Regel 3 | Wissen ist, die richtige Frage zu stellen

These: Im alten Spiel kam es darauf an, wer, wie, wo und warum Informationen speichert. Im Neuen Spiel zählt dagegen, wie Wissen abgefragt wird. Diese Verschiebung verändert nicht nur unseren Umgang mit Wissen, sondern auch das Machtgefüge, in das es eingebunden ist.

 

Ein Plakat des US-amerikanischen Künstlers Evan Roth zeigt die Startseite von Google, im Eingabefeld stehen die Worte „bad ass mother fucker“. Der Mauszeiger befindet sich über dem Button „I’m Feeling Lucky“, der den Suchenden immer direkt auf die Website des ersten Treffers bringt. Das Ganze ist eine Anleitung als Bild. Wer ihr folgt, gelangt auf die Website von Evan Roth.71 Indem ein externer Betrachter nach „bad ass mother fucker“ sucht, also die Query startet, verknüpft diese qua Google-Algorithmus diese Wortfolge mit Evan Roth bzw. seiner Website. Die Zuschreibung entsteht erst durch die Suche – wobei Roth den Prozess der Zuschreibung im Vorfeld ein wenig manipuliert hat: Durch sogenannte Suchmaschinenoptimierung (SEO – Search Engine Optimization) hat er den Google-Algorithmus dazu gebracht, seine Seite als ersten Treffer zu diesem Suchbegriff zu liefern.

Das heißt, er macht sich die Zuschreibung nicht direkt zu eigen. Wer würde schon von sich selbst behaupten, ein „bad ass mother fucker“ zu sein? Durch den Umweg über den Google-Algorithmus und schließlich den Suchenden wird die Verknüpfung jedes Mal aktiv hergestellt. Roths Arbeit ist eine Reflexion auf uns, das Publikum. Wir sind es, die die Google-Suche benutzen sollen, und somit eine Realität und Identität erst konstruieren.

Die Realität der Google-Suche konstituiert spezielle Formen der Öffentlichkeit. Sie sind nicht die Öffentlichkeit der Straße und sie sind auch nicht die Öffentlichkeit der Bildzeitung. Es sind viele Öffentlichkeiten. Sie sind jeweils in dem Moment hergestellte Öffentlichkeiten zwischen einem suchenden Individuum und seiner Ergebnisseite. Die „Query-Öffentlichkeiten“ erzeugen kein Publikum im klassischen Sinn, sondern das Publikum erzeugt die Query-Öffentlichkeiten. Wir formulieren unseren Blick auf die Welt immer mehr als Frage. Wir strukturieren unser Wissen zunehmend nicht mehr durch Tätigkeiten wie Aufschreiben und Zuschreiben – diese Dinge passieren heutzutage automatisiert – sondern durch die Abfrage, die Query. Nicht nur bei Google, sondern auch in Wikipedia und Youtube suchen wir nach dem gleichen Prinzip. Auf unseren eigenen Rechnern löst die Suche langsam die Ordnung des Dateisystems ab.

Doch die Query führt noch weiter. Sie bestimmt, welche Werbung wir zu sehen bekommen und empfiehlt, was wir bei Amazon kaufen sollen. Wenn unsere Voreinstellungen bei Internetdiensten geladen werden, ist eine Query am Werk. Wenn Inhalte spezifisch an uns angepasst sind, wurden wir wiedererkannt und als Query verwendet – denn wir selbst werden zur Query in Hunderten Datenbanken von Werbevermarktern, sobald wir uns im Netz bewegen; die Kombination aus den von uns gespeicherten Daten und unserer Wiedererkennung funktioniert jedes Mal wie ein ausgefülltes Frageformular. Wissenschaftlerinnen schicken eine komplexe Query an große heterogene Datenmassen, wenn sie die Welt erforschen, und nennen das Big Data. Dann präsentieren sie uns, was sie in ihrer Query-Realität über Dunkle Materie, Verkehrsströme, das Klima oder das Gehirn herausgefunden haben. Oder über uns.

