yourpinion – NeoSolutions für fairen Digitaldiskurs

„Dank yourpinion haben wir eine Plattform, die Online-Hass in konstruktiven Dialog verwandelt und marginalisierten Stimmen Gehör verschafft.“
  –– Robert Schuller CEO

1. Kurzübersicht 

• Kunde/Branche: yourpinion (Soziales)

• Ziel: Entwicklung einer mobilen App, die mithilfe von KI-gestützten Abstimmungs- und Filtermechanismen toxischen Diskurs umwandelt und faire, anonyme Beteiligung fördert.

• Budget & Dauer: ca. 28.000 €; MVP in 3,5 Monaten.

• Ergebnis:

  • – 40 % weniger toxische Kommentare

  • 50 aktive Moderatoren in der Closed-Beta

  • 4,5 Sterne Beta-Rating (none App Store)

2. Ausgangslage & Herausforderungen

Digitale Diskussionsräume leiden unter dominanten Stimmen und Hassbeiträgen, die leise Meinungen übertönen. NeoSolutions wollte eine Plattform schaffen, die:

1. Anonyme Beteiligung ermöglicht,

2. Dominante Beiträge deeskaliert,

3. Marginalisierte Stimmen verstärkt.

Die Herausforderung bestand darin, heterogene Echtzeit-Datenströme aus Textkommentaren, Abstimmungsaktionen und Nutzer-Interaktionen in Millisekunden zu analysieren und gewichten.

3. Lösung & Technologie

3.1 KI-gestützte Filter- und Abstimmungs-Engine

• Adaptive Datenfusion:

  • Kombination von NLP-Analysen und Sentiment-Scoring für Kommentare.

  • Gewichtungs-Algorithmus: Random Forest + Transformer-Modelle (BERT) zur Klassifikation.

• Abstimmungsmechanismus:

  • User-Voting ohne Identitäts­verknüpfung, um Verzerrungen zu vermeiden.

  • Live-Dashboard zeigt Diskurs-Statistiken in Echtzeit.

3.2 Architektur

• Frontend: Flutter-App mit eingebetteter Chart-Library für Diskurs-Visualisierungen.

• Backend:

  • Python/Flask-API für Machine-Learning-Services.

  • Kafka für skalierbare Event-Streams.

  • PostgreSQL für Nutzer- und Abstimmungsdaten.

• ML-Modelle:

  • BERT-Transformer für Sentiment und Topic-Detection.

  • XGBoost zur dynamischen Gewichtung von Stimmen.

4. UX/UI-Design & Usability

1. Design Sprint (Woche 1–2):

   • Definition von Personas (Moderator:innen, Gelegenheitsnutzer:innen).

   • Wireframes für Diskurs-Feed und Abstimmungswidgets.

2. Prototyp & Tests (Woche 3–4):

   • Klick-Prototyp in Figma mit Live-Voting.

   • Feedback-Sessions mit Community-Vertreter:innen.

3. Finales UI (Woche 5–6):

   • Farbcode: Blau/Lila.

   • Icons für Stimmungsindikatoren und Abstimmungsbuttons.

5. Projektverlauf & Meilensteine

1. Kick-off & Workshop (Woche 1)

2. Prototyping & Usability (Woche 2–4)

3. Backend-Implementierung & ML-Training (Woche 5–8)

4. Frontend-Entwicklung (Woche 9–11)

5. Closed-Beta & Monitoring (Woche 12–14)

6. Go-Live & Skalierung (Woche 15)

6. Ergebnisse & KPIs

• Toxizitätsreduktion: – 40 % in der Beta-Phase

• Moderatoren: 50 aktive Nutzer:innen

• Beta-Rating: 4,5 Sterne

• Antwortlatenz: < 300 ms pro Kommentar-Analyse

7. Zitat/Testimonial

„yourpinion ist ein Meilenstein für digitale Demokratie – wir sehen echten Wandel in Online-Diskussionen.“
  –– Peter Hackl yourpinion

8. FAQ – Häufige Fragen zu yourpinion

1. Wie funktioniert die Anonymität?
   – Jede Stimme wird pseudonymisiert, persönliche Daten bleiben verborgen.

2. Welche KI-Modelle kommen zum Einsatz?
   – BERT-Transformer für Sentiment; XGBoost für Gewichtung.

3. Kann die App in bestehende Communities integriert werden?
   – Ja, via REST-API und Webhooks.

4. Gibt es Moderations-Tools?
   – Ja, Dashboard für Moderator:innen mit Echtzeit-Alerts.

9. Technologische Eckdaten auf einen Blick

• Frontend: Flutter, Chart-Library

• Backend: Python/Flask, Kafka, PostgreSQL

• ML/AI: BERT, XGBoost

• CI/CD: GitHub Actions, Docker

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