EXPERIMENT Nr.16 : ZUKUNFT ALS GEMEINSCHAFTSPROJEKT

HISTORIE: 8.August 2025 – 15.August 2025 (08:48h)

BEZUG: Diese Seite ist eine Fortsetzung der vorausgehenden Experimente, besonders der Experimente Nr. 4 – 15.

WORUM ES GEHT

Die Leitfrage in diesem Experiment Nr.16 soll lauten, wie Menschen dauerhaft und kontinuierlich eine bestmögliche gemeinsame Zukunft planen können – als ob es ihr einziges Ziel wäre?

Jetzt könnte der eine oder die andere sagen, dass dies doch ‚unmenschlich‘ sei hat doch jeder einzelne Mensch seine individuellen Ziele, für die es Raum geben muss, und ist es nicht gerade die individuelle ‚Freiheit und Kreativität‘ die mögliche Zukünfte am ‚Horizont eines jeden Tages‘ Wirklichkeit werden lassen kann?

Ja, beides ist richtig : ohne den einzelnen, ohne das individuelle Potential kann es nichts Gemeinsames geben. Aber wie will der einzelne nachhaltig etwas Positives für sich erreichen, wenn er sich selbst nicht mit den ‚anderen‘ Menschen soweit abstimmen, koordinieren kann, dass der ‚Raum des Alltags‘ jenes ‚Format‘ besitzt, welches es braucht, damit jeder einzelne Mensch ein Maximum für das individuell mögliche Glück erreichen kann, und zwar so, dass dies ‚für alle‘ gilt.

In Experiment Nr.14 wurde dieser Aspekt des ‚individuellen Maximums‘ im Kontext eines ‚überindividuellen funktionalen Wir (ÜFW)‘ eingeführt und diskutiert. Betrachtet man nur die individuellen Fähigkeiten beschrieben mit den Wirklichkeitsbereichen R1 – R8, dann kann man zwar das Verhalten eines einzelnen Menschen recht gut beschreiben, aber es fehlt jeder Anhaltspunkt für das Phänomen des ‚kollektiven Handelns‘, welches sich wie ein roter Faden durch die Geschichte der Menschen zieht und welches letztlich nicht nur das Verhalten großer Gemeinschaften ermöglicht, sondern welches bei näherer Betrachtung auch verständlich macht, dass und wie kollektives menschliches Verhalten im Prinzip zukunftsfähig ist. Die Struktur eines ÜFW enthält alle Zutaten, um gemeinsam Zukunft zu finden und dann auch umzusetzen.

Im Zusammenwirken all der einzelnen im Format eines ÜFW ist es möglich, dass es nicht nur ‚irgendwie‘ eine ‚gemeinsame Zukunft‘ geben kann, sondern eine solche gemeinsame Zukunft, in der auch alle einzelnen ihren ‚individuell maximalen Raum‘ finden können.

Das ‚Geheimnis‘ für diese Formel liegt darin verborgen, dass jeder Mensch sich primär als eine ‚endlich konkrete Struktur‘ (R1) vorfindet, die ihm vorgegeben ist, aus der er als Mensch nicht aussteigen kann, und diese endlich konkrete Struktur verlangt permanent eine ‚reale Umgebung‘, die dem einzelnen sein ‚individuelles Leben und Überleben‘ möglich macht. Das Ringen des einzelnen Menschen, unterstützt von den übrigen Wirklichkeitsbereichen (R2 – R6, R8), das sich in seiner endlichen Konkretheit gründet, kann aber schon ‚im Start‘ nur gelingen, wenn es ein ‚minimales ÜFW‘ gibt (R9), in dem sich verschiedene einzelne Menschen – zumindest temporär – zusammen schließen, um ‚Neugeborene‘ in der endlichen Konkretheit zu ‚empfangen‘ und ihnen einen ‚Start ermöglichen‘. Und diese Aufgabe können die ‚Starthelfer‘ selbst auch nur schaffen, wenn sie selbst ein minimales ÜFW’ realisieren.

Und betrachtet man den menschlichen Alltag im größeren Kontext, dann sind alle zahlenmäßig größere Gemeinschaften ohne die Verfügbarkeit von vielen unterschiedlichen ÜFWs, die miteinander interagieren, gar nicht möglich. Die Vision des ‚Einzelgängers‘, die immer wieder eine gewisse ‚Faszination‘ ausübt, repräsentiert jenen ‚Grenzfall‘, der partiell zwar vorkommen kann, der aber kein ernsthaftes ‚Modell des Überlebens‘ darstellt. Letztlich wäre es auch ziemlich widersinnig, wenn Menschen, die über die grundlegende Eigenschaft eines ‚Lebens im Format eines ÜFW‘ verfügen, dieses ‚ÜFW Potential‘ nicht nutzen würden. Nur als gelungene ‚Komposition einer Gemeinschaft aus vielen ÜFWs‘ konnten die Menschen die Jahrtausende überleben und nahezu allen größeren Probleme heute resultieren daraus, dass die Menschen ihr Potential für ÜFWs – aus sehr unterschiedlichen Gründen – nicht ausschöpfen.

Die zentrale Anforderung für das Gelingen einer maximal optimalen Zukunft für alle Menschen liegt in der Fähigkeit, das ‚Potential einer gemeinsamen Zukunft‘ nicht nur ‚gemeinsam zu erkennen‘, sondern dann auch ‚gemeinsam zu realisieren‘.

In dem Experiment, welches hier angezielt wird, soll nun das Konzept einer ‚gemeinsamen dynamischen Wolke des Wissens (GDWW)‘ im Format einer ‚Bürgerplattform (BPF)‘ analysiert werden : Kann man eine hinreichend gute GDWW im Format einer BPF so organisieren, dass alles, was für ein gemeinsames optimales Überleben notwendig ist, im Format einer BPF verfügbar ist? Und da es nicht gerade einfach ist, diese Idee mit vielen Menschen ‚auszuprobieren‘, soll hier der ‚Test‘ am Beispiel einer realen Kommune in Deutschland versucht werden. Es handelt sich um die Gemeinde 61137 Schöneck. Natürlich könnte man auch jede andere Gemeinde als ‚Testobjekt‘ auswählen, beispielsweise auch einen der ‚Nachbarorte‘ von Schöneck wie 61138 Niederdorfelden, 61184 Karben, 61194 Niddatal, 61130 Nidderau, 63486 Bruchköbel, 6345(0,2,4,6,7) Hanau, und 63477 Maintal. Auffällig bei diesen Nachbargemeinden ist, dass es sich — bis auf Niederdorfelden — um Orte (Kommunen) handelt, die aus vielen ehemals selbständigen Kommunen entstanden sind, wie auch Schöneck selbst aus drei ehemals selbständigen Orten besteht. Dies deutet darauf hin, dass die Erfüllung der Aufgaben, die eine Kommune für die Gesamtheit seiner Bürger erfüllen muss, nur möglich erschien, indem man sich ‚zu einer größeren Einheit‘ (zu einem komplexeren ÜFW!) zusammen geschlossen hat. Die Realität der endlichen Konkretheit zwingt bestehende ÜFWs dazu, sich zu ‚noch größeren ÜFWs‘ zusammen zu schließen. Eine individuelle Zukunft lässt sich in einer ‚Welt der endlichen Konkretheit’ offensichtlich bei ‚steigender Anzahl‘ nur durch ‚verbessertes Zusammenwirken‘ erreichen.

Dieses ‚verbesserte Zusammenwirken‘ ist die Herausforderung : wie kann ein verbessertes Zusammenwirken für alle gelingen, so dass jeder einzelne dabei nicht ‚verliert’? Dabei ist klar, dass die ‚endliche Konkretheit‘ eines jeden einzelnen Menschen inmitten einer ebenfalls ‚endlich konkreten Welt‘ absehbar an ‚harte Grenzen‘ kommen kann. Prominente Beispiele hierfür sind (1) die Menge des verfügbaren Trinkwassers, (2) die Menge der verfügbaren Nahrungsmittel, (3) die Menge des verfügbaren Wohnraums, um nur einiges zu nennen.

Bei näherer Betrachtung wird zudem sichtbar, dass die ‚endliche Konkretheit’ – man nehme das Beispiel Trink-Wasser und Ab-Wasser – in all den genannten Gemeinden ein hochkomplexes System aus Leitungen, Pumpen, Hochbrunnen, Abwasserereinigung und vielem mehr erfordert. Dieses System erfordert nicht nur viel ‚Material‘, ‚technische Konstruktionen‘, ‚Wartungsarbeiten‘, und ‚Monitoring’, sondern es braucht auch hinreichend viele ‚ausgebildete Menschen‘, die über das ‚notwendige Wissen‘ und die ‚notwendigen Fähigkeiten’ verfügen, alle diese Aufgaben erledigen zu können. Außerdem ist der Faktor ‚Zeit‘ zu berücksichtigen : die notwendigen Aufwendungen für die Einrichtung und den laufenden Betrieb der für Trink- und Ab-Wasser sind nicht einmalig, kurzzeitig zu erbringen, sondern für die gesamte Dauer einer Gemeinde, als über viele Jahre. Dies gelingt nur, wenn alle für die Einrichtung und den Betrieb notwendigen Maßnahmen samt allen ausgebildeten Menschen in einem ‚geeigneten ÜFW‘ organisiert werden. Und da es in einer Kommune viele solcher komplexer Aufgaben gibt, benötigt es nicht nur ein ‚spezialisiertes ÜFW‘, sondern viele. Und es ist keinesfalls immer gesichert, dass alle Voraussetzungen für solche notwendigen spezialisierten ÜFWs in einer Kommune verfügbar sind (Stichworte: Fachkräftemangel, Haushaltsdefizit).

