratie oder verzichten wir vorerst auf eine breit abgestützte und zeitgemässe Partizipation? Mit dem Projekt “owlly” wollen wir die Schweizer Demokratie ins 21. Jahrhundert befördern! Wir verfolgen das Ziel, E-Collecting, also das Sammeln, Bescheinigen und Zählen von Unterschriften für Volksbegehren, in der Schweiz zu ermöglichen.

Während der letzten drei Monate durften wir einiges lernen und haben folgende Erfahrungen gemacht, welche wir mit euch teilen möchten:

Austausch

In zahlreichen Gesprächen mit Bürgerinnen und Bürgern, Vertreter*innen aus der Regierung und Campaigner*innen konnten wir viel Lehrreiches über die bisherige Debatte, die Ängste und Sorgen, aber auch die Chancen für E-collecting erfahren. Dabei konnten wir unseren eigenen Wissensstand und somit unseren Horizont erweitern. Das ist insofern wichtig, weil sich noch niemand an eine ganzheitliche Umsetzung von E-Collecting gewagt hat. Bisherige Projekte und politische Vorstösse haben sich jeweils nur mit einem Teilprozess von E-Collecting befasst.

Interdisziplinäres Team

Unser Team besteht aus fünf jungen Männern. Nicht gerade das, was man sich in erster Linie unter einem ausgewogenen Team vorstellt. Dennoch ermöglichen uns die verschiedenen beruflichen Hintergründe das Thema aus unterschiedlichen Blickwinkeln zu betrachten. So haben wir neben einem Software Entwickler und Produktmanager auch einen Geografen, einen Maschinenbauer und einen Grafiker in unseren Reihen. Auch machen verschiedene Nationalitäten und Wohnorte die Zusammenarbeit interessant und lassen viele Einflüsse und Ansichten ins Projekt einfliessen.

Bleib in Bewegung

Von Anfang an haben wir uns zum Ziel gesetzt, jederzeit ein MVP (Minimum Viable Product) zu haben. Zu diesem Zweck haben wir unser Projekt schon zu Beginn in fünf verschiedene Streams aufgeteilt und pro Stream alle zwei Wochen einen Feedback-Loop eingebaut. Das hat uns ermöglicht, jederzeit über einen Teil des Projekts ein Feedback einzuholen. Da wir vor allem in der ersten Projektphase mit Papier-Konzepten oder Click-Dummys arbeiteten, konnten wir so sehr schnell Fehler machen, daraus lernen und die Verbesserungen mit der nächsten Iteration implementieren.

Abschliessend gibt es aber noch das kleine Virus, welches auch unsere Pläne beeinflusst hat, zu erwähnen. Was wir als Team aus den letzten Monaten mitnehmen, ist die Arbeitsweise, an die wir uns zuerst gewöhnen mussten. Wir haben uns alle aufgrund der Corona Situation noch nie zu fünft “in echt” getroffen und vermissen langsam den direkten und persönlichen Austausch. Trotz allem ist es aber auch erstaunlich, was wir bis jetzt trotz dieser Herausforderungen als Team schon erreichen konnten. Wir freuen uns schon jetzt auf ein spannendes Jahr 2021. Denn eines ist für uns jetzt schon sicher: Nach dem Corona Jahr, wo das Sammeln von Unterschriften an seine Grenzen gekommen ist, wird im 2021 das Thema E-Collecting definitiv auf der politischen Agenda der Schweiz landen. 

En Suisse, la politique semble ne jamais s’arrêter. Les réseaux sociaux s’animent de campagnes de votation et d’élection en permanence. Durant l’automne 2020, l’équipe du projet FairElection a rencontré 6 représentant-es de partis politiques à travers la Romandie, avec une incursion par visioconférence en Suisse alémanique. Nous avons parlé élections, primaires et procédures de choix au moment d’établir des listes de candidat-es. A chaque conversation, la même impression: une campagne est toujours en route, les comités et secrétariats de partis ne se mettent jamais sur pause. A travers les vertes contrées d’Helvétie, une élection est toujours en préparation, avec ses comités, ses soutiens, ses coups de fils et ses esquisses d’affiches. Dans ce tourbillon d’activités, tous nos interlocuteurs expliquent que, par-dessus tout, la politique consiste avant tout dans la gestion d’équipe, de l’humain, avec des hommes et des femmes qui veulent se mettre au service de la population. Dans cette gestion d’équipe, le moment du choix des candidat-es est une phase particulièrement tendue. Luttes intestines et conflits d’ego sur fond de grandes déclarations du parti semblent programmés.

Un outil pour la sélection des candidat-es dans les partis politiques

Prenant acte de ces défis, nous rencontrons ces représentant-es de parti pour leur proposer une innovation politique. Grâce au soutien du programme “Prototype Fund”, initiative commune de l’association OpenData et de la Fondation Mercator Suisse, nous sommes en train de développer un outil pour accompagner les partis dans leur processus interne de sélection de candidat-es. L’outil s’appelle “FairElection” et nous voulons en faire un instrument de travail pour tous les partis du pays. 

FairElection permets aux partis de mener et d’expliciter une discussion sur le type de candidat-es qu’ils veulent mettre sur leur liste. Tous nos interlocuteurs ont confirmé que l’ambition de représenter leurs électeurs-trices était cruciale. Pour ce faire, une méthode efficace consiste à choisir des candidat-es qui ressemblent à la population, au moins dans les grandes lignes. La population est diverse ? Les candidat-es à une responsabilité politique devraient l’être aussi afin de renforcer le sentiment d’appartenance des citoyen-nes et de garantir les meilleures décisions politiques possibles.

Bien sûr, les partis rencontrés n’ont pas tous les mêmes objectifs de représentation. Pour certains, la question de l’égalité des genres est clef et les listes sont d’ores et déjà paritaires. Pour d’autres, ce sont plutôt les domaines d’activité qui doivent être mieux représentés, ou les régions, ou encore les différents groupes d’âge. L’outil “FairElection” veut être la plateforme de ce débat, à mener directement au sein des partis: quelle diversité voulons-nous sur nos listes de candidat-es? A quelle population voulons-nous ressembler? Une fois que ces critères sont fixés, comment les appliquer à la sélection de nos candidat-es? Sur la base des réponses choisies par le parti, l’algorithme FairElection met en oeuvre les critères de représentation.