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Vor zehn Jahren zog die AfD zum ersten Mal in einen deutschen Landtag ein. 9,7 Prozent der Stimmen erreichte die Alternative für Deutschland bei der sächsischen Landtagswahl 2014. Das war am 31.8.2014. Inzwischen sitzt sie in fast allen deutschen Landesparlamenten, im Bundestag und im Europaparlament. Neben einzelnen skandalträchtigen Aussagen schaffen die Reden ihrer Abgeordneten es jedoch selten in die breite Öffentlichkeit.
Bleibt die Frage: Was reden die da eigentlich? Reden sie in allen Landtagen über dieselben Themen? Verwendet die AfD überall dieselbe Sprache? Ist die Wortwahl stets vulgär und menschenverachtend – oder subtil und rational argumentiert? Das ist gar nicht einfach zu beantworten, denn die deutschen Landtage stellen die Redeprotokolle der Abgeordneten nicht in zeitgemäßen Datenbanken oder Archiven zur Verfügung. Ganz in föderaler Manier gelten überall andere Standards, viele davon sind veraltet.
Ein Forschungsprojekt hat deshalb alle Reden einheitlich archiviert und dadurch erstmals durchsuchbar gemacht. Das Tagesspiegel Innovation Lab hat auf dieser Basis eine interaktive Anwendung entwickelt, mit der Sie alle Reden aller AfD-Abgeordneten in allen deutschen Landtagen der letzten zehn Jahre durchsuchen können.
Hinter der interaktiven Suche steckt ein langfristiges Forschungsprojekt, auf dessen Daten die Anwendung zugreift. Mit StateParl (doi.org/10.7802/2744) gibt es seit August 2024 einen direkten und automatisierbaren Zugang zu den Protokollen. Das macht die Analyse von Landtagsdebatten wesentlich einfacher, als es zuvor war.
Die Daten werden durch ein Team der Freien Universität Berlin regelmäßig aktualisiert und die Sprecherinnen und Sprecher identifiziert. Dazu werden PDF- und Worddateien ausgelesen, in Reintext umgewandelt und mit Metadaten wie zum Beispiel der Sprecherin oder dem Sprecher, dem Bundesland, und der Fraktion in eine Datenbank gespeichert.
Auf Basis dieser Daten haben wir zunächst ein Sprachmodell unter Verwendung qualitativer Methoden iterativ darauf trainiert, xenophobe Aussagen identifizieren zu können. Mit Unterstützung eines Topic Modelings und anderer Analysestrategien wurden die wichtigsten Narrative analysiert und repräsentative Zitate ausgewählt. Der Artikel beruht auf dem Stand der ersten Daten-Veröffentlichung vom 15. Juli 2024. Wir danken Dr. Antonios Souris von der Freien Universität Berlin für die inhaltliche Beratung.
