en
Expert Conference DIPAS_analytics
Evaluation with AI: Understanding participation feedback better
Project Conclusion & Expert Conference
15th September 2025 · Hamburg
Urban planning thrives on the feedback from urban society - but the evaluation of this feedback is often time-consuming and not very standardised. This is precisely where the DIPAS_analytics project comes in. Since 2023, we have been working on the project in Hamburg to analyse participation processes more efficiently with the help of AI and urban data. The aim is to support project managers effectively in monitoring their ongoing process and in the subsequent evaluation of participation results - in a transparent, comprehensible and connectable way.
During the participation process, the DIPAS_analytics live dashboard helps to maintain an overview and facilitate targeted moderation. After completing a participation process, DIPAS_analytics Insights helps to pre-structure the textual and geo-referenced feedback in such a way that a faster, more organised and more efficient evaluation is possible.
The combination with urban geodata and AI-supported evaluation methods creates a new quality standard: experiences and perspectives from urban society are systematically linked with administrative data in order to make decision-making processes targeted, evidence-based and orientated towards people's needs. The tool supports the project managers in analysing their participation process according to their individual logic and questions. The final responsibility for the content of the evaluation always remains in human hands.
Over the past two and a half years, important foundations have been laid in Hamburg. The aim was to systematically utilise the local knowledge of civil society. To achieve this, it needed to be automatically pre-structured, manually checked and processed and meaningfully linked. The results can then be visualised - for administration, politics and the public.
At the end of the project, we are now inviting you to an expert conference that will combine technological insights, practical learnings and discussions about strategies, methodology and ethical issues.
We will be presenting the technical and methodological concept of DIPAS_analytics, while inviting critical discussions and seeking to develop it further together with the specialist public.
The conference is designed as a specialist symposium with a peer review character: a place for open exchange, reflection and impulses for the further development of AI-supported evaluation in participation processes.
📍 Time & Place
Monday, 15th September 2025 from 9am to 4pm
Conference Centre of the Ministry for Urban Development and Housing
Neuenfelder Straße 19, 21109 Hamburg
🧠 Aim of the Conference
We will present what has been developed in DIPAS_analytics and invite you to a professional exchange on methodology, the use of AI and future points of application. The focus is on the transparency of our work, critical dialogue with experts and the joint further development of evaluation methods in the context of participation.
🎯 Target Group
The conference is designed for anyone involved in AI in administration, the development of AI-based tools or the structuring of data and texts. Whether from research, administration or tech practice - the focus is on a methodical look behind the systems: How does AI work? What is it capable of? And how can this be applied in a meaningful way?
📝 Participation
Participation is only possible in person. Invited Guests are secured participation. Other interested parties can register on this website apart from July. In case of high demand, we might have a waiting list.
🗣️ Language
The conference will be held in German.
📬 Contact
Deep Dives: kurzer Input und dann gemeinsame Diskussion
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 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.
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.
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.
tbd
tbd
Projektpartner
