Im Juli 2026 gab „Wiki Workers United U.S.“ – eine Gruppe von Mitarbeitenden der Wikimedia Foundation, die eine Gewerkschaftsgründung anstrebt – bekannt: Sie haben die Wikimedia Foundation dazu aufgefordert, die „Communications Workers of America“ (CWA) freiwillig als ihre Gewerkschaftsvertretung anzuerkennen. Die Mitarbeitenden hatten dafür sogenannte Union Authorization Cards unterzeichnet.

„Wiki Workers United“ forderte die WMF daher auf, mit der CWA Verhandlungen aufzunehmen. Daraufhin schlug die Wikimedia Foundation Anfang August vor, zunächst eine geheime Abstimmung über die Frage der Gewerkschaftsgründung unter Aufsicht des National Labor Relations Board (NLRB) abzuhalten.

Dieses Vorgehen erzeugte Kritik. Der Vorwurf: Es handele sich dabei um eine Verzögerungstaktik, mit der die gewerkschaftliche Organisation der Mitarbeitenden verhindert werden soll.

Um eine Abstimmung für die Mitarbeitenden der WMF zu organisieren, wandte sich die Gewerkschaft CWA an das NLRB. Diese Bundesbehörde ist für die Überwachung der rechtmäßigen gewerkschaftlichen Organisation von Beschäftigten im privaten Sektor zuständig. Die Abstimmung wird am 3. September. abgeschlossen sein.

Bei der Registrierung beim NLRB hat die Wikimedia Foundation auch ihre anwaltliche Vertretung angegeben: Die Kanzlei Littler Mendelson. Das geht aus einem Medienbericht hervor. Die Quelle dafür: Wikipedia selbst und ein dort verlinktes offizielles Dokument. Allerdings ist die Seite des NLRB mit einer deutschen IP-Adresse aktuell nicht aufrufbar.

Die Wahl dieser Kanzlei hat Kritik am Vorgehen der Wikimedia Foundation hervorgerufen. Der Grund: Littler Mendelson ist für sogenanntes Union Busting bekannt. Die Kanzlei hat laut Medienberichten, die in einem Wikipedia Artikel zitiert werden, bisher Unternehmen – darunter Starbucks, Amazon und Apple – beraten, wie sie vermeiden können, dass die Mitarbeitenden sich gewerkschaftlich organisieren.

Aus Sicht von Wikimedia Deutschland ist es daher verständlich, dass die Entscheidung der WMF, die Anwaltsfirma Littler Mendelson als Vertretung im Gewerkschaftsgründungsprozess heranzuziehen, Kritik und Irritationen hervorruft.

Dabei bestreitet Heine nicht, dass es anstrengend sein kann, wenn Arbeitgeber und Arbeitnehmendenvertretung miteinander verhandeln. Aber der große Mehrwert eines Betriebsrats sei einfach unübersehbar.

Den Betriebsrat bei Wikimedia Deutschland gibt es bereits seit 2014.

Seit 2022 ist Merle von Wittich eines der insgesamt sieben Betriebsratsmitglieder. Sie arbeitet seit 2011 für Wikimedia Deutschland und kümmert sich im Team Community und Engagement um Formate, die Wikipedianer*innen dabei unterstützen, neue Ehrenamtliche zu gewinnen. Ihre Erfahrung darin, Unterstützungsangebote zu entwickeln und ihr Gestaltungswille haben sie dazu motiviert, sich auch für die Interessen der Mitarbeitenden von Wikimedia Deutschland einzusetzen.

Merles Lieblingsthema ist Gesundheit. Sie findet es wichtig, gemeinsam mit dem Arbeitgeber Angebote zu entwickeln, die sowohl die psychische als auch die physische Gesundheit fördern. Den Gesundheitstag für alle Mitarbeitenden hat sie mit dem Betriebsrat angestoßen und gemeinsam mit der Personalabteilung und der Abteilung Finanzen umgesetzt. Gleiches gilt für eine Analyse der Arbeitsbedingungen bei Wikimedia Deutschland. Das Ziel: Stressfaktoren am Arbeitsplatz zu erkennen und so die Gesundheit der Beschäftigten zu schützen.

Lucas Werkmeister kommt ebenso wie Merle von Wittich aus einem Bereich bei Wikimedia Deutschland, der die Community der Ehrenamtlichen unterstützt. Er arbeitet als Softwareentwickler an der größten freien und offenen Wissensdatenbank Wikidata mit. Er ist seit 2017 bei Wikimedia Deutschland und hat sich im Jahr 2018 erstmals zur Betriebsratswahl gestellt.

Lucas fallen dabei zahlreiche Betriebsvereinbarungen ein, die genau das erreicht haben und im Kollegium sehr geschätzt werden. Etwa zum mobilen und hybriden Arbeiten, zum Betrieblichen Eingliederungsmanagement oder zum Gehaltssystem. Wobei ein Betriebsrat nur die Entlohnungsgrundsätze, aber nicht deren Höhe aushandeln kann. Eine Gewerkschaft, die einen Tarifvertrag aushandeln könnte, hat Wikimedia Deutschland noch nicht.

Ob die beiden Konflikte oder Probleme im Aushandeln von Konflikten sehen? Spannungen gibt es sicherlich manchmal, so Merle von Wittich, aber die seien produktiv. Sie erlebt einen wertschätzenden Umgang miteinander – im Betriebsrat und in Gesprächen mit dem Arbeitgeber. Sie und Lucas Werkmeister sind sich einig: Auch wenn wir nicht immer übereinstimmen, können wir doch zu verschiedenen Themen gut zusammenarbeiten. Am Ende gehe es darum, sich auszutauschen und Lösungen für Mitarbeitende zu erarbeiten.

Die Stimmzettel für die NLRB-Abstimmung wurden bereits am 11. August an die berechtigten Wikimedia-Mitarbeitenden in den USA versandt. Am 3. September 2026 werden sie in der Regionalstelle der NLRB in San Francisco ausgezählt. Sollte diese Abstimmung auch ergeben, dass die Mehrheit der Mitarbeitenden sich gewerkschaftliche Vertretung wünscht, gehen wir davon aus, dass die Wikimedia Foundation sich in konstruktive und faire Verhandlungen mit der Gewerkschaft begeben.

Demokratie lebt von Beteiligung. Aber damit die Bürger*innen sich einbringen und informierte Entscheidungen treffen können, brauchen sie verlässliches Wissen und eine gemeinsame Faktengrundlage – das gilt besonders vor Wahlen. Wikipedia bietet diese Informationen kostenlos und frei zugänglich. Die Vielzahl von Artikeln zu Politiker*innen, Parteien, den Abläufen verschiedener Wahlen oder auch zur Demokratiegeschichte in Deutschland werden von einer engagierten Community sorgfältig recherchiert, geprüft und verständlich aufbereitet.

Gleichzeitig gibt es wichtige Projekte: Wiki Loves Parliaments widmen sich speziell der Darstellung von Landtagen und ihrer Zusammensetzung. Wiki Loves Democracy wiederum verhilft demokratischen Vereinen, Institutionen und Strukturen zu mehr Sichtbarkeit in der Wikipedia.

„Das Mitmachen in der Wikipedia selbst bedeutet einen Beitrag zur Demokratie“, findet der Wikipedianer Kupaka. Schließlich demokratisiert die Online-Enzyklopädie Wissen – und sie funktioniert selbst nach demokratischen Prinzipien: alle können mitmachen.

Ein konkretes Beispiel dafür ist der Edit-a-thon „Editiere Deine Lieblings-NGO“, den die beiden vor kurzem im lokalen Raum Wikipedia:Hannover erstmals organisiert haben – als Teil von „Wiki Loves Demokratie“. Der Impuls dazu kam von Kupaka: „Mein Ausgangspunkt war der weltweite Rechtsruck“, erzählt er. „Ich wollte sichtbar machen, welche vielfältigen Organisationen es in der Zivilgesellschaft gibt, die sich dieser Entwicklung entgegenstellen, indem sie verschiedene Bereiche der Demokratie stärken.” Oftmals geraten NGOs ins Visier der Rechtspopulisten und Rechtsextremen, besonders, wenn sie staatliche Förderung erhalten.

Für die Schreibwerkstatt – an der auch Ehrenamtliche aus Berlin und München sowie weitere Online-Teilnehmende mitgemacht haben – erstellte Kupaka eine umfangreiche Liste von demokratiestärkenden und zivilgesellschaftlich relevanten Organisationen, deren Wikipedia-Artikel ausbaufähig sind oder die noch gar keinen Eintrag besitzen. Die Spanne reicht von Organisationen, die sich für Demokratie, Menschenrechte und Korruptionsbekämpfung einsetzen, über Faktenchecker*innen wie HateAid bis hin zu Umweltschutzorganisationen wie dem NABU. Bärbel Miemietz, die als Wikipedianerin einen Schwerpunkt auf Gleichstellungsthemen hat, widmete sich während des Edit-a-thons beispielsweise dem Deutschen Ärztinnenbund.

Die Veranstaltung hatte so viel positive Resonanz, dass im November eine zweite Ausgabe folgt. Die beiden Wikipedia-Aktiven wünschen sich, dass dann möglichst viele der insgesamt sechs von Wikimedia Deutschland geförderten Lokalen Community-Räume ihre Türen für Teilnehmende öffnen. Und dass sich noch mehr Neulinge für den Edit-a-thon interessieren. Denn willkommen sind natürlich nicht nur gestandene Wikipedianer*innen, sondern alle Interessierten.

Er selbst investiert fünf bis zehn Stunden pro Woche in die Wikipedia-Arbeit, befasst sich vor allem mit Themen im Bereich natürliche Rohstoffe, Treibhausgase oder europäische Klimapolitik – „da ist vieles in der Pipeline, das noch bearbeitet werden müsste“, so Kupaka. Für Bärbel Miemietz ist ihr Ehrenamt sogar „mindestens ein Halbtagsjob.“ Eigentlich sei sie im Kopf immer mit Wikipedia beschäftigt, fotografiert neben der Artikelarbeit auch. „Wenn ich in Hannover durch die Straßen laufe, sehe ich ständig Motive, die ich gerne bei Wikimedia Commons hochladen und in Artikel einfügen oder mit Wikidata verknüpfen möchte. Die Themen fliegen einem zu!“

Doch selbst wer nur die Zeit hat, eine kleine Änderung in der Wikipedia vorzunehmen, leistet einen wertvollen Beitrag. Jeder Edit zählt.

