[Script Info]
Title: 
[Events]
Format: Layer, Start, End, Style, Name, MarginL, MarginR, MarginV, Effect, Text
Dialogue: 0,0:00:00.00,0:00:15.38,Default,,0000,0000,0000,,{\i1}Wikipaka Intro Musik{\i0}
Dialogue: 0,0:00:15.38,0:00:18.32,Default,,0000,0000,0000,,Florian: Herzlich willkommen zu unserem\NTalk "Wir wissen, was ihr letzten Sommer
Dialogue: 0,0:00:18.32,0:00:21.55,Default,,0000,0000,0000,,gesagt habt". Wir sind sehr aufgeregt und\Nfreuen uns sehr, dass wir das heute
Dialogue: 0,0:00:21.55,0:00:27.16,Default,,0000,0000,0000,,vorstellen dürfen. Wir sind Philip Koch\Nund Florian Richter und wir wollen euch
Dialogue: 0,0:00:27.16,0:00:31.88,Default,,0000,0000,0000,,heute unser Projekt Open Discourse\Nvorstellen und inwiefern Open Discourse
Dialogue: 0,0:00:31.88,0:00:36.92,Default,,0000,0000,0000,,die Transparenz des Bundestages erhöhen\Nkann. An Open Discourse haben wir die
Dialogue: 0,0:00:36.92,0:00:41.35,Default,,0000,0000,0000,,letzten anderthalb Jahre gearbeitet, in\Neinem Team von insgesamt neun Personen.
Dialogue: 0,0:00:41.35,0:00:48.71,Default,,0000,0000,0000,,Und genau. Worüber wollen wir euch\Neigentlich heute erzählen? Für Open
Dialogue: 0,0:00:48.71,0:00:53.52,Default,,0000,0000,0000,,Discourse haben wir die Plenarprotokolle\Ndes Deutschen Bundestages aufgearbeitet
Dialogue: 0,0:00:53.52,0:00:58.90,Default,,0000,0000,0000,,und die Plenarprotokolle seht ihr hier auf\Nder rechten Seite, die sehen so aus. Das
Dialogue: 0,0:00:58.90,0:01:05.56,Default,,0000,0000,0000,,heißt für jede Sitzung im Bundestag gibt\Nes Stenograph:innen, die jedes gesprochene
Dialogue: 0,0:01:05.56,0:01:09.40,Default,,0000,0000,0000,,Wort von den Parteien bzw. von den\NPolitiker:innen, die gerade eine Rede
Dialogue: 0,0:01:09.40,0:01:16.94,Default,,0000,0000,0000,,halten, aufzeichnen. Und außerdem wird\Nauch jeder Zwischenruf, jede Reaktion aus
Dialogue: 0,0:01:16.94,0:01:21.66,Default,,0000,0000,0000,,dem Plenum mit aufgezeichnet. Diese\NPlenarprotokolle stellt der Bundestag zur
Dialogue: 0,0:01:21.66,0:01:27.71,Default,,0000,0000,0000,,Verfügung, seit 1949. Allerdings als PDF-\NDokument. Das birgt natürlich einige
Dialogue: 0,0:01:27.71,0:01:32.44,Default,,0000,0000,0000,,Probleme, weil PDF Dokumente sind nicht\Ngut durchsuchbar, weil wir jetzt z.B.
Dialogue: 0,0:01:32.44,0:01:36.24,Default,,0000,0000,0000,,nicht gezielt suchen könnten, was ein\Nbestimmter Politiker einer bestimmten
Dialogue: 0,0:01:36.24,0:01:41.63,Default,,0000,0000,0000,,Partei im Jahre 1950 beispielsweise gesagt\Nhat. Das heißt, das ist das Problem, das
Dialogue: 0,0:01:41.63,0:01:45.80,Default,,0000,0000,0000,,wir eigentlich haben. Aber eigentlich\Nbeinhalten diese Plenarprotokoll ziemlich
Dialogue: 0,0:01:45.80,0:01:52.03,Default,,0000,0000,0000,,viel wertvolle Information. Weil\Nbeispielsweise natürlich die einzelnen
Dialogue: 0,0:01:52.03,0:01:57.26,Default,,0000,0000,0000,,Redebeiträge, die Zwischenrufe usw, diese\Nsind aber als Fließtext in diesem PDF
Dialogue: 0,0:01:57.26,0:02:00.32,Default,,0000,0000,0000,,enthalten. Das heißt, wir brauchen\Neigentlich irgendeinen Weg, um das
Dialogue: 0,0:02:00.32,0:02:04.18,Default,,0000,0000,0000,,herauszubrechen. Und genau, das gab's\Nbisher noch nicht. Mit Open Discourse
Dialogue: 0,0:02:04.18,0:02:09.43,Default,,0000,0000,0000,,haben wir es jetzt erstmals geschafft,\Nseit 1949 alle Reden, alle Zwischenrufe,
Dialogue: 0,0:02:09.43,0:02:15.46,Default,,0000,0000,0000,,alle Reaktionen und so weiter\Nherauszuarbeiten. Warum machen wir das
Dialogue: 0,0:02:15.46,0:02:20.20,Default,,0000,0000,0000,,eigentlich? Die Motivation hinter Open\NDiscourse beruht im Kern darauf, dass wir
Dialogue: 0,0:02:20.20,0:02:23.35,Default,,0000,0000,0000,,davon ausgehen oder wir finden, das\NPlenarprotokolle eigentlich eine ziemlich
Dialogue: 0,0:02:23.35,0:02:28.97,Default,,0000,0000,0000,,wertvolle Ressource sind und die Debatten\Nim Bundestag ja eigentlich so transparent
Dialogue: 0,0:02:28.97,0:02:32.68,Default,,0000,0000,0000,,wie möglich stattfinden sollten. Das\Nheißt, wir alle haben ein Recht darauf,
Dialogue: 0,0:02:32.68,0:02:36.77,Default,,0000,0000,0000,,auch noch nach 20 Jahren zu wissen, was\Neine bestimmte Politikerin oder ein
Dialogue: 0,0:02:36.77,0:02:43.70,Default,,0000,0000,0000,,bestimmter Politiker zu einem bestimmten\NThema gesagt hat. Was auffällt, wenn wir
Dialogue: 0,0:02:43.70,0:02:49.97,Default,,0000,0000,0000,,uns Plenarprotokolle und die Befassung mit\NPlenarprotokollen ansehen, ist, dass das vor
Dialogue: 0,0:02:49.97,0:02:52.58,Default,,0000,0000,0000,,allen Dingen in der deutschen\NPolitikwissenschaft eigentlich ein Thema
Dialogue: 0,0:02:52.58,0:02:59.23,Default,,0000,0000,0000,,ist, das nicht besonders oft angefasst\Nwird. Es ist unterrepräsentiert in der
Dialogue: 0,0:02:59.23,0:03:03.28,Default,,0000,0000,0000,,Forschung. Das hat mehrere Gründe: Zum\Neinen.. oder zwei Hauptgründe
Dialogue: 0,0:03:03.28,0:03:06.86,Default,,0000,0000,0000,,wahrscheinlich. Zum einen ist die deutsche\NPolitikwissenschaft eher aus der
Dialogue: 0,0:03:06.86,0:03:10.39,Default,,0000,0000,0000,,politischen Ideengeschichte erwachsen. Das\Nheißt, man kümmert sich eigentlich eher
Dialogue: 0,0:03:10.39,0:03:14.67,Default,,0000,0000,0000,,qualitativ um Texte als quantitativ. Das\Nändert sich in den letzten Jahren ein
Dialogue: 0,0:03:14.67,0:03:18.54,Default,,0000,0000,0000,,bisschen. Aber im Kern befasst sich die\Ndeutsche Politikwissenschaft immer noch
Dialogue: 0,0:03:18.54,0:03:22.53,Default,,0000,0000,0000,,relativ wenig mit dem Plenardebatten. Und\Nder große Grund dafür ist dann natürlich
Dialogue: 0,0:03:22.53,0:03:26.09,Default,,0000,0000,0000,,auch, dass diese Plenarprotokolle bisher\Nnoch nicht maschinenlesbar und nicht
Dialogue: 0,0:03:26.09,0:03:29.99,Default,,0000,0000,0000,,leicht auswertbar vorlagen. Man kann sich\Nvorstellen, wenn man jetzt nach einer
Dialogue: 0,0:03:29.99,0:03:34.16,Default,,0000,0000,0000,,gezielten Fragestellung die\NPlenarprotokolle untersuchen möchte,
Dialogue: 0,0:03:34.16,0:03:37.69,Default,,0000,0000,0000,,müsste man im Zweifelsfall über 4 000\NProtokolle händisch durchlesen, um zu
Dialogue: 0,0:03:37.69,0:03:41.28,Default,,0000,0000,0000,,schauen: In welchem Protokoll steht jetzt\Nirgendeine Information, die wichtig ist
Dialogue: 0,0:03:41.28,0:03:47.83,Default,,0000,0000,0000,,für meine Fragestellung. In den letzten\NJahren sehen wir aber, dass das Interesse
Dialogue: 0,0:03:47.83,0:03:51.48,Default,,0000,0000,0000,,an diesen Plenarprotokollen zunehmend\Nwächst. Und an der Stelle haben wir uns
Dialogue: 0,0:03:51.48,0:03:56.66,Default,,0000,0000,0000,,gedacht, als Team aus in erster Linie Data\NScientists und Software Developern, dass
Dialogue: 0,0:03:56.66,0:04:00.80,Default,,0000,0000,0000,,wir eigentlich die Skills dazu haben,\Ndiese Daten aufzubereiten und der
Dialogue: 0,0:04:00.80,0:04:05.37,Default,,0000,0000,0000,,Öffentlichkeit zur Verfügung zu stellen.\NGenau. Das ist also der der aktuelle
Dialogue: 0,0:04:05.37,0:04:10.21,Default,,0000,0000,0000,,Stand. Wir haben das große Problem, dass\Nes keine einfache Möglichkeit gibt, diese
Dialogue: 0,0:04:10.21,0:04:13.85,Default,,0000,0000,0000,,Plenarprotokolle zu durchsuchen und diese\NPlenarprotokolle auch nicht
Dialogue: 0,0:04:13.85,0:04:19.71,Default,,0000,0000,0000,,maschinenlesbar sind, wir also keine\Naktuellen Analysemethoden über diesen
Dialogue: 0,0:04:19.71,0:04:23.72,Default,,0000,0000,0000,,Textkorpus laufen lassen können. Unsere\NZiele, die wir uns gesetzt haben für
Dialogue: 0,0:04:23.72,0:04:28.85,Default,,0000,0000,0000,,dieses Projekt, waren mehr Transparenz des\Npolitischen Diskurses in Deutschland, eine
Dialogue: 0,0:04:28.85,0:04:32.57,Default,,0000,0000,0000,,detaillierte Durchsuchbarkeit der\NPlenardebatten, ein öffentlicher und
Dialogue: 0,0:04:32.57,0:04:36.94,Default,,0000,0000,0000,,möglichst niedrigschwelliger Zugang zu\Ndiesen Daten, die Anschlussfähigkeit
Dialogue: 0,0:04:36.94,0:04:41.28,Default,,0000,0000,0000,,unseres Projektes, damit dieses Projekt\Nweiterentwickelt werden kann, dass neue
Dialogue: 0,0:04:41.28,0:04:46.76,Default,,0000,0000,0000,,Projekte daraus entstehen können. Und\Nnatürlich, dass mit diesen Daten auch
Dialogue: 0,0:04:46.76,0:04:51.15,Default,,0000,0000,0000,,geforscht werden kann und wir demnach ein\Nwissenschaftliches Niveau für diese Daten
Dialogue: 0,0:04:51.15,0:04:57.17,Default,,0000,0000,0000,,brauchen. Ok, kurz zum Status Quo. In den\Nletzten Jahren, wie gerade angesprochen
Dialogue: 0,0:04:57.17,0:05:02.96,Default,,0000,0000,0000,,hat sich natürlich das Interesse für diese\NPlenarprotokoll deutlich erhöht. 2017
Dialogue: 0,0:05:02.96,0:05:06.78,Default,,0000,0000,0000,,beispielsweise gab es das sehr spannende\NProjekt Offenes Parlament, was von der
Dialogue: 0,0:05:06.78,0:05:12.69,Default,,0000,0000,0000,,Open Knowledge Foundation getrieben wurde\Noder durchgeführt wurde. In diesem Projekt
Dialogue: 0,0:05:12.69,0:05:17.33,Default,,0000,0000,0000,,wurden die Plenarprotokolle der 18.\NWahlperiode aufgearbeitet und diese waren
Dialogue: 0,0:05:17.33,0:05:20.89,Default,,0000,0000,0000,,dann auch granular durchsuchbar, das\Nheißt, wir hatten Dimensionen zum Datum,
Dialogue: 0,0:05:20.89,0:05:27.24,Default,,0000,0000,0000,,zum Inhalt der Redebeiträge, welche Person\Ndiesen Redebeitrag gehalten hat usw.
