Ich weiss leider nicht mehr, von wem mir das auf Mastodon in die Timeline geschickt wurde, aber ich fand das sehr bezaubernd: Ein Vortrag zur Geschichte, wann wo an welcher Stelle eines Buchs der Titel angebracht wurde. Die Vielfalt der Moeglichkeiten ist ueberraschend! (Direktlink)
Titelbild: Gugerell, Wien 01 Rathauspark db, CC0 1.0
Es ist Mittwoch Abend, ich sitze nach einem wahren Backofentag am offenen Fenster, und draussen hat es immer noch ueber 30 Grad. Parallel titelt der Standard, dass die Revitalisierungs- und Begruenungsmassnahmen in Paris einen fuehl- und auch messbaren Unterschied ausmachen: In den Quartieren, wo aus Parkplaetzen Baumpflanzungen gemacht wurden, „Gartenstrassen“ entstanden, Fassaden und Daecher begruent wurden, liegt die Temperatur um 1 bis 4 Grad unter den Temperaturen in den Quartieren, wo das noch nicht geschehen ist.
Waehrenddessen glueht draussen (metaphorisch!) der Asphalt. Was noch mehr glueht ist meine Abneigung und Verachtung gegen Smart-City-Bullshit, und die Situation heute ist wieder mal ein Anlass, zu erzaehlen, warum.
Ich bin immer noch der Ueberzeugung, dass kaum ein Foerderprojekt mehr langfristigen Flurschaden fuer Digitalisierung, aber auch fuer Beteiligung angerichtet hat als die „Modellprojekte Smart Cities“. Das kann man an vielen Beobachtungen festmachen, aber geradezu frappierend ist der Umgang der „Smart Cities“ mit Klimawandel und städtischer Hitze.
Irgendetwas mit Hitze und Hitzeplan und Hitzeinseln zu machen ist tatsaechlich so etwas wie ein Pattern in Smart-City-Vorhaben, mit eigenem Artikel beim „Smart City Dialog“. Muenster, Dortmund, Dresden, Solingen, (natuerlich auch) Ulm und viele weitere Staedte haben irgendwelche Klimasensorik ausgebracht. Dagegen waere eigentlich auch gar nichts einzuwenden, wenn das ganz klassisch ein Vorhaben einer BuergerInnen-Bewegung waere, die mit solider Datenbasis dem nicht-handelnden Staat in den Hintern treten und ihn dazu bewegen wollte, endlich einmal das Richtige und Gebotene zu tun.
Aber, das ist ja der Punkt: Wer hier misst ist die Verwaltung, ist der Staat selbst. Und wozu? Die Bevoelkerung und vulnerable Gruppen sollen fruehzeitig vor zu erwartender starker Hitze gewarnt werden koennen. Man wolle Hitzeinseln identifizieren. Die Messungen sollen irgendwie analysiert werden, hier und dort wird (natuerlich) „KI“ erwaehnt, irgendwas soll dann in einen „Hitzeplan“ einfliessen, und natuerlich gibts Dashboards und Apps. Am Ende soll dann irgendwie evidenzbasiert entschieden werden, wie mit Hitze weiter verfahren werden soll.
Was dann natuerlich sofort die Frage aufwirft, warum man denn nicht laengst bekannter Evidenz folgt und, sagen wir mal, verdammt nochmal grossraeumig Flaechen entsiegelt und die Stadt begruent, ihr verdammten Smart-Shity-Powerpoint-Kackbratzen. Die geforderte Evidenz faende man z.B. in Santamouris (2004), dass man Daecher begruenen koennte, oder Bernatzky (1982!), dass ein kleiner staedtischer Park die Temperatur um 3–3,5°C senkt.
Wo sind also nun die Ergebnisse? Was ist in der Zwischenzeit „evidenzbasiert“ passiert? Sind denn mehr Baeume gepflanzt, Fassaden und Daecher begruent worden durch die „smarte“ Messung? Oder wenigstens gezielter? Oder sind die ganzen Sensornetzwerke nur das moderne Gegenstueck zur klassischen Outdoor-Wetterstation beim Optiker an der Wand oder an irgendeiner oeffentlichen Saeule, wo man nun nicht mehr nur draufschauen und sagen kann „tatsaechlich, es ist echt heiss!“, sondern das geht auch vom Smartphone aus? Und „vulnerable Gruppen“ bekommen dann eine Push-Notification „servus, du kannst draussen fei grad nicht ueberleben, bleib lieber drin“ und das war’s?
Ich mag den Begriff „un-formation gathering“ fuer dieses Muster – in dem Artikel auf „KI“ gemuenzt, aber 1:1 passend fuer Smart-City-Uebersprungshandlungen:
Many […] applications promise to generate new insights, may it be regarding forest health, biodiversity indicators or crop quality. Yet, in most cases of possible protective climate or biodiversity action we as humanity already have sufficient scientific actionable insight. Getting more information is never bad, but the grave implications of AI use might not justify mere theoretical curiosity. Such research could even have a delaying effect, if decision-makers use it to wait for more detailed but practically meaningless results. I call these kinds of results, i.e. the information produced by an obsessive focus on getting more data – without taking action on the sufficient knowledge already available – unformation, which must be called out and prevented, especially when used as pretext for inaction.
Es ist natuerlich einfacher, Mehrheiten fuer den Rollout irgendwelcher „smarter“ Sensorik zu gewinnen als fuer harte Fragen, z.B. welche Parkplaetze wegfallen sollen. Und perfiderweise nimmt man gleichzeitig einer widerstaendigen Zivilgesellschaft den Wind aus den Segeln: Anstatt dass diese selbstbestimmt(!) Zahlen, Daten und Fakten zu den Auswirkungen ueberhitzender Staedte sammelt und endlich Taten einfordert, wird sie durch „Beteiligung“ zu Tode umarmt, denn sie macht ja beim staatlichen Projekt mit und gibt ihm den Anschein zivilgesellschaftlicher Legitimation.
Und andersherum wird auch nicht eine konkrete Massnahme durch Messungen begleitet, um spaeter nachweisen zu koennen: Wir haben Dinge getan, und jetzt koennen wir auch durch Messungen nachweisen, wie die Wirkung aussieht. Das waere ja auch fein. Aber es wird gemessen, anstatt die konkreten wirksamen Massnahmen anzugehen. Auch nicht spaeter, nach einer initialen Messung der Ausgangslage. Es gibt nur ein diffuses Versprechen, dass irgendwann, irgendwas passieren koennte.
Wie im Artikel zu „un-formation gathering“ beschrieben: Es wird Zeit, solche Uebersprungshandlungen zu benennen und stets nachzubohren, welche der laengst als wirksam bekannten Massnahmen denn nun in Folge stattgefunden haben. Es nicht durchgehen zu lassen, dass die Smart-Shitty-Abteilung die Haende in Unschuld waescht, weil „sie sammelt ja nur Daten“ und fuer die Umsetzung seien andere zustaendig.
Note: As usual in this blog, this is the place where I publish personal musings and ramblings. Usually, this is a place to sketch things out, akin to thinking aloud. For this text, this is even more the case than usual. So far, I have written down this text in one session. It has not yet been adorned with pretty illustrations.
The age of “AI“ is upon us. And when people talk about “AI”, nowadays this can mean anything from the whole research field, to diverse flavours of Machine Learning, to “something magic that automates stuff”. Recently, it’s mostly generative systems like LLMs with all their side effects.
There’s a whole catalogue of baggage that comes with producing, disseminating and using generative systems, and enough people have written about these that I feel more than comfortable to skip right to the debate that popped up yesterday when Creative Commons released their CC Signals proposal. I think that the thinking behind those licenses is very flawed and gnaws at the very foundations behind the ideas of Digital Commons in more than one instance. Of the groups of humans onto which the costs of training genAI models are externalized, it solely addresses creators, leaving everybody else by the wayside. I’d rather bin the whole idea, start anew from scratch, actually sketch out an idea of a world we’d like to live in and work from there.
However, I was intrigued by the critiques that have popped up since yesterday, because they seem to delve in rather different directions and sometimes seem to accept power imbalances and societal constructs as immutable givens. The discussion is, of course, still ongoing. Nonetheless, I felt I should write down what popped into my mind after diving into the proposal.
That proposal – and the discussion that followed on Mastodon and the Github issues – seems to center around one specific side effect, namely the practice of scraping huge swaths of the Web to gather material that is then used to train generative models. Be it text for LLMs, imagery and videos for image generators, or all of the above for hybrid models.
People who actually produced the works that are now being scraped to produce generative models have been… rather unamused by this practice. Creative Commons (the organization) appears to have been compelled by this sentiment to propose so-called Signals that are independent of the existing CC Public Licenses. They may be used in conjunction with CCPL, but do not need to, as far as I can tell from the writeups.
This kind of makes sense, since one open question is whether traditional licenses such as CCPL even make a legal difference when it comes to the question whether a third party may scrape and analyse corpora on the Web. More on that later.
The proposed Signals have four dimensions which I will try to summarize here as closely as possible:
Much could be written about the creeping re-definition of the term “Open” alone. First through introducing the term (“AI systems released under free and open-source licences”) into the AI Act (see also Recital 102, Recital 103, Recital 104 and Recital 107 of the AI Act). Then through the OSAID and the MOF. And now through CC explicitly referencing OSAID and MOF as “open”. And this all probably goes back even way longer.
Alas, we’re navigating through a hype-driven water park where Red Herrings abound. In my opinion, each and every of the proposed Signals introduces a rat’s tail of consequences that might work against a society where we freely share resources. So let’s dissect this piece by piece.
Just to get this out of the way and keep it in mind: When we’re trying to regulate or deal with “AI” in a legal sense, this encompasses more than just generative systems. The AI Act seems to explicitly include symbolic AI systems in its scope (Article 3, Recital 12).
I have not seen any definition within the CC Signals proposal what they actually mean to be “AI”. The language suggests that it is aimed towards trained models, but also announces categories such as TDM, training and inference. This all might very well encompass long-standing practices of scraping websites, building a formal knowledge base from the text on that site and using something as old-school as Prolog for inference. Just to set one’s environment variables, one might say.
