Algorithmische Subpolitik: Big Data als Technologisierung kollektiver Ordnungsbildung?
11 Seiten | Autor: Stefan Böschen, Georg Huber, René König
Daten sind kein Wissen. Big Data ist nicht schon wissenschaftliche Erkenntnis, sondern hat auch eine politische Dimension. Dieser Beitrag fragt, wie sich Big Data-Technologie und deren Folgen aus gesellschaftswissenschaftlicher Sicht verstehen lassen. Die soziale Wirksamkeit von Algorithmen wird dabei in den Vordergrund gestellt. Es gelte, die Governance mit und durch Algorithmen zu betrachten. Um diese Wirksamkeit aufzuschließen, greifen die Autoren auf Ulrich Becks Konzept der Subpolitik zurück, das das politische Wirken der „Neuen Sozialen Bewegungen“ der 1980er Jahre zu erfassen suchte. Die heutigen Big Data-Algorithmen deuten die Autoren als eine Form passiv-struktureller Subpolitik. Als solche sind mit Big Data operierende Algorithmen eine Form von Politik, die sich selbst nicht als politisch begreift, wohl aber gesellschaftliche Verbindlichkeiten schafft. Weder sind Plattformen des Cyberaktivismus wie Avaaz neutrale Plätze der politischen Selbstorganisation noch präsentieren Online-Suchmaschinen wie Google im Hinblick auf politische Inhalte neutrale Trefferlisten. Big Data macht, so das Argument des Textes, Politik, ohne sich als politisch auszuweisen.
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