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Politik der Algorithmen : Der Aufstieg digitaler Steuerungssysteme

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Wo bleibt der Mensch im Zeitalter seiner Vermessbarkeit? Apple-Chef Tim Cook bei einer Smartwatch-Präsentation Anfang September in San Francisco Bild: AFP

Von Gesundheit über intelligente Städte bis zur Polizeiarbeit: Werden wir bald von vollautomatischen digitalen Steuerungssystemen regiert? Auf einer Konferenz in Wien wurde darüber nachgedacht.

          Milliarden von Überwachungssensoren in Städten, Betrieben, Fahrzeugen, Wohnungen und an Körpern protokollieren unser Leben. Freundlich gestaltete Apps lesen uns mit Hilfe der erfassten Daten jeden Wunsch von den Augen ab. Vernetzte Computersysteme geben vor, unsere Bedürfnisse und Interessen besser zu kennen als wir selbst - und geben uns von Zeit zu Zeit einen kleinen Anstoß für ein günstigeres, gesünderes, sichereres oder effizienteres Leben. Wird unser Alltag bald von vollautomatischen digitalen Steuerungssystemen bestimmt? Wer treibt die Entwicklung voran, wer darf teilhaben, wer wird ausgesperrt, und wie prägen die Berechnungsalgorithmen unsere Gesellschaft? Welche maßgeschneiderten Informationen bekommen wir ganz individuell von Online-Shops, Suchmaschinen und sozialen Netzwerken angezeigt und welche nicht? Das wurde am Freitag auf der Konferenz „Algorithmische Regime und generative Strategien“ in Wien diskutiert. Kritische Distanz zu den Erlösungsversprechen der Technologieunternehmen und den Überwachungsphantasien staatlicher Stellen wurde dabei großgeschrieben.

          Der Kriminalsoziologe Reinhard Kreissl forscht zu „Predictive Policing“, zu präventiven Polizeitechnologien, die auf Basis statistischer Methoden vorhersagen sollen, wo Verbrechen begangen werden. Kreissl hält die eingesetzten Prognosemodelle für unzuverlässig und die verwendeten Daten für fehlerhaft. Bestenfalls würden Erkenntnisse produziert, die bereits zum Alltagswissen der Polizisten vor Ort gehörten. Oft verfestige der Einsatz derartiger Technologien aber schlicht bestehende Vorurteile. So rationalisierten scheinbar objektive Algorithmen Diskriminierung aufgrund der Hautfarbe. In der Summe seien die unerwünschten Nebenwirkungen weitaus größer als der polizeiliche Nutzen. Allein die Sicherheitsindustrie profitiere: Sie entwickelt solche Systeme und verkauft sie an Behörden und Politik.

          Die Körperdaten des Arbeitnehmers

          Doch nicht allein in der Verbrechensbekämpfung wird das Verfahren eingesetzt: „Predictive Policing für unsere Körper“ nennt die am King’s College in London lehrende Überwachungsforscherin Btihaj Ajana die Selbstvermessung von Körper und Gesundheit mittels Fitnessarmbands und anderer Geräte. Sie zeigt auf, wie der Trend in den Dienst des Gesundheitssektors gestellt werden soll. Die freiwillige digitale Selbstoptimierung mittels motivierender Spielmechanismen, Wettbewerbs im Freundeskreis und sozialer Medien betrachtet sie mit Michel Foucault als Teil einer neoliberalen „Biopolitik des Selbst“.

          Unter Schlagwörtern wie „Health 2.0“ werde daraus eine „Biopolitik der Bevölkerung“, in der zunehmende Eigenverantwortlichkeit Hand in Hand gehe mit sinkenden Gesundheitsbudgets und einer Privatisierung des Gesundheitssystems. Btihaj Ajana fürchtet, dass neben die Vermarktung der Aktivitäts- und Körperdaten und die Nutzung von Gesundheitsprofilen durch Versicherungen eine verschärfte Überwachung der Arbeitswelt treten wird. Schon heute werden tragbare Geräte zur Überwachung von Angestellten eingesetzt - etwa in den Warenlagern von Amazon.

          Korrelation statt Kausalität

          Aber wie ist das nun, wenn mittels digitaler Spuren unsere Interessen, Krankheitsrisiken oder kriminelle Energie vorhergesagt werden sollen? Funktionieren die Algorithmen überhaupt zuverlässig? Oder sind die Versprechungen von Big Data nur Propaganda, sind die Daten nur aussageloser „Müll“ und vielleicht schon deshalb alle Sorgen unangebracht? Die Antwort lautet wohl: Wir wissen es nicht. Die Unternehmen halten ihre Technologien großteils geheim.

          Unbestritten setzen die im Zeitalter von Big Data eingesetzten Analyse- und Klassifikationstechnologien auf Korrelationen anstatt auf Kausalität. Dabei werden oft rein auf der Basis statistischer Zusammenhänge Entscheidungen über Einzelne getroffen. Gerade wenn fehlerhafte Daten eingesetzt würden, könne das problematische Effekte haben, sagt der Soziologe Kreissl.

          Auch wenn bei der Tagung des Wiener „World-Information Institute“ viele Fragen offenbleiben, zeigt sie eine Debatte, die in allen Disziplinen geführt werden muss. Die nostalgische Verklärung einer Zeit vor der Digitalisierung hilft niemandem.

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