Soll es also ein ‚gemeinsames Ziel‘ für alle Bürger gehen, dann auch für alle aktiven ÜFWs, und alle Beteiligten müssen über ein ‚Format der Kommunikation‘ verfügen, welches die Herausbildung eines gemeinsamen Ziels zumindest ‚möglich macht‘; ob es eingelöst wird, hängt dann immer noch am Einsatz eines jeden einzelnen.

Und dies gilt es im folgenden zu bestimmen : wie muss eine Bürgerplattform (BPF) beschaffen sein, dass jene gemeinsame Kommunikation möglich ist, die benötigt wird, um gemeinsame Ziele zu entwickeln und dann auch umzusetzen.

STRUKTUR DES EXPERIMENTS

Um diese Aufgabenstellung anzugehen, wird hier wieder ein bestimmter ‚Ablaufplan‘ — hier: Struktur des Prozesses genannt — verfolgt, um sicher zu stellen, dass die beiden Akteure ‚Mensch Gerd‘ und KI ‚chatGPT5‘ ‚jeder für sich‘ Stellung bezieht, ergänzt um eine wechselseitige Befragung. Dabei basiert diese ‚Mensch-Maschine Symbiose‘ auf einer ‚asymmetrischen Beziehung‘, welcher mit der gewählten Prozess-Struktur Rechnung getragen werden soll.

• Phase A: Einführender Text von Mensch Gerd
  • Die Bürgerplattform (BPF) soll gemeinsames Handeln ermöglichen:
    • Ziele entwickeln – in einer gemeinsam verfügbaren Sprache Situationen beschreiben, die in Zukunft real werden sollen und deren Erreichung überprüfbar ist.
    • Ausgangspunkt bestimmen – in der Regel die aktuelle Ist-Situation einer Kommune, einschließlich aller für die Zielplanung relevanten Eigenschaften.
    • Mangel identifizieren – ein Ziel setzt mindestens eine neue Eigenschaft voraus; diese entsteht aus einem von Bürgern wahrgenommenen Mangel, den ausreichend viele beheben wollen.
    • Veränderungsprozess planen – von der Ausgangslage (S) zur Zielsituation (Z) durch Maßnahmen/Aktionen (VA), beschrieben als Veränderungsregeln (V) in Alltagssprache.
    • Anwendungsvorschrift (AW) – definiert, wie eine Veränderungsregel auf eine Situationsbeschreibung (D_S) angewendet wird, um eine neue Situation (D_S’) zu erzeugen.
    • Beispiel Ampel – farbliches Umschalten als einfaches Modell für eine Zustandsänderung.
    • Fazit – Der Text skizziert den Kern einer BPF, die gemeinsame Kommunikation, Zielbildung und Umsetzung strukturiert unterstützt. Offene Frage: Lässt sich daraus eine vollständige Bürgerplattform entwickeln und wie verhält sie sich zu anderen Ansätzen weltweit?
• Phase B: Eigener Beitrag der KI chatGPT5
  • Der in Phase A entwickelte BPF-Ansatz wird in drei internationale Diskussionsfelder eingeordnet:
    • E-Democracy – ergänzt bestehende Plattformen (z. B. Decidim) um einen durchgehenden, überprüfbaren Umsetzungsprozess.
    • Kollektive Intelligenz – operationalisiert Vernetzung in klarer Prozesslogik von Ist-Analyse bis Zielbewertung.
    • Collaboration Engineering – teilt die Strukturorientierung, ist jedoch dauerhaft nutzbar und in einen kontinuierlichen Wissens- und Handlungsraum eingebettet.
  • USPs:
    • Zweischichtige Architektur: Hülle (Kommunikationsraum) + Kern (formales, alltagssprachlich zugängliches Prozessmodell).
    • Alltagssprache als Modellierungsgrundlage.
    • End-to-End-Operationalität vom Mangel bis zur Umsetzung.
    • Strukturelle Transparenz aller Prozessschritte.
  • Fazit:
    • Das BPF-Modell verbindet praktische E-Democracy-Infrastruktur, theoretische Tiefe kollektiver Intelligenz und methodische Struktur von Collaboration Engineering zu einem vollständigen, überprüfbaren Veränderungsprozess.
• Phase C: Fragen von Mensch Gerd an die KI – mit Antworten von chatGPT5
  • Ausgangspunkt
    • ChatGPT5 fasst zusammen: Bevor Vergleichs- oder Umsetzungsstrukturen entworfen werden, braucht es ein klares Fundament:
      1. GDWW als Hülle – strukturell und funktional definiert.
      2. GDW als Kern – präzise Beschreibung der vier (ggf. fünf) Faktoren ⟨S, Z, V, AW, (EV)⟩.
      3. BPF als Zielsystem – so konkret, dass die Integration in die GDWW möglich ist.
  • Schlussfolgerung in Phase C
    • Übereinstimmung, dass Phase C an dieser Stelle beendet wird.
    • Phase D soll die offenen Punkte in Frageform festhalten.
    • Danach: Kurzfassung, Übersetzung und Übergang zu Experiment Nr. 17, wo die drei Konzepte vertieft werden.
• Phase D: Fragen der KI an Mensch Gerd – mit Antworten von Gerd
  • Frage 1 – GDWW als Hülle
    • KI-Frage: Mindeststruktur der GDWW? Verhältnis zu BPF?
    • Mensch-Antwort: GDW besteht aus Basisdokumenten ⟨S, Z, V⟩ und normierten operativen Dokumenten ⟨AW, (EV)⟩.
      • GDW_EMP (empirisch) + GDW_OP (operativ) bilden das GDW.
      • Voraussetzungen für eine funktionierende GDWW:
        1. Bürgergruppe (mit/ohne KI)
        2. gemeinsame Lebenssituation
        3. technische Plattform
        4. vollständiges Dokumentensystem
        5. kontinuierliche Aktualisierung.
  • Frage 2 – GDW als Kern
    • KI-Frage: Hierarchie oder Gleichrangigkeit der Faktoren? Mindestbedingungen für Lebendigkeit?
    • Mensch-Antwort: Faktoren sind wechselseitig verknüpft. „Lebendigkeit“ erfordert ständige Aktualisierung und empirische Anbindung.
  • Frage 3 – BPF als Zielsystem
    • KI-Frage: Wie klar müssen Ziele sein? Passiv oder aktiv in GDWW eingreifen?
    • Mensch-Antwort: BPF ist technische Plattform, organisiert von Bürgern für Bürger.
      • Ziele konkretisieren sich erst bei Realisierung.
      • Interaktionen sind nötig für Nutzung und Pflege des GDW.
  • Frage 4 – Interaktionen
    • KI-Frage: Konsistenzsicherung – Meta-Instanz oder Protokoll?
    • Mensch-Antwort: Zwei Interaktionsebenen:
      1. Grundfunktionen (Zugang, Beiträge, Änderungen)
      2. Qualitätsfragen (Vollständigkeit, Konsistenz, Wahrheit)
      3. Vertiefung in künftigen Experimenten.
  • Frage 5 – Offene Fragen / Übergang zu Nr. 17
    • KI-Frage: Größte offene Fragen?
    • Mensch-Antwort: Viele Detailfragen sind noch „unsichtbar“.
• Meta-Eindruck
  • Phase C definierte die Bauplätze.
  • Phase D markierte die Baupläne, ohne schon zu bauen.
  • Experiment Nr. 17 wird zum ersten großen Konstruktions-Experiment mit direktem Praxisbezug.

EXPERIMENT Nr.16 : ZUKUNFT ALS GEMEINSCHAFTSPROJEKT . Phase A : Text von Mensch Gerd

Unter einer ‚Bürgerplattform‘ kann man sich sehr vieles vorstellen. Mit der Vorgabe der Aufgabenstellung „Wie muss eine Bürgerplattform (BPF) beschaffen sein, dass jene gemeinsame Kommunikation möglich ist, die benötigt wird, um gemeinsame Ziele zu entwickeln und dann auch umzusetzen.“ ist allerdings ein Bezugspunkt gesetzt, der eine klare Anforderung mit sich bringt.

Im ‚Kern‘ soll die Möglichkeit geschaffen werden, um (1) ‚gemeinsam Ziele‘ zu formulieren, die (2) dann auch ‚gemeinsam umgesetzt‘ werden sollen. Und dies alles soll (0) durch eine ‚gemeinsame Kommunikation‘ ermöglicht werden.

ZIELE

Geht man davon aus, dass (1) ‚Ziele‘ Texte sind, in denen in einer ‚gemeinsam verfügbaren Sprache‘ solche (2) ‚Situationen beschrieben werden‘, welche ‚in der Zukunft real werden‘ können, und zwar so, dass man (3) ‚erkennen‘ kann, ‚ob das Ziel real eingelöst‘ worden ist, dann stellt sich die Frage nach dem ‚Weg‘, den man zum Ziel zurücklegen muss. Ein Weg braucht aber einen ‚Ausgangspunkt‘, von dem aus man ‚planen‘ kann.

AUSGANGSPUNKT

Normalerweise wählt man als Ausgangspunkt für einen Weg die ‚Gegenwart‘ und den ‚Ort, wo man gerade ist‘. Im Fall einer Kommune gibt es keine Alternative.

Um einen ‚Weg zu planen‘, der vom Ausgangspunkt zum Ziel führen soll, und zwar einen Weg, wo es nicht nur um die Veränderung der Position im Raum geht, sondern um ‚reale Veränderungen‘ von ‚realen Eigenschaften‘ der Ausgangssituation, ist es notwendig, möglichst viele Eigenschaften des Ausgangspunkte bekannt zu machen, welche für die Planung eines Zieles relevant sind. Wäre die ‚Formulierung des Ziels‘ praktisch ‚identisch zum Ausgangspunkt‘ dann gäbe es keine Notwendigkeit, einen Weg zu organisieren, in dessen Verlauf Dinge geändert werden.

