Bei der Präsidentschaftswahl in Österreich wurde ein FPÖ-Präsident Hofer nur knapp verhindert, mit 50,3 Prozent der Stimmen setze sich der Grüne Alexander Van der Bellen am Schluss, nach Auszählung der Briefwahlstimmen, doch noch durch. Die Trennlinien liegen dabei ähnlich wie auch bei der Wählerschaft der AfD: (junge) Männer, formal weniger Gebildete, Land statt Stadt, niedriger Ausländeranteil – das sind alles Faktoren, die eine rechte Wahl wahrscheinlicher machen.
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Kleiner Hinweis dazu, warum das mit dem Frauenanteil im grün-schwarzen Kabinett nicht ganz so einfach ist, und warum 2016 trotzdem ein Erfolg ist
Gestern hat Winfried Kretschmann mit Thomas Strobl die Minister*innen und Staatssekretär*innen für das erste grün-schwarze Kabinett vorgestellt. Und gleich hieß es: die Forderung, die Hälfte der Macht im Kabinett den Frauen zu geben, sei mal wieder verfehlt worden. Dabei zeigt sich, wie wichtig es für derartige Aussagen ist, vorher die Systemgrenzen festzulegen. Denn je nachdem, wie hier gezählt, und wer alles berücksichtigt wird, sieht’s ganz unterschiedlich aus.
Dazu ist es zunächst einmal wichtig, festzuhalten, dass es in Baden-Württemberg eine ganze Reihe unterschiedlicher Regierungsämter gibt: den Ministerpräsidenten bzw. die Ministerpräsidentin, Minister*innen, ehrenamtliche Staatsrät*innen, Staatssekretär*innen mit Stimmrecht im Kabinett, „politische“ Staatssekretär*innen ohne Stimmrecht im Kabinett, bis 2016 auch Staatsminister*innen (also Minister*innen im Staatsministerium), den Chef (oder die Chefin) der Staatskanzlei und schließlich die Amtschefs der Häuser (Ministerialdirektor*innen, kurz: MDs). Dann gibt es weitere herausgehobene Posten – die (Vize-)Präsident*innen des Landtags und die Fraktionsvorsitzenden der Regierungsfraktionen. Dieses Tableau – mehr oder weniger eng zugeschnitten – ist es, um das es hier geht. Wenn nur die Minister*innen betrachtet werden, fällt die Antwort auf die Quotierungsfrage anders aus als bei einer Berücksichtigung aller Personen mit Stimmrecht im Kabinett oder aller Minister*innen, Staatsrät*innen und Staatssekretär*innen.
Das sieht dann so aus:
Kurz: Tief durchdachte Kunst
Ich bin durchaus beeindruckt davon, was DeepArt.io kann. DeepArt.io ist ein aus Forschungen der Uni Tübingen, der ETH Lausanne und der Katholischen Universität Löwen hervorgegangenes Projekt, das tiefe neuronale Netzwerke zur Bilderkennung verwendet. (Ja, das geht in eine ähnliche Richtung wie das, was Google mit Deep Learning und TensorFlow macht).
Wie gut die kommerziellen Angebote von DeepArt.io funktionieren, habe ich nicht ausprobiert. Für hochauflösende Bilder, Drucke oder Leinwände muss gezahlt werden – oder auch dafür, die heute im Schnitt 50 Minuten dauernde Warteschlange zu umgehen. Ich habe aber mit einigen Fotos herumprobiert, und als „Style“ Gemälde von mir verwendet. Das funktioniert erstaunlich gut, solange es eine gewisse Übereinstimmung zwischen dem neuen Bildmotiv und der Stilvorlage gibt. Wenn also, wie links, beides eher in Richtung Landschaft/Gebäude geht, oder wenn beides ein Porträt ist. Soweit, einen Stil völlig vom Motiv zu abstrahieren, ist DeepArt.io noch nicht – aber um aus einem Gemälde eine ganze Reihe in einem ähnlichen Stil gehaltener „Fälschungen“ ähnlicher Motive zu machen, dafür eignet sich das Programm sehr gut. Spaßeshalber habe ich auch einmal ausprobiert, was passiert, wenn Motiv und Style beides Fotos sind – also z.B. ein Foto von Kindern und ein Foto von Blüten. Technisch kommt DeepArt.io damit natürlich klar. Das Ergebnis ist dann allerdings weniger überzeugend, sondern sieht mehr wie eine etwas daneben gegangene Doppelbelichtung aus.
Auch aktuelle Bildbearbeitungssoftware hat Funktionen, die durch die algorithmische Filterung von Bildern Effekte erzeugen sollen, die nach Ölgemälde oder Bleistiftskizze aussehen sollen. Das funktioniert halbwegs gut, aber längst nicht so überzeugend wie die Kunstkopien, die DeepArt.io liefert. Was die Frage aufwirft, was eigentlich einen künstlerischen Stil ausmacht, wie dieser (bei Menschen) erlernt, verfestigt und reproduziert wird, und wie einmalig große Kunstwerke noch sind, wenn nicht nur Fälscher*innen in mühseliger Kleinarbeit, sondern auch Software in wenigen Minuten neue Bilder im selben Stil produzieren kann (und wem der abstrahierte Stil eines Künstlers oder einer Künstlerin eigentlich gehört …). Das Kunstwerk in den Zeiten der digitalen Reproduzierbarkeit betrifft eben nicht mehr nur die 1:1‑Kopie in glänzenden Bits, sondern inzwischen auch das algorithmische Imitat eines bestimmten Stils. Tiefe Fragen, die angewandte KI hier aufwirft. (Vgl. auch Visual Turing Test, Bericht der SZ dazu vom Februar).
Koalitionsvertragswordles
wordle.net ist ein Tool, dass die häufigsten Wörter aus Texten in einer Wortwolke (Größe entspricht häufig) visualisieren kann. Ich habe Wordle mal für die 200 häufigsten Wörter über die Koalitionsverträge aus Baden-Württemberg (Grün-Schwarz), Rheinland-Pfalz (Rot-Grün-Gelb) und Sachsen-Anhalt (Schwarz-Rot-Grün) drüberlaufen lassen.
Die Aussagekraft der Ergebnisse mögen andere beurteilen – auffällig ist, dass das mit Abstand häufigste Wort jeweils der Landesname ist, und dass Verben wie „unterstützen“, „fördern“, „stärken“ (in Baden-Württemberg auch „ermöglichen“ und „weiterentwickeln“) eine große Bedeutung zukommt. Bei den Substantiven sind vor allen politischen Themenfeldern die „Menschen“, das „Land“ und (in Sachsen-Anhalt und Rheinland-PFalz) die „Koalitionspartner“ zu nennen. Erst danach tauchen dann „Unternehmen“ und „Hochschulen“, „Schulen“ und „Kommunen“ sowie Themen wie „Integration“, „Digitalisierung“ (BW) und „Arbeit“ (RLP) auf.

(Etwas aufwändiger wäre die Frage, was passiert, wenn alle Begriffe weggenommen werden, die in allen drei Koalitionsverträgen auftauchen. Ob dann ein Profil übrigbleibt?)
Der Teppich ist gelandet
Laut SWR hat die Große Koalitionsrunde dem Koalitionsvertrag zugestimmt – vorgestellt wird er Montag Mittag. Dann müssen am Freitag bzw. Samstag noch die Parteitage von CDU und Grünen zustimmen, damit die erste grün-schwarze Koalition die Arbeit aufnehmen kann.




