Daniel Saad ist seit 2022 deutscher Staatsbürger. Die kommende Bundestagswahl ist die erste, zu der er seine Stimme abgeben wird. Dafür will der Wirtschaftsingenieur die Parteiprogramme und das Abstimmungsverhalten der Abgeordneten genau verstehen. Grund genug für den Neubürger, mit künstlicher Intelligenz und Graphtechnologie den „BundesFlow“ zu erschaffen: Der KI-Agent ermöglicht eine ungewöhnlich gründliche Vorbereitung auf die Wahlentscheidung.Trotz riesiger Mengen öffentlich zugänglicher Daten ist es für Wahlberechtigte eine Herausforderung, die Wahlprogramme der Parteien zu entschlüsseln und das bisherige Abstimmungsverhalten zu durchdringen. Das Projekt „BundesFlow“ ist aus dem Wunsch heraus entstanden, das komplexe parlamentarische System der Bundesrepublik besser zu verstehen und die Daten durchsuchbar, verständlich und für die Wahlvorbereitung nutzbar zu machen.
„BundesFlow“ ist ein KI-Agent auf Basis von Neo4j-Graphtechnologie. Er nutzt öffentlich verfügbare Daten aus Quellen wie Abgeordnetenwatch, DIP (Dokumentations- und Informationssystem für Parlamentsmaterialien) und den Websites der Parteien. Alle Informationen sind mitsamt Kontext in einem Knowledge-Graph verknüpft und können von dort aus mit verschiedenen KI-Tools abgefragt werden.
Die „BundesFlow“-Startseite verspricht Antworten aus offenen Daten zu Bundestag und Wahlprogrammen der Parteien. Bildquelle: Daniel Saad (Zum Download)
Der KI-Agent ermöglicht es dem Nutzer, die Wahlprogramme der Parteien zu erkunden und zu vergleichen. Der Nutzer kann sich Fragen zu den einzelnen Wahlprogrammen beantworten lassen, Abstimmungen zu Gesetzentwürfen analysieren und die Programme und das Abstimmungsverhalten der Parteien vergleichen. Zudem kann er Gesetzesentwürfe und dazugehörige Dokumente prüfen sowie Nebenjobs und angegebene Gehälter der Abgeordneten einsehen.
Ein Werkzeug für fundierte Wahlentscheidungen
Daniel Saad hat die Anwendung privat finanziert. „BundesFlow ist für mich ein sehr persönliches Projekt“, sagt der 35-Jährige. „Ich bin Einwanderer und noch relativ neu in Deutschland. Bei der Bundestagswahl im Februar werde ich zum ersten Mal meine Stimme abgeben. Darauf wollte ich mich entsprechend vorbereiten. Bei meinen Recherchen habe ich aber schnell gemerkt, dass die Menge der öffentlich verfügbaren Daten riesig ist und es schwierig sein kann, sich einen Überblick zu verschaffen.“
Daniel hat seinen Master als Wirtschaftsingenieur am Karlsruher Institut für Technologie (KIT) gemacht und arbeitet bei Mercedes-Benz Tech Innovation als Data-Engineer an KI-Anwendungen. Auch in seiner Freizeit beschäftigt er sich mit KI und GenAI. Nun nutzt er seine technischen Kenntnisse für die gewissenhafte Vorbereitung seiner ersten Bundestagswahl. „BundesFlow ist ein Versuch, Bürgerinnen und Bürgern wie mir ein Werkzeug an die Hand zu geben, mit dem sie fundierte Wahlentscheidungen treffen und ihre politische Zukunft aktiv mitgestalten können“, sagt der Entwickler der Anwendung.
Der Wirtschaftsingenieur Daniel Saad aus Karlsruhe hat „BundesFlow“ als privates Projekt entwickelt, um als Neubürger eine fundierte Wahlentscheidung zu treffen.
Die Datenbankbasis von „BundesFlow“ ist ein Knowledge-Graph von Neo4j. Knowledge-Graphen speichern Daten als sogenannte Knoten und ihre Beziehungen als Kanten. Sie sind besonders gut geeignet, komplexe Datenbeziehungen zu erfassen und zu verstehen. Knowledge Graphen gelten insbesondere in Kombination mit Graph Retrieval Augmented Generation (GraphRAG) als ideale Grundlage für KI-Anwendungen, um die Genauigkeit zu erhöhen. „BundesFlow“ nutzt diesen Ansatz gemeinsam mit dem LangGraph Framework von LangChain und einem dynamischen Cypher-Query-Generation-Pattern, um Fragen präziser und kontextbezogener zu beantworten.
Der technische Aufbau des KI-Agenten „BundesFlow“: Ein Knowledge Graph von Neo4j bildet den Kern der Anwendung.
Graphtechnologie macht unübersichtliche politische Prozesse transparent
Heiko Schönfelder, Head of Sales DACH bei Neo4j, dem führenden Anbieter von Graphdatenbanken und -Analytics, freut sich über das Projekt: „Graphdatenbanken sind ein sehr gutes Werkzeug, um Transparenz in unübersichtliche politische Prozesse zu bringen. Neo4j kommt bereits in einer ganzen Reihe an gesellschaftlich relevanten Projekten zum Einsatz, um verborgene Zusammenhänge aus Datenmassen herauszuschälen. So werden politische Prozesse für Bürgerinnen und Bürger verständlicher – essenziel für die Demokratie.“
Mit dem „ElectionGraph“ zum Beispiel gelang es amerikanischen Datenwissenschaftlern 2024 koordinierte Falschinformationskampagnen zur US-Präsidentschaftswahl aufzudecken. Ein anderes Beispiel ist der „LobbyGraph“ in Deutschland, der die Verbindungen zwischen Bundestagsabgeordneten und Lobbyverbänden durchleuchtet.
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Daniel erklärt den „BundesFlow“ im Video Neo4j Live: BundesFlow – AI for Legislative Transparency (live auf YouTube gestreamt am 6. Februar). Demos zum „BundesFlow“ finden sich hier. Da es sich bei BundesFlow um ein privates Projekt handelt, ist die Anwendung für die Öffentlichkeit nur beschränkt zugänglich.
