Der Datenschutz-Notstand in den USA

 (scottaaronson.blog)
1 Punkte von GN⁺ 4 시간 전 | 1 Kommentare | Auf WhatsApp teilen
  • Die Anweisung DAO 216-26 des US-Handelsministeriums vom 4. Juni 2026 setzt die Schutzverfahren für veröffentlichte Statistiken des BEA und des U.S. Census Bureau auf Methoden der 1970er-Jahre zurück und könnte damit zugleich den Nutzen fein gegliederter öffentlicher Daten und den Schutz der Befragten untergraben
  • Die Anweisung verbietet moderne Disclosure-Limitation-Techniken wie differential privacy und Noise Injection und erlaubt nur Coarsening wie Rundung, Aggregation und Bereichsbildung sowie Suppression als letztes Mittel
  • Das Beispiel der Brauereien in County Business Patterns zeigt, dass einfaches Coarsening Branchen- und Regionalstatistiken nutzlos machen kann oder dass sich bei Kombination mehrerer Aggregatwerte mit Algebra auf Highschool-Niveau Werte einzelner Unternehmen rekonstruieren lassen
  • Der Census Act stellt Veröffentlichungen unter Strafe, durch die Daten identifizierbar werden, die eine bestimmte Person oder ein bestimmtes Unternehmen bereitgestellt hat; die Rücklaufquote bei Volkszählungen und das Vertrauen in Bundesstatistiken hängen stark von Vertraulichkeitsgarantien ab
  • Unabhängig von Meinungsverschiedenheiten innerhalb der wissenschaftlichen Community über Datenschutzverfahren sollte ein Ansatz abgelehnt werden, bei dem politische Akteure statt der Fachleute der Bundesstatistikbehörden die Methodenauswahl einseitig verbieten

Wie DAO 216-26 den Vertraulichkeitsschutz veröffentlichter Statistiken verändert

  • Am 4. Juni 2026 erließ der US-Handelsminister DAO 216-26 und beschränkte damit die Vertraulichkeitsschutzverfahren, die in allen Veröffentlichungen des BEA und des U.S. Census Bureau eingesetzt werden dürfen
  • Die Anweisung setzt die Schutzmaßnahmen für veröffentlichte Statistiken auf Techniken der frühen 1970er-Jahre zurück und macht mehr als ein halbes Jahrhundert Fortschritt beim Schutz von Datensubjekten und bei der Methodik rückgängig
  • Dank Fortschritten bei Techniken zum Schutz der Vertraulichkeit konnte das Census Bureau mehr Daten auf feinerer Ebene teilen
  • In der Folge könnten Statistiken weniger nützlich werden, die Zahl veröffentlichbarer Statistiken sinken oder das Schutzniveau schwächer werden

Politischer Hintergrund und rechtlicher Konflikt

  • Hinter DAO 216-26 stehen stärker politische Interessen als wissenschaftliche Validität
  • Die Anweisung wird dafür kritisiert, rechtlich erforderliche Verwaltungsverfahren umgangen zu haben
  • Sie setzt Versprechen der Architekten von Project 2025 der Heritage Foundation um und spiegelt die Rhetorik und Missverständnisse des Center for Renewing America (CRA) wider, das von OMB Director Russell Vought gegründet wurde
  • Das CRA-Erklärpapier zu differential privacy beim 2020 Census besagt, dass „selbst wenn eine citizenship question zum Census hinzugefügt würde, es unmöglich wäre, den Status einer Person festzustellen, solange differential privacy verwendet wird“
  • Doch genau eine solche Maskierung personenbezogener Merkmalsdaten ist durch den Census Act, also 13 U.S. Code Section 9, vorgeschrieben
    • Diese Bestimmung stellt Veröffentlichungen unter Strafe, durch die von einer bestimmten Person bereitgestellte Daten identifiziert werden können
    • Vertraulichkeit ist auch wichtig, damit Menschen auf Volkszählungen antworten

