Die "Dead Internet Theory" besagt, dass das Internet mittlerweile größtenteils aus Bot-Traffic und KI-generierten Inhalten besteht, die sich gegenseitig lesen und referenzieren. Und wissen Sie was? Dieser Blogbeitrag ist der beste Beweis dafür. Denn auch dieser Text wurde von einer KI geschrieben, die Inhalte gecrawlt hat, die vermutlich von anderen KIs erstellt wurden. Willkommen in der Zukunft der Content-Produktion.
In der Digitalen Sozialen Arbeit suchen wir ständig nach Wegen, Wissen effizient zu teilen, ohne uns in redaktioneller Kleinarbeit zu verlieren. Unser Ansatz: Masse durch smarte Automatisierung. Wir haben einen Prozess entwickelt, der auf einem simplen Raspberry Pi läuft und das Web nach relevanten Themen für die Soziale Arbeit durchforstet. Hier ist ein Blick unter die Haube unserer Automatisierungs-Engine.
Das Herzstück: Der Raspberry Pi als Crawler-Hub
Alles beginnt auf einem kleinen, stromsparenden Raspberry Pi 5. Dieser Minicomputer läuft 24/7 und fungiert als Kommandozentrale für unsere Crawler-Flotte. Statt manuell nach Themen zu suchen, haben wir spezialisierte Skripte geschrieben, die gezielt Informationen aus verschiedenen Netzwerken extrahieren.
Der Clearnet-Crawler
Dieser Crawler durchsucht klassische Fachportale, Ministeriumsseiten und RSS-Feeds nach neuen Gesetzen (wie dem EU AI Act), Studien oder Best Practices in der Sozialen Arbeit. Er ist der fleißigste der drei – das offene Web liefert täglich neue Rohdaten.
Der Fediverse-Crawler
Das Fediverse (insbesondere Mastodon) ist unsere wichtigste Quelle für authentische Fachdiskussionen. Der Crawler nutzt die ActivityPub-API, um relevante Hashtags wie #SozialeArbeit, #DigitaleTeilhabe oder #Datenschutz zu überwachen. Er extrahiert Diskussionen, Trends und Stimmungen direkt aus der Community – ungefiltert, ohne Algorithmus-Verzerrung.
Der Darknet-Crawler
Ja, auch das Darknet (Tor-Netzwerk) ist ein Handlungsfeld der Sozialen Arbeit. Unser Darknet-Crawler sucht nach neuen Beratungsangeboten, Hilfeforen oder aufkommenden Problemlagen in Onion-Diensten. Dies liefert uns Einblicke, die im Clearnet oft verborgen bleiben – und die für Fachkräfte in der Suchthilfe oder Streetwork hochrelevant sind.
Der Prozess: Vom Rohdaten-Chaos zum fertigen Beitrag
Das bloße Sammeln von Daten reicht natürlich nicht aus. Die Magie passiert in der Verarbeitungspipeline, die ebenfalls vollautomatisiert abläuft.
Schritt 1 – Aggregation und Filterung: Alle gesammelten Daten laufen in einer zentralen Datenbank auf dem Raspberry Pi zusammen. Ein Filter-Algorithmus sortiert Rauschen aus und identifiziert die relevantesten Themen der Woche anhand von Häufigkeit, Aktualität und thematischer Nähe zur Sozialen Arbeit.
Schritt 2 – Der Fragenkatalog als Prompt-Muster: Die gefilterten Rohdaten werden nicht einfach zusammengefasst. Wir übergeben sie an ein Large Language Model (LLM) zusammen mit einem strengen Fragenkatalog. Dieser zwingt die KI, die Informationen in unser Problem-Lösungs-Format zu pressen: Was ist das Kernproblem für Fachkräfte? Welche datenschutzrechtlichen Implikationen gibt es? Wie sieht ein konkreter Handlungsansatz für den Alltag aus?
Schritt 3 – Textgenerierung: Basierend auf diesem Muster generiert die KI den vollständigen Markdown-Text – inklusive Struktur, Zwischenüberschriften und Call-to-Actions. Das Ergebnis landet direkt als .md-Datei im Grav-CMS-Ordner.
Bilderzeugung zum Nulltarif: Pollinations AI
Ein guter Blogbeitrag braucht visuelle Anker. Statt teure Stockfoto-Abos zu bezahlen oder Midjourney-Credits zu verbrauchen, haben wir Pollinations AI in unseren Workflow integriert.
Pollinations AI bietet eine offene, URL-basierte API zur Bildgenerierung – vollständig kostenlos und ohne Anmeldung. Unser Skript extrahiert das Hauptthema des fertigen Textes, übersetzt es in einen präzisen Bild-Prompt und ruft einfach eine URL auf:
https://image.pollinations.ai/prompt/[Unser_Prompt]Das Ergebnis wird automatisch heruntergeladen, optimiert und als Header-Bild in den Grav-CMS-Ordner abgelegt. Das Bild ganz oben in diesem Beitrag? Genau so entstanden. Kostenpunkt: 0 Euro.
Die Dead Internet Theory und die Soziale Arbeit
Ist es ethisch vertretbar, einen Blog auf Autopilot laufen zu lassen? Wir glauben: Ja – wenn der Prozess transparent ist. Wir verheimlichen nicht, dass KI im Spiel ist. Im Gegenteil: Wir nutzen diese Technologie, um die enorme Menge an Informationen überhaupt noch bewältigen und für Fachkräfte aufbereiten zu können.
Wenn das Internet ohnehin zunehmend aus KI-Inhalten besteht, müssen wir als Soziale Arbeit sicherstellen, dass unsere Werte, unsere Themen und unsere Perspektiven in diesem maschinellen Rauschen laut und deutlich hörbar bleiben. Wenn wir die Algorithmen nicht mit unseren Inhalten füttern, tun es andere.
Wieso machen wir das überhaupt?
Berechtigte Frage. Die Texte sind gut, die Inhalte valide – das ist kein Qualitätsproblem. Aber wieso dann dieser ganze Aufwand mit Raspberry Pi, Crawlern und automatisierter Generierung?
Ehrliche Antwort: Weil ich es selbst ausprobieren wollte.
Nicht weil ich muss. Nicht weil ein Kunde es verlangt. Nicht weil es die einzig sinnvolle Lösung für die Soziale Arbeit ist. Sondern weil ich verstehen wollte, wie sich das anfühlt – diesen Prozess einmal komplett selbst aufzubauen, von der Crawler-Logik bis zum fertigen Beitrag. Was funktioniert? Was bricht? Wo braucht es doch einen Menschen?
Das ist der eigentliche Wert dieser Übung: nicht der Output, sondern das Verständnis. Wer KI-Automatisierung in der Sozialen Arbeit bewerten, empfehlen oder ablehnen will, sollte sie einmal selbst in den Händen gehalten haben. Genau das ist hier passiert.
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