One question I’ve seen thrown around a bit since yesterday goes along the line of “why not create licenses that somehow regulate re-use for genAI training?”
Part of this question had already been answered some two years ago by Creative Commons in a blog post titled “Understanding CC Licenses and Generative AI”. The gist: All the Open Cultural Licenses we have come to use and like are based on copyright. They are applied to creative works, be that a piece of software code, this very blog post, a photo or video somebody made, a song, a painting… the list goes on. Under current copyright legislation, any of these creative works have the label “all rights reserved” slapped onto them. If somebody wants to reuse such a creative work in a way that requires permission under copyright, Open Cultural Licenses have been a way of granting a standardized license to everybody that grants them the rights to reuse under certain conditions. Naming the original creator, linking to the terms of the license? Those are clauses of many of the licenses that any re-user has to fulfill, otherwise the license is void.
The important part is the thing with reuse in a way that requires permission under copyright. Copyright has expanded… quite a bit over the past century. Often, this has been framed as a service to creators who shall live off their creative works. It is worth keeping in mind, though, that the actual benefiters of ever expanding copyright are usually the publishers. As Lawrence Lessig put it in 2003: “The publishers, such as the recording industry or the movie industry, aren’t so much defending the
rights of creators, they’re defending a certain business model.“
Despite that “feature creep” of copyright legislation, there have always been nices carved out that are not covered by it, in the form of limitations and exceptions – and that has been a good thing so far. Be it quotations, accessibility, research, private copies, freedom of panorama: Within the EU they all rely on those limitations and exceptions. Current efforts towards a right to repair seek to carve out new niches like this.
And, lastly, we have seen an exception for Text and Data Mining (TDM) within the EU. Up to that point, actors who scraped resources on the Web for analysis or providing better access to factual information (decoupled from protected creative expression!) within those resources ran a risk of being dragged to court. Open Data Activists were subjected to lawsuits when re-arranging information that is publicly available on the Web as recently as 2021. Legally, this last case is a bit different from TDM in the narrower sense, but I think it serves as an example how copyright legislation has been preventing us as a society to access and re-use information that ought in not only my opinion be freely reusable, by anybody.
Coming back to the point: Be it the TDM in the EU or Fair Use in the USA, there is reason to believe that those exceptions might apply to scraping and using information on the Web for anything AI, including for training generative AI models. Which means that this might be reuse that does not require permission under copyright. And therefore, any restriction within Open Cultural licenses, such as crediting a source, Share-Alike clauses or the dreaded Non-Commercial clause of the CCPL have no bite.
It is worth keeping in mind that Open Cultural Licenses have been and continue to be a “hack” of IP legislation. IP legislation and copyright assume a society in which creative works are meant to be licensed in exchange for currency or goods, and even need to be sold in order to meet one’s basic needs.
I have always understood the idea of Digital Commons to be an example in which we – or, more accurately, a bourgeois subset of society that can actually afford to do so and is not dependent on income from their creativity – provide creative works as Commons to the whole society. In order to demonstrate how a world could look like in which anybody can reuse such works for any purpose and how sharing and collectively caring for the Commons could be an alternative to established practices which we have come to take for granted and natural.
But more on that later.
Of course, I cannot just mention the TDM exception without mentioning the rights reservation mechanism that was introduced alongside it. Article 4 (3) DSMCD states that the exception applies on condition that “the use of works and other subject matter referred to in that paragraph has not been expressly reserved by their rightholders in an appropriate manner, such as machine-readable means in the case of content made publicly available online.”
How this rights reservation could look like in practice is part of an ongoing discussion. There has been an… original court decision that discusses how any human-readable declaration might also be machine-readable – because, the court reasoned, if those AI systems are as powerful as the vendors claim, they should have no problems at all to recognize a rights reservation declaration that has been scribbled onto a napkin, right? (This is yet another rabbit hole I do not have the time to dive into for this article. Unfortunately or fortunately :D)
Relevant for the Signals proposal: The stance of Creative Commons from 2021 is that the CC licenses “cannot be construed or interpreted as a reservation of a right in the context of Article 4 of the EU Directive on Copyright in the Digital Single Market (EU 2019/790) or any of its national transposition instruments.”
One could, of course, craft a new version of the CCPL that includes a module for TDM opt-out. I have no idea what effect this would have on fair use or any other exception outside the EU. Any such clause would, however, opt out of TDM for any purpose, with the exception of research “on a not-for-profit base or in the context of a public-interest mission recognized by the State.” (Recital 12 of the DSMCD).
Careful consideration would be necessary how not to “accidentally” craft a license regime that could be used by corporations to flat-out forbid any civic tech activists from scraping and republishing data from them in order to facilitate better access to information. And this goes right at the heart of the dilemma: All the proposals that I’ve seen so far that seek to use IP legislation to reign in genAI scraping are trying to use a legal tool that traditionally gives way more leverage to the wealthy and powerful.
After having set the scene, let’s finally look at the proposed Signals themselves. What I like to do in such cases is to Monkey’s Paw the heck out of them: Let’s assume this all is in place and construct some undesired consequences that come to mind.
We have become accustomed to crediting when using creative works that have been released under Open Cultural Licenses. Kudos at this point to all the licenses: They have been able to shape a cultural assumption that this is the way it ought to be!
However, when creating joint works that incorporate many sources – especially datasets – this has proven tedious to implement in practice. OpenStreetMap only incorporates data that comes with a waiver allowing them to credit contributions on an external page, not directly below the slippymap. And it might be rather obvious why this is the case.
The actual benefit of this attribution practice can also be called into question in certain circumstances. If you purchase a Smart Watch, or a modern automobile, or any sufficiently “smart” household appliance, chances are high that that product uses Free and Open Source Software that requires the vendor to deliver the respective license and attribution to you.
You might feel like you’re having a slow weekend and finally read all those licenses and attributions. Tapping through the display on your blender, or scrolling down the in-vehicle screen of a car, you are free to review sometimes thousands of pages that somebody took the pain to compile (and keep up to date) in order to adhere to the license. I have yet to find out how this strengthens the F/LOSS ecosystem, but here we are.
Things get even murkier when we talk about TDM in order to, say, craft knowledge bases for symbolic systems. Let’s say I have done that and now perform SPARQL queries on the end result. The sources of which parts of the graph do I have to display for appropriately crediting?
I can, to some degree, see the point when a LLM uses RAG for its output, as is mentioned in CC’s PDF writeup. That is, however, decoupled from the TDM and training stages that the Signals proposal claims to address. (This part also brings up memories from way back when some actors claimed that indexing the Web for search engines constitutes copyright violation – yet another rabbit hole.)
However, citing a source when using RAG kind of re-frames the whole reasoning behind why one should cite a source. In the case of re-using actual creative works, this is based on the author’s moral rights that are secured by copyright. We might be operating under the assumption that there is still a moral right to have my name cited if the text I produce here ends up being a mere drop in the bucket for any statistical analysis (again, let’s not get distracted by laser-focusing on genAI, let’s look at the general mechanism).
On the other hand, if I cite a source in making an argument, or if a scientist cites sources in an analysis, neither they nor I do that because this is a commonly accepted moral obligation. Instead, they and I cite sources because it is a method of underpinning the argument one tries to make. It enables others to reproduce the line of thinking and elevates a mere statement to something that could be knowledge.
There is also a whole load of practical considerations tied to the Credit Signal. From link rot to maintaining the credit repository to source disambiguation – even in everyday science applications, it is not always possible to link back to a canonical source even for some document that one “knows where it came from”. Mix in different steps of aggregation and you’ll end up with some form of crediting that is of no use to the “Declaring Party” and just drags along a cumbersome metadata catalogue.
All of this looks to me like a mere distraction. It does not solve anything that I can identify and invites bike-shedding discussions on how to actually implement it. This time could be better spent.
I must confess, I find it very hard to wrap my head around the Direct and Ecosystem Contribution Signals. And even more so considering this proposal comes from Creative Commons. CC claims that this is some kind of “reciprocity” and that “A Thriving Commons Requires Reciprocity”.
I am tempted to slap a big [CITATION NEEDED] onto every of these statements. The PDF mentions that the Commons are based on an assumption “that we are all in this together”, that “knowledge and creativity are building blocks of our culture, rather than just commodities from which to extract value,” and that the social concept of reciprocity that CC proposes to introduce “is not transactional”.
How one can start at this point and end up with not one, but two Signals that are very, very much based on transactions, remunerating one side of the transaction monetary or in-kind, and going so far as trying to valuate the “good” that is being exchanged, is beyond me.
My first reaction to this was pretty much the same I had when first thinking about the TDM opt-out mechanism and how there is an entryway to monetizing stuff on the Web: Cool, now we have constructed an incentive to flood the Web with slop even more.
I believe that any financial incentive will be gamed. Maybe this will end up choking genAI vendors, maybe it won’t. But I can’t see how “we,” just ordinary denizens of the Web won’t bear the brunt of the whole Web getting even more enshittified.
But let’s assume this were to actually work, in the way it seems to have been intended. What could be the outcomes?
Releasing creative works to the public under CC licenses has, so far, been mostly an endeavour for people who can afford to do that. One might assume that they are at the wealthier end of the global spectrum – be it monetary or in free time (which usually can be exchanged for another). The proposed Signals open the possibility for these people to get some remuneration out of it. Nice, right? Lets put aside for a moment (sarcasm marker!) the issue that neither the click workers in the Global South that are exploited in the production process of genAI get anything out of this proposal, nor do the infrastructure administrators onto whom the costs of constantly scraping the Web for ever more genAI training are being externalized.
So, ignoring those pesky details, we do have some redistribution of funds between the genAI vendors (assuming they adhere to the Signals) and some of the more wealthy people, on a global scale. There might also be some redistribution between some genAI vendors and “The Ecosystem™”. Even nicer, right?
Just one question:
How?
What is the idea how this would work in practice? That’s a valid question, right? And I truly believe it pays to think this idea through to the end.