Verbotene und erlaubte Verfahren

  • DAO 216-26 verbietet nicht nur differential privacy, sondern auch moderne Disclosure-Avoidance-Techniken und sogar einige ältere Verfahren
  • Die zentrale erlaubte Technik ist auf „Coarsening“ beschränkt
    • Dabei wird der Detailgrad oder die Spezifität veröffentlichter Statistiken reduziert
    • Dazu zählen Rundung, Aggregation, Gruppierung und die Verwendung von Wertebereichen
  • „Suppression“ ist das explizite Entfernen bestimmter Werte, ist aber nur als letztes Mittel erlaubt
  • „Noise infusion“ ist eine Methode, bei der Datensätze durch Hinzufügen zufälliger Werte oder Rauschen verändert werden, und ist verboten
  • Noise Infusion wurde entwickelt, um der steigenden Nachfrage nach fein gegliederten Daten innerhalb eines Vertraulichkeitsrechts zu begegnen, das die Veröffentlichung reidentifizierbarer Daten verbietet

Auswirkungen auf bestehende Datenprodukte

  • Coarsening und Suppression waren für aggregierte Statistiken auf nationaler Ebene wie die Principal Federal Economic Indicators im Allgemeinen ausreichend
  • Für Unternehmens- und Demografiedaten auf feinen geografischen und branchenspezifischen Ebenen passen diese Verfahren jedoch schlecht
  • Das Verbot von Noise Infusion verbietet faktisch die zentrale Disclosure-Avoidance-Technik für Dutzende Datenveröffentlichungen der vergangenen 30 Jahre
    • Input Noise Infusion wird seit 2002 für Quarterly Workforce Indicators verwendet und war auch für BEA-Statistiken geplant
    • Swapping wird seit 1990 in Veröffentlichungen des decennial census verwendet
    • Differential privacy wird seit 2008 für die Veröffentlichung von Pendelmuster-Daten in OnTheMap sowie für Veröffentlichungen auf Basis des 2020 Census eingesetzt
    • Bis zur jüngsten Anweisung war differential privacy auch für den 2030 Census geplant
  • Es wird ausdrücklich festgehalten, dass das BEA Working Paper WP2026-9 vom Handelsministerium gelöscht wurde

Was das Beispiel County Business Patterns zeigt

  • DAO 216-26 ist schwer mit der Doppelverpflichtung des Census Bureau vereinbar, zugleich Vertraulichkeit und Gebrauchstauglichkeit bereitzustellen
  • Nathan Goldschlags Beispiel zu County Business Patterns zeigt die Spannung, die entsteht, wenn Statistiken zur Geschäftstätigkeit nach Branche und Geografie aufgeschlüsselt werden
    • Wenn es in einem kleinen County nur eine Brauerei gibt und die genaue Mitarbeiterzahl veröffentlicht wird, werden die Informationen eines einzelnen Unternehmens unmittelbar offengelegt
    • Gibt es zwei Brauereien, kann ein Eigentümer die Mitarbeiterzahl seines eigenen Unternehmens von der Gesamtzahl abziehen und so die Mitarbeiterzahl des Wettbewerbers erfahren
    • Selbst bei drei oder mehr Betrieben ist es für potenzielle neue Marktteilnehmer schwierig, die nötigen Informationen zu erhalten, wenn die Summe der Mitarbeiterzahlen nicht veröffentlicht wird
  • In diesem Beispiel macht Coarsening die veröffentlichte Statistik nutzlos

Szenario, in dem schon Coarsening eine Rekonstruktion ermöglicht

  • Ein weiteres Beispiel zeigt, dass Coarsening auch beim Wahrung der Vertraulichkeit scheitern kann
  • In einem fiktiven County gibt es zwei Orte namens North Bend und South Bend, jeweils mit einer Brauerei
    • In North Bend gibt es ein mobiles Abfüllunternehmen
    • In South Bend gibt es ein stationäres Abfüllunternehmen
    • Insgesamt gibt es vier bierbezogene Unternehmen
    • Die Brauerei in North Bend und das Abfüllunternehmen in South Bend sind Unternehmen in öffentlichem Besitz
  • CBP veröffentlicht fünf Statistiken
    • Die Gesamtzahl der Beschäftigten aller bierbezogenen Unternehmen in North Bend
    • Die Gesamtzahl der Beschäftigten aller bierbezogenen Unternehmen in South Bend
    • Die Gesamtzahl der Beschäftigten in Brauereien im gesamten County
    • Die Gesamtzahl der Beschäftigten in Abfüllbetrieben im gesamten County
    • Die Gesamtzahl der Beschäftigten in Unternehmen in öffentlichem Besitz im gesamten County
  • In diesem Fall entstehen fünf Gleichungen mit vier Unbekannten, und schon A, B, C und E reichen aus, um die exakte Mitarbeiterzahl jedes Unternehmens mit Highschool-Algebra zu lösen
  • Selbst wenn Coarsening nach Geografie, Branche und Eigentumsform in guter Absicht angewandt wird, können diese Verfahren schlecht miteinander interagieren und eine vollständige Rekonstruktion aller Werte ermöglichen
  • Noise Infusion stört dieses Gleichungssystem und verhindert eine exakte Rekonstruktion

