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metrischekulturen · 1 year

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Metrische Gesellschaften: Eine Einführung in die Welt der Metriken

Eine Welt ohne Zahlen

Beim Wiegen, Messen, Zählen, würden uns die Zahlen fehlen! Ein Haus gebaut ganz ohne Maße, steht krumm und schief an einer Straße. Ohne Grammzahl müssten wir es packen, Einfach frei nach Schnauze backen.

Sind die Fußballtrikots ohne Zahl, hat der Reporter seine Qual: Wie soll er sie denn nur erkennen, wenn alle durcheinander rennen?

Auch mit dem Datum wär‘ es schwer, es gäbe keinen Geburtstag mehr. Jeder feiert wann er mag, Keiner kennt den richt’gen Tag.

Und zum allerletzten Schluss kein Kind mehr Mathe lernen muss!

(Nicolas Hinternesch, 3. Klasse)

Eine Welt ohne Zahlen? Unvorstellbar. Nicht mal ein Grundschüler kann sich das vorstellen.

Zahlen bestimmen unser Leben. Alles wird gemessen, analysiert und verglichen. Wir messen die Zeit, wieviel Mehl wir in den Kuchenteig geben, das Auto misst, wie voll der Tank ist und wie schnell wir fahren. In der Schule wird unsere Leistung in Zahlen angegeben, die uns dann berufliche Chancen eröffnen oder verwehren. Wir messen unsere Gesundheit, unseren Stromverbrauch, wir geben Wert in Zahlen an. Aufgrund von Daten lassen sich Vorhersagen machen, über das Wetter, über den Wahlausgang oder über die Wahrscheinlichkeit, Krebs zu bekommen. Wer etwas mit Zahlen beweisen kann, dem wird geglaubt. Aber warum ist das eigentlich so? Warum sind Zahlen und Quantifizierung so wichtig und was macht das mit unserer Gesellschaft?

Problemstellung

1.1 Wunsch nach Quantifizierung in der individuellen Lebensführung

Die Welt ist ein unberechenbarer Ort. Wir sehnen uns nach Kontrolle, aber vieles können wir nicht kontrollieren. Deshalb versuchen wir, wo es geht, die Dinge kontrollierbar oder besser berechenbar zu machen. Das nennt man auch Quantifizieren, also die Eigenschaften von etwas/jemandem als Zahlenwert oder messbare Größe angeben. Das gibt uns Sicherheit. Kontrolle über unsere Gesundheit, über unser Zuhause, unsere Leistung oder über die Erinnerung. Zahlen geben uns Orientierung und Geborgenheit.

„Zahlen suggerieren Sicherheit in einer Welt, die von radikalem Verlust an Handlungssicherheit gekennzeichnet ist“ (Vormbusch 2015) Mit Zahlen teilen wir die Welt ein. Und zwar in Gleiches und davon verschiedenes. Damit reduzieren wir die unfassbare Komplexität der Welt. (Heintz 2021)

Das Gefühl von Sicherheit lässt sich gut an der Covid-19-Pandemie aufzeigen. Am Anfang war nur klar: Da ist ein Virus, das könnte gefährlich sein. Das hat vielen Menschen Angst gemacht, Als aber dann jeder für seinen Landkreis die Inzidenz beobachten konnte, hat das Sicherheit gegeben. Eine niedrige Zahl bedeutet, niedriges Risiko.

Zusätzlich besteht ein genereller Vertrauensverlust in Institutionen sowie eine individuelle und soziale Erschöpfung mit dem sehnsüchtigen Wunsch nach Selbstwirksamkeitserfahrung. Die Kontingenz der Welt zwingt uns zu Umgang mit offenen Möglichkeiten. Früher haben Religionen diese Rolle erfüllt und die Welt erklärt. Spätestens seit der Aufklärung übernehmen Zahlen und Metriken in der westlichen Kultur einen großen Teil dieser Aufgabe. Der Glaube an Gott wird teilweise durch den Glauben an die Zahlen ersetzt. (Selke 2016b)

Aber was sind eigentlich Metriken? Maloney sagt dazu folgendes: „Metrics are tools designed to facilitate decision making and improve performance and accountability through collection, analysis, and reporting of relevant performance‐related data. The purpose of measuring performance is to monitor the status of measured activities and facilitate improvement in those activities by applying corrective actions, based on observed measurements.“ (Maloney zit. n. Beer 2016) Es geht also um Vereinfachung, um Entscheidungen, um Rechenschaftspflicht, um Beobachtung und Verbesserung.

