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Methodik

GWÖ-Matrix 2.0 · Gemeinden · Transparenz-Dokumentation

Was ist die Gemeinwohl-Ökonomie?

Die Gemeinwohl-Ökonomie (GWÖ) ist ein Wirtschaftsmodell, das den Erfolg wirtschaftlichen Handelns nicht am Gewinn, sondern am Beitrag zum Gemeinwohl misst. Entwickelt von Christian Felber (2010), trägt die GWÖ eine internationale Bewegung mit über 11.000 Unterstützer:innen, 4.500 Mitgliedern und 1.000 bilanzierten Organisationen.

Das Bewertungsmodell: die Gemeinwohl-Bilanz

Das Kernstück ist die Gemeinwohl-Bilanz: ein standardisiertes Bewertungsverfahren nach einer Matrix aus fünf Werten (Menschenwürde, Solidarität, ökologische Nachhaltigkeit, soziale Gerechtigkeit, Transparenz & Demokratie) und fünf Berührungsgruppen. Die aktuelle Unternehmens-Matrix (Version 5.1) ist in über 35 Ländern erprobt.

Arbeitsbuch Unternehmen 5.1 (PDF) · Matrix-Übersicht

Adaption für die öffentliche Hand

Für Gemeinden gibt es seit 2017 das Arbeitsbuch für Gemeinden Version 2.0. Es überträgt die Unternehmens-Matrix auf kommunale Handlungsfelder: statt „Kund:innen" stehen Bürger:innen im Fokus, statt „Lieferkette" geht es um öffentliche Beschaffung. Eine aktualisierte Version 2.1.A läuft seit 2023 im Pilotbetrieb.

Arbeitsbuch Gemeinden 2.0 (PDF) · Version 2.1.A Pilotfassung (PDF)

Anwendung auf Parlamentsanträge

Dieser Antragsprüfer nutzt die Gemeinde-Matrix 2.0 als Bewertungsrahmen und wendet sie systematisch auf Parlamentsanträge aller deutschen Landtage und des Bundestags an. Parlamentsanträge gestalten die Rahmenbedingungen, unter denen Gemeinden handeln — ihre Gemeinwohl-Wirkung zu messen macht sie vergleichbar und transparent.

Was macht der GWÖ-Antragsprüfer?

Jeder Antrag wird automatisch analysiert und erhält:

  • GWÖ-Score (0–10) — wie stark fördert oder widerspricht der Antrag den fünf Gemeinwohl-Werten?
  • 25-Felder-Matrix — detaillierte Bewertung für jede Kombination aus Berührungsgruppe und Wert
  • Wahlprogramm-Treue — wie gut passt der Antrag zu den Wahl- und Grundsatzprogrammen der Fraktionen, belegt mit verifizierten Zitaten?
  • Verbesserungsvorschläge — konkrete Textänderungen im Redline-Format

Ziel ist Transparenz: Bürger:innen können nachvollziehen, welche Anträge dem Gemeinwohl dienen — und welche dagegen arbeiten. Die Bewertungen sind öffentlich, maschinenlesbar (JSON/CSV/Atom-Feed) und unter CC BY 4.0 lizenziert.

Die GWÖ-Matrix 2.0 für Gemeinden

5 Berührungsgruppen (Zeilen) × 5 Werte (Spalten) = 25 Bewertungsfelder. Jedes Feld wird von −5 (fundamental widersprechend) bis +5 (stark fördernd) bewertet. Der GWÖ-Score (0–10) ist ein gewichteter Durchschnitt.

Die fünf Werte (Spalten)

WertLeitfrage
1. MenschenwürdeWerden Grundrechte geschützt? Rechtliche Gleichstellung? Schutz vor Diskriminierung?
2. SolidaritätWird das Gemeinwohl gefördert? Mehrwert für die Gemeinschaft? Kooperation statt Konkurrenz?
3. Ökologische NachhaltigkeitKlimaschutz? Ressourcenschonung? Biodiversität? Kreislaufwirtschaft?
4. Soziale GerechtigkeitGerechte Verteilung? Daseinsvorsorge? Soziale Absicherung? Chancengleichheit?
5. Transparenz & DemokratieBürgerbeteiligung? Offenlegung? Demokratische Prozesse? Rechenschaftspflicht?