Dialogue: 0,0:05:27.24,0:05:32.60,Default,,0000,0000,0000,,Ebenfalls 2017 und 2018 kamen die Projekte\NParlSpeech und GermaParl und wurden
Dialogue: 0,0:05:32.60,0:05:37.52,Default,,0000,0000,0000,,veröffentlicht. Das sind zwei\Nwissenschaftliche Projekte, die ebenfalls
Dialogue: 0,0:05:37.52,0:05:43.41,Default,,0000,0000,0000,,sehr granular die Redebeiträge aufbereitet\Nhaben des Bundestages. Allerdings im Falle
Dialogue: 0,0:05:43.41,0:05:46.45,Default,,0000,0000,0000,,von ParlSpeech, die haben dieses Jahr\Nnochmal ein Update von ihrem Datensatz
Dialogue: 0,0:05:46.45,0:05:51.58,Default,,0000,0000,0000,,gemacht. Reicht jetzt von der 12. bis 19.\NWahlperiode. Bei GermaParl sind aktuell
Dialogue: 0,0:05:51.58,0:05:56.01,Default,,0000,0000,0000,,die 13. bis zur 18. Wahlperiode abgedeckt.\ND.h. wir haben da auch nicht den
Dialogue: 0,0:05:56.01,0:06:02.86,Default,,0000,0000,0000,,kompletten Umfang der Plenardebatten. Und\Nan dieser Stelle vor einem Jahr haben
Dialogue: 0,0:06:02.86,0:06:07.96,Default,,0000,0000,0000,,Martin Haars und Kai Biermann das Projekt\Nvorgestellt, das Zeit Online
Dialogue: 0,0:06:07.96,0:06:15.07,Default,,0000,0000,0000,,veröffentlicht hat, wo das erste Mal alle\Noder jedes gesprochene Wort seit 1949
Dialogue: 0,0:06:15.07,0:06:20.13,Default,,0000,0000,0000,,bereitgestellt wurde und es möglich war,\Neine Keyword Suche über diesen Korpus zu
Dialogue: 0,0:06:20.13,0:06:24.38,Default,,0000,0000,0000,,laufen zu lassen. Das heißt, man konnte\Ndadurch erstmals schauen: Wie hat sich
Dialogue: 0,0:06:24.38,0:06:30.19,Default,,0000,0000,0000,,beispielsweise das Keyword Umweltschutz in\Nden Debatten dargestellt? Wie hat sich das
Dialogue: 0,0:06:30.19,0:06:35.89,Default,,0000,0000,0000,,verändert über die Zeit? Genau. An dieser\NStelle gebe ich jetzt an Philipp weiter
Dialogue: 0,0:06:35.89,0:06:38.61,Default,,0000,0000,0000,,und er wird euch mal erklären, was wir\Njetzt eigentlich mit Open Discourse noch
Dialogue: 0,0:06:38.61,0:06:41.88,Default,,0000,0000,0000,,zusätzlich machen können.\NPhilipp: Genau. Also wir sehen so ein
Dialogue: 0,0:06:41.88,0:06:45.46,Default,,0000,0000,0000,,bisschen oder wir erinnern euch oder viele\Nvon euch erinnern sich vielleicht an den
Dialogue: 0,0:06:45.46,0:06:51.85,Default,,0000,0000,0000,,den Talk von Martin Haase und Kai Biermann\Nvor einem Jahr. Da haben die gezeigt, wie
Dialogue: 0,0:06:51.85,0:06:57.14,Default,,0000,0000,0000,,sie diese Worte über die Zeit analysiert\Nhaben und haben auch gezeigt, welche
Dialogue: 0,0:06:57.14,0:07:00.21,Default,,0000,0000,0000,,Beschimpfungen in Deutschen Bundestag\Nrelativ typisch waren. Also wir haben
Dialogue: 0,0:07:00.21,0:07:05.69,Default,,0000,0000,0000,,sowas wie Heuchler und Lügner:in und\NIdioten und Lümmel und Flegel. Und nur um
Dialogue: 0,0:07:05.69,0:07:10.07,Default,,0000,0000,0000,,da so ein Stück anzuknüpfen und um zu\Nzeigen, wie wir an dieser Stelle ansetzen
Dialogue: 0,0:07:10.07,0:07:13.90,Default,,0000,0000,0000,,können und das ein Stück weiter denken\Nkönnen, hab ich euch das mal mitgebracht
Dialogue: 0,0:07:13.90,0:07:18.33,Default,,0000,0000,0000,,und hab euch mal geplottet über die Zeit,\Nwie häufig mit welcher relativen
Dialogue: 0,0:07:18.33,0:07:22.71,Default,,0000,0000,0000,,Häufigkeit Beschimpfungen im Deutschen\NBundestag passiert sind. Und wir sehen,
Dialogue: 0,0:07:22.71,0:07:28.60,Default,,0000,0000,0000,,dass es eine Zeit gab, in der mal mehr und\Nmal weniger beschimpft wurde. Und was wir
Dialogue: 0,0:07:28.60,0:07:31.36,Default,,0000,0000,0000,,jetzt aber machen können mit dem Open\NDiscourse Datensatz: Wir können neue
Dialogue: 0,0:07:31.36,0:07:35.27,Default,,0000,0000,0000,,Dimensionen hinzufügen, denn wir haben\Nnicht mehr nur das reine gesprochene Wort,
Dialogue: 0,0:07:35.27,0:07:37.37,Default,,0000,0000,0000,,sondern wir haben all die\NMetainformationen, weil wir wissen, wer
Dialogue: 0,0:07:37.37,0:07:41.82,Default,,0000,0000,0000,,dieses Wort gesprochen hat. Ich kann also\Ngucken, ob Männer oder Frauen mehr
Dialogue: 0,0:07:41.82,0:07:45.60,Default,,0000,0000,0000,,geflucht haben und ich stelle fest, dass\NMänner mit großem großem Abstand mehr
Dialogue: 0,0:07:45.60,0:07:48.62,Default,,0000,0000,0000,,fluchen als Frauen. Männer sind\Ndiejenigen, die das treiben im Deutschen
Dialogue: 0,0:07:48.62,0:07:52.08,Default,,0000,0000,0000,,Bundestag, und die fluchen und beschimpfen\Nund beleidigen. Wenn ich die Frauen
Dialogue: 0,0:07:52.08,0:07:55.89,Default,,0000,0000,0000,,dagegen plotte - Das erste Mal, dass eine\NFrau im Deutschen Bundestag mit der
Dialogue: 0,0:07:55.89,0:08:03.34,Default,,0000,0000,0000,,Auswahl dieser Beschimpfungen geflucht\Nhat, war 1977 ungefähr. Und auch so reden
Dialogue: 0,0:08:03.34,0:08:09.57,Default,,0000,0000,0000,,Frauen deutlich, deutlich deutlich weniger\Nquasi in diesem Wortschatz. Und das Ganze
Dialogue: 0,0:08:09.57,0:08:11.97,Default,,0000,0000,0000,,können wir jetzt immer und immer weiter\Nberechnen, denn wir haben mit Open
Dialogue: 0,0:08:11.97,0:08:16.09,Default,,0000,0000,0000,,Discourse die Dimensionalität, um diese\NFragestellungen zu beantworten. Fluchen war
Dialogue: 0,0:08:16.09,0:08:20.56,Default,,0000,0000,0000,,z.B. früher ein Thema von Doktor:innen.\NDas heißt, Abgeordnete mit einem
Dialogue: 0,0:08:20.56,0:08:26.34,Default,,0000,0000,0000,,akademischen Grad haben deutlich mehr\Ngeflucht und erst in den 85er Jahren haben
Dialogue: 0,0:08:26.34,0:08:30.57,Default,,0000,0000,0000,,dann auch nicht Doktor:innen angefangen,\Nstärker zu fluchen und Beschimpfungen in
Dialogue: 0,0:08:30.57,0:08:35.97,Default,,0000,0000,0000,,ihren Wortschatz aufzunehmen. Wir können\Nweiter reingucken und können gucken, wer
Dialogue: 0,0:08:35.97,0:08:39.97,Default,,0000,0000,0000,,denn eigentlich flucht. Also wenn ich\Njetzt mal vergleichen möchte, wie die die
Dialogue: 0,0:08:39.97,0:08:42.78,Default,,0000,0000,0000,,Mitte rechts und die Mitte Links Fraktion\Nim Deutschen Bundestag, wie die sich
Dialogue: 0,0:08:42.78,0:08:47.18,Default,,0000,0000,0000,,unterscheiden in ihrer Nutzung von\NSchimpfworten, dann kann ich feststellen,
Dialogue: 0,0:08:47.18,0:08:51.46,Default,,0000,0000,0000,,dass ungefähr seit den 85er Jahren das\NFluchen eine typisch linke Disziplin ist.
Dialogue: 0,0:08:51.46,0:08:55.80,Default,,0000,0000,0000,,Das ist in der Mitte Links Fraktion\Nziemlich verortet, jetzt in dem Fall hier
Dialogue: 0,0:08:55.80,0:09:02.42,Default,,0000,0000,0000,,definiert als SPD, Linke, PDS und Grüne im\NVergleich zur CDU, CSU, FDP-Fraktion, die
Dialogue: 0,0:09:02.42,0:09:08.23,Default,,0000,0000,0000,,ein gutes Stück weniger flucht. Wir können\Nauch bis auf die einzelne Person
Dialogue: 0,0:09:08.23,0:09:11.97,Default,,0000,0000,0000,,runtergehen und wir können die Gewinner im\NBeschimpfen des Deutschen Bundestages seit
Dialogue: 0,0:09:11.97,0:09:16.48,Default,,0000,0000,0000,,1949 küren. Vielleicht hat jemand von euch\Neine Idee, wer da so drinsteckt. Auf Platz
Dialogue: 0,0:09:16.48,0:09:22.46,Default,,0000,0000,0000,,vier ist es Norbert Blüm von der CDU. Auf\NPlatz drei ist es Carlo Schmidt von der
Dialogue: 0,0:09:22.46,0:09:27.37,Default,,0000,0000,0000,,SPD, ein bisschen früherer Politiker. Auf\NPlatz zwei, Ottmar Schreiner von der SPD.
Dialogue: 0,0:09:27.37,0:09:32.60,Default,,0000,0000,0000,,Und auf Platz eins ist es Franz Josef\NStrauß von der CSU, der mit großem Abstand
Dialogue: 0,0:09:32.60,0:09:38.05,Default,,0000,0000,0000,,die meisten Flüche im Deutschen Bundestag\Ngesprochen hat. Ihr seht also: Das, was
Dialogue: 0,0:09:38.05,0:09:41.70,Default,,0000,0000,0000,,wir mit Open Discourse machen können, ist,\Nwir können dem gleichen Projekt, was auch
Dialogue: 0,0:09:41.70,0:09:45.55,Default,,0000,0000,0000,,die Kollegen von der Zeit haben,\NMehrdimensionalität hinzufügen, weil wir
Dialogue: 0,0:09:45.55,0:09:51.38,Default,,0000,0000,0000,,in unserem Korpus eine Realität abbilden\Nkönnen und den gesamten PDF-Datensatz
Dialogue: 0,0:09:51.38,0:09:56.08,Default,,0000,0000,0000,,quasi komplett als Datenbank-Struktur\Nverfügbar gemacht haben. Das heißt, was
Dialogue: 0,0:09:56.08,0:10:01.89,Default,,0000,0000,0000,,wir früher konnten ist, wir konnten Worte\Nüber eine Zeit plotten. Das war so der
Dialogue: 0,0:10:01.89,0:10:07.17,Default,,0000,0000,0000,,Status quo. Und was wir jetzt gemacht\Nhaben ist, wir haben diesen Fließtext,
Dialogue: 0,0:10:07.17,0:10:11.38,Default,,0000,0000,0000,,dieses PDF umgebrochen in eine\NDatenbankstruktur und können das jetzt
Dialogue: 0,0:10:11.38,0:10:15.29,Default,,0000,0000,0000,,beliebig filtern und beliebig analysieren\Nund können da sehr, sehr, sehr tief in die
Dialogue: 0,0:10:15.29,0:10:20.74,Default,,0000,0000,0000,,quantitativen Analysen gehen. Das heißt,\Nwir fügen diesen Plenardebatten mehr
Dialogue: 0,0:10:20.74,0:10:25.36,Default,,0000,0000,0000,,Dimensionalität hinzu. Früher also Worte\Nund Zeit und heute eben auch, welche
Dialogue: 0,0:10:25.36,0:10:28.99,Default,,0000,0000,0000,,Person gesprochen hat und damit eben auch\Nwelche Fraktion, welche
Dialogue: 0,0:10:28.99,0:10:34.26,Default,,0000,0000,0000,,Regierungsposition, welches Geschlecht,\Nwelches Alter hat der oder die Sprechende?
Dialogue: 0,0:10:34.26,0:10:38.64,Default,,0000,0000,0000,,Was ist der Beruf der sprechenden Person?\NDer akademische Grad, die Jahre im
Dialogue: 0,0:10:38.64,0:10:45.22,Default,,0000,0000,0000,,Bundestag? Der Geburtsort, der Adelstitel.\NUnd wir haben natürlich auch alle
Dialogue: 0,0:10:45.22,0:10:47.81,Default,,0000,0000,0000,,Reaktionen und Interaktionen des\NBundestag. Das heißt, wir können genau
Dialogue: 0,0:10:47.81,0:10:53.07,Default,,0000,0000,0000,,gucken, welche Personen, welche Fraktion\Nlacht oder amüsiert sich oder klatscht.
Dialogue: 0,0:10:53.07,0:10:57.27,Default,,0000,0000,0000,,Und welche Einzelpersonen sind es denn,\Nwenn es irgendwelche Zwischenrufe sind?
Dialogue: 0,0:10:57.27,0:11:01.32,Default,,0000,0000,0000,,Und wenn wir uns das so einer Größe\Nangucken, dann haben wir ein Datensatz,
Dialogue: 0,0:11:01.32,0:11:07.24,Default,,0000,0000,0000,,bei dem wir etwa 331 Tausend Plenarseiten\Nausgewertet haben seit 1949. Wir haben
Dialogue: 0,0:11:07.24,0:11:13.12,Default,,0000,0000,0000,,dadurch 211 Millionen Tokens, also Worte,\Nin unserem Datensatz von ungefähr 900 000
Dialogue: 0,0:11:13.12,0:11:19.08,Default,,0000,0000,0000,,Redebeiträgen, die wir verzeichnet haben,\Ngesprochen von 4100 Politiker:innen.
Dialogue: 0,0:11:19.08,0:11:23.42,Default,,0000,0000,0000,,Darauf haben wir dann 2,2 Millionen\NReaktionen und Zwischenrufe des Plenums
Dialogue: 0,0:11:23.42,0:11:29.38,Default,,0000,0000,0000,,von insgesamt 27 Fraktionen und Gruppen\Nseit der Gründung des Bundestages. Wie
Dialogue: 0,0:11:29.38,0:11:32.93,Default,,0000,0000,0000,,haben wir das gemacht? Vielleicht ein ganz\Nkurzes Wort dazu, was dahinter steckt. Wir
Dialogue: 0,0:11:32.93,0:11:37.23,Default,,0000,0000,0000,,haben die öffentlich verfügbaren Daten\Ngenommen, die, die daliegen. Das heißt,
Dialogue: 0,0:11:37.23,0:11:40.59,Default,,0000,0000,0000,,das sind die Plenarprotokolle des\NBundestages als PDF. Wir haben das
Dialogue: 0,0:11:40.59,0:11:43.98,Default,,0000,0000,0000,,angereichert mit den Stammdaten der\NAbgeordneten, die auch der Bundestag
Dialogue: 0,0:11:43.98,0:11:48.28,Default,,0000,0000,0000,,erfasst und selbst herausgibt. Und wir\Nhaben die Liste der deutschen
Dialogue: 0,0:11:48.28,0:11:52.40,Default,,0000,0000,0000,,Regierungsmitglieder seit 1949 noch mit\Ndazugegeben, denn es gab relativ viele
Dialogue: 0,0:11:52.40,0:11:57.03,Default,,0000,0000,0000,,oder es gab einige Regierungsmitglieder,\Ndie selbst kein Bundestagsmandat haben.
Dialogue: 0,0:11:57.03,0:12:01.62,Default,,0000,0000,0000,,Auch die haben wir hinzugefügt. Und dann\Nhaben wir diese unendlich langen Texte
Dialogue: 0,0:12:01.62,0:12:05.91,Default,,0000,0000,0000,,eben vorwiegend durch Regular Expressions\Ngefiltert. Das heißt, wir haben die
Dialogue: 0,0:12:05.91,0:12:09.47,Default,,0000,0000,0000,,relevanten Teile und Protokolle\Nextrahiert. Wir haben das aufgegliedert.
Dialogue: 0,0:12:09.47,0:12:12.87,Default,,0000,0000,0000,,Und wir haben dann eben nach Redebeiträge,\Nnach Redner:innen, Zwischenrufe,
Dialogue: 0,0:12:12.87,0:12:19.52,Default,,0000,0000,0000,,Reaktionen unterteilt. Das war mal einer\Nder längsten Regular Expression Strings.
Dialogue: 0,0:12:19.52,0:12:23.37,Default,,0000,0000,0000,,Der war dann irgendwann so lang, wir haben\Ndann irgendwann unserem Head of Regular
Dialogue: 0,0:12:23.37,0:12:27.20,Default,,0000,0000,0000,,Expressions das auf ein T-Shirt gedruckt.\NDas hatte die gute Vorderseite genutzt.