2 Entwicklung von Metriken in der westlichen Kultur

Metriken werden als Versuch der Gesellschaftssteuerung verwendet. Angefangen hat das wahrscheinlich mit Bevölkerungsstatistiken. Schon Maria und Joseph mussten nach Bethlehem, um sich zählen zu lassen. Heute weiß man viel mehr über die Bevölkerung als nur die bloße Anzahl der Menschen. Wir können Aussagen über die Alters- und Geschlechtsverteilung machen, über das Einkommen und vieles mehr. Statistisches Wissen entstand vor allem im 17. Jahrhundert als Reaktion auf den gesellschaftlichen Wandel der Aufklärung. Die Gesellschaft wurde traditionellen und religiösen Gewissheiten beraubt. Es gab einen Konkurrenzkampf zwischen Zahlenwissen und der Religion. Zahlen tragen im Sinne der Aufklärung zur Entzauberung oder Entmythologisierung der Welt bei, da sie versprechen, die Welt berechenbar zu machen. Sie dienen als Mittel, die Gesellschaft rational erfassen und gestalten zu können. (Vormbusch 2015)

“Die aufgeklärte Welt ist das Produkt einer herrschaftsförmigen Wissenspraxis, die alles berechnen, alles formalisieren und alles im Medium der Zahl vergleichbar machen will. Aus dem Mythos der kalkulatorischen Beherrschbarkeit der Welt werden schließlich die modernen Fiktionen der ökonomischen Effizienz, der politischen Rationalität und der Disziplin des Selbst.” (Vormbusch 2015)

Seit dem 19. Jahrhundert gibt es einen Anstieg von Daten und deren Nutzung. Ian Hacking, kanadischer Philosoph und Wissenschaftstheoretiker, spricht hier sinnbildlich von einer Lawine von Zahlen (Ajana 2018). Das Bild der Lawine ist insofern interessant, als dass es gefährlich klingt: Von einer Lawine wird man überrollt, sie reißt alles mit, begräbt vieles unter sich, eine Lawine ist nicht zu bremsen. Das beschreibt die Eskalation der Messsysteme, vor allem mit dem Anstieg von neuen Methoden der Datensammlung und Verarbeitung in Form von digitalen Technologien und Algorithmen. Smartphones sind als Mittel zur Sammlung der Daten optimal geeignet, da sie über ausgeprägte Sensorik und Software verfügen und wir alle sie benutzen.

Gemessen haben schon die Griechen. Jedoch sagt der französische Soziologe Foucault „we should not forget that before being inscribed in Western consciousness as the principle of quantiﬁcation…Greek measurement was an immense social and polymorphous practice of assessment, quantiﬁcation, establishing equivalences, and the search for appropriate proportions and distributions“ (Beer 2016)

Der kompetitive Mensch

Zahlen wurden also nicht nur als Messinstrument verwendet. Sondern auch als Politikinstrument, um Einzelne oder Gruppen zu disziplinieren. Die Erwartung an Daten: Transparenz, Rechenschaftspflicht und Effizienz. Dadurch ergeben sich Möglichkeiten sozialer Maßnahmen, um die Performance oder Leistung von Gesellschaften und Individuen zu evaluieren. In der Physik ist Leistung gleich Arbeit oder aufgewendete Energie pro Zeit. Wir leben in einer kapitalistischen Leistungsgesellschaft. Wir unterliegen dem Zwang immer besser zu werden. Wir leben in einer Welt, in der die Leistung zählt, die geprägt ist von Nützlichkeitsdenken, Kosten-Nutzen-Analysen und Effizienzberechungen. Der Leistungsgedanke macht Konkurrenz und Wettbewerb möglich. Soziologin Ajana nennt das auch “an ideology of never-ending development” oder “ethic of improvement” (Ajana 2018)

Eine Erklärung dafür könnte das neoliberale Menschenbild sein: Der Mensch ist kompetitiv. Neoliberalismus ist „die Neuformation des gesellschaftlichen und politischen Lebens im Hinblick auf das Ideal des Wettbewerbs auf Märkten“. (Beer 2016). Wettbewerb und Leistung sind also eine Verhaltensnorm oder ein universelles Prinzip unserer Gesellschaft. Beginnend bei Schulnoten, später im Job oder auch in der Wirtschaft im Wettbewerb von Produkten, Preisen und Dienstleistungen. Wettbewerb besteht zwischen Individuen, zwischen Organisationen, Objekten oder Territorien und sogar mit sich selbst. “competition is the primary virtue, and solidarity a sign of weakness” (Beer 2016)

Metriken helfen uns dabei dieses Ideal zu erfüllen, sie machen das Einordnen und das Vergleichen möglich. Das Wettbewerbsdenken wird auf alle Bereiche des Lebens ausgeweitet, bis hin zur Vermessung des Selbst oder auch Lifelogging. „Metrics are the means and mechanisms by which competition can develop and spread across different spheres of society.“ (Beer 2016) Die Ausweitung von Metriken in alle Lebensbereiche kann auch als metrische Kolonialisierung bezeichnet werden. (Selke 2017)

