Beiträge zu Anwendungsgebieten von Daten in der Zivilgesellschaft

Nach intensiven Monaten der Arbeit ist unser Daten-Vorhaben mit all.txt abgeschlossen – und mit ihm ein wertvoller Prozess voller Erkenntnisse, Herausforderungen und neuer Perspektiven. In diesem Blogpost wollen wir nicht nur unsere Erfolge teilen, sondern auch reflektieren, was wir unterwegs gelernt haben und wie wir es in Zukunft besser machen können.

Wie können moderne Technologien die psychosoziale Beratung bereichern und Fachkräfte in ihrer Arbeit unterstützen? Dieser Frage widmet sich das Forschungsprojekt KIA, das neue Wege der KI-gestützten Assistenz in der digitalen Beratungsarbeit erforscht.

Die Bundestagswahl 2025 rückt näher – und mit ihr die Frage, wie Deutschland digital handlungsfähiger werden kann. Wie viel Mut steckt in den Wahlprogrammen? Eine Analyse der digitalpolitischen Pläne der Parteien zeigt, ob Deutschland in den nächsten Jahren einen Sprung nach vorne machen kann.

In einer zunehmend digitalisierten Arbeitswelt entwickelt sich Datenkompetenz zu einer Schlüsselqualifikation mit enormer Bedeutung für Arbeitnehmer*innen. Eine weltweite Studie prognostiziert, dass Datenkompetenz bis 2030 zu den gefragtesten Fähigkeiten auf dem Arbeitsmarkt gehören wird. In Deutschland unterstreichen aktuelle Erhebungen diese Entwicklung: 66% der Führungskräfte und 35% der Arbeitnehmer*innen sind überzeugt, dass Datenkompetenz zur wichtigsten Mitarbeitenden-Fähigkeit werden wird.

In einer Ära, in der Künstliche Intelligenz (KI) sämtliche Lebensbereiche durchdringt, steht die Zivilgesellschaft vor einer wegweisenden Herausforderung: der verantwortungsvollen und werteorientierten Nutzung dieser transformativen Technologie. Das aktuelle Whitepaper „Freiheit als zentraler Wert für den Einsatz von KI in der Zivilgesellschaft“ veröffentlicht vom progressiven digitalpolitischen Verein D64 – Zentrum für Digitalen Fortschritt im Rahmen des Projektes „Code of Conduct Demokratische KI“.

Ein Workshop-Bericht zu „Gemeinsam Machen 3 – Infos und Beratung fürs Ankommen in Deutschland: Faktenbasiert, Vernetzt, Lösungsorientiert“. Im Fokus des dritten Workshops der Veranstaltungsreihe des Civic Data Lab standen Beratung und andere Informationsangebote für und zum Teil von Menschen, die neu nach Deutschland migrieren. In einer Zeit, in der Migration oft emotional diskutiert wird, war es unser Ziel, mit beteiligten Akteur*innen aus der Zivilgesellschaft herauszuarbeiten, wie wir Daten besser einsetzen können.

Künstliche Intelligenz (KI) wird als Lösung für viele globale Herausforderungen gesehen – auch für die Klimakrise. Doch während die Fähigkeiten generativer KI zur Erzeugung von Text, Bildern, Videos und Audio beeindruckend sind, verbirgt sich hinter der scheinbar virtuellen Technologie eine ressourcenhungrige Infrastruktur. Die rasante Entwicklung und zunehmende Nutzung von KI-Anwendungen, selbst wenn sie „guten Zwecken“ dient, hat einen gewaltigen ökologischen Fußabdruck.

Die Digitalisierung macht auch vor dem sozialen Sektor nicht Halt. Eine aktuelle Studie von Prof. Helmut Kreidenweis und Maria Diepold (MA) von der Universität Eichstätt-Ingolstadt, Fachbereich Sozialinformatik, beleuchtet den Stand der Künstlichen Intelligenz (KI) in der Sozialwirtschaft und bietet spannende Einblicke in die Chancen und Herausforderungen dieser technologischen Entwicklung. Die Ergebnisse zeigen eine Branche, die sich im Umbruch befindet und sich zwischen vorsichtigen ersten Schritten und weitreichenden Visionen bewegt. Wir haben uns die Studie für Euch mal näher angeschaut!

In unserer vergangenen Ausgabe des Espresso-Talks konnten wir Maximilian Schultz und Franziska Hauer als Gast in der Civic Data Lab Community begrüßen. Sie gaben uns spannende Einblicke in ihr Forschungsprojekt „KINiro – Künstliche Intelligenz in NROs“ am Institut für Sozialforschung und Technikfolgenabschätzung (IST) der OTH Regensburg. Gemeinsam mit ihnen ging es über die von ihnen durchgeführte neue Studie zu Bedarf, Akzeptanz und Umsetzungsmöglichkeiten von KI in Nichtregierungsorganisationen (NROs) .

Im Datenvorhaben all.txt haben wir nach vielen Wochen Arbeit einen Datensatz zu genderinklusiver Sprache veröffentlicht. In diesem Beitrag wollen wir den Fokus auf die Datenarbeit – auch Clickwork oder Klickarbeit genannt – legen, die es braucht, damit solche Datensätze entstehen und was es bedeutet, wenn große Tech-Firmen diese Arbeit outsourcen.

Webgeograph und Digitalberater Damian Padera erklärte in einem Civic Data Lab Espresso-Talk Hintergründe, Dimensionen und Auswirkungen des Phänomens.

Organisationen in der Zivilgesellschaft möchten eine Wirkung erzielen. Diese kann direkt bei der Zielgruppe von bestimmten Angeboten erfolgen (Outcomes) und/oder eine gesellschaftliche Wirkung (Impacts) sein. Die meisten Organisationen können auf die Frage antworten, welche Wirkungen sie erreichen möchten. Doch wie kann ein Nachweis der Wirkung einer zivilgesellschaftlichen Organisation erfolgen? Zu dieser Frage gibt es in diesem Blog-Beitrag erste Impulse und Anregungen.

KI-gestützte Richterentscheidungen, datenbasierte Risikoeinschätzungen in der Bewährungshilfe, algorithmusgesteuerte Chatbot-Anwälte für Rechtsfragen: Ist das die Zukunft der Straffälligenhilfe in Deutschland? Welche ethischen Fragen rund um Daten und ihre Auswertungen ergeben sich daraus?

Das erste Auto wurde vor 150 Jahren entwickelt – es gab noch keine asphaltierten Straßen, keine Verkehrsschilder, keine Ampeln – und kein Verkehrsrecht. Nur eine motorisierte Innovation, die den Verkehr auf der ganzen Welt revolutionieren würde. Etwa an einem ähnlichen Punkt stehen wir gerade mit der Ordnung und rechtlichen Regulierung von Künstlicher Intelligenz in der EU. Es ist das weltweit erste Gesetz dieser Art und könne einen globalen Standard für die Regulierung von KI setzen.

Wie können gemeinnützige Organisationen beim Thema Datennutzung kooperieren? Zusammen mit AWO, Caritas und DRK diskutierte das Civic Data Lab mit Teilnehmende eines Workshops auf dem D3-Kongress am 29. November 2023, wie Organisationen bei der Planung und Umsetzung von gemeinwohlorientierten Datenprojekten zusammenarbeiten können. Die Ergebnisse gibt es hier.