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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Photo of the week: Colours of green
Allerheiligen ist eine Klosterruine im Schwarzwald, am Rand des Nationalparks, ganz in der Nähe gibt es bestaunenswerte Wasserfälle. Mobilfunkempfang gibt es dagegen eher nicht. Freunde von mir haben dort in den letzten Tagen ihre Hochzeit (nach-)gefeiert. Schön, auch mal nicht erreichbar gewesen zu sein, und sich auf Leute, Kinder, Natur, Bewegung und die große gemeinsame Feier mit allem, was zu so einer Feier eben gehört, konzentrieren zu können.
Photo of the week: Gardening box I
Die Erdbeeren hier blühen bei meinen Eltern im Garten, und auch die Blumentöpfe stehen da. Auch auf meinem Balkon hat die Gartensaison begonnen – blühende Erdbeeren, eine innerhalb weniger Wochen wieder kräftig ergrünte Minze, Knospen an der Rose und Blätter an der Kastanie. Die selbst herangezogenen Tomatenpflänzchen sind umgetopft. Jetzt muss es nur wieder wärmer werden. Und wenn der Balkon etwas größer wachsen würde, hätte das auch was …
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).



