Skip to main content
main-content

Tipp

Weitere Kapitel dieses Buchs durch Wischen aufrufen

Erschienen in:
Buchtitelbild

Open Access 2022 | OriginalPaper | Buchkapitel

11. Fazit

verfasst von: Marco Lünich

Erschienen in: Der Glaube an Big Data

Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden

download
DOWNLOAD
share
TEILEN
print
DRUCKEN
insite
SUCHEN

Zusammenfassung

In der vorliegenden Arbeit ging es darum, mit Hilfe des Werkzeugkastens empirischer Sozialforschung ein Wahrnehmungsmuster sichtbar zu machen, das einen Erklärungsbeitrag dazu leisten kann, wie Menschen auf das Aufkommen neuer Techniken der Mustererkennung in digitalen Daten im Zuge der Digitalisierung reagieren. Konkret wurde hinsichtlich der technischen Innovationen, die mit KI-Anwendungen in vielen Lebensbereichen derzeit und in naher Zukunft auch in Deutschland eingeführt werden, untersucht, wie Bürger*innen der Einführung dieser neuen datenverarbeitenden, mustererkennenden Systeme begegnen. Da mit Blick auf die eigene Datenverwertung wenige oder gar keine Primärerfahrungen der Bürger*innen vorliegen, wurde davon ausgegangen, dass ausgehend von den öffentlichen Diskursen über Digitalisierung und verwandter Phänomene vor dem Hintergrund der Informations- und Wissensgesellschaft eine allgemeine Erwartungshaltung vermittelt wird, mit der auf die gesellschaftlich weit verbreitete Datensammlung und -verwertung reagiert wird.
In der vorliegenden Arbeit ging es darum, mit Hilfe des Werkzeugkastens empirischer Sozialforschung ein Wahrnehmungsmuster sichtbar zu machen, das einen Erklärungsbeitrag dazu leisten kann, wie Menschen auf das Aufkommen neuer Techniken der Mustererkennung in digitalen Daten im Zuge der Digitalisierung reagieren. Konkret wurde hinsichtlich der technischen Innovationen, die mit KI-Anwendungen in vielen Lebensbereichen derzeit und in naher Zukunft auch in Deutschland eingeführt werden, untersucht, wie Bürger*innen der Einführung dieser neuen datenverarbeitenden, mustererkennenden Systeme begegnen. Da mit Blick auf die eigene Datenverwertung wenige oder gar keine Primärerfahrungen der Bürger*innen vorliegen, wurde davon ausgegangen, dass ausgehend von den öffentlichen Diskursen über Digitalisierung und verwandter Phänomene vor dem Hintergrund der Informations- und Wissensgesellschaft eine allgemeine Erwartungshaltung vermittelt wird, mit der auf die gesellschaftlich weit verbreitete Datensammlung und -verwertung reagiert wird. Diese als Glaube charakterisierte Erwartungshaltung speist sich aus individuell nicht hinreichend prüfbaren gesellschaftlich kommunizierten Erzählungen über Digitalisierungsphänomene allgemeiner Art und digitale Daten unter dem Stichwort Big Data im Speziellen. Dabei werden insbesondere miteinander zusammenhängende Überzeugungen bezüglich der Erkenntnis- und Nutzengewinne aus großen digitalen Datenbeständen vermittelt. Die hieraus gewonnenen Überzeugungen und ihr jeweiliger Überzeugungsgrad, die eben kein Wissen sind, sich jedoch u. a. auch auf Wissen beziehen, können individuell unterschiedlich ausgeprägt sein. Sie sind in der Gesamtschau jedoch als generell stabiles gesellschaftliches Wahrnehmungsmuster festzustellen. Dabei zeigt die vorliegende Arbeit auf innovativem Wege, wie sich auf digitale Daten beziehende Kognitionen, die in Theorie und Forschung häufig beschrieben und als existent vorausgesetzt werden, empirisch als Beobachtungsvariablen erheben und analysieren lassen. Mithin ist der skizzierte Glaube an das Potential und die Wirkmächtigkeit digitaler Daten kein blinder Glauben. Es wurde weder der Vorwurf formuliert noch hat es sich gezeigt, dass datenbezogene Glaubenssätze allgemein unhinterfragt übernommen werden. Gerade die Variabilität möglicher Überzeugungen bezüglich digitaler Daten und des Verhältnisses der Überzeugungen untereinander sollte mit einem kovarianzbasierten Ansatz standardisierter Messung abgebildet werden und ein solches Messverfahren konnte erfolgreich eingesetzt werden.
Das zunächst auf Grundlage der Literatur herausgearbeitete Glaubenssystem zu Big Data fokussierte im Rahmen der Untersuchung vier miteinander in Beziehung stehende Überzeugungen, die auch als Dimensionen des BDGS bezeichnet werden. Es wurde eine Messung durch Selbstauskunft im Sinne standardisierter Befragungsforschung vorgeschlagen, um belastbare Aussagen über die vermuteten Zusammenhänge der Dimensionen untereinander und die allgemeine Ausprägung des Glaubens an Big Data tätigen zu können sowie eine Analyse der gesellschaftlichen Konsequenzen dieses Wahrnehmungsmusters vorzubereiten. Im Rahmen der Messung wurden dann Glaubenssätze abgefragt, die zentrale Elemente der an Big Data formulierten Erwartungen betrafen. Es ging hier um die Genauigkeit der digitalen Daten, den aus ihnen gezogenen Wissensgewinn und den erhofften Nutzen für das Selbst und die Gesellschaft.
Bevor auf die Ausprägung dieser Dimensionen des BDGS und auf etwaige hieraus entstehende Konsequenzen eingegangen wird, muss jedoch zunächst zur Einordnung des Resümees eine Frage beantwortet werden, die quer zur Argumentationslinie und dem Vorgehen der Konzeption und Durchführung der Forschung liegt: Ist der Autor der vorliegenden Arbeit selbst von den eigens hierfür gewonnenen Daten und das hierdurch generierte Wissen über das Konzept des BDGS überzeugt? Wie in den vorangegangenen Abschnitten deutlich wurde, sind die Bedingungen reliabler und valider empirischer Sozialforschung und die hierfür zur Verfügung stehenden Werkzeuge durchaus voraussetzungsreich. Nicht immer kommt man daher an die gewünschte Qualität der Messung und der Daten heran, was mit Blick auf die Limitationen der Beschaffenheit der Messung, der Stichproben und der daraus resultierenden Daten sowie Kausalitätsfragen an den entsprechenden Stellen diskutiert wurde. Der Einsatz des Befragungsinstruments hat jedoch deutlich gemacht, dass dort, wo Menschen zu den Glaubenssätzen des BDGS befragt wurden, eine Verortung des individuellen Zustimmungsgrads zu den formulierten Aussagen erfolgte, und ein überwiegender Teil der Befragten bereitwillig eine persönliche Einschätzung vornahm. Die Messung hat sich im Forschungsfeld erfolgreich einsetzen lassen und ermöglicht erste weiterführende Erkenntnisse über die Beschaffenheit und Ausprägung des konzipierten Glaubens an digitale Daten, die sogleich diskutiert werden. Die vorliegende Konzeption des BDGS und seiner Messung muss sich dann jedoch im weiteren Einsatz in der Forschung bewähren und sich dabei fortwährend an der Erklärungskraft im Rahmen von Theoriebildung und -prüfung messen lassen. In diesem Rahmen stellen sich daher aktuelle weiterführende Forschungsfragen, die anschließend aufgeworfen werden.