Dialogue: 0,0:12:27.20,0:12:31.36,Default,,0000,0000,0000,,Und nach diesen ganzen Regular Expressions\Nhaben wir dann auch viel Fuzzy Search und
Dialogue: 0,0:12:31.36,0:12:35.55,Default,,0000,0000,0000,,Matching gemacht, um eben die Fehler auch\Nin dem Plenarprotokoll auszumerzen. Das
Dialogue: 0,0:12:35.55,0:12:38.67,Default,,0000,0000,0000,,heißt, Politiker:innen sind falsch\Ngeschrieben, irgendwelche Worte sind
Dialogue: 0,0:12:38.67,0:12:43.75,Default,,0000,0000,0000,,zerrissen. Und um das alles wieder\Nzusammenzuführen, haben wir dann Fuzzy
Dialogue: 0,0:12:43.75,0:12:49.62,Default,,0000,0000,0000,,String Matching angeführt.\NFlorian: Genau, und an der Stelle kommt
Dialogue: 0,0:12:49.62,0:12:53.24,Default,,0000,0000,0000,,ihr jetzt eigentlich ins Spiel. Das heißt,\Nwas wir im Kern machen wollten und jetzt
Dialogue: 0,0:12:53.24,0:12:58.25,Default,,0000,0000,0000,,geschafft haben, ist diesen die, dieses\NKorpus oder diesen Datensatz so
Dialogue: 0,0:12:58.25,0:13:03.10,Default,,0000,0000,0000,,bereitzustellen, dass ihr euch den\Nauschecken könnt und eigene Analysen mit
Dialogue: 0,0:13:03.10,0:13:08.66,Default,,0000,0000,0000,,diesen Daten durchführen könnt. Das heißt,\Nder Open Discourse Datensatz und das ganze
Dialogue: 0,0:13:08.66,0:13:13.85,Default,,0000,0000,0000,,Repository dazu ist veröffentlicht. Ihr\Nkönnt euch den Source Code anschauen,
Dialogue: 0,0:13:13.85,0:13:17.73,Default,,0000,0000,0000,,auschecken, die Datenbank bei euch lokal\Naufbauen. Und ihr habt noch ein paar
Dialogue: 0,0:13:17.73,0:13:22.42,Default,,0000,0000,0000,,andere Möglichkeiten, auf die ich später\Nnoch genauer ein. Genau. Das Spannende,
Dialogue: 0,0:13:22.42,0:13:26.69,Default,,0000,0000,0000,,finden wir, an diesem Datensatz ist jetzt,\Ndass es erstmals möglich ist, Analysen
Dialogue: 0,0:13:26.69,0:13:32.11,Default,,0000,0000,0000,,durchzuführen, die vorher in der Form\Nnicht durchführbar waren. Und während wir
Dialogue: 0,0:13:32.11,0:13:35.53,Default,,0000,0000,0000,,auf eure Analysen warten, zeigen wir euch\Nein paar Analysen, die wir schon mal
Dialogue: 0,0:13:35.53,0:13:39.71,Default,,0000,0000,0000,,durchgeführt haben, um euch eine kleine\NInspiration zu geben, was denn eigentlich
Dialogue: 0,0:13:39.71,0:13:44.24,Default,,0000,0000,0000,,möglich ist. Und an dieser Stelle ein\Nkleiner Disclaimer: Alles, was wir jetzt
Dialogue: 0,0:13:44.24,0:13:48.64,Default,,0000,0000,0000,,gleich zeigen, dient als Inspiration. Wir\Nhaben die Analysen mit größter Sorgfalt
Dialogue: 0,0:13:48.64,0:13:53.39,Default,,0000,0000,0000,,durchgeführt. Aber es ist keine\Npolitikwissenschaftliche Forschung. Und
Dialogue: 0,0:13:53.39,0:13:56.53,Default,,0000,0000,0000,,gerade weil wir jetzt über Politik\Nsprechen, sollten wir an dieser Stelle ein
Dialogue: 0,0:13:56.53,0:13:59.96,Default,,0000,0000,0000,,bisschen vorsichtig sein. Wir sind uns\Nweitestgehend sicher, dass die Ergebnisse,
Dialogue: 0,0:13:59.96,0:14:03.87,Default,,0000,0000,0000,,die wir euch präsentieren, sehr plausibel\Nund weitestgehend korrekt sein werden.
Dialogue: 0,0:14:03.87,0:14:08.03,Default,,0000,0000,0000,,Aber wie gesagt, das ist jetzt keine\Npolitikwissenschaftliche Forschung, das
Dialogue: 0,0:14:08.03,0:14:11.32,Default,,0000,0000,0000,,ist nicht durch ein Peer Review Prozess\Ngegangen. Soweit als kleiner Disclaimer
Dialogue: 0,0:14:11.32,0:14:17.98,Default,,0000,0000,0000,,dazu. Okay, wir gucken uns jetzt folgend\Nzwei große Themen an, die in der
Dialogue: 0,0:14:17.98,0:14:22.79,Default,,0000,0000,0000,,Geschichte der Bundesrepublik ziemlich\Ngroße Relevanz hatten. Und wir starten mit
Dialogue: 0,0:14:22.79,0:14:27.12,Default,,0000,0000,0000,,dem Thema Datenschutz. Und wir könnten\Njetzt dieses Thema so untersuchen, wie es
Dialogue: 0,0:14:27.12,0:14:31.83,Default,,0000,0000,0000,,traditionell bisher immer möglich war. Das\Nheißt, wir schauen uns mal an, wie oft
Dialogue: 0,0:14:31.83,0:14:36.96,Default,,0000,0000,0000,,eigentlich das Wort Datenschutz in den\NPlenarsitzungen gesagt wurde. Und wenn wir
Dialogue: 0,0:14:36.96,0:14:41.98,Default,,0000,0000,0000,,das machen Sie das ungefähr so aus. Das\Nheißt, wir haben die erste Nennung des
Dialogue: 0,0:14:41.98,0:14:47.88,Default,,0000,0000,0000,,Begriffs Datenschutz Anfang der siebziger\NJahre. Das würde ungefähr so passen, weil
Dialogue: 0,0:14:47.88,0:14:53.25,Default,,0000,0000,0000,,in dem Zeitraum auch Hessen als erstes\NLand oder sogar weltweit das erste
Dialogue: 0,0:14:53.25,0:14:58.15,Default,,0000,0000,0000,,Datenschutzgesetz verabschiedet hat. Das\Nheißt, damals wurde der Begriff
Dialogue: 0,0:14:58.15,0:15:03.49,Default,,0000,0000,0000,,anscheinend das erste Mal genutzt, auch im\NBundestag. Und ab dann ging es weiter. Wir
Dialogue: 0,0:15:03.49,0:15:08.10,Default,,0000,0000,0000,,sehen einen kleinen Abfall in den 90ern,\Neinen Anstieg dann wieder in den 2000er
Dialogue: 0,0:15:08.10,0:15:14.77,Default,,0000,0000,0000,,Jahren. Genau. Aber das ist eigentlich\Nnoch nicht gut interpretierbar. Wir haben
Dialogue: 0,0:15:14.77,0:15:17.20,Default,,0000,0000,0000,,jetzt einfach nur die Worthäufigkeiten.\NWir wissen nicht, wer hat das eigentlich
Dialogue: 0,0:15:17.20,0:15:21.63,Default,,0000,0000,0000,,gesagt hat. Das heißt, an der Stelle\Nnutzen wir jetzt unseren Open Discourse
Dialogue: 0,0:15:21.63,0:15:26.13,Default,,0000,0000,0000,,Korpus, um uns das ein bisschen genauer\Nanzuschauen. Was wir zusätzlich jetzt noch
Dialogue: 0,0:15:26.13,0:15:31.85,Default,,0000,0000,0000,,gemacht haben, ist: Wir haben ein LDA\NTopic Modeling trainiert. Das funktioniert
Dialogue: 0,0:15:31.85,0:15:37.21,Default,,0000,0000,0000,,im Wesentlichen so, dass wir davon\Nausgehen... bzw. ein LDA Topic Modeling
Dialogue: 0,0:15:37.21,0:15:42.100,Default,,0000,0000,0000,,ist dafür da oder kann genutzt werden, um\Nlatente Themen in Textkorpora zu
Dialogue: 0,0:15:42.100,0:15:48.36,Default,,0000,0000,0000,,ermitteln. Und wir wollen uns ja das Thema\NDatenschutz ansehen. Das heißt, wir müssen
Dialogue: 0,0:15:48.36,0:15:52.22,Default,,0000,0000,0000,,versuchen, ein LDA Topic Modeling so zu\Ntrainieren, dass wir dieses
Dialogue: 0,0:15:52.22,0:15:56.41,Default,,0000,0000,0000,,Datenschutzthema auch finden in unseren\NDaten. Natürlich nur, solange es da ist.
Dialogue: 0,0:15:56.41,0:15:59.56,Default,,0000,0000,0000,,Glücklicherweise ist es tatsächlich da,\Nweil darüber ziemlich viel gesprochen
Dialogue: 0,0:15:59.56,0:16:04.84,Default,,0000,0000,0000,,wurde. Das heißt, wenn wir jetzt\Neigentlich untersuchen wollen, wie oder in
Dialogue: 0,0:16:04.84,0:16:09.18,Default,,0000,0000,0000,,welchem Ausmaß über Datenschutz gesprochen\Nwurde im Bundestag, dann ist es natürlich
Dialogue: 0,0:16:09.18,0:16:12.67,Default,,0000,0000,0000,,nicht bloß der Begriff Datenschutz\Nrelevant. Sondern man kann auch über den
Dialogue: 0,0:16:12.67,0:16:16.19,Default,,0000,0000,0000,,Datenschutz reden, dabei aber Begriffe\Nnutzen wie Informationsfreiheit,
Dialogue: 0,0:16:16.19,0:16:20.67,Default,,0000,0000,0000,,Datenverarbeitung, Speicherung,\NPrivatsphäre usw.. Das heißt, es ist
Dialogue: 0,0:16:20.67,0:16:25.51,Default,,0000,0000,0000,,eigentlich viel relevanter, dieses latente\NThema des Datenschutzes zu nutzen als
Dialogue: 0,0:16:25.51,0:16:30.24,Default,,0000,0000,0000,,einen spezifischen Begriff. Dafür haben\Nwir das LDA Topic Modeling trainiert. Das
Dialogue: 0,0:16:30.24,0:16:35.32,Default,,0000,0000,0000,,funktioniert im Wesentlichen so, dass wir\Nvorgegeben haben, was wir oder wie viele
Dialogue: 0,0:16:35.32,0:16:40.19,Default,,0000,0000,0000,,Topics, spezifische Topics, wir im Korpus\Nerwarten. Da haben wir verschiedene
Dialogue: 0,0:16:40.19,0:16:43.97,Default,,0000,0000,0000,,Nummern ausprobiert und bei\Nzweihundertfünfzig letztlich sehr
Dialogue: 0,0:16:43.97,0:16:47.12,Default,,0000,0000,0000,,konsistente Themen gefunden. Und mit\Ndiesem Model haben wir jetzt die weiteren
Dialogue: 0,0:16:47.12,0:16:55.31,Default,,0000,0000,0000,,Analysen durchgeführt. Dieses LDA Topic\NModeling hat als Ergebnis, dass wir für
Dialogue: 0,0:16:55.31,0:17:04.08,Default,,0000,0000,0000,,jeden Redebeitrag, den wir im Korpus\Nhaben, Angaben darüber bekommen, wie der
Dialogue: 0,0:17:04.08,0:17:10.60,Default,,0000,0000,0000,,prozentuale Anteil der jeweiligen 250\NThemen in dieser Rede war. Das heißt, wir
Dialogue: 0,0:17:10.60,0:17:16.18,Default,,0000,0000,0000,,haben genau 250 Zahlenwerte für jeden\NRedebeitrag. Das ist das, was wir jetzt
Dialogue: 0,0:17:16.18,0:17:22.03,Default,,0000,0000,0000,,folgend zusammen aggregieren und auf der\NY-Achse als Relevanz definieren. Genau das
Dialogue: 0,0:17:22.03,0:17:26.89,Default,,0000,0000,0000,,ist jetzt auch erstmals möglich, weil wir\Ndie einzelnen Redebeiträge als Dokumente
Dialogue: 0,0:17:26.89,0:17:33.16,Default,,0000,0000,0000,,im LDA Topic Modeling nutzen können. Alles\Nklar. Zurück zum Thema Datenschutz. Okay,
Dialogue: 0,0:17:33.16,0:17:38.09,Default,,0000,0000,0000,,wir plotten uns jetzt mal die\Ndurchschnittlichen Gebrauch des ganzen
Dialogue: 0,0:17:38.09,0:17:44.37,Default,,0000,0000,0000,,Thema Datenschutz im Plenar oder im\NVerlauf der Plenarsitzungen. Und was uns
Dialogue: 0,0:17:44.37,0:17:49.07,Default,,0000,0000,0000,,jetzt zum Beispiel schon mal auffällt,\Nist, dass auch vor 1970 schon in einem
Dialogue: 0,0:17:49.07,0:17:52.69,Default,,0000,0000,0000,,gewissen sehr geringen Maße über\NDatenschutz-Themen gesprochen wurde. Der
Dialogue: 0,0:17:52.69,0:17:57.05,Default,,0000,0000,0000,,Begriff Datenschutz wurde dabei jedoch\Nnicht genutzt. Wir sehen immer noch, dass
Dialogue: 0,0:17:57.05,0:18:01.92,Default,,0000,0000,0000,,es quasi zwei große Phasen oder zwei große\NWellen gibt. Es gibt die erste Welle, die