Die fünf Berührungsgruppen (Zeilen)

GruppeWer ist gemeint?
A · Lieferant:innenExterne Beschaffung, Lieferketten, Dienstleister:innen
B · FinanzenUmgang mit öffentlichen Mitteln, Haushalt, Steuerzahler:innen
C · VerwaltungMandatsträger:innen, Mitarbeitende, Ehrenamtliche
D · Bürger:innenWirkung innerhalb der Grenzen, Daseinsvorsorge
E · Gesellschaft & NaturWirkung über die Grenzen hinaus, Zukunft

Alle 25 Felder

Klick auf ein Feld für Details.

Menschenwürde
Solidarität
Ökologische Nachhaltigkeit
Soziale Gerechtigkeit
Transparenz & Mitbestimmung
A · Lieferant:innen
A1
Grundrechte Lieferkette
A2
Nutzen Gemeinde
A3
Ökol. Verantwortung
A4
Soziale Verantwortung
A5
Rechenschaft
B · Finanzen
B1
Eth. Finanzgebaren
B2
Gemeinnutz
B3
Ökol. Finanzpolitik
B4
Soz. Finanzpolitik
B5
Partizipation
C · Verwaltung
C1
Gleichstellung
C2
Gemeinsame Ziele
C3
Ökol. Verhalten
C4
Gerechte Arbeit
C5
Transparenz intern
D · Bürger:innen
D1
Rechtsgleichheit
D2
Gesamtwohl
D3
Ökol. Leistung
D4
Soz. Leistung
D5
Demokratie
E · Gesellschaft & Natur
E1
Zukunft
E2
Beitrag Gesamtwohl
E3
Ökol. Auswirkungen
E4
Sozialer Ausgleich
E5
Demokratie global
Bewertungsskala
SymbolRatingBedeutung
+++4 bis +5Stark fördernd, vorbildlich
++1 bis +3Fördernd
0Neutral / nicht berührt
−1 bis −3Widersprechend
−−−4 bis −5Stark widersprechend

Analyse-Pipeline

1
Antragstext laden
Der PDF-Volltext wird aus dem Landtags-Portal geholt ({{ adapter_count }} Parlamente angebunden). Nur echte Anträge und Gesetzentwürfe werden analysiert — Kleine Anfragen werden übersprungen.
2
Wahlprogramm-Passagen suchen
Per semantischer Suche ({{ embedding_model }}, 1024 Dimensionen) werden für jede Fraktion die thematisch relevantesten Passagen aus Wahl- und Grundsatzprogrammen gefunden. Aktuell {{ programme_count }} Programme mit {{ chunk_count }} Textabschnitten indexiert.
3
KI-Bewertung
Ein Sprachmodell ({{ model_name }}) bewertet den Antrag anhand der GWÖ-Matrix und vergleicht ihn mit den gefundenen Programmpassagen. Der Prompt erzwingt die Verwendung wörtlicher Zitate.
4
Zitat-Verifikation
Jedes Zitat wird server-seitig verifiziert: der Text muss als Substring im Original-PDF auffindbar sein. Quellenangabe und Seitenzahl werden aus dem echten Treffer rekonstruiert — die Modell-Ausgabe wird für diese Felder verworfen.
Technische Details
EigenschaftWert
Sprachmodell{{ model_name }} (DashScope / Alibaba Cloud)
Embedding-Modell{{ embedding_model }} (1024 Dimensionen)
Chunk-Größe400 Wörter, 50 Wörter Overlap
Retry bei Parse-Fehlern3 Versuche mit steigender Temperatur
Zitat-VerifikationSubstring- oder 5-Wort-Anker-Match gegen Original-PDF

LLM-Prompts

Volle Transparenz: hier liegen die exakten Anweisungen, mit denen das Sprachmodell ({{ model_name }}) jeden Antrag bewertet.