Verteilte Realitäten

Wenn wir in unseren Facebook-Account schauen, hat eine Query uns die Nachrichten des Tages aufbereitet. Auch Twitter aggregiert die vielen Tweets von allen, denen wir folgen, zu einem chronologischen, personalisierten Nachrichtenstrom. Wir haben diese Querys konfiguriert, indem wir die Leute aktiv ausgesucht haben, die zu unseren Nachrichtenströmen beitragen sollen. Wissen heißt heute, dass wir uns die Welt von unseren Facebook-Freunden und Twitter-Followern aufbereiten lassen. Wir vertrauen ihnen wie früher der Zeitung oder der Tagesschau. Mein Twitter-Netzwerk ist so einmalig wie ein Fingerabdruck, und damit ist auch meine Realitätskonstruktion einzigartig. Diese verteilten Realitäten bestehen aus den Statusnachrichten weit verstreuter Realitätseinspeiserinnen, meiner Anzahl handverlesener Accounts, die ich abonniert habe. Sie teilen ihre Realität mit mir, und ich aggregiere diese unterschiedlichen Realitäten in meiner persönlichen Query.

Die Filterblase

Eli Pariser wies als Erster auf eine mögliche Problematik dieser Query-Öffentlichkeiten hin. In seinem Buch The Filterbubble zeigt er, wie heute die Lebensrealität immer mehr von algorithmisch gefilterten Inhalten bestimmt wird, und erkennt darin eine Gefahr. Auch Google sei mittlerweile so personalisiert, dass es für zwei Menschen nicht dieselben Ergebnislisten einer Suche gäbe. Pariser sieht in den verteilten Realitäten ein Problem. Er geht davon aus, dass die Menschen nur andere Menschen abonnieren, wenn sie deren Weltsicht teilen. Auf diese Weise entstünden sich selbst bestätigende Echokammern, die das eigene Weltbild nicht mehr herausfordern würden. In diesen Filterblasen konserviere sich so das eigene Weltbild und schotte sich das Individuum gegen andere Meinungen ab. Das gemeinsame Ringen um Positionen, das eine funktionierende Demokratie auszeichnet, würde dadurch verhindert.

Dagegen ließe sich einwenden, dass die Konfrontation mit den Meinungen anderer nie eine freiwillige Angelegenheit war, sondern den Umständen entsprungen ist. Erst mit der Query gibt es die Möglichkeit, mich einerseits weiträumig mit Gleichgesinnten zu vernetzen, und andererseits das Meinungsspektrum, das ich ablehne, auszublenden. Wir haben eine neue Form der Selbstbestimmung gewonnen. Wer hat das Recht, den Menschen diese neue Form der Selbstbestimmung wieder streitig zu machen? Oder anders gefragt: Wie viel Recht hat die demokratische Öffentlichkeit auf die Aufmerksamkeit ihrer Bürger?

Dass ich viele Dinge ähnlich sehe wie jemand in meinem Netzwerk, kann trotzdem bedeuten, dass ich bei anderen Themen mit mir fremden Ideen und Einschätzungen konfrontiert werde. Nur weil ich mit jemandem das Interesse für Roboter teile, heißt das nicht, dass wir in Fragen der Umweltpolitik einer Meinung sind. Nur weil jemand interessante Links zu Wirtschaftsfragen postet, heißt das nicht, dass ich seinen Humor teile. Die Wirklichkeit ist oft viel heterogener: Wir können uns unsere Filterblasen so zusammenstellen, dass wir mit so vielen unbekannten, überraschenden und intellektuell wie ideologisch herausfordernden Realitäten konfrontiert werden, dass es schwer fällt, den eigenen Horizont nicht jede Woche aufs Neue zu erweitern. Es ist sogar sehr viel mehr Heterogenität möglich als in der alten Medienwelt, die selbst ebenfalls nichts anderes als eine Filterblase war – die Filterblase des Mainstreams eben.

Nachvollziehbar ist allerdings Parisers Kritik an der Intransparenz algorithmischer Personalisierung, wie Facebook sie praktiziert. Eine bewusst gewählte Filterblase ist etwas anderes als eine Filterblase, die nur teilweise aufgrund eigener Präferenzen und Entscheidungen zustande gekommen ist. Darin findet Informationbeschaffung nicht selbstbestimmt statt, sondern fremdgesteuert, mithilfe von Mechanismen, die wir nicht kontrollieren können.