Does anybody remember Micropayments? Like Flattr? Feels like a blast to the past, huh? Or, wait, maybe that is not the right approach. What are other alternatives that already do this distribution? Oh, right. Collecting societies. You know, GEMA, MPLC, all those names that sound rather familiar to anybody who followed the copyright wars over the past, let’s say, two to three decades.
Or, of course, we could think about just creating our own collecting society! Independent from the baggage of the others! Something nobody has considered before… apart from, say, C3S, which had been proposed so long ago that its Blog with their launch announcement has already been offline for over ten years. Others might remember the Kulturwertmark (de) proposed by Chaos Computer Club in 2011.
This all feels like reinventing a wheel that has already been discussed way more deeply, without having analyzed the insights from way back when. Some already privileged people might benefit from the mechanism behind that. Others, who are also exploited in the process of genAI training, are not. It’s unclear how this is supposed to work in practice. We might gravitate towards creating new structures for that, which follow the form and shape of existing structures that have not proven to be beneficial to the idea of the Commons up to now.
Lastly, the “Open” Signal. Le sigh.
Much has been written on the ongoing reframing of the term “Open” when it comes to genAI models. See, for instance, “Open (For Business): Big Tech, Concentrated Power, and the Political Economy of Open AI”, or “Rethinking open source generative AI: open-washing and the EU AI Act”. Other takes seem to have no squalms applying the term to constructs like “you can download a trained model and fiddle around a bit with its weights“.
Gone seem to be the ideas that this might all be about power structures and how to rebalance them. Granted, yes, I know, I know, even ideas like Free and Open Source Software have never been able to actually seize and distribute the Means of Production to the actual “masses”. Just like with Open Cultural Works, this has been mostly a court for a privileged few, so far.
One might argue that even this limited redistribution already kind of fulfills at least the first steps towards another vision of how we produce stuff as a society. How this makes another mode of production thinkable. How not all of society needs to partake in this production for the results being available to potentially everybody, without gatekeepers in the way. One has to remain optimistic, right? See the strange reciprocity argument: Even if 99,99% of all people just use Open Cultural Works in any sense (reading Wikipedia, using OpenStreetMap etc pp) without ever contributing back, that’s fine as long as there are enough other people contributing and maintaining the Commons without expectation of remuneration.
However, the main point for me is that this is at least somehow about shifting power dynamics. And it looks like, while “Openness” is in danger of becoming yet another Magic Concept or has already become one, the popularization of “Openness” has gone hand in hand with gutting anything power-relating from the term.
Personally, I find the OSAID definition and the MOF (maybe excluding Class I) highly problemativ and regressive. At most, many of the systems adhering to these definitions might have been called “freeware,” you know, back in the day. And even if those models were published in a way that could be replicated by anybody – even out of the select few who can now compile their own Linux kernel etc, only the tiniest fraction would be GPU-rich and electrical-power-rich enough to actually recreate any generative AI system even theoretically, and then we’re at the question whether we’d actually want even more actors going around scraping the Web at scale, putting even more external costs on the people running, you know, the actual infrastructure we have come to rely on and now we’re at the point of asking what is this “Openness” even supposed to mean anymore?
What I found very interesting is the question of how the enclosure of the produced models even works, in practice. Assuming, a model and its parameters have been published somewhere – regardless whether on purpose or “by accident”. How could a vendor slap a license on it and expect me to adhere to it? “The Mirage of Artificial Intelligence Terms of Use Restrictions” is one paper that dives into this question, not surprisingly also the IPO back in 2020. I had a hunch back in February that turned out to be right: The most likely framework within which any license could apply to a trained generative model is… the EU Sui Generis Right for Database Creators. Because training a model likely constitutes a substantive investment, and the SGDR is supposed to protect that investment.
So we have a situation in which scraping the Web for training purposes might not be subject to copyright law, but the resulting product is. Based on a controversial piece of legislation that has stood in the way of access to knowledge for everybody time and again. I’m not saying that this would solve anything, but maybe, just maybe, advocating for reforming SGDR might be a better idea than fiddling around with ever shoddier definitions of “Openness”.
This has become far too long already, but some points should still be considered. This whole proposal looks to me as if it raises expectations that all this genAI stuff can be dealt with by just expanding on licenses, copyright and existing structures. It seems to normalize expectations of “crediting” that have proven to be a fractal broccoli of practical problems and of a moral right to determine not only how creative expressions (that are subject to copyright law) can be re-used, but also factual tidbits embedded in them, or statistical analyses. As described by Denny Vrandečić over a decade ago, popularizing such notions can lead to more restrictions to re-using data. And those notions are not only received by you and me who might be fed up with the current genAI hype, but also, say, public institutions looking for a way out of providing information to the public in re-usable form.
Also, even starting to think about how this could be enforced in practice dishes out yet another fractal broccoli. How would one identify somebody who does not adhere to a Signal, or an opt-out clause? Maybe, through some massaging, one can make some trained model to spit out a paragraph that looks like a direct lift from one’s work. But how did it end up there, especially in the age of “synthetic datasets” (i.e., building a Human Centipede AI)? Even if synthetic datasets were not a thing, let’s say I see crawlers that trawl my servers. Looking at how they try to hide behind residential IP ranges, what’s the idea what should happen then? Are we now arguing for Data Retention to get hold of the perpetrators?
Not to get me wrong: I am absolutely not arguing that the Web ought to be a free-for-all for genAI vendors. Not in the slightest. The point I am trying to make is that the approach I see in the Signals proposal has the potential to roll back the clock on achievements we made towards a sharing culture where we end up with more for everybody, and towards a Web that is not just yet another commercial marketplace. I fail to see any vision in the proposal what a future world based on Digital Commons could look like. It looks more like wanting to go incremental steps, starting from the status quo and taking all the constructs that are already in place as granted, normal and the way they ought to be. Simultaneously turning the Commons into Commodities, for whatever reason.
And, frighteningly, in more than one place, people now start arguing explicitly or at least in consequence for measures that have been considered “the weapon of the enemy” for decades.
We could instead talk about how the costs that are currently being externalized – on creators, but also on click workers and infrastructure maintainers – be internalized for the genAI vendors. The Signals proposal only addresses creators, and in a oddly skewed way. Maybe we should talk about taxation more. Or other means that redistribute the current gains of genAI vendors – if there even are any, who knows, maybe it’s just about capitalization – not only to creators, but to everybody. Which might lead to mundane things like school toilets being fixed. Or other goals we might like to have as a society.
Automation will create wealth, but under current economic conditions much of that wealth will flow to the owners of the automated systems, leading to increased income inequality.
Russell and Norvig. Artificial intelligence: a modern approach.
Then, of course, we would have to not just swim with the hype current and tack on some new wallpaper onto crumbling walls, but try to shift the conversation about genAI in general. How mechanisms for redistributing the gains and internalizing costs might be a desirable way forward even if they stand in the way of unshackled genAI futurism. Questioning whether unshackled genAI futurism is desirable in itself, instead of taking it as an immutable and logical way forward. How just fine-tuning the sham “Openness” dial or sprinkling some magic “for the common good” spices over that stew just doesn’t cut it.
And, not least, how a way towards more Commons, more sharing, more wealth for everybody could look like. I don’t know, maybe enabling way more people to have enough free time that they don’t need to spend at work or flooding the Web with slop in order to crunch a few pennies from genAI scrapers so they have a roof over their head and enough to eat might be an interesting idea. You know, just taking this idea of the Commons and look how this could not be just a luxury endeavor for a select few.
(Current, further reading: The Signpost from June 24th reviews recent research yet again. A valuable resource that tends to fly under the radar way too often.)
Ich habe mittlerweile ein kleines Hobby daraus gemacht, Abfragen zusammenzustellen, die Wikidata beantworten kann, bei denen ein Sprachmodell aber regelmaessig auf die Nase faellt.
Im Februar kam beispielsweise auf Mastodon die Frage auf, wie haeufig eigentlich welche Gaeste – und vor allem von welcher Partei – in den politischen Talkshows im Fernsehen eingeladen werden. Ein anekdotischer Kurz-Ausschnitt von Bluesky wirkte so, als gebe es da eine Tendenz. Aber viel besser als Anekdoten und Tendenzen ist natuerlich, der Sache datengetrieben auf den Grund zu gehen.
Ganz schnell kam in dem Thread auch jemand auf eine SPARQL-Abfrage, die mit Hilfe von Spinach erstellt wurde: Wie haeufig wurden Menschen einer gewissen Parteizugehoerigkeit zu Markus Lanz, Staffel 17 eingeladen. Die Abfrage ist schon nicht ganz verkehrt, nur tauchen da auch noch Kommunistischer Bund, SED und PDS auf – denn PolitikerInnen koennen im Lauf der Zeit nacheinander mehrere Parteizugehoerigkeiten haben. Sarah Wagenknecht wuerde hier beispielsweise fuer mehrere Parteien zaehlen, auch wenn sie „nur“ als Vertreterin des nach ihr benannten Buendnis eingeladen war.
Darueber bin ich aber dann auf das Modellierungsschema fuer TV-Serien und die Uebersicht aktuell laufender, in Wikidata abgebildeter Serien gestolpert. Und neben damals Pauline und aktuell den Pfefferkoernern sind es vor allem die Polit-Talkshows in den oeffentlich-rechtlichen, die dort abgebildet werden.
Ich hatte mich vor allem fuer Markus Lanz interessiert, deren Presseseite abgegrast um die Sendedaten und Gaeste in eine verarbeitbare Form umzuwandeln, und mich dann nach langer Zeit einmal wieder mit OpenRefine beschaeftigt, um daraus am Rande von Mit Wikipedia unterwegs in Neu-Ulm alles vorzubereiten, um fehlende Lanz-Episoden in Wikidata nachzutragen.
Das Schoene dabei ist: Viele der Talkshowgaeste sind „Dauerbrenner“ – es ist sehr selten, dass jemand zum allerersten Mal in einer der Shows landet. Hier mal jemand von der BundesschuelerInnen-Vertretung, dort mal jemand aus der Wirtschaft, das ist sehr ueberschaubarer haendischer Aufwand, fuer diese fehlenden Personen ein zugehoeriges Wikidata-Objekt anzulegen.