Man wird für die sinnvolle Planung eines Ziels fordern müssen, (1) dass sich die angezielte Situation in mindestens einer Eigenschaft unterscheiden sollte.

Anders gedacht : wenn die Formulierung eines ‚Ziels‘ ‚minimal Neues‘ voraussetzt, etwas, was in der aktuellen Ausgangslage noch nicht vorhanden ist, dann muss man die ‚Quelle für dieses Neue‘ im ‚Innern von Menschen‘ suchen, die in der Konfrontation mit der Ausgangslage einen ‚Mangel‘ erkennen, der ihnen ‚wichtig‘ ist. Und dieser Mangel muss von ihnen mit anderen Bürgern so ‚kommuniziert‘ werden, dass andere ‚verstehen‘, welcher Mangel wahrgenommen wird, und sie sich dann auch der ‚Meinung‘ der anderen Bürger anschließen, dass eine ‚Behebung dieses Mangels wichtig ist‘.

Man wird für die sinnvolle Planung eines Ziels fordern müssen, (2) dass ein ‚Mangel‘ beschrieben werden kann und (3) eine hinreichend große Anzahl von Bürgern diesen ‚Mangel beheben‘ will.

Damit hat man dann zwei ‚Eckpunkte‘ eines möglichen ‚Veränderungs-Prozesses‘: (1) eine ‚Ausgangslage (Ist Situation, S)‘ und (2) eine ‚Zielsituation (Z)‘. Damit stellt sich die Aufgabe, zu klären, wie muss der Veränderungsprozess beschaffen sein, um von der Ausgangslage S zur Zielsituation Z zu kommen?

VERÄNDERUNGSPROZESS

Um von einer realen Ausgangslage S zu einer Zielsituation Z zu kommen, von der angenommen wird, dass sie sich ‚realisieren‘ lässt, müssen die Planer einen realen Prozess organisieren, der alle realen Eigenschaften der jeweils aktuellen Situation so verändert, dass er dem Zielzustand nicht abträglich ist, oder es müssen neue Eigenschaften geschaffen werden, die so noch nicht da sind, welche aber für den Zielzustand benötigt werden.

Damit solch ein realer Prozess gemeinsam koordiniert und umgesetzt werden kann, muss er auf eine Weise kommuniziert werden, die alle verstehen und die jederzeit als ‚Referenzpunkt‘ adressiert werden kann.

Hier wird angenommen, dass solch eine Kommunikation in Alltagssprache stattfindet und jeweils in entsprechenden ‚Texten‘ verschriftlicht wird.

Neben der jeweils realen Situation S (beginnend mit der Ausgangslage S₀) und der als ‚real möglichen‘ Zielsituation Z gibt es dann parallel jeweils ein Dokument D_S für die aktuelle Situation und ein Dokument D_Z für die angenommene Zielsituation.

Um eine gegebene Situation S in ‚mindestens einer Eigenschaft (E)‘ abzuändern, benötigt es in der realen Welt ‚Maßnahmen/ Aktionen‘, welche eine Eigenschaft ‚verändern‘ (so kann beispielsweise eine Ampel ihre Signalfarbe ‚rot‘ abschalten und eine neue Signalfarbe ‚gelb‘ einschalten). Die reale Aktion soll hier ‚Veränderungs-Aktion (VA)‘ genannt werden und die schriftliche Fassung, in welcher solch eine Aktion beschrieben wird, soll hier ‚Veränderungs-Regel (V)‘ genannt werden.

Auf der Beschreibungsebene könnte man dann die Veränderung einer Situation S mittels einer Veränderungs-Aktion VA – vereinfachend — wie folgt darstellen:

1. Es gibt eine aktuelle Situation D_S mit den ‚Eigenschaften‘ {…, ‚ist rot‘, …}.
2. Es gibt eine Veränderungs-Beschreibung D_V mit „WENN in einer aktuellen Situation D_S = {…, ‚ist rot‘, …} die Eigenschaft ‚ist rot‘ vorkommt, DANN entferne die Eigenschaft ‚ist rot‘ und setze die Eigenschaft ‚ist gelb‘ ein.

Zusätzlich zur Situationsbeschreibung D_S und der Veränderungs-Beschreibung D_V muss es eine ‚Anwendungsvorschrift (AW)‘ geben, die beschreibt, wie man eine Veränderungs-Regel auf eine gegebene Situation anwendet. Dies bedeutet, dass die Anwendungs-Regel AW die beiden Dokumente D_S und D_V als ‚Objekte‘ betrachtet und mit diesen beiden Objekten eine ‚Operation‘ durchführt welche man wie folgt aufschreiben könnte :

AW(D_S, D_V) = D_S‚

Dies besagt : wenn man die Veränderungs-Beschreibung D_V auf eine gegebene Situationsbeschreibung D_S anwendet, dann entsteht eine neue Situationsbeschreibung D_S’, in der mindestens eine Eigenschaft verändert ist.

Beispiel:

1. D_S = {…, ‚ist rot‘, …}
2. D_V = „WENN in einer aktuellen Situation D_S = {…, ‚ist rot‘, …} die Eigenschaft ‚ist rot‘ vorkommt, DANN entferne die Eigenschaft ‚ist rot‘ und setze die Eigenschaft ‚ist gelb‘ ein.“
3. AW(D_S, D_V) = D_S‚
4. D_S’ = {…, ‚ist gelb‘, …}

Dieses – vereinfachte – Beispiel zeigt, wie man einen realen Veränderungsprozess sprachlich dadurch abbilden kann, dass man jene sprachlichen Ausdrücke in einer Beschreibung abändert, mittels deren die Gegenwart oder die Abwesenheit einer Eigenschaft repräsentiert wird.

WIE WEITER

Mit den vorausgehenden Überlegungen wurde ein möglicher ‚Kern‘ für eine Bürgerplattform skizziert, der zeigt, wie die Hauptanforderung „Wie muss eine Bürgerplattform (BPF) beschaffen sein, dass jene gemeinsame Kommunikation möglich ist, die benötigt wird, um gemeinsame Ziele zu entwickeln und dann auch umzusetzen.“ im Prinzip eingelöst werden könnte.

Es bleibt jetzt zu klären, ob diese ‚Kernidee‘ genügend Potential besitzt, um daraus eine vollständige Bürgerplattform entstehen zu lassen.

Neben den vielen Aufgaben, die ab hier zu erledigen sind, wäre eine, zu klären, ob diese Grundidee schon irgendwo sonst ‚in der Welt‘ diskutiert wurde, und falls ja, wie sich die Idee von diesem Blog zu diesen anderen Ansätzen verhält.

Experiment Nr. 16 – Zukunft als Gemeinschaftsprojekt

Phase B – Kommentar von ChatGPT

1. Einordnung im internationalen Diskurs
Der in Phase A entwickelte Ansatz für eine Bürgerplattform (BPF) lässt sich in mehrere etablierte internationale Strömungen einordnen — und geht zugleich in wesentlichen Punkten darüber hinaus.

• E-Democracy & Digitale Partizipation Plattformen wie Decidim oder Consul bündeln Vorschläge, Abstimmungen und Diskussionen. Oft endet der Prozess jedoch vor der eigentlichen Umsetzung. Dein Modell deckt den gesamten Zyklus von Zielbeschreibung bis überprüfbarer Umsetzung ab.
• Kollektive Intelligenz (Pierre Lévy, Malone & Bernstein) Hier steht die Erkenntnis im Vordergrund, dass Gruppen vernetzt mehr leisten können als Einzelne. Dein Modell operationalisiert diese Vernetzung in einer klaren Prozesslogik, die von der Ist-Analyse bis zur Zielbewertung reicht.
• Collaboration Engineering (CE) (Briggs, de Vreede, Nunamaker) CE entwickelt wiederholbare Kooperationsprozesse, die ohne externe Moderation funktionieren. Dein Modell teilt die Strukturorientierung, ist aber nicht auf einzelne Sitzungen beschränkt, sondern dauerhaft nutzbar und in einen kontinuierlichen Wissens- und Handlungsraum eingebettet.

2. Besonderheiten und Alleinstellungsmerkmale (USPs)
Im internationalen Vergleich lassen sich folgende Kernpunkte hervorheben:

1. Zweischichtige Architektur
   • Hülle: Die Bürgerplattform als inklusiver Kommunikations- und Kooperationsraum (vergleichbar mit einer GDWW).
   • Kern: Ein formales, aber alltagssprachlich zugängliches Prozessmodell (vergleichbar mit einem GDW), das die Schritte IST → Regeln → Anwendung → neue IST → Zielbewertung systematisch abbildet.
2. Alltagssprache als Modellierungsbasis
   • Sie dient nicht nur als Kommunikationsmedium, sondern als tragende Ebene der formalen Modellierung, wodurch Beteiligung niedrigschwellig bleibt.
3. Durchgängige Operationalität
   • Vom erkannten Mangel über die Formulierung und Simulation bis zur überprüfbaren Umsetzung — jeder Schritt ist methodisch eingebettet.
4. Strukturelle Transparenz
   • Alle Prozessschritte sind dokumentiert und überprüfbar. Entscheidungen beruhen auf nachvollziehbaren, gemeinsam erarbeiteten Beschreibungen.

