Die vergangenen Wochen und Monate haben sehr deutlich gezeigt, wie Entscheidungsprozesse innerhalb von Parteien ablaufen. Zumindest wenn es um Personalien geht. In der Diskussion fielen oft Begriffe und Redewendungen wie Mehrheitsbefragung, Stimmungsbild in der Wählerschaft, was oder wen die Mitglieder bevorzugen und so weiter. Vor jeder Wahl gibt es regelmäßig die Sonntagsfrage. Am Wahlabend fallen dann in den Elefantenrunden die obligatorischen Phrasen wie „in Ruhe das Ergebnis analysieren“ – meist von den Verlierern einer Wahl.

Umfragen werden in der Regel wie vor zig Jahren durchgeführt: über telefonische Interviews. Dazu werden Menschen angerufen und gebeten, gestützte Antworten zu geben. Also ob dies oder jenes der persönlichen Meinung entspricht. Eine freie Wahl der Aussage nennen Marktforscher dagegen „ungestützt“. Das Prinzip kennt man von Quiz-Sendungen: Bei manchen muss direkt eine Antwort gegeben werden, selber formuliert, bei anderen haben Kandidaten die Wahl zwischen zwei, drei oder vier Antworten. Beispiele sind das „Familienduell“ (wer es noch kennt), bei dem die Aufgabe jeweils in etwa lautete: „Nennen Sie Dinge, die Menschen zum Thema Wochenende einfallen“; und der Klassiker „Wer wird Millionär?“ – bei dem es vier mögliche Antworten gibt. Umfragen zur Politik laufen meist nach letzterem Muster ab.

Mehr, als man glauben mag, kann KI hier massiv Dinge verändern – was Stimmungsbilder und Entscheidungen angeht. Rein praktisch betrachtet sieht die Ausgangssituation so aus: Umfragen dauern. Es braucht einfach Zeit, Tausende Menschen persönlich zu befragen. Gestützte digitale Umfragen gehen natürlich schneller und können in Echtzeit ausgewertet werden. Sie müssen aber initiiert und gesteuert werden. Das bedeutet ein eigentlich verzerrtes Bild. Wenn ein Vegetarier vor die Wahl zwischen Schnitzel oder Steak gestellt wird, wie wird da wohl die Antwort ausfallen? Eine trainierte, selbstlernende KI kann weitaus mehr, schneller und aussagekräftiger Umfrageergebnisse liefern – mit NLP, Natural-Language-Processing.

Wie erwähnt sind traditionelle Umfragen langwierig und die Auswertungsergebnisse eindimensional. Jetzt mal rein theoretisch – ob das bereits so eingesetzt wird, entzieht sich jeglicher Kenntnis – betrachtet: Eine KI kann auf Social-Media-Kanälen und in Foren sowie Blogs Text erkennen und analysieren. Die ursprüngliche Aussage, das Thema und die dazu vorhandenen Antworten. Die Text-Engine erkennt dabei Wortbedeutungen und Zusammenhänge (nur als Beispiel: „Bank“ zum Sitzen oder „Bank“ für „Zahlungsverkehr“). Darüber hinaus kann eine KI auch Stimmungen identifizieren und sie dann clustern – „Sentiment Analysis“ genannt. Also ob ein Kommentar eher wohlwollend oder kritisch ist.

Das kann innerhalb von Sekunden geschehen – mit vielen, vielen Daten. Was man allgemein weiß, ist, dass es bei Parteien wie in Großunternehmen ganze Abteilungen gibt, in denen sowas manuell gemacht wird. Da sitzt dann ein Dutzend oder mehr Menschen am Rechner und alle gehen Websites, Blogs und so weiter einzeln durch und notieren, bewerten und klassifizieren die Ergebnisse – nach Vorgaben und/oder persönlicher Meinung. Das verhält sich so wie das klassische PR-Clipping, das man aus dem Frühstücksfernsehen kennt: eine Zusammenfassung, welche Tageszeitung wie über was berichtet. Und genau das kann auch eine KI – nur in einer anderen und viel größeren Dimension.

Fragt euch selber mal: Wie viele Websites, Blogs und Social-Media-Posts können 20 Mitarbeiter täglich manuell durchforsten? Alles lesen und klassifizieren? Und dann noch analysieren? Eine KI kann das mit einer Potenz von XX. In Echtzeit. Zugegeben, ein menschlicher Mitarbeiter kann das jeweils (noch) besser einschätzen. Doch die Entwicklungen und Fortschritte in diesem Bereich der KI sind rasant. Und durch die Massenanalyse lassen sich definitiv schon sehr eindeutige Stimmungsbilder ermitteln.

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Das düstere Bild, das sich dadurch abzeichnet, ist, dass beispielsweise ein Politiker morgens im TV ein Interview gibt und schon wenige Minuten später sehen kann, wie es angekommen ist. Welche Aussagen wurden wie kommentiert? Was kam gut an? Was wurde positiv bewertet? Was gibt es für Kritikpunkte? Mit den Antworten kann der Politiker darauf im Mittagsmagazin schon konkret reagieren. Das besser nicht sagen, dieses besser anders formulieren etc. Düster mag das erscheinen, wenn man davon ausgeht, dass Politiker so nur noch das sagen, was gut ankommt. Nicht mehr das, wofür sie eigentlich einstehen. Man kann es aber auch positiv betrachten.

Politikern und Parteien wird oft vorgeworfen, dass sie realitätsfremd sind. Aufhängungspunkte dafür gibt es ja auch zur Genüge. Wenn ein Wirtschaftspolitiker zum Beispiel auf die einfache Frage, was denn ein Pfund Butter im Supermarkt kostet, nicht antworten kann – nicht gut. Mittels KI erhält die Politik – Menschen und Parteien – sehr schnell und detailliert genaue Eindrücke darüber, was in der Bevölkerung so vor sich geht. Abseits von den (meist gleichen) Befragten von Meinungsforschungsinstituten. Und die Politik – Menschen und Gremien – können das natürlich auch bei der Entwicklung von Wahlprogrammen berücksichtigen.

Dabei sollte man sich aber auch zwei Fragen stellen, da KI letztlich nur Daten auswertet, keine Meinungen selber bildet: Wer kommentiert in Foren, auf Social Media überwiegend? Ist das tendenziell oder tendenziös? Die Antwort auf die erste Frage ist noch relativ einfach: Es kommentiert jeder, Links und Rechts und Mitte, Jung und Alt. Die Antwort auf die zweite Frage muss jeder für sich selber finden. So wie Politiker sich überlegen müssen, warum sie etwas sagen und für was sie öffentlich einstehen. Aus Überzeugung oder aufgrund von mittels KI ermittelten Meinungsbildern?