„Nur sein Kreuz bei Wahlen zu machen, das genügt nicht mehr für die Stärkung der Demokratie“, ist Kupaka überzeugt. „Gerade dann nicht, wenn sie unter Druck gerät.“ Schon deswegen hält er es für sinnvoll, sich durch die Arbeit in der Wikipedia demokratisch zu engagieren. Bärbel Miemietz ergänzt, was sie als klare Botschaft von der diesjährigen Wikimania in Paris mitgenommen hat:

Für die Zukunft der Demokratie hat sie einen klaren Wunsch: „Dass sie uns erhalten bleibt – und mehr Menschen realisieren, dass sie keine Selbstverständlichkeit ist.“ Die Populisten machten einem sehr genau vor, was es zu vermeiden gelte, zählt Kupaka auf. Zum Beispiel: „Die Verdrehung von Fakten, Schwarzweiß-Denken, die Abwertung von politischen Gegnern.“ Das Gegenteil davon sei anstrengender und koste mehr Zeit, aber es bleibe unerlässlich, betont Bärbel Miemietz: „Sich informieren, einander zuhören, gemeinsam klären, was die Fakten sind“. Auch dafür ist die Wikipedia das beste Beispiel.

Der Open-Data-Aktivist Markus Drenger hatte Geodaten bei GitHub veröffentlicht. Konkret geht es um eine Tabelle mit Koordinaten, Höhen und Umrisse von Häusern. Ein gutes Beispiel dafür, wie Ehrenamtliche immer wieder öffentliche Daten von verschiedenen Stellen zusammentragen – für andere Ehrenamtliche, Kommunen, Unternehmen oder auch Forschende.

Die Daten werden in den 16 Bundesländern erhoben. Dann werden sie in der Datenbank „Hauskoordinaten Deutschland“, der HK-DE, zusammengeführt und vom Bundesamt für Kartographie und Geodäsie auf deren Webseite veröffentlicht. Drenger hatte die Daten später auf der Website des Bundesamts für Luftsicherheit gefunden. Weil sie dort frei zugänglich waren, ging Drenger davon aus, dass es sich um öffentliche Daten im Sinne des Datennutzungsgesetzes (DNG) handelte. Das DNG regelt, dass unter anderem Daten von öffentlichen Stellen wie Kommunen oder Behörden für jeden kommerziellen oder nichtkommerziellen Zweck genutzt werden dürfen. Damit können Behörden sich nicht auf das Datenbankherstellerrecht berufen.

Trotzdem erhielt Markus Drenger 2021 Post vom bayerischen Landesamt für Digitalisierung, Breitband und Vermessung. Die Behörde war der Ansicht: Weil es den Datensatz mit Postleitzahlen der Deutschen Post ergänzt hatte, habe es eine schützenswerte Leistung erbracht. Es berief sich dabei auf das Datenbankherstellerrecht. Das soll wirtschaftliche Investitionen schützen, die Personen oder Unternehmen tätigen, um Datenbanken herzustellen.

Bereits hier wird deutlich: Die Ausgangslage ist kompliziert. Verschiedene Behörden sind involviert. Das Risiko: Sind gesetzliche Regelungen unklar, vertreten Behörden unterschiedliche Auffassungen zu Gesetzen, die den Umgang mit Daten regeln.

Der Freistaat Bayern klagte auf Unterlassung und wollte von Drenger Auskunft über die von ihm veröffentlichten Daten erhalten. Und damit nicht genug: Das Amt forderte außerdem Schadenersatz – und der hätte in die Millionen gehen können. Das berichtet der Open-Data-Aktivist im Wikimedia-Podcast Monsters of Law.

Denn die Behörde möchte mit öffentlich finanzierten Geodaten, die sie um Postleitzahlen ergänzt hat, Geld verdienen, indem sie für die Lizenzierung und Bereitstellung Gebühren erhebt. Und das nicht zu knapp. Etwa 1,3 Millionen Euro für Lizenzen habe das Amt eingenommen, sagt deren Vertreter im Gerichtsverfahren. Für Markus Drenger war der Prozess also auch eine existenzielle Frage, wie er im Podcast beschreibt. Grundlegende Lebensfragen lagen für ihn über Jahre auf Eis. Denn für Drenger blieb unklar, ob er für die Bereitstellung von öffentlichen Daten am Ende Millionen Euro Schadenersatz zahlen müsste.

Markus Drenger und Wikimedia Deutschland meinen: Die Datenbank mit den betroffenen Geodaten fallen in den Anwendungsbereich des Datennutzungsgesetzes. Sie sind damit unserer Ansicht nach nicht nach dem Datenbankherstellergesetz als Datenbank schützbar.

Hinzu kommt: Die fraglichen Daten werden von den Vermessungsämtern in den Ländern erfasst – also mit unseren Steuergeldern finanziert. Daher sollten sie auch der Öffentlichkeit frei zur Verfügung stehen. Getreu dem Grundsatz: Öffentliches Geld – Öffentliches Gut. Dieses Prinzip liegt auch der Open Data Richtlinie der EU und dem daraus resultierenden deutschen Datennutzungsgesetz zugrunde.

Um die strittigen Fragen zur Nutzung der Daten zu klären, fand am 30. Juli 2026 der Prozess vor dem Oberlandesgericht München statt. Wikimedia Deutschland unterstützt den Open-Data-Aktivist Markus Drenger, weil es darum geht, wie viel öffentlich finanziertes Wissen auch öffentlich verfügbar ist und von uns allen rechtssicher genutzt werden kann.

Das Ergebnis: Die Klage des Freistaates wurde abgewiesen – aber das erfolgte lediglich aufgrund eines Prozessfehlers. Gut für Drenger, denn er muss keinen Schadenersatz in Millionenhöhe zahlen. Aber für alle, die öffentliche Daten nutzen wollen, hat der Prozess keine Klarheit gebracht. Denn Inhaltliche Fragen zum Datennutzungsgesetz wurden nicht geklärt.

Das Verfahren hat erneut gezeigt, dass es in den Bundesländern unterschiedliche Vorstellungen darüber gibt, wie das Datennutzungsgesetz anzuwenden ist. Einige Länder veröffentlichen Geodaten und machen sie frei zugänglich und für jeden Zweck nachnutzbar. Andere, wie der Freistaat Bayern, meinen, es handele sich um geschützte Datenbanken. Vor allem dann, wenn Datensätze der öffentlichen Hand mit Daten von Unternehmen angereichert werden.Für Behörden gibt es weiterhin ein Schlupfloch, wenn öffentliche Daten durch private Daten ergänzt werden. Diese Rechtsunsicherheit muss geschlossen werden. Das wäre dadurch möglich, dass der Gesetzgeber klarstellt, dass eine Behörde sich auch dann nicht auf das Datenbankherstellerrecht berufen kann, wenn der Datensatz durch Dritte angereichert wurde. Insbesondere dann, wenn es – wie in diesem Fall – um Daten von Unternehmen geht, die Aufgaben der öffentlichen Daseinsvorsorge wahrnehmen.

Es gibt viele Kritikpunkte an Google. Der Konzern sammelt massenhaft Daten von uns Nutzer*innen: Suchanfragen, Standortdaten und Nutzungsverhalten werden zur Personalisierung und für Werbung ausgewertet. Dagegen können wir uns nur begrenzt wehren. Zudem bleibt oft unklar, warum bestimmte Informationen gar nicht oder erst weit hinten in den Suchergebnissen auftauchen. Je nach Standort und Suchverlauf können diese ganz unterschiedlich ausfallen. Das birgt die Gefahr, dass wir weniger unterschiedliche Perspektiven zu sehen bekommen.

Die Realität ist aber: Menschen sind Gewohnheitstiere. Google wird mit Abstand am häufigsten für die Suche im Netz genutzt. Wir geben Tipps dafür, wie Nutzende mit Wikipedia die Google-Suche besser machen können und welche Suchmaschinen-Alternativen es gibt.

Sie wollen Google weiter nutzen, aber legen Wert darauf, dass bei den Suchergebnissen seriöse Quellen, gute Überblicksdarstellungen und gesichertes Wissen im Vordergrund stehen? Dann ab in die Einstellungen! Seit kurzem können Nutzende dort auch Wikipedia als bevorzugte Quelle auswählen. So geht’s!

1. Google-Konto anklicken
2. Menüpunkt „Personalisierung der Suche“ auswählen
3. Option „Bevorzugte Quellen“ suche
4. Wikipedia eintippen und auswählen
5. Mit direktem Draht zu freiem und verlässlichen Wissen suchen

Wer die Google-Suche aktuell nutzt, hat es sicher schon bemerkt: Bei Suchanfragen erscheint inzwischen zunächst eine KI-generierte Übersicht. Erst darunter folgen die klassischen Suchergebnisse und Links zu verschiedenen Webseiten.

Doch dabei soll es nicht bleiben: Google hat angekündigt, von der klassischen Suche auf den KI-Modus als Standardeinstellung umzustellen. Das KI-Prinzip dürfte damit künftig noch stärker bestimmen, welche Informationen wir bei einer Suche zu sehen bekommen.

Das Problem: Eine KI liefert nur fertige Zusammenfassungen. Für Nutzende ist nicht ersichtlich, welche Informationen ausgewählt oder weggelassen wurden. Die Datengrundlage für das Training der KI sind ebenso wenig bekannt wie der Code und die Algorithmen, die ihr Zugrunde liegen. Kurzum: Sie ist eine Blackbox.

Die Pläne von Google sind also besorgniserregend. Denn dadurch verliert das Internet sein demokratisches Potenzial: den direkten Zugang zu einer Vielzahl unabhängiger Quellen.

Hinzu kommen die bekannten Probleme von KI-Anwendungen: Sie erfinden Quellen oder geben falsche Antworten. Oder sie geben eine Quelle an, die den Inhalt gar nicht belegt. Laut einer Studie der Europäischen Rundfunkunion sind je nach Thema 15-40% der Antworten oder Quellen falsch. Generative KI scheint allwissend. Dabei erzeugen ChatBots lediglich plausibel klingende Texte nach Wahrscheinlichkeitsprinzip. Nur bei etwa 22% der Anfragen startet z.B. ChatGPT eine Websuche.