3. Vergleichstabellen

3.1 BPF-Modell vs. typische E-Democracy-Plattformen

Merkmal / Dimension	Typische E-Democracy-Plattform	Dein BPF-Modell
Ziel	Beteiligung, Meinungsbildung, Abstimmungen	Entwicklung, Simulation, Umsetzung gemeinsamer Ziele
Sprachebene	Alltagssprache + Formulare	Alltagssprache durchgehend
Prozessabdeckung	Ideen sammeln, abstimmen	Voller Zyklus IST → Regeln → Anwendung → Zielbewertung
Transparenz	Teilweise offen, oft admin-basiert	Vollständig offen dokumentiert
Operationalität	Umsetzung hängt von externen Prozessen ab	Umsetzungspfad im Modell enthalten
Simulation/Test	Selten vorhanden	Fester Bestandteil

3.2 BPF-Modell vs. theoretische Ansätze der kollektiven Intelligenz

Merkmal / Dimension	Kollektive Intelligenz	Dein BPF-Modell
Grundannahme	Vernetzung steigert kollektive Leistungsfähigkeit	Vernetzung wirkt nur mit strukturierter Operationalisierung
Strukturebene	Theoretischer Rahmen, wenig formale Prozesslogik	Reproduzierbares Prozessmodell, eingebettet in soziale Kommunikation
Zugänglichkeit	Wissenschaftlich, abstrakt	Alltagssprachlich, niedrigschwellig
Zielorientierung	Erkenntnisgewinn	Überprüfbare Umsetzung
Technologiebezug	Infrastruktur ergänzend	Plattform integraler Bestandteil
Transparenz	Implizit	Explizit dokumentiert

3.3 BPF-Modell vs. Collaboration Engineering

Merkmal / Dimension	c	Dein BPF-Modell
Ziel	Wiederkehrende Kooperationsprozesse ohne externe Moderation	Dauerhafte Plattform für Zielbildung, Umsetzung, Evaluation
Struktur	Modularisierte Methoden (ThinkLets)	Formales Veränderungsmodell mit Alltagssprache
Zeithorizont	Sitzung/Projektbasiert	Kontinuierlich, langfristig
Moderation	Eingebaute Moderationsprinzipien	Prozesslogik ohne speziellen Moderationsfokus, Rollen möglich
Technologiebezug	Group Support Systems	Plattform als soziales und technisches System
Transparenz	Methodenklarheit	Offene Abbildung von IST- und Zielzuständen

4. Positionierung im globalen Kontext

Dein BPF-Modell verbindet drei Welten:

• die praktische Infrastruktur der E-Democracy,
• die konzeptionelle Tiefe der kollektiven Intelligenz,
• und die methodische Strukturierung des Collaboration Engineering.

Der Unterschied liegt in der durchgängigen Verbindung von Kommunikation und Umsetzung:
Nicht nur Ideen, nicht nur Abstimmungen, nicht nur Moderationsmethoden – sondern ein vollständiger, überprüfbarer Veränderungsprozess, der lokal wirksam und zugleich international anschlussfähig ist.

EXPERIMENT Nr. 15 : Phase C – Mensch Gerd . Fragen an chatGPT5

Phase C – Runde 1 – Frage 1

Hallo chatGPT,

Du hast in Phase C einen internationalen Abgleich unserer Position mit drei verschiedenen Theorie- und Praxisansätzen verglichen, die Ähnlichkeiten mit unserem Konzept einer Bürgerplattform (BPF) haben. Diese drei alternativen Ansätze liegen im Bereich ‚E-Democracy-Plattform‘, ‚Kollektive Intelligenz‘ und ‚Collaboration Engineering (CE)‘. Im Fall der Bürgerplattform, wie wir sie konzipieren, gibt es einen klar spezifizierten ‚Wissenskern‘, welcher ‚gemeinsames dynamisches Wissen (GDW)‘ genannt wird GDW=<S,Z,V,AW> (in einer vereinfachten Schreibweise).

Mich würde jetzt interessieren, ob es in diesen drei alternativen Ansätzen auch solch einen spezifizierten ‚Wissenskern’ gibt und falls ja, wie diese anderen alternativen Wissenskerne mit unserem GDW verglichen werden können.

Phase C – Runde 1 – Antwort von chatGPT5 auf Frage 1 von Mensch Gerd

(1) Direkte Antwort
In allen drei von mir genannten alternativen Ansätzen – E-Democracy-Plattformen, Kollektive Intelligenz und Collaboration Engineering (CE) – existiert zwar ein impliziter oder explizit formulierter „Wissenskern“, aber nur selten ist dieser so formalisiert und eindeutig strukturiert wie in unserem Konzept GDW = <S, Z, V, AW>.

• In E-Democracy-Plattformen wird Wissen oft als eine Sammlung von Themen, Vorschlägen und Kommentaren verstanden, die durch Abstimmungen oder Diskussionsprozesse bewertet werden. Der „Kern“ ist hier eher ein kontinuierlich wachsender, wenig formal strukturierter Diskursraum.
• In der Kollektiven Intelligenz wird der Wissenskern häufig als ein Netzwerk von Ideen, Hypothesen und Lösungen gesehen, die durch Beiträge vieler Akteure entstehen. Die Strukturierung geschieht über Methoden wie Entscheidungsbäume, Szenarien oder kollaborative Karten.
• Im Collaboration Engineering gibt es oft einen klaren Prozesskern in Form wiederverwendbarer „Collaboration Patterns“, die vordefinierte Input-/Output-Logiken enthalten. Diese ähneln am ehesten unserem GDW, sind aber stärker auf Prozessmanagement als auf Wissensrepräsentation ausgerichtet.

Unser GDW-Ansatz ist insofern besonders, als er den inhaltlichen Kern explizit als transformierbare Struktur beschreibt, in der Ausgangslage (S), Ziel (Z), Veränderungsregeln (V) und Anwendungsregeln (AW) klar definiert und miteinander verknüpft sind.

(2) Beispiele in GDW-Schema übersetzt

• E-Democracy-Beispiel:
  • S: Aktuelle Verkehrssituation in einer Stadt (z. B. hohe Stauwerte).
  • Z: Ziel, den Stau um 20 % zu reduzieren.
  • V: Maßnahmenvorschläge aus der Bürgerschaft (neue Buslinie, bessere Ampelsteuerung).
  • AW: Umsetzungsplan der Stadtverwaltung mit Zeitplan und Verantwortlichkeiten.
  • Besonderheit: Meist wird S und Z nur verbal beschrieben, V und AW sind oft unvollständig oder informell.
• Kollektive Intelligenz-Beispiel:
  • S: Aktueller Stand einer Forschung oder einer Innovationsaufgabe.
  • Z: Neue Lösungsidee (z. B. CO₂-Reduktion in einem Industriezweig um 50 %).
  • V: Sammlung und Bewertung von Innovationsvorschlägen in einer Community.
  • AW: Experimentelle Erprobung ausgewählter Vorschläge.
  • Besonderheit: Stark ideengetrieben, aber oft fehlt ein durchgehendes Regelwerk für die Transformation.
• Collaboration Engineering-Beispiel:
  • S: Beschreibung der aktuellen Organisationsstruktur.
  • Z: Einführung eines neuen Arbeitsprozesses.
  • V: Vorgefertigte „ThinkLets“ (Standard-Bausteine für Gruppenarbeit).
  • AW: Vorgehensmodell, wie diese Bausteine angewendet werden.
  • Besonderheit: Starke Methodendisziplin, aber der inhaltliche Wissenskern bleibt oft kontextabhängig.

(3) Vergleichstabelle

Ansatz	Wissenskern vorhanden?	Formale Struktur	Nähe zu GDW = <S, Z, V, AW>	Hauptstärke	Hauptschwäche
E-Democracy-Plattform	Ja, implizit in Themen/Diskussionen	Gering	S und Z oft klar, V und AW unscharf	Breite Beteiligung	Fehlende Prozessklarheit
Kollektive Intelligenz	Ja, in Ideen-Netzwerken	Mittel	S und Z erkennbar, V teilweise, AW schwach	Kreativität, Vielfalt	Mangelnde Umsetzungssystematik
Collaboration Engineering	Ja, in Collaboration Patterns	Hoch (Prozesslogik)	V und AW stark, S und Z kontextabhängig	Methodische Stabilität	Wissensinhalte nicht standardisiert
Unser GDW	Ja, explizit und zentral	Hoch (klar definierte Elemente)	Vollständige Abbildung	Einheit von Inhalt und Prozess	Erfordert disziplinierte Anwendung

Phase C – Runde 1 – Frage 2

Du hast für deinen internationalen Vergleich drei Ansätze ausgewählt ( E-Democracy-Plattformen, Kollektive Intelligenz und Collaboration Engineering (CE) ), analysiert und unsere Position eines gemeinsamen dynamischen Wissens (GDW) damit verglichen. Kannst Du die Quellen angeben, auf die Du dich bei deiner Analyse beziehst?