Praktische Grenzen der Rückkehr zu „tradstat“

  • Das Handelsministerium behauptet, die Anweisung sei eine Rückkehr zu traditionellen statistischen Verfahren der 1970er-Jahre, also zu „tradstat“, und gut für Datennutzer
  • Die BEA-FAQ erklärt, dieses Update der Disclosure-Limitation-Methoden schütze Befragte und „liefere der Öffentlichkeit wichtigere Wirtschaftsinformationen“
  • Goldschlags Beispiel zeigt jedoch, dass Coarsening gegenteilig wirken kann
  • Coarsening reduziert definitionsgemäß den Zugang zu detaillierten Informationen
  • In dem Beispiel, in dem drei Coarsening-Verfahren schlecht miteinander interagieren, kann ohne Noise Infusion schon durch einfache Berechnung die Vertraulichkeit gebrochen werden
  • Bei Volkszählungen dienen formale Noise-Infusion-Methoden wie differential privacy dazu, personenbezogene Merkmale wie den Staatsbürgerschaftsstatus vertraulich zu halten

Warum Vertraulichkeit in der Bundesstatistik wichtig ist

  • Innerhalb der wissenschaftlichen Community gibt es weiterhin Debatten über die beste Methode zum Schutz der Vertraulichkeit von Befragtendaten
  • DAO 216-26 wird jedoch als Maßnahme eingeordnet, die von politischen Interessen statt von Wissenschaft getrieben ist
  • Die Anweisung könnte das öffentliche Vertrauen in den Volkszählungsprozess gefährden
  • Beamte werden versuchen, die Anweisung zu befolgen und zugleich die Gesetze einzuhalten, die den Schutz der Vertraulichkeit von Befragten verlangen
    • Sie könnten weniger Daten produzieren
    • Sie könnten Daten so stark vergröbern, dass sie unbrauchbar werden
    • Sie könnten unter politischem Druck Daten veröffentlichen, deren Maskierung sich wie im Brauerei-Beispiel leicht entfernen lässt
  • In jedem Fall wird es schwieriger, die Vertraulichkeit von Befragten zu garantieren, und viele Unternehmen und Einzelpersonen könnten nicht mehr antworten
  • Das könnte für Institutionen, die die „Daten der Demokratie“ bereitstellen, zerstörerische Folgen haben

Notwendige Reaktion

  • Statt politische Akteure über die Statistikexpertinnen und -experten der Regierung zu stellen, braucht es umfassende Investitionen in die US-Statistikbehörden
  • Den Behörden müssen Personal und Unterstützung garantiert werden, damit sie ihre Methoden mit den besten Werkzeugen verbessern können
  • Unabhängig von der eigenen Haltung zu bestimmten datenschutzverstärkenden Verfahren sollte ein wissenschaftsfeindlicher Ansatz im Betrieb der Bundesstatistik gemeinsam abgelehnt werden
  • Vorgeschlagene Maßnahmen sind:
  • Seiten, die Noise Infusion und differential privacy erklären, werden bereits offline genommen; daher müssen die entsprechenden Methodikseiten und technischen Dokumentationen archiviert werden

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1 Kommentare

 
GN⁺ 4 시간 전
Meinungen auf Hacker News

  • Die am 4. Juni 2026 vom US-Handelsminister erlassene Richtlinie DAO-216-26 verbietet Differential Privacy sowie mehrere moderne und ältere Verfahren und beschränkt Verfahren zur Offenlegungsvermeidung auf „Vergröberung“.
    Auch Noise Injection, also „eine Methode, bei der ein Datensatz durch Hinzufügen zufälliger Werte, also Rauschen, verändert wird“, wird verboten. Damit wird ein Schutzverfahren blockiert, das in den vergangenen 30 Jahren zentral für Dutzende Datenveröffentlichungen war.
    Beamte könnten, um zugleich das Gesetz zum Schutz der Vertraulichkeit von Befragtendaten und diese Anordnung einzuhalten, weniger Daten herausgeben oder sie so stark vergröbern, dass sie nutzlos werden. Durch politischen Druck könnten sie auch Daten veröffentlichen, die leicht re-identifizierbar sind; die derzeitige Regierung ist auf einem verfluchten Niveau.

