320 Politik
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Citizen conceptions of democracy and support for artificial intelligence in government and politics
(2022)
How much do citizens support artificial intelligence (AI) in government and politics at different levels of decision-making authority and to what extent is this AI support associated with citizens’ conceptions of democracy? Using original survey data from Germany, the analysis shows that people are overall sceptical toward using AI in the political realm. The findings suggest that how much citizens endorse democracy as liberal democracy as opposed to several of its disfigurations matters for AI support, but only in high-level politics. While a stronger commitment to liberal democracy is linked to lower support for AI, the findings contradict the idea that a technocratic notion of democracy lies behind greater acceptance of political AI uses. Acceptance is higher only among those holding reductionist conceptions of democracy which embody the idea that whatever works to accommodate people's views and preferences is fine. Populists, in turn, appear to be against AI in political decision making.
Opposition parties under minority governments find themselves in a fundamental dilemma. They are competing with other parties, including the government, for electoral support while also having a common responsibility to make stable government work. This dilemma is especially pronounced for opposition parties signing support agreements with the government. While not formally in a coalition, they nonetheless publicly commit to supporting a government. They may thus be concerned about losing distinctiveness and have an interest in strategically timing cooperation with the minority government. The present paper tests whether this is the case using data on opposition party voting on committee proposals from 23 years of Swedish minority governments between 1991 and 2018. The findings indicate that support parties are less likely to support the government towards the beginning and end of the election cycle, that is, when public attention is intense – a pattern that is not observable for other opposition parties.
Neben einem populistischen Demokratieverständnis bildet auch ein majoritärer Relativismus Teil der deutschen politischen Kultur. Dieser Aufsatz argumentiert und liefert Evidenz dafür, dass es sich um zwei unterschiedliche, aber zugleich teils miteinander verwandte Demokratieauffassungen handelt und dass es wichtig ist, beide auseinanderzuhalten. Wie der Populismus erwartet der majoritäre Relativismus die möglichst unmittelbare und getreue Verwirklichung der Interessen in der Bevölkerung, er hält dabei jedoch ausdrücklich nicht an der Idee eines wahren und einheitlichen Volkswillens fest. Während beide positiv mit der Unterstützung der rechtspopulistischen Partei Alternative für Deutschland (AfD) zusammenhängen, zeigt nur der Populismus einen negativen Zusammenhang mit optimierendem Problemlösen durch künstliche Intelligenz in der politischen Führung, der majoritäre Relativismus hingegen sogar einen positiven Zusammenhang. Bemerkenswert ist zudem, dass der majoritäre Relativismus Unterstützung für die AfD besser vorhersagt als ein populistisches Demokratieverständnis. Damit leistet der Aufsatz einen wichtigen Beitrag zur Debatte über Populismus als Bestandteil der politischen Kultur in Deutschland.
Comparative public policy is a blooming research area. It also suffers from some curious blind spots. In this paper we discuss four of these: (1) the obsession with covariance, which means that important phenomena are ignored; (2) the lack of agency, which leads to underwhelming explanatory models; (3) the unclear universe of cases, which means the inferential value of theories and the empirical results are unclear; and (4) the focus on outputs, even though most theories contain strong assumptions about the political process leading to certain outputs. Following this discussion, we then outline how a closer integration of policy process theories may be fruitful for future research.
Algorithms are increasingly used in different domains of public policy. They help humans to profile unemployed, support administrations to detect tax fraud and give recidivism risk scores that judges or criminal justice managers take into account when they make bail decisions. In recent years, critics have increasingly pointed to ethical challenges of these tools and emphasized problems of discrimination, opaqueness or accountability, and computer scientists have proposed technical solutions to these issues. In contrast to these important debates, the literature on how these tools are implemented in the actual everyday decision-making process has remained cursory. This is problematic because the consequences of ADM systems are at least as dependent on the implementation in an actual decision-making context as on their technical features. In this study, we show how the introduction of risk assessment tools in the criminal justice sector on the local level in the USA has deeply transformed the decision-making process. We argue that this is mainly due to the fact that the evidence generated by the algorithm introduces a notion of statistical prediction to a situation which was dominated by fundamental uncertainty about the outcome before. While this expectation is supported by the case study evidence, the possibility to shift blame to the algorithm does seem much less important to the criminal justice actors.
