Partizipative Foresight für die Technikfolgenabschätzung: Hin zu einem evaluationsgestützen Ansatz für die Wissens-ko-Generierung

Technology assessment (TA) frequently uses forward-looking methods  to anticipate socio-technical changes and their corresponding implications  to deduce advice for policy and society. In recent years, participatory  methods have increasingly been applied to identify the expectations of society towards future technologies. In this context, several  TA projects have developed, applied and adapted a participatory  foresight method to engage citizens as well as other actor groups into  co-generating advice for research and innovation agenda setting in a standardized process; namely, the multi-perspective and multi-step  CIVISTI method (Citizens’ Visions on Science, Technology and Innovation). Over the course of the past ten years, about 560 lay citizens without  specialised knowledge on technology and innovation and 610 experts  and stakeholders have taken part in these processes of co-generation  of knowledge. In this contribution, we use our experience with  this method and elaborate some criteria for the evaluation of knowledge  co-generation and mutual learning in participatory foresight processes  within TA.Technikfolgenabschätzung (TA) verwendet häufig vorausschauende  Methoden, um sozio-technische Entwicklungen und deren Auswirkungen  zu antizipieren und daraus Empfehlungen für Politik und Gesellschaft  abzuleiten. In den letzten Jahren wurden zunehmend partizipative  Methoden eingesetzt, um die Erwartungen der Gesellschaft bezüglich Zukunftstechnologien zu identifizieren. In diesem Zusammenhang haben mehrere TA‑Projekte eine partizipative Foresight-Methode entwickelt,  angewandt und angepasst, um Bürgerinnen und Bürger sowie  andere Akteursgruppen über einen standardisierten Prozess in die Mitgestaltung von Forschungs- und Innovationsagenden einzubeziehen: die multiperspektivische und mehrstufige CIVISTI-Methode (Citizens’ Visions on Science, Technology and Innovation). Im Laufe der letzten zehn Jahre haben etwa 560 Laien ohne spezielle Kenntnisse über Technologie  und Innovation und 610 Fachleute an diesen Prozessen der Wissens-  ko-generierung teilgenommen. In diesem Beitrag nutzen wir unsere  Erfahrungen mit dieser Methode, um Kriterien für die Bewertung  von Wissens-ko-Generierung und wechselseitigem Lernen in partizipativen  Foresight-Prozessen innerhalb der TA abzuleiten

Leben2050 – BürgerInnenbeteiligung in einer vorausschauenden Studie zu selbstbestimmtem Leben im Alter in Wien