Wer Suchmaschinen nutzt, ist klar im Vorteil. Denn dort können wir selber entscheiden, welche Quellen wir lesen. Es ist möglich, verschiedene Sichtweisen zu vergleichen, das Veröffentlichungsdatum zu prüfen und zu zu erkennen, wer hinter einer Information steht. Für alle, die aufgrund der KI-Pläne von Google, der Monopolstellung oder aufgrund der Datensammelei des Konzerns andere Suchmaschinen nutzen möchten, gibt es tolle Alternativen.

Startpage nutzt Google-Ergebnisse, erfasst aber laut eigenen Angaben keine IP-Adressen und nutzt keine Cookies zur Identifizierung der Nutzer. Daten werden nicht gespeichert und nicht an Dritte weitergegeben. Das heißt auch: Keine personalisierte Werbung. Die Anzeigen in Startpage basieren nur auf der aktuellen Suchanfrage.

Ein kostenloser Proxy-Service ermöglicht außerdem ein anonymes Surfen im Internet. Die Stiftung Warentest erklärte Startpage 2019 auch im Vergleich mit Google zum Testsieger. Das Hosting für europäische Nutzer*innen erfolgt in den Niederlanden.

DuckDuckGo präsentiert Suchergebnisse aus verschiedenen Quellen: Yahoo!, Search BOSS und der eigene Webcrawler DuckDuck Bot. Dabei speichert es Suchanfragen nicht und erstellt kein Nutzendenprofil. Die Suchmaschine finanziert sich ebenfalls über Anzeigen, diese basieren jedoch auf der aktuellen Suchanfrage und nicht auf einem langfristigen persönlichen Profil.

Vor einigen Jahren hat DuckDuckGo Browser-Erweiterungen für Chrome, Safari und Firefox und Apps entwickelt. Sie sollen Google- oder Facebook-Tracker und andere Tracking-Dienste blockieren.

Mit Search Assist bietet DuckDuck auch einen KI-Modus an, den kann man aber einfach und dauerhaft ausschalten. Wer die „!Bang“-Syntax nutzt und zum Beispiel „!Wikipedia“ mit dem Suchbegriff eingibt, erhält Antworten nur aus Wikipedia.

Qwant ist eine französische Suchmaschine, die in Europa gehostet wird. Die deutschsprachige Version gibt es seit 2014. Schon im selben Jahr konnte sie bei einem FAZ-Vergleich der Suchergebnisse mit Google und DuckDuckGo mithalten. Um unabhängiger von Google und Bing zu werden, hat Qwant gemeinsam mit Ecosia einen eigenen Suchindex gegründet – Staan. Auch in Sachen Datenschutz steht Qwant gut da. Das Unternehmen gibt an, keine persönlichen Daten zu sammeln, Cookies nur für die jeweilige Sitzung zu setzen und Informationen zum Nutzerverhalten nicht dauerhaft zu speichern. Daher gibt es mit Qwant auch keine personalisierten Suchergebnisse, sondern die sind für alle Nutzenden gleich.

Bei den Suchen sendet Qwant an Microsoft Bing Ads beschränkte Nutzenden-Informationen, wie zum Beispiel die ersten drei Byte der IP, den User-Agent des Browsers und den Zeitpunkt. Um die Nutzenden zu zählen, speichert Qwant ein Cookie mit einer zufälligen Besucher-ID für 13 Monate.

Ecosia stammt aus Deutschland und nutzt Ergebnisse von Google und Bing, ist also eine Proxy-Suchmaschine. Ecosia finanziert sich über Werbeeinnahmen und Überschüsse fließen in die Finanzierung von Umweltprojekten. Die Anzeigen, die man bei Ecosia sieht, stammen von Microsoft. Sie passen zum Suchverhalten, aber das Klickverhalten wird nicht mit einem Nutzendenprofil verknüpft.

Ecosia betreibt kein dauerhaftes Nutzerprofiling wie Google. Für die Suche verarbeitet Ecosia Suchbegriffe, IP-Adresse und einige technische Angaben. Die IP-Adresse wird bei Ecosia spätestens nach sieben Tagen anonymisiert. Allerdings gibt es einen Unterschied zwischen Ecosia und seinen Such- und Werbepartnern wie Bing und Google. Daher wurde Ecosia von Stiftung Warentest in der Kategorie Datensendeverhalten als kritisch bewertet.

Auf dem diesjährigen gamescom-Kongress in Köln sprach Alan Ang, Senior Partner Manager bei Wikimedia Deutschland, über Videospiele als Kulturerbe – und darüber, wie wichtig es ist, das komplexe Wissen rund um diese Spiele zu bewahren. In seinem Vortrag hob er hervor, wie Wikimedia-Software wie Wikibase dabei helfen kann, Informationen über Spiele, ihre Entwickler, Plattformen, Communitys und vieles mehr zu verknüpfen und zu bewahren. Das Gaming ist ein besonders anschauliches Beispiel für einen viel umfassenderen Gedanken: Wissen ist wertvoller, wenn Menschen frei darauf zugreifen, dazu beitragen und darauf aufbauen können.

Hier kommt auch die Wikimedia-Software MediaWiki ins Spiel. Die Open-Source-Technologie hinter Wikipedia bildet die Grundlage für tausende gemeinschaftlicher Wissensprojekte – darunter ein wachsendes Ökosystem von Videospiel-Wikis. Dank ihres freien und offenen Charakters können Communitys ihre eigenen Wissensplattformen aufbauen, die Software an ihre Bedürfnisse anpassen und die Kontrolle über die von ihnen erstellten Informationen behalten.

Ich bin Mitbegründer und Leiter von Weird Gloop. Seit etwa 17 Jahren faszinieren mich Wikis, insbesondere Videospiel-Wikis. Heute liegt mein Schwerpunkt darauf, Videospiel-Wiki-Communitys dabei zu unterstützen, ihre Wikis so nützlich und so gut wie möglich zu gestalten.

Videospiele enthalten oft Informationen, die im Spiel selbst nicht erklärt werden. Das ist schon so, seit es Videospiele gibt. In den 1990er Jahren hat man sich vielleicht einen Strategie-Guide gekauft oder einfach einen Freund gefragt, wie man etwas im Spiel freischalten kann. Mit der Zeit wurde das Internet zum Ort, an dem Gamer*innen dieses Wissen austauschten, und Wikis entwickelten sich zu einer der besten Möglichkeiten, es zu organisieren.Nehmen wir zum Beispiel Minecraft. Ein großer Teil des Spiels dreht sich um das Herstellen von Gegenständen, doch ursprünglich erklärte das Spiel nicht jedes Rezept oder jede Spielmechanik besonders gut. Die Gamer*innen fanden diese Dinge selbst heraus, entdeckten, wie das Spiel funktionierte, und schrieben dieses Wissen auf, damit andere davon profitieren konnten.

Für Spiele wie Minecraft oder RuneScape sind Wikis zu einem wesentlichen Bestandteil des Spielerlebnisses geworden. Sie enthalten alles von grundlegenden Informationen über Datenobjekte und Charaktere bis hin zu detaillierten Strategien für ein effizientes Spiel. In manchen Fällen ist das Wiki für die Gamer*innen fast genauso wichtig wie das Spiel selbst.

Es ist extrem groß und überraschend komplex, obwohl die verschiedenen Communitys nur lose miteinander verbunden sind. Insgesamt verzeichnen Videospiel-Wikis jeden Monat Milliarden von Seitenaufrufen – was in etwa dem Umfang der englischen Wikipedia entspricht.

Die dort gepflegten Informationen reichen von grundlegenden Spieldaten, wie beispielsweise allen Datenobjekten in einem Spiel und wie man sie erhält, bis hin zu detaillierten Strategien und Erklärungen der Spielmechaniken. MediaWiki eignet sich hierfür besonders gut, da es flexibel genug ist, all diese unterschiedlichen Arten von Wissen zu integrieren.

Wenn Videospiel-Wikis plötzlich verschwinden würden, gäbe es meiner Meinung nach einen erheblichen Rückgang der Zahl der Spieler*innen – sie haben sich sehr daran gewöhnt, dass diese Informationen in einer übersichtlichen, von der Community gepflegten Form zur Verfügung stehen.

Weird Gloop begann mit dem RuneScape-Wiki. Ich war seit 2009 an dem Wiki beteiligt, als es noch auf Wikia (heute: Fandom) gehostet wurde, und 2018 hatten wir die Möglichkeit, es mit etwas Unterstützung des Spieleentwicklers auf ein unabhängiges Hosting umzuziehen.

Wir wollten eine Lösung ohne Werbung und vor allem mit voller Kontrolle über die Technik und das Wiki selbst. Mit der Zeit wurde uns klar, dass wir das Gelernte auch nutzen konnten, um anderen großartigen Wiki-Communitys zu helfen, unabhängig zu werden.Heute ist Weird Gloop ein Wiki-Host für unabhängige und offizielle Videospiel-Wikis. Ich stelle uns als eine Art Reiseadapter zwischen den Wiki-Communitys und all den weniger spannenden Aspekten des Betriebs eines unabhängigen Wikis vor – der Zusammenarbeit mit Spielestudios, der technischen Infrastruktur und all den unternehmerischen Belangen –, damit sich die Communitys auf das konzentrieren können, was sie wirklich gut können: die Spiele zu dokumentieren, die sie lieben.

Der Name stammt aus dem RuneScape-Wiki selbst. RuneScape hat Zehntausende von Datenobjekten, und wir waren geradezu besessen davon, jeden einzelnen davon zu dokumentieren. Als ich etwa 15 war, fand ich heraus, wie man einen obskuren Gegenstand namens „Weird Gloop“ erhält, der seit Jahren im Spiel versteckt war. Ich fand es unglaublich cool, dass etwas, das Millionen von Menschen gespielt hatten, immer noch Dinge enthalten konnte, die noch niemand entdeckt hatte. „Weird Gloop“ wurde zu einem Insider-Witz in unserer Community, und als wir einen Namen für das Unternehmen brauchten, war es die naheliegende Wahl. Es fühlte sich wie der perfekte Name für eine Organisation an, die sich um Menschen dreht, denen die ganz kleinen Details am Herzen liegen.

