Wenn DAOs auf Eigentümergemeinschaften treffen: Wie der "Glück-Index" unter dem Merkel-Baum die lokale Verwaltung neu gestaltet

In letzter Zeit ist der Predict-Markt sehr im Trend. Ich möchte ein neues Konzept vorschlagen, das möglicherweise coole Experimente ermöglicht.

Die Idee ist nicht von mir original, sondern stammt aus einem äußerst faszinierenden Paper. Der Autor ist einer der „Urgesteine“ der Kryptografie, Ralph Merkle. Er hat radikal vorgeschlagen, Prediction Markets zur Regierungsführung eines Staates zu nutzen. Und dieses Paper wurde tatsächlich in einem Magazin veröffentlicht, das sich mit Kryonik („Kältetechnik des menschlichen Körpers“) beschäftigt.

Beim ersten Lesen fand ich die Idee spannend, aber praktisch kaum umsetzbar. Beim erneuten Lesen wurde mir jedoch klar: Wenn man den Anwendungsbereich nicht nur auf die Staatsführung beschränkt, ist es eigentlich ein ziemlich operables, universelles System.

Falls ihr euch nicht mehr erinnert, wer Merkle ist: Er ist Mit-Erfinder der „Public-Key-Kryptografie“ (asymmetrische Verschlüsselung) und der „Merkle-Baum“ (Merkle Tree).

Jede Transaktion auf der Blockchain basiert auf Public- und Private-Keys. Bei Bitcoin ist jeder Block mit einem Merkle-Root versehen, der es ermöglicht, effizient zu beweisen, dass alle Transaktionen im Block vollständig und unverändert sind.

Hintergrund des Papers

Merkle geht scharf ins Gericht: Er hält das „One-Person-One-Vote“-Demokratiemodell für ungeeignet. Dieses System zwingt viele Menschen, die wenig Verständnis für Wirtschaft, Politik oder Soziologie haben und von Medien beeinflusst werden, über komplexe Gesetzesentwürfe abzustimmen.

Das ist unfair und führt zwangsläufig zu mittelmäßigen oder schlechten Entscheidungen. Das von ihm vorgeschlagene Governance-System (er nennt es DAO-Demokratie) funktioniert ganz anders als herkömmliche Abstimmungen.

Bei traditionellen Abstimmungen entscheidet man „zuerst, dann sieht man die Konsequenzen“ (man stimmt für A, muss dann die Folgen tragen). Merkle schlägt vor: „Zuerst Vorhersagen treffen, dann Entscheidungen fällen.“ Das System basiert auf zwei Kernkomponenten:

1. Das einzige Ziel: Das „Wohlbefinden der Bürger“

Das System hat ein einziges, unveränderliches Ziel, das durch einen DAO-Vertrag geschützt ist: den „Glücksindex“.

Dieser Index wird von allen Bürgern selbst nachträglich bewertet. Jedes Jahr geben alle eine Punktzahl für das vergangene Jahr ab, z.B. von 0 (schlimm) bis 1 (perfekt). Der Durchschnitt aller Bewertungen ergibt den „Jahres-Glücksindex“.

Dieser Wert ist das einzige, worauf das System abzielt.

2. Das Entscheidungssystem: Prediction Markets

Mit diesem einzigen Ziel wird die Entscheidungsfindung einfach: Wenn jemand einen Gesetzesentwurf einbringt (z.B. „Soll eine neue Hochgeschwindigkeitsbahn gebaut werden?“), öffnet das System keine Abstimmung, sondern zwei parallele Prediction Markets:

Markt A: Prognose, wie hoch der langfristige „Wohlbefinden“-Wert sein wird, wenn der Entwurf angenommen wird.
Markt B: Prognose, wie hoch der Wert sein wird, wenn nichts unternommen wird.

Das System wartet dann auf das Ende der Vorhersageperiode und vergleicht die Preise beider Märkte.

Wenn Markt A höher bewertet wird (z.B. 0,72), wird automatisch entschieden: Der Entwurf wird angenommen. Andernfalls wird abgelehnt.

