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Fachkonferenz DIPAS_analytics
Auswertung mit KI: Das Feedback aus der Beteiligung besser verstehen
Projektabschluss & Fachkonferenz
15. September 2025 · Hamburg
Stadtplanung lebt vom Feedback aus der Stadtgesellschaft – aber die Auswertung dieses Feedbacks ist oft aufwendig und wenig standardisiert. Genau hier setzt das Projekt DIPAS_analytics an. Seit 2023 arbeiten wir in Hamburg in dem Projekt daran, Beteiligungsprozesse intelligenter auszuwerten: mit Hilfe von KI und urbanen Daten. Ziel ist es, Projektverantwortliche bei der Begleitung ihres laufenden Verfahrens und bei der anschließenden Auswertung der Beteiligungsergebnisse effizient zu unterstützen – transparent, nachvollziehbar und anschlussfähig.
Während der Beteiligung hilft das DIPAS_analytics Live-Dashboard, den Überblick zu behalten und gezielt zu moderieren. Nach Abschluss unterstützt DIPAS_analytics Insights dabei, das textliche und georeferenzierte Feedback so vorzustrukturieren, dass eine schnellere, strukturierte und effizientere Auswertung möglich wird.
Durch die Kombination mit städtischen Geodaten und KI-gestützten Auswertungsmethoden entsteht ein neuer Qualitätsstandard: Erfahrungen und Perspektiven aus der Stadtgesellschaft werden systematisch mit verwaltungsseitigen Daten verknüpft, um Entscheidungsprozesse zielgerichtet, evidenzbasiert und an den Bedürfnissen der Menschen orientiert zu gestalten. Dabei unterstützt das Tool die Projektverantwortlichen dabei, ihr Beteiligungsverfahren auf ihre individuelle Logik und Fragestellung hin auszuwerten. Die finale Verantwortung für die Inhalte der Auswertung bleibt dabei immer beim Menschen.
In den letzten zweieinhalb Jahren wurden dafür in Hamburg wichtige Grundlagen erarbeitet. Ziel war es, das lokale Wissen der Zivilgesellschaft systematisch nutzbar zu machen. Dazu sollte es automatisiert vorstrukturiert, manuell überprüft und bearbeitet und sinnvoll verknüpft werden können. Die Ergebnisse lassen sich so visuell aufbereiten – für Verwaltung, Politik und Öffentlichkeit.
Zum Abschluss des Projekts laden wir nun zu einer Fachkonferenz ein, die technologische Einblicke, praktische Learnings und Diskussionen über Strategien, Methodik und ethische Fragestellungen vereinen soll.
Wir machen das technisch-methodische Konzept von DIPAS_analytics sichtbar, laden zur kritischen Diskussion ein und möchten es gemeinsam mit der Fachöffentlichkeit weiterdenken.
Die Konferenz versteht sich als Fachsymposium mit Peer-Review-Charakter: ein Ort für offenen Austausch, Reflexion und Impulse zur Weiterentwicklung von KI-gestützter Auswertung in Beteiligungsverfahren.
📍 Zeit & Ort
Montag, 15. September 2025 von 9 –16 Uhr
Konferenzzentrum der Behörde für Stadtentwicklung und Wohnen
Neuenfelder Straße 19, 21109 Hamburg
🧠 Ziel der Konferenz
Wir stellen vor, was in DIPAS_analytics entwickelt wurde und laden zum fachlichen Austausch über Methodik, Einsatz von KI und zukünftige Anknüpfungspunkte ein. Im Zentrum steht die Transparenz unserer Arbeit, der kritische Dialog mit Expert*innen und die gemeinsame Weiterentwicklung der Auswertungsmethoden im Beteiligungskontext.
🎯 Zielgruppe
Die Konferenz richtet sich an alle, die sich fachlich mit KI in der Verwaltung, der Entwicklung KI-basierter Tools oder der Strukturierung von Daten und Texten beschäftigen. Ob aus Forschung, Verwaltung oder Tech-Praxis – im Mittelpunkt steht der methodische Blick hinter die Systeme: Wie funktioniert die KI? Was kann sie leisten? Und wie lässt sich das sinnvoll weiterdenken?
📝 Teilnahme
Die Teilnahme ist nur vor Ort möglich. Geladene Gäste erhalten garantiert einen Platz. Weitere Interessierte können sich ab Juli hier auf der Seite anmelden. Bei hoher Nachfrage führen wir ggf. eine Warteliste.
🗣️ Sprache
Die Veranstaltung findet in deutscher Sprache statt. Die Keynote wird auf Englisch sein.