2. Quantifizierung und Metriken als Lösung

2.1 Was ist Quantifizierung?

Big Data ist der zentrale Weg, auf dem sich das Messen um ein Vielfaches intensiviert hat und somit die metrische Kolonialisierung vorangetrieben hat. Big Data hat mehrere Dimensionen: In der deskriptiven Dimension wird von den drei Vs gesprochen. Volume steht für die riesige Menge an Daten, die ständig generiert wird. Darunter verschiedenste Arten von Mess- Steuer- und Kommunikationsdaten, beispielsweise durch Produktionsanlagen, Smart Homes, Internetkonsum, bargeldloses Bezahlen und vieles mehr. Jährlich werden mehrere Zettabytes an Daten generiert, Das Wachstum ist exponentiell. Variety steht für die verschiedensten Datentypen, strukturiert und unstrukturiert aus den verschiedensten Quellen und in diversen Formaten. Velocity beschreibt die Geschwindigkeit, in der Daten entstehen und verwertet werden, beispielsweise Echtzeitdaten aus dem Verkehr oder dem Internetnutzungsverhalten. Hinzukommt noch die Veracity, also die Wahrhaftigkeit. Big Data verspricht Objektivität, Genauigkeit oder auch feine Auflösung (Granularität) und Erkenntnisgewinn. Die soziotechnische Dimension ist die des Nutzens, also des Values. Es gibt eine bestimmte Nutzenerwartung an die Daten, für die man die Kosten zur Speicherung und Verarbeitung in Kauf nimmt. Gemeint ist damit zum einen ein wirtschaftlicher Nutzen. Nicht umsonst werden Daten auch das „Öl des 21. Jahrhunderts“ genannt und unterstützen die Wertgenerierung des modernen Kapitalismus, man kann auch digital capitalism sagen. Zusätzlich der gesellschaftliche Nutzen, der daraus entsteht, z.B. Sicherheit, Kosteneinsparung bspw. durch Gesundheitsdaten sowie die Möglichkeit anhand von Daten fundierte Entscheidungen zu treffen und Probleme zu lösen (Forschung). Der Individuelle Nutzen ergibt sich daraus, dass man sich selbst überwachen kann (Gesundheitszustand), Selbstoptimierung betreiben kann, personalisierte Werbung bekommt und den Alltag vereinfachen kann (Kolany-Raiser et al. 2018: 37f). Beispiele dafür gibt es zuhauf.

Durch Big Data und die Digitalisierung wird unsere Gesellschaft immer granularer, also hochauflösender, weil die Daten immer präziser werden und somit auch die Muster, die darin gefunden werden. Es entstehen ungeahnte Möglichkeiten, dadurch, dass alles immer feinteiliger erfasst, analysiert und bewertet werden kann. “Mit der Detailgenauigkeit, mit der wir unsere Realität aufnehmen, verändert sich diese Realität selbst” (Kucklick 2017)

2.2 Die Macht der Metriken

David Beer beschreibt in seinem Buch das Konzept der Metric Power. Aber was bedeutet überhaupt Macht? Macht steht für ein Abhängigkeits- oder Überlegenheitsverhältnis zwischen zwei Parteien. Das können Einzelpersonen, Gruppen, Organisationen oder Institutionen sein. Macht bedeutet, dass eine der beiden Seiten mehr Macht hat als die andere und dadurch Einfluss nehmen kann. Die andere Seite akzeptiert dies freiwillig oder gezwungenermaßen. Macht kann anonym sein, z.B. eben durch technische Strukturen. (Bundeszentrale für politische Bildung 2021)

Metriken haben Macht über uns. Aber sie sind auch ein Mittel, mithilfe dessen jemand Macht erlangen oder ausüben kann.

Metrische Macht besteht darin, zu überwachen aber auch darin, Menschen das Gefühl zu geben, beobachtet zu werden. Das Gefühl, beobachtet zu werden beeinflusst unser Handeln. “what we measure affects what we do” (Beer 2016) Es geht aber nicht nur um Überwachung, sondern auch um Wissen über Menschen in Form von Vorhersagen, das Kategorisieren, um das Analysieren von Verhalten und das Vergleichen: ‘knowledge about individuals…stems from the observation and classiﬁcation of those individuals, from recording and analysing their actions, from their comparison’ (Foucault 2002 zit. n. Beer 2016)

“we are created and recreated by metrics; we live through them, with them, and within them.” (Beer 2016) Dieses Zitat beschreibt, wie kulturelle Veränderungen entstehen, die durch das Messen als wünschenswert angesehen werden. Metriken bestimmen uns: wir handeln nach ihren Regeln und Grenzen.“we play with metrics and we are more often played by them” (Beer 2016)

Metriken sind Form und Mittel von Transparenz und Rechenschaft, ohne die wir uns kaum eine Welt vorstellen können, so sehr sind sie in unser alltägliches Leben und soziale Welt verwoben.

Kategorisierung durch Wettbewerb

Die Macht entsteht auch durch den Wettbewerb, der durch Metriken möglich gemacht wird. Wettbewerb generiert automatisch ungleiche Outcomes, durch Metriken werden Unterschiede sichtbar. „Measures enable the production of winners and losers.“ (Beer 2016) Die Macht fällt dann denjenigen in die Hände, die Zahlen nutzen können, um Wettbewerb herzustellen und somit soziale Ungleichheiten zu zementieren. Der Wettbewerb funktioniert aber nur, wenn dessen Logik respektiert wird. Die Logik kann durch die dahinterstehenden Metriken legitimiert werden. Ein gutes Beispiel dafür sind Schulnoten. Sie folgen einer gewissen Logik, die sich uns allen erschließt und trotz Kritik weitreichend akzeptiert wird. Durch Metriken werden Menschen in Kategorien eingeteilt, in arm und reich, in jung und alt, in krank und gesund, in Kreditwürdig und nicht kreditwürdig. Durch diese Kategorien entstehen Chancen oder sie bleiben verwehrt. Metriken sind das Mittel, bestimmte Handlungen und Entscheidungen zu legitimieren.

