{"id":8032,"date":"2023-12-20T02:49:03","date_gmt":"2023-12-20T01:49:03","guid":{"rendered":"https:\/\/konnektiv.de\/?p=8032"},"modified":"2024-03-18T15:42:48","modified_gmt":"2024-03-18T14:42:48","slug":"die-macht-der-spekulation-in-einer-welt-von-vorhersagen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/konnektiv.de\/en\/impuls-3\/die-macht-der-spekulation-in-einer-welt-von-vorhersagen\/","title":{"rendered":"Die Macht der Spekulation in einer Welt von Vorhersagen"},"content":{"rendered":"\n
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Fokus
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Konnektiv Impuls #3 \u2192<\/strong> <\/p>\n\n\n\n

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Geraldine de Bastion<\/a><\/strong>
#DataMining #Spekulation
#Methoden<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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Die Macht der Spekulation in einer Welt von Vorhersagen<\/h1>\n\n\n\n
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Eine kurze Geschichte der pr\u00e4diktiven Mathematik<\/h3>\n\n\n\n
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Seit Tausenden von Jahren versuchen Menschen, die Zukunft vorauszusagen, indem sie in die Sterne blicken, Knochenw\u00fcrfel werfen oder die Linien der Handfl\u00e4che lesen. Trotz Spekulationen und Wetten auf die Zukunft im Laufe der Jahrhunderte waren die meisten Menschen gr\u00f6\u00dftenteils nicht in der Lage, sie zu berechnen. Doch im Jahr 1654 ver\u00e4nderte eine Serie von Briefen zwischen Blaise Pascal und Pierre de Fermat die Welt, indem sie die M\u00f6glichkeit er\u00f6ffneten, die Zukunft zu prognostizieren, indem sie Wahrscheinlichkeiten mathematisch bewerteten. Heutzutage sind wir daran gew\u00f6hnt, unser Leben zu gestalten, indem wir Risiken kalkulieren: Wie wahrscheinlich ist es, einen guten Job zu finden, wenn ich ein bestimmtes Fach an der Universit\u00e4t studiere? Wie viel sollte ich in eine Rentenversicherung investieren, um im Alter ein komfortables Leben f\u00fchren zu k\u00f6nnen? Vor Blaise und Pascal war dies eine fremde Denkweise. Umso mehr, da wir heute unsere Welt formen, indem wir Algorithmen diese Risiken f\u00fcr uns berechnen lassen.<\/p>\n\n\n\n

In ihrem Briefwechsel schufen Blaise und Pascal die mathematischen Grundlagen, die f\u00fcr die pr\u00e4diktive Analytik ben\u00f6tigt werden. Pr\u00e4diktive Analytik beschreibt die Praxis, “Informationen aus vorhandenen Datens\u00e4tzen zu extrahieren, um Muster zu erkennen und zuk\u00fcnftige Ergebnisse und Trends vorherzusagen”. Eine Reihe von statistischen Techniken werden heute verwendet, um pr\u00e4diktive Analytik durchzuf\u00fchren, darunter Data Mining, Modellierung und maschinelles Lernen, die alle dazu dienen, historische Informationen zu analysieren, bzw. Daten aus der Vergangenheit zu verwenden, um Vorhersagen \u00fcber das Unbekannte und Kommende zu treffen. Pr\u00e4diktive Analytik kann bewerten, was in der Zukunft wahrscheinlich geschehen wird, basierend auf den Eingabedaten, kann jedoch nicht vorhersagen, was tats\u00e4chlich passieren wird, obwohl wir oft den Fehler machen, genau das zu glauben.<\/p>\n\n\n\n

Heutzutage leben wir in einer von Daten und Algorithmen gesteuerten Welt. Jeden Tag lassen wir Algorithmen unsere Entscheidungen dar\u00fcber beeinflussen, welchen Film wir sehen oder in welche Aktien wir investieren k\u00f6nnten. Algorithmen sagen voraus, auf welche Werbeanzeigen wir am ehesten reagieren werden, und welche Entscheidungen selbstfahrende Autos treffen sollten. Unsere Daten werden mit oder ohne Zustimmung gesammelt und von Datenwissenschaftlern genutzt, um “die Zukunft zu erraten”. Dies ist grunds\u00e4tzlich keine negative Entwicklung. Viele soziale Anwendungsf\u00e4lle werden entwickelt, wie beispielsweise die pr\u00e4diktiven Modelle, die am John Jay College of Criminal Justice in New York City entwickelt wurden, um zu identifizieren, welche Studierenden Gefahr laufen, das College abzubrechen, und sie bis zum Abschluss zu unterst\u00fctzen. In unserer zunehmend komplexen und informationsreichen Welt k\u00f6nnen Algorithmen wichtige Werkzeuge sein, um zu verstehen, was in unserer Umgebung wichtig ist.<\/p>\n\n\n\n