Das vorgestellte Forschungsprojekt Leben2050 verbindet das Wissen von Wiener BürgerInnen und Fachleuten, um Autonomie, gesellschaftliche Teilhabe und Lebensqualität im Alter langfristig zu sichern und zu erhöhen. Dazu werden aus Zukunftsvisionen von WienerInnen für ein autonomes Leben im Alter, mit Hilfe von Fachleuten, konkrete Empfehlungen für Politik, Forschung und Entwicklung erstellt. BürgerInnen präsentieren dabei nicht nur Ideen, sondern bewerten auch die Ergebnisse des Prozesses. So entsteht ein umfassendes Bild relevanter Zukunftsthemen als wertvolle Informationsquelle für Politik, Wirtschaft und Forschung. Soziale, technische und organisatorische Innovationen können dadurch aktiv angeregt und gesteuert werden, um Fehlplanungen in Forschung und Entwicklung (F&E) sowie F&E-Politik und Regulierung mit schweren volks- und betriebswirtschaftlichen Konsequenzen zu verhindern. Das Hauptziel dieser Fallstudie ist es, implizites Wissen explizit nutzbar zu machen, um alle beteiligten Gruppen an einer produktiven Zukunftsplanung teilhaben zu lassen. Die Methode fördert eine transdisziplinäre Zusammenarbeit von BürgerInnen, ExpertInnen und Stakeholdern zum Thema autonomes Leben im Alter in Wien. Leben2050 ist transdisziplinäre langfristige Zukunftspanung im demographischen Wandel, die auch kurz- und mittelfristige Maßnahmen berücksichtigt (leben2050.at). Das Projekt beruht auf der CIVISTI-Methode (civisti.org), welche zur Beratung des EU-Parlaments für das 8. Forschungsrahmenprogramm Horizon 2020 entwickelt und in sieben EU-Ländern getestet wurde. Leben2050 baut auf dieser Basis auf und ergänzt neue Elemente mit dem Fokus auf eine zukunftsfähigen Stadtentwicklung und berücksichtigt dabei die Bedürfnisse einer älter werdenden Gesellschaft in Wien. Neben der Beantwortung der für die Stadt Wien relevanten Forschungsfragen wurde die Methode weiterentwickelt und so an thematische und lokale Gegebenheiten angepasst. Leben2050 ist ein gemeinsames Forschungsprojekt der Beratungsfirma Innovendo und dem Institut für Technikfolgen-Abschätzung der Österreichischen Akademie der Wissenschaften. Das Projekt wurde im Rahmen des Calls Smart Vienna 2012 aus Mitteln der Stadt Wien durch die ZIT - die Technologieagentur der Stadt Wien GmbH gefördert. In diesem Beitrag wird vor allem der Prozess vorgestellt, nachfolgend werden exemplarisch einige Ergebnisse dargestellt und deren Implikationen für Stadtplanung und -entwicklung präsentiert

Sensemaking and lens-shaping : Identifying citizen contributions to foresight through comparative topic modelling

As foresight activities continue to increase across multiple arenas and types of organizations, the need to develop effective modes of reviewing future-oriented information against long-term goals and policies becomes more pressing. The activities of institutional sensemaking are vital in constructing potential and desired futures, but remain sensitive to organizational culture and ethos, thus raising concerns about whose futures are being constructed. In viewing foresight studies as a critical component in such sensemaking, this research investigates a method of textual analysis that deploys natural language processing algorithms (NLP). In this research, we introduce and apply the methodology of topic modelling for conducting a comparative analysis to explore how citizen-derived foresight differs from other institutional foresight. Finally we present pros-pects for further employing NLP for strategic foresight and futures studies.Peer reviewe

Contributing to an European vision of democratic education by engaging multiple actors in shaping responsible research agendas

Traditionally, expert-based forward looking has been applied to anticipate future challenges, solutions and strategic decisions, but limitations to this approach have become obvious – especially when considering long term perspectives – e.g. failing to include a comprehensive array of opinions. Aiming at producing sustainable strategies for responsible socio-technical change, research funding can benefit from combining forward looking and public participation to elicit socially robust knowledge from consulting with multi-actors, including citizens. In this paper, we give insights into the EU project CIMULACT – Citizen and Multi- Actor Consultation on Horizon 2020. In CIMULACT, more than 4500 citizens, stakeholders and experts from 30 European countries engaged online and offline to co-create research topics. These are supposed to serve as input for the next round of calls in Horizon 2020, national research agendas as well as the ninth framework programme in the making. We investigate key results of this transdisciplinary process focussing on the topic “democratic education” with regard to two levels: What issues concerning the topic were raised? Can we find a common European imaginary for “democratic education”? Our analysis shows that the results contribute to defining and describing challenges for the currently prevailing imaginary of democratic education in Europe

CIVISTI – A forward-looking method based on citizens’ visions

In this paper, we present the forward-looking CIVISTI method with strong participatory elements for inter- and transdisciplinary futures research based on citizens’ visions. This multi-perspective demand side approach, has been developed and implemented since 2008 in different projects at EU, national and local level for knowledge-based policy advice mainly focussed on program development. Applying CIVISTI (Citizens Visions on Science Technology and Innovation) provides desirable futures that incorporate people’s hopes and fears and provides insights to societal challenges and values. It furthermore combines this knowledge with experts’ and stakeholders’ recommendations for implementation