Monatsarchiv für November 2011

 
 

Machen wir uns nichts vor XXXV

Die Piraten sind keine Internet-, sondern eine Freiheitspartei. Ihr grundlegendes Anliegen besteht in einer Rückkehr zu humanistischen Prinzipien. Das Internet kann in diesem Zusammenhang als angewandte Metapher für ein zeitgenössisches Verständnis von Freiheit begriffen werden. Freiheit durch Gleichberechtigung, Freiheit durch Meinungsäußerung, Freiheit durch allgemeinen Zugang zu Bildung und Wissen. Freiheit durch die Erosion von Hierarchien und Autoritäten. Freiheit durch Teilhabe und Pluralismus. Durch den Abschied vom linearen Denken zugunsten eines kontextuellen Verständnisses von Wirklichkeit.

Sehr treffende Beschreibung eines Grundtenors bzw. Lebensgefühls von Juli Zeh im Magazin der SZ, wobei diese weder deckungsgleich mit den Piraten noch mit dem Internet ist. Das dürfte die Schriftstellerin auch nicht so gemeint haben; in der Parteienlandschaft ist dieser Tenor/dieses Gefühl durch die Piraten halt gut sichtbar geworden.

Katzen als Werbeträger

War mir gar nicht klar, wie sehr die Katze als Netzwerkvokabel bereits in die Online-Werbung hineingesickert ist: Catvertising: “Ask yourself: What can cat videos do for your business?” (via Don Dahlmann).

Die LOLcat als Netzwerkvokabel

LOLcats, also diese mehr oder weniger lustigen Katzenbilder mit grammatikalisch unkorrekten Bildunterschriften, die seit einigen Jahren im Internet herumgereicht werden, sind an mir bislang komplett vorübergegangen. Nicht dass sie mir nicht aufgefallen wären. Das nun nicht. Aber ich habe ihnen keine besondere Bedeutung beigemessen und finde sie meistens auch nicht witzig.

Via Martin Lindner bin ich nun allerdings auf einen Text des kanadischen Bildungsexperten Stephen Downes gestoßen, der bereits seit zwei Jahren auf LOLcats in seinen Vorträgen eingeht, um seinem Publikum etwas zu verdeutlichen, das mit den Sozialen Netzwerken im Internet zu tun hat. Dabei geht es um ein hochinteressantes Phänomen: die Formierung der Sprache und der Weise, wie wir über bestimmte Dinge kommunizieren. Und, das ist das Neue daran: der wir nun in den Sozialen Netzen in Echtzeit zuschauen können.

Von einem winzigen Fetzen Microcontent - wie eben einer LOLcat oder einer Skizze oder einem Zitat oder einer Beobachtung oder was auch immer - zu einem, sagen wir: populärwissenschaftlichen Text ist es ein weiter Weg. Vor den Sozialen Netzwerken im Internet haben wir von diesem Weg aber nicht allzu viel mitbekommen. Er wurde in aller Regel nicht dokumentiert, weil er nur in der mündlichen Sprache zu hören und deshalb schnell vergänglich und damit vergessen war. Es war die Sache eines fähigen Autoren, aus diesem ganzen Wust an Informationen einen schlüssigen Text zusammen zu setzen, der dann von seinem Publikum auf gewisse Kriterien hin beurteilt wurde: Unterhaltsamkeit, Stringenz oder Objektivität zum Beispiel.

Es hat aber seinen Preis, dass wir nun einen etwas tieferen Einblick haben in die menschliche Kommunikationsküche, in der die im Netz umherschwirrenden Infohäppchen zu größeren Informations-Einheiten verarbeitet (und danach wieder ausgeschieden und neu zusammengesetzt) werden: Wenn wir über Medien oder Kommunikation sprechen, reicht es nun nicht mehr aus, so zu tun, als ob wir über Texte, Bücher, Papiere oder Publikationen sprächen. Denn damit erfassten wir nur einen kleinen Teil der gesamten Infohäppchen-Palette, mit der wir es inzwischen zu tun haben, schreibt Downes.

Und in der Tat: Wenn es um Microcontent im Netz geht, reden wir bei weitem nicht nur über das, was in einen Text gegossen wurde, und sei er auch noch so kurz wie ein Twitter-Tweet: Wir reden auch über YouTube-Videos, Infografiken, Fotos und eben LOLcats.

Kurz, wir reden mit Downes von einer neuen Sprache in einem neuen, digitalen Umfeld, die aus einem “post-linguistischen Vokabular” besteht.