    • Meine Einschätzung der derzeitigen US-Regierung ist so niedrig, dass meine Voreingenommenheit zum blinden Fleck werden kann, wenn sie etwas Schreckliches, aber Raffiniertes tut.
      Trotzdem ist schon erstaunlich, dass sie sich überhaupt mit Differential Privacy beschäftigt haben; noch erstaunlicher ist, dass sie danach zu dem Schluss kamen, man müsse sie abschaffen. Welche Logik könnte dahinterstecken?
    • Die derzeitige Regierung ist von Milliardären und ausländischen Interessen vereinnahmt, und beide Seiten wollen, dass die US-Regierung zusammenbricht.
      Damit die USA wieder ernst genommen werden, werden viele Menschen ins Gefängnis gehen, gehängt oder abgeschoben werden müssen.
      Wo sind jetzt die kriegslüsternen Feiglinge, die ständig von Waffen und dem Zweiten Verfassungszusatz geredet haben? Sie werden noch Freiheit rufen, während ihr Haus brennt.
    • Das ist kein Fluch, sondern ein aktiver Versuch, wie es autoritäre Faschisten tun, die eigene Macht zu festigen.
      Trotzdem glauben manche, wenn sie den geliebten Führer nur noch eifriger anfeuern, werde sich die Entwicklung irgendwann auch für sie auszahlen. Sie betrachten es wie ein Sportspiel, bei dem man selbst ein Team anfeuern muss, das die Regeln offen bricht.
    • Vergröberung ist nicht so elegant wie Differential Privacy, aber nur weil man sie einsetzt, entsteht noch kein „Privacy-Notstand“; es ist lediglich eine etwas weniger genaue Volkszählung.
      Niemand weiß, welche Auswirkungen dieser Genauigkeitsunterschied tatsächlich auf die Wirtschaft hat.
      Es wäre gut, elegantere Verfahren zu verwenden, und ich habe auch das Bauchgefühl, dass diese Politik schlecht ist, aber einen „Notstand“ sehe ich hier nicht. Das so zu nennen, wirkt übertrieben.

  • Der Handlungsaufruf in diesem Beitrag lautet, Abgeordnete zu kontaktieren, aber es fehlt ausgerechnet der Link, über den man die Kontaktdaten findet. Hier findet man sie: https://www.congress.gov/members/find-your-member

  • Was ist das politische Ziel hinter dieser Richtlinie? Es muss einen ganz und gar nicht subtilen Zweck geben, aber ich weiß nicht, welchen.

    • Die Leute, die derzeit an der Macht sind, wollen jedes Byte an Daten über die Menschen, die in diesem Land leben.
      Sie wollen Menschen nach beliebigen Kriterien einteilen und diese Gruppen nach Belieben behandeln. Je nach Person kann das Inhaftierung, Abschiebung oder Schlimmeres bedeuten.

  • Wenn man die Passage liest, „die Befolgung dieser Anordnung wird die öffentlichen Daten des Handelsministeriums zerstören, auf die wichtige Entscheidungen angewiesen sind, etwa wo Dienste errichtet werden sollen, die für das Wohlergehen unserer Gemeinschaften notwendig sind“, dann ist das kein Beitrag über Privacy.
    Scott klingt wie ein Informatiker, der wegen des US-Ökosystems zu einer übertriebenen Ausdrucksweise gezwungen wurde.

    • Wenn man einen Datensatz nicht ausreichend anonymisieren kann, um Datenschutzgesetze oder sonstige Vertraulichkeitsgesetze einzuhalten, kann man ihn nicht veröffentlichen.
      Wenn Datenverantwortlichen die Verfahren verboten werden, die sie zur Anonymisierung verwenden, können sie nicht ausreichend anonymisieren. Das ist keine schwer nachvollziehbare Logik.
    • Das ist ein Gastbeitrag von Cynthia Dwork. Es ist nicht Aaronsons Stil, sondern Dworks Text.

  • Kann jemand erklären, warum die Heritage Foundation diese statistischen Verfahren ins Visier genommen hat? Was ist die politische Motivation?