Strategien

Es gibt kein besseres Instrument der Wissensorganisation als die Query. Das gilt von den verteilten Realitäten der Timelines über Suchmaschinen bis hin zu Big Data. Wir brauchen Strategien, die mit den damit entstehenden neuen Gefahren umgehen und gleichzeitig die Potenziale der Query allen zur Verfügung stellen können.

Wir brauchen ziviles und aktivistisches Big Data

In den USA wird die Analyse von Daten schon lange genutzt, um Armut und Ungleichheit zu verstehen und zu bekämpfen. So haben Roland Fryer und Steven Levitt mittels umfangreicher Datenanalysen gezeigt, dass die unterschiedlichen Ergebnisse bei Schultests zwischen unterschiedlichen Ethnien entgegen einer verbreiteten rassistischen Hypothese nur auf soziale Ursachen zurückgehen.72

Im September 2011 kam heraus, dass das Department of Labor Data, eine kalifornische Behörde, über 18 Monate mit Apple über die Herausgabe von Daten zur internen Diversität des Unternehmens stritt. Apple weigerte sich, Daten über die ethnische Zusammensetzung ihrer Mitarbeiterschaft herauszugeben und wurde deswegen vor allem von Bürgerrechtsinitiativen hart angegangen.73 Stellen wir uns kurz vor, ein großes deutsches Unternehmen käme auf die Idee, „ethnische Zugehörigkeit“ als Merkmal in den Mitarbeiterinnenakten zu führen und diese Daten an den Staat weiterzugeben. Der Sturm der Entrüstung in Deutschland wäre kaum vorstellbar. In den USA führt genau das Gegenteil zur Empörung. Ohne Daten und deren Analyse – so die Argumentation – ist das Problem mangelnder Diversität nicht zu sehen, und unsichtbare Probleme werden gerne ignoriert. In Europa ist eben das die Normalität. Das kritisieren auch Costanza Hermanin und Angelina Atanasova in ihrem Artikel „Making ‚Big Data‘ Work for Equality“.74 Gerade in Europa gebe es kaum Daten über die alltägliche Wirkung von Rassismus und Vorurteilen gegenüber Menschen mit Behinderung auf dem Arbeitsmarkt. Das mache es schwierig, die Daten aus den USA hinsichtlich des Diversitätsproblems mit denen in Europa zu vergleichen. Die Autorinnen haben dagegen die Equality-Data-Initiative gegründet, treffen aber in Europa immer wieder auf Widerstand. Datenschutz dient dabei als Hauptargument.

Dass unter restriktiver Datenhaltung vor allem die Gesellschaft selbst leidet, hat Jane Yakowitz Bambauer untersucht. In ihrem Paper „Tragedy of the Data Commons“75 macht sie klar: Offene Daten sind eine wichtige Quelle gesellschaftlicher Wohlfahrt. Die Einschränkung dieser Quelle durch restriktive Datenschutzbestimmungen sieht sie analog zur „Tragedy of the Commons“, also dem Problem der Überbewirtschaftung von Gemeingütern durch egoistische Teilnehmer. Daten zurückzuhalten ist egoistisches Verhalten, so ihr impliziter Schluss.

OpenDataCity76 ist eines der wenigen positiven Beispiele in Deutschland für die Nutzung der politischen Kraft von Datenauswertungen. Die kleine Berliner Firma bereitet Daten meist für journalistische Medien auf und verschafft den bearbeiteten Themen damit mehr politische Relevanz. Ein großer Erfolg war etwa die Auswertung der Telefonverbindungsdaten des Grünen-Politikers Malte Spitz, die er sich von der Deutschen Telekom erklagt hat.77 OpenDataCity konnte mit interaktiven Grafiken zeigen, wie viel sich daraus über das Verhalten des Politikers ablesen ließ. Damit wurde sichtbar, welche Gefahren die von der Regierung geplante Vorratsdatenspeicherung birgt. So war genau nachzuverfolgen, wie Spitz sich durch Deutschland bewegte, inklusive aller Telefongespräche, die er währenddessen führte. Und die interaktive Karte „Geheimer Krieg“, basierend auf Daten von OpenDataCity, journalistisch aufgearbeitet vom NDR und der Süddeutschen Zeitung,78 zeigt die Standortdaten geheimer CIA‑, NSA‑, BND-Standorte und deren Aktivitäten. Unter anderem lassen sich damit Gefangenentransporte, Drohneneinsätze und andere Geheimoperationen, die von deutschem Boden ausgingen, nachvollziehen.