Und weil Menschen wie Raimond Spekking mit beeindruckender Ausdauer Menschen und Dinge fuer Wikimedia Commons fotografieren, ist es gar nicht so unwahrscheinlich, dass eine Person in Koeln bei der Aufzeichnung von „Hart aber Fair“ Raimond vor die Linse gelaufen ist – und dann gibt es auch ein passendes Foto dazu.
Mit den nachgetragenen Episoden konnte ich also eine Top-Gaesteliste fuer Markus Lanz ausgeben lassen, fuer die vergangene „Staffel 17“ (2024/25) absteigend sortiert nach Anzahl der Auftritte dort:
Diese Liste ist immer noch nicht perfekt. Zwar wird nur die Parteizugehoerigkeit ausgegeben, die kein Enddatum hat und es wird bei mehreren Eintraegen die mit einem Preferred Rank bevorzugt. Ex-Linken-MdB tauchen nur mehr mit ihrer aktuellen Partei auf – ganz unten kommt einem aber Juergen Trittin zweimal des Weges, bei dem auch noch die Mitgliedschaft im Kommunistischen Bund auf Wikidata verzeichnet ist – ohne Enddatum.
Das koennte man ohne weiteres Zutun auch noch eingrenzen, indem nur Parteien gewertet werden, die noch existieren, also kein Aufloesungsdatum in ihrem Datenobjekt haben. Oder bei Herrn Trittin die Mitgliedschaft bei den Gruenen als Preferred Rank setzen. „Schoener“ faende ich es natuerlich, wenn dort aber auch ein Enddatum zur Mitgliedschaft stuende – dafuer fehlt mir aber leider eine einsehbare Quelle.
Drei Dinge an diesem Ansatz finde ich so schoen, dass das einfach in die Rubrik „Schoener Leben mit Linked Data“ gehoert:
Ich konnte bei der Vervollstaendigung dieser Abfrage auf unglaublich viel Vorarbeit anderer zurueckgreifen. Angefangen vom Modellierungsschema, aber vor allem auch die Vor-Arbeit bei den Datenobjekten der jeweiligen Personen, die bereits die Parteizugehoerigkeit und viele weitere Eigenschaften mitbringen.
Ich kann so etwas natuerlich immer auch von Hand machen: Eine Liste anlegen, in der ich Personen Parteien zuordne, und dann laeuft das fuer meine Auswertung. Aber nur dort. Und wenn jemand mal die Partei wechselt, muss ich das entsprechend anpassen. Oder, noch schlimmer, Faelle abfangen, in denen jemand im Zeitraum X zu einer Partei gehoert, im Zeitraum Y zu einer anderen. Und damit kommen wir zum zweiten schoenen Punkt:
Als ich Talkshowfolgen nachgetragen habe, wollte ich damit eine Auswertung ueber Parteizugehoerigkeiten machen. Da aber die Personen-Datenobjekte viele weitere Eigenschaften maschinenauswertbar mitbringen, habe ich damit die Moeglichkeit zur Beantwortung vieler weiterer Fragestellungen geschaffen. Wer moechte, kann nun auch Statistiken ueber das Alter der Eingeladenen erstellen. Oder ueber das Geschlechterverhaeltnis. Oder zu sonstigen Fragestellungen, die mal auftauchen koennten.
Und da dieses Projekt nicht in einem git-Repo von mir herumliegt, ist es auch sehr viel einfacher fuer die tausenden Mitwirkenden z.B. bei Wikidata, ganz im Vorbeigehen dafuer zu sorgen, dass diese Informationen aktuell bleiben. Egal ob Parteizugehoerigkeit, das Nachtragen weiterer Folgen, das haengt alles nicht mehr alleine von mir ab, oder davon, dass ich einen Pull-Request fuer mein Projekt annehme.
Und schon die aktive Nutzung dieser Informationen sorgt fuer Qualitaetskontrolle im Vorbeigehen. Gerade solche Punkte wie die angeblich noch bestehende Mitgliedschaft von Juergen Trittin wird bei so einer Nutzung offenkundig – und kann nun direkt im Datenbestand korrigiert werden (wenn man denn die dafuer notwendige Sekundaerquelle findet).
Die Standarderwiderung gerade ist ja, dass man das doch sicher auch per LLM machen koenne. Und ich lade herzlich dazu ein, das mal zu versuchen und dann davon zu berichten 😀
Denn, die Besonderheit bei diesen Auswertungen: Die sind meist in dieser Granularitaet bislang von sonst niemandem gemacht worden. Das heisst, sie liegen nicht als fertige Liste im Web vor. Das heisst, ein Sprachmodell findet die nicht, um sie per RAG in seine Ausgabe zu konfabulieren. All-Time-Spitzenlisten fuer alle Polittalkshows gibt es im Web (auch dort an der Spitze: Elmar Thevessen). Aber nicht fuer einzelne Talkshows, oder fuer einen bestimmten, frei waehlbaren Zeitraum.
Das heisst andersherum auch: Je mehr Wissen der Welt wir als semantische Daten in einem Wissensgraphen erfassen, desto mehr dieses Wissens koennen wir auch verlaesslich, deterministisch und mit im Vergleich zu einem LLM laecherlichen Energieaufwand abrufen. Die Antwort wird nicht immer perfekt sein. Aber dann lassen sich die Fehler und Unvollstaendigkeiten in den Ausgangsdaten transparent und nachvollziehbar korrigieren.
Ein cooler Schritt in die Richtung, der das Nachtragen nicht nur von Talkshowfolgen erleichtern wuerde, waere zum Beispiel, wenn der oeffentlich-rechtliche Rundfunk die Informationen ueber solche Sendungen gleich in einem semantischen Format ausgeben wuerde. Bonus fuer die Verlinkung der Wikidata-Datenobjekte oder andere Identifier der Gaeste. Aber schon der erste Schritt waere schon gigantisch 🙂
Addendum some weeks later: Apparently, this worked when upgrading the Firmware from version 2.0.5 to 2.5.0. When I tried updating another set running 2.4.something recently, the workaround did not work, unfortunately.
I recently came across an annoying bug with the Røde Wireless Go II set we use at work: The receiver was completely discharged every time it came out of the charging case (which is supposed to keep it charged).
This was not that big an issue when using it as a USB audio interface with its wireless microphones, but was enough of a hassle when I wanted to use the set standalone today that I looked into whether this is a known issue.
Turns out: Yes. Both the receiver and the transmitters can have this bug, with users reporting the devices arriving dead on arrival with completely discharged batteries and not wanting to charge anymore.
This is very frustrating (and not a good look on Røde) all by itself, but the remedy is yet another hassle. The number one source on a fix is a reddit post from some two years ago, and judging from the comments, it has helped quite a lot of annoyed customers. The fix is to… download the Rode Central software and do a factory reset and firmware upgrade.
The software is available for Windows and MacOS, but there is apparently no Linux version. Sleuthing around the Webs did not provide any pointers, so I downloaded the Android version, connected (initially) the receiver via USB-C, fired up the App, clicked through the firmware update dialogue and… was stuck with this screen:
Please use the desktop version of RØDE Central to install this update.
So, no luck with the mobile version? I’d have to find a Windows Laptop or Macbook somewhere, persuade the owner to install the Røde software in order to perform a firmware upgrade on a set of wireless microphones to make them charge again?!
Okay. Well.
I had almost accepted my fate when by pure chance I found a workaround to perform the firmware upgrade even from the Android App. I did not think quickly enough to take screenshots when getting the receiver to upgrade, so the screenshots are from when I upgraded the transmitters as well. The “trick” (if you can even call that a trick) is this:
When the app first notifies you that there is a “Firmware Update Required”, you are presented with two buttons. One is tapping on “Got it” – which will lead you to the error message above that tells you to use the desktop version.
But, if, out of curiosity or an urge to keep no path unchecked, you tap on the small message below that reads “How to prepare for the firmware update”, you will at first encounter a step-by-step preparation guide. That tells you to always update all of the devices, not just one of them, have the devices charged, etc.
And then, and only then, if you tap again on the familiar “Got it” button…
…you can actually update the firmware. From an Android device. Without having to look for some Linux workaround (that usually ends up in yak shaving for at least hours)
In the end, it worked. The standalone setup worked. And only as I am writing this down (so that, maybe, others can be led towards the right path just as I had been led toward the first steps by that Reddit post) I am realizing that I didn’t check whether the set still works via USB. I’ll keep my fingers crossed.
Eines meiner Lieblingsbeispiele, wenn ich ueber Linked Open Data spreche, sind Strassennamen. Das klingt auf den ersten Blick weit hergeholt, aber wer jemals groessere Mengen an Adressen mit einem Computer verarbeiten wollte, ist vermutlich irgendwann ueber die Liste der Falsehoods programmers believe about addresses gestolpert.
Die Quadrate in Mannheim (anstatt Strassennamen) sind dabei eher die Ausnahme. Dass in einer Gemeinde – in der Regel nach Eingemeindungen – mehrere Straßen mit demselben Namen existieren, oder dass in einer Ortschaft gar keine Strassennamen vergeben wurden, kommt dagegen relativ haeufig vor. Hilgermissen als Gemeinde mit 2200 BewohnerInnen, aber keinem einzigen Strassennamen, ist angesichts seiner Groesse so besonders, dass das DLF Nova einen Rundfunkbeitrag wert war. Neben Hilgermissen gibt es aber viele weitere kleine Oertchen, in denen die Haeuser einfach nur eine Hausnummer haben. Und egal, ob es einen Strassennamen gibt oder nicht: Sobald Menschen eine Adresse in irgendein Computersystem eingeben, wird es schnell haarig und fehlerhaft.
Bei den Ortschaften ohne Strassennamen liegt das meist am Verwirrungsfaktor. Wir haben uns so sehr daran gewoehnt, dass eine Adresse aus Strasse, Hausnummer, Postleitzahl und Ortschaft liegt, dass es sich falsch anfuehlen wuerde, einfach nur „5, 95491 Adlitz“ zu schreiben – obwohl das eigentlich richtig waere.
