Technokratie und die Politik der Big-Data-Dominanz

Die anmaßende Behauptung von Big Data, die Menschheit zu verstehen, öffnet die Tür zu gefährlicher Manipulation.
Big Data hält Großes für uns bereit. Die aufstrebende Industrie, die sich dem Sammeln und Analysieren unserer digitalen Emission widmet, egal wie klein oder banal sie auch sein mag, glaubt, den Schlüssel dazu gefunden zu haben, uns zu lesen und unser Verhalten vorherzusagen, wenn nicht sogar zu veranlassen.

Solche Ambitionen sind nicht neu. Politische Führer und Forscher haben in der gesamten Menschheitsgeschichte geglaubt, den menschlichen Code zu knacken und uns nach Belieben programmieren zu können. Also, was ist jetzt anders? Warum sollten wir glauben, dass Big Data uns herausgefunden hat? Und selbst wenn die Datenanalysten falsch liegen, was sollen wir von ihren Hoffnungen und Plänen halten? Und was sollten wir befürchten?

Datenanalyse ist eine esoterische Wissenschaft, deren Methoden und Schlussfolgerungen für uns unergründlich sind. um zu zitieren berühmtes Beispiel, schlossen Datenanalysten des US-Einzelhändlers Target, dass bestimmte weibliche Kunden schwanger waren, indem sie ihre Einkäufe bestimmter Waren analysierten, darunter Vitamine, Lotionen und Wattebäusche. Die Analysten von Target waren so schlau, dass sie den Geburtstermin der Frau innerhalb einer Woche vorhersagen konnten.

Die Datenanalysten von Facebook wissen inzwischen, wann wir uns verlieben oder uns trennen. Durch sorgfältiges Studium haben sie entschlossen dass „Paare, die 'offiziell' werden, in den 1.67 Tagen, bevor sie ihr Profil öffentlich in 'in einer Beziehung' ändern, 12 Mal pro Tag posten.

Die Zahl der Posts sinkt dann in den nächsten 1.53 Tagen auf 85 Posts pro Tag… [Während] die Zahl der Interaktionen mit Beginn der Beziehung sinkt, steigt auch die Positivität. Dazu gehört die Verwendung von Wörtern wie Liebe, nett, glücklich und…[subtrahieren] negativer Wörter wie Hass, Verletzung und Böse.“

In einem anderen alarmierenden Beispiel ist der Überwachungswissenschaftler Shoshana Zuboff erklärt in Das Zeitalter des Überwachungskapitalismus wie Online-Kreditgeber Datenanalysen einsetzen, um die Kreditwürdigkeit zu bestimmen.

Durch "detailliertes Mining des Smartphones und anderer Online-Verhalten einer Person" extrahieren sie wichtige Daten, darunter "die Häufigkeit, mit der Sie Ihren Telefonakku aufladen, die Anzahl der eingehenden Nachrichten, die Sie erhalten, ob und wann Sie Anrufe zurückrufen, wie viele" Kontakte, die Sie in Ihrem Telefon aufgelistet haben, wie Sie Online-Formulare ausfüllen oder wie viele Meilen Sie täglich zurücklegen“. Wie interpretieren sie diese Daten? Es ist schwer zu sagen.

Es ist jedoch klar, dass Datenanalysten darauf abzielen, unsere Schwachstellen aufzudecken. Warum sonst sollte Facebook wissen wollen, ob wir uns verlieben oder uns trennen? In diesen Staaten sind wir besonders irrational oder nachgiebig, und Werbetreibende – die echten Kunden von Facebook – würden sich dessen gerne bewusst sein. Und wenn sie mit unseren intimen Informationen ausgestattet sind, können analytisch versierte Werbetreibende unser Verhalten beeinflussen und uns zu den Kunden machen, die sie schon immer sein wollten.

Zuboff schlägt vor, dass Big Data in die Denkweise des Verhaltenspsychologen BF Skinner des 20. Jahrhunderts verliebt ist. Skinner hegte kontroverse Ansichten, wie zum Beispiel die Vorstellung, dass Wissen und Freiheit im Widerspruch zueinander stehen: Unsere Handlungen erscheinen nur so lange frei, wie ihre Ursachen und Motivationen nicht verstanden werden; Wenn wir vollständig verstanden sind, werden wir sehen, dass unsere Handlungen perfekt vorhersehbar und unsere Freiheit illusorisch ist.

Tatsächlich, Skinner angenommen dass die Vorstellung eines „autonomen Mannes“ unsere rationale Zukunft behindert und unseren Fortschritt erstickt. Die rationale Zukunft liegt in der Technokratie, bei der die Wahl in wichtigen Angelegenheiten aus den Händen fehlgeleiteter Individuen genommen wird und Experten zugewiesen werden, die uns kennen, uns lesen und verstehen, was wir wirklich brauchen.
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