Dialogue: 0,0:18:01.92,0:18:08.22,Default,,0000,0000,0000,,ungefähr Mitte der 70er angefangen hat und\Ndann zum zum Ende der 80er Jahre abgeflaut
Dialogue: 0,0:18:08.22,0:18:14.26,Default,,0000,0000,0000,,ist. Und wir haben eine zweite Welle, die\Nzum in den 2000er Jahren begonnen hat und
Dialogue: 0,0:18:14.26,0:18:18.55,Default,,0000,0000,0000,,jetzt langsam wieder abflaut. Um zu\Nvalidieren, dass das, was wir jetzt hier
Dialogue: 0,0:18:18.55,0:18:24.28,Default,,0000,0000,0000,,gefunden haben oder das, was uns das Topic\NModel grad anzeigt, stimmt, haben wir mal
Dialogue: 0,0:18:24.28,0:18:28.29,Default,,0000,0000,0000,,geschaut, was denn eigentlich in diesen\NZeiten so passiert ist. Und wenn wir uns
Dialogue: 0,0:18:28.29,0:18:33.39,Default,,0000,0000,0000,,die 80er Jahre oder den Raum um die 80er\NJahre anschauen, sehen wir, dass derzeit
Dialogue: 0,0:18:33.39,0:18:39.13,Default,,0000,0000,0000,,das Bundesdatenschutzgesetz, also das\Nerste Datenschutzgesetz auf nationaler
Dialogue: 0,0:18:39.13,0:18:44.59,Default,,0000,0000,0000,,Ebene beschlossen wurde in Deutschland,\Ndass es die Volkszählungsboykotte gab. Es
Dialogue: 0,0:18:44.59,0:18:51.01,Default,,0000,0000,0000,,sollte eine Volkszählung durchgeführt\Nwerden und die sollte in dem Fall das
Dialogue: 0,0:18:51.01,0:18:55.77,Default,,0000,0000,0000,,erste Mal digital die Daten der\NBevölkerung erfassen. Das hat natürlich
Dialogue: 0,0:18:55.77,0:19:01.51,Default,,0000,0000,0000,,zur Boykotten, zu Protesten und zu Sorgen,\Nwas denn eigentlich, welche Belange das
Dialogue: 0,0:19:01.51,0:19:08.35,Default,,0000,0000,0000,,mit dem eigenen Datenschutz hat. Außerdem:\NIn der Zeit wurde der CCC gegründet. Es
Dialogue: 0,0:19:08.35,0:19:15.29,Default,,0000,0000,0000,,gab ein ziemlich entscheidendes Urteil vom\NBundesverfassungsgericht, auch im Rahmen
Dialogue: 0,0:19:15.29,0:19:19.16,Default,,0000,0000,0000,,dieser Volkszählung. Und in dem Rahmen\Ntauchte dann auch erstmals der Begriff der
Dialogue: 0,0:19:19.16,0:19:23.68,Default,,0000,0000,0000,,informationellen Selbstbestimmung auf. Das\Nheißt, okay, an dem Rahmen oder in dem
Dialogue: 0,0:19:23.68,0:19:27.14,Default,,0000,0000,0000,,Maße ist die erste Welle ziemlich\Nplausibel. Das wurde im Bundestag dann
Dialogue: 0,0:19:27.14,0:19:30.77,Default,,0000,0000,0000,,offensichtlich auch sehr intensiv\Nbesprochen. Danach ist das ein bisschen
Dialogue: 0,0:19:30.77,0:19:35.91,Default,,0000,0000,0000,,abgeflaut. Wir haben einen kleinen Peak\Nungefähr 1995, da wurde die europäische
Dialogue: 0,0:19:35.91,0:19:41.10,Default,,0000,0000,0000,,Datenschutzrichtlinie verabschiedet. Aber\Nden richtigen Anstieg hatten wir dann erst
Dialogue: 0,0:19:41.10,0:19:44.93,Default,,0000,0000,0000,,zur zweiten Welle. Da kamen dann\NDiskussionen auf wie Zensursula und die
Dialogue: 0,0:19:44.93,0:19:51.59,Default,,0000,0000,0000,,DSGVO. Also bei Zensursula wurde halt\Ndiskutiert, inwiefern der Staat eigentlich
Dialogue: 0,0:19:51.59,0:19:57.42,Default,,0000,0000,0000,,das Recht hat, Inhalte im Internet zu\Nzensieren. Auf der anderen Seite wurde
Dialogue: 0,0:19:57.42,0:20:04.53,Default,,0000,0000,0000,,auch sehr, sehr stark diskutiert, ob der\NStaat eigentlich das Recht hat,
Dialogue: 0,0:20:04.53,0:20:08.42,Default,,0000,0000,0000,,Hausdurchsuchungen auf den eigenen\NRechnern quasi durchzuführen. Das heißt,
Dialogue: 0,0:20:08.42,0:20:11.32,Default,,0000,0000,0000,,die zwei Wellen, die wir jetzt hier sehen,\Ndie sind ziemlich plausibel. Das waren
Dialogue: 0,0:20:11.32,0:20:16.80,Default,,0000,0000,0000,,tatsächlich die Zeiten, in denen die\NDebatte um den Datenschutz ziemlich stark
Dialogue: 0,0:20:16.80,0:20:22.29,Default,,0000,0000,0000,,ausgeführt wurde. Okay, jetzt schauen wir\Nuns mal an, welche Dimension wir
Dialogue: 0,0:20:22.29,0:20:25.47,Default,,0000,0000,0000,,eigentlich dazu packen können, um\Nvielleicht mehr Informationen darüber zu
Dialogue: 0,0:20:25.47,0:20:29.38,Default,,0000,0000,0000,,bekommen, wie das denn diskutiert wurde\Nund welche Partei sich mehr und welche
Dialogue: 0,0:20:29.38,0:20:35.58,Default,,0000,0000,0000,,Partei sich weniger darum gekümmert hat um\Ndieses Thema. Und dazu haben wir uns mal
Dialogue: 0,0:20:35.58,0:20:41.46,Default,,0000,0000,0000,,angeschaut, wie die historisch zwei großen\NParteien in Deutschland diese Themen
Dialogue: 0,0:20:41.46,0:20:46.44,Default,,0000,0000,0000,,behandelt haben. Zuerst haben wir uns die\NCDU angeschaut und wir sehen, dass die CDU
Dialogue: 0,0:20:46.44,0:20:51.30,Default,,0000,0000,0000,,in der ersten Welle deutlich\Nüberdurchschnittlich über das Thema
Dialogue: 0,0:20:51.30,0:20:56.95,Default,,0000,0000,0000,,Datenschutz gesprochen hat, im Plenarsaal,\Nin der zweiten Welle aber deutlich
Dialogue: 0,0:20:56.95,0:21:01.32,Default,,0000,0000,0000,,unterdurchschnittlich. Im Vergleich dazu\Nhaben wir uns dann mal angeschaut, wie die
Dialogue: 0,0:21:01.32,0:21:06.02,Default,,0000,0000,0000,,SPD drüber gesprochen hat. Die SPD hat der\Nersten Welle unterdurchschnittlich viel
Dialogue: 0,0:21:06.02,0:21:12.12,Default,,0000,0000,0000,,über Datenschutz gesprochen oder hatte in\Nihren Reden deutlich weniger Datenschutz
Dialogue: 0,0:21:12.12,0:21:16.62,Default,,0000,0000,0000,,aufgegriffen. In der zweiten Welle oder im\NBeginn der zweiten Welle ein bisschen
Dialogue: 0,0:21:16.62,0:21:20.73,Default,,0000,0000,0000,,überdurchschnittlich, dann hat es aber\Ndeutlich abgeflacht. Das könnte - wird
Dialogue: 0,0:21:20.73,0:21:26.09,Default,,0000,0000,0000,,höchstwahrscheinlich damit zu tun haben,\Ndass während der ersten Welle die SPD in
Dialogue: 0,0:21:26.09,0:21:30.92,Default,,0000,0000,0000,,der Regierung war und die CDU nicht, dass\Ndie CDU das deshalb vielleicht als
Dialogue: 0,0:21:30.92,0:21:37.65,Default,,0000,0000,0000,,relevanter angesehen hat, das Thema\NDatenschutz intensiver zu besprechen. In
Dialogue: 0,0:21:37.65,0:21:42.35,Default,,0000,0000,0000,,der zweiten Welle sehen wir, dass zum\NBeginn der zweiten Welle die SPD noch eine
Dialogue: 0,0:21:42.35,0:21:46.71,Default,,0000,0000,0000,,Opposition war. Aktuell ist sie natürlich\Nmit in der Regierung. Das könnte die
Dialogue: 0,0:21:46.71,0:21:50.68,Default,,0000,0000,0000,,Bewegung erklären, warum zu Beginn der\Nzweiten Welle die SPD leicht
Dialogue: 0,0:21:50.68,0:21:56.48,Default,,0000,0000,0000,,überdurchschnittlich oder das Thema\NDatenschutz leicht überdurchschnittlich
Dialogue: 0,0:21:56.48,0:22:02.70,Default,,0000,0000,0000,,relevant fand, dann aber zunehmend\Nweniger. Wir plotten mal noch zwei andere
Dialogue: 0,0:22:02.70,0:22:08.55,Default,,0000,0000,0000,,spannende Parteien dazu, nämlich die FDP\Nund die Grünen. Da können wir nämlich
Dialogue: 0,0:22:08.55,0:22:14.72,Default,,0000,0000,0000,,ablesen, dass diese zwei\NOppositionsparteien, zumindest in der
Dialogue: 0,0:22:14.72,0:22:20.94,Default,,0000,0000,0000,,Zeit, dass diese zwei Parteien auch nach\Ndem Abflauen der ersten Welle die Relevanz
Dialogue: 0,0:22:20.94,0:22:25.72,Default,,0000,0000,0000,,aufrecht erhalten haben. Das heißt, diese\Nzwei Parteien hatten das Thema trotzdem
Dialogue: 0,0:22:25.72,0:22:30.55,Default,,0000,0000,0000,,weiter im Fokus gehalten. Okay, schauen\Nwir uns eine andere Dimension an. Wir
Dialogue: 0,0:22:30.55,0:22:34.36,Default,,0000,0000,0000,,schauen uns mal an, wie das vielleicht mit\Ndem Alter zu tun haben könnte. Und zwar
Dialogue: 0,0:22:34.36,0:22:40.76,Default,,0000,0000,0000,,haben wir das Alter der Politiker:in nach\Ndem Durchschnitt ungefähr geteilt. Das
Dialogue: 0,0:22:40.76,0:22:44.17,Default,,0000,0000,0000,,heißt, das Durchschnittsalter des\NBundestags aktuell liegt ungefähr bei 50
Dialogue: 0,0:22:44.17,0:22:47.58,Default,,0000,0000,0000,,Jahren. Und so haben wir jetzt\Nunterschieden nach eher jüngeren
Dialogue: 0,0:22:47.58,0:22:52.59,Default,,0000,0000,0000,,Politikern, die unter 50 Jahre zum\NZeitpunkt der Rede waren und älteren
Dialogue: 0,0:22:52.59,0:22:57.66,Default,,0000,0000,0000,,Politikern, die älter als 50 waren zum\NZeitpunkt der Rede. Und hier sehen wir,
Dialogue: 0,0:22:57.66,0:23:03.35,Default,,0000,0000,0000,,dass die jüngeren Politiker das Thema\NDatenschutz deutlich relevanter finden als
Dialogue: 0,0:23:03.35,0:23:08.54,Default,,0000,0000,0000,,die älteren. Okay, als letzte Dimension\Nschauen wir uns jetzt nochmal an, ob das
Dialogue: 0,0:23:08.54,0:23:14.57,Default,,0000,0000,0000,,dann vielleicht auch ein Zusammenhang mit\Ndem akademischen Grad hat bzw. ob eine
Dialogue: 0,0:23:14.57,0:23:21.16,Default,,0000,0000,0000,,Politikerin oder ein Politiker einen\NDoktortitel trägt. Und an der Stelle sehen
Dialogue: 0,0:23:21.16,0:23:26.55,Default,,0000,0000,0000,,wir das, wenn eine Politiker:in einen\NDoktortitel trägt, das dann tendenziell
Dialogue: 0,0:23:26.55,0:23:31.36,Default,,0000,0000,0000,,überdurchschnittlich über Datenschutz\Ngesprochen wird, als wenn die Person
Dialogue: 0,0:23:31.36,0:23:36.75,Default,,0000,0000,0000,,keinen Doktortitel hat. Man könnte jetzt\Nversuchen, das irgendwie zusammenzufassen.
Dialogue: 0,0:23:36.75,0:23:40.04,Default,,0000,0000,0000,,Beispielsweise könnte man versuchen, das\Nso zu interpretieren, dass wenn man
Dialogue: 0,0:23:40.04,0:23:43.64,Default,,0000,0000,0000,,möchte, dass im Plenarsaal viel über\NDatenschutz gesprochen wird, dann sollte
Dialogue: 0,0:23:43.64,0:23:49.74,Default,,0000,0000,0000,,man Oppositionsparteien wählen, die eher\Njüngere Leute hat. Und diese jüngeren
Dialogue: 0,0:23:49.74,0:23:53.85,Default,,0000,0000,0000,,Leuten sollten vielleicht eher einen\NDoktortitel tragen, vielleicht aber auch
Dialogue: 0,0:23:53.85,0:23:59.05,Default,,0000,0000,0000,,nicht. Genau. Aber genau. Diese\NAuswertungen waren vorher nicht möglich.
