Natural Language Processing - die maschinelle Verarbeitung natürlichsprachiger Informationen – soll künftig die Verantwortlichen von Beteiligungsverfahren bei der Strukturierung und Verarbeitung der stetig steigenden Anzahl von digitalen Beiträgen in DIPAS unterstützen. Im Januar 2023 startete das auf zwei Jahre angelegte Projekt „DIPAS analytics“: Zusammen mit dem Urban Data Hub des Landesbetriebs Geoinformation und Vermessung und dem City Science Lab der HafenCity Universität entwickelt die Stadtwerkstatt (Behörde für Stadtentwicklung und Wohnen) einen digitalen Werkzeugkasten, den die jeweiligen Verfahrensverantwortlichen bei der Auswertung ihrer DIPAS-Projekte nutzen können.
Das in Hamburg entwickelte Digitale Beteiligungssystem (DIPAS) wird mittlerweile sehr gut von den Bürgerinnen und Bürgern in Hamburg angenommen. Das zeigt sich u.a. in der stetig steigenden Anzahl an Beiträgen und Kommentaren. Gerade Beteiligungsverfahren zum Thema Mobilität bewegen die Hamburgerinnen und Hamburger stark: Im Beteiligungsverfahren zum Radverkehrskonzept Altona sind 2022 z. B. über 3000 Beiträge und Kommentare eingegangen. All diese Rückmeldungen stecken voll wertvoller Informationen und müssen von den Verfahrensverantwortlichen bislang händisch ausgewertet werden.
Der zu entwickelnde digitale Werkzeugkasten soll die im Rahmen einzelner Beteiligungsverfahren sowie aller Verfahren als Gesamtheit erfassten Informationen der Textbeiträge effizient bündeln, sortieren und visualisieren. Dies ermöglicht auf der Ebene des einzelnen Beteiligungserfahrens eine schnelle, valide und gleichmäßige Vorstrukturierung und eröffnet gleichzeitig die Möglichkeit der Auswertung über eine größere Zahl von Verfahren hinweg.
Die Technik soll den Menschen jedoch nicht ersetzen, sondern unterstützen. Die Sichtung und Bewertung der Beiträge durch die für das Verfahren zuständigen Fachleute bleibt weiterhin für die Auswertung entscheidend.
Neben einer Vereinfachung des Auswertungsprozesses soll die NLP-gestützte Vorstrukturierung auch die einheitliche, transparente und unvoreingenommene Auswertung des Feedbacks verbessern. Um sicher zu gehen, dass durch die NLP-Analyse keine Verzerrungen erfolgen, ist vorgesehen, die Entwicklung der Algorithmen extern auditieren zu lassen. Dies fördert die Transparenz und Nachvollziehbarkeit der Auswertung bzw. der Verarbeitung und damit die Integration in die Umsetzung von öffentlichen Planungen.
Die Werkzeuge können potenziell auch über die Partizipation hinaus für andere Bereiche der Verwaltung genutzt und beispielsweise dafür eingesetzt werden, aus Texten die wichtigsten Stichworte zu extrahieren, thematische oder räumliche Muster zu erkennen oder Texte zusammenzufassen.
Bis Ende 2024 soll ein leicht bedienbares Werkzeug als Ergänzung des Digitalen Partizipationssystems entstehen. Wie die DIPAS-Software soll auch dieses Modul als Open Source-Software veröffentlicht und Städten, Kommunen oder wissenschaftlichen Einrichtungen, die DIPAS nachnutzen, zur Verfügung gestellt werden.