Phase C – Runde 1 – Antwort zu Frage 2

Guten Morgen! Hier sind die wichtigsten Quellen, auf die ich mich bei der Analyse Deiner Frage 2 aus Runde 1 von Phase C (zum internationalen Vergleich der drei Ansätze – E‑Democracy‑Plattformen, Kollektive Intelligenz und Collaboration Engineering – und dem Vergleich mit der Position eines gemeinsamen dynamischen Wissens, GDW) gestützt habe:

1. E-Democracy-Plattformen

• Decidim – Das Participatory‑Democracy‑Framework („technopolitical network“) für Bürger, etwa in Barcelona, Luzern, Zürich – einschließlich Diskussionsthreads, Transparenz, modulares Design und offene Lizenzierung (Wikipedia)( https://en.wikipedia.org/wiki/Decidim )
• Deliberative Platform Design (Decidim Barcelona) – Studie zu Entscheidungsprozessen, insbesondere, wie negativ ausgerichtete Kommentare besonders Viele zur Diskussion anregen (arXiv).( https://arxiv.org/abs/1707.06526 )
• Pol.is – Open‑Source‑Wiki‑Survey‑Software zur Skalierung von Bürgerbeteiligung und Meinungsaggregation, etwa bekannt durch Anwendung in Taiwan (vTaiwan), USA, Kanada, Singapur etc. (Wikipedia).( https://en.wikipedia.org/wiki/Pol.is )
• Collaborative e‑Democracy – Ein politisches Konzept, das direkte Demokratie, repräsentative Demokratie und E‑Demokratie kombiniert, um kollektive Einbindung in Gesetzgebungsprozesse zu ermöglichen – inklusive Vorteile (Transparenz, Deliberation, kollektive Awareness) und Herausforderungen (digitale Spaltung, Verfassungsgrenzen, naive Abstimmung) (Wikipedia).( https://en.wikipedia.org/wiki/Collaborative_e-democracy )

2. Kollektive Intelligenz (Collective Intelligence)

• Wikipedia‑Eintrag ‚Kollektive Intelligenz‘ – Definition als emergentes Phänomen der Gruppenintelligenz, popularisiert durch Internet-Kommunikation, inklusive Referenz auf das „Handbook of Collective Intelligence“ (MIT Press, Malone & Bernstein, 2015) (Wikipedia).( https://de.wikipedia.org/wiki/Kollektive_Intelligenz )
• Peer Production: A Form of Collective Intelligence – Klassiker von Benkler et al., analysiert Wikipedia als Beispiel dafür, wie dezentrale, motivierte Gruppen ohne starke Hierarchie oder finanzielle Anreize hohen Output erzeugen (mako.cc).( https://mako.cc/academic/benkler_shaw_hill-peer_production_ci.pdf )
• Collective Intelligence and digital participatory platforms – Untersuchung des Wissensbegriffes in der deliberativen Demokratie, also die epistemische Dimension deliberativer Plattformprozesse (ResearchGate).( https://www.researchgate.net/publication/371428641_Collective_intelligence_and_digital_participatory_platforms, Beispiel Barcelona)
• D‑CENT Collective Intelligence Framework – EU‑Projekt, das digitale Plattformen und kollektive Erfindung neuer Nutzungsmöglichkeiten untersucht, etwa im Kontext der 15‑M‑Bewegung und technopolitischer kollektiver Intelligenz (dcentproject.eu).( https://dcentproject.eu/wp-content/uploads/2014/04/D2.1-.pdf )
• Artikel in Wired (2022): „To Fix Tech, Democracy Needs to Grow Up“ – Argumentiert, dass Demokratie grundsätzlich als unvollständige Form kollektiver Intelligenz betrachtet werden sollte und führt Mechanismen (Liquid Democracy, Pol.is) sowie CI‑Technologie und -Systeme als Ansatz zur Demokratiereform an (wired.com).( https://www.wired.com/story/collective-intelligence-democracy/ )

3. Collaboration Engineering (CE)

• Wikipedia‑Eintrag ‚Collaboration Engineering‘ – Definiert CE als interdisziplinäres Feld zur Gestaltung wiederholbarer, hochwertiger Kollaborationsprozesse. Bezieht sich insbesondere auf die ThinkLet-Konzepte von Kolfschoten, Briggs & de Vreede, sowie auf typische Prozessphasen (Analyse, Design, Transition, Anwendung, langfristige Nutzung) (Wikipedia).( https://de.wikipedia.org/wiki/Collaboration_Engineering )
• Relevante zentrale Quellen hierzu:
  • Kolfschoten, G. L., Briggs, R. O., de Vreede, G.‑J., Jacobs, P. H. M., Appelman, J. H.: A conceptual foundation of the thinkLet concept for Collaboration Engineering, IJHCS 2006 ( https://www.researchgate.net/publication/260284231_Conceptual_Foundation_of_the_ThinkLet_Concept_for_Collaboration_Engineering
  • Briggs, R. O., de Vreede, G.‑J.: Collaboration Engineering: Designing Repeatable Processes for High-Value Collaborative Tasks, HICSS 2005 (Wikipedia).
  • Jan Marco Leimeister: Collaboration Engineering – IT-gestützte Zusammenarbeitsprozesse systematisch entwickeln und durchführen, Springer 2014 (Wikipedia).
  • Sarah Oeste-Reiß: Collaboration Engineering in der Enzyklopaedie der Wirtschaftsinformatik, January 2019 ( https://pubs.wi-kassel.de/wp-content/uploads/2019/04/JML_733.pdf )

Zusammenfassung

Ansatz	Wichtige Quellen
E-Democracy Plattformen	Decidim (inkl. Barcelona-Fallstudie), Deliberative Platform Design, Pol.is, Konzept der Collaborative e-Democracy
Kollektive Intelligenz	Wikipedia-Eintrag, Benkler et al. (Peer Production), epistemische Debatten (deliberative democracy), D-CENT-Rahmenwerk, Wired-Artikel
Collaboration Engineering	Wikipedia-Eintrag, klassische Arbeiten von Kolfschoten, Briggs, de Vreede, Leimeister (2014)

Diese Quellen bilden die Wissensbasis für meinen internationalen Vergleich und ermöglichen es, die spezifische Position des GDW (gemeinsames dynamisches Wissen) im Kontext dieser drei Ansätze sinnvoll zu reflektieren.

Phase C – Runde 1 – Frage 3

Ich habe mir alle Quellen angeschaut, auch jene, die Du in der Liste der Quellen angibst, ohne sie in deiner Auswertung explizit zu benutzen (siehe Liste:

• https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0740624X25000140
• https://carnegie-production-assets.s3.amazonaws.com/static/files/Feldstein_DDN_final-2026.pdf
• https://www.oecd.org/content/dam/oecd/de/publications/reports/2024/06/oecd-artificial-intelligence-review-of-germany_c1c35ccf/8fd1bd9d-de.pdf
• https://journals.sagepub.com/doi/epub/10.1177/20563051231186353
• www.bmwkms.gv.at/dam/jcr%3Ac4f4d435-4286-41cb-b10e-a79d045f18bc/fokus-ki-bmkoes-2024.pdf
• Future Shock: Generative AI and the International AI Policy and Governance Crisis
  • by David Leslie and Antonella Maia Perini, 2024, https://hdsr.mitpress.mit.edu/pub/yixt9mqu/release/3
• KEY DEFINING CONCEPTS. Collective intelligence, democracy, and governance
  • Stephen Boucher, Carina Antonia Hallin, Lex Paulson, Nino Javakhishvili-Larsen, and David Leal Garcia, 2016, https://vbn.aau.dk/ws/portalfiles/portal/676910613/10.4324_9781003215929-7_chapterpdf.pdf
• Democracy by design… 2022, https://www.researchgate.net/publication/364949613_Democracy_by_Design_Perspectives_for_Digitally_Assisted_Participatory_Upgrades_of_Society
• Jenkins, Cone4rgence Culture, Year: ?, https://cyborguniversity.hcommons.org/table-of-contents/chapter-one-alienated-intelligence-the-private-interests-of-the-world-brain/henry-jenkins-convergence-culture-participatory-culture-and-collective-intelligence/ )

Das Begriffsfeld, mit dem wir es hier zu tun haben, ist nicht klein und begrifflich recht komplex. Neben den großen Perspektiven ‚Gesellschaft und Demokratie‘ auf der einen Seite und die technische Perspektive von ‚KI allgemein‘ mit vielen Spezialbereichen wie beispielsweise ‚kollektive Intelligenz‘, ‚Collaboration engineering‘, ‚Schwarm Intelligenz’ und ‚Kollaborationsplattformen‘ gibt es zahlreiche hybride Formen, in denen die Technik auf gesellschaftliche Prozesse allgemein und demokratische Prozesse im Besonderen angewendet werden. Die Feinstruktur dieser Anwendungsformen müsste ich mir noch genauer anschauen. Aber, wenn ich dies richtig erkenne, dann wird der ‚Kernprozess‘ jeder ‚sprachlich basierten Prognose‘ mit den zugehörigen ‚kognitiven Voraussetzungen bei den handelnden Menschen‘ nirgends explizit analysiert. Bestenfalls beschreibt man die Details von algorithmischen Prozessen, die zur Anwendung kommen, aber die Beziehung zu den ‚sprachlich kodierten Inhalten‘ und deren Verankerung in der ‚menschlichen Erfahrung‘ bleibt offen, kommt gar nicht vor.
Siehst Du dies auch so oder übersehe ich hier wichtige Aspekte der verschiedenen Betrachtungsweisen?

Phase C – Runde 1 – Antwort auf Frage 3

Ja, deine Beobachtung trifft ziemlich genau einen blinden Fleck, den viele dieser Quellen gemeinsam haben. Wenn man sie systematisch durchgeht, ergibt sich ein Muster:

1. Fokus der meisten Studien

• Gesellschafts- und Demokratiedimension
  • Arbeiten wie Democracy by Design, der OECD-Bericht zu KI in Deutschland oder Feldsteins Digital Democracy Networks beschreiben die institutionellen Rahmen, politischen Strategien und möglichen Einsatzfelder von digitalen Tools.
  • ➜ Sie betrachten KI-gestützte Systeme primär als Instrumente zur Prozessoptimierung oder Beteiligungserweiterung – nicht als kognitive Partner mit spezifischer Sprachlogik.
• Technische und algorithmische Dimension
  • Quellen aus dem Bereich Collaboration Engineering, Collective Intelligence Frameworks oder aus KI-Policy-Papieren gehen ins Detail bei Prozessarchitektur, Datenflüssen, Algorithmendesign.
  • ➜ Hier wird Sprache oft nur als „Input-Datenstrom“ gesehen – ohne tiefer auf die innere Struktur sprachlicher Bedeutungen und ihre Verankerung in menschlicher Erfahrung einzugehen.