11.1 Zusammenfassung der Studienergebnisse

Die vorgeschlagene Messung zum Glauben an das Wesen und die Konsequenzen digitaler Daten wurde mit drei Erhebungen in einer Studie zur Skalenkonstruktion entwickelt, die zugrunde liegende dimensionale Strukturspezifikation der Überzeugungen wurde getestet und validiert. Die Messung fand im Rahmen einer weiteren Studie in vier Datenerhebungen Anwendung, wobei zunächst erneut auf die Ausprägung und Zusammenhänge der Dimensionen untereinander abgestellt wurde. Über beide Studien hinweg zeigt sich, dass die einzelnen Dimensionen des BDGS je nach Erhebung teilweise zwar unterschiedlich stark ausgeprägt sind, das BDGS sich jedoch im Verhältnis der Überzeugungen zueinander insgesamt als stabiles Wahrnehmungsmuster feststellen lässt. Während die Glaubenssätze in Bezug auf die Genauigkeit der Daten sowie des individuellen und gesellschaftlichen Nutzens im Aggregat dabei eher differenziert betrachtet werden und abgewogene Zustimmung erfahren, erwarten die Befragten über alle Studienkontexte hinweg einen großen Wissensgewinn aus Datensammlung und -auswertung. In allen vorgestellten Studien findet sich, dass die Erwartung, dass aus den Daten Wissen gewonnen werden kann, im Vergleich zu den anderen Erwartungen am stärksten ausgeprägt ist. Hieran zeigt sich die deutliche Überzeugung von einem der zentralen Elemente des Verwertungszusammenhangs digitaler Daten, welche vor dem Hintergrund der gesellschaftlichen Erzählung zur Wissensgesellschaft zu bewerten ist. Es wurde hierzu eine hohe Zustimmung angenommen, fußt doch der Mythos Big Data insbesondere auf dem zugeschriebenen Wissensgewinn, wenn er besagt, dass Big Data und ihre Auswertung eine Form besonderen Wissens ermöglichen, das zuvor unmöglich zu realisierende wahre, objektive und präzise Erkenntnis verspricht (boyd & Crawford, 2012). Die hinsichtlich dieser Vermutung ausgeprägter gesellschaftlicher Überzeugungen an den Wissensgewinn aufgestellte und geprüfte Hypothese fand empirisch wiederholte Bestätigung.
Die Übernahme von Überzeugungen aus diesem öffentlich geführten Diskurs über digitale Daten war daher nicht nur Anlass dafür aufzuzeigen, welche Vorstellungen, ausgehend von der primär wissenschaftlichen Beschäftigung bezüglich digitaler Daten, von großen digitalen Datenbeständen überhaupt bestehen können. Sondern es stand dahingehend auch zu vermuten, dass die in einem gemeinsamen Zusammenhang besprochenen Vorstellungen in der Konsequenz miteinander zusammenhängen und aktiviert werden. Dies ist insbesondere vor dem Hintergrund zu sehen, dass die wenigsten Menschen tatsächlich weitreichenden Kontakt mit den als Big Data bezeichneten großen digitalen Datenbeständen und den diesbezüglichen Möglichkeiten der datenanalytischen Wissensgenerierung haben dürften. Zwar bestehen durchaus vielerlei Primärerfahrungen mit digitalen Techniken, die zu Datenproduktion und -speicherung führen. Man sieht bei deren Nutzung auch vereinzelt die Ergebnisse und Konsequenzen der Datenverwertung. Einen direkten und umfassenden Einblick in die datenanalytischen Hintergründe und ihre gesellschaftlichen Konsequenzen sowie Auswirkungen auf das Selbst haben, wenn überhaupt, jedoch nur sehr wenige Personen. Es wurde die Erwartung formuliert, dass sich in diesem Zusammenhang bezüglich der Überzeugungen von der analytischen Bedeutung von Big Data für Wissen und Verstehen gerade an einem sozio-technischen wissenschaftlichen Verständnis orientiert wird, das eingangs herausgearbeitet wurde. Auch die nun hierzu aufgestellte Hypothese, dass vor diesem Hintergrund kommunikativ verbreiteter und übernommener Überzeugungen von Big Data auch die Dimensionen des BDGS in einem starken Zusammenhang miteinander stehen sollten, fand sich über alle Studien hinweg empirisch bestätigt.
Dabei ist mit Blick auf die Daten immer wieder mehr als fragwürdig, ob diese Anspruch auf Objektivität besitzen und welchen Einfluss subjektive menschliche Entscheidungen auf ihren Entstehungs- und Verwertungskontext haben, ob sie also weitgehend verzerrungs- und fehlerfrei gespeichert werden und wie genau sie immerhin schon fragliche Realität tatsächlich abbilden können. Diese Problematik wurde in dieser Arbeit eingangs aufgegriffen und schlägt sich auch in der unterschiedlich eingeschätzten Bewertung der Genauigkeit digitaler Daten in der Bevölkerung nieder. Nun mag man einwenden, dass trotz Zweifel an der Genauigkeit durchaus viel Wissen in den Daten steckt, es sich mit diesem Wissen jedoch wie mit der Spreu und dem Weizen verhält, die man voneinander trennen müsse. Deshalb kann der allgemeine Wissensgewinn trotz vielerlei Zweifel an der Qualität der Daten dennoch durchaus hoch sein und wird von den Befragten entsprechend hoch eingeschätzt. Die persönlichen und die gesellschaftlichen Nutzenerwartungen werden hingegen über alle Studien hinweg durchweg variabler bewertet als die Erwartungshaltung mit Bezug auf den Wissensgewinn. Es gibt also durchaus auch Personen, die eine geringere Zustimmung zu den Aussagen aufzeigen und nicht unbedingt individuelle Vorteile und gesellschaftlichen Nutzen mit dem Entstehungs- und Verwertungskontext der digitalen Daten in Verbindung setzen. Dabei zeigen allerdings hohe Korrelationen zwischen dem persönlichen und dem gesellschaftlichen Nutzen sowie auch dem Wissensgewinn und der Genauigkeit der Daten, dass hier über alle Befragten hinweg ein ausgeprägter Zusammenhang zwischen den Einschätzungen vorliegt. Erwarten die Befragten einen zu hebenden Wissensschatz in und aus den digitalen Daten, geht das einher mit der allgemein zu Big Data formulierten Erwartung, dass die Gesellschaft von der Sammlung und Auswertung digitaler Daten profitiert, sowie wiederum mit Erwartungen an positive Konsequenzen für das Selbst. Wenn die Datensammlung und -auswertung schlecht für einen persönlich ist, dann beurteilt man auch die Folgen für die Allgemeinheit eher negativ. Umgekehrt bedeutet das, dass persönliche Vorteile weitgehend im Lichte gesellschaftlicher Nutzeneffekte gesehen werden — ‚alle profitieren, mich eingeschlossen‘ oder ‚alle profitieren, dann ich sicher auch‘.
