Evaluation

Der Prototype Fund wird seit seinem Beginn in 2016 kontinuierlich evaluiert. Im Fokus der Evaluation steht die Frage, wie Förderprogramme niedrigschwellig und inklusiv gestaltet und am Gemeinwohl ausgerichtet werden können. Die Ergebnisse helfen uns dabei, den Prototype Fund weiterzuentwickeln und zu verbessern.

Die im Folgenden dargestellten Informationen basieren auf den Förderdaten, die im Rahmen der Bewerbung und Förderung durch den Prototype Fund erhoben wurden. Sie liegen in der Regel vollständig vor. Darüber hinaus haben die Begleitforschung des Prototype Fund regelmäßig seit 2016 und die Technopolis GmbH einmalig in 2023 ergänzende Daten erhoben. Dazu haben sie vor, während und nach der Förderung mit Stichproben aus Bewerber*innen und Geförderten Online-Umfragen und Interviews durchgeführt.

Stand: 23.10.2024

Wer bewirbt sich beim Prototype Fund?

Durchschnittlich 264 Bewerbungen sind beim Prototype Fund in Runden 1 bis 16 eingegangen. Abgesehen von Runde 1, in der es besonders viele Bewerbungen gab, war die Konkurrenz in den Bewerbungsrunden mit Förderbeginn im September etwas höher als die mit Förderbeginn im März. Mit durchschnittlich 22 Förderprojekten pro Runde lag die Förderquote bei 8,7 %.

Diagramm, das die Anzahl der Bewerbungen beim Prototype Fund über Runden 1 bis 16 zeigt. Die höchste Anzahl an Bewerbungen lag bei 479 in Runde 1, die niedrigste bei 150 in Runde 13. Der Durchschnittliegt über alle Runden hinweg liegt bei 264.
Daten: Open Knowledge Foundation, basierend auf Förderdaten für Runden 1-16, N=4.228.

Unter ehemaligen Geförderte und erfolglosen Bewerber*innen aus den Runden 1-12 sowie der Sonderrunde WirVsVirus gaben knapp zwei Drittel an, sich zuvor mindestens einmal vergeblich beworben zu haben.

Balkendiagramm, das anzeigt, wie oft sich Befragte erfolglos beim Prototype Fund beworben haben: 59 kein Mal, 52 einmal, 26 zweimal, 15 dreimal, 3 viermal, 8 häufiger als viermal.
Daten: Technopolis Group, basierend auf einer Online-Befragung von Zuwendungsempfänger*innen, n=163, und abgelehnten Bewerber*innen, n=17 (siehe  Technopolis-Evaluationsbericht 2023, S. 68).

In den Bewerbungsrunden 2-16 haben sich im Durchschnitt mehr Teams als Einzelpersonen beworben.

Diagramm, das die Verteilung zwischen Teams und Einzelpersonen unter den Bewerbungen der Runden 1 bis 16 zeigt. Bewerbungen von Einzelpersonen machten 42% aus, Bewerbungen on Teams 58%.
Daten: Open Knowledge Foundation, basierend auf Förderdaten für Runden 2-16, N=3.749.
Diagramm, das anzeigt, wie die Befragten ihre Kenntnisse in den Bereichen FOSS-Programmierung, Projektdesign, Projektmanagement, Kommunikation/Öffentlichkeitsarbeit und Öffentliche Förderprogramme einschätzen.
Daten: Technopolis Group, basierend auf einer Online-Befragung von Zuwendungsempfänger*innen und Nicht-Geförderten aus Runden 1-12 sowie WirVsVirus, n je Antwortmöglichkeit = 176, 175, 175, 176, 176 (siehe Technopolis-Evaluationsbericht 2023, S. 13) / Open Knowledge Foundation, basierend auf einer Online-Befragung von Zuwendungsempfänger*innen und Nicht-Geförderten aus Runden 15-16, n je Antwortmöglichkeit = 45, 45, 44, 45, 45.