    • Ein Beispiel gibt es hier: https://x.com/WadeMiller/status/1985183761957372286
    • Es geht darum, großen Unternehmen mehr Macht zu geben und statistische Schutzmechanismen aufzubrechen, um 1) bessere Agitation und Propaganda, 2) die Verfolgung missliebiger Minderheiten und 3) Wahl-Targeting zu erleichtern.
    • Bei der Volkszählung 2020 gab es mehrere Probleme, von denen etliche dazu führten, dass die Demokraten mehr Sitze im Repräsentantenhaus erhielten, als ihnen eigentlich zugestanden hätten.
      Außerdem hätten die Ergebnisse der Volkszählung im Dezember 2016 im Weißen Haus eintreffen müssen; aus irgendeinem Grund kamen sie dort aber erst am 21. Januar 2017 an.
      Ich weiß nicht, ob Differential Privacy direkt damit zu tun hatte, aber es scheint zusammen mit anderen Problemen in einen Topf geworfen und dafür verantwortlich gemacht zu werden.
    • Es dürfte mit einer Geschichte wie dieser zusammenhängen: „Die Nazis nutzten regelmäßige Volkszählungen, Steuererklärungen und Meldedaten der örtlichen Polizei. In besetzten Ländern wie Deutschland und den Niederlanden wurden diese Informationen systematisch geordnet. In manchen Fällen kam IBM-Technologie zum Einsatz, also Dehomag-Lochkartenmaschinen, um Volkszählungsdaten zu aggregieren und zu klassifizieren und jüdische Personen zu identifizieren.“

  • Der Beitrag stellt zunächst zwei Methoden zum Schutz der Privatsphäre in Datensätzen vor und greift dann mit einem konstruierten Szenario die theoretische Schwäche der alten Methode an, um dazu zu verleiten, die andere, angeblich neuere Lösung zu wählen.
    Die neue Lösung wird allerdings außer dem Namen nicht näher erklärt. Mich interessiert: 1) ob es tatsächlich schon Fälle gab, in denen Vergröberung in der im Beitrag beschriebenen Weise gescheitert ist und Informationen offengelegt wurden, 2) wie die „andere“ Lösung funktioniert, auf die wir hoffen sollen, und 3) welche Unterschiede im Detailgrad es gibt, die früher unmöglich waren, wenn Daten tatsächlich vergröbert werden mussten, mit der neuen Lösung aber möglich geworden sind.

    • (1) „A Simulated Reconstruction and Reidentification Attack on the 2010 U.S. Census“ https://arxiv.org/pdf/2312.11283
      (2) Es handelt sich um das Hinzufügen sorgfältig abgestimmten gaußschen Rauschens. In den letzten sechs Jahren hat man außerdem herausgefunden, wie man deutlich weniger gaußsches Rauschen hinzufügen kann: „The 2020 Census Disclosure Avoidance System TopDown Algorithm“ https://arxiv.org/abs/2204.08986
      (3) Das ist schwieriger zu beantworten. Das Census Bureau zielte nämlich darauf ab, Statistiken in derselben Form wie in den vorherigen Jahrzehnten zu veröffentlichen. Das Ziel für 2020 war, dieselben Statistiken mit denselben Fehlermargen zu veröffentlichen, und den Belegen nach scheint dieses Ziel erreicht worden zu sein. „Evaluating Bias and Noise Induced by the U.S. Census Bureau's Privacy Protection Methods“ http://arxiv.org/abs/2306.07521, „Evaluating the Impacts of Swapping on the US Decennial Census“ http://arxiv.org/abs/2502.01320

  • Frühere Diskussion: https://news.ycombinator.com/item?id=48517377

  • Verwandter Beitrag: https://news.ycombinator.com/item?id=48517377
    Schade, dass das politisiert wurde. Ich arbeite im Rahmen der DSGVO-Compliance an Differential Privacy, und es ist eine interessante Technik.

    • Meinst du mit Arbeit an Differential Privacy juristische Arbeit?