Ein offensichtlicher Grund ist die Werbung. Wenn das Ziel einer Plattform darin besteht, die Erträge aus Werbung zu maximieren, trifft sie möglicherweise Entscheidungen, die zwar gut für die Plattform, aber schlecht für die Wiki-Community oder ihre Leser*innen sind. Zu viele Anzeigen können dazu führen, dass Leser*innen das gesamte Erlebnis als unangenehm empfinden – und das kann auch dazu führen, dass sie weniger bereit sind, selbst Beiträge zu verfassen.

Das ist wichtig, denn Wikis funktionieren gerade deshalb, weil Leser*innen zu Beitragenden werden können. Jemand findet Informationen, liest sie, bemerkt, dass etwas fehlt oder falsch ist, und ergänzt sie. Wenn man das Leseerlebnis frustrierend gestaltet, erschwert man auch den Aufbau dieser Community.

Im Laufe der Zeit kamen Communitys wie die rund um Minecraft oder League of Legends zu demselben Schluss: Sie wollten mehr Kontrolle über ihre Wikis, doch der Ausstieg aus einer etablierten Plattform ist schwierig. Hier kommt Weird Gloop ins Spiel.

Derzeit hosten wir 17 Wikis, hauptsächlich für sehr große Spiele wie RuneScape, Minecraft, Subnautica oder Overwatch. Wir stellen die technische Infrastruktur bereit und kümmern uns um Dinge wie die Migration von Wikis von bestehenden Plattformen, die Wartung der Server und die Behebung technischer Probleme. Dabei ergeben sich erhebliche Skalierungseffekte: Sobald man die Tools und die Infrastruktur für das Hosting eines großen Wikis aufgebaut hat, wird das Hosting des nächsten wesentlich einfacher.

Unsere Beziehung zu den Communitys ist sehr kooperativ. Wir haben zwar vielleicht Vorstellungen davon, wie ein Wiki gut funktionieren sollte, aber wir schreiben den Communitys nicht vor, was sie zu tun haben. Das Spiel und seine Inhalte gehören ihnen. Wir stellen die Infrastruktur und den Support bereit und halten uns ansonsten im Hintergrund.

Das Wichtigste ist, wie einfach es für jemanden ist, einen kleinen Beitrag zu leisten. Die meisten Menschen, die schließlich zu aktiven Beitragenden an einem Wiki werden, hatten zu Beginn nicht vor, jahrelang an einem Wiki zu arbeiten. Sie haben einen Tippfehler entdeckt, auf „Bearbeiten“ geklickt, ihn korrigiert und festgestellt: „Das hat irgendwie Spaß gemacht.“ Dann haben sie es erneut gemacht.

MediaWiki ist besonders gut darin, die Hürden für solche ersten Beiträge abzubauen. Es bietet einen einfachen Weg vom Lesenden zur Autor*in, und genau das ist es letztendlich, was Wikis funktionieren lässt.

Außerdem ist es eine sehr flexible Art, Informationen zu organisieren. Für mich ist jedoch nicht nur entscheidend, wie MediaWiki den Lesenden Informationen präsentiert, sondern vor allem, wie gut es den Menschen ermöglicht, zu diesen Informationen beizutragen.

Die Tatsache, dass es kostenlos ist, ist unglaublich wichtig. Viele Menschen, die Videospiel-Wikis ins Leben rufen, sind keine Profis. Es handelt sich vielleicht um Teenager, die einfach ein bestimmtes Spiel lieben und darüber berichten möchten. Müssten sie eine Softwarelizenz kaufen oder ihre eigene Plattform aufbauen, gäbe es viele dieser Wikis gar nicht erst.

Open Source ist ebenso wichtig, weil es MediaWiki anpassungsfähig macht. Videospiel-Wikis enthalten eine riesige Menge an strukturierten Informationen, und die Basissoftware ist nicht unbedingt darauf ausgelegt, jeden möglichen Anwendungsfall abzudecken. Aber da es sich um Open Source handelt, können Nutzer*innen Erweiterungen entwickeln und die Software anpassen, um diese Probleme zu lösen.

Wir haben selbst eine Erweiterung für strukturierte Daten entwickelt, weil wir sie für die von uns gehosteten Wikis benötigten. Diese Art von Experimenten wäre in einem geschlossenen System schlichtweg nicht möglich.

Letztendlich kommt es darauf an, eine wirklich gute Community aufzubauen. Oft wird gefragt, was ein riesiges Wiki davor bewahrt, mutwillig beschädigt oder zerstört zu werden, wobei viele eine technische Antwort erwarten. Natürlich gibt es technische Hilfsmittel, aber die eigentliche Antwort lautet: Es gibt viele Menschen, denen das Projekt am Herzen liegt und die sich dafür einsetzen, dass es gut läuft.

Man muss gemeinsame Regeln und kulturelle Normen entwickeln, festlegen, wie Streitigkeiten beigelegt werden, entscheiden, wie Richtlinien erstellt und geändert werden, und sicherstellen, dass die Menschen an den richtigen Prioritäten arbeiten. All das ist genauso wichtig wie die Technologie. Die Menschen sind es, die das Wiki zum Laufen bringen. Die Technologie unterstützt sie dabei.

Es ist unglaublich wichtig zu verstehen, was Menschen dazu bewegt, zusammenzuarbeiten, einen Beitrag zu leisten und gemeinsam etwas aufzubauen. Wikimedia arbeitet in einem viel größeren Rahmen als wir, aber wir alle beschäftigen uns mit derselben grundlegenden Frage: Was motiviert Menschen dazu, ihre Zeit und ihr Wissen einzubringen?

Videospiel-Wikis bieten uns die Möglichkeit, schnell zu experimentieren. Wir können verschiedene Ansätze in unterschiedlichen Communitys ausprobieren und sehen, was funktioniert. Ich denke, die Gaming-Wiki-Community und die breitere Wikimedia-Bewegung könnten viel voneinander lernen, wenn es darum geht, wie kollaborative Wissensprojekte tatsächlich funktionieren.

Mein Rat ist einfach: Leg los! Je nach Wiki benötigst du möglicherweise ein Konto, aber du kannst nichts dauerhaft kaputtmachen. Jede Überarbeitung einer Seite wird gespeichert, wenn du also einen Fehler machst, kann jemand anderes ihn rückgängig machen.

Ich glaube, die Angst, etwas zu vermasseln, ist einer der Hauptgründe, warum sich viele Menschen nicht trauen, beizutragen. Die meisten, die anfangen, Wikis zu bearbeiten, machen anfangs Fehler. Das ist völlig in Ordnung. Du trägst trotzdem dazu bei, das gesamte Projekt ein kleines Stückchen in eine bessere Richtung zu bewegen – und genau so wachsen Wikis.

Was all diese Beispiele verbindet? Menschen schreiben, verbessern oder dokumentieren Artikel dort, wo sie gerade sind. Und manchmal entsteht das Wissen sogar aus dem Ort heraus: Wer etwas selbst gesehen, erforscht oder erlebt hat, kann es dokumentieren und mit anderen teilen. Der nächste ungewöhnliche Wikipedia-Arbeitsplatz könnte also überall sein. Vielleicht sogar bei dir.

Jahr für Jahr beteiligen sich Menschen auf der ganzen Welt an den „Wiki Loves“-Fotowettbewerben. Ob beeindruckende Architektur, schützenswerte Naturräume oder gelebte Traditionen – die eingereichten Aufnahmen dokumentieren die Vielfalt unseres kulturellen und Naturerbes. Das Engagement der Teilnehmenden leistet somit einen wichtigen Beitrag zur Bewahrung und Vermittlung von Wissen.

Die einzelnen Wettbewerbe setzen dabei unterschiedliche Schwerpunkte:

• Wiki Loves Monuments konzentriert sich auf Kultur- und Baudenkmäler,
• Wiki Loves Earth widmet sich den Naturlandschaften und Schutzgebieten,
• Wiki Loves Folklore rückt wiederum Bräuche, Feste und kulturelle Traditionen ins Bild.

Alle Fotos werden unter einer freien Lizenz auf Wikimedia Commons veröffentlicht und finden ihren Weg in zahlreiche Wikipedia-Artikel und weitere Wikimedia-Projekte.

Wiki Loves Monuments (WLM) ist der größte und älteste Fotowettbewerb der Wiki-Community. Im Mittelpunkt stehen Fotos von Kultur- und Baudenkmälern – von Schlössern über Kirchen bis hin zu Brücken und Monumenten. Allein im vergangenen Jahr haben sich 57 Länder mit über 230.000 Fotos unter freier Lizenz an dem Wettbewerb beteiligt.

Die aktuelle Ausgabe ist am 1. September 2026 gestartet. Neben dem regulären Wettbewerb wird in diesem Jahr der Sonderpreis „Gastronomie und Essen“ für die drei besten Fotos von Kulturdenkmalen, die Gastronomiegebäude zeigen, verliehen. Außerdem gibt es einen weiteren Sonderpreis für Scans alter Aufnahmen.

Alle Details zum Mitmachen und den Wettbewerbsregeln gibt es hier.

Wiki Loves Earth (WLE) ist ein weltweit ausgerichteter Fotowettbewerb, der den Fokus auf den Erhalt und die visuelle Erfassung des Natur- und Landschaftserbes legt. Ziel des Wettbewerbs ist es, das öffentliche Bewusstsein für die Bedeutung von Schutzgebieten und Naturdenkmälern zu stärken und gleichzeitig die frei zugängliche, umfassende Bildsammlung auf Wikimedia Commons zu erweitern.

Für den deutschen Wiki Loves Earth Wettbewerb wurden in diesem Jahr über 10.000 Fotos hochgeladen, aufgeteilt in die zwei Wettbewerbskategorien „Landschaftsaufnahmen“ und „Detailaufnahmen“. Zusätzlich wird jährlich einen Sonderpreis vergeben. Im Jahr 2026 wurde dieser an drei Fotos zum Thema Stadtnatur verliehen.

Natur findet sich nicht nur in der freien Landschaft, auch in dicht besiedelten Städten leben unzählige Pflanzen und Tiere. Genau diese Interaktion zwischen Mensch und Natur soll der Sonderpreis 2026 dokumentieren.