Dialogue: 0,0:23:59.05,0:24:02.17,Default,,0000,0000,0000,,Und jetzt könnte man reinschauen und\Ngucken: Okay, was steckt denn da
Dialogue: 0,0:24:02.17,0:24:06.09,Default,,0000,0000,0000,,eigentlich drin? Welche Bewegungen stecken\Ndenn in diesen Daten? Wir wollen jetzt
Dialogue: 0,0:24:06.09,0:24:11.49,Default,,0000,0000,0000,,nochmal zwei Personen krönen, die sich\Nsehr verdient gemacht haben, also die sehr
Dialogue: 0,0:24:11.49,0:24:15.57,Default,,0000,0000,0000,,oder die höchste Relevanzwerte hatten für\Ndas Thema Datenschutz in der ersten und in
Dialogue: 0,0:24:15.57,0:24:20.43,Default,,0000,0000,0000,,der zweiten Welle. In der ersten Welle\Ngeht diese Auszeichnung an Burkhard
Dialogue: 0,0:24:20.43,0:24:24.92,Default,,0000,0000,0000,,Hirsch, der insbesondere zum ersten in der\Nersten Phase der ersten Welle
Dialogue: 0,0:24:24.92,0:24:30.28,Default,,0000,0000,0000,,Innenminister war und sich ganz stark\Ngegen staatliche Überwachung eingesetzt
Dialogue: 0,0:24:30.28,0:24:34.71,Default,,0000,0000,0000,,hat. Das heißt, das klingt auch sehr\Nplausibel, dass unsere Analyse Burkhard
Dialogue: 0,0:24:34.71,0:24:40.41,Default,,0000,0000,0000,,Hirsch hier als Vorreiter sieht. In der\Nzweiten Welle haben unsere Analysen
Dialogue: 0,0:24:40.41,0:24:44.92,Default,,0000,0000,0000,,ergeben, dass das Gisela Piltz war, die\Nsich in besonderem Maße mit Datenschutz
Dialogue: 0,0:24:44.92,0:24:49.27,Default,,0000,0000,0000,,auseinandergesetzt hat. Und Gisela Piltz\Nhat sich ganz... oder setzt sich ganz
Dialogue: 0,0:24:49.27,0:24:55.09,Default,,0000,0000,0000,,stark gegen die Vorratsdatenspeicherung\Nein. Also von daher wirkt auch das
Dialogue: 0,0:24:55.09,0:25:00.76,Default,,0000,0000,0000,,ziemlich plausibel. Genau. Das wäre jetzt\Ndas Beispiel Datenschutz, das wir
Dialogue: 0,0:25:00.76,0:25:04.52,Default,,0000,0000,0000,,aufbereitet haben, um zu gucken: Okay, was\Nkönnte in diesen Daten denn drinstecken
Dialogue: 0,0:25:04.52,0:25:07.90,Default,,0000,0000,0000,,und welche spannenden Fragen könnte man\Ndenn damit eigentlich stellen und
Dialogue: 0,0:25:07.90,0:25:13.28,Default,,0000,0000,0000,,potenziell auch beantworten? Jetzt haben\Nwir uns noch ein zweites großes Thema
Dialogue: 0,0:25:13.28,0:25:16.26,Default,,0000,0000,0000,,angeschaut, was gerade in den letzten\NJahren ganz, ganz stark an Relevanz
Dialogue: 0,0:25:16.26,0:25:21.32,Default,,0000,0000,0000,,gewonnen hat. Und da wird euch Philipp\Njetzt mal erzählen, was wir da so gefunden
Dialogue: 0,0:25:21.32,0:25:23.64,Default,,0000,0000,0000,,haben.\NPhilipp: Genau. Also wir kommen nochmal
Dialogue: 0,0:25:23.64,0:25:28.33,Default,,0000,0000,0000,,ein bisschen vom Datenschutz zum\NKlimaschutz und stellen uns so ein
Dialogue: 0,0:25:28.33,0:25:33.62,Default,,0000,0000,0000,,bisschen den gleichen methodischen Ansatz.\NAlso wir gucken mal, wie das reine Wort
Dialogue: 0,0:25:33.62,0:25:37.08,Default,,0000,0000,0000,,Klimaschutz verwendet wurde. Und wir\Nstellen fest, dass das Wort Klimaschutz
Dialogue: 0,0:25:37.08,0:25:41.83,Default,,0000,0000,0000,,eigentlich ein relativ neuer Begriff ist.\NAb den 2000ern. Aber zurück zu dem, was
Dialogue: 0,0:25:41.83,0:25:45.57,Default,,0000,0000,0000,,Florian gerade eben schon gesagt hat Die\Nreine Analyse einzelner Begriffe ist noch
Dialogue: 0,0:25:45.57,0:25:50.05,Default,,0000,0000,0000,,nicht ausreichend, um diesen Themenkomplex\Nund die latenten Grundstrukturen darunter
Dialogue: 0,0:25:50.05,0:25:54.79,Default,,0000,0000,0000,,zu erfassen. Deswegen reicht dieser\NBegriff Klimaschutz nicht, sondern wir
Dialogue: 0,0:25:54.79,0:25:58.54,Default,,0000,0000,0000,,haben auch hier wieder ein automatisiertes\NLDA Topic Modeling verwendet, was uns
Dialogue: 0,0:25:58.54,0:26:02.92,Default,,0000,0000,0000,,hunderte Begriffe automatisiert findet,\Ndie da reinpassen. Also natürlich kann ich
Dialogue: 0,0:26:02.92,0:26:06.58,Default,,0000,0000,0000,,über Klimaschutz reden, ohne den Begriff\NKlimaschutz zu verwenden. Ich kann über
Dialogue: 0,0:26:06.58,0:26:10.40,Default,,0000,0000,0000,,das Emissionsschutzgesetz sprechen. Ich\Nkann über Nachhaltigkeit, über erneuerbare
Dialogue: 0,0:26:10.40,0:26:14.11,Default,,0000,0000,0000,,Energien reden, ohne auch nur einmal das\NWort Klimaschutz zu verwenden. Dieses
Dialogue: 0,0:26:14.11,0:26:18.56,Default,,0000,0000,0000,,Thema also voll fokussieren. Deswegen\Nhaben wir daraus ein Thema gemacht und
Dialogue: 0,0:26:18.56,0:26:22.14,Default,,0000,0000,0000,,gucken uns jetzt diesen ganzen Komplex an\Nund nicht mehr nur den Begriff. Wenn wir
Dialogue: 0,0:26:22.14,0:26:27.89,Default,,0000,0000,0000,,das tun, dann stellen wir fest, dass seit\N1949 dieses Thema nicht erst in den
Dialogue: 0,0:26:27.89,0:26:31.73,Default,,0000,0000,0000,,2000ern an Relevanz gewonnen hat, sondern\Nauch früher schon da war. Wenn ich jetzt
Dialogue: 0,0:26:31.73,0:26:34.90,Default,,0000,0000,0000,,auch hier wieder so ein bisschen die\NWegmarker setze, dann kann ich auch das
Dialogue: 0,0:26:34.90,0:26:39.69,Default,,0000,0000,0000,,validieren. Also die ersten\NUmweltprogramme von Willy Brandt 1970, der
Dialogue: 0,0:26:39.69,0:26:45.87,Default,,0000,0000,0000,,Einzug der Grünen in den Bundestag, die\NAtomkatastrophe von Tschernobyl. Wir haben
Dialogue: 0,0:26:45.87,0:26:50.74,Default,,0000,0000,0000,,danach in den 90ern, das ist auch relativ\Nplausibel, ein Abschwachen dieses Themas,
Dialogue: 0,0:26:50.74,0:26:53.33,Default,,0000,0000,0000,,denn wir hatten gerade in der\NWiedervereinigung dann
Dialogue: 0,0:26:53.33,0:26:57.01,Default,,0000,0000,0000,,Verteilungskonflikte, die so ein bisschen\Nrelevanter wurden. Dadurch ist das Thema
Dialogue: 0,0:26:57.01,0:27:02.33,Default,,0000,0000,0000,,des Klimawandels und des Klimaschutzes so\Nein bisschen hinten runtergefallen. Wir
Dialogue: 0,0:27:02.33,0:27:06.38,Default,,0000,0000,0000,,haben weitere Punkte - wir haben die rot\Ngrüne Regierung von Schröder und Fischer
Dialogue: 0,0:27:06.38,0:27:11.46,Default,,0000,0000,0000,,2000, so Richtung 2000 2005. Wir haben\NFukushima und die Energiewende. Wir haben
Dialogue: 0,0:27:11.46,0:27:15.64,Default,,0000,0000,0000,,das Pariser Klimaschutzabkommen. Und wir\Nsehen jetzt auch schon diesen Drall nach
Dialogue: 0,0:27:15.64,0:27:20.41,Default,,0000,0000,0000,,oben, insbesondere durch Fridays For\NFuture und die neue Auseinandersetzung mit
Dialogue: 0,0:27:20.41,0:27:23.75,Default,,0000,0000,0000,,der Einhaltung des Pariser\NKlimaschutzabkommens. Was wir jetzt hier
Dialogue: 0,0:27:23.75,0:27:27.36,Default,,0000,0000,0000,,wieder machen können, ist: Wir können uns\Nwieder angucken, wie einzelne Parteien
Dialogue: 0,0:27:27.36,0:27:30.49,Default,,0000,0000,0000,,denn eigentlich darüber reden. Und wir\Nkönnen feststellen, dass die CDU ziemlich
Dialogue: 0,0:27:30.49,0:27:34.14,Default,,0000,0000,0000,,durchschnittlich über dieses Thema redet.\NIn den letzten Jahren sogar deutlich
Dialogue: 0,0:27:34.14,0:27:37.10,Default,,0000,0000,0000,,abfallend, also deutlich\Nunterdurchschnittlich. Gerade seit dem
Dialogue: 0,0:27:37.10,0:27:41.41,Default,,0000,0000,0000,,Pariser Klimaschutzabkommen ist das Thema\Nfür die CDU nicht mehr ganz so relevant
Dialogue: 0,0:27:41.41,0:27:45.72,Default,,0000,0000,0000,,vielleicht. Wir können die SPD plotten,\Ndas sieht auch ganz durchschnittlich aus.
Dialogue: 0,0:27:45.72,0:27:49.23,Default,,0000,0000,0000,,Bei der FDP sieht es auch ganz\Ndurchschnittlich aus, bei den Linken sogar
Dialogue: 0,0:27:49.23,0:27:52.88,Default,,0000,0000,0000,,ein Stück unterdurchschnittlich. Und so\Nein bisschen wie erwartet sind es die
Dialogue: 0,0:27:52.88,0:27:57.28,Default,,0000,0000,0000,,Grünen, die dieses Thema extrem pushen und\Ndie diesen Diskurs sehr, sehr hoch halten.
Dialogue: 0,0:27:57.28,0:28:02.19,Default,,0000,0000,0000,,Das heißt, die Grünen ziehen hier deutlich\Nden den Rolling Mean nach oben und steuern
Dialogue: 0,0:28:02.19,0:28:06.17,Default,,0000,0000,0000,,dieses Thema ganz stark. Wir können aber\Nauch hier noch ein bisschen weiter
Dialogue: 0,0:28:06.17,0:28:09.01,Default,,0000,0000,0000,,reingucken, nämlich: Wer sind das denn?\NSind es die jüngeren oder sind es die
Dialogue: 0,0:28:09.01,0:28:12.89,Default,,0000,0000,0000,,älteren Politiker? Wenn ich mir hier das\Nmal angucke, dann stelle ich fest, dass
Dialogue: 0,0:28:12.89,0:28:17.14,Default,,0000,0000,0000,,die mittelalten Politiker zwischen 39 und\N59 sich mit dem Thema sehr
Dialogue: 0,0:28:17.14,0:28:21.42,Default,,0000,0000,0000,,durchschnittlich auseinandersetzen. Und so\Nein bisschen wie erwarten kann ich mir
Dialogue: 0,0:28:21.42,0:28:25.22,Default,,0000,0000,0000,,dann entsprechend vorstellen, dass sich\Nältere Politiker über 60 mit diesem Thema
Dialogue: 0,0:28:25.22,0:28:30.08,Default,,0000,0000,0000,,sehr gering, sehr unterdurchschnittlich\Nauseinandersetzen und jüngere
Dialogue: 0,0:28:30.08,0:28:35.11,Default,,0000,0000,0000,,Politikerinnen unter 39 sich mit diesem\NThema deutlich stärker auseinandersetzen.
Dialogue: 0,0:28:35.11,0:28:39.39,Default,,0000,0000,0000,,Wir sehen auch hier nicht nur eine\Nstärkere Auseinandersetzung, sondern eben
Dialogue: 0,0:28:39.39,0:28:43.19,Default,,0000,0000,0000,,auch eine frühere Auseinandersetzung.\NWährend bei älteren Politikerinnen diese
Dialogue: 0,0:28:43.19,0:28:46.50,Default,,0000,0000,0000,,Auseinandersetzung immer zeitlich rechts\Nversetzt ist und immer deutlich weniger
Dialogue: 0,0:28:46.50,0:28:51.05,Default,,0000,0000,0000,,intensiv ist. Wir können mit dem Open\NDiscourse Datensatz die Stammdaten des
Dialogue: 0,0:28:51.05,0:28:54.67,Default,,0000,0000,0000,,Deutschen Bundestages anzapfen und noch\Nein kleines Stück tiefer gehen. Wir können
Dialogue: 0,0:28:54.67,0:28:59.12,Default,,0000,0000,0000,,nämlich die Berufe der Abgeordneten\Nauswerten. Jeder Abgeordnete gibt seinen
Dialogue: 0,0:28:59.12,0:29:04.48,Default,,0000,0000,0000,,Beruf oder seinen seinen beruflichen\NHintergrund an. Und diese Daten können wir
Dialogue: 0,0:29:04.48,0:29:08.39,Default,,0000,0000,0000,,auswerten. Wir haben über 1 000 unique\NBerufsbezeichnungen von über 4 000
Dialogue: 0,0:29:08.39,0:29:11.76,Default,,0000,0000,0000,,Politiker:innen. Wenn ich mir die jetzt\Nhier mal so angucke, dann sind es Ärzte
Dialogue: 0,0:29:11.76,0:29:16.46,Default,,0000,0000,0000,,und Apotheker und Unternehmer und\NLandwirte und Buchhalter:innen. Und wenn
Dialogue: 0,0:29:16.46,0:29:21.92,Default,,0000,0000,0000,,ich das so ein bisschen cluster, dann hab\Nich jetzt für die folgende Analyse mal 12
Dialogue: 0,0:29:21.92,0:29:25.90,Default,,0000,0000,0000,,Berufsgruppen gefiltert. Und jetzt kann\Nman sich angucken, welche Berufsgruppen
Dialogue: 0,0:29:25.90,0:29:30.09,Default,,0000,0000,0000,,denn dieses Thema besonders stark\Nfokussieren. Und was auch wieder sehr
Dialogue: 0,0:29:30.09,0:29:33.45,Default,,0000,0000,0000,,erwartbar ist, ist, dass die\NNaturwissenschaftler:innen dieses Thema
Dialogue: 0,0:29:33.45,0:29:37.85,Default,,0000,0000,0000,,deutlich stärker fokussieren, als andere\Ndas tun. Also das Thema ist sehr
Dialogue: 0,0:29:37.85,0:29:44.94,Default,,0000,0000,0000,,exorbitant getragen durch Physiker:innen,\Ndurch Biolog:innen, durch alle Personen,
Dialogue: 0,0:29:44.94,0:29:49.33,Default,,0000,0000,0000,,die irgendwie einen Berufshintergrund in\Ndem Feld der Naturwissenschaften haben.
Dialogue: 0,0:29:49.33,0:29:54.84,Default,,0000,0000,0000,,Ich habe uns hier immer noch die\NAgrarwirte dazu geplottet. Also alle
Dialogue: 0,0:29:54.84,0:29:59.13,Default,,0000,0000,0000,,Landwirte und alle Forstwirte und die, die\NBauer oder Bäuerin als Berufsbezeichnung
Dialogue: 0,0:29:59.13,0:30:04.14,Default,,0000,0000,0000,,angegeben haben. Wir sehen, dass es in der\Nersten Welle der Klimadebatte noch sehr
Dialogue: 0,0:30:04.14,0:30:10.13,Default,,0000,0000,0000,,relevant war und jetzt grad so Richtung\Nder neueren Zeit für die Landwirte ein
Dialogue: 0,0:30:10.13,0:30:13.87,Default,,0000,0000,0000,,unterdurchschnittlich relevantes Thema\Ngeworden ist. Und wir können feststellen,
Dialogue: 0,0:30:13.87,0:30:18.29,Default,,0000,0000,0000,,dass die, die eine Berufsbezeichnung im\NWirtschaftsfeld angegeben haben, sich mit
Dialogue: 0,0:30:18.29,0:30:21.78,Default,,0000,0000,0000,,diesem Thema auch auseinandersetzen.\NAllerdings deutlich weniger intensiv und
Dialogue: 0,0:30:21.78,0:30:25.35,Default,,0000,0000,0000,,auch wieder rechts verlagert, also\Nzeitlich zurück verlagert, nachdem sich
Dialogue: 0,0:30:25.35,0:30:30.55,Default,,0000,0000,0000,,die Naturwissenschaftler:innen mit diesem\NThema zuerst auseinandergesetzt haben. Was
Dialogue: 0,0:30:30.55,0:30:34.83,Default,,0000,0000,0000,,können wir feststellen oder was könnten\Nwir mal so ein bisschen uns angucken? Wir
Dialogue: 0,0:30:34.83,0:30:37.55,Default,,0000,0000,0000,,können uns angucken, was denn eigentlich\Ndie perfekte Gruppe ist, um sich mit dem
Dialogue: 0,0:30:37.55,0:30:40.89,Default,,0000,0000,0000,,Thema Klimaschutz auseinanderzusetzen und\Ndiese perfekte Trennlinie zwischen der
Dialogue: 0,0:30:40.89,0:30:44.97,Default,,0000,0000,0000,,perfekten Gruppe von Abgeordneten und der\Nschlechtesten Gruppe von Abgeordneten, die
Dialogue: 0,0:30:44.97,0:30:49.61,Default,,0000,0000,0000,,macht sich ziemlich einfach am Geschlecht\Nund an dem Alter fest. Wenn ich also mir
Dialogue: 0,0:30:49.61,0:30:53.47,Default,,0000,0000,0000,,mal angucke, wie sich alte männliche\NPolitiker mit dem Thema auseinandersetzen
Dialogue: 0,0:30:53.47,0:30:57.74,Default,,0000,0000,0000,,im Vergleich zu jungen weiblichen\NPolitikerinnen, dann stelle ich fest, dass
Dialogue: 0,0:30:57.74,0:31:01.13,Default,,0000,0000,0000,,wir da sowohl wieder eine frühere\NAuseinandersetzung mit diesem Thema haben.