Es gibt noch viel Raum für solche Projekte. Datenanalysen sollten vermehrt außerhalb der Wirtschaft und Universitäten stattfinden, vor allem auch im aktivistischen Bereich. Die für Big Data wichtigen Algorithmen wie MapReduce und Datenbanksoftware wie Hadoop stehen als Open-Source-Software zur Verfügung und sind also für jeden erschwinglich. Es müssen vor allem Berührungsängste ab- und das Know-how aufgebaut werden. Um auf Profiniveau mithalten zu können, fallen zwar beachtliche Hardwarekosten an, aber auch mit normaler Hardware lassen sich schon eindrucksvolle Ergebnisse erzielen.

Filtersouveränität als neue Form der Selbstbestimmung

Früher bestimmten Geografie, politische Lagerbildung, sozio-ökonomische Herkunft, Muttersprache und finanzielle Mittel, mit welchen Informationen wir in Kontakt kamen. Heute sind viele dieser Faktoren abgeschwächt, und es besteht zumindest theoretisch die Möglichkeit, jeden Menschen mit jedem Wissen zu verbinden. Wir suchen uns heute aus einem beinahe unendlichen Reich aus Informationsströmen diejenigen aus, die zu uns passen. Mit Filterbubbles reduzieren und interpretieren wir die Komplexität der Welt selbstbestimmt und nach eigenen Kriterien.

Damit verwirklicht sich auf eine neue Weise Grundgesetz Artikel 5, Absatz 1, der sowohl eine positive Informationsfreiheit definiert, die „die Unterrichtung aus den allgemein zugänglichen Informationsquellen“ schützt, als auch eine negative Informationsfreiheit, die es erlaubt, „sich vor unentrinnbar aufgedrängter Information zu schützen“. Die Query stärkt auf technischem Weg die Möglichkeiten sowohl der positiven als auch der negativen Informationsfreiheit. Diese queryologisch erweiterte neue Selbstbestimmung nennen wir „Filtersouveränität“. Filtersouveränität ist das Right to Query oder das Recht auf die Filterblase – das Recht, öffentliche Daten zu nutzen und das Recht, sich gegen eintreffende Daten abschirmen zu dürfen. Sie wird uns noch in Varianten wiederbegegnen. Positive Filtersouveränität wäre das Recht, alle Quellen mit eigenen Querys auswerten zu dürfen. Negative Filtersouveränität wäre, Datenquellen mit eigenen Filtern ausselektieren zu dürfen. Die Filterbubble, die wir auf Twitter durch gezieltes Abonnieren von Accounts zusammenstellen, wäre somit filtersouveräner als der News-Stream des undurchsichtigen Facebook.

Da davon auszugehen ist, dass die Macht der Query in den nächsten Jahren weiterhin exponentiell wachsen wird, steigt auch das Potenzial der Filtersouveränität. Sie ist als Strategie antifragil. Der Kontrollverlust kann ihr nicht nur nichts anhaben, sondern er stärkt sie in ihrer Durchsetzungsfähigkeit. Und hier treffen unsere pessimistischen Voraussagen bezüglich des Grundrechts auf informationelle Selbstbestimmung auf die optimistisch zu bewertenden Potenziale der Informationsfreiheit. Auf Filtersouveränität zu setzen, bedeutet das sinkende Boot der Privatsphäre zu verlassen und eine Gesellschaft auf Basis einer Selbstbestimmung zu schaffen, die durch den Kontrollverlust gestärkt wird.

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