Personen, die sich beim Prototype Fund in Runden 1-12 und Runden 15-16 beworben haben, schätzten ihre Vorerfahrung im Bereich der Programmierung von Freier und Open-Source-Software (FOSS) am höchsten ein. Dagegen gibt ein Drittel an, keine oder lediglich Grundkenntnisse in der FOSS-Entwicklung zu haben. Das zeigt, dass sich beim Prototype Fund auch Personen beworben haben, die bisher nur proprietäre Software und nicht FOSS programmiert haben oder in Teams weniger technische Aufgaben übernehmen.

Zu diesem Aufgaben gehören zum Beispiel Projektdesign und -management. Die Mehrzahl der Bewerber*innen stufte sich in diesen Bereichen ebenfalls als erfahren ein. Weniger versiert waren viele nach eigener Angabe in den Bereichen Kommunikation und Öffentlichkeitsarbeit sowie öffentliche Förderprogramme. Letzteres weist darauf hin, dass das Ziel des Prototype Fund, förderferne Zielgruppen anzusprechen, erreicht werden konnte.

Die meisten Geförderten haben durch ihr persönliches Netzwerk vom Prototype Fund erfahren. Die Rolle von Medien wie Nachrichtenblogs, Newsletter, Mailinglisten oder Social Media sowie von Veranstaltungen waren in früheren Runden relevanter, während die gezielte Suche nach Fördermöglichkeiten Geförderte erst ab Runde 9 vermehrt zum Prototype Fund geführt hat.

Liniendiagramm, das anzeigt, über welche Informationswege Geförderte des Prototype Fund von der Fördermöglichkeit erfahren haben. Am häufigsten erfuhren sie durch ihr persönliches Netzwerk vom Prototype Fund, am zweithäufigsten durch Medien. Veranstaltungen spielten vor allem in den ersten 11 Runden eine Rolle, während die gezielte Suche ab Runde 11 wichtiger wurde.
Daten: Open Knowledge Foundation, basierend auf Befragungen von Zuwendungsempfänger*innen aus Runden 1-3, 5-6 sowie 9-15, n=206.

Welche Projekte werden beim Prototype Fund eingereicht?

Mehr als die Hälfte der Bewerber*innen in Runden 1-16 hat ihre Projekte dem Förderschwerpunkt Civic Tech zugeordnet. Etwa jede vierte Bewerbung wurde von den Bewerber*innen als Softwareinfrastruktur verstanden. Data Literacy und Datensicherheit waren bei den Bewerbungen mit je rund 10 % der Bewerbungen deutlich weniger vertreten. Da sich die vier Fördersäulen nicht trennscharf voneinander abgrenzen lassen, geben die im Diagramm dargestellten Selbstzuordnungen in erster Linie Aufschluss über die Hauptzielsetzung der Bewerber*innen für ihr Projekt.

Balkendiagramm, das den Anteil der vier Förderschwerpunkte des Prototype Fund an den Bewerbungen in Runden 1-16 zeigt. Civic-Tech-Projekte waren mit 53% am häufigsten vertreten, Projekte mit Schwerpunkt auf Softwareinfrastruktur mit 26% am zweihäufigsten und Data Literacy und Datensicherheit mit 12% bzw. 9% seltener
Daten: Open Knowledge Foundation, basierend auf Förderdaten für Runden 1-16, N=4.228.

Viele der geförderten Projekte wären vermutlich ohne den Prototype Fund nicht entwickelt worden. Zumindest gaben in einer Umfrage mit Geförderten aus Runden 1-12 55 % an, dass sie ihre Projektidee ohne Förderung nicht durchgeführt hätten. Zusätzliche 16 % erklärten, dass sie ihr Projekt ohne den Prototype Fund aus eigenen Mitteln, aber in anderem, meist deutlich kleinerem Umfang und über eine längere Zeit hinweg entwickelt hätten (Evaluation durch die Technopolis Group 2023, S. 19).

Daten: Technopolis Group, basierend auf einer Online-Befragung von Zuwendungsempfänger*innen aus Runden 1-12 sowie WirVsVirus (siehe Technopolis-Evauationsbericht, S. 19).

Wen fördert der Prototype Fund?

Balkendiagramm, das den Anteil an Teams und Einzelpersonen unter Geförderten anzeigt. Einzelpersonen machen 47% aus, Teams 53%.
Daten: Open Knowledge Foundation, basierend auf Förderdaten für Runden 1-16, N=352.

