Wie man Datenkritik betreibt. Kleiner Workshopbericht zum Weiterschreiben

Mit dem ersten Workshop »Was ist Datenkritik?«, der in Zusammenarbeit mit der Siegener AG »Medien der Kooperation« am 26. und 27. Juli 2013 an der Universität Köln stattfand, hat die AG zeitnah und erfolgreich den aktuellen Diskurs um ›Big Data‹, das Soziale der ›Sozialen Medien‹ und auch die politisch brennenden Fragen im Kontext einer allgemeinen »liquid surveillance« (Baumann/Lyon 2012) aufgenommen. Zugleich ging es in dem von Marcus Burkhardt (Lüneburg), Sebastian Gießmann (Siegen) und Stefan Udelhofen (Köln) inhaltlich und organisatorisch vorbereiteten Workshop um die Konturen eines medienkulturwissenschaftlichen Umgangs mit analogen und vor allem digitalen Daten.

Diese erfordern, wie schon der offene Call for Participation festhielt, als Erkenntnisobjekte erprobte und neue Forschungsmethoden heraus, um eine der Text-, Bild-, und Klangkritik vergleichbare Analytik  zu ermöglichen. Als eines der Resultate lässt sich festhalten, dass man mit datenkritischem Vorgehen den Versprechen eines neuen Positivismus sehr wohl auf den Grund gehen kann, ohne dass man sich selbst die Eroberung digitaler Methoden versagen müsste. Datenkritik beinhaltet das Fällen von Urteilen über Urteile – unter Berücksichtigung der Maßstäblichkeit der jeweiligen Einschätzungen des durch die Speicherung, Verarbeitung und Übertragung ›Gegebenen‹ von Daten. Sie bleibt dabei auch unter hochtechnischen Bedingungen einer reflektierten Unverfügsamkeit verpflichtet.


Einleitung ab Timecode 6:30ff.

Die Beiträge des Workshops verfolgten u.a. grundsätzliche Fragen zu einem kritischen, historisch-epistemologischen Vermögen der Medienwissenschaft (Florian Sprenger), plädierten für die diskursive Prüfung von gesellschaftlichen Umgangsformen mit Daten (Florian Püschel) und bevorzugten generell meist eine praxisbezogene Analytik, bspw. für Transaktionen im Online-Handel (Irina Kaldrack/Christian Köhler) oder die Echtzeitanalyse von Onlinekommunikation mit Google Trends (Annika Richterich). Gegen die Tendenzen zum Blackboxing der Funktionalität, die gerade neuere Internetdienste kennzeichnet, hilft zumeist nur ein Ansetzen der Kritik, das weniger ›die Daten selbst‹ als die nach Akteurspositionen variierenden Datenpraktiken in den Blick nimmt. Auszudifferenzieren bleibt auch die genaue Verortung der jeweiligen Handlungsinitiative bzw. agency von Daten, z.B. in a) Algorithmen/Programmen, b) Agenturen bzw. Rechen(schafts)zentren der Datenverarbeitung, c) Automatismen, d) in der Referenzproduktion des Herbeischaffens (referre) von Daten und auch in den e) ›Sinnesdaten‹ von Phänomenologie und Physiologie.

Weiter auszuloten sind Störungen, Dysfunktionalitäten und die Verfertigung vager und latent ›schlechter‹ Referenzen, die als »gute soziale Gründe für schlechte Daten« auch zum Kennzeichen von Social-Media-Plattformen wie Twitter geworden sind (Johannes Passmann im Anschluss an Harold Garfinkel). Der schwankende Objektstatus von Daten und Metadaten – produziert man Daten, Objekte oder Datenobjekte? – soll weiter erkundet werden, auch im Kontext einer Theorie der Interobjektivität (Yuk Hui). Dies betrifft ebenso das zirkuläre Verweisen von datenbasierten Mustern auf ›die Daten selbst‹, das bspw. im Kontext der Big-Data-Techniken zum Movens digitaler Medien- und Wissenschaftskulturen geworden ist.

Der erste AG-Workshop, so lässt sich resümieren, kam nicht nur wegen der Brisanz geheimdienstlicher Überwachungsprogramme zum rechten Zeitpunkt. Er erlaubt auch den deutschen Anschluss an die sich entwickelnden »data studies«, die z.B. jüngst Lisa Gitelman im Anschluss an Geoffrey Bowkers Bonmot »Raw data is an oxymoron« propagiert hat. Eine Publikation der Workshopbeiträge im Open Access ist dank der freundlichen Unterstützung von Stephan Packard für den Herbst 2013 in der Freiburger Onlinezeitschrift »Mediale Kontrolle unter Beobachtung« vorgesehen.

