Kolumne - Von der Wetterprognose zur digitalen Bürgerwissenschaft

In der Wetter- und Klimaforschung ist es wichtig, lokale Aufzeichnungen im Kontext anderer Messungen auswerten zu können. Aus diesem Grund wurde in der ersten Hälfte des 19. Jahrhunderts ein schweizweites Netz aufgebaut, um Wetterdaten zu sammeln. Ein wenig zuvor, nämlich 1815, war im Mornex die Gesellschaft der Schweizerischen Naturforschenden gegründet worden. Diese Gründung gilt als Geburtsstunde der «Citizen Science», der Bürgerwissenschaft, der Schweiz. Dieser Forschungsansatz, der heute in aller Munde ist, beruht darauf, Fragen, mit oder ohne Anweisungen von Laien, beantworten zu lassen. Franziska Hupfer und Bernhard Schär fanden heraus, dass zu Beginn für viele Mitglieder der Gesellschaft das Studium der Natur vor allem eine «Liebhaberei, Nebensache und Erholung von ihren Berufsgeschäften» war. Die «Forscher», welche Niederschlagsmengen von Flühli über Stans bis nach Zug massen, rekrutierten sich dabei besonders häufig aus Lehrern und Pfarrern – also aus Laien.

Ich glaube, dass KI die Art und Weise, wie geforscht wird, sehr bald stark verändert.

Unsere Schweizer Wetter- und Klimaforschung ist somit ein Erbe, das auf der kollektiven Intelligenz der Citizen Science beruht. Die seither gesammelten Daten werden auch heute noch für Prognosen eingesetzt und erweisen sich häufig als genauer als jene anderer Länder. In meinen Augen sollten wir also dieses erfolgreiche Modell auf andere Disziplinen ausweiten sowie um Künstliche Intelligenz (KI) erweitern. Ich glaube nämlich, dass KI die Art und Weise, wie geforscht wird, wer welche Forschung durchführt, auswertet und kommuniziert, sehr bald stark verändert. Sie wird ihre Wirkung dadurch entfalten, als dass sie unsere Fähigkeiten ergänzt und erweitert und – wie ich immer wieder betone – nicht etwa ersetzt. Eine wechselseitige Interaktion lässt eine Erweiterung der kollektiven Intelligenz zu, sodass sich Mensch und Computer gemeinsam intelligenter verhalten, als es ein Einzelner, eine Gruppe oder das System allein könnte.

Die Interaktion führt zu einer Leistungssteigerung: Was Ihnen und mir etwa leichtfällt – Intuition, Kreativität etc. –, ist für KI eine echte Herausforderung; und was Computer keine Mühe macht – beispielsweise grosse Datenmengen zu analysieren –, kann für uns ein ziemlich bemühendes Unterfangen darstellen. Eine erste solche Forschungszusammenarbeit von Bürgerwissenschaftler mit künstlicher Intelligenz ist das Projekt des Völkerbundes, welches vom Citizen Cyberlab, einem Kollektiv, an welchem unter anderem das CERN und die Universität Genf beteiligt sind, gestützt wird. Das Projekt kombiniert dazu KI, die mit Textanalyse relevante Information in den Dokumenten erkennt, mit Citizen Science, welche im Zweifel die Information «richtig» – zumindest für uns Menschen – bewertet, um so das Archiv des Völkerbundes frei zugänglich, besser verständlich und leichter recherchierbar zu machen.

Um die Bürgerwissenschaften zu erweitern, müssen wir neue Aufgaben übernehmen. Wir müssen Computern beibringen, wie man Arbeiten ausführt und ihnen die Ergebnisse dieser Arbeit erklären; die künstliche Intelligenz hilft uns im Gegenzug, wie das Projekt des Cyberlabs zeigt, unsere Forschungsfähigkeiten zu erweitern. Eine neue Art, eine ausgeweitete kollektive Intelligenz zu bewirken, sind «Hackathons», eine Form von Event, an dem Prototypen programmiert (engl. «gehackt») werden. Ziel ist es, in Anlehnung an den «Marathon» während einer bestimmten Frist smarte Produkte und Services zu entwickeln. Der mit mehr als 500 Teilnehmern aus über 60 Ländern grösste Schweizer Event dieser Art ist HackZurich, ein jährliches Volksfest für Entwickler und Projektmanager.

Und wie heisst es so schön, wer die Zukunft voraussagen will, muss diese erfinden.

Zurzeit stösst eine Erweiterung des Hackathon-Konzepts unter dem Motto «Hackathon + Making = Makeathon» auf zunehmendes Interesse. Wie der Hackathon kommt auch der Makeathon aus den USA und erfreut sich hier immer grösserer Beliebtheit. Bei einem Makeathon wird dem Prozess des gemeinsamen Produzierens, dem «Making», eine grössere Bedeutung zugeschrieben. Anders als beobachtende Forschung, hilft dieses, unsere Umwelt nicht nur zu verstehen, sondern darüber hinaus aktiv zu gestalten. Während beispielsweise herkömmliche Methoden unser Mobilitätsverhalten zu deuten versuchen, werden so Lösungen entwickelt, mit welchen sich dieses gar verbessern lässt.

Als Mitorganisator des diesjährigen Post-Makeathons freue ich mich darauf, genau das im Berner Innovationsdorf umzusetzen. Interdisziplinäre Teams aus Informatikern, Wirtschaftler, Soziologen und Psychologen suchen unter anderem neue Mobilitätslösungen. So entstehen frische Ideen für die so wichtigen Schnittstellen zwischen Wissenschaft, Gesellschaft und Politik. Ich bin mir sicher, dass wir dadurch die Schweiz mit einer dem digitalen Zeitalter entsprechenden Bürgerwissenschaft ausstatten werden. Und wie heisst es so schön, wer die Zukunft voraussagen will, muss diese erfinden.