In den Runden 1-16 wurden im Durchschnitt mehr Teams als Einzelpersonen gefördert. Während der Anteil an Teams bei den Bewerbungen bei 58 % lag, sind es bei den Förderprojekten nur 53 %.

Die Auswertung der Wohnorte von Teamleitungen aller geförderten Projekte in Runden 1-16 zeigt, dass der Prototype Fund Projekte aus ganz Deutschland erreicht. Allerdings sind bestimmte Regionen deutlich häufiger vertreten als andere. Berlin ist mit 171 von 352 Projekten deutlich überrepräsentiert. Auch aus Bayern, Hamburg und Sachsen kamen tendenziell mehr Geförderte als aus den übrigen Bundesländern.

Karte der deutschen Bundesländer, eingefärbt nach Anzahl der Wohnorte von Leitungen der geförderten Projekte in Runden 1-16.
Daten: Open Knowledge Foundation, basierend auf Förderdaten für Runden 1-16, N=352.

 

Befragungen mit einem Teil der Geförderten aus Runden 1-15 zeigen, dass sich die Mehrheit derjenigen, die sich einem Geschlecht zuordnen, als männlich identifiziert. Der Anteil liegt bei 74 %. Weibliche Geförderte machen 22 % aus und mit einem anderen Geschlecht identifizierten sich 4 %. Ein klarer Entwicklungstrend ist bei der geschlechtlichen Zusammensetzung der Förderkohorten nicht erkennbar (Technopolis-Evaluationsbericht 2023, S. 11). Der Frauenanteil unter den Geförderten des Prototype Fund entspricht in etwa dem der Studierenden der Informatik in Deutschland im Wintersemester 2023/24 (Statistisches Bundesamt 2024). In vielen großen Open-Source-Projekten machen Frauen dagegen häufig weit unter 10 % der Beitragenden aus (NGI4ALL.E 2024).

Diagramm, das anzeigt, welchem Geschlecht/Gender sich befragte Geförderte zuordnen: 183 männlich, 55 weiblich, 10 anderes Geschlecht, 34 keine Angabe.
Daten: Technopolis Group, basierend auf einer Online-Befragung von Zuwendungsempfänger*innen aus Runden 1-12 sowie WirVsVirus, n=156 (siehe Technopolis-Evauationsbericht 2023, S. 11) / Open Knowledge Foundation, basierend auf Online-Befragungen von Zuwendungsempfänger*innen aus Runden 13-15, n=126.

16,5 % aller Geförderten aus den Runden 1-16 wurden mehrfach gefördert. Die überwiegende Mehrzahl davon wurde zwei Mal gefördert. Deutlich weniger Personen haben für drei oder sogar vier Projekte eine Förderung erhalten.

Daten: Open Knowledge Foundation, basierend auf Förderdaten, n=576.

Welche Projekte werden vom Prototype Fund gefördert?

Insgesamt hat der Prototype Fund in den Runden 1-16 352 Projekte unterstützt. Pro Förderrunde wurden durchschnittlich 22 Projekte gefördert.

Balkendiagramm, das Anzahl an Projekten je Runde zeigt. Die Anzahl an Projekten schwankt zwischen 15 in Runde 1 und 29 in Runde 10. Der Durchschnitt liegt über Runden 1-16 hinweg bei 22.
Daten: Open Knowledge Foundation, basierend auf Förderdaten, N=352.

Insgesamt werden über den Prototype Fund nach Ende der 16. Förderrunde – ohne die Sonderrunde WirVsVirus – etwa 15 Mio. Euro in die Entwicklung von Open-Source-Projekten geflossen sein. Mit Ausnahme der ersten beiden Förderrunden hat jedes Projekt durchschnittlich zwischen 41.000 und 46.000€ erhalten. Damit wurde die maximale Fördersumme von 47.500€ von vielen Projekten nahezu ausgeschöpft. In Runden 1 und 2 lag die maximale Fördersumme noch bei 30.000€ und für die Projekte dieser Runden wurde entsprechend etwas weniger, nämlich zwischen 24.000 und 28.000€, abgerufen.