  • Eine meiner Lieblingsfakten über den Kongress, die ich kürzlich gelernt habe:
    Elternzeit auf Bundesebene, also Vaterschafts- und Mutterschaftsurlaub, wird von etwa 80 % der erwachsenen US-Bevölkerung befürwortet. Unabhängig von der politischen Ausrichtung unterstützen sie sowohl demokratische als auch republikanische Wähler.
    Man könnte sich also wundern, warum etwas so Populäres keine bundesweite Pflicht ist. Die Gruppe, die das nicht mag, sind Unternehmen, und Unternehmen spenden Politikern viel Geld. Denn es ist billiger, an Politiker zu spenden, die gegen Elternzeit sind, als selbst für Elternzeit zu zahlen.
    Ich erzähle diese Geschichte oft, weil sie daran erinnert, dass es Gruppen gibt, die viel Zeit und Geld aufwenden, um ihren Willen durchzusetzen. Das kann entmutigend wirken, aber wenn man bei seinem lokalen Abgeordneten anruft, wird dieser Anruf gezählt. Sie wollen wissen, wofür sich ihre Wähler interessieren; also ruft an und sagt es ihnen.

    • Was mich an den jüngsten Enthüllungen besonders schockiert, ist, wie billig der Kongress zu kaufen ist.
    • Wenn ich mir die Antworten ansehe, die ich auf Briefe an meine lokalen Vertreter bekommen habe, scheinen sie sich deutlich mehr um Unternehmenssponsoren und Parteilinie zu kümmern als um ihre Wähler.
    • Wenn man nur fragt, ob jemand für oder gegen eine bundesweit verpflichtende Elternzeit ist, würde eine Mehrheit dafür sein. Fragt man aber, ob sie deswegen ihre Wahlentscheidung ändern würden, klingt das nach einem Thema, bei dem die Befürworter sagen würden, es sei für sie kein Top-Thema und nicht wichtig genug, um entsprechend zu handeln.
      Die 20 %, die dagegen sind, könnten zum Beispiel Kleinunternehmer sein. Wenn man kleine Unternehmen nicht ausnimmt, müssten sie Langzeiturlauber bezahlen und zusätzlich Ersatzkräfte bezahlen, was sie sich nicht leisten können; wenn man kleine Unternehmen ausnimmt, hassen Eigentümer großer Unternehmen alles, was kleineren Firmen einen relativen Vorteil verschafft.
      Wenn also eine Seite mit 80 % da ist, denen es aber nur 1 % wichtig ist, und auf der anderen Seite 20 %, denen es zu 75 % wichtig ist, ist die zweite Zahl größer.
    • Wenn man politische Finanzierung oder den Kauf von Politikern durch Unternehmen schon jetzt für schlecht hält, wird es in den USA künftig exponentiell schlimmer werden.
      Der Supreme Court hat kürzlich eine Entscheidung getroffen, die es wohlhabenden Oligarchen erlaubt, ihren bevorzugten Marionetten – äh, Politikern – unbegrenzte Beträge zu geben[1].
      [1]: https://www.npr.org/2026/06/30/nx-s1-5827039/supreme-court-c...
    • Kostenloses Wohnen, kostenloses Essen, kostenlose Gesundheitsversorgung und kostenloses Einkommen sind bei der erwachsenen US-Bevölkerung ebenfalls enorm beliebt.
      Das Problem ist, dass solche Dinge in Wirklichkeit nicht „kostenlos“ sind, sondern irgendjemand die Kosten tragen muss.
      https://en.wikipedia.org/wiki/Tyranny_of_the_majority