Wie System- und User-Prompt zusammenwirken

Beide Prompts werden in einem einzigen API-Call gesendet — nicht getrennt ausgeführt. Sie fließen gemeinsam ins Modell-Kontextfenster und werden zusammen bewertet.

System-Prompt (statisch, ~5 KB) User-Prompt (dynamisch, pro Antrag)
Wer und wie bewertet wird: GWÖ-Matrix-Definition, 25 Felder, Bewertungs-Skala, Empfehlungs-Kategorien, Ausgabe-JSON-Schema, strenge Regeln (max. 3 Verbesserungs­vorschläge, wörtliche Zitate, …). Was bewertet wird: BL-Spezifika, semantisch gefundene Wahlprogramm-Chunks, der Antragstext selbst, Pflicht-Fraktionen-Liste.

Das Modell wendet die Matrix-Definition aus dem System-Prompt auf den Antragstext aus dem User-Prompt an. Ohne System-Prompt wüsste es nicht wonach es bewerten soll; ohne User-Prompt hätte es nichts zu bewerten.

Warum die Trennung?

  • Caching: Der API-Anbieter cached den System-Prompt — pro neuem Antrag werden nur die User-Tokens verrechnet.
  • Modell-Compliance: Sprachmodelle behandeln System-Anweisungen mit höherem Vertrauen, was robuster gegen Prompt-Injection aus dem Antragstext ist.
  • Wartbarkeit: statische Bewertungs-Regeln getrennt vom dynamischen Inhalt — leichter zu pflegen, leichter zu auditieren.

Quelle: app/analyzer.py (get_system_prompt() und get_user_prompt_template()); API-Aufruf in app/adapters/qwen_bewerter.py (Zeilen 83–85, messages=[{"role":"system",…}, {"role":"user",…}]).

Die Prompts im Wortlaut

Der User-Prompt unten ist als Template abgebildet — die Platzhalter {kontext}, {wahlprogramm_zitate}, {antrag} und {pflicht_fraktionen} werden pro Antrag mit den konkreten Inhalten gefüllt.

System-Prompt anzeigen ({{ system_prompt|length }} Zeichen)
{{ system_prompt }}
User-Prompt-Template anzeigen ({{ user_prompt_template|length }} Zeichen)
{{ user_prompt_template }}

Qualitätssicherung

  • Automatische Zitat-Verifikation — jedes Zitat wird gegen das Original-PDF geprüft. Nicht-verifizierbare Zitate werden verworfen.
  • Typ-Filterung — nur abstimmbare Drucksachen (Anträge, Gesetzentwürfe) werden bewertet.
  • Automatische Neu-Analyse — wenn ein Zitat nicht auffindbar ist, wird der Antrag mit der aktuellen Pipeline neu analysiert.
  • Open Data — alle Bewertungen sind als JSON und CSV exportierbar (CC BY 4.0).

Einschränkungen

  • Wertebasierte Einordnung, keine Rechtsprüfung
  • KI-Bias — Sprachmodelle können systematische Verzerrungen aufweisen. Bewertungen sind Orientierung, nicht objektive Wahrheit.
  • Programmabhängig — Fraktionen ohne hinterlegtes Wahlprogramm erhalten keinen Programm-Vergleich.
  • Antragstext, nicht Umsetzung — bewertet wird was im Antrag steht, nicht ob es umgesetzt wird.

Datenquellen

{{ adapter_count }} Parlamente angebunden:

{% for bl in bundeslaender %} {% endfor %}
ParlamentSystem
{{ bl.name }} ({{ bl.code }}){{ bl.doku_system }}

Programme & Quellen · Open Data (JSON) · Atom-Feed · Quellcode

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