Als digitales Kommunikationsphänomen besteht die LOLcat aus Daten, und insofern ist sie eine Vokabel, mit der sich Soziale Netzwerke bestimmen lassen. Über die Veröffentlichung, das Ändern und das Teilen von LOLcats lässt sich theoretisch eine ganze Menge über die Leute sagen, die das machen. Zum Beispiel ob sie näher befreundet oder eher entfernt bekannt sind. Oder über welche Interessen sie sich ansonsten noch austauschen und mit wem. Bzw. wie weit entfernt sie voneinander wohnen und wie sich die räumlichen Distanzen auf die Art des Kontakts auswirken. (Abgesehen davon, dass sowieso alles davon abhängt, welche Daten man zur Verfügung hat und wie man mit ihnen umgeht.)

Nicholas A. Christakis und James H. Fowler, die beiden Autoren von Connected bzw. Die Macht Sozialer Netzwerke sehen in der menschlichen Evolutionsgeschichte übrigens einen steten Strang der Kooperationsbereitschaft. (Motto: Da ein Mann allein keinen Mammut erlegen kann, hat er einen Anreiz, sich mit anderen zusammen zu tun.) Die Sozialen Netze seien ein “Überorganismus” mit eigenen Lebensgesetzen und großem Einfluss auf menschliche Verhaltensweisen, schreiben sie.

Sprich: Wir sind wesentlich abhängiger von anderen Menschen in unseren Entscheidungen, als wir denken:

Wir müssen erkennen, dass Einzelpersonen zwar über eine gewisse Macht verfügen, dass wir jedoch gemeinsam handeln müssen, um Dinge zu erreichen, wie wir allein nicht leisten könnten. (…)

Aufgrund unserer Einbettung sozialer Netzwerke und des Einflusses unserer sozialen Beziehungen büßen wir notwendig einen Teil unserer Individualität ein. Je stärker wir die Netzwerkbeziehungen in den Vordergrund stellen, umso unwichtiger werden Individuen bei der Erklärung von kollektiven Verhaltensweisen. (…)

Das große Projekt des 21. Jahrhunderts steht erst ganz am Anfang. Wir wollen verstehen, warum die Menschheit mehr ist als die Summe aller Menschen. Wie ein erwachendes Kind wird sich der menschliche Überorganismus seiner selbst bewusst, und dieses neue Bewusstsein ermöglicht uns die Verwirklichung neuer Ziele.

(Das klingt jetzt fast elegisch und ist ein bisschen ungerecht, weil das Zitate von den allerletzten Seite des Buches sind. Es ist aber wirklich lesenswert, nicht nur weil es auch einen ansatzweise guten Überblick über die Entwicklung der Netzwerkforschung gibt. In einer Kritik in der NYT heißt es, dass diese populärwissenschaftliche Abhandlung Studien vorstelle, die aufwendig Trivialitäten des Alltags bestätigten; andererseits aber auch Untersuchungen, die mit absolut erwähnenswerten und auch verblüffenden Ergebnissen aufwarteten. Das ist eine ganz gute Zusammenfassung.)

Sechs Gründe, um Daten zu misstrauen

Daten sind dumm, Fakten sind flach, und erst ein Kontext gibt ihnen einen Sinn - wobei es bereits ein willkürlicher Akt ist, einen solchen überhaupt herzustellen, schreibt Sascha Lobo in seiner neuesten Spiegel-Kolumne.

Daten allein, und sei ihr Bestand auch noch so “big”, sind also keine Garantie für ein Mehr an Wissen: Diese niemals zu unterschätzende Binsenweisheit hat mich an ein Papier der beiden Wissenschaftlerinnen Danah Boyd und Kate Crawford erinnert, das mir vor einigen Wochen in die Finger geraten ist und sich mit dem Thema Big Data auseinander setzt.

Boyd und Crawford werfen darin einen Blick auf sozialwissenschaftliche Studien, in denen mit Hilfe großer Datensätze Soziale Netzwerke im Internet untersucht werden, und wollen so einige grundsätzliche Dinge klarstellen: Daten seien eben nicht wegen ihrer schieren Größe so bemerkenswert, sondern wegen der Verknüpfungsmöglichkeiten, die unter ihnen bestehen, und wegen der Muster, die je nach Verknüpfungsweise dann zu erkennen sind.

Deshalb müsse man sich die Daten ganz genau, und die Weise, wie sie miteinander verknüpft sind, noch viel genauer anschauen, schreiben die beiden Autorinnen. Sie verweisen dafür auf Lawrence Lessig, der in seinem Buch Code (1999) behauptet, dass Systeme gemeinhin von vier Kräften konditioniert werden: dem Markt, dem Gesetz, sozialen Normen und der Struktur bzw. - im technologischen Falle - dem Code.

