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Evgeny Morozov zu Big Data : Warum entsteht Terror?

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Big Data erfasst den Menschen als numerisches, nicht als individuelles oder soziales Wesen Bild: Archiv

Big Data gibt uns das Gefühl, die Dinge im Griff zu haben. In Wirklichkeit entfernt es uns immer weiter von der Wurzel der Probleme.

          5 Min.

          Wären die Anschläge vom 11. September mit Hilfe von Big Data zu verhindern gewesen? Vielleicht. Dick Cheney scheint jedenfalls dieser Ansicht zu sein. Aber stellen wir die Frage anders, provokanter: Was, wenn 9/11 heute stattfände, im Zeitalter von Big Data, so dass über alle neunzehn Flugzeugentführer zwangsläufig umfangreiches digitales Material vorläge?

          Die Brüder Tsarnaev, die den Anschlag auf den Bostoner Marathonlauf verübt haben, gehören zu dieser neuen Generation von Terroristen, die in der Welt von Twitter-Nachrichten und YouTube-Clips zu Hause sind. Und einige der Videos, die der ältere Bruder Tamerlan offenbar besonders gut fand, sind eindeutig extremistisch. Hätte man die Sehgewohnheiten der beiden Männer in Echtzeit analysiert, hätte eine furchtbare Tragödie vielleicht verhindert werden können.

          Früher war es so, dass die Empfänglichkeit für terroristische Ideologien anhand von Büchern oder Predigten eingeschätzt wurde. Heute wird das einfach per Clicks und Apps gemessen. Nicht, dass Bücher oder Predigten keine Rolle mehr spielen; aber sie werden inzwischen digital konsumiert, so dass sie Spuren hinterlassen. Und diese Spuren geben Aufschluss über bestimmte Muster. Sind die Bücher, die Sie heute bei Amazon gekauft haben, radikaler als diejenigen, die Sie vor einem Monat gekauft haben? In dem Fall wird man sich möglicherweise für Sie interessieren.

          Das Ende des Verstehens

          Die gute Nachricht (zumindest für die Propagandisten von Big Data) ist, dass wir nicht verstehen müssen, was diese Clicks oder Videos bedeuten. Wir müssen nur eine Beziehung zwischen den unbekannten Terroristen von morgen und den bekannten Terroristen von heute herstellen. Wenn letztere beispielsweise gern Hummus essen, dann überprüfen wir besonders aufmerksam jede Person, die jemals Hummus gekauft hat - ohne Theorien darüber aufzustellen, warum Hummus so beliebt ist. (Zwischen 2005 und 2006 verfuhr das FBI übrigens genau so: in der Hoffnung, iranische Untergrundzellen aufzuspüren, analysierte man die Kundendaten von Geschäften in San Francisco, in denen orientalische Lebensmittel verkauft wurden.)

          Dank Big Data brauchen wir nichts mehr zu verstehen und können uns stattdessen auf präventive Maßnahmen konzentrieren. Statt wertvolle öffentliche Gelder auf die Frage nach dem „Warum?“ zu verschwenden - also zu verstehen, warum Terroristen zu Terroristen werden -, kann man sich auf Prognosen des „Wann“ konzentrieren, so dass ein rechtzeitiges Eingreifen möglich ist. Und sobald jemand als Verdächtiger identifiziert wurde, sollte auch sein gesamtes Umfeld ins Visier genommen werden. Nur einen der Brüder Tsarnaev frühzeitig zu schnappen, muss nicht bedeuten, dass der Anschlag von Boston verhindert worden wäre. Viel sinnvoller ist es also, einfach alles zu sammeln - man weiß nie, wozu es einmal gut sein kann.

          Das Ende der Theorie

          Gus Hunt, Chief Technology Officer der CIA, hat sich jedenfalls in diesem Sinne geäußert. Auf einer Konferenz über Cloud Computing sagte er: „Der Wert einer Information stellt sich erst heraus, wenn man sie mit etwas anderem verknüpfen kann, das zu einem zukünftigen Zeitpunkt eintreten wird.“ Und weiter: „Da man Punkte, die man nicht hat, auch nicht verknüpfen kann, betreiben wir Vorsorge. Im Grunde sammeln wir alles und bewahren es für alle Zeiten auf.“ Das Ende der Theorie, das Chris Anderson vor einigen Jahren in der Zeitschrift „Wired“ ankündigte, hat die Geheimdienste längst erreicht. So, wie Google nicht wissen muss, warum manche Seiten öfter verlinkt werden als andere und daher bei den Suchergebnissen besser abschneiden, so müssen Spione nicht wissen, warum aus manchen Leuten Terroristen werden. Es genügt, wenn sie wie Terroristen agieren.