Metriken machen Vergleiche möglich. Sie heben Unterschiede hervor und stellen eine Hierarchie her und machen den Status sichtbar. Laut Steffen Mau werden wir immer mehr zu status seekern, weil wir nicht genug bekommen können von Statusanzeigern. Status ist im Gehirn verbunden mit dem Belohnungszentrum. Hoher Status löst Glücksgefühle aus und macht geradezu süchtig. (Mau 2018)

Die Macht des Wissens

Daten bedeuten Wissen und Wissen bedeutet Macht. Ein Beispiel dafür ist Google. Die Suchmaschine hat ein umfassendes Wissen über ihre Nutzer. Sie ist in der Lage, Datenbestände aus verschiedenen Bereichen miteinander zu verknüpfen. Welche Macht daraus entsteht, zeigt folgende Aussage von Eric Schmidt, dem ehemaligen CEO von Google: „The more information we have about you – [...] with your permission[...] – we can improve the quality of our searches [...] We don’t need you to type at all, ‘cause we know where you are – with your permission We know where you’ve been – with your permission We can more or less guess what you’re thinking about“ (Google 2010 zit. n. Kolany-Raiser et al. 2018: 103) Diese Macht verteilt sich momentan auf einige wenige Großunternehmen (Google, facebook, amazon, Apple,…). Oligopolbildung bedeutet Marktmacht und letztendlich auch politische Macht.

Zahlen lügen nicht, oder doch?

„In der klassisch modernen Vorstellung bilden Zahlen und Kalkulationen die wohl einzige nicht sozial korrumpierte Form des Wissens.” (Vormbusch 2015) Das heißt Zahlen seien das einzige Mittel, eine universelle Bewertung von Leistung und Rang zu ermöglichen. Zahlen seien also anerkannt als privilegierte Form der Wahrheit, sie werden als objektiv, neutral und reproduzierbar gesehen, so der deutsche Soziologe Uwe Vormbusch. Aber sagen Zahlen wirklich die ultimative Wahrheit? „Measures deﬁne what is true and then are used to verify that truth.“ (Beer 2016) Das heißt, es ist eigentlich allgemein bekannt, dass die Zahlen von der Gesellschaft gemacht werden, irgendjemand muss ja bestimmen, ab welchem IQ man als hochbegabt gilt und irgendjemand hat sich den IQ-Test ausgedacht, mit dem das gemessen wird. Aber Konsumenten und Produzenten von Zahlen gehen einen kommunikativen Kontakt ein, in dem so getan wird, als ob die Zahlen wahr wären. Die Kategorien, die durch das Messen entstehen haben eine gesellschaftliche Bedeutung, sind institutionalisiert und werden zur Norm, demzufolge werden bei den Menschen, die eingeordnet werden, entsprechende Selbstbilder und Handlungsorientierungen bewirkt. (Vormbusch 2015)

Funktion von Metriken

Eine Funktion von Metriken ist es, dem Menschen zu assistieren. Es gibt zwei Begriffe in diesem Bereich: Vita Activa= schlaue und tätige Menschen und Vita Assistiva = dumm (Der Benutzer muss hier seine Intelligenz nicht einsetzen), denn er ist abhängig von seinen ganzen Assistenzsystemen und ist aufgeschmissen, wenn diese mal nicht funktionieren. Assistenzsysteme nehmen einem das Denken und das Lernen ab = verkümmert der Mensch dadurch? Die Assistenz ist zunehmend ein Synonym für Begriffe wie Hilfe, Mithilfe, Mitarbeit, Unterstützung und Förderung. Da fällt einem auf, dass der Begriff Assistenz quer durch eher als positiv verstanden wird. Wenn wir beispielsweise wissen möchten, wie das Wetter heute wird, können wir ganz bequem auf die Wetter-App gehen und können es uns anzeigen lassen oder können erfragen, wie das gestrige Fußballspiel endete. Es gibt vielfältige Formen von Assistenzen, wie die automatische Rechtschreibprüfung bei Dokumenten, Navigationssysteme und smarte Wohnhäuser mit Alexa oder auf Smartphones Siri oder Google Assistant. Das sind alles Assistenzen, die wir mehr oder weniger jeden Tag nutzen. Sie stärken auf eine Weise unser Leben, indem sie uns unterstützen, allerdings verdeutlichen sie eben auch gewisse Schwächen, die wir haben. Was machen wir zum Beispiel, wenn wir keine Navigation mehr haben oder keinen Rechner auf dem Smartphone? Dann müssen wir wieder anfangen, selbstständig zu denken und zu handeln. Wir haben wieder automatisch mehr Arbeit. Wir sind mittlerweile daran gewöhnt, dass uns im täglichen Leben Assistenzen zur Verfügung stehen und uns helfen, ohne dass wir uns zu sehr bemühen müssen. (Selke 2017)