Aus diesem Grund galt die Beschränkung auf Motive in Schutzgebieten für die teilnehmenden Fotos ausnahmsweise nicht.

Bei Wiki Loves Folklore (WLF) handelt es sich um den jüngsten der drei großen Fotowettbewerbe. Seit 2018 findet er jährlich vom 1. Februar bis 31. März statt und fast 10.000 Ehrenamtliche aus knapp 200 Ländern haben im Laufe der Jahre teilgenommen und rund 208.000 Bilder und Videos beigesteuert. Im Fokus stehen hier lebende und gelebte Traditionen der Teilnehmerländer, also Feste, Tänze, Bräuche, Küche, Trachten, Märchen und vieles mehr.

In diesem Jahr geben die internationalen Gewinnerbilder besondere Einblicke in die Kultur Asiens.

Aus Deutschland wurden in diesem Jahr insgesamt rund 3800 Fotos beigesteuert. Hier sind die drei Gewinnerbilder von Wiki Loves Folklore Deutschland.

Mit dem Wettbewerb „Picture of the Year“ werden seit inzwischen zwanzig Jahren außergewöhnliche Fotografien auf Wikimedia Commons ausgezeichnet. Die jährliche Auswahl würdigt Bilder, die durch ihre Qualität, Aussagekraft und ihren besonderen Beitrag zu den Wikimedia-Projekten hervorstechen.

Der Wettbewerb findet in zwei Abstimmungsrunden statt: In der ersten Runde können Teilnehmende beliebig viele Bilder auswählen. In der anschließenden Finalrunde ist die Abstimmung auf bis zu fünf Favoriten begrenzt, wobei jede Stimme gleich gewichtet wird.

Stimmberechtigt sind registrierte Wikimedia Commons-Beitragende, die vor dem 1. Januar 2026 angemeldet waren und mindestens 75 Bearbeitungen in Wikimedia-Projekten vorweisen können.

Games sind längst mehr als Unterhaltung: Sie prägen Kulturen, führen so Communitys und beeinflussen zunehmend, wie wir lernen, arbeiten und miteinander interagieren. Trotzdem ist das Wissen über viele Spiele erstaunlich vergänglich. Server werden abgeschaltet, Unternehmen verschwinden und ganze Spielekataloge können aus dem öffentlichen Gedächtnis verschwinden.

Wie können wir Games als Teil unseres kulturellen Erbes bewahren – und was können wir aus ihrer wachsenden Bedeutung für unsere Gesellschaft lernen? Mit diesen Fragen beschäftigt sich Alan Ang, Senior Partner Manager bei Wikimedia Deutschland, in seinem Vortrag „Playable Pasts, Gamified Futures: Preserving Games and Understanding Their Impact on Society“ in diesem Jahr erstmals beim gamescom congress in Köln.

Der gamescom congress ist ein Side Event der gamescom, dem größten Games-Event der Welt. Der congress bringt ein interdisziplinäres Fachpublikum aus der Games-Branche, Wirtschaft, Politik, Wissenschaft und Zivilgesellschaft zusammen. Im Mittelpunkt steht dabei die Frage, wie Technologien und Prinzipien aus der Games-Welt Innovationen in ganz unterschiedlichen gesellschaftlichen Bereichen voranbringen können.

In seinem Vortrag verbindet Alan Ang zwei Perspektiven: Wie können wir Games als Teil unseres kulturellen Erbes bewahren – und wie können wir besser verstehen, welchen Einfluss sie auf unsere Gesellschaft haben?

Um Spiele langfristig zu bewahren, reicht es nicht, einzelne Titel zu archivieren. Auch Entwickler*innen, Publisher, Plattformen, Technologien und die Beziehungen zwischen ihnen erzählen etwas über die Geschichte der Games. Offene Wissensstrukturen wie Wikidata und Wikibase können dabei helfen, dieses komplexe Ökosystem zu dokumentieren, miteinander zu verknüpfen und langfristig zugänglich zu machen.

Denn Freies Wissen bedeutet nicht nur, Informationen zugänglich zu machen, sondern auch, Wissen dauerhaft zu erhalten und Zusammenhänge sichtbar zu machen. Gerade bei Games ist das relevant, weil ihre Geschichte aus sehr vielen miteinander verbundenen Bestandteilen besteht – von einzelnen Titeln und ihren Entwickler*innen über Technologien und Plattformen bis hin zu den Communitys, die sie über Jahre hinweg geprägt haben und mit weiterentwickeln.

Games prägen längst nicht mehr nur unsere Freizeit. Spielprinzipien wie Feedback, Belohnung und spielerische Beteiligung finden zunehmend in Bildung, Arbeit und digitalen Services Anwendung. Alan Ang wirft einen Blick auf die Chancen und Risiken dieser Entwicklung – und darauf, welche Rolle offene Wissensdatenbanken dabei spielen können.

Wir freuen uns sehr, am 27. August erstmals beim gamescom congress dabei zu sein und mit diesem für uns wichtigen Thema den Blick darauf zu richten, wie wir Games bewahren und zugleich besser verstehen können.

Unter dem Motto „Liberté, Équité, Fiabilité“ (Freiheit, Gleichheit, Verlässlichkeit) kamen 1.250 Menschen aus der Wikimedia Bewegung in der französischen Hauptstadt zusammen. Weitere 2.000 Teilnehmende waren online dabei. Fünf Tage lang ging es um die Frage: Wie können wir gemeinsam den freien Zugang zu Wissen stärken – und dabei soviel Spaß wie möglich haben?

Wenn es nach Audrey Tang, der ehemaligen taiwanesischen Digitalministerin und Entwicklerin für freie Software geht, lautet die Antwort ganz klar: Nein! „Don’t let it be a race. Wikipedia never tried to win.“ Es geht nicht ums Gewinnen, sondern um Teilhabe an verlässlichem Wissen für alle.

Unterdessen plädierte Jan-David Franke von Wikimedia Deutschland in seinem Lightning-Talk dafür, Wikipedia als „öffentlichen digitalen Luxus“ zu sehen. Seine Argumentation inspiriert dazu, die Wikimedia-Projekte als Gegenentwurf zu den digitalen Produkten und KI-Anwendungen der großen Tech-Konzerne zu begreifen. Ein Gegenentwurf, der den Weg zu einem menschenfreundlichen und offenen Internet für alle aufzeigt.

Zur Aufzeichnung des Lightning-Talks:

Lane Becker von Wikimedia Enterprise wies darauf hin, dass die Wikipedia in Zeiten von vermehrter KI-Nutzung viele Alleinstellungsmerkmale hat: Sie steht für Genauigkeit, Nachvollziehbarkeit und Differenziertheit sowie für all das Menschliche, was eine Maschine, die in erster Linie aus Textmengen Mittelwerte errechnet, nicht kann.

Generative KI ist nicht nur unfähig, Wissen zu erzeugen. Sie hat auch das Potenzial, das globale Gefälle beim Zugang zu Wissen zu verstärken. Das zeigten auf der Wikimania die Sozialwissenschaftlerin Anwesha Chakraborty und die Neurowissenschaftlerin und Wikipedianerin Netha Hussain. Beide haben Wikipedia-Aktive zu ihren Erfahrungen mit generativer KI befragt. Die Sprachen der Befragten: Bangla, Englisch, Malayalam, Italienisch, Schwedisch und Telugu.

Alle Befragten berichteten von den bekannten Problemen: Chatbots präsentierten ihnen Unwahrheiten als Fakten sowie erfundene Quellen. Vor allem diejenigen, die sogenannte kleinere Sprachen sprechen, waren zudem mit weiteren Auffälligkeiten konfrontiert. Dazu gehörten Antworten mit einem Satzbau, der „lächerlich“ falsch war. Regelmäßig scheiterten die KI-Anwendungen an den kulturellen Charakteristika der Sprache. Einige berichteten sogar, dass die Künstliche Intelligenz Wörter erfand, die es in ihrer Sprachen gar nicht gibt.

Der Grund: Die Trainingsdatenbasis ist vergleichsweise klein und KI-Unternehmen investieren vor allem in generative Modelle in Sprachen wie Englisch oder Deutsch. Das absurde daran: Telugu wird von über 80 Millionen und Malayalam von rund 35 Millionen Menschen gesprochen.

Wenngleich generative KI kein Wissen erzeugen kann, stand bei der Wikimania immer wieder die Frage im Raum: Können wir uns KI-gestützte Werkzeuge zunutze machen? Die Antwort darauf muss natürlich jede Wikipedia-Community für sich selbst finden. Wenn es um das Schreiben von enzyklopädischen Artikeln geht, sind generative KI-Anwendungen nicht geeignet. Werkzeuge, in denen unterschiedliche Formen von KI zum Einsatz kommen, könnten Ehrenamtliche jedoch künftig bei anderen Aufgaben unterstützen – etwa beim Aufspüren von Vandalismus, Formfehlern oder veralteten Inhalten sowie bei Übersetzungen und beim Erkennen von Texten, die mit generativer KI erstellt wurden.

Wichtig dabei: KI-Anwendungen könnten Assistenten sein, aber Autor*in bleibt der Mensch. Denn nur Menschen können Hinweise von KI überprüfen, kritisch hinterfragen und im Zweifel über Inhalte diskutieren und Entscheidungen gemäß der Wikipedia-Prinzipien treffen.

Die Wikimania Team Challenge brachte über 200 Wikimania-Teilnehmende aus verschiedenen Wikimedia-Projekten zusammen. Das Ziel: In 17 Teams entwickeln sie Ideen für Werkzeuge, mit denen verschiedene Herausforderungen in Wikipedia, Wikimedia Commons oder Wikidata angegangen werden könnten. Dabei ging es unter anderem um das Aufspüren von veralteten Inhalten oder das Aktualisieren und Reparieren von Quellenangaben. Auch zur Frage, wie Wikipedia multimedialer oder das Bearbeiten spielerischer werden kann, wurde experimentiert.