Der vorliegende Aufsatz untersucht, (1) inwieweit Unterschiede in der Ausgestaltung der Migrationspolitik auf substaatlicher Ebene in der Bundesrepublik Deutschland bestehen und (2) wodurch sich die Policy-Varianz zwischen den deutschen Ländern erklären lässt. Während bestehende Studien ähnlich gelagerte Fragen meist nur auf Basis eines spezifischen Indikators der Migrationspolitik untersucht haben – wie etwa der Ausgaben – schlagen wir ein mehrdimensionales Messkonzept vor, das sechs unterschiedliche Dimensionen der Migrationspolitik auf Länderebene unterscheidet: (1) die Art der Unterbringung, (2) die Art der Leistungserbringung, (3) die Gesundheitsversorgung, (4) die Aufnahmepraxis, (5) die Abschiebepraxis, sowie die (6) bundesstaatliche Positionierung am Beispiel der „sicheren Herkunftsländer“. Zur Analyse möglicher Pfade zur Erklärung der Unterschiede zwischen den Bundesländern nutzen wir eine fuzzy-set QCA-Analyse und greifen auf Parteipolitik, sozioökonomischen Kontext und die Einstellungen der Bevölkerung als Bedingungen zurück.
Unsere Ergebnisse zeigen, dass in der Tat substanzielle Unterschiede zwischen den Bundesländern bestehen. Zudem finden wir, dass die parteipolitische Zusammensetzung der Regierung in unterschiedlichen Pfaden eine wichtige Bedingung für das Vorliegen restriktiver bzw. permissiver Migrationspolitik ist. In keinem einzigen kausalen Pfad der fsQCA-Analyse ist überhaupt eine Erklärung restriktiver bzw. permissiver Migrationspolitik ohne Berücksichtigung der Parteiideologie möglich – ein Ergebnis, das klar für die hohe Relevanz der parteipolitischen Zusammensetzung der Regierung spricht. Die Einstellungsmuster der Bevölkerung in dem jeweiligen Bundesland, die Migrationspolitik und die sozioökonomischen Bedingungen scheinen hingegen nur eine untergeordnete Rolle zu spielen.
US arms control policies have shifted frequently in the last 60 years, ranging from
the role of a ‘brakeman’ regarding international arms control, to the role of a
‘booster,’ initiating new agreements. My article analyzes the conditions that contribute
to this mixed pattern. A crisp-set Qualitative Comparative Analysis (QCA) evaluates
24 cases of US decisions on international arms control treaties (1963–2021).
The analysis reveals that the strength of conservative treaty skeptics in the Senate, in
conjunction with other factors, has contributed to the demise of arms control policies
since the end of the Cold War. A brief study of the Trump administration’s arms
control policies provides case-sensitive insights to corroborate the conditions identified
by the QCA. The findings suggest that conservative treaty skeptics contested the
bipartisan consensus and thus impaired the ability of the USA to perform its leadership
role within the international arms control regime.
The promise of algorithmic decision-making (ADM) lies in its capacity to support or replace human decision-making based on a superior ability to solve specific cognitive tasks. Applications have found their way into various domains of decision-making—and even find appeal in the realm of politics. Against the backdrop of widespread dissatisfaction with politicians in established democracies, there are even calls for replacing politicians with machines. Our discipline has hitherto remained surprisingly silent on these issues. The present article argues that it is important to have a clear grasp of when and how ADM is compatible with political decision-making. While algorithms may help decision-makers in the evidence-based selection of policy instruments to achieve pre-defined goals, bringing ADM to the heart of politics, where the guiding goals are set, is dangerous. Democratic politics, we argue, involves a kind of learning that is incompatible with the learning and optimization performed by algorithmic systems.
A Strained Partnership: Krise und Resilienz in den transatlantischen Beziehungen 20 Jahre nach 9/11
(2021)
2021 lieferte aus transatlantischer Perspektive gleich mehrere Zäsuren. Im Januar wurde US-Präsident Donald Trump, dessen disruptive Politik diverse Konflikte mit Europa provozierte, durch Joseph R. Biden abgelöst. Im August endete in Afghanistan der längste Einsatz in der Geschichte der NATO mit einem chaotischen Abzug und der Machtübernahme der Taliban, fast 20 Jahre nach dem Beginn des Krieges. Und schließlich läuteten die Bundestagswahlen im September das Ende der Amtszeit Angela Merkels ein, die als Bundeskanzlerin in 16 Regierungsjahren auf vier US-Präsidenten traf. Diese Zäsuren bieten Anlass genug, eine Bilanz der transatlantischen Beziehungen seit 9/11 zu ziehen.