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MALMOE

Algorithmen und Daten

Becoming Digital (0x05)

Algorithmen können verstanden werden als Verfahren, um von einer aufgestellten Annahme zu einem Resultat zu gelangen. Zwar kann ganz allgemein jedes Rechenverfahren als Algorithmus bezeichnet werden, mehr und mehr verbindet sich mit diesem Begriff aber auch eine politische Bedeutung. Gefragt wird damit nach den inhärenten Absichten, die in Computerprogrammen enthalten sind. Schließlich sind es viele Entscheidungen, die getroffen werden, um eine digitale Tätigkeit durchzuführen. Nicht nur der Code, sondern auch die Methodik, implizite Annahmen über das Aufgabengebiet und Erwartungen an das Ergebnis beeinflussen den Aufbau eines Algorithmus. Relevant sind letztlich die Absichten, die mit der Entwicklung eines Computerprogramms verbunden werden. Daraus ergibt sich der Erfolg eines Algorithmus und dessen Wertschöpfung.

Nun beruht nahezu jegliche digitale Tätigkeit auf Algorithmen. Entscheidend ist aber, wie diese eingesetzt und wie die dabei entstehenden Daten in Folge weitergenutzt werden. Dabei gilt, dass ein Algorithmus kein neutrales Verfahren ist, da für ein bestimmtes Problem eine bestimmte Lösung gefunden wird, die auch anders herbeigeführt werden könnte. Häufig passiert es, dass Algorithmen auf geschickte Weise verknüpft werden und dadurch unter Umständen in so nicht vorgesehener Form eingesetzt werden. Beispielsweise kann eine digitale Gesichtserkennungsmethode, die zur Überwachung entwickelt wurde, zu wissenschaftlichen Zwecken eingesetzt werden. Hier um kollektive staatliche Kontrolle auszuüben, dort um historisches Bildmaterial automatisiert auszuwerten.

Entscheidend ist nicht nur das Einsatzgebiet, sondern auch der Code, der in Anwendung gebracht wird. Wird nun eine Gesichtserkennungssoftware verwendet, die Daten online abspeichert, so kann die wissenschaftliche Tätigkeit wiederum zur Optimierung von Überwachungsalgorithmen verhelfen. Je mehr Daten zur Verfügung stehen, umso besser wird das System Gesichter erkennen. Aufschluss darüber würde nur die genaue Kenntnis der Software, der Architektur, der Einsatzgebiete und der potentiellen Anwendungen geben. Deswegen gibt es die Forderung nach einer Transparenz der Codes. Zwar lässt sich damit nachvollziehen, welche potentiellen Nebeneffekte möglich sind, aber ohne Programmierkenntnisse kann man wenig ändern. Besonders kleine Projekte müssen sich das nehmen, was eben da ist. In solchen Situationen hilft es nur, ein Bewusstsein für die Problematik zu entwickeln und dieses offen zu formulieren. Sei es, indem auf zusätzliche Funktionen verzichtet wird oder zur Entwicklung von Alternativen aufgerufen wird.

Prinzipiell ist die Versuchung groß, auf Grund spezieller Effekte, eines erhofften Erkenntniszuwachses oder der einfachen Handhabung, die Algorithmen von kommerziellen Unternehmen in das eigene Projekt einzubinden. Insbesondere kleine Digital Humanities Projekte orientieren sich an bekannten und einfach zu integrierenden Tools, da diese auch oft besser dokumentiert sind. Sie laufen dabei Gefahr, mit nicht beabsichtigten Nebeneffekten konfrontiert zu sein. Es gibt nun eben einen Unterschied bezüglich der Datenweiterverarbeitung zwischen der Einbindung einer Google Map oder einer OpenStreetMap. Ziel muss es sein, für das Zusammenspiel von Algorithmen und der Wertschöpfungskette von Daten mehr Bewusstsein zu schaffen. Der Verzicht auf einen guten Effekt ist die bessere Wahl, wenn unklar ist, wie anfallende Daten weiterverwendet werden.

Tipp: Auf https://algorithmwatch.org findet sich eine tiefergehende Auseinandersetzung mit algorithmischen Entscheidungsfindungen.