Dabei wurde jedoch eingangs darauf hingewiesen, dass der realisierte Wissensgewinn insbesondere auf Seiten derjenigen liegt, die einen tatsächlichen Zugriff auf die digitalen Daten haben und über die Mittel und Wege verfügen, vermeintliche Wissensschätze letztendlich zu heben. Das sind in den wenigsten Fällen die Bürger*innen selbst oder zumindest Akteur*innen und Institutionen der Zivilgesellschaft, sondern vor allem staatliche Akteur*innen und Unternehmen, insbesondere solche aus dem Ausland. Dies ist dahingehend von besonderer Bedeutung, als dass durchaus die Möglichkeit besteht, dass das Individuum gravierende Nachteile durch Big Data erfährt, die Gesellschaft insgesamt jedoch in großem Maße profitiert. Das ist bspw. mit Blick auf die Ökonomie immer dort der Fall, wo menschliche Einflussnahme durch Computer und Roboter ersetzt wird, Profit und Effizienzgewinne realisiert werden, Preise sinken, die Qualität von Produkten und Dienstleistungen zunimmt, doch der Mensch seinen Arbeitsplatz verliert oder sein ganzer Berufszweig und seine gelernten Fähigkeiten nicht mehr benötigt werden. Es ist zwar nicht so, dass diese Einschätzung immer zwingend bei allen Befragten eintreten muss. Im Mittel zeigt sich jedoch zusammen mit dem ausgeprägten erwarteten Wissensgewinn ein extrem hohes gleichzeitiges Auftreten beider Glaubensüberzeugungen des Nutzens. Beide sind so stark miteinander verbunden, dass zumindest aus empirischer Sicht in einzelnen Studien oft nicht zwischen beiden Dimensionen unterschieden werden konnte. Dieses Ergebnis kann selbstverständlich bedingt sein durch das Abstraktionsniveau der Fragebatterie, das Digitalisierung und digitale Daten ganz allgemein betraf. Auf den konkreten Anwendungsfall heruntergebrochen, ist zu erwarten, dass bspw. ein Lagerist, dessen Arbeitsplatz in einem Logistiklager womöglich bald durch einen Roboter übernommen wird, durch den eigenen Arbeitsplatzverlust einen weitreichenden persönlichen Nachteil erleidet. Wenn jedoch gleichzeitig durch den Wegfall von menschlichen Arbeitsplätzen Vorteile wie Produktivitätsgewinne entstehen oder weniger Arbeitsunfälle geschehen, mag dies gesamtgesellschaftlich positiv bewertet werden. Diese Rechnung ist ganz allgemein und insbesondere durch einzelne Befragte nur schwer zu machen und dazu noch mit viel Unsicherheit behaftet. Daher verwundert umso mehr, dass die Befragten so sicher in ihren Überzeugungen sind, dass Vor- und Nachteile aus der Digitalisierung für sie selbst und für die Allgemeinheit in einem engen Verhältnis stehen. Hier schließen weiterführende Fragen danach an, inwieweit individuelle Perzeptionen und Eigenschaften sowie vor allem persönliche Erfahrungen einen Einfluss auf diese weit verbreiteten Überzeugungshaltungen nehmen können. Das gilt insbesondere für Situationen, in denen die Überzeugungen und hieraus resultierende Erwartungen enttäuscht werden.
Der Einfluss des BDGS auf kognitive, affektive und konative Komponenten der Einstellung
Es wurde dann eine zweite Studie durchgeführt, um zu ergründen, ob die Annahme Bestätigung findet, dass die Glaubensüberzeugungen, deren Existenz und Wirkung in der Literatur immer schon vorausgesetzt werden, auch als tatsächlich gemessene Konstrukte die angenommene Erklärungskraft im Zusammenhang mit datenbasierten digitalen Anwendungen haben. Dabei wurde wiederholt eben jene Vermutung geprüft, dass generelle Überzeugungen von der Realisierung eines Erkenntnis- und Nutzengewinns durch digitale Daten situativ aktiviert werden und aufzurufende oder gar erst zu bildende kognitive, affektive sowie konative Komponenten der Einstellung positiv beeinflussen.
Dabei haben alle Erhebungen der Studie 2 gemein, dass es um den Umgang der Bürger*innen mit innovativen Anwendungen der KI in unterschiedlichen Anwendungsfeldern und Lebensbereichen geht, denen derzeit eine hohe Aufmerksamkeit zukommt und die besondere Ansprüche an Qualität und Preisgabe digitaler Daten stellen. In den einzelnen Erhebungen zeigte sich dabei konkret, dass BDGS bzw. einzelne relevante Dimensionen durchaus einen Einfluss auf kognitive, affektive sowie konative Komponenten der Einstellung haben können, und die diesbezüglich aufgestellte Hypothese fand sich empirisch weitgehend bestätigt.
