gwoe-wahlpruefsteine/DOKUMENTATION.md

Wahlprüfsteine-Auswertung — Technische Dokumentation

Übersicht

CLI-Tool zur automatisierten GWÖ-Analyse von Wahlprüfstein-Antworten mit Partei-Aggregation und Kandidat:innen-Ranking.

Komponenten

1. Scraper (scraper.py)

Funktion: Extrahiert Kandidat:innen und Antworten aus der ECOnGOOD-Webseite.

Ablauf:

1. HTML von URL laden (oder lokale Datei)
2. Tabellen parsen mit BeautifulSoup
3. Parteinamen normalisieren (Fuzzy-Matching)
4. In SQLite speichern

Partei-Normalisierung:

PARTEI_MAPPING = {
    r'bündnis\s*90\s*/?\s*die\s*grünen?': 'Grüne',
    r'freie\s*wähler': 'Freie Wähler',
    r'^csu$': 'CSU',
    # ...
}

2. Analyzer (analyzer.py)

Funktion: Bewertet jede Antwort mit Qwen LLM nach GWÖ-Kriterien.

Prompt-Struktur:

• System: GWÖ-Matrix 2.0 Kontext + Bewertungsskalen
• User: Frage + Antwort + Kandidat:in-Info
• Output: Strukturiertes JSON

Bewertungsdimensionen:

• substanz_score (0-3): Konkretheit der Antwort
• umfang: keine/kurz/mittel/ausführlich
• gwoe_score (0-10): Übereinstimmung mit Matrix
• matrix_felder: Berührte GWÖ-Felder (z.B. ["D5", "C2"])
• staerken/schwaechen: Qualitative Analyse

API-Konfiguration:

client = OpenAI(
    api_key=keychain["qwen-api"],
    base_url="https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
)
model = "qwen-plus"  # oder qwen-max für höhere Qualität

3. Aggregator (aggregator.py)

Funktion: Erstellt Partei-Statistiken und Markdown-Reports.

Reports:

1. partei-auswertung.md — Detailreport mit Zitaten + Bandbreiten + Substanz-Problem
2. parteienlandschaft.md — Komprimierte Übersicht
3. kandidaten-ranking.md — Alle 27 Kandidat:innen im Einzelranking mit Kategorisierung
4. wahlempfehlung.md — Begründete Empfehlung + Substanz-Problem + Verweis auf Kandidat:innen

Aggregations-Logik:

• Durchschnittswerte pro Partei (GWÖ, Substanz, Wortanzahl)
• Bandbreiten pro Partei (Min–Max der Kandidat:innen)
• Ja-Quote berechnen
• Matrix-Felder aggregieren (häufigste pro Partei)
• Top-3-Zitate pro Partei extrahieren
• Kandidat:innen-Ranking mit Kategorisierung (Vorreiter / Solide / Schwach)
• Übergreifende Beobachtungen (Substanz-Problem, Bandbreiten-Analyse)

4. CLI (cli.py)

Befehle:

scrape      Daten von URL laden
analyze     LLM-Bewertung durchführen
aggregate   Reports generieren
status      Datenbankstatus anzeigen
export      JSON-Export
run         Vollständiger Workflow

Datenbankschema

Tabellen

kandidaten (id, vorname, nachname, plz, kommune, landkreis, 
            partei_raw, partei_normalisiert, ist_waehlergemeinschaft, pdf_url)

fragen (id, nummer, kurztext, volltext)

antworten_raw (id, kandidat_id, frage_id, antwort_kurz, antwort_erlaeuterung)

bewertungen (id, antwort_id, substanz_score, umfang, wortanzahl,
             gwoe_score, gwoe_begruendung, matrix_felder, 
             staerken, schwaechen, model, bewertet_am)

Views

v_partei_statistik    -- Aggregierte Statistiken pro Partei
v_fragen_statistik    -- Statistiken pro Frage
v_top_antworten       -- Beste Antworten sortiert nach GWÖ-Score

GWÖ-Matrix 2.0 Referenz

Werte (Spalten)

1. Menschenwürde
2. Solidarität
3. Ökologische Nachhaltigkeit
4. Soziale Gerechtigkeit
5. Transparenz & Mitbestimmung

Berührungsgruppen (Zeilen)

• A: Lieferant:innen, Dienstleister:innen
• B: Finanzpartner:innen, Steuerzahler:innen
• C: Politische Führung, Verwaltung
• D: Bürger:innen und Wirtschaft
• E: Staat, Gesellschaft, Natur

Relevante Felder für Kommunalpolitik

• D5: Demokratische Einbindung (Bürgerbeteiligung)
• D2: Gesamtwohl der Gemeinde
• C2: Gemeinwohlorientierte Zielvereinbarung
• A3/A4: Nachhaltige/soziale Beschaffung
• B5: Partizipation in Finanzpolitik

Reproduzierbarkeit

Das Tool ist vollständig reproduzierbar ohne Dotty-Beteiligung:

# Einmalige Einrichtung
cd ~/Nextcloud/dotty/projekte/2026-03-29\ Wahlprüfsteine\ _WIP_/wahlpruefsteine
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install beautifulsoup4 requests openai

# Ausführung
python3 cli.py run

Voraussetzungen:

• Python 3.11+
• Qwen API-Key in Keychain (security find-generic-password -s qwen-api -w)
• Alternativ: DASHSCOPE_API_KEY Umgebungsvariable

Kosten

• Qwen Plus: ~$0.0006 pro Bewertung
• 162 Bewertungen: ~$0.10 gesamt
• Modell-Alternativen:
  • qwen-turbo: günstiger, schneller, etwas weniger präzise
  • qwen-max: teurer, höhere Qualität

Erweiterungsmöglichkeiten

1. Andere Datenquellen: Scraper für andere Wahlprüfstein-Formate anpassen
2. PDF-Reports: WeasyPrint oder Quarto für ECOnGOOD-Design
3. Zeitreihen: Vergleich über mehrere Wahlen
4. Interaktives Dashboard: Streamlit oder FastAPI + SvelteKit
5. Andere Bundesländer: Partei-Mapping anpassen (CDU statt CSU etc.)

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Dokumentation erstellt: 29.03.2026