Diese Frage stand auf der Wikimania im Rahmen der Team-Challenge und in weiteren Workshops im Mittelpunkt. Denn das ist es, was Wikipedia so vertrauenswürdig macht: Die Inhalte sind mit Quellen belegt und werden von Menschen geprüft. Angesichts der Vielzahl von Artikeln eine Herkulesaufgabe. Deswegen entwickeln Wikipedianer*innen immer wieder Werkzeuge, die diese Arbeit erleichtern.

Eine mögliche Antwort aus der Team Challenge lautet: CiteFix. Diese Erweiterung für die Wikipedia-Software MediaWiki kann einige fehlerhafte oder kaputte Quellenangaben in Artikeln aufspüren. Wenn Nutzende CiteFix installiert haben, leitet das Toll sie direkt zum Editor weiter und macht einen Vorschlag für die Korrektur – die Wikipedianer*innen dann annehmen oder ablehnen können. Das Tool wird aktuell weiterentwickelt.

Neugier und Wissensdurst, Genauigkeit und Verantwortungsbewusstsein, Idealismus und Großzügigkeit – das sind Eigenschaften, die viele Menschen mitbringen, die Wissen mit der Welt teilen. Bei der Wikimania zeigt sich: Herz und Humor gehören ebenso zur Grundausstattung von Wikipedianer*innen.

Bei jeder Wikimania werden die Wikimedians of the Year ausgezeichnet. Und die Laudatios haben es oft in sich. Denn wer 10, 15, 20 oder mehr Jahre in einem Wikimedia-Projekt aktiv ist, hat in dieser Zeit oft viele Freunde gefunden, die begeisterte und emotionale Lobreden auf die Ausgezeichneten hielten.

Ohne Musik wäre keine Wikipedia-Feier denkbar. Dafür sorgen seit Jahren schon das WikiOrchestra und der WikiChoir. In diesem Jahr, ganz im Sinne der französischen Gastgebenden, mit klassischer französischer Musik. Und dann gab es noch eine Weltpremiere! Zur Melodie von „Oh, Champs-Élysées“ führten Orchester und Chor erstmals das Lied „Oh, Wikipedia“ auf.

Wissen ist zwar menschlich, aber die Aktiven der Wikimedia-Bewegung besitzen eine unerschöpfliche Kreativität, wenn es darum geht, nicht-menschliche Maskottchen zu erfinden. Zwei davon waren auf der Wikimania zu Gast. Baby Globe, das Maskottchen zum 25. Geburtstag der Wikipedia, war eines der beliebtesten Fotomotive bei der Konferenz.

Aber Baby Globe war nicht allein. Auch Moppy the Mop trieb sich in den Hallen der Cité des sciences et de l’industrie herum. Das Maskottchen der sogenannten „User with extended rights“ wurde bei der Wikimania 2025 in Nairobi zum Leben erweckt. Benutzer mit erweiterten Rechten sind Administrator*innen und andere Ehrenamtliche, die besondere Aufgaben in den Wikimedia-Projekten wahrnehmen. Die Werkzeuge, die solchen Benutzer*innen zum virtuellen Aufräumen und Saubermachen zur Verfügung stehen, werden oft mit dem Mop eines Hausmeisters verglichen.

Die Wikimania 2026 in Paris endete mit einem Ausblick in die Zukunft. 2027 wird sie Wikimania in Santiago, Chile stattfinden. Der Staffelstab wurde bereits in Paris übergeben.

Welche Themen die Menschen im deutschsprachigen Raum besonders beschäftigt, lesen sie in der Wikipedia nach. Im Juli 2026 wurden folgende Artikel besonders häufig aufgerufen:

Die Idee entstand 2012: Nach einem Besuch des Wacken Open Airs stellte ein Wikipedianer fest, dass es für viele zeitgenössische Musikerinnen und Musiker kaum frei nutzbare Fotos für die Wikipedia gab. Das sollte sich im nächsten Jahr ändern: Warum nicht selbst Fotos machen? Ein Team aus der Community machte sich daran, Akkreditierungen für Konzerte und Festivals zu organisieren – und macht das bis heute. Wikimedia Deutschland und Wikimedia Österreich sagten die Förderung zu und stellen seitdem professionelle Kameratechnik zur Verfügung. 2013 ging der Festivalsommer schließlich an den Start – und war ein voller Erfolg: Schon im ersten Jahr luden die Ehrenamtlichen auf insgesamt 73 Veranstaltungen 14.176 Fotos auf Commons hoch.

Seitdem haben bereits über 50 ehrenamtliche Fotografinnen und Fotografen Konzerte, Festivals und viele weitere Veranstaltungen für Wikimedia Commons fotografiert. Die Bilder illustrieren Wikipedia-Artikel und verwandte Projekte wie Wikiquote oder Wiktionary insgesamt 55.770 mal in etlichen Sprachen. So helfen sie dabei, bestehende Inhalte zu erweitern oder neue Inhalte überhaupt erst möglich zu machen. Von 2013 bis heute sind bereits 388.483 Bilder im Rahmen des Festivalsommers entstanden. Laut Projektseite kommen 80 neue Artikel in der deutschsprachigen Wikipedia dazu.

Stefan Bollmann ist seit 2007 in der Wikipedia aktiv und hat im Rahmen des Festivalsommers bereits über 80 Mal fotografiert. Besondere Momente verbindet er dabei vor allem mit der Berliner Rockband Knorkator.

Mitmachen können alle, die im besten Fall schon erste Erfahrungen in Wikimedia Commons oder Wikipedia gesammelt haben, sich für Konzert- und Veranstaltungsfotografie begeistern und Spaß daran haben, mit  ihren Bildern und ihrem Wissen zur Wikipedia und Wikimedia Commons beizutragen.

Wer Lust hat mitzumachen, bisher aber noch nicht in den Wiki-Projekten aktiv ist, findet hier eine ganze Palette an Angeboten für den Einstieg in die Wikipedia.

Wie praktisch wäre es, wenn Informationen über Unternehmen, Organisationen oder Lieferketten nicht auf unzählige Datenbanken verteilt wären, sondern sich einfach miteinander verbinden ließen? Wer Daten heute recherchiert, muss häufig verschiedene Quellen durchsuchen und Informationen mühsam zusammenführen. Werden offene Daten miteinander verknüpft, entstehen neue Zusammenhänge, die Informationen werden leichter auffindbar und können in ganz unterschiedlichen Kontexten wiederverwendet werden.

Genau daran arbeitet das Global Open Data Integration Network (GODIN). Das internationale Netzwerk bringt Organisationen zusammen, die offene Daten veröffentlichen oder offene Datenstandards entwickeln. Gemeinsam möchten sie die Interoperabilität offener Daten verbessern und so Transparenz, Zusammenarbeit und Entwicklung fördern.

Neben Wikimedia Deutschland begrüßt GODIN auch Open Supply Hub und Wikirate International  als neue Mitglieder, die unterschiedliche Perspektiven und Datenbestände in das Netzwerk einbringen.

GODIN wurde gemeinsam von der Global Legal Entity Identifier Foundation (GLEIF) und Open Ownership ins Leben gerufen. Innerhalb des Netzwerks übernimmt GLEIF eine federführende Rolle bei der Koordination und Weiterentwicklung der Initiative. Gleichzeitig bringen alle Mitglieder ihre eigene Expertise und Perspektive ein, um gemeinsam die Verbindung offener Daten weltweit voranzubringen.

GLEIF ist eine gemeinnützige Organisation, die gegründet wurde, um die Implementierung und Nutzung des Legal Entity Identifier (LEI) und seiner digitalisierten Version, dem kryptografisch verifizierbaren LEI (vLEI), zu unterstützen. Der LEI ist eine weltweit eindeutige Kennung für Organisationen und hilft dabei, Informationen aus verschiedenen Quellen zuverlässig derselben Organisation zuzuordnen. Dadurch können Daten besser miteinander verbunden und vertrauenswürdiger genutzt werden.

Open Ownership setzt sich weltweit für mehr Transparenz bei Eigentums- und Beteiligungsstrukturen von Unternehmen ein. Die Organisation entwickelt offene Ansätze und Standards, um Informationen darüber zugänglich und nutzbar zu machen, wem Unternehmen gehören oder wer Kontrolle über sie ausübt.

Wikimedia Deutschland initiierte und entwickelt Wikidata, einen der weltweit größten offenen Wissensgraphen. Über aktuell 220 Millionen strukturierter Einträge bilden dort ein Netzwerk miteinander verknüpfter Informationen und schaffen die Datengrundlage für Wikipedia sowie zahlreiche Anwendungen, Forschungsprojekte und digitale Dienste. Auch treiben wir mit Wikibase, der Software hinter Wikidata, das Konzept von Linked Open Data (LOD) voran, mit dem wir eine Seite des Internets fördern, die dem Gemeinwohl und der Zukunft der Menschen dient.

Die Erfahrungen aus Wikidata und Wikibase möchten wir künftig auch bei GODIN einbringen. Denn Daten werden besonders wertvoll, wenn sie über Organisations- und Plattformgrenzen hinweg sinnvoll miteinander verbunden werden können. Unser Beitritt steht deshalb vor allem für den Wunsch, gemeinsam an einer offenen, vernetzten und nachhaltigen Datenlandschaft zu arbeiten.

Die drei neuen Mitglieder ergänzen GODIN auf unterschiedliche Weise.

Wikimedia Deutschland bringt neben seiner Expertise im Bereich strukturierter Wissensdaten, Wissensgraphen auch die enge Zusammenarbeit mit einer internationalen Community ein . Open Supply Hub trägt dazu bei, Lieferketten transparenter zu machen, indem Produktionsstandorte weltweit offen dokumentiert werden. Wikirate International sammelt und veröffentlicht Daten zur sozialen und ökologischen Verantwortung von Unternehmen und unterstützt damit eine bessere Vergleichbarkeit von Nachhaltigkeitsinformationen.

Gemeinsam zeigen wir, wie vielfältig offene Daten sind – und welchen Mehrwert sie schaffen können, wenn sie miteinander verknüpft werden.

Das war vor ziemlich genau 20 Jahren. Wikipedia war damals noch gar nicht so bekannt. Ich habe den Film „Die Verurteilten“ geschaut, zu dem ich etwas wissen wollte, googelte und stieß auf den Wikipedia-Eintrag. Darin fand ich ein Detail, das nicht stimmte und habe es einfach geändert. Das war mein erster Edit. Ich dachte: Was passiert jetzt? Bricht die Hölle los? Es ist aber gar nichts passiert (lacht)! Die Änderung blieb, und ich dachte: Das ist ja cool!