          Der Medienwissenschaftler Mark Andrejevic weist in „Infoglut - How Too Much Information Is Changing the Way We Think and Know“, seiner jüngsten Untersuchung über die politischen Konsequenzen der Datenflut, darauf hin, dass die Verwendung von Big Data durch die Geheimdienste (und nahezu jeden im öffentlichen und privaten Sektor) mit immensen, aber meistens verborgenen Kosten verbunden ist. Diese Kosten bestehen in der Entwertung des analytischen Denkens, die sich darin zeigt, dass wir nicht mehr bereit sind, über die Ursachen von Ereignissen nachzudenken, sondern sofort die Konsequenzen ziehen. Doch im Unterschied zu Google können staatliche Institutionen es sich nicht leisten, keine Fragen mehr zu stellen.

          Frag' nicht warum

          „Wenn Datengewinnung heißt, dass unaufhörlich Daten über alles mögliche zusammengetragen werden“, schreibt Andrejevic, „so besteht ihr Versprechen darin, dass mit diesen Daten gearbeitet wird und es nicht darum geht, sie zu verstehen. Zweck des Datensammelns und des Prognostizierens von Wahrscheinlichkeiten ist es, nützliche Muster zu generieren, die die Fähigkeit des Menschen, etwas herauszufinden oder gar zu erklären, weit übersteigen.“ Mit anderen Worten: Wir brauchen nicht zu fragen, warum bestimmte Dinge so sind, wie sie sind, solange wir sie so hinstellen können, wie es uns in den Kram passt. Das ist bedauerlich. Wenn auf das Werkzeug seriöser politischer Analyse verzichtet wird, sind tiefgreifende Reformen unmöglich.

          Doch lassen wir den Terrorismus einmal beiseite und nehmen alltägliche Verbrechen. Warum geschehen Verbrechen? Man könnte sagen, weil Jugendliche keinen Job haben. Oder weil unsere Wohnungen nicht ausreichend gesichert sind. Gesetzt den Fall, es steht ein gewisses Budget zur Verfügung, dann könnte man entweder ein neues Programm zur Bekämpfung der Arbeitslosigkeit initiieren oder man könnte die Wohnhäuser mit noch besseren Kameras, Sensoren und Schlössern ausstatten. Wofür entscheidet man sich?

          Überwachung als Oberflächentherapie

          Technokraten werden Ihnen sagen: Nimm die billigste Lösung. Was aber, wenn Sie einer der seltenen verantwortungsbewussten Politiker sind? Nur weil einige Verbrechen dann schwerer zu verüben sind, heißt das nicht, dass die arbeitslosen Jugendlichen endlich einen Job gefunden haben. Überwachungskameras mögen zu einem Rückgang der Kriminalität führen (auch wenn die entsprechenden Statistiken nicht eindeutig sind); aber es gibt keine Studie, aus der hervorgeht, dass diese Kameras zu mehr Zufriedenheit bei allen Beteiligten führen. An der Situation der Problemjugendlichen hat sich noch immer nichts geändert, nur dass sie ihre Wut jetzt vielleicht an ihresgleichen auslassen. So gesehen wäre die Sicherung unserer Straßen (ohne die Frage nach den Ursachen der Verbrechen) eine kontraproduktive Strategie, zumindest langfristig.

          Big Data kann man gut mit den erwähnten Überwachungskameras vergleichen. Ja, dieses Instrument kann dazu beitragen, dass Störungen im System weniger oft passieren. Es kann uns aber auch blind machen für die Tatsache, dass das Problem, um das es konkret geht, eine radikalere Herangehensweise erfordert. Wir gewinnen Zeit, haben aber auch das trügerische Gefühl, die Dinge im Griff zu haben.

          Man könnte unterscheiden zwischen Big Data (Zahlenmaterial, das für Korrelationen herangezogen wird) und dem Big Narrative, einem historisch- anthropologischen Ansatz, der zu erklären versucht, warum die Dinge so sind, wie sie sind. Big Data ist billig, Big Narrative ist teuer. Big Data ist ordentlich, Big Narrative ist kompliziert. Big Data ist praktisch, Big Narrative ist lähmend.

          Das Versprechen von Big Data besteht darin, dass es uns erlaubt, die Fallstricke des Big Narrative zu vermeiden. Aber eben das ist auch sein hoher Preis. Bei einem so emotionsgeladenen Thema wie dem Terrorismus kann man Big Data leicht für eine Wunderwaffe halten. Sobald wir es aber mit banaleren Themen zu tun haben, wird deutlich, dass das angebliche Superwerkzeug ein recht schwaches Instrument ist, das einfallslos und unambitioniert an Probleme herangeht. Mehr noch, es verhindert wichtige politische Debatten.

          Big Data ist gut, so wie Heftpflaster gut ist. Heftpflaster nützt aber nicht viel, wenn der Patient operiert werden muss. In diesem Fall geht die ständige Verwendung von Heftpflaster gewöhnlich einer Amputation voraus. Aber genau wissen kann ich das nicht - es ist das, was Big Data mir sagt.

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