Dialogue: 0,0:31:01.13,0:31:04.59,Default,,0000,0000,0000,,Wir haben eine intensivere\NAuseinandersetzung mit dem Thema und für
Dialogue: 0,0:31:04.59,0:31:08.55,Default,,0000,0000,0000,,ältere Politiker, in diesem Fall jetzt\Nhier über 60, ist die Auseinandersetzung
Dialogue: 0,0:31:08.55,0:31:15.62,Default,,0000,0000,0000,,wirklich sehr weit unter dem Durchschnitt\Ndes Parlaments. Wir können uns also hier
Dialogue: 0,0:31:15.62,0:31:19.06,Default,,0000,0000,0000,,vielleicht ein bisschen überlegen, welche\NPerson wir denn ganz gerne im Bundestag
Dialogue: 0,0:31:19.06,0:31:25.03,Default,,0000,0000,0000,,hätten, um progressive Themen, so auch den\NDatenschutz stärker zu treiben. Wir können
Dialogue: 0,0:31:25.03,0:31:28.24,Default,,0000,0000,0000,,auch hier im Klimawandel wieder die Top\NRunner identifizieren, das können wir
Dialogue: 0,0:31:28.24,0:31:31.74,Default,,0000,0000,0000,,beliebig operationalisieren. Wir haben uns\Nimmer die Vielredner genommen. Also
Dialogue: 0,0:31:31.74,0:31:35.59,Default,,0000,0000,0000,,Politiker:innen mit mehr als 500 Reden.\NUnd haben dann geguckt: Welche haben denn
Dialogue: 0,0:31:35.59,0:31:40.43,Default,,0000,0000,0000,,den höchsten Klima-Score auf dieses Topic?\NTatsächlich ist es Angela Merkel, die als
Dialogue: 0,0:31:40.43,0:31:44.07,Default,,0000,0000,0000,,Vielrednerin sich mit diesem Thema am\Nstärksten auseinandergesetzt haben. Wir
Dialogue: 0,0:31:44.07,0:31:47.10,Default,,0000,0000,0000,,wollten uns aber auch nochmal einen\NNewcomer angucken, in großen
Dialogue: 0,0:31:47.10,0:31:52.10,Default,,0000,0000,0000,,Anführungszeichen, also Politiker:innen\Nmit 100 bis 500 Reden. Und da ist es Julia
Dialogue: 0,0:31:52.10,0:31:54.94,Default,,0000,0000,0000,,Verlinden von den Grünen, die sich am\Nstärksten mit diesem Thema
Dialogue: 0,0:31:54.94,0:31:59.08,Default,,0000,0000,0000,,auseinandersetzt. Das ganze Fridays For\NFuture hat immer auch das... geht es immer
Dialogue: 0,0:31:59.08,0:32:04.53,Default,,0000,0000,0000,,viel um das Schwänzen und um das\NFernbleiben von Inhalten. Und wir haben
Dialogue: 0,0:32:04.53,0:32:08.16,Default,,0000,0000,0000,,uns deswegen mal angeguckt, wer denn so\Ndie großen Klimaschwänzer sind im
Dialogue: 0,0:32:08.16,0:32:12.14,Default,,0000,0000,0000,,Deutschen Bundestag. Das haben wir\Noperationalisiert, indem wir gesagt haben,
Dialogue: 0,0:32:12.14,0:32:16.26,Default,,0000,0000,0000,,wir wollen nicht den Politiker, die\NPolitikerin mit dem geringsten Wert über
Dialogue: 0,0:32:16.26,0:32:19.65,Default,,0000,0000,0000,,die gesamte Zeit finden, sondern wir\Nwollen so einen Punkt nehmen, ab dem die
Dialogue: 0,0:32:19.65,0:32:23.61,Default,,0000,0000,0000,,Klimadebatte wohl in aller Munde sein\Nmüsste. Und wir haben dafür den ersten
Dialogue: 0,0:32:23.61,0:32:30.36,Default,,0000,0000,0000,,Global Climate Strike genommen, am 19., am\N15. März 2019. Und wir haben dann von den
Dialogue: 0,0:32:30.36,0:32:34.81,Default,,0000,0000,0000,,Politikern geguckt, die die Gelegenheit\Nhatten, darüber zu reden. Also die
Dialogue: 0,0:32:34.81,0:32:39.40,Default,,0000,0000,0000,,mindestens 40 Redebeiträge seitdem hatten,\Nwie sie sich damit auseinandersetzen. Wir
Dialogue: 0,0:32:39.40,0:32:42.25,Default,,0000,0000,0000,,stellen fest, dass diejenigen, die sich am\Nwenigsten damit auseinandersetzen, drei
Dialogue: 0,0:32:42.25,0:32:46.86,Default,,0000,0000,0000,,Männer sind, alle aus der gleichen\NFraktion. Wir haben also Volker Ullrich,
Dialogue: 0,0:32:46.86,0:32:50.71,Default,,0000,0000,0000,,der sich trotz Gelegenheit am wenigsten\Ndamit auseinandersetzt. Wir haben Thorsten
Dialogue: 0,0:32:50.71,0:32:54.39,Default,,0000,0000,0000,,Frei, der sich trotz Gelegenheit am\Nzweitwenigsten damit auseinandersetzt. Und
Dialogue: 0,0:32:54.39,0:32:58.21,Default,,0000,0000,0000,,wir haben hier auch den Spätzünder im\NKlimathema, Philipp Amthor, der sich trotz
Dialogue: 0,0:32:58.21,0:33:01.32,Default,,0000,0000,0000,,sehr vieler Reden nie mit diesem Thema\Noder sehr selten mit diesem Thema
Dialogue: 0,0:33:01.32,0:33:04.93,Default,,0000,0000,0000,,auseinandersetzt. Wichtig ist hier\Nvielleicht noch zu sagen, dass wir nicht
Dialogue: 0,0:33:04.93,0:33:08.95,Default,,0000,0000,0000,,die reinen Reden zum Klimawandel zählen,\Nsondern dass allein die Verwendung von den
Dialogue: 0,0:33:08.95,0:33:12.83,Default,,0000,0000,0000,,relevanten Begriffen, um dieses Thema ein\Nbisschen z.B. in Steuer- oder in
Dialogue: 0,0:33:12.83,0:33:16.51,Default,,0000,0000,0000,,Haushaltsdebatten zu bringen, hier gezählt\Nwird. Also wir haben eine sehr komplexe
Dialogue: 0,0:33:16.51,0:33:23.71,Default,,0000,0000,0000,,Betrachtung des gesprochenen Wortes.\NFlorian: Genau. Soviel erst einmal zu
Dialogue: 0,0:33:23.71,0:33:28.50,Default,,0000,0000,0000,,einigen Analysen, die wir bisher\Ndurchgeführt haben. Wie bereits
Dialogue: 0,0:33:28.50,0:33:33.87,Default,,0000,0000,0000,,angesprochen ist unser eigentliches Ziel\Nja aber, dass ihr und alle anderen auch
Dialogue: 0,0:33:33.87,0:33:39.53,Default,,0000,0000,0000,,Analysen jetzt mit diesen Daten\Ndurchführen können und auf unserem Weg bis
Dialogue: 0,0:33:39.53,0:33:43.33,Default,,0000,0000,0000,,zur Veröffentlichung, die jetzt im Rahmen\Noder auch zu genau dieser Zeit, wenn wir
Dialogue: 0,0:33:43.33,0:33:49.84,Default,,0000,0000,0000,,diesen Vortrag halten, passiert, haben\Nschon andere Partner und Partnerinnen, mit
Dialogue: 0,0:33:49.84,0:33:53.26,Default,,0000,0000,0000,,denen wir zusammengearbeitet haben oder\Ndie mit unseren Daten schon arbeiten
Dialogue: 0,0:33:53.26,0:33:56.15,Default,,0000,0000,0000,,konnten, ein paar Analysen durchgeführt\Noder sind gerade dabei, diese Analysen
Dialogue: 0,0:33:56.15,0:34:00.85,Default,,0000,0000,0000,,noch durchzuführen. Beispielsweise\NCorrelAid, CorrelAid ist ein Netzwerk von
Dialogue: 0,0:34:00.85,0:34:06.25,Default,,0000,0000,0000,,freiwilligen Data Scientists. Und bei\NCorrelAid haben sich zwei Projektteams
Dialogue: 0,0:34:06.25,0:34:09.79,Default,,0000,0000,0000,,zusammengefunden, die mit unseren Daten\Nschon seit einiger Zeit ein bisschen herum
Dialogue: 0,0:34:09.79,0:34:14.24,Default,,0000,0000,0000,,arbeiten. Und die werden auch bald ihre\NErgebnisse und Analysen veröffentlichen.
Dialogue: 0,0:34:14.24,0:34:18.40,Default,,0000,0000,0000,,Die findet ihr dann zum einen in den\Nentsprechenden Kanälen von CorrelAid. Auf
Dialogue: 0,0:34:18.40,0:34:21.75,Default,,0000,0000,0000,,der anderen Seite werden wir die auch bei\Nuns auf unserer Open Discourse Website
Dialogue: 0,0:34:21.75,0:34:28.04,Default,,0000,0000,0000,,dann zu gegebener Zeit einbetten. Ein paar\NSachen, die da beispielsweise schon
Dialogue: 0,0:34:28.04,0:34:33.71,Default,,0000,0000,0000,,gemacht wurden, ist Ann-Kristin Vester hat\Nsich angeschaut, wie eigentlich die
Dialogue: 0,0:34:33.71,0:34:38.97,Default,,0000,0000,0000,,Geschlechter im Bundestag auftreten, wie\Ndie, wie der Sprachgebrauch sich
Dialogue: 0,0:34:38.97,0:34:42.87,Default,,0000,0000,0000,,unterscheidet. An der Stelle auch\Nnochmal kurz hier der Hinweis bei allen
Dialogue: 0,0:34:42.87,0:34:46.63,Default,,0000,0000,0000,,Analysen, die wir bisher durchgeführt\Nhaben: Wir betrachten Geschlecht bisher
Dialogue: 0,0:34:46.63,0:34:51.02,Default,,0000,0000,0000,,immer binär, weil der Bundestag das nicht\Nanders hergibt. Es gibt bloß eine binäre
Dialogue: 0,0:34:51.02,0:34:55.22,Default,,0000,0000,0000,,Geschlechtseinteilung. Deswegen mussten\Nwir das in den Analysen auch so vornehmen
Dialogue: 0,0:34:55.22,0:34:58.97,Default,,0000,0000,0000,,und das ist auch der Artikel, den Ann-\NKristin Vester geschrieben hat, das ist
Dialogue: 0,0:34:58.97,0:35:04.47,Default,,0000,0000,0000,,auch dort mit erwähnt. Also eine tiefere\Noder eine diversere Untersuchung von den
Dialogue: 0,0:35:04.47,0:35:09.64,Default,,0000,0000,0000,,Geschlechtern im Bundestag ist aktuell\Nleider noch nicht möglich. Genau. Eine
Dialogue: 0,0:35:09.64,0:35:13.67,Default,,0000,0000,0000,,andere Analyse wurde von Alexandra Wörner\Ndurchgeführt. Alexandra Wörner hat sich
Dialogue: 0,0:35:13.67,0:35:17.10,Default,,0000,0000,0000,,angeschaut, wie denn eigentlich über\NDiskriminierung im Bundestag gesprochen
Dialogue: 0,0:35:17.10,0:35:21.04,Default,,0000,0000,0000,,wurde, von welchen Parteien das wie\Nintensiv benutzt wurde oder darüber
Dialogue: 0,0:35:21.04,0:35:25.24,Default,,0000,0000,0000,,gesprochen wurde und wie sich das über den\Nzeitlichen Verlauf verändert hat. Auch
Dialogue: 0,0:35:25.24,0:35:29.87,Default,,0000,0000,0000,,ziemlich spannend. Ein anderes Projekt,\Ndas bereits mit unseren Daten durchgeführt
Dialogue: 0,0:35:29.87,0:35:34.36,Default,,0000,0000,0000,,wurde, kam von ZDF heute.\NDatenjournalist:innen von ZDF Heute hatten
Dialogue: 0,0:35:34.36,0:35:39.62,Default,,0000,0000,0000,,uns Frühsommer/Sommer angeschrieben und\Ngefragt, ob sie unsere Daten nicht schon
Dialogue: 0,0:35:39.62,0:35:45.80,Default,,0000,0000,0000,,vor Veröffentlichung mal haben könnten, um\Nzu schauen, ob sie diese Daten für einen
Dialogue: 0,0:35:45.80,0:35:51.38,Default,,0000,0000,0000,,Artikel schon nutzen könnten. Und daraus\Nist ein Artikel entstanden, in dem sich
Dialogue: 0,0:35:51.38,0:35:55.95,Default,,0000,0000,0000,,die Journalist:innen damit\Nauseinandergesetzt haben, wie der
Dialogue: 0,0:35:55.95,0:36:01.53,Default,,0000,0000,0000,,Bundestag denn eigentlich über Pandemien\Nund über das Coronavirus im speziellen
Dialogue: 0,0:36:01.53,0:36:06.15,Default,,0000,0000,0000,,unterhalten hat oder wie das debattiert\Nwurde. Das Ergebnis war eher, dass der
Dialogue: 0,0:36:06.15,0:36:09.36,Default,,0000,0000,0000,,Bundestag da nicht besonders viel\NAufmerksamkeit draufgelegt hat. Auch ein
Dialogue: 0,0:36:09.36,0:36:14.79,Default,,0000,0000,0000,,sehr spannender Artikel. Und als letztes\Nwollen wir noch kurz das Projekt Open
Dialogue: 0,0:36:14.79,0:36:20.66,Default,,0000,0000,0000,,Parliament TV eher anteasern, weil der\Noffizielle Veröffentlichungstermin ist für
Dialogue: 0,0:36:20.66,0:36:26.86,Default,,0000,0000,0000,,Mai 2021 vorgesehen. Open Parliament TV\Nhat als Kernziel eigentlich ein sehr
Dialogue: 0,0:36:26.86,0:36:32.20,Default,,0000,0000,0000,,ähnliches Ideal wie wir bei Open\NDiscourse. Es geht darum, den Bundestag
Dialogue: 0,0:36:32.20,0:36:37.43,Default,,0000,0000,0000,,transparenter zu machen. Open Parliament\NTV hat dabei das Ziel, die
Dialogue: 0,0:36:37.43,0:36:41.83,Default,,0000,0000,0000,,Videomitschnitte der Plenardebatten mit\Nden entsprechenden Transkripten, also
Dialogue: 0,0:36:41.83,0:36:46.73,Default,,0000,0000,0000,,Plenarprotokollen zusammenzuführen, um\Ndarüber eine noch viel wirksamere oder
Dialogue: 0,0:36:46.73,0:36:52.00,Default,,0000,0000,0000,,detailliertere Recherchefunktion zu\Nermöglichen. Und an der Stelle wird
Dialogue: 0,0:36:52.00,0:36:56.57,Default,,0000,0000,0000,,gerade evaluiert, wie die Daten von Open\NDiscourse diesem Projekt noch weiter
Dialogue: 0,0:36:56.57,0:37:06.25,Default,,0000,0000,0000,,helfen können. Genau. Und jetzt wieder zu\Neuch. Wie gerade schon angesprochen sind
Dialogue: 0,0:37:06.25,0:37:11.90,Default,,0000,0000,0000,,unsere Daten ab sofort und unserer Source\NCode komplett öffentlich verfügbar. Das
Dialogue: 0,0:37:11.90,0:37:15.87,Default,,0000,0000,0000,,heißt, ihr habt jetzt die Möglichkeit, mit\Ndiesen Daten zu machen, was ihr wollt. Wir
Dialogue: 0,0:37:15.87,0:37:20.37,Default,,0000,0000,0000,,haben bei der Veröffentlichung das Ziel\Ngehabt, die so verfügbar wie möglich zu
Dialogue: 0,0:37:20.37,0:37:26.70,Default,,0000,0000,0000,,machen und haben dabei auf drei große\NSäulen versucht zu achten. Die erste Säule
Dialogue: 0,0:37:26.70,0:37:31.64,Default,,0000,0000,0000,,dabei sind die Techniker:innen unter euch,\Nalso alle Techniker:innen unter euch. Ihr
Dialogue: 0,0:37:31.64,0:37:37.17,Default,,0000,0000,0000,,könnt euch unsere GitHub Seite anschauen\Nvon Open Discourse und dort findet ihr
Dialogue: 0,0:37:37.17,0:37:40.40,Default,,0000,0000,0000,,natürlich den Source Code. Ihr könnt das\Nalles auschecken, lokal bei euch
Dialogue: 0,0:37:40.40,0:37:43.98,Default,,0000,0000,0000,,aufsetzen, überprüfen, wie wir eigentlich\Nvorgegangen sind, verbessern,
Dialogue: 0,0:37:43.98,0:37:50.40,Default,,0000,0000,0000,,Schwachstellen finden. Außerdem findet ihr\Nauf der GitHub Seite auch einen Docker
Dialogue: 0,0:37:50.40,0:37:55.05,Default,,0000,0000,0000,,Container, wo die komplette Datenbank als\NImage vorliegt, d.h. die könnt ihr euch
Dialogue: 0,0:37:55.05,0:38:00.77,Default,,0000,0000,0000,,auch sofort aufsetzen oder halt nochmal\Nneu generieren lassen, wenn ihr wollt. Für
Dialogue: 0,0:38:00.77,0:38:05.56,Default,,0000,0000,0000,,die Analytiker:innen und die\NWissenschaftler:innen unter euch haben wir
Dialogue: 0,0:38:05.56,0:38:11.28,Default,,0000,0000,0000,,ein Harvard Dataverse angelegt. Dort\Nfindet ihr die aktuelle Version unserer
Dialogue: 0,0:38:11.28,0:38:15.43,Default,,0000,0000,0000,,Datenbank als Data Dump und wir haben das\Nin vier verschiedenen Dateiformaten
Dialogue: 0,0:38:15.43,0:38:21.05,Default,,0000,0000,0000,,bereitgestellt als CSV, Feather, Pickle\Nund RDS-Files, damit ihr je nachdem, womit
Dialogue: 0,0:38:21.05,0:38:26.40,Default,,0000,0000,0000,,ihr am liebsten arbeitet, genau das\Nperfekte Dateiformat für euch findet. Und
Dialogue: 0,0:38:26.40,0:38:31.90,Default,,0000,0000,0000,,als letztes haben wir noch für quasi Quick\NReviews oder schnelle Recherchen auf
Dialogue: 0,0:38:31.90,0:38:36.25,Default,,0000,0000,0000,,unserer Webseite eine Volltextsuche mit\NFilter-Option bereitgestellt. Da könnt ihr
Dialogue: 0,0:38:36.25,0:38:44.42,Default,,0000,0000,0000,,also nach Stichworten, nach\NParteizugehörigkeit, nach den Namen der
Dialogue: 0,0:38:44.42,0:38:50.45,Default,,0000,0000,0000,,Politiker, nach Datum usw. filtern und\Nschauen, ob euch was spannendes auffällt
Dialogue: 0,0:38:50.45,0:38:59.43,Default,,0000,0000,0000,,oder ob ihr eure Fragen beantworten könnt.\NGenau. So viel dann erst mal von uns. Wir
Dialogue: 0,0:38:59.43,0:39:04.31,Default,,0000,0000,0000,,bedanken uns ganz, ganz herzlich für euer\NInteresse und dass ihr uns zugehört habt.