Der Autor Christoph Kucklick sagte mal in seinem Buch folgendes: “Je mehr der Mensch die Welt nach seinen Bedürfnissen formt, umso mehr relativiert er seine Einzigartigkeit” (Kucklick 2017)

In der Geschichte haben Metriken auch eine Funktion: Zahlen wurden nicht nur als Messinstrument benutzt, sondern auch als ein höchst politisiertes Instrument, um damit einzelne Personen oder ganze Gruppen zu regieren oder zu disziplinieren. Heute passiert Ähnliches durch Verbreitung von Self-Tracking und Nutzung von Metriken. Die aus den Netzaktivitäten der Nutzer und Nutzerinnen gewonnenen Daten werden von Algorithmen verglichen, bewertet und in Kategorien sortiert, bis am Ende eine Rangliste resultiert – von Arbeitssuchenden, potenziellen Tätern, Produkten oder zukünftigen Partnern. Bei jeder Entscheidung werden Vergleich, Bewertung und Kategorisierung angewandt: Beispiel Bewerbungsverfahren: Auf der Basis ihrer Unterlagen werden die Bewerber hinsichtlich der Anstellungskriterien verglichen, gerankt und in Kategorien einsortiert. Das ist ein relativ mechanischer Prozess, der zunehmend auch von Algorithmen übernommen wird. Es geht um ein Matching zwischen dem Stellenprofil und dem Profil der Bewerber, bei dem alle drei Operationen involviert sind: Vergleich, Bewertung und Kategorisierung. (Heintz 2021)

2.3 Grenzen von Metriken

Das Problem liegt darin, dass wenn Algorithmen die Daten auswerten, genauso Fehler entstehen können. Auch der Einfluss des Algorithmus Erstellers spielt hier eine große Rolle. Denn Algorithmen können zerren und diskriminieren. Wer schreibt denn Algorithmen eigentlich? Genau, hauptsächlich junge weiße Männer. Wenn man eine Sache berechnet oder eine Zahl angibt, bedeutet das längst nicht, dass es wahr ist oder es die ganze Wahrheit widerspiegelt. Zum Beispiel wird ja auch versucht, Gefühle zu quantifizieren, hier ist dann wiederum die Frage, inwieweit ist das wirklich möglich und vor allem: Wie richtig ist das dann am Ende?

Dazu kommt auch noch das Problem, dass aufgrund von Metriken Entscheidungen getroffen werden, die falsch sein können, wenn das Messsystem falsch ist.

„Quantification is a way of making decisions without seeming to decide“ ( Porter 1995 zit. n. Heintz 2021)

Beispielsweise werden in den USA Algorithmen in Gerichten eingesetzt. Diese Systeme sollen dann vorhersagen, wie groß die Wahrscheinlichkeit für einen Rückfall bei vor Gericht stehenden Straftätern ist. Diese Einschätzung wirkt sich nicht selten auf die Entscheidung des Gerichts und damit auf das Strafmaß der Verurteilten aus.

Ein weiteres Problem ist die Transparenz der Messinstrumente. Solange wir uns nicht damit beschäftigen oder es nicht unsere Arbeit ist, wissen wir im Prinzip gar nicht, wie Algorithmen funktionieren. Uns fehlt das Wissen darüber, welche Daten genau gesammelt werden und wie sie verarbeitet werden bzw. wer sie alles in die Hände bekommt, denn keiner liest sich die seitenlangen Datenschutzbestimmungen durch.

Außerdem gibt es das Phänomen der unerwünschten Rückwirkungen von Indikatoren. Dabei geht es um die kontaminierenden Wirkungen bestimmter Messvorgänge, insbesondere wenn es sich um Settings handelt, in denen Menschen beobachtet und analysiert werden. In der Sozialforschung werden Formen der Reaktivität in der Regel als Problem angesehen, weil Menschen die gesellschaftlichen Zustände unverändert beobachten möchten. Anders ist es bei der Anwendung sozialer Zielindikatoren, aber auch hier kann Reaktivität zum Problem werden, wenn Menschen anders als gewünscht reagieren.

Ein Beispiel für Fehlsteuerungsrisiken durch indikatorenbasierte Anreizsysteme ist die Rattenplage in Hanoi. Als sich damals Ratten stark vermehrten und durch die Kanalisation auch in die reicheren Wohnviertel vordrangen, entschieden sich die französischen Kolonialherren, eine Prämie für getötete Ratten auszuloben. Am Anfang wurden nur professionelle Rattenfänger geschickt, um das Problem zu lösen. Als kein Erfolg zu sehen war, wurden auch die Bürger dazu aufgerufen, zu helfen.

Pro Rattenschwanz wurde eine fixe Summe ausgelobt. Das führte allerdings nicht nur dazu, dass tatsächlich mehr Ratten gefangen und getötet wurden, sondern auch dazu, dass immer mehr Ratten ohne Schwanz in der Stadt herumliefen. Die Bürger fingen auch an, die Ratten selbst zu züchten, um die Prämie einzukassieren. Das ist ein Beispiel dafür, dass sich Menschen auf ein bestimmtes Wertungs- und Belohnungssystem einstellen und versuchen, dabei das Beste für sich herauszuholen.