Ich habe nicht sofort große Artikel geschrieben, aber immer mal wieder Kleinigkeiten korrigiert oder erweitert – und irgendwann stellte ich fest: Die Wikipedia-Community veranstaltet auch Fotoworkshops. Gehe ich da doch einfach mal hin! Darüber kam ich zur Fotografie. Ich hatte damals nur Hosentaschen-Knipser, aber mein Interesse war geweckt. Ich fing an, Bilder auf Wikimedia Commons hochzuladen und in Wikipedia-Artikel einzubinden. Daraus wurde dann eine richtige Leidenschaft.

Um die 50.000 müssten es sein. Rund 1300 davon wurden von der Community als sogenannte „Qualitätsbilder“ ausgezeichnet. Das sind Bilder, die bestimmte Qualitätsstandards erfüllen und für die Wikimedia-Projekte nützlich sind. Dazu kommen ca. 20 „Exzellente Bilder“, die von Commons-Usern als die hochwertigsten auf der Seite gewählt werden – was mich natürlich sehr freut!

Tatsächlich Denkmäler. Damals, 2011, fand die erste deutschsprachige Ausgabe des Wettbewerbs Wiki Loves Monuments statt. Zusammen mit anderen Ehrenamtlichen bin ich fünf Tage lang durch Mittelhessen gezogen und habe Schlösser und Burgen fotografiert. Hinterher konnte ich dann einigermaßen fotografieren. Und ich fühlte mich noch mehr als Teil der Community. Ich war bereits ein Jahr vorher bei der ersten Skillshare in Lüneburg dabei, dem Vorläufer der WikiCon, die dann unter diesem Namen zum ersten Mal 2011 stattfand. Die habe ich auch besucht – und seitdem keine WikiCon verpasst.

Heute posten viele ihre Bilder auf Instagram oder anderen Kanälen, aber zu der Zeit, als ich anfing, hat man sich Fotos meist nur selbst angeschaut, sich darüber gefreut – und dann war’s das. Das fand ich schade. Deswegen fing ich an, sie bei Wikimedia Commons hochzuladen. Ich fand es auch einfach schön, wenn Wikipedia-Artikel Bilder bekamen und dadurch anschaulicher und lebendiger wurden. Egal, ob es um Schauspieler, Politiker, Sportler oder andere Persönlichkeiten geht – wenn man einen Artikel aufruft, möchte man doch einfach wissen, wie dieser Mensch aussieht. Es ist teilweise heute noch so, dass ich in Artikel das erste Bild einsetze, gerade im Sportbereich.

Das kam mit der Zeit. Wenn man so viele Jahre lang fotografiert, wird man automatisch besser, das ist ja hauptsächlich eine Frage von Erfahrung. Ich hatte beruflich lange Zeit befristete Arbeitsverträge, dachte dann an irgendeinem Punkt: jetzt versuchst du es mal mit der Selbstständigkeit – und bin dann tatsächlich professioneller Fotograf geworden. Komplett als Autodidakt. Klar habe ich Bücher gelesen und bei Workshops einiges gelernt. Aber im Prinzip geht es beim Fotografieren vor allem ums Machen. Man muss sich langsam ranarbeiten.

Klein anfangen. Im Sportbereich habe ich zum Beispiel mit Frauenfußball begonnen. Heutzutage ist auch da die Konkurrenz größer, aber man kann immer noch in einer der unteren Ligen einsteigen. Und wenn man das eine Weile gemacht hat, geht man eben eine Liga höher. Das war jedenfalls mein Weg. Im Wintersportbereich fing ich damit an, Rodelwettkämpfe zu fotografieren. Wenn man erstmal ein paar gute Fotos vorzeigen kann, öffnen sich in der Regel weitere Türen. Beim Motorsport war es genauso. Ich fing mit Motorradrennen am Schleizer Dreieck an, habe es dann zur DTM geschafft, später zur Formel E – und schließlich eine Akkreditierung für die Formel 1 bekommen.

Mich hat Fußball eigentlich nie interessiert. Aber dann fand 2011 die WM der Frauen in Deutschland statt, ich war live beim Eröffnungsspiel im Berliner Olympiastadion dabei. Das fand ich cool. Danach habe ich um die Ecke von meinem Wohnort Erfurt, in Jena, ein Spiel der Frauen-Bundesliga besucht. Erstmal nur als Zuschauer. Ich dachte: Mal sehen, ob ich mit der Kamera reinkomme. Das war überhaupt kein Problem, ich konnte von der Tribüne aus in Ruhe meine Fotos machen. Dann fragte ich, ob ich vom Spielfeldrand Fotos für Wikipedia machen darf. Und es hieß nur: Klar, mach doch.

Es kommt drauf an. Für die Fußball-Champions League der Männer dürfte es schwierig werden. Aber zum Beispiel im Bereich Volleyball oder Basketball der Frauen sollte das kein Problem sein. Ich habe selbst eine Zeitlang die Basketball-Bundesliga der Frauen fotografiert – da war ich teilweise der einzige Pressevertreter. Auch in der Wikipedia oder auf Commons gab es dazu nichts. Diese Ungleichheit zwischen den Geschlechtern in Bezug auf die Aufmerksamkeit ist gerade im Sport schon krass. Der Wikipedia wird ja oft ein Gender-Gap vorgeworfen. Aber die Wurzeln des Problems liegen im echten Leben.

Bei einem Pressefoto geht es meist um Actionszenen, für einen Personen-Artikel in der Wikipedia ist ein Portrait besser. Mir kommt das entgegen, weil ich sowieso am liebsten Porträtfotos mache. Ich gehe oft nach Sportveranstaltungen noch zu den Pressekonferenzen und lichte da die Menschen aus der Nähe ab. Ohne Helm oder Visier (lacht). Manchmal schreibe ich Leute auch direkt an, ob ich mit ihnen Fotos machen kann – wie zuletzt beispielsweise die Rennfahrerin Sophia Flörsch.

Fotos von Siegerehrungen oder Jubeltrauben direkt nach einem Sieg finde ich am schönsten. Wenn Sportlerinnen oder Sportler eine Medaille umgehängt bekommen oder einen Pokal in die Höhe stemmen – das sind schon tolle Momente. Oder wenn ein Rennfahrer wie Pascal Wehrlein auf dem Podium seine kleine Tochter auf dem Arm hat – das war ein süßer Moment.

Einfach machen. Klingt simpel, ist es auch (lacht). Schauen, was andere machen, sie fragen, wie sie es machen, vielleicht zu einem Treffen von Wikipedianern gehen oder an einer GLAM-Veranstaltung teilnehmen. Da sind auch immer Ehrenamtliche dabei, die fotografieren und gerne Tipps geben.

Es ist immer gut, Menschen ganz offen anzusprechen. Sagen, warum man die Fotos machen will und dass sie für die Wikipedia gedacht sind. Die Allermeisten reagieren darauf sehr positiv. Dann entsteht auch ein besseres Bild, als würde man heimlich aus der fünften Reihe jemanden fotografieren. Man sollte generell keine Fotos hochladen, auf denen Leute unvorteilhaft aussehen.

Im Juni 2026 wurden folgende Wikipedia-Artikel besonders häufig aufgerufen:

Zu verstehen, wer politische Macht ausübt und wie Rollen, Institutionen und Einzelpersonen miteinander verbunden sind, ist für jede funktionierende Demokratie von grundlegender Bedeutung. In der Praxis sind diese Informationen jedoch oft fragmentiert, uneinheitlich und schwer zu finden, insbesondere über Länder- und Systemgrenzen hinweg.

Mit „EveryPolitician“ will die Organisation OpenSanctions dies ändern. Das Projekt zielt darauf ab, einen globalen, strukturierten Datensatz politischer Amtsträger aufzubauen – von Regierungschef*innen und Gesetzgeber*innen bis hin zu Richter*innen und vielen mehr. Mit aktuell über 720.000 Einträgen schafft die Datenbank eine Grundlage für Transparenz, Forschung und Rechenschaftspflicht. Unter Nutzung von Wikidata verknüpft sie verstreute öffentliche Daten zu einem kohärenten, abfragbaren Wissensgraphen.

Die heutige Version von „EveryPolitician“ entstand aus einem früheren Projekt der britischen gemeinnützigen Organisation mySociety. Es basierte auf der einfachen Idee, genaue und aktuelle Daten zu allen politischen Amtsträger*innen weltweit zu sammeln und diese in einem einheitlichen, kostenlosen und barrierefreien Format öffentlich bereitzustellen. Die frühe Version von „EveryPolitician“ wurde 2019 eingestellt, da die enorme Aufgabe, aktuelle Parlamentsdaten zu sammeln, im Rahmen einer durch Fördermittel finanzierten Organisation nicht aufrechterhalten werden konnte.

OpenSanctions hat das Projekt dann Anfang dieses Jahres übernommen, und wir bleiben der ursprünglichen Vision von mySociety treu, indem wir den Fokus auf die Community legen und die Mitwirkung der Nutzer*innen in den Vordergrund stellen. Das Projekt knüpft zudem eng an unsere Arbeit bei OpenSanctions an und bietet uns die Möglichkeit, unsere Daten zu politisch exponierten Personen (kurz: PEPs) zu erweitern und zu vertiefen, die von Finanzdienstleistungsunternehmen für Geldwäschebekämpfungsmaßnahmen (Anti-Money Laundering, kurz AML) genutzt werden.

Egal, wo auf der Welt wir leben: Politische Entscheidungen beeinflussen unser aller Leben. Zu wissen, wer diese Entscheidungen mitgestaltet und welche Personen Verantwortung tragen, sollte daher ein grundlegendes Recht aller Bürger*innen sein.

Der Zugang zu verlässlichen Daten über politische Amtstragende ist dafür ein wichtiger erster Schritt. Darüber hinaus möchten wir eine Datenbasis schaffen, die in der Praxis genutzt werden kann – etwa in der Korruptionsbekämpfung, bei der Verhinderung von Geldwäsche oder im investigativen Journalismus. Wir verstehen diese Arbeit als Teil eines größeren Ansatzes, Transparenz zu fördern und Strukturen für mehr Verantwortlichkeit im politischen Leben zu schaffen.