Vermutlich alle diese Doerfer ohne Strassennamen wurden spaetestens durch die Gebietsreformen in den 1960er- und 70er-Jahren der naechstgroesseren Gemeinde zugeschlagen und verwenden auch die Postleitzahl dieser (oder einer anderen) groesseren Gemeinde. Daher liegt es nahe, diese Adresse stattdessen „Adlitz 5, 95491 Ahorntal“ zu schreiben.
Auch wenn das fuer die Postzustellung oder fuer die eigene Orientierung keinen praktischen Unterschied macht – richtig ist das nicht, und bei der maschinellen Auswertung kann so etwas zu Problemen fuehren. (Dass es zwar eine Gemeinde Ahorntal gibt, aber gar keinen Ort, der so heisst, ist noch einmal eine ganz andere Geschichte, die hier aber keine grosse Rolle spielt).
Denn, wie auch bei gesprochener Sprache sind wir als Menschen ganz gut darin, Mehrdeutigkeiten oder unpraezise Ausdruecke einfach passend zum Kontext einzuordnen. Wir lesen nicht einfach nur, was irgendwo steht und interpretieren das nur buchstaeblich, sondern wir interpretieren ohne gross darueber nachdenken zu muessen, was gemeint gewesen sein koennte. Aber bloederweise gehen wir andersherum auch beim Schreiben davon aus, dass ein Gegenueber schon wissen wird, was eigentlich gemeint ist. Und dass dieses Gegenueber nicht etwa ein Computer ist, der das Geschriebene vergleichsweise woertlich auslegt. Und dann wird’s wild.
Zuletzt bin ich darueber gestolpert, als WikipedianerInnen aus dem WikiMUC und dem temporaerhaus gemeinsam bei einem Editathon die tausenden Feuerwehren in Bayern in Wikidata einpflegen wollten. Der Landesfeuerwehrverband hat eine Liste aller bayerischen Feuerwehren auf seiner Website, und die wird ganz offensichtlich von Menschen gepflegt, mit der Schreibweise der Adressen, die sie gewohnt sind. Mal wird im Strassen-Feld der Name des Ortsteils dem Strassennamen vorangestellt („Schwaighausen, Unterharter Straße 3“), mal steht im Gemeinde-Feld eine Kombi aus Ortsteil und Gemeinde („Triefenstein OT Homburg“) oder aber irgendwann ist womoeglich beim Feuerwehrhaus das Hausnummernschild abgefallen und alle sind sich einig, dass die Hausnummer „neben HsNr. 7“ scho so basst. Das ist schliesslich eine Feuerwehr, die kann man selbst in einem kleinen Dorf mit nur einer Garage fuer den Tragkraftspritzenanhaenger nicht so einfach uebersehen. Meist ist da ja irgendwas an die Wand gemalt oder es ist eine E57 auf dem Dach, also bittschoen, das wird man ja wohl finden, und die Feuerwehrdienstleistenden brauchen eh keine Hausnummer, wenn die Sirene mal geht, damit sie zu ihrem Feuerwehrhaus kommen.
Wenn dazu noch inoffizielle Abkuerzungen und vielfaeltige Interpretationen von Getrennt- oder Zusammenschreibung kommen, wird es endgueltig wild. Das temporaerhaus hat eine Adresse in der „Augsburger Straße“ – allein in unserer Community wurden sehr lange verschiedenste Varianten von „Augsburger-Str.“ ueber „Augsburgerstr.“, jeweils dann mit Varianten mit scharfem s oder Doppel-S verwendet (bis ich das nicht mehr ausgehalten und darum gebeten habe, dass wir das alle so schreiben, wie es richtig™ ist, damit ich besser schlafen kann).
| Offizieller Name | Was man so findet |
| Maximilian-Straßer-Straße | Maximilian-Strasse-Straße |
| Bürgermeister-Wolfgang-Brügel-Straße | Bgm.W.-Brügel-Str. |
| St.-Ulrich-Straße | St. Ulrich Str. |
| Dr.-Appelhans-Weg | Dr.-Appelhansweg |
| Sankt-Johannes-Baptist-Straße | St.- Joh.- Bapt.- Str. |
Meine These ist, dass selbst bei den Datenbestaenden innerhalb einer Stadtverwaltung je Strasse im Schnitt deutlich mehr als zwei Schreibweisen ueber alle Systeme hinweg existieren, und bislang konnte das noch niemand widerlegen. Oft ist nicht einmal auf allen Strassenschildern der richtige Name der Strasse angebracht. Die „falschen“ Schilder sind bisweilen erkennbar alte Exemplare, die moeglicherweise vor einer Vereinheitlichung der Schreibweise aufgehaengt wurden. Aber nicht nur „neue“ Strassenschilder stimmen nicht immer mit dem amtlichen Namen ueberein, auch in Liegenschaftsverzeichnissen, Excel-Listen und moeglicherweise auch Fachverfahren tummeln sich mit grosser Sicherheit verschiedene Schreibweisen derselben Strasse.
Das kann automatisierte Auswertungen… schwierig machen. Der Versuch, aus den Adressen der Feuerwehren ueber Nominatim Geokoordinaten zu ermitteln, lief bei beeindruckend vielen der Eintraege gegen die Wand. Und selbst wenn man in einer Kommunalverwaltung ueberhaupt gleichzeitigen Zugriff auf alle Speicherorte haette, wo Strassennamen vorkommen: Eine Suche „gib mir alle Informationen, die irgendwie mit der Sankt-Johannes-Baptist-Straße zusammenhaengen“ wird spaetestens mit einer so kreativen Abkuerzung wie „St.- Joh- Bapt.- Str.“ (man beachte die Leerzeichen!) herausfordernd.
Mit dem Konzept von Linked Data koennte man das ganz anders umsetzen. Die Sankt-Johannes-Baptist-Straße koennte ein Datenobjekt mit dem URI ld.bayern.de/location/street/081513121337 haben. Die 081513121337 koennte dabei eine hierarchische Bedeutung haben und dadurch Rueckschluesse auf Regierungsbezirk, Landkreis und Gemeinde geben – es koennte aber auch eine ganz beliebige, fortlaufende Nummer sein, so wie bei Wikidata. Und dieses Datenobjekt hat dann passende Eigenschaften – beispielsweise:
Oder ganz praktisch:
| schema.org/name | Sankt-Johannes-Baptist-Straße |
| schema.org/identifier | 081513121337 |
| schema.org/containedInPlace | ld.bayern.de/municipality/09775164 |
| geosparql#hasGeometry | geo.ld.bayern.de/location/street/geometry/081513121337 |
| schema.org/postalCode | 89264 |
| P138 | Q40662 (Johannes der Täufer) |
Solch eine Datenhaltung hat gleich in mehreren Aspekten grossen Charme. Die Idee ist, dass – egal wo in der Kommunalverwaltung ein Strassenname eingegeben werden soll – per Autovervollstaendigung anhand des Namens das passende Datenobjekt aus diesem Linked-Data-Strassenregister gesucht wird. Auf der „Bildschirmvorderseite“ und ueberall, wo es in Texten und Adressen in der Folge um diese Strasse geht, wird stets das Label, also der Strassenname angezeigt. Der ist dadurch immer auch der „richtige“, aber sonst aendert sich weiter nichts.
Bei der Speicherung wird aber immer der URI auf diese Strasse abgelegt. Und das heisst, dass viel verlaesslichere Datenabfragen moeglich sind: Ueber alle Dinge – Firmen, Gebaeude, Einrichtungen – in genau dieser Strasse. Ueber alle Strassen in einer Gemeinde. Oder auch – falls auch das passend codiert ist – ueber alle Strassen in einem bestimmten Ortsteil, ganz ohne Namenskonventionen, wie der Ortsteil anzugeben ist. Und wird einmal eine Strasse umbenannt, zum Beispiel, weil ein Namensgeber spaeter als unwuerdig befunden wird, muss nur im Linked-Data-Strassenverzeichnis das Label geaendert werden, und in kuerzester Zeit ist diese Aenderung einheitlich an allen Stellen vollzogen.
Wenn ueber Linked Data eindeutig bezeichnet wird, nach wem oder was eine Strasse benannt ist, ist auch viel leichter nachvollziehbar, nach welchem Frieden die Friedenstrasse in Neu-Ulm benannt ist, ohne dafuer zum Strassenschild gehen und die Legendentafel darunter lesen zu muessen. Auch die OpenStreetMap hat eine passende Eigenschaft NamedAfter, in die man die passende Wikidata-ID eintragen kann. Mit MapComplete kann man das relativ komfortabel fuer die Strassen in der eigenen Stadt eintragen.
Hier sieht man dann auch die Magie verlinkter Datenbestaende in der Praxis. Denn weil die Datenobjekte der Personen, nach denen eine Strasse benannt wurde, meist auch weitere Informationen wie z.B. das Geschlecht angeben, laesst sich mit Linked Open Data auch ganz durchautomatisiert und ohne weiteres Zutun darstellen, wie eigentlich das Geschlechterverhaeltnis bei der Strassenbenennung ist – so wie auf dieser interaktiven Karte von Frankfurt. Vor beinahe 11 Jahren hatte unsere Open-Data-Ehrenamtsgruppe das noch mit viel Handarbeit machen muessen und die Karte war auch irgendwann tot und die Daten versauerten – der EqualStreetNames-Ansatz laesst sich mit wenig Handarbeit uebertragen, und die Datenpflege in Linked Open Data hilft am Ende allen auf der ganzen Welt, auch wenn das Kartenprojekt einmal untergehen sollte!