In der Erhebung 2.1 EU und KI wurden dabei als kognitive Komponente der Einstellung die Legitimitätswahrnehmungen unterschiedlich weitreichender Verfahren algorithmischer Entscheidungsfindung am Beispiel einer auf Daten basierenden Aufstellung des EU-Budgets durch Computerverfahren erfragt. Dabei fand sich ein Szenario, in dem eine KI-Anwendung allein und automatisiert auf Datengrundlage eine Entscheidung trifft, was ein Verfahren des Algorithmic Decision-Making (ADM) abbildete. In einem weiteren hybriden Szenario musste die Aufstellung des EU-Haushalts noch von der Politik abgesegnet werden. Es wurde vermutet, dass Personen mit ausgeprägterem BDGS diesem Verfahren eine höhere Legitimität zusprechen. Dabei fand sich für etliche Dimensionen der Legitimitätswahrnehmung in den beiden Szenarien eine empirische Bestätigung der Hypothese, da sich ein positiver Einfluss des BDGS zeigt. Je ausgeprägter bspw. die Glaubensüberzeugungen bezüglich des Erkenntnis- und Nutzengewinns aus digitalen Daten sind, desto positiver sind auch jeweils die wahrgenommene Legitimität des Prozesses und die erwartete Erreichung der aufgestellten Ziele in beiden Szenarien.
In Erhebung 2.2 KI-Bedrohung wurden weiterhin erwartete Einflüsse des BDGS auf eine affektive Komponente der Einstellung geprüft. Konkret wurde untersucht, ob ein ausgeprägtes BDGS einen negativen Einfluss auf die Bedrohungswahrnehmung von KI-Anwendungen hat, die auf Datengrundlage Entscheidungsempfehlungen aussprechen oder im Rahmen von ADM gar selbst Entscheidungen treffen. Die geprüfte Hypothese ging hier davon aus, dass ausgeprägte Glaubensüberzeugungen bezüglich der großen digitalen Datenbestände dazu führen, dass der Einsatz solch datenverarbeitender KI in unterschiedlichen Anwendungsfeldern als weniger bedrohlich empfunden wird. Es zeigte sich, dass auch hier einzelne Kognitionen des BDGS unterschiedliche Einflüsse zeitigen, sich die Hypothese jedoch weitgehend empirisch bestätigt fand. So gab es durchaus Unterschiede zwischen den Einflüssen der Kognitionen des BDGS je nach Funktion der KI sowie den jeweiligen Anwendungsbereichen. Mit Blick auf bloße Entscheidungsempfehlungen durch KI führte das BDGS bzw. einzelne Dimensionen des BDGS zu einer geringeren Bedrohungswahrnehmung, wenn es um medizinische Behandlungen, Personaleinstellungen oder die Kreditvergabe ging. Ging es um automatisiert getroffene Entscheidungen durch ADM, so führte das BDGS bzw. einzelne Dimensionen im Rahmen der medizinischen Behandlung und Kreditvergabe zu einer geringeren Bedrohungswahrnehmung. Lediglich mit Blick auf die automatisierte Personaleinstellung gab es mitunter gegenläufige Effekte der Glaubensüberzeugungen. Mögliche Gründe für dieses Ergebnis und Fragen nach dessen Belastbarkeit sollten im Rahmen von Anschlussforschungen weitere Beachtung finden.
Die Erhebung 2.3 Krankenversicherung fokussierte dann eine konative Komponente der Einstellung. In dieser Erhebung wurden Probanden dabei in einem experimentellen Design mit einem datenbasierten Krankenversicherungsmodell konfrontiert, wobei neben den manipulierten Einflüssen des persönlichen Sparpotentials sowie der Notwendigkeit der Datenpreisgabe auch der Einfluss des BDGS auf die Verhaltensintentionen der Wechselbereitschaft in ein datenbasiertes Versicherungsmodell untersucht wurde. Es wurde vermutet, dass ein ausgeprägtes BDGS neben der Kosten-Nutzen-Abwägung persönlich gesehener Vor- und Nachteile die Wechselbereitschaft begünstigt, da hier generelle Vorteile einer umfassenden Sammlung und Auswertung von Gesundheitsdaten gesehen werden. Die entsprechend aufgestellte und geprüfte Hypothese fand Bestätigung, denn es zeigt sich, dass ein ausgeprägter Glaube an digitale Daten die Bereitschaft erhöht, in einen auf Grundlage von Individualdaten berechneten Versicherungstarif zu wechseln.
Abschließend ging es in der Erhebung 2.4 KI und Hochschule um ein KI-gestütztes Studienzulassungsverfahren und dessen Einschätzungen durch Studierende. Hier wurde nicht nur vermutet, dass Studierende mit ausgeprägtem BDGS ein stärkeres Vertrauen in die Richtigkeit auf Grundlage von Daten getroffener Entscheidungen der Studienplatzvergabe zeigen. Es wurde auch erwartet, dass hiervon Reputationseinschätzungen der Hochschule, die eine solche KI-Anwendung zur Zulassungsentscheidung einsetzt, und die mögliche Protestbereitschaft gegen dieses Verfahren abhängen, da bei ausgeprägter Überzeugung an die Potentiale digitaler Daten die generellen Vorteile datenbasierter Computerverfahren übergewichtet werden. Es wurde mithin erneut ein Einfluss des BDGS auf kognitive sowie konative Komponenten der Einstellung geprüft. Hierbei ist zu berücksichtigen, dass es insbesondere Studierende sind, für die sich in den vorliegenden Erhebungen ein im Vergleich hoch ausgeprägtes BDGS beobachten ließ. Auch hier fand die aufgestellte Hypothese empirische Bestätigung, da sich zeigt, dass es insbesondere die Glaubensüberzeugungen bezüglich der Exaktheit und Objektivität digitaler Daten sind, von denen das Vertrauen in die Richtigkeit datenbasierter Entscheidungen abhängt. Nicht nur, dass sich hier spezielle Einflüsse einzelner Überzeugungen feststellen lassen. Es zeigen sich neben den direkten Effekten des BDGS auf die eingeschätzte Reputation und Protestbereitschaft vor allem auch indirekte Effekte auf Einstellungen und Verhaltensintentionen durch Kognitionen des BDGS.
Die Befunde zeigen also nicht nur, dass sich die BDGS-Skala reliabel und erfolgreich zur Messung in unterschiedlichen Forschungszusammenhängen einsetzen lässt und Erkenntnisse bezüglich der Ausprägung einzelner Glaubensüberzeugungen erlaubt. Sie besitzt unter der Annahme eines stabilen Glaubensmusters dann weiterhin auch Einflüsse auf situativ aufzurufende Kognitionen, wenn Personen auf neue Anwendungen der datenverarbeitenden, mustererkennenden KI in unterschiedlichen Anwendungsfeldern und Lebensbereichen treffen.