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Warum ist es keine gute Idee, sich auf die Vorhersage gro\u00dfer Daten zu verlassen?<\/h3>\n\n\n\n
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Allerdings kann KI-basierte Entscheidungsfindung auch bestehende Vorurteile fortsetzen und dazu beitragen, die \u00dcberwachungswirtschaft weiter zu verfestigen. Zahlreiche F\u00e4lle dokumentieren falsch gelaufene pr\u00e4diktive Polizeiarbeit oder rassistische Gerichtsurteile aufgrund voreingenommener Daten. Diese Beispiele (von denen viele wahrscheinlich nicht dokumentiert wurden) zeigen die Gefahren auf, die mit der Verwendung vereinfachter Datenmodelle in sensiblen sozialen Umgebungen einhergehen. Daten-Determinismus beeinflusst unser Leben nicht nur in Extremsituationen wie der Strafverfolgung, sondern auch im t\u00e4glichen Leben – durch sexistische, rassistische, altersbezogene und behindertenfeindliche Suchergebnisse, Einstellungspraktiken und Gestaltung und Bereitstellung von Gesundheitsdiensten. Da diese Systeme so normalisiert sind, neigen wir dazu, ihre Auswirkungen herunterzuspielen, was es Unternehmen aus dem Silicon Valley erm\u00f6glicht, ihre Richtlinien als Regeln f\u00fcr die Gesellschaft und Individuen durchzusetzen. Zum Beispiel erkl\u00e4rt AirBnB, dass jede Buchung “auf Risiko bewertet wird, bevor sie best\u00e4tigt wird. Wir verwenden pr\u00e4diktive Analytik und maschinelles Lernen, um sofort Hunderte von Signalen zu bewerten, die uns dabei helfen, verd\u00e4chtige Aktivit\u00e4ten zu erkennen und zu untersuchen, bevor sie passieren.” Da diese Richtlinie dem Unternehmen effektiv erlaubt, das Web nach Informationen zu durchsuchen, wurden mehrere Nutzer als “verbunden” mit gef\u00e4lschten Profilen in sozialen Netzwerken oder mit Schl\u00fcsselw\u00f6rtern, Bildern oder Videos markiert, die auf eine Beteiligung an Drogen, Alkohol oder Sexarbeit hindeuteten. Dazu geh\u00f6rten auch mehrere Sexarbeiterinnen, deren Konten gel\u00f6scht wurden, obwohl sie AirBnB ausschlie\u00dflich f\u00fcr private, touristische Zwecke genutzt hatten. Nat\u00fcrlich h\u00e4tte jedes der gro\u00dfen Technologieplattformen als Beispiel f\u00fcr diese Art der Verwendung pr\u00e4diktiver Analytik dienen k\u00f6nnen – es ist keineswegs spezifisch f\u00fcr AirBnB.<\/p>\n\n\n\n

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Foto von Robynne Hu<\/a> auf Unsplash<\/a><\/p>\n\n\n\n

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Die auf Daten basierenden Realit\u00e4ten und Zuk\u00fcnfte, die wir schaffen, gr\u00fcnden auf den Daten der Vergangenheit. Um uns von den r\u00fcckw\u00e4rtsgerichteten, deterministischen Strukturen zu l\u00f6sen, die wir heute programmieren, m\u00fcssen wir diese Daten erg\u00e4nzen. In ihrem TedxCambridge-Vortrag erkl\u00e4rt die Ethnografin und Datenwissenschaftlerin Tricia Wang, dass uns mehr Daten nicht helfen, “bessere Entscheidungen zu treffen”, wenn wir wichtige, kontextualisierende Perspektiven au\u00dfer Acht lassen. Stattdessen pl\u00e4diert sie f\u00fcr die Humanisierung von Daten \u2013 das, was sie “dick data” nennt \u2013 gro\u00dfe Datenmengen, die mit nicht quantifizierbaren, qualitativen Daten angereichert wurden, die aus einer ethnografischen Perspektive gesammelt wurden und “Tiefe der Bedeutung” liefern. Wang zieht diese Schlussfolgerung aus ihren eigenen Erfahrungen in China im Jahr 2009, als sie den Siegeszug des Smartphones \u00fcber das herk\u00f6mmliche Mobiltelefon vorhersagte. Zu dieser Zeit war ihr Kunde Nokia nicht bereit, den Geschichten zuzuh\u00f6ren, die sie hinter den Daten gesammelt hatte, sondern klammerte sich an die \u00dcberzeugung, dass die Menschen nicht bereit w\u00e4ren, so viel ihres Einkommens in ein so fragiles Ger\u00e4t zu investieren.<\/p>\n\n\n\n

Umfragen und andere Formen der Vorhersage, wie Prognosen, scheitern, wenn Daten gelesen werden, ohne auf die nuancierteren Verschiebungen in politischen Allianzen und der Mobilisierung von W\u00e4hlern zu achten, beispielsweise bei der Wahl von Pr\u00e4sident Trump und dem Brexit-Votum in Gro\u00dfbritannien. Um Daten effektiv nutzen zu k\u00f6nnen, m\u00fcssen wir lernen zu sehen, was uns die Daten nicht zeigen. Wie Wang warnt: “Es gibt kein gr\u00f6\u00dferes Risiko, als blind f\u00fcr das Unbekannte zu sein”. <\/p>\n\n\n\n