Feinheiten des Designs

Das Besondere an diesem Ansatz ist, dass „Entscheidungen“ von einem emotional aufgeladenen, populistischen politischen Diskurs in eine rationale, informationsbasierte Entscheidung umgewandelt werden.

In Prediction Markets verliert jemand, der nur aus Spaß oder aus Frust auf eine Option setzt („Ich mag Hochgeschwindigkeitszüge nicht!“), Geld. Die echten Gewinner sind diejenigen, die am besten vorhersagen können, ob ein Gesetz die Zukunft der Mehrheit verbessern wird.

Es nutzt geschickt die menschliche Gier, um rationale Stimmen statt lautstarke Meinungen entscheiden zu lassen. Die Mechanik ist natürlich viel komplexer, als hier dargestellt. Wer interessiert ist, kann das Paper gerne im Detail nachlesen.

Zurück zur Realität

Ich halte es für praktisch unmöglich, dieses System zur Staatsführung einzusetzen.

Merkle selbst nennt viele Probleme: Wie verhindert man, dass das System „zur Belohnung hoher Punktzahlen“ absurde Maßnahmen wie „allen Menschen Halluzinogene verabreichen“ vorschlägt? Oder wie geht man mit Gesetzesentwürfen um, die eine 10%-Chance auf Weltuntergang haben?

Neben technischen Herausforderungen sind auch politische Konflikte ein Hindernis. Kein politisches System wird dieses Modell wahrscheinlich übernehmen.

Aber wenn man den Anwendungsbereich einschränkt, z.B. auf kleinere Gemeinschaften, und passende Rahmenbedingungen schafft, sehe ich durchaus Chancen.

Beispiel: Nachbarschaftsentscheidungen

Stellen wir uns die Entscheidung des Hausvereins vor: Soll für 10.000 Euro ein nutzloser Brunnen gebaut werden? Oder soll das Geld genutzt werden, um das undichte Dach zu reparieren?

Bei herkömmlicher Abstimmung gewinnt oft der Lauteste, nicht der Sinnvollste.

Mit dem „Merkle-System“ könnte man folgendes machen:

Ziel: Zufriedenheit der Bewohner im Jahr.
Zwei Vorschläge:
Markt A: Prognose, wie hoch die durchschnittliche Zufriedenheit sein wird, wenn der Brunnen gebaut wird.
Markt B: Prognose, wie hoch die Zufriedenheit sein wird, wenn das Dach repariert wird.

Die Hausbesitzer, die gerade vom Wasserproblem betroffen sind, haben nur eine Stimme. In diesem System können sie aber viel Geld auf den Markt B setzen, weil sie wissen, dass eine Dachreparatur die Zufriedenheit deutlich erhöht. Wenn der Preis für Markt B höher ist, wird der Vorschlag durch das System automatisch genehmigt.

Am Jahresende bewerten alle Bewohner die Entscheidung. Die, die das Dach repariert haben, geben hohe Bewertungen ab. Die Investoren, die auf die Dachreparatur gesetzt haben, gewinnen.

Das System ist natürlich komplexer, aber das Grundprinzip ist: Ein öffentliches, subjektives Meinungsbild wird durch eine transparente, geldgetriebene Vorhersagemaschine entschieden. Die klassische Mehrheitswahl verschwindet nicht, sondern wird in eine rationale, datenbasierte Form umgewandelt.

Dieses Modell könnte sogar als „Governance-als-Service“-Plattform dienen. Die Plattform selbst entscheidet keine KPIs oder Vorschläge, sondern bietet nur ein neutrales Werkzeug (wie DAO-Verträge, Prediction Markets und Oracles).

Organisationen, von Hausgemeinschaften bis zu Open-Source-Communities, könnten sich registrieren und eigene KPIs (z.B. Zufriedenheit, Downloadzahlen) und Vorschläge einbringen.

Die Plattform führt die Märkte aus und liefert die besten Lösungen. Sie fungiert als neutrale Schiedsrichterin für Organisationen, die schwierige, öffentlich sichtbare Entscheidungen treffen müssen.