Ich denke, was das Projekt vor allem auszeichnet, ist die Tatsache, dass wir Daten aus so vielen verschiedenen Quellen zusammenführen und sie aufeinander abstimmen. Ein weiterer Punkt ist unsere Offenheit – es gibt zwar umfassendere Datensätze, doch diese sind oft kostenpflichtig und für Journalist*innen oder zivilgesellschaftliche Organisationen nicht unbedingt zugänglich. Bei „EveryPolitician“ sind alle Einträge auf unserer Website uneingeschränkt einsehbar, es gibt also keine Bezahlschranke oder Zugangsbarrieren.

Ein weiterer Punkt, der uns auszeichnet, ist, dass wir als Open-Source-Projekt in einer Branche agieren, in der ein solches Maß an Überprüfbarkeit nicht die Norm ist. Unsere Methodik ist öffentlich dokumentiert, und Compliance-Teams können jeden Datenpunkt in Prüf- und Analyseprozessen bis zu seiner ursprünglichen Quelle zurückverfolgen.

Alles verändert sich. Aus einzelnen, isolierten Quellen lässt sich nur begrenzt etwas ableiten, da sie oft nicht direkt vergleichbar sind. Im Grunde geht es um ein „Sprachproblem“: Es braucht ein gemeinsames Datenmodell, das die Struktur von Hunderten politischer Systeme sinnvoll abbildet – eine zentrale und spannende Herausforderung.

Wenn diese Datensätze bereinigt, dedupliziert und zu einem strukturierten, vernetzten Datensatz zusammengeführt werden, werden Muster und Anomalien sichtbar, die tiefere Analysen ermöglichen.

Die Erfassung politischer Daten weltweit ist eine Aufgabe, die die Kapazitäten eines einzelnen Entwicklerteams deutlich übersteigt. Wahlen finden regelmäßig statt, ebenso Kabinettsumbildungen, und je nach Land werden offizielle Informationen sehr unterschiedlich häufig und in unterschiedlicher Qualität aktualisiert.

In gewisser Weise sind politische Daten selbst politisch: Unterschiedliche Länder verwenden verschiedene Systeme, Begriffe und Klassifikationen für Ämter und Institutionen. Schon die Frage, wer überhaupt als politischer Amtstragender gilt, ist nicht einheitlich definiert. Diese unterschiedlichen Quellen und Rollen in ein gemeinsames Datenmodell zu überführen, erfordert daher viele Abwägungen – technisch anspruchsvoll und oft auch kontextabhängig.

Hinzu kommen systemische Verzerrungen: Bei der Erfassung politisch exponierter Personen (PEPs) sind Daten zu bekannten Politiker*innen in großen Ländern wie den USA oft sehr detailliert, während Informationen aus kleineren oder digital weniger gut dokumentierten Ländern häufig lückenhaft sind. Außerdem dominieren englischsprachige Quellen, und wohlhabendere Länder mit aktiveren zivilen Softwareentwickler*innen-Netzwerken verfügen in der Regel über mehr Ressourcen zur Datenerhebung und -pflege.

Eine einheitliche Lösung für all diese Herausforderungen gibt es nicht. Ein wichtiger erster Schritt ist jedoch, die Hürden für Beiträge aus der Community so niedrig wie möglich zu halten – etwa durch einfache Techniken, um neue Quellen hinzuzufügen. Unser Ansatz ist es, möglichst viel zu automatisieren und gleichzeitig Menschen weltweit zu ermöglichen, aktiv zur Verbesserung und Erweiterung der Daten beizutragen.

Im Moment erhalten wir viel Unterstützung aus der bestehenden Wikidata-Community und von OpenSanctions-Nutzenden – unser Ziel ist es aber nach und nach eine Community auf der ganzen Welt aufzubauen.

Das Abgleichen von Namen und Identitäten ist mehr als ein technisches Problem – in den Daten stecken kulturelle, sprachliche und rechtliche Uneindeutigkeiten, die berücksichtigt werden müssen. Bei „EveryPolitician“ geht es darum, aus unterschiedlichen Datenquellen verlässliche Verbindungen zwischen Personen und Organisationen herzustellen.

Dafür wird ein Verfahren namens Blocking eingesetzt, das effizient mögliche Übereinstimmungen zwischen Datensätzen identifiziert. Anschließend bewertet die Open-Source-Software „nomenklatura“ diese Kandidat*innen anhand verschiedener Merkmale, bereinigt uneinheitliche oder fehlerhafte Daten und hilft dabei, Verbindungen zwischen unterschiedlichen Datensätzen herzustellen. So können Informationen aus verschiedenen Quellen besser zusammengeführt und Zusammenhänge sichtbar gemacht werden. Ergänzend wird untersucht, wie Large Language Models (LLMs) diesen Matching-Prozess als zusätzliche Prüfebene unterstützen können.

Dem vorgelagert ist PoliLoom: unser LLM-basiertes Werkzeug, das darauf abzielt, unvollständige oder unstrukturierte Informationen zu erschließen und in strukturierte Daten in Wikidata zu überführen. Es extrahiert beispielsweise Informationen aus natürlichsprachigen Quellen wie Wikipedia-Artikeln, ergänzt sie bei Wikidata und macht sie damit für die weitere Verarbeitung nutzbar.

Auf dieser Basis werden passende Einträge und Kategorien vorgeschlagen, die anschließend von Menschen aus der Wikidata-Community geprüft, angenommen oder auch abgelehnt werden können.

Die beiden Teile greifen ineinander, erfüllen aber unterschiedliche Funktionen: PoliLoom sorgt dafür, dass Wissen aus unstrukturierten Quellen strukturiert verfügbar wird. Das Blocking- und Matching-System sorgt dafür, dass diese und andere strukturierte Daten über verschiedene Quellen hinweg zuverlässig miteinander verknüpft werden können.

Wikidata bietet eine Datenmenge und inhaltliche Breite, mit der kein einzelnes Entwicklerteam mithalten kann. Der community-sorientierte Ansatz und die kollaborative Arbeitsweise führen dazu, dass die Profile sehr detailliert sind: Sie gehen oft weit über grundlegende Informationen wie Geburtsdaten und politische Ämter hinaus und enthalten beispielsweise unterschiedliche Namensvarianten in Dutzenden von Schriftsystemen sowie Informationen zu familiären Beziehungen.

Ein weiterer entscheidender Vorteil von Wikidata ist, dass Einträge dank ihrer eindeutigen Identifikatoren nahezu vollständig von Duplikaten bereinigt sind. Dadurch können zum Beispiel auch alle sprachspezifischen Wikipedia-Artikel zu einem Thema mit demselben Wikidata-Eintrag verknüpft werden. Sie haben vielleicht gesehen, dass wir dieselben QID (Q-Identifikatoren) verwenden, um Personen, die in EveryPolitician auftauchen, eindeutig zuzuordnen.

Unser PoliLoom Tool, basiert zu 100 % auf Wikidata. Wir sind überzeugt, dass die Herausforderung, die internationale politische Landschaft abzubilden – mit Amtsinhaber*innen, die ständig wechseln –, nur mithilfe einer globalen Community begegnet werden kann. Wikidata bietet dafür eine hervorragende Grundlage: Es enthält bereits eine große Anzahl politischer Ämter und Politiker*innen und verfügt über eine starke Community.

Zur einfachen Nutzung von PoliLoom arbeiten wir direkt mit dem Wikidata-Login-System, sodass bestätigte Änderungen unter dem eigenen Benutzerkonto des jeweiligen Community Mitglieds zu Wikidata beigetragen werden kann. Anschließend fließen die Daten aus Wikidata zurück in die zentrale „EveryPolitician“-Datenbank. Wikidata ist das Rückgrat des gesamten Systems.

Die größten Herausforderungen bei den bestehenden Wikidata-Daten entstehen aus derselben Eigenschaft, die gleichzeitig eine ihrer größten Stärken ist: Menschen aus aller Welt tragen zu Wikidata bei. Dadurch werden Daten manchmal nicht  einheitlich modelliert. Die Art und Weise, wie Entitäten klassifiziert werden – und sogar Teile des gesamten Klassifikationssystems –, kann sich verändern. Das macht es anspruchsvoll, ein konsistentes System auf einer Datenbasis aufzubauen, die sich kontinuierlich weiterentwickelt.

Jedes Projekt, das das strukturierte Verständnis von Wissen verbessern möchte, kann davon profitieren, seinen jeweiligen Themenbereich in Wikidata abzubilden. Das Wikidata-Datenmodell ist bereits sehr detailliert, sodass Teams viel Zeit sparen, da sie ihre Datenstruktur nicht vollständig von Grund auf neu entwickeln müssen.

Dadurch entsteht bis zu einem gewissen Grad ein wechselseitiger Effekt: Die eigene Community trägt zur Erweiterung von Wikidata bei, während die bestehende Wikidata-Community gleichzeitig hilft, den jeweiligen Fachbereich strukturiert zu modellieren.

Unsere PEP-Daten werden derzeit hauptsächlich von Compliance-Teams über die OpenSanctions-Datenbank genutzt. Diese Daten sind zum Beispiel Bestandteil von Prozessen zur Identifizierung und Prüfung von Kund*innen (Know Your Customer, KYC) sowie zur Bekämpfung von Geldwäsche (Anti-Money Laundering, kurz: AML) und spielen eine wichtige Rolle bei der Aufdeckung und Verhinderung von Finanzkriminalität und Korruption.

Auch Journalist*innen, Wissenschaftler*innen und zivilgesellschaftliche Organisationen zeigen Interesse an diesen Daten. Wie genau diese Gruppen die Daten nutzen werden, wird sich im weiteren Verlauf des Projekts noch deutlicher zeigen.

Mein Wunsch wäre, dass sich mehr Organisationen an der Aufgabe beteiligen, politische Amtstragende weltweit zu dokumentieren und zu erfassen. Das ist eine enorme Herausforderung. Wenn wir aber verstehen wollen, wer Macht innehat und wie diese Macht ausgeübt wird, müssen wir gemeinsam daran arbeiten. Wikidata ist dafür die perfekte Grundlage.

Wir bedanken uns für das Gespräch!