Dialogue: 0,0:39:04.31,0:39:07.36,Default,,0000,0000,0000,,Wir bedanken uns natürlich auch bei der C\NBase dafür, dass wir das Video hier
Dialogue: 0,0:39:07.36,0:39:12.06,Default,,0000,0000,0000,,aufnehmen konnten. Bei Fragen und\NAnregungen schreibt uns gerne eine Mail
Dialogue: 0,0:39:12.06,0:39:17.55,Default,,0000,0000,0000,,oder kontaktiert uns über die\Neinschlägigen Kanäle. Oder wir sprechen
Dialogue: 0,0:39:17.55,0:39:26.28,Default,,0000,0000,0000,,uns dann gleich bei der Fragerunde. Alles\Nklar. Vielen Dank. Danke schön.
Dialogue: 0,0:39:26.28,0:39:30.64,Default,,0000,0000,0000,,Herald: Wir sind nun mit den Sprechern\Nverbunden, sind uns zugeschaltet für
Dialogue: 0,0:39:30.64,0:39:33.87,Default,,0000,0000,0000,,Fragen und Antworten, die uns zugespielt\Nworden sind. Herzlich willkommen!
Dialogue: 0,0:39:33.87,0:39:39.47,Default,,0000,0000,0000,,Philipp & Florian: Hallo!\NHerald: Die zweite Welle des Datenschutzes ist
Dialogue: 0,0:39:39.47,0:39:43.51,Default,,0000,0000,0000,,ja angesichts der Zeit gerade die perfekte\NMetapher. Wie lange wird die zweite Welle
Dialogue: 0,0:39:43.51,0:39:48.73,Default,,0000,0000,0000,,des Datenschutzes wohl noch gehen?\NFlorian: Ja, gute Frage. Keine Ahnung. Man
Dialogue: 0,0:39:48.73,0:39:54.52,Default,,0000,0000,0000,,hat ja gesehen, dass es schon ein bisschen\Nbergab wieder geht, aber viel mehr kann
Dialogue: 0,0:39:54.52,0:39:57.87,Default,,0000,0000,0000,,ich da eigentlich nicht zu sagen. Aber es\Nist spannend, das jetzt im Auge behalten
Dialogue: 0,0:39:57.87,0:40:00.61,Default,,0000,0000,0000,,zu können.\NHerald: Ist auf jeden Fall auf absehbare
Dialogue: 0,0:40:00.61,0:40:04.61,Default,,0000,0000,0000,,Zeit nicht mit einer Impfung zu rechnen.\NEine Frage, die uns zugespielt worden ist
Dialogue: 0,0:40:04.61,0:40:10.96,Default,,0000,0000,0000,,über die Hashtags und über IRC, die wir\Nempfangen und die wir weitergeben, ist: Es
Dialogue: 0,0:40:10.96,0:40:14.38,Default,,0000,0000,0000,,gibt noch einen weiteren Text Korpus. Ihr\Nhabt jetzt den Deutschen Bundestag
Dialogue: 0,0:40:14.38,0:40:17.89,Default,,0000,0000,0000,,analysiert, aber es gibt noch eine andere\Nlegislative Kammer, die es lange Jahre
Dialogue: 0,0:40:17.89,0:40:22.35,Default,,0000,0000,0000,,gab, nämlich die Volkskammer der DDR. Gibt\Nes dort überhaupt entsprechende Unterlagen
Dialogue: 0,0:40:22.35,0:40:25.08,Default,,0000,0000,0000,,oder entsprechendes Material, das man\Nanalysieren könnte?
Dialogue: 0,0:40:25.08,0:40:30.35,Default,,0000,0000,0000,,Florian: Da bin ich mir gar nicht so\Nsicher. Also ich hab - also davon weiß ich
Dialogue: 0,0:40:30.35,0:40:33.50,Default,,0000,0000,0000,,nichts. Wir hatten da jetzt auch gar nicht\Nso weiter reingeguckt. Wir hatten
Dialogue: 0,0:40:33.50,0:40:36.27,Default,,0000,0000,0000,,natürlich, während wir an dem Projekt\Ngearbeitet hatten, schon überlegt, wie man
Dialogue: 0,0:40:36.27,0:40:39.54,Default,,0000,0000,0000,,das alles noch weiterdenken könnte, was\Nman zusätzlich noch mit aufnehmen könnte.
Dialogue: 0,0:40:39.54,0:40:43.82,Default,,0000,0000,0000,,Da war die Volkskammer auch schon mal im\NGespräch, aber wir sind da jetzt erstmal
Dialogue: 0,0:40:43.82,0:40:47.99,Default,,0000,0000,0000,,nicht weiter rein gesprungen. Aber\Nprinzipiell wird das natürlich total
Dialogue: 0,0:40:47.99,0:40:52.06,Default,,0000,0000,0000,,spannend, noch weiter in die Richtung zu\Ndenken und das auch noch mit aufzunehmen.
Dialogue: 0,0:40:52.06,0:40:57.33,Default,,0000,0000,0000,,Aber ich weiß gar nicht, ob es die\NPlenarprotokolle da so auch detailliert
Dialogue: 0,0:40:57.33,0:41:02.05,Default,,0000,0000,0000,,gibt. Genau. Wahrscheinlich wäre es auch\Nein relativ großer Aufwand, könnte ich mir
Dialogue: 0,0:41:02.05,0:41:05.85,Default,,0000,0000,0000,,vorstellen, die Regex Patterns, die wir\Njetzt für den Bundestag aufbereitet haben,
Dialogue: 0,0:41:05.85,0:41:11.70,Default,,0000,0000,0000,,auf die Volkskammer zu übertragen. Weil\Nwenn sich da... also im Prinzip basiert,
Dialogue: 0,0:41:11.70,0:41:14.80,Default,,0000,0000,0000,,die Aufarbeitung, die wir gemacht haben\Ndarauf, dass die Struktur in den
Dialogue: 0,0:41:14.80,0:41:18.38,Default,,0000,0000,0000,,Plenarprotokollen einigermaßen ähnlich\Nbleibt, über die Legislaturperioden. Die
Dialogue: 0,0:41:18.38,0:41:22.61,Default,,0000,0000,0000,,wird natürlich jedes Mal angepasst, wenn's\Ndann notwendig war. Auf der anderen Seite
Dialogue: 0,0:41:22.61,0:41:27.25,Default,,0000,0000,0000,,brauchen wir die Stammdaten der\NPolitiker:innen, weil wir das für die
Dialogue: 0,0:41:27.25,0:41:30.82,Default,,0000,0000,0000,,Fuzzy Matching Logiken nutzen, um zuweisen\Nzu können: Wer hat denn eigentlich was
Dialogue: 0,0:41:30.82,0:41:35.04,Default,,0000,0000,0000,,gesagt? Total spannend, das für die\NVolkskammer auch noch zu machen.
Dialogue: 0,0:41:35.04,0:41:39.30,Default,,0000,0000,0000,,Vielleicht jetzt als nächster Schritt. Wir\Nsind erstmal froh, dass wir den Bundestag
Dialogue: 0,0:41:39.30,0:41:42.67,Default,,0000,0000,0000,,fertig bekommen haben.\NHerald: Auf jeden Fall. Gibt es denn
Dialogue: 0,0:41:42.67,0:41:45.84,Default,,0000,0000,0000,,Wünsche, die ihr habt für die\NZugänglichkeit von Daten, die euch das
Dialogue: 0,0:41:45.84,0:41:48.87,Default,,0000,0000,0000,,Leben oder anderen das Leben\Neinfacher machen würden, bei solchen
Dialogue: 0,0:41:48.87,0:41:52.08,Default,,0000,0000,0000,,Auswertungen?\NPhilipp: Das ist glaube ich vor allem die
Dialogue: 0,0:41:52.08,0:41:54.75,Default,,0000,0000,0000,,strukturierte Erfassung, also eigentlich\Nhätte der Bundestag selbst die
Dialogue: 0,0:41:54.75,0:41:58.76,Default,,0000,0000,0000,,Möglichkeit, diese Daten von sich aus\Nschon strukturiert verfügbar zu machen.
Dialogue: 0,0:41:58.76,0:42:02.32,Default,,0000,0000,0000,,Vor allem, weil eben diese ganz einfachen\NSachen - ich suche nach Begriffen oder ich
Dialogue: 0,0:42:02.32,0:42:06.23,Default,,0000,0000,0000,,suche nach Themen oder ich möchte das mal\Nein bisschen strukturiert durchsuchen -
Dialogue: 0,0:42:06.23,0:42:10.65,Default,,0000,0000,0000,,das ist derzeit eine absolut händische\NAufgabe und das ist eigentlich in unserer
Dialogue: 0,0:42:10.65,0:42:15.01,Default,,0000,0000,0000,,jetzigen Zeit ein kleines bisschen hinter\Nder Zeit hinterher. Von daher wäre es
Dialogue: 0,0:42:15.01,0:42:20.61,Default,,0000,0000,0000,,eigentlich sehr sinnvoll, wenn man so\NGrundideen von strukturierter Datenhaltung
Dialogue: 0,0:42:20.61,0:42:24.22,Default,,0000,0000,0000,,dann auch in öffentlichen Verwaltungen\Nhätte, um eben diesen Zugang zu
Dialogue: 0,0:42:24.22,0:42:27.45,Default,,0000,0000,0000,,erleichtern. Der Bundestag hat uns jetzt\Nquasi eineinhalb Jahre Arbeit gekostet,
Dialogue: 0,0:42:27.45,0:42:32.90,Default,,0000,0000,0000,,das aufzubrechen. Und wär natürlich super,\Nwenn man solche Grundthemen der
Dialogue: 0,0:42:32.90,0:42:36.93,Default,,0000,0000,0000,,Datenhaltung, der öffentlich verfügbaren\NDatenhaltung auch irgendwie direkt
Dialogue: 0,0:42:36.93,0:42:40.18,Default,,0000,0000,0000,,mitdenkt.\NFlorian: Ein ganz kleiner Nachtrag da
Dialogue: 0,0:42:40.18,0:42:43.67,Default,,0000,0000,0000,,noch. Ein großer Wunsch, der uns vieles\Nerleichtern würde, jetzt auch Open
Dialogue: 0,0:42:43.67,0:42:48.82,Default,,0000,0000,0000,,Discourse up to date zu halten, wäre ein\NRSS-Feed vom Bundestag. Da sitzen auch die
Dialogue: 0,0:42:48.82,0:42:53.26,Default,,0000,0000,0000,,Leute von Open Parliament TV so ein\Nbisschen dran und hoffen, dass das
Dialogue: 0,0:42:53.26,0:42:56.48,Default,,0000,0000,0000,,irgendwie bereitgestellt wird. Aber das\Nwürde uns natürlich ermöglichen,
Dialogue: 0,0:42:56.48,0:43:01.55,Default,,0000,0000,0000,,automatisiert den Datensatz zu erweitern,\Nsobald irgendwie eine neue Rede
Dialogue: 0,0:43:01.55,0:43:08.64,Default,,0000,0000,0000,,bereitgestellt wurde auf den Servern. Im\NMoment geht das leider so noch nicht.
Dialogue: 0,0:43:08.64,0:43:12.69,Default,,0000,0000,0000,,Herald: Strukturierte, maschinenlesbare\NVerwaltung und strukturierte Daten quasi
Dialogue: 0,0:43:12.69,0:43:17.85,Default,,0000,0000,0000,,als Wunsch. Es gibt ja zum Teil zumindest\Neigene Projekte, wo aus dritter Hand
Dialogue: 0,0:43:17.85,0:43:22.31,Default,,0000,0000,0000,,solche Daten für Dritte bereitgestellt\Nwerden, wie z.B. Wikidata. Ist das eine
Dialogue: 0,0:43:22.31,0:43:26.56,Default,,0000,0000,0000,,Quelle, auf die ihr euch, die ihr\Nverwenden könnt für so was?