3. Gesellschaftliche Auswirkungen von Metriken

3.1 Scoringsysteme

In China werden riesige Datenmengen von der Regierung gesammelt, dabei werden gute Taten gewürdigt und schlechte bestraft. Damit möchte die Regierung ihre Bürger disziplinieren. In China soll eine harmonische Gesellschaft herrschen, was dazu beitragen soll, dass soziale Konflikte verringert werden, gegenseitiges Vertrauen gefördert und die soziale Integrität verstärkt wird. Das Social Credit System soll dabei helfen, in China mehr Harmonie durch Vertrauen zu erlangen. Der Staat sammelt Daten aus verschiedenen Quellen und wertet sie aus. Hierbei greift er nicht nur auf seine eigenen Register zurück, sondern auch auf private Dienstleister, wie das weitverbreitete Kredit-Scoring-System Sesame. Außerdem helfen die umfassenden Netze von Überwachungskameras beim Datensammeln und durch automatische Gesichtserkennung können Verkehrssünder schnell identifiziert werden.

Eine kleine Softwarefirma (Kingdee) hat eine Plattform entwickelt, die alle privaten und staatlich gesammelten Daten zusammenführt und auswertet. 1000 Punkte hat das Social-Credit Konto als Startwert und auf minimal 600 kann es sinken, aber maximal bis 1300 steigen.

Dieses System reicht bis 1999 zurück und sollte eingerichtet werden, um gegen Betrug und Fälschungen auf dem chinesischen Markt vorzugehen. Damals war es auf den Finanzbereich ausgerichtet, um dort die Kreditfähigkeit von Käufern zu beurteilen und den Bruch von Pflichten zu bestrafen. Shanghai gehört zu den Metropolen wo es Punktabzüge und Strafen gibt, wie z. B. Sperrung für Schnellzüge, Flüge und Luxushotels oder sogar schnelles Internet für Personen, die viel Zeit mit Computerspielen verbringen, bei Rot über die Ampel gehen oder den Fußgängerüberweg nicht halten. Laut den aktuellen verfügbaren Zahlen hatten Gerichte bis Mitte 2019 über 27 Mio. Bürgern auf eine „No Fly“ Liste gesetzt und 14 Mio. wurde die Bonität abgesprochen. (Behrens 2021; Gapski/Packard 2021; Iwata 2018)

Auch in Italien gibt es ein System, was dem von China ähnelt. Dort hat Ende März die Stadtregierung in Bologna ein Pilotprojekt angekündigt, wo vorbildliche Bürger Punkte bekommen, die sie später gegen Prämien eintauschen können. Das „Smart Citizen Wallet“ wird folgendermaßen beschrieben: “Im Zentrum steht der tugendhafte Bürger, der zum Beispiel Müll gut trennt, keine Energie vergeudet, öffentliche Verkehrsmittel benutzt, keine Bußgelder bekommt oder sich für die Bologna Welcome Card engagiert. Zu diesen Menschen sagt die Stadt ``Wir geben Ihnen Punkte‘ als Teil eines Belohnungssystems mit individuell nutzbaren Prämien.“ Bei diesem System wird aber betont, dass alles auf Freiwilligkeit beruht, denn nur wer die entsprechende App herunterlädt, kann überhaupt teilnehmen. Allerdings kann sich auch dieses System schnell auf die Existenz der Betroffenen auswirken, denn wenn man einen schlechten oder gar keinen Score hat, wird die Kreditwürdigkeit abgelöst und auch die Eröffnung eines Bankkontos ist nicht mehr möglich. (Häring 2014)

Auch hier in Deutschland haben wir während Corona ähnliches erlebt. Obwohl einfach und mehrfach Geimpfte nachweislich auch das Corona-Virus verbreitet haben, haben sie Zugang zu von der Politik definierten Lokalitäten erhalten. Ungeimpften dagegen wurde dieser Zugang verweigert. Diese konnten weder an Veranstaltungen teilnehmen noch in Restaurants essen gehen. Die beiden Effekte des Social-Scorings haben sich in den 2G, 3G und 2G plus Regeln gefunden: Zum einen das Belohnen und Bestrafen von Verhalten. Zum anderen das Fördern von erwünschtem Verhalten. Geimpfte wurden also belohnt, indem sie wieder am öffentlichen Leben teilnehmen konnten und Ungeimpfte wurden bestraft, indem ihnen der Zugang verwehrt wurde.

