Public Spheres for Democracy (PSS4DEMOCRACY)

 

ERC Consolidator Grant 2025

Wie kann digitale Nachrichtenversorgung die Demokratie stärken?

Algorithmen entscheiden heute mit, welche Nachrichten wir online sehen. Doch wir wissen kaum, welche digitalen Öffentlichkeiten Menschen wirklich dabei unterstützen, informiert zu bleiben, Politik zu verstehen und sich demokratisch zu beteiligen.

Genau das untersucht PSS4DEMOCRACY. Das Projekt baut verschiedene Arten digitaler Öffentlichkeiten nach Ideen aus der Demokratieforschung in einer Nachrichten-App nach. Danach testet das Projekt diese digitalen Räume in Deutschland, Norwegen, Polen und den USA mit Nutzer:innen. So wird sichtbar, welche Nachrichtenangebote Wissen über Politik, unterschiedliche Sichtweisen und politisches Engagement am besten unterstützen.

In der Kommunikations- und Demokratieforschung existieren zahlreiche theoretische Modelle von demokratischen Öffentlichkeiten, die sich in ihren Vorstellungen über Vielfalt, Repräsentation, Emotionalität oder Nutzungsorientierung unterscheiden. Bislang fehlte jedoch eine Möglichkeit, diese Modelle empirisch zu überprüfen und ihre tatsächlichen Auswirkungen auf Nachrichtennutzung, politisches Wissen und politische Beteiligung systematisch zu vergleichen. Das Projekt PSS4DEMOCRACY schafft erstmals die technischen und methodischen Voraussetzungen, um theoretisch formulierte Öffentlichkeitsmodelle in algorithmische Nachrichtensysteme zu überführen und anschließend in realen Nutzungssituationen zu testen. Damit ermöglicht das Projekt eine grundlegend neue Form empirischer Öffentlichkeitsforschung.

Projektziele

1. Öffentlichkeiten konzeptionell erschließen
   Das Projekt kartiert prototypische Modelle von Öffentlichkeit (liberal, deliberativ, kritisch, repräsentativ u. a.) und überführt deren normative Ziele, z. B. Vielfalt, Inklusion, Wissensgewinn, in messbare technische Kriterien für algorithmische Systeme.
2. Reale Nachrichtensysteme analysieren
   Ein umfangreicher, mehrsprachiger News-Korpus aus Deutschland, Norwegen, Polen und den USA wird mithilfe moderner NLP-Techniken analysiert. Dies ermöglicht es, Diversität, Bias, Sichtbarkeit politischer Akteure und Emotionalisierung realer Nachrichtenangebote systematisch zu bewerten.
3. Public-Sphere-Recommender entwickeln
   Sechs News-Recommender-Modelle werden konstruiert, wie etwa ein Impartial PSS, ein Critical PSS oder ein Knowledge-Gain PSS. Sie nutzen Deep Pareto Reinforcement Learning, um demokratische Leistungsziele (z. B. Diversität) mit Nutzerrelevanz auszubalancieren.
4. Wirkung in Feldexperimenten testen
   In einer der bislang umfangreichsten Studien zu NRS werden die PSS-Modelle in einer Nachrichten-App in vier Ländern vor nationalen Wahlen getestet. Gemessen werden u. a.:
   • politische Wissenszuwächse
   • affektive & ideologische Polarisierung
   • wahrgenommene Vielfalt
   • Engagement & Bürger:innensinn
   So entsteht erstmals empirisch fundiertes Wissen darüber, welche Nachrichtenumgebungen demokratische Gesellschaften stärken.

Projektaufbau

Das Projekt umfasst drei Work Packages:

1. INPUT:
   Systematic Literature Review, Aufbau eines multilingualen News-Korpus, Entwicklung der Public-Sphere-Metrics (PSiNA Framework)
2. THROUGHPUT:
   Entwicklung der sechs PSS-Modelle, Implementierung einer News-App und NRS-Pipelines, algorithmische Optimierung
3. OUTPUT:
   Feldexperimente in DE, NO, PL und USA; Ableitung empirisch optimaler PSS-Modelle; Erstellung von Leitfäden für das Design von Nachrichtenempfehlungs-Systemen und Policy-Briefs für Medien-, Plattform- und KI-Regulierung

Bedeutung für Gesellschaft & Politik

Das Projekt schafft erstmals konkrete, technisch realisierbare Modelle einer normativ ausgerichteten digitalen Öffentlichkeit. Es liefert:

• Open-Source-Prototypen für News-Recommender
• Kriterien zur Bewertung demokratischer Nachrichtenumgebungen
• Empfehlungen für die Regulierung algorithmischer Systeme
• Bildungs- und Transfermaterial für Medien, Politik und Öffentlichkeit

PSS4DEMOCRACY verbindet damit technologische Innovation mit demokratiebezogener Forschung und setzt Maßstäbe für zukünftige AI-Governance im Journalismus.

Download des Projektantrags hier (PDF). 

Rahmendaten