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Die Macht der Spekulation und der politischen Vorstellungskraft im Blick auf das Unbekannte<\/h3>\n\n\n\n
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Indem wir uns von den Daten entfernen und die M\u00f6glichkeiten au\u00dferhalb des Messbaren erkunden, k\u00f6nnen wir beginnen, zu erahnen, was derzeit unbekannt ist. In seinem Vortrag ‘Die politische Trag\u00f6die des datengetriebenen Determinismus’ beschreibt Mushon Zer-Aviv den Prozess der Entwertung durch die Integration digitaler Dienste in unseren Alltag. Ist es wichtig, ob wir einfache Kopfrechen\u00fcbungen vergessen, Telefonnummern auswendig lernen oder eine Karte lesen k\u00f6nnen? Vielleicht, aber es ist nicht akzeptabel, dass wir unsere F\u00e4higkeit verlieren, sich unterschiedliche Zuk\u00fcnfte vorzustellen. Zer-Aviv betont die Bedeutung der Aufrechterhaltung und Schulung unserer “F\u00e4higkeit zur politischen Vorstellungskraft”, und erinnert uns daran, dass das 20. Jahrhundert gezeigt hat, wie die Utopie einer Person f\u00fcr jemand anderen zum Albtraum werden kann. Deshalb m\u00fcssen wir die Zukunft nicht als linear und deterministisch, sondern als vielf\u00e4ltig betrachten. Und weil es uns oft leichter f\u00e4llt, nicht w\u00fcnschenswerte Zuk\u00fcnfte in Form von Dystopien zu formulieren, ben\u00f6tigen wir Werkzeuge, um uns bei der Entwicklung erstrebenswerter Zuk\u00fcnfte zu unterst\u00fctzen.<\/p>\n\n\n\n

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Foto von Nazarizal Mohammad<\/a> auf Unsplash<\/a><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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Spekulation ist ein solches Werkzeug. Es ist der Prozess des “Bildens einer Theorie oder Vermutung ohne feste Beweise” oder “die T\u00e4tigkeit, m\u00f6gliche Antworten auf eine Frage zu erraten, ohne genug Informationen zu haben, um sicher zu sein”. In der heutigen datengetriebenen Gesellschaft kann Spekulation befreiend sein. Wie Anthony Dunne und Fiona Raby in ihrem Buch ‘Spekulatives Alles’ argumentieren: Wir glauben, dass durch vermehrte Spekulation auf allen Ebenen der Gesellschaft und durch die Erkundung alternativer Szenarien die Realit\u00e4t formbarer wird und obwohl die Zukunft nicht vorhergesagt werden kann, k\u00f6nnen wir dazu beitragen… Faktoren zu setzen, die die Wahrscheinlichkeit erh\u00f6hen, dass w\u00fcnschenswertere Zuk\u00fcnfte eintreten… ebenso k\u00f6nnen Faktoren, die zu unerw\u00fcnschten Zuk\u00fcnften f\u00fchren k\u00f6nnten, fr\u00fchzeitig erkannt und angegangen oder zumindest begrenzt werden. Profis aus verschiedenen Disziplinen wie Design, Gesch\u00e4ftsentwicklung, Gaming und politischer Philosophie k\u00f6nnen solche Ans\u00e4tze bieten. In den letzten Jahren wurden zahlreiche Methoden und Werkzeuge entwickelt, von denen einige in dieser Publikation vorgestellt werden, die uns einladen, zu spekulieren, zu imaginieren und zu schaffen, anstatt einfach zu rechnen, zu analysieren und zu bewerten.<\/p>\n\n\n\n

Im Jahr 1952, rund dreihundert Jahre nach dem Briefwechsel zwischen Blaise und Pascal, der es den Menschen erm\u00f6glichte, Wahrscheinlichkeiten zu berechnen, schuf Christopher Strachey das, was als das erste St\u00fcck digitaler Literaturkunst bezeichnet wurde, einen kombinatorischen Liebesbrief-Algorithmus f\u00fcr den Manchester Mark 1-Computer. Heute steht die generative KI ganz oben auf der Agenda f\u00fcr digitale Politikgestalter, Aktivisten und Theoretiker. Als Gesellschaft befassen wir uns mit Fragen wie: Welche Aufgaben sollte KI erlaubt sein auszuf\u00fchren, wie unterscheiden wir zwischen Werken, die von KI und von Menschen geschaffen wurden, und wie viel Entscheidungsgewalt sollte KI \u00fcber unser Leben haben. Gleichzeitig, w\u00e4hrend wir unsere Maschinen lehren zu erschaffen, sollten wir unsere eigene Kreativit\u00e4t und Handlungsf\u00e4higkeit bewahren, um zu erforschen, was durch sie erreicht werden kann, anstatt uns auf sie zu verlassen, um unsere Zukunft gem\u00e4\u00df unserer Vergangenheit vorherzusagen.<\/p>\n\n\n\n

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