Fokus: Förderung der Zivilgesellschaft

Unser Ansatz konzentriert sich bewusst auf die Zivilgesellschaft als Motor der Demokratie. Demokratieförderung bedeutet hier nicht primär die Finanzierung staatlicher Institutionen wie Parlamente oder Gerichte, sondern die Unterstützung all jener Vereine, Verbände und Initiativen, die tagtäglich Demokratie vor Ort lebendig machen.

Wie wir vorgegangen sind – Datenarbeit für die Wohlfahrt

Der Weg zur Demokratieförderquote war aufwendig, aber zugleich richtungsweisend für die Wohlfahrtspflege insgesamt:

• Alle Förderprogramme sichten
  Grundlage unserer Analyse sind die Richtlinien der Bundesregierung. Über die „Förderdatenbank Bund, Länder und EU“ konnten wir rund 2.454 Richtlinien erfassen. Da der Datensatz nicht offen zugänglich ist, haben wir mithilfe automatisierter Tools – mit technischer Unterstützung des Civic Data Lab – einen eigenen Datensatz aufgebaut.
• Demokratieförderung definieren
  Orientierung bot der Entwurf für das Demokratiefördergesetz. Wir entwickelten ein Codebuch mit sechs Kategorien, das festlegt, wann ein Programm als demokratiefördernd gilt.
• Künstliche Intelligenz und Expertise kombinieren
  Ein trainiertes Klassifizierungsprogramm sortierte die Richtlinien vor. Doch wir verließen uns nicht allein auf Technik: Fachexpert*innen prüften die Ergebnisse und ergänzten sie.
• Verknüpfung mit Haushaltsdaten
  Im nächsten Schritt ordneten wir die ausgewählten Programme den im Bundeshaushalt veranschlagten Mitteln zu. So erhielten wir die Gesamtsumme der Demokratieförderung und konnten daraus die Demokratieförderquote 2024 berechnen: 0,11 Prozent des Bundeshaushalts. Dazu gehören wichtige Förderprogramme wie Demokratie Leben, die Migrationsberatung für erwachsene Zugewanderte oder Zusammenhalt durch Teilhabe.

Methodischer Ausblick – Potenziale für die Wohlfahrtspflege

Die Analyse war nicht nur für die Demokratieförderung spannend. Sie zeigt, wie datenbasierte Methoden auch in anderen Feldern der Wohlfahrtspflege nutzbar sind:

• Automatisiertes Sammeln von verstreuten Verwaltungsdaten.
• Klassifizierung mithilfe von KI, kombiniert mit fachlicher Expertise.
• Schaffung neuer, transparenter Kennziffern als Diskussionsgrundlage.

Damit liefert der Prototyp einen Baukasten, wie die Wohlfahrtspflege künftig auch in anderen Politikfeldern – etwa Pflege, Bildung oder Teilhabe – Daten intelligenter nutzen kann.