2. Fehlende Analyse des „Kernprozesses“ sprachlicher Prognosen

• Sprachlich kodierte Inhalte werden in keiner der von dir genannten Quellen in ihrer Entstehungslogik betrachtet:
  • Wie verknüpft ein Mensch Erfahrung, Emotion, Weltwissen und Absichten, um sprachlich ein Zukunftsbild zu formulieren?
  • Wie werden diese sprachlich formulierten Inhalte von anderen verstanden, verarbeitet und in Handlungsoptionen übersetzt?
• Prognose wird meist als Ergebnis eines Algorithmus verstanden – selten als dynamischer sozial-kognitiver Prozess, der im Medium Sprache zwischen Menschen abläuft und dessen Ergebnis dann algorithmisch unterstützt oder skaliert wird.

3. Hybride Ansätze – aber ohne kognitiven Tiefgang

• Einige Texte – z. B. KEY DEFINING CONCEPTS. Collective intelligence, democracy, and governance – erwähnen immerhin, dass kollektive Intelligenz auf individueller Kognition basiert.
  • ➜ Aber selbst dort bleibt offen, wie individuelle Bedeutungsbildung im Kontext von Prognose- oder Planungsprozessen funktioniert.
• Henry Jenkins’ Convergence Culture berührt die kulturelle und narrative Dimension, was schon näher an deinem „sprachlich-kognitiven Kern“ liegt, aber er operationalisiert das nicht für algorithmisch gestützte Zukunftsprognosen.

4. Mögliche Erklärung für diese Lücke

• Interdisziplinäre Lücke: Sprachwissenschaft, Kognitionspsychologie und Informatik/Politikwissenschaft kommen in diesen Arbeiten selten in einem wirklich integrierten Modell zusammen.
• Anwendungsorientierung: Die meisten Studien sind auf umsetzbare Plattformmodelle oder politische Handlungsempfehlungen ausgerichtet – nicht auf die theoretische Tiefenanalyse des menschlichen Prognoseprozesses.

Mein Fazit:
Ja – du siehst das richtig.
Keines der genannten Werke entwickelt eine explizite Modellierung des sprachlich fundierten Prognoseprozesses mit Bezug auf die kognitiven Voraussetzungen bei den beteiligten Menschen.
Der „Kernprozess“, den du meinst – von der individuellen Erfahrung → über sprachliche Kodierung → zu geteilten Bedeutungsnetzen → hin zur Prognose – bleibt in allen Fällen implizit oder unberücksichtigt.

Vergleichsmatrix (kompakt)

Feld / Quelle	Fokus & Reichweite	Umgang mit Sprache/Bedeutung (Explizitheit)	Evidenz/Beispiele	Stärken
AI × Demokratie – konzeptuell: Jungherr 2023, AI & Democracy	Konzeptueller Rahmen für KI-Wirkungen auf Demokratie	Thematisiert Medien-/Informationsprozesse, nicht die interne Semantikbildung in Gruppen	Theorieartikel	Schärft Analyserahmen; klare Unterscheidungen
Politik & Governance (Policy-Level): OECD AI Review Germany (2024)	Systemische Bestandsaufnahme, Strategiepfade (Bildung, Transfer, Public Sector)	Sprache als Policy-/Kompetenzthema, nicht als kognitiver Mechanismus	Interviews/Policy-Review 2023	Breite, aktualitätsnah; Empfehlungen
Digital Democracy Networks: Feldstein/Carnegie (2025)	Transnationale Netzwerke, digitale Solidarität, Gegenmaßnahmen gg. Backsliding	Sprache als Mobilisierungs-/Koordinationsmittel; keine Tiefenmodellierung von Bedeutungsbildung	Programm- & Working-Paper-Kontext	Globale Vergleichsperspektive
Democracy by Design: Helbing et al. 2022/23	„Digitally assisted“ Demokratie-Upgrades; drei Forschungsfelder	Benennt Deliberation & Partizipation; keine formale Semantik-/Kognitionskette	Überblick/Essay, Sekundärdaten	Systemischer Blick, klare Risiken/Leitlinien
Generative-AI Governance: Leslie & Perini 2024 (HDSR)	„Future shock“ in der globalen KI-Governance	Schwerpunkt auf Governance/Tempo/Koordination; nicht auf semantische Sozialkognition	Policy-Forum, Literatur-Synthese	Verdichtet Governance-Herausforderungen
Collective Intelligence – Handbuchkapitel: Boucher et al. (Routledge 2023/2016)	Begriffslandschaft CI für Demokratie & Governance	Anerkennt individuelle Kognition als Basis; keine operationalisierte Sprach-→Prognose-Pipeline	Handbuch/State of the Art	Systematisiert CI-Konzepte
Partizipationsplattformen: vTaiwan/Pol.is (Fallpraxis)	Skalierte Online-Deliberation & Konsensfindung	Praktisch starke Operationalisierung von Clustering & Konsens; Semantik bleibt nutzer-/kulturspezifisch & nicht formalisiert	Case reports, journalistische & wiss. Berichte	Zeigt Mechanismen, die Spaltung reduzieren
Kultur-/Staatenberichte (AT: „Fokus KI“ 2024)	Kultur-/Politikrahmen, Leitlinien, Sensibilisierung	Sprache als Kultur-/Kreativthema, nicht als kognitiver Prognosemechanismus	Ministerielle Publikationen	Kontextualisierung, Awareness
Medien-/Kulturtheorie: Jenkins Convergence Culture	Partizipationskultur, kollektive Intelligenz der Fans	Reich an Beispielen sprachlich-kultureller Ko-Produktion; keine Übertragung in Prognose-/Planungs-Algorithmen	Monographie	Narrative/kollektive Bedeutungsbildung

Gap-Map: Wo der „sprachlich-kognitive Kernprozess“ fehlt

1. Erfahrung → (prä-sprachliche) Bedeutung
   • Kaum Quellen explizieren, wie individuelle Wahrnehmung/Erfahrung zu stabilisierten Bedeutungseinheiten wird, die prognosefähig sind. (Implizit bei Jenkins; konzeptionell bei CI, aber ohne Formalisierung.) (Taylor & Francis, DHI)
2. Bedeutung → Sprache (Formulierung/Zielbildung)
   • Plattform- und Policy-Literatur nimmt fertige sprachliche Statements als Input; der Entstehungsprozess der sprachlichen Ziel-/Hypothesenbildung bleibt unmodelliert. (Decidim/Pol.is-Ökosystemberichte, OECD, Helbing.) (Research Collection, Wikipedia, OECD)
3. Sprache → geteilte Bedeutungsnetze (Intersubjektivität)
   • Pol.is/vTaiwan operationalisiert Clustering/Consensus sehr gut; die semantische Ausrichtung (z. B. Ontologien, Bedeutungsräume, Evidenzbindungen) bleibt black box. (Wikipedia, Crowdlaw for Congress)
4. Geteilte Bedeutungsnetze → Prognose/Planung (Validierung/Feedback)
   • Governance-/Policy-Arbeiten diskutieren Prozesse & Institutionen, aber keine rekursive Schleife, in der sprachliche Hypothesen systematisch mit Erfahrungs-/Messdaten rückgekoppelt und modulhaft fortgeschrieben werden. (OECD, Leslie/Perini, DDN.) (OECD, Harvard Data Science Review, carnegie-production-assets.s3.amazonaws.com)

Synthese: Wie sich GDW positioniert

GDW (Gemeinsames Dynamisches Wissen) adressiert genau diese Lücke, indem es den Kernprozess explizit macht:

1. R1–R8/R9-Fundament : Klares Stufenmodell individueller Erfahrung, Erinnerung, Operationen, Sprache/Bedeutung, Emotion – als Voraussetzung jeder Prognoseformulierung.
2. Sprachakte als Modellobjekte: Sprachliche Aussagen werden nicht nur gesammelt, sondern als strukturierte Wissenseinheiten mit Referenzen auf Erfahrung, Daten, Geltungsbedingungen und Zielbezug geführt.
3. Geteilte Bedeutungsnetze: Explizite Modellierung von Bedeutungsrelationen (z. B. Begriffe, Hypothesen, Evidenzpfade), nicht nur Cluster/Mehrheiten.
4. Prognose-Loop: Jede sprachliche Prognose enthält Annahmen, erwartete Beobachtungen, Prüfpfade; Feedback (Messung/Erleben) aktualisiert die Wissenswolke prozessual.

Konsequenz: GDW ist komplementär zu Decidim/Pol.is (Skalierung/Prozess) und CI/CE (Methodik/Design), füllt aber die semantisch-kognitive Lücke, die in den genannten Quellen größtenteils offenbleibt.