11.2 Erkenntnisse und Anschlussfragen

Je nachdem aus welcher Perspektive man die vorliegenden Erkenntnisse zum Glauben an die digitalen Daten betrachtet, ergeben sich nun unterschiedliche Schlussfolgerungen und Frageschwerpunkte für eine anschließende Beschäftigung mit gesellschaftlichen Fragen zur Digitalisierung und der Quantifizierung des Sozialen.
Erkenntnisse und Anschlussfragen aus Sicht der Zivilgesellschaft
Insbesondere die Zivilgesellschaft sollte dabei eine Erwartungshaltung an die Potentiale und Wirkmächtigkeit von IuK sowie der Sammlung und Auswertung digitaler Daten bedenken und hinterfragen. Diese Arbeit, die auch vor dem Eindruck einer seit dem Frühjahr 2020 andauernden gesellschaftlichen Krisenlage der weltweiten COVID-19-Pandemie entstanden ist, attestiert einen weit verbreiteten Glauben an den Erkenntnis- und Nutzengewinn aus den digitalen Daten. Die aktuelle Krisensituation hat dabei allerdings vor Augen geführt, dass auch der technische Fortschritt die Gesellschaft nicht ausreichend vor dem Hereinbrechen des Ausnahmezustands schützen, geschweige denn vor der Wucht der Veränderung warnen oder auf diese vorbereiten konnte. Die Vorhersagefähigkeiten datenbasierter Prognosemodelle versagten oder kamen schnell an ihre Grenzen. Die Bedeutung dieser Daten wird nun auch immer wieder zur Bewältigung der Krisensituation hervorgehoben, hat aber zumindest ihr Aufkommen nicht verhindern können. Es stellt sich die Frage, ob dies auch Konsequenzen für die gesellschaftliche Wahrnehmung digitaler Daten hat. Ist der Glaube an das Potential von Big Data womöglich erschüttert worden durch das Versagen steuerbarer Normalität; und falls ja, wie nachhaltig? Oder führt der Glaube dazu, dass nun neue und weitreichendere Forderungen nach der Quantifizierung des Sozialen entstehen, um der Krise nun Herr zu werden oder Frühwarnsysteme einzurichten? So wird im Rahmen der Bewältigung der COVID-19-Pandemie auch immer wieder das Potential datenbasierter Lösungen hervorgehoben wie bspw. das Tracking von persönlichen Bewegungsprofilen auf Grundlage der Daten von Mobiltelefonen (Föderl-Schmid & Hurtz, 2020). Die Ausbreitung der Krankheit könne – so zumindest die Hoffnung – somit besser verfolgt, verstanden und eingedämmt werden. Hierbei richtet sich der Blick auch auf andere Länder wie Israel, Südkorea und China, die schnell entsprechende Maßnahmen einleiteten, die sich zumindest auf den ersten Blick bewährt haben. Während sich in Ländern wie Deutschland hier immer auch Fragen und Einwände bezüglich der informationellen Selbstbestimmung stellen, könnte ein ausgeprägter Glaube an die digitalen Daten bei manchen nun den Ruf nach noch umfangreicherer und systematischer Datensammlung laut werden lassen. Es stellen sich mit Blick auf Privatsphäre und Freiheitsrechten konkrete Fragen der Abwägung von etwaigem Nutzen und Schaden extensiver Speicherung und Verwertung digitaler Individualdaten, die ob der Dringlichkeit der Entwicklungen schnell vom Tisch gewischt werden könnten. Denn große Versprechungen vermeintlicher Erkenntnisgewinne, die im Rahmen gesellschaftlicher Steuerungslogik so dringend benötigt werden, können insbesondere in Notsituationen dazu führen, dass etwaige Nutzengewinne überbewertet und Nachteile ausgeblendet werden. In diesem Zusammenhang ist auch die enge Verzahnung der Nutzenerwartungen bezüglich digitaler Daten für das Selbst mit einem Nutzen für die Gesellschaft als durchaus problematisch zu werten. So könnte die Angst vor dem Virus uns dazu bewegen, unsere Gesundheitsdaten anderen bereitwilliger zur Verfügung zu stellen. Getrieben vom Glauben, dass diese Daten genaue Einblicke in den Verbreitungs- und Krankheitsverlauf von COVID-19 erlauben und Erkenntnisgewinne im Kampf gegen die Epidemie liefern. Dieser Erkenntnisgewinn nützt dann im Fall der Fälle vielleicht nicht nur der Gesellschaft, sondern sogar einem höchst persönlich, so womöglich die Erwartung. Gleichzeitig macht man sich angreifbar und verletzlich, wenn die Daten von anderen missbraucht werden sollten. Was dem Kollektiv nützen mag, steht womöglich nicht immer im Einklang mit Individualinteressen, sondern kann sich im Widerstreit zwischen individueller Freiheit und gesellschaftlicher Sicherheit voneinander entkoppeln und auseinanderfallen. Vor dem Hintergrund eines sodann trügerischen Glaubens an datenbasierte Allheilmittel sollte daher stets kritisch geprüft und reflektiert werden, inwieweit man dem Drängen nach schnellen und allumfassenden technischen Lösungen hier nachgibt, die eine weitreichende Datenpreisgabe erfordern und zur eingeschlichenen Normalität werden. Es stellen sich daher viele hochgradig aktuelle Fragen für die Zivilgesellschaft nach den Konsequenzen eines Glaubens an die digitalen Daten, die sich eine starke Zivilgesellschaft trotz oder gerade aufgrund der aktuellen Dringlichkeit der gesellschaftlichen Krisenlage weiterhin stellen sollte.
Erkenntnisse und Anschlussfragen aus Sicht der Politik
Aus Sicht der Politik ist mitzunehmen, dass in weiten Kreisen der Bevölkerung eine hohe Akzeptanz der Digitalisierung besteht, die mit dem skizzierten Glauben an digitalen Daten zusammenhängt. Das Feld ist – zumindest dem momentanen Anschein nach – bestellt. Politische Programme und Maßnahmen stoßen auf eine positive Grundhaltung in der deutschen Bevölkerung, wenn sie sich mit dem Digitallabel schmücken können. Der Ruf nach Digitalisierung und hier insbesondere der Datensammlung und -verwertung erfährt aktuell insgesamt kaum breite Ablehnung. Dementsprechend steht die Bevölkerung auch verwandten Phänomenen, die derzeit eine hohe Aufmerksamkeit erfahren, wie etwa der KI, weitgehend positiv gegenüber. Bestrebungen, Reformen und Innovationen auf Grundlage digitaler IuK in unterschiedlichen gesellschaftlichen Bereichen politisch durchzusetzen und zu implementieren, erscheinen vor diesem Hintergrund vielversprechend. Zumindest solange sie nicht ohne guten Grund den Kern bürgerlicher Rechte und Freiheiten gravierend einschränken oder verletzen. Gleichzeitig besteht jedoch auch die Gefahr, dass hohe Erwartungen, genährt durch einen Glauben an die Potentiale digitaler