Dialogue: 0,0:43:26.56,0:43:32.51,Default,,0000,0000,0000,,Florian: Genau. Teilweise hatten wir das\Nauch verwendet. Also auf dem Weg zum
Dialogue: 0,0:43:32.51,0:43:38.38,Default,,0000,0000,0000,,fertigen Produkt haben wir auch mit\NWikidata-Daten gearbeitet. Zum Beispiel
Dialogue: 0,0:43:38.38,0:43:44.05,Default,,0000,0000,0000,,gibt es in den Stammdaten ja Informationen\Ndarüber, wo Personen geboren wurden und
Dialogue: 0,0:43:44.05,0:43:48.89,Default,,0000,0000,0000,,das sind die Originalgeburtsorte von\Ndamals, quasi mit den historischen Namen.
Dialogue: 0,0:43:48.89,0:43:55.84,Default,,0000,0000,0000,,Und an der Stelle hatten wir dann mal als\NTest-Experiment bei uns intern für jede
Dialogue: 0,0:43:55.84,0:44:02.12,Default,,0000,0000,0000,,Person, die wir im Bundestag hatten, jeden\NAbgeordneten und jede Abgeordnete, die
Dialogue: 0,0:44:02.12,0:44:05.71,Default,,0000,0000,0000,,Wikidata-IDs rausgesucht, damit wir mappen\Nkönnen: Okay, was ist denn jetzt
Dialogue: 0,0:44:05.71,0:44:08.53,Default,,0000,0000,0000,,eigentlich die ID für den Geburtsort\Ndahinter, damit wir damit weiterarbeiten
Dialogue: 0,0:44:08.53,0:44:12.35,Default,,0000,0000,0000,,können? Das liegt aber bei uns nur, also\Ndas ist jetzt nicht Teil des Korpus, weil
Dialogue: 0,0:44:12.35,0:44:16.37,Default,,0000,0000,0000,,wir das nicht weit... also so weit\Nvalidiert haben, dass wir sicher sein
Dialogue: 0,0:44:16.37,0:44:21.08,Default,,0000,0000,0000,,können, dass das korrekt ist. Aber auf\Njeden Fall. Also das wäre so ein bisschen
Dialogue: 0,0:44:21.08,0:44:24.33,Default,,0000,0000,0000,,die Anschlussfähigkeit, die wir uns\Neigentlich wünschen. Also im Idealfall
Dialogue: 0,0:44:24.33,0:44:29.27,Default,,0000,0000,0000,,wäre jetzt und wäre vielleicht die\NCommunity dazu auch aufgerufen, für jede
Dialogue: 0,0:44:29.27,0:44:33.90,Default,,0000,0000,0000,,Politiker:in noch die entsprechende\NWikidata ID mit zum am Korpus dazu zu
Dialogue: 0,0:44:33.90,0:44:40.71,Default,,0000,0000,0000,,packen, damit wir noch viel mehr Daten und\Nviel mehr Dimensionen haben für den ganzen
Dialogue: 0,0:44:40.71,0:44:44.33,Default,,0000,0000,0000,,Datensatz haben.\NHerald: Wohin wenden sich denn Menschen,
Dialogue: 0,0:44:44.33,0:44:46.90,Default,,0000,0000,0000,,wenn sie bei eurem Projekt mitmachen\Nmöchten?
Dialogue: 0,0:44:46.90,0:44:52.13,Default,,0000,0000,0000,,Florian: Am besten z.B.\Nzwischenruf@opendiscourse.de oder auf
Dialogue: 0,0:44:52.13,0:44:54.68,Default,,0000,0000,0000,,unserer Webseite opendiscourse.de findet\Nihr auch verschiedene
Dialogue: 0,0:44:54.68,0:44:58.93,Default,,0000,0000,0000,,Kontaktmöglichkeiten. Ihr könnt natürlich\Nauch direkt über das Repository uns
Dialogue: 0,0:44:58.93,0:45:02.94,Default,,0000,0000,0000,,Tickets schreiben, falls ihr irgendwie\NSachen habt, die euch aufhalten. Twitter,
Dialogue: 0,0:45:02.94,0:45:08.75,Default,,0000,0000,0000,,Instagram, sämtliche Kanäle.\NHerald: Alle sozialen Netzwerke. Seid ihr
Dialogue: 0,0:45:08.75,0:45:11.98,Default,,0000,0000,0000,,auf TikTok?\NFlorian: Nur privat...
Dialogue: 0,0:45:11.98,0:45:17.06,Default,,0000,0000,0000,,Herald: Zum Thema Transferierbarkeit gab's\Ndann auch nochmal eine Frage aus dem Chat.
Dialogue: 0,0:45:17.06,0:45:21.37,Default,,0000,0000,0000,,Zum Beispiel für die Republik Österreich.\NWie gehen den Menschen vor - ihr habt ja
Dialogue: 0,0:45:21.37,0:45:23.92,Default,,0000,0000,0000,,vorhin umrissen, dass es gar nicht so\Neinfach ist, so einen Datensatz zu
Dialogue: 0,0:45:23.92,0:45:26.91,Default,,0000,0000,0000,,analysieren. Aber wie würden denn Menschen\Nvorgehen, die sagen: Das finden sie
Dialogue: 0,0:45:26.91,0:45:29.33,Default,,0000,0000,0000,,interessant. Zum Beispiel für ihr\NLandesparlament oder eben auch für ein
Dialogue: 0,0:45:29.33,0:45:34.68,Default,,0000,0000,0000,,anderes Land?\NFlorian: Genau, an der Stelle sind wir
Dialogue: 0,0:45:34.68,0:45:39.83,Default,,0000,0000,0000,,leider auch nicht ausreichend Expert:innen\Nfür die Plenarprotokolle, wie die auf
Dialogue: 0,0:45:39.83,0:45:44.68,Default,,0000,0000,0000,,Landesebene aussehen. Also es könnte sein.\NWir haben da halt noch nicht reingeschaut.
Dialogue: 0,0:45:44.68,0:45:47.77,Default,,0000,0000,0000,,Es könnte sein, dass es eigentlich gar\Nnicht zu viele Abänderungen der Regex
Dialogue: 0,0:45:47.77,0:45:52.35,Default,,0000,0000,0000,,Patterns voraussetzt, um es zu übertragen.\NEs könnte aber auch sein, dass es relativ
Dialogue: 0,0:45:52.35,0:45:58.73,Default,,0000,0000,0000,,aufwändig ist. Wir würden da jetzt so ein\Nbisschen auf die Stimmen von euch warten.
Dialogue: 0,0:45:58.73,0:46:03.11,Default,,0000,0000,0000,,Also was interessiert euch denn eigentlich\Nam meisten? Und wir sind natürlich auch
Dialogue: 0,0:46:03.11,0:46:08.43,Default,,0000,0000,0000,,sehr dankbar für jedes weitere Paar Augen,\Ndas auf unsere Daten oder bzw. auf unseren
Dialogue: 0,0:46:08.43,0:46:12.11,Default,,0000,0000,0000,,Source Code draufschaut, um vielleicht\NIdeen zu entwickeln, wie man das jetzt
Dialogue: 0,0:46:12.11,0:46:18.11,Default,,0000,0000,0000,,möglichst effizient auf andere\NAnwendungsbereiche übertragen kann.
Dialogue: 0,0:46:18.11,0:46:22.62,Default,,0000,0000,0000,,Herald: Okay, dann ist noch eine Frage aus\Ndem Chat, nämlich vielleicht kam das im
Dialogue: 0,0:46:22.62,0:46:26.71,Default,,0000,0000,0000,,Talk vor. Er schreibt die Person: Aber wie\Nist das Projekt zustande gekommen?
Dialogue: 0,0:46:26.71,0:46:33.04,Default,,0000,0000,0000,,Insbesondere von der Finanzierung her?\NPhilipp: Also die Idee, die Grundidee war
Dialogue: 0,0:46:33.04,0:46:37.57,Default,,0000,0000,0000,,glaube ich war, als wir zusammensaßen und\Nuns überlegt haben, wie können wir denn
Dialogue: 0,0:46:37.57,0:46:41.25,Default,,0000,0000,0000,,eigentlich in Anbetracht von so vielen\Nschönen und künstlerischen oder
Dialogue: 0,0:46:41.25,0:46:45.37,Default,,0000,0000,0000,,politischen Programmen und Aktionen die so\Ngibt, was können wir da eigentlich
Dialogue: 0,0:46:45.37,0:46:49.81,Default,,0000,0000,0000,,beitragen, um irgendwas zu machen? Wir\Nsind Informatiker und Data Scientists und
Dialogue: 0,0:46:49.81,0:46:53.66,Default,,0000,0000,0000,,das ist nicht so direkt der Punkt, wo man\Njetzt die Welt ins Positive drehen kann.
Dialogue: 0,0:46:53.66,0:46:57.50,Default,,0000,0000,0000,,Aber dann ist uns aufgefallen, dass eben\Ndiese Daten, der Datensatz nicht
Dialogue: 0,0:46:57.50,0:47:01.40,Default,,0000,0000,0000,,ausreichend verfügbar ist, dass der nicht\Nmaschinenlesbar ist, dass es nur händisch
Dialogue: 0,0:47:01.40,0:47:05.01,Default,,0000,0000,0000,,durchsuchbare Protokolle sind. Und dann\Nhaben wir diesen Datensatz genommen und
Dialogue: 0,0:47:05.01,0:47:08.34,Default,,0000,0000,0000,,aufgebrochenen. Grundlegend sind wir sonst\Nnormalerweise in Agenturen und erbringen
Dialogue: 0,0:47:08.34,0:47:11.29,Default,,0000,0000,0000,,Data Science Machine Learning\NDienstleistungen. Und haben dieses Projekt
Dialogue: 0,0:47:11.29,0:47:15.97,Default,,0000,0000,0000,,aber in Abstimmung mit unserem Team,\Nalso wir waren zu neunt an diesem Projekt,
Dialogue: 0,0:47:15.97,0:47:21.78,Default,,0000,0000,0000,,haben das quasi komplett von unserem\NBusiness getrennt und haben quasi gesagt:
Dialogue: 0,0:47:21.78,0:47:25.95,Default,,0000,0000,0000,,Okay, wann immer wir Arbeitsstunden frei\Nhaben, haben wir Zeit um dieses Projekt zu
Dialogue: 0,0:47:25.95,0:47:31.39,Default,,0000,0000,0000,,treiben. Und damit diese quasi Bindung der\NPrivatwirtschaft, die da ja dran sein
Dialogue: 0,0:47:31.39,0:47:34.57,Default,,0000,0000,0000,,könnte, dass die natürlich auch komplett\Neliminiert ist, ist dieses Projekt
Dialogue: 0,0:47:34.57,0:47:39.06,Default,,0000,0000,0000,,komplett offen und ist komplett\Ndurchsuchbar und ist komplett frei, sodass
Dialogue: 0,0:47:39.06,0:47:42.15,Default,,0000,0000,0000,,validiert werden kann, dass wir das\Nnatürlich... Wir haben natürlich eine
Dialogue: 0,0:47:42.15,0:47:45.07,Default,,0000,0000,0000,,eigene politische Meinung, aber die soll\Nnatürlich nicht mit in diesen Datensatz
Dialogue: 0,0:47:45.07,0:47:47.80,Default,,0000,0000,0000,,fließen. Daher liegt der Datensatz\Nkomplett offen und kann vollkommen
Dialogue: 0,0:47:47.80,0:47:51.90,Default,,0000,0000,0000,,durchsucht werden. Finanziert ist das aber\Nquasi aus den Freistunden, die wir als
Dialogue: 0,0:47:51.90,0:47:56.89,Default,,0000,0000,0000,,Data Science Agentur hatten.\NHerald: Vielen Dank Florian, vielen Dank
Dialogue: 0,0:47:56.89,0:48:00.11,Default,,0000,0000,0000,,für dieses spannende Projekt und wirklich\Ngehaltvolle Projekt. Bei den
Dialogue: 0,0:48:00.11,0:48:03.92,Default,,0000,0000,0000,,Beleidigungen muss man auch sagen: Franz\NJosef Strauß war von der Runterzählung der
Dialogue: 0,0:48:03.92,0:48:08.32,Default,,0000,0000,0000,,Top 5 fast zu erwarten, dass der\Nrauskommt. Ich hatte eigentlich noch Herrn
Dialogue: 0,0:48:08.32,0:48:12.89,Default,,0000,0000,0000,,Wehner auch erwartet, der eigentlich sein\Nsein traditioneller Widersacher war. Habt
Dialogue: 0,0:48:12.89,0:48:17.37,Default,,0000,0000,0000,,ihr denn ein Lieblingsschlagaustausch oder\Neine Lieblingsbeleidigung gefunden in
Dialogue: 0,0:48:17.37,0:48:21.02,Default,,0000,0000,0000,,eurer Arbeit.\NPhilipp: Ich glaube, man kann es auf so
Dialogue: 0,0:48:21.02,0:48:26.06,Default,,0000,0000,0000,,unterschiedliche Art und Weisen auch\Noperationalisieren. Ich glaube wir hatten
Dialogue: 0,0:48:26.06,0:48:29.78,Default,,0000,0000,0000,,mal eine ganz, eine ganz spannende... ich\Nglaube das müssten wir nochmal...
Dialogue: 0,0:48:29.78,0:48:33.91,Default,,0000,0000,0000,,Vielleicht machen wir dafür nochmal einen\Nextra Teil auf der Website, wo wir die
Dialogue: 0,0:48:33.91,0:48:38.26,Default,,0000,0000,0000,,spannendsten Beleidigungen nochmal\Naufgreifen. Das wäre ein gutes Thema.
Dialogue: 0,0:48:38.26,0:48:41.07,Default,,0000,0000,0000,,Florian: Wir hatten glaube ich teilweise\Nin so einem kleinen Dokument mal ein paar
Dialogue: 0,0:48:41.07,0:48:43.66,Default,,0000,0000,0000,,Sachen gesammelt. Aber ich hab die grad\Nauch gar nicht im Kopf.
Dialogue: 0,0:48:43.66,0:48:48.02,Default,,0000,0000,0000,,Herald: Okay, also einen Ausbaupotenzial\Nfür den Spaß da hinten dran, für die
Dialogue: 0,0:48:48.02,0:48:52.42,Default,,0000,0000,0000,,Spaßig-Seite der Datenanalyse ist auf\Njeden Fall vorhanden. Vielen Dank für
Dialogue: 0,0:48:52.42,0:48:58.01,Default,,0000,0000,0000,,euren Beitrag. Ich hoffe, ihr bekommt viel\NFeedback und noch viel Input, wie man hier
Dialogue: 0,0:48:58.01,0:49:00.22,Default,,0000,0000,0000,,noch mehr draus machen kann. Danke euch!\N- Vielen Dank auch.
Dialogue: 0,0:49:00.22,0:49:02.81,Default,,0000,0000,0000,,- Danke dir.
Dialogue: 0,0:49:02.81,0:49:06.18,Default,,0000,0000,0000,,{\i1}Wikipaka Outro Musik{\i0}
Dialogue: 0,0:49:06.18,0:49:13.00,Default,,0000,0000,0000,,Untertitel erstellt von c3subtitles.de\Nim Jahr 2021. Mach mit und hilf uns!