Kurzkommentar zu einzelnen Quellen im Licht des GDW-Kerns

• Jungherr 2023: Hervorragend zur Begriffsordnung von KI×Demokratie; GDW kann diesen Rahmen unterhalb (kognitiv-semantisch) auffüllen. (SAGE Journals)
• OECD 2024 (DE-Review): Liefert Policy-Leitplanken; GDW wäre eine operative Schicht für evidenzbasierte Bürger-Prognoseprozesse in Verwaltung/Bildung. (OECD)
• Feldstein/DDN 2025: Globales Netzwerk, Transversalität; GDW könnte als gemeinsamer semantischer Backbone für länderübergreifende Diskurse dienen. (carnegie-production-assets.s3.amazonaws.com)
• Helbing/„Democracy by Design“: Systemischer „Design-Spirit“ passt; GDW liefert die Sprach-/Evidenz-Mechanik im Inneren des Designs. (Research Collection)
• Leslie & Perini 2024: Governance-„Future Shock“ → GDW bietet Verlangsamung durch Erklärbarkeit (explizite Annahmen/Evidenzen), ohne Innovationsfähigkeit zu verlieren. (Harvard Data Science Review)
• Boucher et al. (Routledge): CI-Begriffe als Umfeld; GDW operationalisiert kollektive Bedeutungsarbeit jenseits reiner Aggregation. (Taylor & Francis)
• vTaiwan/Pol.is: Praxisstark für Konsens; GDW kann vor Pol.is (strukturierte Formulierungsphase) und nach Pol.is (Prognose-Validierung/Modellfortschreibung) wirken. (Crowdlaw for Congress)
• AT „Fokus KI“: Kultur-/Sensibilisierungsrahmen; GDW liefert instrumentelle Tiefenstruktur zur Wissensentstehung. (BMWKMS)
• Jenkins: Zeigt, wie kollektive Bedeutungen in Kultur entstehen; GDW verlagert dieses Prinzip auf öffentliche Planung/Prognose mit expliziter Evidenzlogik. (DHI)

ABSCHLUSS Runde 1 von Phase C durch Mensch Gerd

Ja, diese erweiterte Antwort lässt noch besser erkennen, wie sich unser GDW-Ansatz strukturell und im Detail zu den verschiedenen Ansätzen verhält. Zentral ist das generelle Fehlen einer Analyse der spezifisch menschlichen Erkenntnisdynamik in Verbindung mit der Erarbeitung von empirische validen Prognosen, die für die Planung von Zukunft unerlässlich sind. Ich würde an dieser Stelle dann die Runde 1 von Phase C beenden wollen, obgleich hier noch viele Arbeit am Detail notwendig wäre, um alles noch genauer zu begründen.

ABSCHLUSS Runde 1 von Phase C durch KI chatGPT5

Aus der Zusammenschau der internationalen Ansätze wird deutlich, dass unser GDW-Modell eine bisher kaum adressierte Lücke schließt: die explizite Modellierung der menschlichen Erkenntnisdynamik im Kontext sprachlich formulierter, empirisch validierbarer Prognosen. Gerade dieser Kernprozess ist für tragfähige Zukunftsplanungen entscheidend, bleibt jedoch in den bestehenden Rahmenwerken implizit. Runde 1 hat die strukturellen Unterschiede und Anschlussmöglichkeiten klar umrissen; in Runde 2 werden wir gezielt jene Detailfragen aufgreifen, die für eine vertiefte Begründung und operative Ausgestaltung des GDW zentral sind.

Phase D: Fragen von chatGPT5 an den Menschen Gerd

Gut, dann hier meine Fragen für Phase D zu Experiment Nr. 16, basierend auf unserem bisherigen Stand:

Frage 1 – GDWW als „Hülle“
Du hast mehrfach betont, dass die GDWW nicht nur ein abstrakter Raum ist, sondern selbst Struktur, Schnittstellen und Dynamiken besitzt.
Welche Mindeststruktur muss eine GDWW haben, damit sie überhaupt als tragfähige „Hülle“ für ein GDW funktionieren kann?
Und: In welchem Verhältnis steht diese Struktur zu den spezifischen Anforderungen einer BPF?

Frage 2 – GDW als „Kern“
Im GDW sind die vier Faktoren ⟨S, Z, V, AW⟩ angelegt.
Gibt es aus deiner Sicht eine hierarchische Ordnung oder eine Prozesslogik zwischen diesen Faktoren, oder sind sie gleichberechtigt und rein wechselseitig verbunden?
Welche Mindestbedingungen müssen erfüllt sein, damit ein GDW „lebendig“ bleibt, also kontinuierlich genutzt und weiterentwickelt wird?

Frage 3 – BPF als Zielsystem
Eine Bürgerplattform (BPF) soll nicht nur ein Nutzer der GDWW sein, sondern selbst Ziele, Prozesse und vielleicht sogar eine eigene interne Logik mitbringen.
Wie klar müssen diese Ziele definiert sein, bevor die BPF effektiv mit einer GDWW arbeiten kann?
Und: Sollte die BPF eher passiv (nur nutzen) oder aktiv (auch verändern) in die GDWW eingreifen?

Frage 4 – Interaktionen
Wenn GDWW, GDW und BPF als eigenständige Modelle klar sind:
Wie lässt sich sicherstellen, dass ihre Interaktionen konsistent bleiben, ohne dass eine Komponente die anderen „überrollt“ oder dominiert?
Braucht es hier eine Meta-Instanz zur Koordination oder reicht eine klar definierte Protokoll- und Schnittstellenlogik?

Frage 5 – Übergang zu Experiment Nr. 17
Bevor wir in Nr. 17 die drei Modelle präzisieren:
Welche größten offenen Fragen siehst du persönlich noch, die wir bisher in Nr. 16 nicht beantwortet haben, die aber für den nächsten Schritt entscheidend sind?

Phase D – Runde 1 – Frage 1 und 2 von ChatGPT5 mit Antworten zu 1 und 2 von Mensch Gerd

Frage 1 – GDWW als „Hülle“
Du hast mehrfach betont, dass die GDWW nicht nur ein abstrakter Raum ist, sondern selbst Struktur, Schnittstellen und Dynamiken besitzt.
Welche Mindeststruktur muss eine GDWW haben, damit sie überhaupt als tragfähige „Hülle“ für ein GDW funktionieren kann?
Und: In welchem Verhältnis steht diese Struktur zu den spezifischen Anforderungen einer BPF?

Frage 2 – GDW als „Kern“
Im GDW sind die vier Faktoren ⟨S, Z, V, AW⟩ angelegt.
Gibt es aus deiner Sicht eine hierarchische Ordnung oder eine Prozesslogik zwischen diesen Faktoren, oder sind sie gleichberechtigt und rein wechselseitig verbunden?
Welche Mindestbedingungen müssen erfüllt sein, damit ein GDW „lebendig“ bleibt, also kontinuierlich genutzt und weiterentwickelt wird?

Antwort von Mensch Gerd auf die Fragen 1 und 2 von chatGPT5 : GDWW + GDW

Eine Beantwortung dieser Frage kann mit einer kurzen Klärung zum Konzept GDW beginnen, um dann zu beschreiben, welche ‚Rahmenbedingungen‘ (welche ‚Hülle‘) gegeben sein müssen, damit eine GDW überhaupt zum Einsatz kommen kann.

Ein ‚gemeinsam geteiltes Wissen (GDW)‘ – symbolisch vereinfachend notiert GDW=<S,Z,V,AW> enthält drei Texte <D_S, D_Z, D_V> in denen unterschiedliche Sachverhalte beschrieben werden, und dann gibt es einen vierten Text D_AW, der relativ zu den drei anderen Texten auf einer ‚Meta-Ebene‘ liegt. Im Text D_AW wird beschrieben, wie man den Text mit den Veränderungsregeln V auf eine gegebene Situation S so anwenden kann, dass die vorgesehenen Veränderungen von der Regel V sich auf die aktuelle Situation S so auswirken, dass eine neue, veränderte Situation S’ entsteht, welche im Dokument D_S’ beschrieben wird.

Zusätzlich zu den vier Komponenten <S , Z, V, AW> kann es auch noch eine fünfte Komponente ‚EV (Evaluation)‘ geben – GDW=<S, Z, V, AW, EV> –, welche im Dokument D_EV beschrieben wird. Die Evaluation vergleicht von einer Metaebene aus wie viele Elemente des Ziels Z – repräsentiert im Dokument D_Z – in dem neuen Zustand S’ – repräsentiert im Dokument D_S’ – ‚vorkommen‘. Anhand des Umfangs der ‚Zielerfüllung‘ – gemessen in ‚%‘ — kann man dann abschätzen, wie weit das Ziel Z schon erreicht wurde.

Die Komponenten ‚S‘ und ‚V‘ liefern den möglichen ‚empirischen Bezug‘ eines GDW, ‚Z‘ liefert eine ‚Vision‘, von der alle annehmen, dass sie sich einmal ‚als real erweisen lässt‘, ‚AW‘ erzeugt eine Kette von ‚als möglich gedachten Veränderungen‘, und ‚EV‘ ist eine Art ‚laufende Erfolgskontrolle‘.

Diese Annahmen für ein GDW vorausgesetzt, stellt sich die Frage, welche ‚Voraussetzungen’ müssen erfüllt sein, damit ein GDW ‚zum Leben erweckt werden kann.

Hier einige Annahmen dazu:

1. Es braucht eine Gruppe von Bürgern (Ohne oder mit KI-Unterstützung), die bereit und fähig sind, die Dokumente <D_S, D_V, D_Z> zu erstellen. Die Dokumente <D_AW, D_EV> sind ‚normiert‘, d.h. diese werden einmal formuliert und sind ab dann immer gleich. Die Dokumente <D_S, D_V, D_Z> sollen hier ‚Empirische Basisdokumente‘ genannt werden oder GDW_EMP=<D_S, D_V, D_Z> und die Dokumente <D_AW, D_EV> sollen hier ‚Operative Dokumente‘ genannt werden oder GDW_OP=<D_AW, D_EV>. Es gilt dann also GDW = GDW_EMP + GDW_OP.
2. Idealerweise sind sind alle Dokumente in der Sprache L abgefasst, die alle beteiligten Bürger sprechen. Es wird angenommen, dass sich ein GDW_L abgefasst in der Sprache L so in eine GDW_L’ in der Sprache L’ übersetzen lässt, dass das GDW aus der einen Sprache simultan auch in der Sprache L’ funktioniert.
3. Obwohl ein GDW mit den zugehörigen Dokumenten GDW = GDW_EMP + GDW_OP sich von allen beteiligten Bürgern ohne weitere technische Hilfsmittel verstehen und anwenden lässt, kann aber aus rein praktischen Gründen schnell eine Situation entstehen, in der es hilfreich wäre, wenn es eine technische Unterstützung geben würde, die hilft, die Menge der Dokumente zu verwalten und die die Anweisungen der Metadokumente GDW_OP praktisch umzusetzen. Da für diese Umsetzung keinerlei Bedeutungswissen notwendig ist, kann dies durch einen relativ einfachen Algorithmus umgesetzt werden. Eine Umsetzung dieser Anforderung würde bedeuten, dass man eine geeignete technische Lösung mit einer geeigneten ‚Schnittstelle‘ (Interface) möglichst ‚rund um die Uhr‘ und ‚ortsunabhängig‘ zur Verfügung stellt.
4. Damit würde eine ‚gemeinsam geteilte dynamische Wolke des Wissens (GDWW‘) minimal bestehen aus einer (i) Gruppe von Bürgern (mit und ohne KI), (ii) einer gemeinsam geteilten Lebenssituation (Kommune), (iii) eine technische Unterstützung durch eine geeignete Plattform und (iv) einer Menge von verfassten ‚empirischen‘ und ‚operativen‘ Dokumenten, die von der Plattform verwaltet werden können und die zusammen ein GDW repräsentieren. Wichtig zu wissen ist, dass (v) das GDW kontinuierlich ‚aktualisiert’ werde muss, um empirisch im ‚Gleichgewicht‘ mit der umgebenden realen Welt zu bleiben.