Daten, durchaus enttäuscht werden können. Politische Programme und Reformen sollten daher in enger Abstimmung mit den direkt von ihnen Betroffenen erarbeitet werden, die häufig auch eine ganz eigene Expertise für die wirksame politische Gestaltung des Entwurfs einer digitalen Gesellschaft haben. Die beschlossenen Programme bedürfen dabei einer fortlaufenden Evaluation, die sie auf tatsächliche Erkenntnis- und Nutzengewinne hin analysiert. Daher sollten sich auch die politischen Akteur*innen und Parteien nicht dem Glauben hingeben, dass irgendwie immer und überall digitalisiert werden oder alles Mögliche in digitale Daten übersetzt werden müsste. Es sollte beständig abgewogen werden, weshalb digitalisiert wird, wofür Daten gesammelt werden und welche konkreten Maßnahmen vor dem Hintergrund begrenzter öffentlicher Ressourcen am erfolgversprechendsten sind. Ziel sollte es sein, den Wähler*innen die gesellschaftlichen Veränderungen nicht einfach vorzusetzen und sich dabei in mancher Hinsicht einem Überbietungswettbewerb zu ergeben, der das technisch Mögliche ausreizt, während andere Themen verschlafen werden. Dabei sollten konkrete Begehren und Befürchtungen in der Bevölkerung ernst genommen werden. So sind Digitalisierung und diesbezügliche Bedenken bspw. gar nicht so einfach in eine Rangfolge zu bringen, sondern beeinflussen sich fortwährend gegenseitig. Hiermit müssen sich Politiktreibende zwingend auseinandersetzen, wollen sie politische Macht erhalten und ausüben sowie in Fragen der Digitalisierung der Gesellschaft als kompetent wahrgenommen werden. In der Beschäftigung mit der Digitalisierung erwerben sie selbst dabei ganz eigene Vorstellungen von der Beschaffenheit datenbasierter Techniken und Anwendungen und den Möglichkeiten und Konsequenzen der Quantifizierung des Sozialen. Auch Personen in politischen Ämtern und Funktionen sollten daher ihre eigenen Überzeugungen und Ideen vor dem Hintergrund ihres öffentlichen Auftrags hinterfragen. Daher sollte sich Anschlussforschung auch auf die Glaubensüberzeugungen von Akteur*innen des politischen Systems beziehen, seien es Politiktreibende oder Personen aus der Leitungsebene öffentlicher Verwaltung, da ihnen nicht nur in Krisenzeiten durch ihre besondere Rolle eine immense Bedeutung bei der Gestaltung und Organisation der digitalen Gesellschaft zukommt.
Erkenntnisse und Anschlussfragen aus Sicht der Wissenschaft
Für empirisch forschende Wissenschaft, deren Auftrag es ist, sich der Beantwortung der aufgeworfenen Fragen anzunehmen, wird der Glaube an digitale Daten in zweierlei Hinsicht relevant, gehören Daten doch für sie zum Kerngeschäft. So sollte zum einen die durch boyd und Crawford (2012) angestoßene Reflexion über Ungleichverteilung von großen digitalen Datenbeständen und deren Qualität für Forschungszwecke beständig weitergeführt werden. Nicht nur, dass große digitale Datensätze für viele kleinere universitäre Institute und Forschungseinrichtungen mit geringerer Ressourcenausstattung außer Reichweite geraten und dies gewichtige Konsequenzen für die Teilnahme am wissenschaftlichen Forschungsgeschäft haben kann, wenn Big-Data-Analysen zum Maß empirischer Forschung erklärt werden. Auch die in dieser Arbeit aufgeworfenen Fragen nach Reliabilität und Validität sozialwissenschaftlicher Konstrukte und ihrer Messungen stellen sich insbesondere mit Blick auf Big Data weiterhin. Die Qualität und Aussagekraft beiläufig entstandener Beobachtungsdaten, die nicht originär für Forschungszwecke entstanden sind, sollten dabei stets kritisch hinterfragt werden. Es besteht hier die Gefahr, dass manch ein Forschungsansatz allein wegen der Verfügbarkeit von Big Data und innovativer Auswertungsansätze reüssiert, ohne Rücksicht auf theoretische Passung und eine geeignete Konstruktoperationalisierung. Vor den aktuellen Problemlagen institutioneller wissenschaftlicher Sozialforschung wie der Replikationskrise und gleichzeitiger Debatten um das Ende der Theorie stellen sich in einer Welt von Big Data weiterhin laufend Fragen nach dem wissenschaftlichen Selbstverständnis sowie den Ansprüchen, die intern wie extern an Wissenschaft formuliert werden. In diesem Rahmen sollten sowohl die eigenen Überzeugungen von vermeintlich harter daten- und evidenzbasierter Erkenntnis von den Forschenden fortwährend reflektiert werden, als auch generell die an die Wissenschaft herangetragenen Erwartungen einer Gesellschaft, die womöglich vor allem das glaubt, was sich digital quantifiziert belegen lässt.
Zum anderen sollte sich der Blick der Wissenschaft daher auch nach außen richten, wenn ein dominantes gesellschaftliches Wahrnehmungsmuster wie das BDGS diagnostiziert wird. Neben den zuvor aufgeworfenen Anschlussfragen stellen sich in vielen weiteren Forschungszusammenhängen Fragen nach dem Einfluss einer weitläufig bestehenden Überzeugung von der Notwendigkeit der Datensammlung und -verwertung sowie der Quantifizierung des Sozialen. Unter Zuhilfenahme der vorliegenden Konzeption und Messung des BDGS lassen sich hier weitere aktuelle gesellschaftliche Problemlagen analysieren und erklären. Die Beschäftigung mit dem Einfluss des Glaubens an die Potentiale digitaler Datensammlung und -verwertung für Erkenntnis- und Nutzengewinne scheint dabei immer dort vielversprechend, wo neue Vergleichshorizonte entstehen und Eingang in medial vermittelte öffentliche Kommunikation finden – sei es die Bedeutung von Datensammlung und Statistiken im Spitzensport oder in den Kultur- und Unterhaltungsindustrien, für einen von Daten getriebenen Journalismus, doch auch im Alltag mit Blick auf das Self-Tracking und Rankings im Arbeitsleben oder im Hobby- und Freizeitbereich. Dort, wo soziale Phänomene in digitale Daten überführt werden und so be- und verwertet werden können, sind womöglich Wechselwirkungen mit dem BDGS zu erwarten: Zum einen könnte der Glaube an digitale Daten die Quantifizierung des Sozialen in vielen Bereichen befördern, zum anderen könnte dies dann den Glauben weiter bestärken. Es ist die Aufgabe nachfolgender Forschungsbemühungen, die weitere Entwicklung des BDGS sowie dessen vermuteten Einflüsse auf sozialen Wandel zu analysieren.

