Methodik von City Reputation Reports (CRR)

Dieses Projekt folgt dem „Spiegelaufzeichnungsprinzip": Wir betrachten KI-generierte Inhalte als einen „Spiegel" globaler digitaler Informationen innerhalb algorithmischer Modelle. Diese Studie betreibt keine Feldforschung über die Städte selbst, sondern prüft die Klarheit, Genauigkeit und narrativen Präferenzen dieses „Spiegels".

• Objektivität: Wir erfassen nur die ursprünglichen Informationen, die von KI-Systemen erzeugt werden, ohne persönliche Vorlieben der Forschenden hinzuzufügen.
• Neutralität: Wir ordnen Städte nicht ein, vergeben keine Punkte und beurteilen sie nicht als besser oder schlechter.
• Überprüfbarkeit: Jeder Bericht muss den ursprünglichen, unveränderlichen Freigabelink enthalten, der von der KI-Plattform erzeugt wurde.

Das Audit beobachtet fünf Kerndimensionen der Präsenz einer Stadt im digitalen Umfeld:

1. Ernährungsnarrative: Das Verständnis der KI für lokale Küche, kulinarischen Ruf und repräsentative Geschmacksrichtungen.
2. Erbe und Tradition: Die Beschreibungen der KI über das historische Erbe einer Stadt und Programme zum Schutz immaterieller Kultur.
3. Festliche Rhythmen: Die Aufzeichnungen der KI über wiederkehrende Feiern, Veranstaltungen und deren kulturellen Einfluss.
4. Visuelle Wahrzeichen: Die Gewichtung der KI für physische Architektur und natürliche Landschaften.
5. Kunst und Kreativität: Die qualitative Charakterisierung der KI für moderne Kunst, Kreativwirtschaft und kulturelle Atmosphäre.

1. Fragphase

Es wird ein standardisierter Eingabeaufforderungsrahmen verwendet, um sicherzustellen, dass verschiedene Städte unter denselben passiven Bedingungen auf derselben Plattform beobachtet werden.

• Einzelplattform-Audit: Durchführung vertiefter Mehrfachdialoge auf einer bestimmten Plattform (wie ChatGPT oder Claude).
• Eingabeaufforderungsprotokoll: Verwendung einer „neutralen Extraktionsfrage". Beispiel: „Bitte beschreiben Sie den internationalen Ruf von [Stadtname] in der Dimension [Dimension] und listen Sie die zentralen Fakten auf, die Sie zitieren."

2. Beweisarchivierung — der zentrale Schritt

• Link-Erzeugung: Nach Abschluss des Austauschs wird der offizielle Freigabelink der Plattform erzeugt.
• Unveränderlichkeit: Sobald der Link erzeugt wurde, ist sein Inhalt gesperrt. Der Bericht behandelt diesen Link als einzige Beweisquelle und stellt sicher, dass Leserinnen und Leser ihn zurückverfolgen und verifizieren können.
• Originalaufzeichnung: Wenn die KI-Ausgabe Fehler oder Halluzinationen enthält, dokumentiert der Bericht diese „Existenz" unverändert und ohne manuelle Korrektur.

3. Datenextraktion und Klassifikation

Forschende extrahieren die folgenden objektiven Elemente aus dem ursprünglichen Gespräch:

• Hochfrequente Schlüsselwörter: Begriffe, die von der KI bei der Beschreibung der Stadt wiederholt genannt werden.
• Zitierte Quellen: Quellen, die von der KI ausdrücklich genannt werden (falls vorhanden).
• Informationslücken: Wichtige bekannte städtische Ressourcen, die von der KI nicht abgedeckt wurden (also „stille Narrative").

4. Berichtserstellung

Die Berichtsstruktur folgt strikt diesen Elementen:

• Plattformkennung: Die im Audit verwendete KI-Plattform und Modellversion klar benennen.
• Narrative Zusammenfassung: Objektiv zusammenfassen, wie die Plattform die Stadt beschreibt.
• Beweisanker: Den unveränderlichen Link zum ursprünglichen Gespräch einfügen.
• Beobachtete Befunde: Muster in der KI-Erzählung beschreiben (zum Beispiel: wenn sich 90% der kulinarischen Beschreibung einer Stadt auf ein einziges Gericht konzentrieren).

1. Spezialisiertes Audit
   • Definition: Eine Untersuchung städtischer Dimensionen auf einer einzelnen KI-Plattform.
   • Zweck: Das Stadtprofil zu zeigen, das unter einer bestimmten algorithmischen Logik entsteht, und dabei zu helfen, den „ersten Eindruck" dieses Modells von der Stadt zu verstehen.
   • Veröffentlichungsform: Regelmäßige Briefings und Berichte.
2. Individuelles / plattformübergreifendes Audit
   • Definition: Ein horizontaler Vergleich der Narrative über dieselbe Stadt auf mehreren Plattformen (ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity, etc.).
   • Zweck: Plattformübergreifende Übereinstimmungen und Unterschiede zu identifizieren und systemische Informationsverzerrungen zu erkennen.
   • Anwendungsszenarien: Professionelle Beratung, interne Regierungsbriefings oder vertiefte Kulturforschung.

1. Dynamik: KI-Modelle und ihre Wissensdatenbanken entwickeln sich ständig weiter; jeder Bericht erfasst nur den narrativen Zustand zum Zeitpunkt des Audits.
2. Nicht-Erschöpfung: KI-Beschreibungen stellen nicht die vollständige Realität einer Stadt dar, sondern nur deren Projektion innerhalb digitaler Korpora.
3. Nichtamtlicher Charakter: Dieses Projekt ist eine unabhängige Studie und repräsentiert weder die Position von KI-Plattformen noch von Stadtbehörden.