📬 Kontakt
Deep Dives
Wir wollen gemeinsam mit Ihnen tiefer in konkrete Inhalte eintauchen. Insgesamt bieten wir fünf Themen an. Sie dürfen sich bei der Anmeldung für zwei Themen, die Sie besonders interessieren, entscheiden. Wir versuchen alle Präferenzen so gut es geht zu berücksichtigen. In den Deep Dives geben wir einen kurzen fachlichen Input, wollen danach aber vor allem mit Ihnen diskutieren und uns austauschen. Ihre eigenen Erfahrungen sind dabei von großem Wert. In den Deep Dives geht es um:
Detailliertere Informationen zu den Deep Dives finden sie hier:
Wie funktionieren Large Language Models (LLMs) und wie können sie effektiv genutzt werden? In diesem Deep Dive erhalten Sie in einem kompakten Vortrag einen Überblick über alles Wissenswerte über die Technologie hinter LLMs, ihren Einsatz in eigener Software und die hohe Kunst des Prompt Engineerings. Wir beleuchten aktuelle Modelle, zeigen, wie man über APIs oder ein eigenes Hosting mit LLMs arbeiten kann, und geben eine Einführung ins Prompt Engineering für Anfängerinnen, Anfänger und Fortgeschrittene. Anhand von Beispielen aus dem Projekt DIPAS_analytics diskutieren wir, wie Aufgaben korrekt und effizient formuliert werden können, und teilen unsere Lessons Learned. Zusätzlich wird es viel Raum für Diskussionen, Erfahrungsaustausch und die Vernetzung mit Expertinnen und Experten und Gleichgesinnten geben.
Natural Language Processing, die maschinelle Verarbeitung von natürlicher Sprache, umfasst weit mehr als nur ChatGPT. In diesem Deep Dive beleuchten wir die Grundlagen der Textverarbeitung in DIPAS_analytics: wie kann Text so in Zahlen umgewandelt werden, dass Maschinen ihn verstehen? Welche Methoden gibt es zur inhaltlichen Gruppierung von Texten und wie wähle ich für meinen Anwendungsfall den passenden Ansatz aus? In diesem Deep Dive gehen wir auf die konkrete Modellauswahl für die NLP-Services in DIPAS_analytics ein, diskutieren unsere Erfahrungen aus der Konzeption und Implementierung der NLP-Services und zeigen, welche Standards für modulare Services genutzt werden können. Gemeinsam mit Ihnen möchten wir evaluieren, wie die Dienste über die bisherigen Anwendungsfälle hinaus eingesetzt werden und welche weiteren Formen von Textverarbeitung für die Bürgerbeteiligung nützlich sein könnten.
Die Anforderungserhebung für KI-basierte Anwendungen wie DIPAS_analytics ist mit besonderen Herausforderungen verbunden. Durch die rasante technologische Entwicklung ergeben sich fortlaufend neue Möglichkeiten, was dazu führt, dass sich die Erwartungen und Anforderungen der Nutzer stetig verändern. Wir stellen vor, wie wir an die systematische Entwicklung einer Fachkonzeption herangegangen sind und auf Basis welcher Thesen, konkreten Fragestellungen und Methoden die Anforderungserhebung erfolgt ist. Dabei spielen auch ethische Fragen im Umgang und in der Nutzung von KI eine Rolle. Es geht um die Nachvollziehbarkeit, Transparenz und Manipulierbarkeit von KI-generierten Daten. Im Rahmen dieses Deep Dives möchten wir gemeinsam mit Ihnen Erfahrungen austauschen, bestehende Herausforderungen diskutieren und neue, innovative Ansätze erarbeiten mit dem Ziel, Anforderungserhebung in Zukunft vorausschauend und dynamisch zu gestalten.
DIPAS ermöglicht es den Bürgerinnen und Bürgern, passend zu ihrem Textbeitrag eine Location anzugeben. Aber was ist, wenn die angegebene Location kaum oder gar nicht auf die im Text eigentlich beschriebenen Orte passt? Für diesen Fall haben wir eine Antwort parat: im LGV wurden unterschiedliche Ansätze entwickelt und evaluiert, mit denen die tatsächlich im Text beschriebenen Geolocation(s) automatisiert extrahiert werden können. Hiermit wird es auch erstmalig möglich, mehrere Locations gleichzeitig für einen einzelnen Textbeitrag einzureichen. In diesem Deep Dive möchten wir Ihnen mögliche Herangehensweisen im Detail vorstellen und ihre Vor- und Nachteile abwägen. Gemeinsam mit Ihnen möchten diskutieren, wie diese Ansätze weiter optimiert werden können und welche Anforderungen aus der Praxis noch berücksichtigt werden sollten.
In diesem Deep Dive widmen wir uns der Frage, wie ein Minimal Viable Product (MVP) oder erstes Produkt nach seiner Entwicklung erfolgreich in eine Organisation eingeführt werden kann. Wir stellen Ihnen unser eigenes geplantes Einführungskonzept sowie den aktuellen Umsetzungsstand vor. Dabei sind wir an ihren Gedanken, Erfahrungen und Ideen interessiert, die über unser Schulungskonzept und die erstellten Manuale hinaus gehen. Wir wollen diskutieren, wie ein Produkt effektiv vermittelt und dauerhaft etabliert werden kann und laden Sie ein, Feedback zu unserem Konzept zu geben sowie eigene Beispiele und Herausforderungen einzubringen, um gemeinsam zu analysieren, was gut funktioniert und was optimiert werden sollte.
Projektpartner