11.3 Ausblick

Letztlich gibt es an dieser Stelle daher zwei Entwicklungen, vor deren Hintergrund diese Arbeit abschließend eingeordnet werden soll und auf die im Lichte der gewonnenen Erkenntnisse eingegangen wird. Die eine Entwicklung betrifft den Entstehungszeitpunkt dieser Arbeit zu Beginn der 2020er Jahre in einer Welt, die seit nun mehreren Jahrzehnten Erfahrungen mit dem Einfluss der durch die Verbreitung von Computern vorangetriebenen Digitalisierung auf Individuum und Gesellschaft sammelt. Die andere Entwicklung betrifft die Rolle der EU in der digitalisierten Weltgesellschaft vor dem Hintergrund der Analyse des BDGS in der deutschen Bevölkerung.
Die Digitalisierung der Gesellschaft
Noch lange ist die Gesellschaft, auch und vor allem in Deutschland und Europa, keine vollends digitale, selbst wenn immer mehr Lebensbereiche von der Digitalisierung beeinflusst werden. Wer auf die 2010er Jahre zurückblickt, der sieht, dass dort, wo Digitaltechnik die Gesellschaft durchdrang, sich nicht nur Vorteile materialisierten, sondern auch etwaige Schattenseiten der Digitalisierung auftaten. Als einer der ersten hat Morozov (2012) für die Bürger*innen der weniger entwickelten Länder und den Autokratien die Stimme erhoben und mit Recht darauf hingewiesen, dass die Digitalisierung bei allen potentiellen Vorteilen auch als Machtinstrument zu begreifen ist, das dazu eingesetzt wird, soziale Ordnung ‚von oben‘ zu beeinflussen.
Die Entwicklungslinien der Digitalisierung sind somit in allen Gesellschaften vor dem Hintergrund sozialer Ordnung und ihrer Stabilisierung unter Einsatz endlicher Ressourcen zu verstehen. Dabei haben die materiellen Artefakte der Digitalisierung weite Verbreitung gefunden und wurden von Menschen in so gut wie allen Ländern der Erde bereitwillig aufgenommen und genutzt.
Gleichzeitig kommt es immer wieder auch zu Reflexionsprozessen und vereinzelten Widerständen dort, wo Digitaltechnik und die Sammlung und Auswertung großer digitaler Datenbestände soziale Fragen betreffen. Im Rahmen der wissenschaftlichen Analyse individueller und gesellschaftlicher Wahrnehmung der Digitalisierung wird dabei auch immer wieder darauf eingegangen, welche Konsequenzen der Umgang mit Computertechnik für das Bewusstsein und das Denken der Menschen hat. Dabei wurde die Existenz von digitalisierungsbezogenen Wahrnehmungsmustern und Denkstilen immer vorausgesetzt, um die vermeintlichen Auswirkungen dieses Denkens zu diskutieren.
Die Erkenntnisse der vorliegenden Arbeit indizieren, dass ein solches Denken über und mit digitalen Daten zwar durchaus differenziert ausfällt. Es zeigt sich jedoch auch, wohin ausgeprägte Überzeugungen vom Erkenntnis- und Nutzengewinn aus digitalen Daten führen können, wenn die Aktivierung dieser Kognitionen einen Einfluss im Rahmen der Einstellungsbildung digitaler Innovationen aus dem Bereich der KI nimmt. Mitunter fallen entsprechende Abwägungen bezüglich deren Implementierung und ihres weitreichenden Einsatzes nicht in der Tiefe und Gründlichkeit aus, wie es vor dem Hintergrund der Bedeutung gesellschaftlicher Datensammlung und -verwertung geboten wäre.
Die Rolle der EU
Es muss dabei an dieser Stelle auch auf die Position und Rolle der EU in der globalen Datenökonomie des 21. Jahrhunderts Bezug genommen werden, die bei der Reflexion über die gesellschaftliche Wahrnehmung digitaler Daten nicht außer Acht gelassen werden darf. Die EU findet sich zu Beginn der 2020er Jahre in einer besonderen Situation und geht in Sachen Digitalität einen ganz eigenen Weg. Die Länder der EU und so auch Deutschland genießen alle Vorteile der Digitalisierung. Ihre Bevölkerungen wähnen sich in weitreichender sozialer und ökonomischer Freiheit, während die vermeintlichen Nutzengewinne der Digitalisierung ausgekostet werden. Auch hierin vermag ein Grund zu liegen, warum der Begriff Digitalisierung eine so hohe Zustimmung findet. Dennoch darf dieser Blick auf das Positive nicht die Sicht auf die spezifischen Herausforderungen verstellen, denen sich die Gesellschaft(en) der EU gegenübersieht.