Balkendiagramm, das die Fördersummen für Runden 1-16 anzeigt
Daten: Open Knowledge Foundation, basierend auf Förderdaten für Projekte der Runden 1-16, N=352 (Für Runden 15 und 16 sind die bewilligten, für die übrigen Runden die abgerufenen Fördersummen dargestellt.)

Besonders viele Projekte wurden in Förderrunden 1-16 zu den Themenbereichen „Demokratie, Bildung, Journalismus/Medien, Transparenz“, „Datenschutz/Souveränität, Sicherheit“ und „Diversität/Inklusion, Solidarität“ entwickelt. Eindeutige Entwicklungstrends zeigen sich nicht. Allerdings sind in einzelnen Runden bestimmte Themen stärker vertreten als in anderen: So fanden sich z. B. in den ersten beiden sowie in der 16. Runde besonders viele Projekte zum Thema „Stadt/Mobilität“. In Runde 6, für die der Themenschwerpunkt „Commit – System erneuern“ ausgegeben worden war, wurden verhältnismäßig viele Projekte zum Thema „Umwelt/Nachhaltigkeit“ gefördert. In den Runden 4 und 5 mit den durch den Prototype Fund bestimmten Themenschwerpunkten „Power to the Users“ und „Maschinen lernen lassen“ waren Projekte zu den Themen „Datenschutz/Souveränität, Sicherheit“ stark vertreten. In den letzten Runden des Prototype Fund beschäftigten sich regelmäßig bei mehr Projekten schwerpunktmäßig mit „Diversität/Inklusion, Solidarität“ als in früheren Runden.

Balkendiagramm, das den Anteil an Projekten für verschiedene Anwendungsbereiche anzeigt
Daten: Open Knowledge Foundation, basierend auf einer thematischen Auswertung der Förderprojekte aus Runden 1-16 sowie WirVsVirus, (siehe Projektübersicht).

Beispielprojekte für die verschiedenen Themenbereiche finden in der Projektübersicht und auf folgenden Themenseiten:

Die Verteilung der Projekte zu den vier Förderschwerpunkten des Prototype Fund stimmt weitestgehend mit der der Bewerbungen überein. Das heißt, dass etwa die Hälfte der geförderten Projekte bei der Bewerbung Civic Tech zugeordnet und etwa jede vierte Bewerbung als Softwareinfrastruktur verstanden wurde. Data Literacy und Datensicherheit wurden etwas seltener gefördert. Da sich die vier Fördersäulen nicht trennscharf voneinander abgrenzen lassen, geben die im Diagramm dargestellten Selbstzuordnungen in erster Linie Aufschluss über die Hauptzielsetzung der Geförderten zum Zeitpunkt ihrer Bewerbung.

Balkendiagramm, das den Anteil der vier Förderschwerpunkte des Prototype Fund an den Projekten der Runden 1-16 zeigt. Civic-Tech-Projekte waren mit 51% am häufigsten vertreten, Projekte mit Schwerpunkt auf Softwareinfrastruktur mit 23% am zweihäufigsten und Data Literacy und Datensicherheit mit 11% bzw. 12% seltener
Daten: Open Knowledge Foundation, basierend auf der Selbstzuordnung der Zuwendungsempfänger*innen zum Zeitpunkt der Bewerbung, N=352.

Was wird aus den Projekten nach der Förderung?

In der sechsmonatigen Förderzeit konnten in der Vergangenheit zwei Drittel der Förderprojekte als vollständiger, einsetzbarer Prototyp entwickelt werden. Das ergibt sich aus den Angaben von Geförderten aus Runden 1-12 und der Sonderrunde WirVsVirus. Die meisten anderen Projekte hatten einen frühen, noch nicht einsetzbaren Prototyp als Ergebnis des Förderzeitraums.

Tortendiagramm, das den Anteil verschiedener Entwicklungsstadien zum Ende der Förderzeit anzeigt: 63% vollständiger, einsetzbarer Prototyp, 28% früher Prototyp (noch nicht einsetzbar), 8% sonstiges
Daten: Technopolis Group, basierend auf einer Online-Befragung unter Zuwendungsempfänger*innen, n=123 (siehe Technopolis-Evaluationsbericht 2023, S. 15).

