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Zwei Bücher über „Big Data“ : Die Muster unseres Lebens

Es gilt im Allgemeinen: Die Masse macht’s, und wird sie mit genügend Rechnerkapazität umgewälzt, genügen sogar relativ einfache Algorithmen. Schlagendes Beispiel sind Googles Übersetzungsalgorithmen. Und schließlich ist die neue Währung der mit Big Data gewonnenen Einsichten und profitablen Geschäftsideen nicht mehr eine bewährte Hypothese oder Theorie, sondern schlicht das Herausrechnen von Korrelationen in riesigen Datenpools. Die Korrelationen zeigen, wie ein Aggregat reagiert, mitunter nahe an Echtzeit, welche Stellschrauben also man zu seiner Manipulation nützen kann. Die Frage, warum das eigentlich funktioniert, wird zwar nicht gleich hinfällig, rentiert sich aber doch oft zunehmend weniger. Big Data, so könnte man es resümieren, unterstützt auch ein neues praktisch-epistemisches Regime.

Die Frage, wie einschneidend die Entwicklung von solcherart „datengetriebener“ Analyse ist und ob mit ihr wirklich die regulative Idee der theoretischen Erfassung „harter“ kausaler Abhängigkeiten schrittweise obsolet wird, ist einer der Punkte, an denen man zu einem anderen eben erschienenen Buch über Big Data hinüberwechseln kann. Der Journalist Tobias Moorstedt und der Suhrkamp-Lektor Heinrich Geiselberger haben den neuen Formen des Datenregimes einen vielstimmigen und gut komponierten Band gewidmet, mit bereits publizierten, zum ersten Mal übersetzten und auch originalen Beiträgen.

Ein neues Regime des Wissens

Man findet unter ihnen auch Chris Andersons vor fünf Jahren erschienenen Text über „Das Ende der Theorie“, nämlich über ihre Ablösung durch datengesättigte Korrelationen. Das lassen so schlicht zwar auch Mayer-Schönberger/Cukier nicht durchgehen, aber im Sammelband findet man die Frage nach den Konsequenzen für wissenschaftliche Methodik gleich mehrfach beleuchtet. Was wichtig schon deshalb ist, weil Wissenschaften nun einmal konkret nur im Plural zu verhandeln sind. So wird zum einen das Feld der „Digital Humanities“ vorgestellt, während andere Beiträge den Versprechungen datengetriebener Prognostik großen Stils und deren Verknüpfung mit Vorstellungen von Sozialtechnik und Steuerung nachgehen.

Beide Bände kartographieren das gesamte Feld des neuen Datenfurors, teilweise sogar darüber hinaus; der Sammelband naturgemäß etwas farbiger, mit markanten Texten, die durch ihre unterschiedlichen Perspektiven und kritischen Akzente auch gleich die Spielräume von Interpretationen, Erwartungen und Befürchtungen aufzeigen (das beigegebene Glossar ist überdies nützlich). Und vergleichen kann man auf diese Weise auch Vorstellungen darüber, wie sich Prinzipien des Datenschutzes in das Regime von Big Data implementieren lassen sollten. Dass es mit dem Wortlaut des Gesetzestextes zur „informationellen Selbstbestimmung“ nicht zu schaffen ist, darüber sind sich Mayer-Schönberger/Cukier und Thilo Weichert, der Datenschutzbeauftragte von Schleswig-Holstein, einig.

Big Data lebt schließlich davon, dass die eigentlich zustimmungspflichtigen Verarbeitungszwecke gerade nicht bereits im Moment der Etablierung von Datenpools fixiert sind. Was an Empfehlungen zur Selbstbindung der Datenwirtschaft, Etablierung unabhängiger Experten sowie gesetzlichen und mit Bußandrohungen verknüpften Regulierungen aufgeboten wird, nimmt sich freilich angesichts der fortlaufenden Enthüllungen über geheimdienstliche Big-Data-Bewirtschaftungen notgedrungen etwas blauäugig aus.

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