Ein Folgeworkshop ist für das erste Halbjahr 2014 geplant. Zur GfM-Jahrestagung 2015 wird die AG nach diesen Vorbereitungen erstmals ein eigenes Panel einreichen.

Auf der diesjährigen GfM-Jahrestagung in Lüneburg trifft sich AG zum regulären Treffen am Freitag, 4. Oktober 2013 um 9.30 Uhr in Raum C 12.006 (Panel 3, Session 3.8). Alle Interessierten sind sehr herzlich eingeladen!

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5 Gedanken zu „Wie man Datenkritik betreibt. Kleiner Workshopbericht zum Weiterschreiben

  1. Ich will mal aus meiner Perspektive drei Fragen nennen, die mich nach dem Workshop umtreiben – vielleicht könnt Ihr ja Eure Fragen hinzufügen.
    1. Florian Sprenger schrieb und sprach davon, dass Maschinen selbst Kritik leisten – manchmal ersetzten wir in der Diskussion „Maschinen“ durch „Algorithmen“, „Daten“ oder „Medien“. Es gab dann einige Einwände dazu, inwiefern man über eine solche Agency in allgemeiner Weise sprechen kann. Die Berichte von Markus Dirr (und beim Abendessen dann auch von mir 😉 ) aus der Praxis verwiesen dann darauf, dass wir beobachtet haben, wie Nutzer stets zu vermeiden versuchen, Algorithmen eine ‚kritische‘ Agency anzuvertrauen, d.h. dass man stets zusieht, dass die menschlichen Akteure das Kritikprimat behalten (etwa wenn YouTube stets eine(n) MitarbeiterIn jedes Video sichten lässt, das in einem kurzen Intervall mehr als 300 Views bekommt).
    Kurzum: Können wir Maschinen, Algorithmen, Daten, Medien die Leistung von Kritik zusprechen, und wenn ja: unter welchen Umständen?
    2. An die Frage der Agency von Algorithmen schließt eine zweite an, die beispielsweise in der Diskussion des Beitrags von Annika Richterich adressiert wurde: Wir haben es als MedienwissenschaftlerInnen mehr und mehr mit Anwendungen, genauer: mit Algorithmen, zu tun, auf deren Funktion wir angewiesen sind, aber deren Funktionsweise wir nicht durchschauen können. Wie gehen wir damit um?
    Ich sprach davon, dass sich damit ein Problem stellt, das man als medien-ethnographisch arbeitender ständig hat: (a) Welchen Informanten kann ich in welcher Hinsicht trauen?
    Man könne dies aber auch als ein anderes klassisch-forschungspraktisches Problem fassen: (b) Welchen Instrumenten kann ich in welcher Hinsicht trauen? Letzteres ist dabei ein Problem, das das von Knorr-Cetina und anderen beschriebene Labor des späten 20. Jahrhunderts nicht hat, aber das des 19. – etwa wenn sich die Frage stellt, wie welche Handwerker welche Instrumente (absichtlich?) fehlerhaft gebaut haben.
    Die Konzeptualisierungen als (a) klassisches Feldforschungs-Problem und (b) klassisches Laborforschungs-Problem erschienen mir aber beide unbefriedigend: Zu (a): Algorithmen sind andere Informanten als menschliche und daher gibt es fundamental andere Maßgaben, nach denen Vertrauen gerechtfertigt bzw. Kontrolle zureichend ist.
    Zu (b): Plattformbetreiber und andere Mono- und Oligopolisten sind fundamental andere Akteure als die Handwerker des 19. Jahrhunderts. Sie bringen zwar beide eine gewisse Opazität in Forschungsinstrumente, aber die Handwerker des 19. Jahrhunderts sind für das Labor käuflich; ihre Methoden sind damit standardisierbar. Bei Google, FB & Co. ist dies grundsätzlich anders gelagert.
    Kurzum: Wie gehen wir mit den opaken Entitäten um, die Quelle und Instrument für unsere Arbeit mit Daten sind?
    3. Entfällt vorerst, da 1 und 2 schon so lang waren 🙂

  2. Pingback: Was wir im letzten Jahr getan haben – Bericht für die Gesellschaft für Medienwissenschaft | Daten und Netzwerke

  3. Pingback: Craig Dalton und Jim Thatcher zu “critical data studies” | Daten und Netzwerke

  4. Pingback: “Was ist Datenkritik?” – Ausgabe 3.1 / 2014 von “Mediale Kontrolle unter Beobachtung” | Daten und Netzwerke

  5. Pingback: “Was ist Datenkritik?” – Ausgabe 3.1 / 2014 von “Mediale Kontrolle unter Beobachtung” | KALDRACK

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