3.2 Mögliche Auswirkungen auf die Gesellschaft

Die gesellschaftspolitische Dimension von Big Data hat mehrere Facetten. Mit Hilfe von Datenanalysen lassen sich umfängliche Persönlichkeitsprofile anlegen, was unter bestimmten Umständen eine Gefährdung der Privatsphäre darstellt. Prognosen (z. B. von Krankheitsverläufen oder Aktienkursen) verleihen der Person Macht bzw. eine exponierte Entscheidungsposition, die in der Lage ist, sie zu entwickeln. Und schließlich lässt sich das Wissen über das Verhalten komplexer Systeme zu deren Steuerung nutzen – ebenfalls eine Quelle von Macht, die derzeit in den Händen weniger Internet-Konzerne liegt, die über die entsprechenden Mittel und Fähigkeiten verfügen. Ein Anwendungsfeld, das große öffentliche Aufmerksamkeit auf sich zieht, ist die Unterstützung der Polizeiarbeit durch Datenanalysen. Wer über die Fähigkeit zur Steuerung komplexer Systeme verfügt, hat damit eine wichtige Machtquelle in der Hand. Big Data hat also immer auch eine politische Dimension. (Kolany-Raiser et al. 2018)

Die Macht der Internetkonzerne (Google, Amazon, Facebook und Apple)

Diese Macht zeigt sich zunächst als ökonomische Macht. Sie basiert auf den überlegenen ökonomischen Ressourcen der Konzerne - ihrer Finanzkraft, ihrer Forschungsstärke, ihrer Marktdominanz - die sie in der Konkurrenz einsetzen und mit der sie neue Wettbewerber auf Distanz halten. Internetkonzerne erweitern, indem sie ihre verschiedenen Angebote bereichsübergreifend zunehmend vernetzen und die dort anfallenden Netzspuren systematisch miteinander abgleichen und auswerten, sukzessive auch ihre Macht über die Daten. Mit den großen Datenmengen, die generiert und verarbeitet werden, lassen sich nicht nur immer ausdifferenzierte Nutzerprofile erstellen, deren Verfeinerung mit dem Ziel verfolgt wird, möglichst schon zu wissen, was ein Nutzer will, bevor dieser es selbst weiß. Sie dienen den Konzernen auch als wichtiger Input für ihre Forschung und Produktion und tragen dazu bei, ihre Produkte und Dienste zu verfeinern und möglichst genau auf die Präferenzen der Nutzer auszurichten. Vor allem aber basiert die Macht der Internetkonzerne auf ihrer Fähigkeit, mit zahlreichen und aufeinander abgestimmten Angeboten die Rahmenbedingungen wesentlicher sozialer Zusammenhänge – Konsumwelten, Informations- und Kommunikationsmuster, soziale Beziehungsnetzwerke – maßgeblich zu gestalten und zu prägen. (Dolata/Schrape 2018)

Kein von ihnen entwickeltes Gerät, keine Software, kein App-Store, keine Such-, Medien-, Konsum- oder Beziehungsplattform ist einfach ein technisches Angebot, das die Nutzer mit ihren Inhalten beliebig ausgestalten und neu definieren können. In die ihnen zugrunde liegende Technik werden immer auch Regeln, Normen und Handlungsanleitungen eingebaut, die auf die Aktivitäten ihrer Nutzer wie soziale Institutionen wirken und die deren Handeln mit strukturieren. Schon die vorgegebenen Benutzeroberflächen und Standardeinstellungen der Plattformen, die von den Nutzern in der Regel nicht verändert werden, haben eine starke handlungsstrukturierende Wirkung, indem sie bestimmte Aktivitäten ermöglichen und andere ausschließen. Die Einbettung von Features wie des Trending-Buttons bei Twitter, der Reactions-Buttons oder der Trending News Funktion bei Facebook sind nicht einfach technische Spielereien, sondern in Technik eingeschriebene regelsetzende, handlungsorientierte und meinungsprägende Strukturelemente. (Dolata/Schrape 2018)

Rationale Diskriminierung

Die Vorstellung darüber, was normal ist, wird an die Software delegiert und gleichzeitig werden die sozialen Folgen verdrängt. Daten beschreiben nicht nur Sachverhalte, sondern funktionieren erst durch soziale Kontextualisierung (aus den deskriptiven Daten werden normative). Normative Daten übersetzen soziale Erwartungen an richtiges Verhalten, Aussehen und Leistung in Kennzahlen. Es kommt zu ständiger Fehlersuche (in Form von: wer passt in diese Norm und wer nicht) Gewisse Bereiche des Lebens, die sich nur in qualitativen Dimensionen abbilden lassen, werden unwichtiger. Der Mensch wird degradiert zu numerischen Objekten. Als Leistung wird nur anerkannt, was messbar ist. Die Folge: digitale Klassengesellschaft, diese führt zu Ungleichheit und Konflikten. (Selke 2016a)

Das humanistische Menschenbild

“social quantiﬁcation means studying people in classes, abstracting away their individuality” (Porter 1995 zit. n. Beer 2016)

Quantifizierung lässt Individualität außer Acht. Wir werden immer mehr zur assistiven Gesellschaft, da stellt sich die Frage, was wir überhaupt noch selbst machen? Wir dürfen auch nicht nichts tun, denn sonst ist der Mensch zu faul, nutzlos und wird nicht besser. Der Mensch muss sich jeden Tag sich selbst und den anderen beweisen, dass er nützlich ist. Die Souveränität geht verloren, zum Beispiel über Daten: Informations- und Machtasymmetrie zwischen Anbietern (Google) und Konsumenten. Die Frage stellt sich: Wozu benötigen wir Menschen, wenn Maschinen doch schon alles können? Was macht den Menschen zum Menschen und wo ist der Unterschied zur Maschine? Ist es die Intuition?

