Poseidonpartiet
Pontos
- Partiets trovärdighet
- 500/1000
- Ändring under perioden
- −30
- Kampanjlöften
- 1
Alla projektAkademisk prototyp · fiktiva partier och modellerade väljare
Futuregames · Spelpsykologi · September 2026
Demokratikollen
Vad händer när politiker har poäng att försvara?
Ett gamification-projekt om vallöften, förtroende och incitamenten som gömmer sig i en topplista. Vi var fyra som tog fram produkten. Jag byggde den politiska sandlådan bakom den.
Simuleringsdesign & samordning · Produktutveckling · Motion design
- AI-styrda partier
- 5
- simulerade mandatperioder
- 6
- unika löften
- 41
Från löfte till utfall
Politik som går att följa upp.
Demokratikollen gör vallöften lättare att följa. Besökaren kan jämföra partier, granska underlaget för ett löfte, spara det som känns viktigt och utforska en valkompass. Trovärdighetspoäng och synliga utfall gör omfattande politisk information till något som går att återvända till och förstå.
Gamification innebär här återkoppling, konsekvenser och en anledning att fortsätta följa utvecklingen—utan belöningar med ett ekonomiskt värde utanför upplevelsen.
Återkopplingen jag testade
- 1Ge ett löfte
- 2Möt väljarna
- 3Försök genomföra
- 4Uppdatera trovärdighet
- 5Välj nästa kampanj
Min simuleringsstudio
Fem partier. Samma regler. Olika beslut.
Jag satte upp fem separata AI-partichattar och en neutral samordnare, och utformade och körde kampanjer, val och komprimerade mandatperioder. Jag utvecklade poängreglerna, använde en seedad röstmodell i Python för upprepbara jämförelser och såg till att löften och utfall gick att följa i loggarna. Jag följde partiernas reaktioner på resultaten i stället för att bestämma vinnarna i förväg.
Efter period 46 löften under perioden
Hakuna Matata
Timon
- Partiets trovärdighet
- 580/1000
- Ändring under perioden
- +10
- Kampanjlöften
- 1
Lagompartiet
Roger Rimlig
- Partiets trovärdighet
- 480/1000
- Ändring under perioden
- −30
- Kampanjlöften
- 1
Allergipartiet
Itchy
- Partiets trovärdighet
- 560/1000
- Ändring under perioden
- +30
- Kampanjlöften
- 1
Framkomlighetspartiet
Steg-fan Framåt
- Partiets trovärdighet
- 530/1000
- Ändring under perioden
- −60
- Kampanjlöften
- 2
Sex löften, blandade resultat. Allergipartiet höll sitt löfte och Hakuna Matata höll sitt delvis. Framkomlighetspartiet kunde inte styrka något av sina två löften och tappade 60 poäng.
Efter period 4. 6 löften under perioden. Sex löften, blandade resultat. Allergipartiet höll sitt löfte och Hakuna Matata höll sitt delvis. Framkomlighetspartiet kunde inte styrka något av sina två löften och tappade 60 poäng.
Poängen visar uppföljning av löften, inte popularitet eller hur bra politiken är. Ett parti straffades inte för att sakna makt att genomföra ett löfte.
Det avslöjande ögonblicket
När det säkraste löftet är inget löfte.
Efter missade leveranser gick Framkomlighetspartiet från två löften till ett, och sedan inga. Agenterna blev försiktigare. Det var också en varningssignal för designen: poäng som ska belöna ansvarstagande kan uppmuntra till att undvika åtaganden helt.
Observerat AI-beteende i modellen—inte belägg för hur riktiga politiker eller väljare skulle agera.
FRAMKOMLIGHETSPARTIET
- Period 42Två löftenBåda ej styrkta · −60
- Period 51Ett löfteLeverans ej styrkt · −30
- Period 60Inga nya löftenIngen ny löftesbedömning · ±0
Vad som ändrades längs vägen
Tydligare återkoppling. Bättre frågor.
Sätt genomförandet i centrum
Långa regeringsförhandlingar trängde undan experimentet. Jag riktade om det mot mätbara löften, begränsade resurser och underlag vid tidsfristen. Antalet löften blev ett strategiskt val.
Ta in resultaten i produkten
Jag integrerade den faktiska simuleringsdatan, förbättrade valkompassens flöde och löftesförklaringarna, och producerade lanseringsfilmen med AI-assisterad motion design. Gränssnittet blev ett sätt att utforska experimentet.
Lyssna på människor också
Två mänskliga användartester som teammedlemmar ledde visade otydliga poäng, statusar och alltför positiva badges. Jag åtgärdade återkoppling med tydligare förlopp, hjälptexter och faktabaserade statusöversikter. De testen undersökte användbarhet; AI-körningarna undersökte incitament.
Grupprojekt med Linnéa Hedblom, Anna Malmgren och Pontus Joelsson. Den första hemsidan, bildmaterialet och de mänskliga testerna var teamets gemensamma bidrag; mitt fokus var simuleringen, integrationen, iterationerna och lanseringsfilmen.