gwoe-wahlpruefsteine/README.md

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# GWÖ-Wahlprüfsteine Auswertung
**Telegram-Topic:** [📋 Wahlprüfsteine](https://t.me/c/3823618505/7281) (thread_id 7281)
**Status:** ✅ Tool funktionsfähig, Auswertung komplett
## Datenquelle
- **URL:** https://germany.econgood.org/wahlpruefsteine-zu-den-bayerischen-kommunalwahlen-2026
- **Umfrage:** Bayerische Kommunalwahlen 2026 (Bürgermeister-Kandidat:innen)
- **Rücklauf:** 27 veröffentlichte Antworten
- **6 Fragen** zu GWÖ-Themen
## Kernergebnisse
### Das Substanz-Problem
Von 27 Kandidat:innen erreichen nur **3** einen GWÖ-Durchschnitt ≥ 5.0.
- **Ø GWÖ-Score:** 2.2/10
- **Ø Substanz-Score:** 0.9/3
- **Ja-Quote:** 75100% bei den meisten Parteien
- **Aber:** Konkrete Maßnahmen fehlen häufig
Typisches Muster: *"Ja"* ohne Erläuterung oder mit Floskeln.
### Parteilabel ≠ Kandidat:innen-Qualität
Die Bandbreite *innerhalb* der Parteien ist oft größer als *zwischen* Parteien:
| Partei | Ø GWÖ | Bandbreite | Δ |
|--------|-------|------------|---|
| ÖDP | 4.2 | 0.95.8 | 4.9 |
| Grüne | 3.0 | 0.35.8 | 5.5 |
| Freie Wähler | 1.5 | 0.04.9 | 4.9 |
**→ Fazit:** Keine pauschale Parteiempfehlung möglich. Einzelne Kandidat:innen prüfen!
### GWÖ-Vorreiter:innen
| Rang | Name | Kommune | Partei | Ø GWÖ |
|------|------|---------|--------|-------|
| 1 | Heiko Helmbrecht | Landshut | ÖDP | 5.8 |
| 2 | Dominik Krause | München | Grüne | 5.8 |
| 3 | Nicole Kreußel | Bad Rodach | ÖDP | 5.8 |
## Output-Dateien
```
wahlpruefsteine/output/
├── partei-auswertung.md # Detailreport mit Zitaten + Bandbreiten
├── parteienlandschaft.md # Komprimierte Übersicht
├── kandidaten-ranking.md # Alle 27 Kandidat:innen im Ranking
└── wahlempfehlung.md # Begründete Empfehlung + Substanz-Problem
```
## CLI-Nutzung
```bash
cd wahlpruefsteine
source .venv/bin/activate
# Vollständiger Workflow
python3 cli.py run
# Einzelne Schritte
python3 cli.py scrape # Daten laden
python3 cli.py analyze # LLM-Bewertung (Qwen)
python3 cli.py aggregate # Reports generieren
python3 cli.py status # Übersicht
python3 cli.py export # JSON-Export
```
## Architektur
```
wahlpruefsteine/
├── cli.py # Haupteinstiegspunkt
├── scraper.py # HTML → SQLite
├── analyzer.py # LLM-Bewertung (Qwen via DashScope)
├── aggregator.py # Partei-Aggregation + Reports
├── schema.sql # Datenbankschema
├── wahlpruefsteine.db # SQLite (162 Bewertungen)
└── .venv/ # Python Virtual Environment
```
## Bewertungskriterien
### Substanz-Score (0-3)
- 0: Keine Antwort / nur Ja-Nein
- 1: Ausweichend, Floskeln
- 2: Substanziell, erkennbare Haltung
- 3: Umfassend mit konkreten Maßnahmen
### GWÖ-Score (0-10)
Nach Matrix 2.0 für Gemeinden:
- 7-10: Vorbildlich
- 4-6: Erfahren
- 2-3: Fortgeschritten
- 0-1: Basislinie
## Technologie
- **Python 3.11+** mit venv
- **SQLite** (lokale DB)
- **Qwen Plus** via DashScope API
- **BeautifulSoup** (HTML-Parsing)
- **Kosten:** ~$0.10 für 162 Bewertungen
## Weiterführende Dokumentation
- `DOKUMENTATION.md` — Technische Details
- `ANLEITUNG-NACHBAU.md` — Schritt-für-Schritt für eigene Projekte
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*Erstellt: 29.03.2026*