Mit der zunehmenden informationstechnischen Durchdringung der Gesellschaft geht eine Fokussierung auf eindeutig benennbare Kennziffern und Indizes einher. Sowohl individuelle als auch kollektive Entscheidungsprozesse gründen immer häufiger auf digital erhobenen und algorithmisch evaluierten Daten – von der Organisation des Alltagslebens, über Personalentscheidungen bis hin zu politischen Steuerungsbemühungen.
[…] Obgleich aber die entsprechenden Auswertungstechnologien stetig elaborierter werden, stößt der Prozess des exakten Erfassens gesellschaftlicher Wirklichkeit – wie es Renate Mayntz formuliert – »an praktische und kognitive Grenzen«: Zum einen geht mit jeder Übertragung physischer und sozialer Realitäten in numerische und damit diskrete Darstellungen schon prozessbedingt ein Informationsverlust einher […]. Zum anderen bestimmen das Vorwissen und die Beobachtungsperspektive auf essentielle Weise mit, was in Auswertungen sichtbar wird und was unsichtbar bleibt – ebenso wie jegliche Daten ihre gesellschaftliche Relevanz erst durch kontextbezogene Interpretation erhalten.
Stewart Brand, seines Zeichens vermittelndes Bindeglied zwischen Hippie- und Cyberkultur, ließ 1984 auf der ersten Hacker-Konferenz in Sausalito (Kalifornien) der allgemeinen Erzählung nach einen folgenschweren Satz fallen, der die Computer- und Internetszene nachhaltig prägen sollte:
»[…] information […] wants to be free […]«.
Zumeist wird diese Passage ohne Auslassungszeichen zitiert, wodurch sie dem Gesamtzusammenhang von Brands originärer Aussage enthoben wird. Sein damaliger Diskussionsbeitrag wird vielerorts (vgl. z.B. Edge, Clarke) wie folgt wiedergegeben:
»On the one hand information wants to be expensive, because it’s so valuable. The right information in the right place just changes your life. On the other hand, information wants to be free, because the cost of getting it out is getting lower and lower all the time. So you have these two fighting against each other.«
Modern societies have developed a variety of technologies and techniques to identify, measure and influence people and objects. […] Since 2015, a group of German social scientists has conducted the research project ›Assessing Big Data‹ (ABIDA) with the objective to analyze the societal implications of Big Data—particularly elaborating the question, in what way and to what extent modern technologies of data analysis entail novel societal benefits and risks that differ from previous socio-technical configurations. This paper sets out to discuss a couple of theses concerning this question.
Social science
Engineering / Data science
Goals
Search for explanation why something happens; develop theory
Search for accurate prediction of what happens; create algorithm
Focus
Explanation
Practical relevance
Beliefs
Data are biased
Data have ground truth cases
After a short retrospective of digital data analysis, we lay out various applications of data analytics in the light of distinct research cultures between data science and social science. Subsequently, we elaborate how self-tracking and real-time control of complex systems on the basis of data analytics create new individual and collective practices that shape modern societies. As these practices bear many risks for individual rights and collective achievements, we finally shed light on various propositions for the regulation of Big Data. Our argument is that Big Data, real-time analysis and feedback loops increasingly foster a society of (self-)control. But at the same time, these technologies are highly contentious and set the stage for conflict—be it between academic disciplines or different political worldviews.
In dieser Woche ist die aktuelle ARD/ZDF-Onlinestudie erschienen, die bereits seit 1997 erhoben wird und insofern einen guten Überblick zu den langfristigen Verschiebungen im medialen Nutzungsverhalten bietet. Einige Kernergebnisse:
