Gedankenstrich.org

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.«

Auch diese – von Brand später selbst so quittierte – Wiedergabe seiner Aussage bleibt allerdings unscharf, wie sich anhand eines Videomitschnitts der Veranstaltung nachvollziehen lässt, dessen Vorschau sich auf Getty Images abrufen lässt (ab Sekunde 38). Tatsächlich sagte Brand:
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Der im Kontext des Arbeitskreises Soziologie des ABIDA-Projekts entstandene Überblicksartikel »Societal Implications of Big Data« lässt sich nun auf den Seiten der Zeitschrift KI – Künstliche Intelligenz (Springerlink) abrufen.

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.

Michael Seemann und Michael Kreil haben auf ctrl+verlust die Ergebnisse einer interessanten Datenstudie zu Filterblasen-/Echokammer-Effekten in webzentrierten Öffentlichkeiten bzw. zu »digitalem Tribalismus« zur Diskussion gestellt:

»Unsere These lautet also, dass wir es bei der roten Fake-News-Gruppe mit einem ›digitalen Stamm‹ zu tun haben und dass die Unterschiede zu der Richtigsteller-Gruppe aus ihren spezifisch tribalen Eigenschaften resultieren. Diese Eigenschaften sind: engere interne Vernetzung bei gleichzeitiger ›Abspaltung‹ vom Mainstream (Restnetzwerk), eine intensive thematische Fokussierung und daraus resultierend eine Anfälligkeit zur Verbreitung von Fake News, die in das thematische Raster fallen.

[…] Der Traum der freien Vernetzung war ein naiver. Nimmt man alle vergesellschaftenden Zwänge weg, treten unsere prädispositiven Sozialisationsmuster nur umso deutlicher hervor. Menschen haben einen fest verdrahteten Hang, Gruppen zu bilden, sich zu identifizieren, sich abzugrenzen. Ja, wir sind freier in unserer Sozialisation denn je, aber das führt eben nicht zu mehr Individualismus, sondern paradoxerweise in vielen Fällen zu einer stärkeren Gruppenaffinität. Der Stammes-Trieb kann sich nur umso freier entfalten und kommt umso unbändiger zum Tragen.«

Mir kommt da nicht zufälligerweise sofort Marshall McLuhan in den Sinn, der 1962 folgende Zukunftsvorhersage gemacht hat:

»Instead of tending towards a vast Alexandrian library the world has become a computer, an electronic brain […]. And as our senses have gone outside us, Big Brother goes inside. So, unless aware of this dynamic, we shall at once move into a phase of panic terrors, exactly befitting a small world of tribal drums, total interdependence, and superimposed co-existence. […] In our long striving to recover for the Western world a unity of sensibility and of thought and feeling we have no more been prepared to accept the tribal consequences of such unity than we were ready for the fragmentation of the human psyche by print culture.«

In der Radiosendung Breitband auf Deutschlandfunk Kultur vom 5. August 2017 durfte ich im Gespräch mit Vera Linß und Marcus Richter meine Einschätzung zum Verhältnis von journalistischer Arbeit und algorithmischer Selektion im Social Web kundtun. Der Teaser zur zum Thema:

Im Netz lässt sich mit Angst und Wut gut Geld machen. Doch dafür müssen die entsprechenden Artikel erstmal in den Newsfeeds und auf den Websites geklickt werden. Die Folge: Emotionalisierte Headlines locken die User permanent an und dieser ›Katastrophenjournalismus‹ führt dann nach und nach zu Veränderungen in der Wahrnehmung der Welt. Wie kann ein positives, weniger aufgeregtes Weltbild aufrecht erhalten werden? Und wie kann die journalistische Kuration bei der algorithmischen Steuerung mithalten?

Zur Sendung »

Seit dem mittlerweile allseits bekannten Aufschlagstext (2001) von Marc Prensky hat die Unterscheidung von »Digital Natives« und »Digital Immigrants« eine erstaunliche diskursive Karriere hingelegt.

»What should we call these ›new‹ students of today? Some refer to them as the N-[for Net]-gen or D-[for digital]-gen. But the most useful designation I have found for them is Digital Natives. Our students today are all ›native speakers‹ of the digital language of computers, video games and the Internet.

So what does that make the rest of us? Those of us who were not born into the digital world but have, at some later point in our lives, become fascinated by and adopted many or most aspects of the new technology are, and always will be compared to them, Digital Immigrants.«

Ein in diesem Sommer erschienener feldüberblickender Artikel (Kirschner/Bruyckere 2017) kommt nun allerdings zu dem Schluss, dass es diesen in den Feuilletons und in den Sozialwissenschaften vielreferenzierten, technikkompetenten und zum ständigen Multitasking befähigten »Digital Native« realiter gar nicht gibt:
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