Dass diese Kräfte die Struktur eines Datenpaketes und damit die Möglichkeiten, irgendwelche Erkenntnisse aus ihm zu ziehen, maßgeblich beeinflussen, hätten einige Forscher offensichtlich vergessen, so Boyd und Crawford:

Big Data tempts some researchers to believe that they can see everything at a 30,000-foot view. It is the kind of data that encourages the practice of apophenia: seeing patterns where none actually exist, simply because massive quantities of data can offer connections that radiate in all directions.

“Six Provocations for Big Data” heißt ihr Essay und ich habe die sechs Punkte einfach mal lange zu einer deutschen Kraftbrühe eingekocht (und sehr frei und fast schon unanständig verkürzt übersetzt):

1. Automatische Forschung ändert die Definition von Wissen

Wir müssen die Verständlichkeitsmodelle (models of intelligibility) von Big Data hinterfragen, bevor sie zu neuen Orthodoxien werden.

Die spezialisierten Werkzeuge von Big Data haben ihre eigenen Limitationen und Restriktionen. Eine ist die Frage nach dem Faktor Zeit.

2. Ansprüche an Objektivität und Korrektheit führen in die Irre

Big Data macht viele soziale Räume quantitativ messbar, ist aber immer noch eine subjektive Wissenschaft; was sie quantifiziert, hat nicht zwingend etwas mit objektiver Wahrheit zu tun.

3. Größere Daten sind nicht immer bessere Daten

Quantität bedeutet nicht zwangsläufig Qualität, insbesondere wenn es um die Kombination mehrerer großer Datenpakete geht.

Der Wert von “Small Data” sollte nicht vergessen werden; in einigen Fällen sind zum Beispiel Fallstudien, die auf die Daten eines einzigen Individuums fokussieren, extrem wertvoll.

4. Nicht alle Daten sind gleichwertig

Kontext ist wichtig. Wenn zwei Datensätze ähnlich modelliert werden können, heißt das aber nicht automatisch, dass sie gleichwertig sind oder in der gleichen Weise analysiert werden können.

Daten sind nicht per se generisch: Obwohl sie gewinnbringend analysiert werden können, kann der Kontext durchaus das Gegenteil nahelegen.

5. Nur weil etwas erreichbar ist, muss es nicht ethisch sein.

Es git einen bemerkenswerten Unterschied zwischen in der Öffentlichkeit stehen und öffentlich sein, der von Big Data-Forschern selten anerkannt wird.

6. Limitierter Zugang zu Big Data verursacht neue digitale Trennungen

Nur große Social Media-Unternehmen haben den Zugriff auf wirklich große und vollständige Datensätze über menschliche Interaktion.

Das derzeitige Big Data-Ökosystem verursacht eine neue Art der digitalen Trennung: zwischen Big Data-Reichen und Big Data-Armen.

Eine an sich belanglose Visualisierung und eine ebensolche Anmerkung zum Thema Tastaturkotze

Tastaturkotze - das ist doch einmal ein sehr anschaulicher Name für die dahin geworfenen, mit Beleidigungen gespickten Kommentare, die der sozialen Seite des Internets das Stigma eingebracht haben, inhaltlich vollgeschmierten Klowänden nicht ganz unähnlich zu sein. (Der Werber Jean-Remy von Matt sagte dies über Weblogs schon vor einigen Jahren; 2006, um genau zu sein.)

Auch wenn das einige Leute anders sehen dürften: Es bringt nichts, Beleidigungen im Netz persönlich zu nehmen. (Weil sie nicht wirklich persönlich gemeint sind, meistens jedenfalls. Es ist vielmehr so, dass die Beleidiger sich - ob begründet oder nicht; meistens also nicht - beleidigt fühlen und ihrerseits mit Beleidigungen kontern.)

Und es bringt übrigens auch nichts, seine Kommentatoren (und damit Leser) größtenteils für Idioten zu halten. Jedenfalls dürfte es bei einer solchen Haltung recht schwer fallen, nicht selbst in den Verdacht zu geraten, ein Idiot, mindestens aber etwas borniert zu sein. (Leute zum Beispiel, die über sprachlich manchmal etwas unbeholfen agierende Social-Media-Anfänger die Nase rümpfen, stehen bei mir in Verdacht sich einzubilden, als Erwachsene auf die Welt geschissen worden gekommen zu sein.)

blogoscoop