Letzte Woche war ich beruflich fuer einen Vortrag (Slides) auf der TRANSFORM-Konferenz in Bern, wo ich viele inspirierende Diskussionen ueber Linked Data fuehren konnte. In einem Gespraech mit einem beeindruckend tief in der Materie arbeitenden Menschen von der Schweizerischen Bundeskanzlei liess ich nebenher das Strassenbeispiel als praktische Anwendung von LOD mit Nutzen fuer die Verwaltung fallen. Und mein Gegenueber blickte mich ueberrascht an – ich weiss rueckblickend nicht, ob es verwundert oder gar mitleidig war – und sagte lapidar, dass es das in der Schweiz natuerlich bereits gebe.
Fuer jede einzelne Strasse.
Ich versuchte, nicht sogleich aufzuspringen und mich in den naechstgelegenen Fluss zu stuerzen, sondern liess mir zeigen, dass in der Tat, es fuer jede Strasse in der Schweiz ein Datenobjekt gibt, zum Beispiel fuer den Philosophenweg in Bern, samt der zugehoerigen Geometrie. Und falls das Verlangen fuer die Sache nach dem Fluss nicht nachlasse, faende ich natuerlich auch die Aare als Datenobjekte, wobei es sich hier zu meinem Wohl explizit um Badegewaesser handle.
Die jeweils uebergeordnete Entitaet „Bern“ verlinkt natuerlich auch auf das Wikidata-Item zu Bern. Wie sich das halt gehoert, wenn man Dinge bitte gleich richtig macht.
Es faellt mir schwer, den Zustand meines Emotiotops in diesem Moment zu beschreiben. Aehnlich ging es mir spaeter, als ein Mitarbeiter der Statistik bei der Stadt Zuerich mich neugierig fragte, wie viele kommunale Statistikabteilungen in Deutschland denn in ihren Prozessen mit Linked Data arbeiten wuerden, so wie sie, ganz natuerlich.
Ich habe dann versucht, ueber diesen mentalen Zustand hinwegzukommen, indem ich eine SPARQL-Abfrage gebaut habe, um mir die Geometrien aller 822 Strassen in Bern ausgeben zu lassen, was in rund einer Sekunde… einfach so ging. Alle Haltestellen in Bern bekommt man in 0,225 Sekunden. Auch einfach so. Ganz selbstverstaendlich. Und ganz nebenbei, wenn in der Schweiz Linked Open Data veroeffentlicht wird, folgt das – natuerlich – verbindlich dem URI-Schema *.ld.admin.ch/*. Und es sei auch alles dafuer technisch notwendige ausgerollt, damit das funktioniert und dauerhaft stabile URIs sicherstelle, wie sich das ja auch gehoert. Nicht etwa, dass sich irgendwie Namen und damit auch URIs von Ministerien aendern (wie das bis heute selbst in DCAT-AP.de geschieht!) und dann fuehren auf einmal sowohl Website-URLs wie auch URIs ins Nirvana. Also so, wie das heute in Deutschland immer noch gang und gaebe ist und woran auch ueberraschend viele Digital-Lobby-Organisationen ueberhaupt gar keinen Anstoss nehmen.
Waere das bei uns auch so ganz normal, koennte man mal eben im Vorbeigehen ganz viele andere Schmerzen einfach so loesen.
Wer datenjournalistisch Sachverhalte auf Karten darstellen moechte, kennt naemlich dieses Problem auch: Geographische Raumbezuege sind haeufig nur eben als textliche Beschreibungen zugaenglich. Egal ob es darum geht, Unfallschwerpunkte auf einer Karte darzustellen, wie Jan-Georg Plavec berichtet (LinkedIn), oder um regelmaessig wiederkehrende Aufgaben wie die Darstellung von Wahlergebnissen auf einer Karte: Oft gibt es die Voraussetzungen fuer solch eine Kartendarstellung gar nicht maschinenlesbar.
Der Zuschnitt der Wahlkreise bei einer Wahl ist dabei noch vergleichsweise einfach: Das ist eine Liste von Kommunen oder Stadtbezirken, und dafuer gibt es meistens irgendwelche Geoshapes, die sich dafuer halbwegs angenehm verwursten lassen (Beispiel: Die Liste der Stimmkreise in Bayern). Sobald es aber um die Wahl- bzw. Stimmbezirke innerhalb einer Gemeinde geht, kann es anstrenged werden. Die liegen naemlich viel zu oft immer noch nur als Listen der in ihnen befindlichen Strassen vor. Und selbst an diese Listen zu kommen, kann aufwaendig sein, wie diese Dokumentation bei der OpenStreetMap zeigt.
Aus Sicht der Wahlbehoerde ist das auch nachvollziehbar. Denn von einer Kartendarstellung hat sie ja fuer die Aufstellung des Stimmverzeichnis erst einmal gar nichts: Wenn ihr die Liste der jedem Wahllokal zugehoerigen Strassen vorliegt, kann sie aus dem Meldeverzeichnis die jeweiligen Listen der Wahlberechtigten erstellen – fuer ihren Auftrag hat sie damit alle Informationen, die sie braucht. Wenn es eine geographische Darstellung der Wahlbezirke anhand der Strassenlisten gibt, ist das womoeglich nur ein Zusatzaufwand. Manchmal leistet man sich den, manchmal aber auch nicht. Und wenn es eine geographische Darstellung gibt, heisst das immer noch nicht, dass die dafuer notwendigen Daten auch z.B. von Datenjournalist*innen wiederverwendet werden koennen.
Waeren die Strassen aber Datenobjekte, mit verknuepfter Geometrie, waere in beide Richtungen vieles so viel einfacher. Fuer den Zuschnitt der Stimmbezirke waeren Neuordnungen quasi live moeglich: Mit Drag und Drop auf der Karte (und der nur verwaltungsintern zugaenglichen Linked-Data-Verknuepfung zu Meldedaten) liessen sich Neuzuschnitte und die Auswirkungen auf die Gesamtzahl der Wahlberechtigten ganz einfach simulieren – oder auch durch mathematische Optimierungsverfahren Vorschlaege machen. Und ist die Ausdehnung einmal festgelegt, waere es ueberhaupt kein Problem mehr, diesen Zuschnitten geographische Umringe zuzuordnen.
Wir muessten dafuer nur die Informationen aus der Textform in das Linked-Data-Prinzip ueberfuehren. Das ist keine Zauberei, sondern einfach nur Infrastrukturarbeit, fuer die es den notwendigen Sachverstand fuer IT-Architektur und Datenstrukturen braucht. Und die bereits auf mittlere Sicht allen Beteiligten beeindruckend viel Handarbeit sparen und Fehlerquellen vermeiden wuerde.
Seitdem ich im Juli 2022 angefangen habe, in Berlin zu arbeiten und dafuer staendig zwischen Berlin und Sueddeutschland hin- und herzufahren, hatte ich mich immer wieder ueber Laptopnetzteile geaergert. Anfangs hatte ich derer zwei: Eins fuer mein privates Thinkpad (Flachstecker 20 Volt) und eines fuer den Arbeitslaptop (damals Dell, Hohlstecker). Das war etwas unkommod.
Im Februar 2023 fiel mir auf, dass es mittlerweile Adapter mit USB-C-PD-Triggern fuer diverse typische Laptopladebuchsen gibt. Ein PD-Trigger sagt dem USB-C-Netzteil (mit Power Delivery) „hallo, ich bin ein Geraet, das gerne z.B. 60 Watt in Form von 20V bei 3A haette, kommen wir da zamm?“, und wenn das Netzteil das kann, dann geht sich das tatasaechlich zamm. Auf der anderen Seite des Triggers kann diese Leistung dann in die richtige mechanische Form fuer den benoetigten Laptop-Ladebuchsentyp verwandelt werden.
Dank Fleaz bekam ich einen passenden Trigger-Adapter fuer mein Thinkpad, ueber ebay holte ich mir einen fuer den Arbeitslaptop, und ab dem Zeitpunkt hatte ich immer nur ein USB-C-PD-Steckernetzteil mit einem USB-C-auf-C-Kabel dabei, das dann wahlweise den einen oder den anderen Laptop lud, und nebenher auch noch per USB-A andere Geräte.
Eigentlich ganz nett, in der Praxis machte das dann aber bei Zugfahrten mehr Probleme als erwartet. Das Steckernetzteil steckte nun etwas unkommod und klobig zwischen den ICE-Sitzen in der Steckdose, und das USB-C-Kabel ragte seinerseits aus diesem Netzteil nach vorne heraus. Wenn die Person auf dem Fensterplatz den Sitz verliess und dabei ueber das Kabel stieg (also in der Regel halt ich, der zu faul war, dann das komplette Netzteil auszustecken), fuehrte das oefter mal zu mechanischen Beanspruchungen. Kurz gesagt: Ich habe alle drei Monate den USB-C-Steckverbinder eines neuen Kabels abgerissen und war dann stromlos.
Dieses Problem loeste sich ein wenig, als ich ein neues Arbeitslaptop mit USB-C-Netzteil bekam. Der Netzteilpart liegt dann einfach auf dem Boden herum, das Kabel mit dem USB-C-Stecker geht in den Laptop oder den PD-Trigger fuer mein Thinkpad, und zwischen Steckdose ist ein duennes Netzkabel, fertig. Praktisch.
Der Netzstecker war aber kein Schuko-Stecker mehr wie bei meinen alten Netzteilen, sondern ein Eurostecker. Und der wackelte haeufiger mal in der Steckdose und hatte einfach keinen Kontakt, und man musste dann komisch in der Steckdose herumwackeln und -bohren und den Stecker in genau diese eine Position legen, in der er Kontakt mit der Steckdose bekam. Das war jetzt einfach nur auf eine andere Weise nervig. Laut Infos von Bahn-Insidern habe ein namhafter Zughersteller hier einfach ein paar Cent pro Steckdose gespart und deswegen sind die raeudig. Diplomatischer ist das in diesem Zeit-Interview formuliert.
Die Loesung fuer dieses Problem ist simpel, billig und funktioniert: Man gehe in einen Elektrodiscounter und kaufe sich einen Zweierpack Adapterstecker von Schuko-Stecker auf zweimal Euro-Steckdose. Zweierpack deswegen, weil das die guenstigste Variante ist, die ich fand – bei Media Markt hatte ich 2,99 EUR dafuer bezahlt und hatte dann noch einen zum Weitergeben uebrig.