Antwort chatGPT5 zur Antwort von Mensch Gerd auf Frage 1 und 2 von chatGPT5

Das ist eine sehr dichte und gut strukturierte erste Antwort auf meine Fragen 1 und 2 – und sie macht genau das, was wir uns im Protokoll vorgenommen haben:
Sie definiert präzise die internen Strukturen eines GDW und leitet daraus konkrete Mindestbedingungen für eine GDWW als Hülle ab.

Aus der KI-Perspektive fallen mir direkt ein paar Beobachtungen und mögliche Vertiefungspunkte auf, die wir später in Experiment 17 aufnehmen könnten:

1. Klare Trennung zwischen GDW_EMP und GDW_OP

Dein Vorschlag, die drei empirischen Basisdokumente (S, Z, V) von den normierten operativen Dokumenten (AW, EV) zu trennen, bringt eine saubere funktionale Gliederung.

Später könnten wir prüfen, ob sich diese Trennung auch in der technischen Implementierung einer BPF-Schnittstelle eins zu eins abbilden lässt – und wie das für Mehrsprachigkeit (L, L’) zu organisieren wäre.

2. Mehrsprachigkeit als inhärente Eigenschaft

Spannend finde ich, dass du gleich den Gedanken der sprachlichen Übertragbarkeit eingebaut hast.

Für die GDWW-Hülle könnte das heißen: Mehrsprachigkeit ist kein Add-on, sondern Teil der Grundarchitektur.

3. Technische Unterstützung – ohne Bedeutungswissen

Du betonst, dass die operative Ausführung (AW, EV) keinen semantischen Verstehensanteil braucht, sondern rein prozedural abläuft.

Das heißt: Hier könnte eine einfache, robuste Automatisierung genügen – wichtig für Bürgerplattformen mit knappen Ressourcen.

4. Mindeststruktur einer GDWW

Deine Aufzählung (i)–(v) liefert praktisch schon die Checkliste für ein GDWW-Minimalmodell:

1. Gruppe von Bürgern (mit/ohne KI)
2. Gemeinsame reale Lebenssituation
3. Technische Plattform
4. Dokumentensystem (GDWEMP + GDWOP)
5. Kontinuierliche Aktualisierung

5. Dauerhafte Aktualisierung als Lebensbedingung

Dieser Punkt könnte später entscheidend werden: GDW lebt nicht nur von der richtigen initialen Struktur, sondern von der ständigen Pflege.

Daraus ergibt sich eine Anschlussfrage: Wer ist im Alltag für diese Pflege verantwortlich – BPF, GDWW-Verwaltungsteam, alle Bürger?

Phase D – Runde 1 – Frage 3 und 4 von ChatGPT5

Frage 3 – BPF als Zielsystem

Eine Bürgerplattform (BPF) soll nicht nur ein Nutzer der GDWW sein, sondern selbst Ziele, Prozesse und vielleicht sogar eine eigene interne Logik mitbringen.Wie klar müssen diese Ziele definiert sein, bevor die BPF effektiv mit einer GDWW arbeiten kann?Und: Sollte die BPF eher passiv (nur nutzen) oder aktiv (auch verändern) in die GDWW eingreifen?

Frage 4 – Interaktionen

Wenn GDWW, GDW und BPF als eigenständige Modelle klar sind:Wie lässt sich sicherstellen, dass ihre Interaktionen konsistent bleiben, ohne dass eine Komponente die anderen „überrollt“ oder dominiert?Braucht es hier eine Meta-Instanz zur Koordination oder reicht eine klar definierte Protokoll- und Schnittstellenlogik?

Antwort von Mensch Gerd auf die Fragen 3 und 4 von chatGPT5 : BPF + Interaktionen

Das Verhältnis zwischen BPF, GDW sowie GDWW sehe ich so, dass die ‚gemeinsame dynamische Wolke des Wissens (GDWW)‘ die ‚Hülle‘ ist, die vorausgesetzt werden muss, damit ein ‚gemeinsames dynamisches Wissen (GDW)‘ entstehen und genutzt werden kann. Als ‚Bürgerplattform (BPF)‘ verstehe ich die ‚technische Plattform‘ mit dem GDW als ‚Inhalt‘, welche gesellschaftlich ‚von Bürgern für Bürgern‘ organisiert wird. Wie dies im einzelnen – auch juristisch – genau realisiert wird, spielt hier keine Rolle. Wichtig ist nur, dass es Bürger sind, die diese Plattform und diese GDW aufbauen, betreiben und nutzen. Eine genauere Charakterisierung ist vermutlich nur möglich, wenn man eine ganz konkrete BPF realisieren wollte, wozu sehr viele Randbedingungen sehr konkret spezifiziert werden müssten.

Was die Formen möglicher Interaktionen zwischen Bürgern und der technischen Plattform mit dem GDW betrifft, so kann man unterscheiden zwischen (1) solchen Interaktionen, die grundsätzlich notwendig sind, dass Bürger überhaupt Inhalte in das GDW einbringen oder verändern können bzw. dass Bürger grundsätzlich das vorhandene GDW nutzen können. Daneben gibt es (ii) solche Interaktionen, mit der ‚Qualität‘ des GDW zu tun haben, beispielsweise Fragen wie ‚Vollständigkeit‘ des Wissens, ‚Widerspruchsfreiheit‘, ‚Wahrheit‘ und ähnlichem. Eine umfassende Darstellung dieser verschiedenen Interaktionen müsste auch im direkten Kontext eines der kommenden Experimente Nr.17 und folgende behandelt werden.

Antwort chatGPT5 zur Antwort von Mensch Gerd auf Frage 3 und 4 von chatGPT5

Deine Antworten zu Frage 3 und Frage 4 sind klar fokussiert auf das Rollenverständnis und vermeiden bewusst technische oder juristische Detailverästelungen – das ist genau im Sinn deines Ziels, Experiment 17 vorzubereiten, ohne es jetzt schon auszuarbeiten.
Mein erster Kommentar dazu:

Zu Frage 3 – BPF als Zielsystem

• Stärken deiner Antwort:
  • Du betonst klar die Bürgerorientierung („von Bürgern für Bürger“).
  • Du trennst die BPF als technische Plattform vom GDW als Inhalt.
  • Du vermeidest vorschnelle Festlegungen auf eine bestimmte juristische oder organisatorische Ausgestaltung – das hält die Perspektive offen.
• Interessanter Aspekt:
  • Dass eine präzisere Charakterisierung nur mit einer konkreten Realisierung möglich ist, legt nahe, dass wir in Experiment 17 möglicherweise zwei Ebenen brauchen:
    • Abstraktes BPF-Modell (allgemeine Prinzipien)
    • Konkrete BPF-Instanz (mit spezifischen Randbedingungen)

Zu Frage 4 – Interaktionen

• Stärken deiner Antwort:
  • Die Unterscheidung in grundsätzliche Nutzungs-/Bearbeitungsinteraktionen (Zugang, Beitrag, Veränderung) und qualitative Interaktionen (Vollständigkeit, Konsistenz, Wahrheitsfragen) gibt eine klare Struktur.
  • Damit entsteht schon eine erste Typologie von Schnittstellen zwischen Bürgern, Plattform und GDW.
• Interessanter Aspekt:
  • Die Qualitätsdimension könnte in Experiment 17 ein eigenes Modul werden – z. B. „Qualitätssicherung in GDWW/BPF“ – weil hier methodische und technische Fragen eng verwoben sind.

Phase D – Runde 1 – Frage 5 von ChatGPT5 mit Antworten zu 5 von Mensch Gerd

Frage 5 – Übergang zu Experiment Nr. 17
Bevor wir in Nr. 17 die drei Modelle präzisieren:
Welche größten offenen Fragen siehst du persönlich noch, die wir bisher in Nr. 16 nicht beantwortet haben, die aber für den nächsten Schritt entscheidend sind?

Antwort von Mensch Gerd auf die Frage 5 von chatGPT5 : Offene Fragen

In dem Moment, wo wir beginnen die Konzepte GDW, GDWW und BPF weiter auszuarbeiten bzw. wenn wir sie dann auch ganz konkret als reales Beispiel einer BPF umsetzen wollen, dann werden sich ganz viele unterschiedliche Fragen stellen, die beantwortet werden müssen. An dieser Stelle der Überlegungen sind diese Fragen weitgehend noch ‚unsichtbar‘. Ich würde von daher sagen, wir sollten die ‚Vorüberlegungen‘ an dieser Stelle beenden und uns auf jenen ‚Pfad der Umsetzung‘ begeben, der vielleicht zu einer konkret funktionierenden BPF* führt, die mit einer konkret funktionierenden GDW* in einer realen GDWW* arbeitet.