Das metrische Wir

Letztendlich stellt sich die Frage, ob der Mensch Metriken überhaupt entkommen kann oder ob bei der Selbstvermessung der Gruppenzwang eine Rolle spielt. Was passiert beispielsweise, wenn bestimmte Sachen nur noch online funktionieren? Was passiert dann mit Menschen, die keinen Internetzugang haben? Werden diese Menschen dann ausgeschlossen? Mit diesen und weiteren Fragen müssen wir uns auch in der Zukunft auseinandersetzen.

Literatur

Ajana, B.(2018): Metric culture. Ontologies of self-tracking practices. First edition. Bingley, UK: Emerald Publishing.

Beer, D.(2016): Metric Power. London: Palgrave Macmillan UK.

Behrens, J.(2021): Social-Credit-System in China: Bewertungssystem mit weitreichenden Folgen. Hg. v. IONOS Digital Guide. Online verfügbar unter https://www.ionos.de/digitalguide/online-marketing/web-analyse/was-ist-das-social-credit-system/, zuletzt aktualisiert am 21.11.2022, zuletzt geprüft am 22.11.2022.

Bundeszentrale für politische Bildung(2021): Macht. In: Bundeszentrale für politische Bildung, 07.10.2021. Online verfügbar unter https://www.bpb.de/kurz-knapp/lexika/politiklexikon/17812/macht/, zuletzt geprüft am 18.11.2022.

Dolata, U.; Schrape, J.-F. (Hrsg.) (2018): Kollektivität und Macht im Internet. Soziale Bewegungen - Open Source Communities - Internetkonzerne. Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden.

Gapski, H.; Packard, S. (Hrsg.) (2021): Super-Scoring? Datengetriebene Sozialtechnologien als neue Bildungsherausforderung (Schriftenreihe zur digitalen Gesellschaft NRW, Band 6). Düsseldorf, München: kopaed.

Häring, N.(2014): Bolognas Stadtregierung will ein Sozialpunktesystem einführen. Online verfügbar unter https://norberthaering.de/macht-kontrolle/smart-citizen-wallet/, zuletzt aktualisiert am 22.11.2022, zuletzt geprüft am 22.11.2022.

Heintz, B.(2021): Kategorisieren, Vergleichen, Bewerten und Quantifizieren im Spiegel sozialer Beobachtungsformate. In: Köln Z Soziol 73 (S1), S. 5–47. DOI: 10.1007/s11577-021-00741-3.

Iwata, R.(2018): Was steckt wirklich hinter dem Social Credit System Chinas? Hg. v. change Das Magazin der Bertelsmann Stiftung. Online verfügbar unter https://www.change-magazin.de/de/china-social-credit-system-was-steckt-wirklich-dahinter?etcc_cmp=SEA%2018KW51b%20A&etcc_med=SEA&etcc_grp=&etcc_par=&etcc_ctv=&et_cmp_seg5=, zuletzt aktualisiert am 22.11.2022, zuletzt geprüft am 22.11.2022.

Kolany-Raiser, B.; Heil, R.; Orwat, C.; Hoeren, T. (Hrsg.) (2018): Big Data und Gesellschaft. Eine multidisziplinäre Annäherung. Springer Fachmedien Wiesbaden (Technikzukünfte, Wissenschaft und Gesellschaft / Futures of Technology, Science and Society). Wiesbaden, Heidelberg: Springer VS.

Kucklick, C.(2017): Die granulare Gesellschaft. Wie das Digitale unsere Wirklichkeit auflöst (Ullstein). 3. Auflage. Berlin: Ullstein.

Mau, S.(2018): Das metrische Wir. Über die Quantifizierung des Sozialen (Schriftenreihe / Bundeszentrale für politische Bildung, Band 10273). Sonderausgabe für die Bundeszentrale für politische Bildung. Bonn: Bundeszentrale für politische Bildung.

Selke, S.(2016a): Rationale Diskriminierung durch Lifelogging – Die Optimierung des Individuums auf Kosten des Solidargefüges. In: V. P. Andelfinger und T. Hänisch (Hrsg.): eHealth. Wie Smartphones, Apps und Wearables die Gesundheitsversorgung verändern werden. Wiesbaden: Springer Gabler, S. 53–71.

Selke, S.(2016b): Vom vermessenen zum verbesserten Menschen? Lifelogging zwischen Selbstkontrolle und Selbstoptimierung. Online verfügbar unter https://d-nb.info/1234466821/34, zuletzt geprüft am 19.10.2022.

Selke, S.(2017): Assistive Kolonialisierung. Von der „Vita activa“ zur „Vita assistiva“. In: Assistive Gesellschaft: Springer VS, Wiesbaden, S. 99–119.

Vormbusch, U.(2015): Die Lawine der Zahlen und die Optik der Moderne. Vom Mythos der kalkulatorischen Beherrschbarkeit der Welt. In: Forschung Frankfurt. Online verfügbar unter https://www.fernuni-hagen.de/soziologie/lg2/docs/forschung_frankfurt_01-2015.pdf, zuletzt geprüft am 25.10.2022.

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