Personen, die durch den Prototype Fund geförderte wurden, profitierten nach eigenen Angaben auf vielfältige Weise von der Förderung. Ein wesentlicher Nutzen ergibt sich für die Geförderten dadurch, dass sie ideelle Erfüllung und eine Wertschätzung ihrer Arbeit erlebten. Auch profitierten Geförderte durch den Auf-/Ausbau inhaltlicher und methodischer Kompetenzen sowie eine größere Sichtbarkeit der eigenen Arbeit unter Open-Source-Entwickler*innen. Der Kompetenz- und Erfahrungsausbau in den Bereichen Projektmanagement und Förderprogramme sowie die Vernetzung mit anderen Programmierer*innen spielte eine etwas weniger große Rolle.

Balkendiagramm, das anzeigt, was die wichtigsten Erfolge des Förderprojekts für Geförderte
Daten: Technopolis Group, basierend auf einer Online-Befragung unter Zuwendungsempfänger*innen aus Förderrunden 1-12 sowie WirVsVirus, n=120 (siehe Technopolis-Evaluationsbericht 2023, S. 16).

Viele Projekte haben zum Zeitpunkt einer Befragung im Sommer 2023 keine Anschlussfinanzierung erreicht. Das liegt unter anderem daran, dass es im FOSS-Bereich eine Föderlücke für die Weiterentwicklung von „Early stage“-Anwendungen gibt, wie sie im Prototype Fund entwickelt werden. Unter denjenigen Projekten, die nach der Förderung Geld für die Weiterentwicklung akquirieren können, sind Stiftungen, NGOs und öffentliche Geldgeber am häufigsten. Nicht alle Geförderten streben allerdings eine Finanzierung an, sondern verfolgen ihre Projekte z. B. ehrenamtlich weiter.

 

Balkendiagramm, das anzeigt, wie Projekte nach der Förderung finanziert wurden: 59% keine Anschlussfinanzierung, 12% Stiftungen, NGOs, 12% öffentliche Geldgeber, 8% Unternehmen, 6% andere private Finaziers/Privatpersonen, 9% sonstige Quellen
Daten: Technopolis Group, basierend auf einer Online-Befragung unter Zuwendungsempfänger*innen aus Förderrunden 1-12 sowie WirVsVirus, n=119 Mehrfachantworten möglich, (siehe Technopolis-Evaluationsbericht 2023, S. 22).

Unter den Projekten, die langfristig weiterentwickelt werden, lassen sich z. B. folgende Entwicklungspfade beobachten:

  1. Community-Projekte, d. h. Projekte, die von einer überwiegend ehrenamtlich arbeitenden Entwickler*innen-Community getragen werden und dazu eine eigene Community aufgebaut haben (z. B. drip und  StreetComplete) oder in ein bestehendes Community-Projekt eingegliedert wurden (z. B. Generalisierung von OpenStreetMap-Daten mit osm2pgsql)
  2. Projekte, die über eine Förderung finanziert werden (z. B. FrameTrail)
  3. Spendenfinanzierte Projekte (z. B. Mastodon)
  4. Projekte mit einem kommerziellen Geschäftsmodell wie Software as a Service (z. B. Pretix), maßgeschneiderte Weiterentwicklung (z. B. FixMyBerlin) oder Lizenzierung von Daten (z. B. OpenSanctions)

Wie hat der Prototype Fund sich im Laufe der Zeit weiterentwickelt?

Als lernendes Förderprogramm wurde der Prototype Fund kontinuierlich weiterentwickelt. Wichtige Änderungen waren:

  • 2017: Ab der dritten Runde wurde die maximale Fördersumme von 30.000 € auf 47.500 € erhöht und der erforderliche Eigenanteil entsprechend von 40 % auf 5 % gesenkt.
  • 2020: Ab der achten Runde wurden alle Förderrunden themenoffen ausgeschrieben. Zuvor waren Themenschwerpunkte für jede Runde vorgegeben worden, anhand derer Projekte für die Förderung ausgewählt wurden.
  • 2022: Um einen besseren Wissensaustausch zwischen Geförderten zu ermöglichen, wurden ein Wiki für Informationen zum Ablauf der Förderung und eine Knowledge Base für Informationen zur Projektentwicklung aufgebaut.

Alle Evaluationsberichte des Prototype Fund