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Наша методология. Мы скачали предвыборные программы партий в формате PDF, которые находятся в открытом доступе (AfD, BSW, CDU, FDP, Die Linke, SPD, Bündnis 90/Die Grünen). Мы убрали из них названия партий (анонимизировали) и проанализировали тексты с помощью искусственного интеллекта. Чтобы избежать предвзятости, мы настроили ИИ на нейтральность и использовали две разные модели (OpenAI GPT 4o и Anthropic Claude Sonnet) — учитывали только те результаты, где они совпадали. Мы задавали вопросы на английском языке потому что качество ответов тогда обычно выше. Вы можете посмотреть оригинальные ответы GPT здесь, ответы Claude здесь. Объединив результаты анализа, мы написали общий отчёт. Затем наши выводы проверили два эксперта: лингвист и журналистка.
Our methodology. We downloaded the election programs of the parties in PDF format, which are in the public domain (AfD, BSW, CDU, FDP, Die Linke, SPD … =’/assets/pdfs/grunen_program.pdf’ target=’_blank’>Bündnis 90/Die Grünen). We removed the party names from them (anonymized them) and analyzed the texts using artificial intelligence. To avoid bias, we configured the AI to be neutral and used two different models (OpenAI GPT 4o and Anthropic Claude Sonnet) - we only took into account the results where they coincided. We asked questions in English because the quality of answers is usually higher then. You can see the original GPT responses here, and Claude’ responses here. We combined the results of our analysis and wrote a joint report. Then our findings were checked by two experts: a linguist and a journalist.
Unsere Methodik. Wir haben die Wahlprogramme der Parteien im PDF-Format heruntergeladen, die öffentlich zugänglich sind (AfD, BSW, CDU, FDP, Die Linke, SPD, Bündnis 90/Die Grünen). Wir haben sie von den Parteinamen befreit (anonymisiert) und die Texte mittels künstlicher Intelligenz analysiert. Um eine Verzerrung zu vermeiden, haben wir die KI auf neutral eingestellt und zwei verschiedene Modelle verwendet (OpenAI GPT 4o und Anthropic Claude Sonnet) – und dabei nur die Ergebnisse berücksichtigt, bei denen sie übereinstimmten. Wir haben Fragen auf Englisch gestellt, da die Qualität der Antworten dann normalerweise höher ist. Die ursprünglichen GPT-Antworten können Sie hier sehen, die Antworten Claude hier. Nachdem wir die Ergebnisse der Analyse zusammengefasst hatten, verfassten wir einen allgemeinen Bericht. Unsere Ergebnisse wurden dann von zwei Experten überprüft: einem Linguisten und einem Journalisten.
Замечание про использовании ИИ.
- Мы отдаём себе отчёт в том, что у нейронных сетей может быть предвзятость. Именно поэтому мы анонимизировали программы, использовали несколько разных моделей, инструктировав их быть максимально нейтральными и отдельно попросили критический анализ конечного отчёта в конце.
- ИИ может совершать ошибки (как и люди). Если вы заметили что-то, с чем вы не согласны, и можете доказать это – пожалуйста, пришлите нам письмо. Мы опубликуем откорректированную версию.
A note about using AI.
- We are aware that neural networks can be biased. That is why we anonymized the programs, used several different models, instructed them to be as neutral as possible, and separately asked for a critical analysis of the final report at the end.
- AI can make mistakes (just like people). If you notice something you disagree with and can prove it – please send us an email. We will publish a corrected version.
Ein Hinweis zur Verwendung von KI.
- Wir sind uns bewusst, dass neuronale Netzwerke voreingenommen sein können. Deshalb haben wir die Programme anonymisiert, mehrere unterschiedliche Modelle verwendet, sie zu möglichst großer Neutralität angehalten und am Ende explizit um eine kritische Auseinandersetzung mit dem Abschlussbericht gebeten.
- KI kann (genau wie Menschen) Fehler machen. Sollte Ihnen etwas auffallen, mit dem Sie nicht einverstanden sind und dies belegen können, schreiben Sie uns bitte eine E-Mail. Wir werden eine überarbeitete Version veröffentlichen.
Запросы к ИИ, которые мы использовали / Prompts we used / Von uns verwendete Eingabeaufforderungen:
You are given anonymised programs of German parties before elections. Let’s analyse them in depth, carefully and neutrally.
Let’s analyse the language. Goal: detect propaganda and populist techniques - manipulations aimed at inciting fear, hatred, creating uncertainty, using stereotypes.
- For each party, what is the overall propaganda score from 0 to 100?
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For each party, list most common and/or noticeable propaganda techniques. Support it with direct quotes from the text. Think step-by-step. Be careful and politically neutral with your analysis.
- List additional important direct quotes for each party, if they are present. Use only the election program files you are given.
- Determine which party employs the most aggressive manipulation and which one – the least.
For each party, collect a list of direct quotes where they try to influence the reader the most. Focus on emotional manipulation.
- Support your analysis of constructiveness level with more quotes from the text.
- Highlight main suggestions by each party (with direct quotes). Give examples of historical cases when proposed policies/solutions succeeded or failed (focusing on countries similar to modern Germany, if possible).
Carefully read the report (.md file). Consider also tables.
- Are there any inconsistencies between the original party programs and the report?
- Are there any factual mistakes in the report? If yes, give direct quotes from the report and suggest corrections. Think step-by-step. Be critical and concise.