Der Anteil der EU und ihrer Mitgliedsländer an der Weltbevölkerung und am Weltwirtschaftsprodukt ist rückläufig (Europäische Kommission, 2014; International Monetary Fund, 2019). Das gilt auch bezüglich des Anteils an den weltweit produzierten Daten. Längst entsteht ein Großteil der Daten nicht mehr innerhalb der EU. Von den 100 am meisten besuchten Webseiten kamen 2019 zwei aus der EU und stammen von der britischen öffentlich-rechtlichen Rundfunkanstalt BBC (Routley, 2019). Nach dem Brexit gibt es also keine europäische Webseite in den Top 100. Auch in der von Forbes rausgegebenen Rangliste der umsatzstärksten Unternehmen finden sich für den Sektor Technologie wenige europäische Unternehmen. Als erstes europäisches Unternehmen kommt das in Irland ansässige Technologieberatungsunternehmen Accenture auf Platz 20, gefolgt vom deutschen Unternehmen SAP auf Rang 33. Die umsatzstärksten Unternehmen kommen überwiegend aus den USA oder Südost-Asien. Selbstredend erzeugen und verwerten heutzutage nicht nur Technologie-Unternehmen digitale Daten. Auch in der Industrie, einer starken Domäne der deutschen Wirtschaft, fallen viele digitale Daten an, die ökonomisch verwertet werden können. Doch der europäische Einfluss auf der Weltbühne schwindet.
Dabei ist die europäische Idee nach wie vor mit bestimmten Werten und einem aufgeklärten Menschenbild verbunden – und das ist nicht nur eine Floskel, sondern zeigt sich an konkreten Beispielen. Informationelle Selbstbestimmung ist ein Gut, das in anderen Ländern dieser Welt durchaus anders bewertet wird als in der EU. Auch deshalb hat sich die EU mit der Europäischen Datenschutz-Grundverordnung (EU-DSGVO) einen rechtlichen Rahmen der Datenverwertung gegeben, der weit über den Datenschutz hinausgeht, der anderswo praktiziert wird. Bei aller Kritik an der tatsächlichen Umsetzung zeigt der Gedanke, den Menschen mit Blick auf die Digitalisierung gewisse Rechte einzuräumen, dass es den europäischen Gesellschaften nicht egal ist, was den Bürger*innen im Rahmen der Digitalisierung widerfährt. Mit Blick auf Rechtsstaat und Zivilgesellschaft stehen die europäischen Gesellschaften im internationalen Vergleich bislang gut da, auch und insbesondere, was die Digitalisierung betrifft. Nun stößt natürlich auch jenes Regelwerk in einer globalisierten Welt schnell an seine Grenzen und es wird mit Nachdruck darauf verwiesen, dass Politik und Rechtsprechung kaum mit der Digitalisierung Schritt halten können. Die Bürger*innen Europas sollten und dürfen sich dabei keiner Illusion über Europas Gewicht auf der digitalen Weltbühne hingeben. Europas Anziehung speist sich aus einem anderswo unerreichten Lebensstil und dem relativen Wohlstand, der eine notwendige, jedoch nicht hinreichende Bedingung dieser Strahlkraft ist.
Die Generationen, die nach den großen Kriegen des 20. Jahrhundert geboren sind, schauen auf Europa und fragen sich, wie es jemals anders sein könnte – im Guten wie im Schlechten. Das ist nicht als Abgesang auf Europa zu verstehen, sondern als Aufforderung vor dem Hintergrund der Überzeugungen vom Potential und der Wirkmächtigkeit digitaler Daten in Europa und Deutschland weiterhin kritisch über die Digitalisierung nachzudenken. Es ist das Resümee der vorliegenden Arbeit: Es reicht nicht daran zu glauben, dass Sammeln und Auswerten digitaler Daten Erkenntnisse ermöglichen, die dem Individuum und der Gesellschaft Nutzen bringen, man muss sich auch aktiv und selbstkritisch darum bemühen. Meine Hoffnung ist, dass diese Arbeit einige Erkenntnisse und Denkanstöße zur Reflexion über den Menschen in der digitalen Gesellschaft liefert. Nicht nur, was die Gesellschaft über und durch die Sammlung und Verwertung digitaler Daten weiß, sondern insbesondere, was wir glauben durch und über diese Daten wissen zu können, ist und bleibt eine der wichtigen Fragen unserer Zeit.
Open Access Dieses Kapitel wird unter der Creative Commons Namensnennung 4.0 International Lizenz (http://​creativecommons.​org/​licenses/​by/​4.​0/​deed.​de) veröffentlicht, welche die Nutzung, Vervielfältigung, Bearbeitung, Verbreitung und Wiedergabe in jeglichem Medium und Format erlaubt, sofern Sie den/die ursprünglichen Autor(en) und die Quelle ordnungsgemäß nennen, einen Link zur Creative Commons Lizenz beifügen und angeben, ob Änderungen vorgenommen wurden.
Die in diesem Kapitel enthaltenen Bilder und sonstiges Drittmaterial unterliegen ebenfalls der genannten Creative Commons Lizenz, sofern sich aus der Abbildungslegende nichts anderes ergibt. Sofern das betreffende Material nicht unter der genannten Creative Commons Lizenz steht und die betreffende Handlung nicht nach gesetzlichen Vorschriften erlaubt ist, ist für die oben aufgeführten Weiterverwendungen des Materials die Einwilligung des jeweiligen Rechteinhabers einzuholen.
download
DOWNLOAD
share
TEILEN
print
DRUCKEN
Metadaten
Titel
Fazit
verfasst von
Marco Lünich
Copyright-Jahr
2022
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-36368-0_11

Premium Partner