  • Einen Abgeordneten anzurufen, wird ziemlich sicher keinerlei Wirkung haben[1]
    Rechenzentren werden ebenfalls weiter genehmigt, obwohl lokale Gemeinschaften sie fast überall ablehnen und die negativen externen Effekte viel realer und unmittelbarer sind.
    Die eigentliche Krise liegt in einem gekaperten politischen System.
    In Australien entstand in den 1990er-Jahren durch eine seltsame Verkettung von Ereignissen eine rassistische, weiß-suprematistische Partei namens One Nation, und eine Fish-and-Chips-Ladenbesitzerin namens Pauline Hanson wurde Abgeordnete. Vor fast 30 Jahren hielt sie im Parlament ihre berühmte erste Rede[2].
    Nach mehreren Skandalen verschwand One Nation eine Zeit lang, teils weil die konservative Liberal/National-Koalition Anfang der 2000er-Jahre ihre rassistische Plattform, Flüchtlinge zu Sündenböcken zu machen, faktisch übernahm. Merkwürdigerweise ist sie jetzt wieder da. Aber das ist nicht der Kernpunkt.
    Australien nutzt das, was man in den USA üblicherweise Ranked-Choice Voting nennt, ein Präferenzwahlsystem. Wähler können die Kandidaten selbst durchnummerieren oder der von einer Partei registrierten Präferenzreihenfolge folgen. Da viele Letzteres wählen, ist die Verteilung der Präferenzen wichtig.
    One Nation verfolgte die Strategie, Präferenzen gegen die Amtsinhaber zu verteilen: Wenn es ein Sitz der Liberals war, gingen sie zu Labor, und umgekehrt. Das erschreckte das politische Establishment so sehr, dass die großen Parteien, obwohl sie einander opponierende Parteien waren, einander höher einstuften als One Nation; One Nation erhielt trotz mehr als 10 % Stimmenanteil keinen Sitz.
    Der Kern ist, dass zu viele Politiker und Parteien ihre Sitze wie ihr Eigentum betrachten. Auch die Vorwahlen in den USA werden oft wie ein formaler Ablauf für den von der Partei auserkorenen Kandidaten behandelt, und die Wiederwahlquote im Kongress liegt seit Jahrzehnten bei über 95 %.
    Interessanterweise befindet sich die Demokratische Partei derzeit in einem Zustand nahezu offener Rebellion, und in den vergangenen Wochen sind mehrere langjährige Amtsinhaber mit 10 bis 30 Jahren im Amt in Vorwahlen von Herausforderern verdrängt worden.
    Diese Woche habe ich noch eine interessante Tatsache erfahren: Seit dem Citizens-United-Urteil, das Beschränkungen für Wahlkampfausgaben praktisch aufgehoben hat, sind etwa 18 Jahre vergangen, und ein Drittel des gesamten seitdem ausgegebenen Geldes wurde in den diesjährigen Vorwahlen ausgegeben. In der Vorwahl von Thomas Massie wurden auf der Gegenseite mehr als 35 Millionen Dollar ausgegeben, was sie zur teuersten Vorwahl in der US-Geschichte machte; anderswo geht es ebenfalls um Millionenbeträge. Für einen Senatssitz in Maine werden Gesamtausgaben von bis zu 400 Millionen Dollar geschätzt.
    Letztlich funktioniert nur eines: Abgeordnete müssen Angst bekommen, ihre bequemen Sitze zu verlieren. Wenn man 30 Jahre auf einem Sitz verbracht hat und nichts vorzuweisen hat, ist es Zeit zu gehen.
    [1]: https://act.represent.us/sign/problempoll-fba
    [2]: https://www.youtube.com/watch?v=p2ypTX9ntTQ

    • Als Mit-Australier: Hast du schon einmal deinen lokalen Abgeordneten kontaktiert?
      Ich war anfangs auch zynisch und dachte: Wozu? Aber als ich es tatsächlich ausprobiert habe, lag ich falsch, und es war eine ziemlich gute Erfahrung.
      Heute sehe ich es so, dass Abgeordnete nicht immer in der Position sind, nahe an die Fakten heranzukommen. Wenn man sie also kontaktiert und seine Gedanken mitteilt, macht man ihnen eher ein großes Geschenk.
      Besonders bei Themen auf Ebene von Bundesstaaten und Kommunen kann es tatsächlich ziemlich wirksam sein. Bei bundespolitischen Fragen vielleicht weniger, aber zumindest hat man die Befriedigung, eine Rückmeldung vom Stabschef oder von Mitarbeitern zu bekommen.
    • Allein die Einführung von Ranked-Choice Voting wäre ein großer Fortschritt.
      Das Zweiparteiensystem ist eine absichtlich erzwungene falsche Dichotomie, wie wenn Eltern einem Kind sagen, es solle zwischen Brokkoli und Karotten wählen, damit das Kind glaubt, es treffe eine eigene Entscheidung. Beide Parteien werden von der Investorenklasse kontrolliert.
    • Stimme zu. Man kann seine Vertreter anrufen.
      Wenn sie ausweichend sind oder sich vor einer klaren Zusage drücken, sollte man tun, was man kann, um sie in der Vorwahl abzusägen. Alle „Zentristen“ werden dich am Ende an das Panoptikum verkaufen.
    • Frag Tom S. aus California, was solche Ausgaben garantieren.
      Dringender ist es, kaputte Wahlverfahren zu reparieren, bei denen es wie in California inzwischen mehr als 30 Tage dauert, Stimmen „auszuzählen“.