Das funktioniert deswegen besser, weil die Kontakte eines Schukosteckers auf der ganzen Laenge von 19 mm elektrisch leitend sind und einen groesseren Durchmesser von 4,8 mm haben. Beim Eurostecker sind nach Norm nur die vorderen 9 mm der Kontaktstifte leitend und haben einen Durchmesser von „nur“ 4 mm. Und das macht wohl den Unterschied. Mit dem Adapter hatte ich die Kontaktprobleme seither nicht mehr – und man kann die Steckdose einfacher mit der Sitznachbarin teilen. Man muss sich nur daran erinnern, den Adapter fuer Zugfahrten einzustecken. Oder man hat Glueck und faehrt, wenn man den Adapter vor der Urlaubsreise vergessen hat, mit Zuegen wie dem Railjet, wo zwei Multinormsteckdosen mit gutem Kontakt zwischen den Sitzen einfach ganz normal sind 😉
(Die Veroeffentlichung dieses Artikels im Blog hat derweil ein geschmeidiges halbes Jahr gebraucht, weil ich so lange gebraucht habe, um die PD-Trigger im Objektfotostudio zu fotografieren und auf Commons zu laden. In der Zwischenzeit habe ich einen der beiden Adapterstecker bereits versehentlich in einer ICE-Steckdose zurueckgelassen.)
Irgendwann habe ich geseufzt und mir eingestanden: Okay, es ist soweit.
Angefangen hatte das alles ganz harmlos. Im Maerz 2020, kurz bevor das alles ganz anders wurde, hatte ich mir einen Raspberry Pi 4 gekauft. Ich kann mittlerweile gar nicht mehr nachvollziehen, wie viele RasPis in welchen Varianten ich ueber die Jahre wann besessen habe und vor allem wo manche davon seither hingewandert sind. Die waren auch super, als vertiefender Einstieg in den Umgang mit Linux und Hardware, um mal testweise einen Miniserver fuer ein Projekt zu haben, oder (meistens) um irgendwas mit Digital Signage zu machen.
Die anderen Pis, die seither bei mir herumlagen, waren auch vorwiegend Reserve, um einen Node fuer info-beamer als Digital-Signage-Loesung zu haben, ganz sporadisch habe ich sie als Retrospielekonsole oder andere Sachen benutzt. Die meiste Zeit lagen sie aber einfach herum.
Mit diesem Pi sollte das aber anders werden. Ich wollte endlich mal Home Assistant als selbst betriebene (und kontrollierbare) Heimautomatisierungsplattform ausprobieren. Zunaechst nur fuer ein bisschen Sensorik fuer die Temperatur in der alten WG, dann kamen ein billiger Zigbee-Stick (den ich erst einmal umflashen musste) und IKEA-Zigbee-Leuchten dazu, dann Bewegungsmelder und erste Automatisierungen, dann Stromverbrauchsmessung mit Shelly, der Drucker im Netzwerk kann auch irgendwie gemanaged werden… man kennt das ja. Jedenfalls hatte ich auf dem Pi Home Assistant OS fuer Raspberry Pi installiert und dann lag der irgendwo und hing an Strom und Netzwerk (und ich kann mich ehrlich gesagt gar nicht mehr erinnern, wo in der WG der rumhing) und machte einfach, 24/7.
In die neue WG in Neu-Ulm habe ich einfach 1:1 das meiste umgezogen und immer wieder was dazugebaut, zum Beispiel „smarte“ Heizkoerperthermostate zum Gas sparen, weil ich damals noch nicht wusste, dass der viel ausschlaggebendere Part die richtige Einstellung der Brennwerttherme ist – aber das waere etwas fuer einen anderen Post.
So haette das eigentlich weitergehen koennen mit dem Pi, auf dem Home Assistent vor sich hin werkelt, wenn ich nicht irgendwann das Dokumentenverwaltungssystem paperless-ngx kennengelernt haette. Wobei das vermutlich gar nicht stimmt – ich kann gar nicht mehr sagen, wann ich das kennengelernt hatte, es muss spaetestens im Spaetsommer 2023 gewesen sein und es blieb erst einmal bei Neugier und Interesse. Der ausschlaggebende Faktor war eher, dass ich irgendwann beschlossen habe, dass ich das haben will. Eventuell endgueltig ausgeloest durch den Vortrag auf der MRMCD2024, eventuell durch Berichte, wie man sich mit ausgedienten Thin Clients einen kleinen Server aufbaut, der aehnlich viel/wenig Energie wie ein Raspberry braucht, aber gleich mehrere Dienste auf einmal fahren kann – also beispielsweise auch paperless-ngx parallel zu Home Assistant, alle in ihrer eigenen Virtualisierung.
Im November letzten Jahres habe ich also nach einer unnoetig intensiven Recherchephase 50 Euro in die Hand genommen, und mir einen gebrauchten Dell Wyse 5070 Thin-Client gekauft. Dass ich das hier schreibe, traegt vermutlich nur weiter dazu bei, dass die Teile stark nachgefragt und die Preise relativ hoch bleiben. Andererseits erhaelt man hier fuer einen vergleichbaren Preis eines RasPi 4 ein Geraet, das:
Eine schoene Uebersicht, wie man RAM erweitern, eine andere SSD einbauen und das BIOS auf den aktuellen Stand bringen kann, hatte ich vorher schon bei Heckpiet gefunden. Mein Angebot kam ohne Netzteil, aber da ich irgendwann mal keine Lust mehr hatte, fuer mein altes Dell-Arbeitsnotebook und mein persoenliches Thinkpad je ein Netzteil mitzuschleppen, hatte ich mir bereits passende USB-PD-Adapter zugelegt, so dass ich die Kiste einfach mit einem USB-C-Netzteil testen konnte.
Die ersten Wochen habe ich mich einfach an Proxmox als Host-System herangetastet und Dinge ausprobiert. Durch ein weihnachtliches Schrottwichteln und noch herumliegende Sachen kam ich an eine passendere groessere M2-SATA-SSD und 16 GB RAM (also nochmal deutlich mehr als der groesste Pi 4), so dass ich mich nach der Eingewoehnungszeit daran machte, Home Assistant auf die neue alte Maschine umzuziehen und parallel mit ein paar anderen Diensten zu spielen – durch die Proxmox Helper Scripts hat man ganz schnell mal eben testweise nicht nur paperless installiert, sondern nach was einem sonst noch der Sinn ist.
Und dann war auch der Moment gekommen, um die „alte“ Installation vom Pi auf den neuen Server umzuziehen… und dann natuerlich laengere Zeit Fehler auszubuegeln, weil nicht alles so reibungslos ging wie erhofft (ich hatte beispielsweise den Billig-Zigbee-Stick durch einen moderneren ersetzt – das bedeutete aber wohl auch, das ganze Zigbee-Netz mit allen Geraeten neu einzurichten).
Nun bin ich also offiziell einer dieser Menschen, die „einen Server betreiben“. Also einen obsoleten Thin Client im Wohnzimmerschrank. Mit Proxmox-Virtualisierung drauf. Von dem man aber immerhin einfach gar nichts mitbekommt, weil er keine Geraeusche macht und einfach nur laeuft, so wie der Pi vorher. Das mit dem „Server betreiben“ fuehlt sich immer noch seltsam an. Aber seither habe ich tatsaechlich auch paperless-ngx, um meinen Papierkram besser zu ordnen. Und mittlerweile auch noch ein paar Sachen mehr. Und das fuehlt sich ehrlich gesagt wirklich zufriedenstellend an!
(Das illustrierende Artikelbild ist gar nicht der 5070, sondern ein Fujitsu Esprimo Q920. Ich hatte die letzten Tage festgestellt, dass es auf Wikimedia Commons kaum Fotos der aktuellen Thin Clients gibt und dachte, ich fotografiere mal welche. Ich kam nicht dazu, „meinen“ zu fotografieren, aber habe wenigstens gestern als Commons-Objektfotografie ein paar Fotos eines im temporaerhaus liegenden Q920 gemacht – nur um dann festzustellen, dass das genau genommen gar kein Thin Client ist, sondern ein nochmal deutlich leistungsfaehigerer Mini-PC, dafuer eben mit mehr Energieverbrauch und aktiver Lueftung. Auf meinen Aufruf von heute morgen hin haben aber Menschen sogleich neue Fotos u.A. der kleineren Variante 3040 hochgeladen. Vielen Dank dafuer!)
Ich bin gleichermassen fasziniert und entsetzt von der Art, wie die Online-Varianten der grossen Pressehaeuser ihr Clickbait-Game immer weiter ausbauen. Ulm und Neu-Ulm sind jeweils Ein-Zeitungs-Kreise: In Ulm dominiert die Suedwest Presse, in Neu-Ulm die Neu-Ulmer Zeitung als Ableger der Augsburger Allgemeinen. Theoretisch funkt in Ulm noch ein wenig die Schwaebische aus Ravensburg rein, und die dient auch als prima Beispiel, was da gerade alles kippt: Die Verlage kaufen eine Zeitung nach der anderen auf, Stellen werden abgebaut nachdem man externe Consulting-Firmen reingeholt hat, dadurch bleibt weniger Zeit fuer tiefere Recherchen und insgesamt kippt der Kurs haeufig mindestens in Richtung Boulevard, um es vorsichtig zu sagen.
Die Neu-Ulmer Zeitung ist mir dabei bislang am wenigsten aufgefallen, aber wenn man sich mal eine Weile Google News fuer die eigene Stadt einrichtet, begegnen einem Clickbait-Titel, die die bisherige fragwuerdige Praxis auf Facebook zahm aussehen lassen. Mein Highlight in den letzten Wochen war ein Artikel des Muenchner Merkur, der Biergaerten in Ulm und Neu-Ulm verglichen hatte – ohne vor Ort gewesen zu sein, anhand der Google-Maps-Bewertungen. Und vom oertlichen Pressehaus dominieren regelmaessig reisserische Ueberschriften im gewohnten andeute-Frage-Stil, die ganz Furchtbares versprechen – und im Text stellt sich dann heraus, dass das alles ganz harmlos ist. Hauptsache geklickt, das treibt die Statistik nach oben, und manche Redakteur*innen spielen dieses von der Hausleitung geforderte Spiel wohl auch einfach mit.
Joan Westenberg beschreibt, dass das nicht einfach nur die Konsequenz der Verwertungslogiken in dem Web sind, in dem wir leider nun sind, sondern ein handfestes Problem:
In their ruthless quest for clicks and attention, headline editors — and let’s be clear, it’s usually editors, not journalists — are destroying the legitimacy of the mainstream media.
They’re like magicians, but instead of pulling rabbits out of hats, they’re yanking context out of stories and replacing it with shock value. These headline mutilators are perfecting the art of the bait-and-switch, serving up tantalizing hooks that barely resemble the meat of the story. It’s not just misleading — it’s manipulation, turning journalism into a carnival sideshow where spectacle eclipses substance.
The Bait-and-Switch Crisis: A Dangerous Disconnect Between Headlines and Content
Denn haeufig werde bereits die Clickbait-Ueberschrift rezipiert und in die eigene Meinungsbildung eingebaut – egal ob im Newsfeed oder als Vorschau-Snippet in der Telegram-Gruppe. Und, persoenliche Beobachtung, nachdem immer mehr dieser Inhalte sowieso hinter einer Paywall verschwinden, durch die bei weitem nicht alle durchkommen, ist das auch das einzige, was viele Menschen sehen und sich daraus ihre Meinung bilden.
The commercial model of modern publishing is like a hyperactive toddler hopped up on sugar — it’s all instant gratification and constant stimulation. Click. Share. Engage. Repeat. It’s a model that values quantity over quality, speed over accuracy, and provocation over insight.
ebda.
Das kann doch alles nicht langfristig gut gehen.
Staubsaugen ist so eine Taetigkeit, die man halt machen muss, aber auf die man selten wirklich Lust hat. Die Anzahl der Gelegenheiten, an denen ich aufgestanden bin und gedacht hab „also weisst was, Staubsaugen waere jetzt eine Handlung, die mich mit grosser Freude erfuellen wuerde“ ist unterm Strich doch ueberschaubar.
Das liegt nicht einmal an der Taetigkeit des Staub saugens selbst (ich bin sehr verwirrt, ob ich das jetzt klein und zusammen oder gross und getrennt oder sonst was schreiben soll, ich hab ein Attest, ich hab auch noch alte Rechtschreibung gelernt). Staubsaugen hat durchaus eine befriedigende Komponente. Meine fruehere Nachbarin sagte auf schwaebisch, dass ihr am besten gefalle, einen Teppich zu saugen, weil „dann hoert man, wie’s so schee rieselet“. Quasi ein sofortiges Feedback, dass das, was man gerade tut, auch einen Effekt hat. Geil. Mit ein Problem ist ja auch, dass man vor dem staubsaugen (ich permutiere jetzt einfach alle Varianten durch) erstmal herumliegende Dinge aufheben und idealerweise auch aufraeumen sollte.
Also fuer andere ist das vermutlich kein so ein Problem weil die raeumen das einfach auf oder sorgen eh gleich dafuer, dass Zeug nicht einfach auf dem Boden herumliegt und sie geben auch ihre Steuererklaerung direkt Ende Maerz ab nachdem sie alle dafuer notwendigen Unterlagen haben und sind generell sehr produktive Erwachsene.
Ich bin das nicht.
Ich habe mich schon mehrfach dabei beobachtet, wie ich anfange, alles zum staub Saugen (das sieht seltsam aus) vorzubereiten, den Boden freizuraeumen und so weiter. Und dann habe ich mich entweder in einem Aufraeum-Side-Quest verloren, weil der wieder irgendwelche Abhaengigkeiten sichtbar gemacht hat, was man auch noch machen muesste, oder nach dem Aufraeumen war das Wohnung-sauberhalten-Energiekontingent fuer den Tag erschoepft und dann hab ich das so gelassen und danach stand diese Schachtel, die urspruenglich auf dem Boden stand, zwei Wochen auf dem Sofa und es war immer noch nicht gesaugt.
Ein grosser Aha-Moment kam erst, als ich mir einmal, es muss so 2018 gewesen sein, einen Staubsaugerroboter fuer meine damalige WG auslieh. Das war ein Roborock S50, und ich war ziemlich begeistert, weil man musste eben nur den Part mit dem Boden-freimachen erledigen, und dann rennt die Kiste durch die Wohnung und saugt dabei nicht so richtig perfekt, aber natuerlich deutlich besser, als wuerde man nur den Boden freiraeumen und dann nicht saugen und das stattdessen auf spaeter verschieben.
Letzten Sommer war ich in der neuen WG in Neu-Ulm etwas unzufrieden mit diesem Verhaeltnis von Boden freiraeumen zu tatsaechlich staubsaugen und habe daher angefangen zu recherchieren, was man denn heute gerne haette. Ich hatte noch in Erinnerung, dass die Roborock-Sauger um die 400 Euro gekostet hatten und ging davon aus, dass man angesichts des technischen Fortschritts etwa so ein Modell mit etwa diesem Funktionsumfang (saugt ein bissel, orientiert sich grob anhand von Sensoren und kann einen Mopp hinter sich her ziehen) sicherlich nun hinterhergeworfen bekaeme fuer enorm wenig Geld.
Das war nicht der Fall.
Roboter mit genau diesem Funktionsumfang (saugen, einfach nur einen Lappen hinter sich herziehen, Zitat „viele Frauen kennen letzteres aus dem professionellen Berufsleben“) kosteten nur unwesentlich weniger als vor fuenf Jahren. Die gewohnte Preisklasse konnte jetzt etwas mehr (rotierende Mopps! Anhebbare Mopps! Irgendwas mit KI!), und zusaetzlich gab es jetzt alle moeglichen Upgrades wie z.B. Roboter mit Dockingstationen, an denen ihnen der Staubbehaelter leergesaugt und das Wischwasser getauscht wird. Was ich dann mit so am absurdesten fand: Die klassischen Roboter haben dann einfach so einen Kunststoff-Staubbehaelter, den man in den Abfalleimer leert, aber die Absaugstationen haben dann wieder Staubbeutel als Verbrauchsmaterial, die man kaufen und bevorraten muss, und am Ende kostet so ein High-End-Teil mit Station, die Verbrauchsmaterialien braucht, ueber 1000 Euro. Das ist etwa vier Mal so viel wie ein Miele-Bodenstaubsauger, mit dem man dann dafuer sogar in irgendwelche Ecken kommt. Vielleicht ist das etwas fuer Leute, die irgendwo eine Fuenftwohnung haben, in die sie alle paar Wochen kommen, und dann soll dort gesaugt und gewischt sein und vielleicht kommt zwischendrin jemand um das Dock zu saeubern.
Ich bin dann aber ueber Angebote von Refurbished-Dreame-Staubsaugerrobotern gestolpert. Ich habe eben nachgesehen und festgestellt, dass diese Quelle im Sommer 2024 versiegt zu sein scheint, weswegen dieser Tipp aktuell keinerlei praktischen Nutzen hat. Das haelt mich dennoch nicht davon ab, nun umso prahlerischer zu sagen: Ich habe so einen Dreame L10 pro fuer um die 150 Euro refurbished von ebay gekauft. Ich haette das sogar noch guenstiger haben koennen, zwischenzeitlich gingen die fuer 130 Euro weg. Also eigentlich habe ich sogar 169 Euro bezahlt, aber mein Roboter roch beim Auspacken etwas seltsam, und der Geruch ging zwar nach einer Woche einwandfrei weg und brachte mir dennoch aufgrund meiner Beschwerde eine Teil-Rueckerstattung des Kaufpreises. Eventuell hat der Vorbesitzer das Ding ausgepackt, einmal was uebelriechendes eingesaugt und es dann sofort zurueckgeschickt. Man weiss es nicht.
Seither bin ich jedenfalls Besitzer eines gehackten Staubsaugerroboters. Man kann sich naemlich auch dazu entscheiden, nicht die Software des Herstellers zu verwenden (mit der man auch aus der Ferne sagen kann, saug bitte mal den Flur durch), sondern Valetudo. Valetudo ist Freie Software, mit der man den Staubsaugerroboter nicht mehr an den Hersteller bindet und weniger Paranioa haben muss, dass die Bilder der Tiefenkamera auf denen man nackt durch die Wohnung rennt, irgendwo landen wo sie nicht sein sollten. Ausserdem wird die Usability fuers Auswaehlen einzelner Raeume in der Benutzeroberflaeche viel schlechter und man kann nicht mehr aus der Ferne das Saugen des Flurs anstossen, dafuer checkt das Geraet einzelne Sachen besser. Valetudo macht auch sehr deutlich klar, dass es nicht fuer den Durchschnittgeschmack ist und das ist wenigstens ehrlich. You win some, you lose some.
Und wie taugt das alles? So mittelgut, wuerde ich sagen. Das Teil kommt halt nicht ueberall hin. Den Boden in meinem Schlafzimmer freizuhalten ist immer noch eine Herausforderung. Und Spiegel, die auf dem Boden stehen, auch, weil dann denkt die dumme Kiste, dass da nochmal ein Raum existiert, ueberlagert auf einen bereits existierenden. Wischen ist so ein Mittelding: Es ist schon okay-ish, wirkt aber manchmal eher so, als wuerde man mit dem Lumpen einfach nur den bestehenden Zustand in der Gegend verteilen. Und ich wuerde gerne die Home-Assistant-Integration mit bestehenden Zigbee-Buttons kombinieren, so dass man auch ohne App sagen kann „heh Roboter, komm mal bitte her und saug kurz in genau diesem Raum durch“.
Dass man damit aber Zeit gewinnt zwischen dem „richtigen“ Staubsaugen mit dem „richtigen“ Bodenstaubsauger, und dass man einfach nur den Boden frei machen muss und dann rennt das Teil einfach und nimmt mal grob was mit: Das ist schon ziemlich geil.
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