Eher zufällig bin ich über meine Aufzeichnungen zu Michael Seemanns Buch „Das neue Spiel“ aus dem Jahr 2014 gestolpert (siehe auch hier auf schlossblog). Seemann hat sich mit dem Thema Kontrollverlust vor dem Hintergrund der damals immer dominanter werdenden großen Internet-Plattformen auseinander gesetzt. Da war von KI noch keine Rede, aber seine 10 Regeln gelten auch für die KI, von anzunehmenden neuen Spielregeln, über den Kontrollverlust bis hin zur Eigenverantwortung. Vielleicht müsste man noch eine 11. Regel KI-spezifisch ergänzen:

Hinterfrage Integrität und Korrektheit aller Antworten.

Mit einer solchen Regel würde man dann noch dem Thema Biases und Halluzinationen Rechnung tragen.

Die geänderten gesellschaftlichen Kommunikationsstrukturen bekommen bei der KI durch die Agenten nochmal eine neue Dimension, aber auch die Rolle des Staats (als Teil des Problems) findet sich schon bei Seemann. Bei der KI haben wir gerade den amerikanischen Versuch erlebt, mit Exportkontrolle einen Kontrollverlust zu unterbinden, ob dies dauerhaft gelingen wird, wage ich allerdings zu bezweifeln.

Michael Seemann, Das neue Spiel: Strategien für die Welt nach dem digitalen Kontrollverlust, Berlin, Freiburg 2014, ISBN 978-3936086799 (Amazon)

Michael Seemann bloggt nicht nur über den Kontrollverlust unserer Daten, den wir längst erlitten haben, er hat seine Gedanken auch in einem lesenswerten Buch zusammengefasst. Vielleicht geht der Autor in dem einen oder anderem Punkt zu weit (braucht es wirklich eine eigene, neue digitale Lizenz für das Buch, wird die Query-Metapher nicht etwas überstrapaziert,…), aber gemessen an der medientheoretisch fundierten Auseinandersetzung mit dem Thema, sind das belanglose Details.

Zunächst belegt Seemann den Kontrollverlust:

„Wir haben die Kontrolle über die Daten […] auf dreifache Weise verloren: Wir wissen nicht mehr, welche Daten zu welcher Zeit erhoben werden können, weil die ganze Welt durch die allgegenwärtige Verbreitung von Sensoren digitalisiert wird. Wir bestimmen nicht selbst, was mit diesen Daten geschieht, wo sie gespeichert werden, wo sie hinkopiert werden, wer darauf Zugriff hat. Und wir können nicht ermessen, welche Dinge diese Daten potenziell aussagen. Kurz: Daten, von denen wir nicht wussten, dass es sie gibt, finden Wege, die nicht vorgesehen waren, und offenbaren Dinge, auf die wir nie gekommen wären.“

Im zweiten Teil versucht er Strategien zu entwickeln mit denen wir uns dem faktisch bereits eingetretenen Kontrollverlust stellen können, denn ein Lamentieren nützt uns nichts und auch das Hoffen auf den Staat oder andere Institutionen ist so naiv wie hoffnungslos in unserer globalisierten digitalen Welt.

Als Strategien für den Umgang mit dem Kontrollverlust stellt er 10 Regeln auf:

• Es gilt das Neue – Wir müssen Lernen, das Alte zu Verlernen und die neuen Spielregeln annehmen.
• Du kannst das Spiel nicht gegen den Kontrollverlust spielen – Eine Kontrolle von Datenströmen ist faktisch längst nicht mehr möglich, also dürfen wir uns auch nicht dieser Illusion hingeben.
• Die Überwachung ist Teil des Spiels – Überwachung wird noch mehr zunehmen. Wir können das nicht verhindern, sondern lediglich versuchen, die Wirkung von Überwachung zu schwächen.
• Wissen ist, die richtige Frage zu stellen – Die Wissensspeicherung verliert an Bedeutung, der Abruf von Wissen wird hingegen zur neuen Königsdisziplin.
• Organisation und Streit für alle! – Die „positive“ Seite des Kontrollverlustes ist es, dass Transparenz und Vernetzung für alle offen stehen.
• Du bist die Freiheit des Anderen – Die gesellschaftlichen Kommunikationsstrukturen haben sich geändert – hin zu einer End-to-End-Beziehung der einzelnen Teilnehmer. Die Daten gehören schließlich beiden Enden der Kommunikation.
• Macht hat, wer die Plattform kontrolliert – Plattformen sind neue, machtvolle Akteure.
• Staaten sind Teil des Problems, nicht der Lösung – Denn auch die Staaten sind „Opfer“ des Kontrollverlustes, haben z.B. beim Datenschutz längst den Bankrott erreicht.
• Datenkontrolle schafft Herrschaft – Etwas paradox, denn Datenkontrolle ist ja faktisch nicht wirklich möglich, aber dort, wo man es versucht steigt die Macht der Plattformen. „Datenkontrolle zwingt zur zentralisierten Kontrolle und schwächt somit die Zivilgesellschaft.“
• Der Endgegner sind wir selbst – Noch bevor die Geheimdienste etwas über uns herausgefunden haben, haben wir es längst selbst (oder jemand anderes für uns) auf Facebook & Co eingestellt oder es mit einer Videoüberwachung gefilmt. Wir müssen uns unserer Verantwortung annehmen.

Michael Seemann ist kein wirrer Verschwörungstheoretiker, er ist auch kein Snowden/NSA-Trittbrettfahrer. Er hat lediglich versucht ein intelligentes Fazit aus dem Thema seines Blogs und seiner Auseinandersetzung mit dem Thema Kontrollverlust zu ziehen. Natürlich kann man über Details streiten, aber eins macht die Lektüre allemal klar: Wir müssen uns dem Thema stellen, denn dieser gesellschaftliche Veränderungsprozess ist bereits weiter fortgeschritten als wir uns vorstellen können und es gibt kein zurück. Wir müssen lernen, uns in diesem veränderten Umfeld einer digitalen Welt zu bewegen und uns den neuen Herausforderungen widmen. In diesem Sinne: Eine klare Leseempfehlung!

Reporting ist ein Klassiker.
BI (Business Intelligence) und Big Data sind allgegenwärtige Buzz Words.
Zeit sich hier einmal dem Thema zu widmen und das nicht nur für Projektmanager.

Möglichkeiten und Grenzen von Big Data

Ein Beispiel für die Nutzung von Big Data ist der Fall des Autobahn-Snipers: Ein frustrierter LKW-Fahrer schießt während der Fahrt über mehrere Jahre aus seiner Fahrzeugkabine auf andere Fahrzeuge. Überführt wird er letztlich über eine systematische Auswertung von Kennzeichen-Erfassungen auf deutschen Autobahnen. Der Aufwand dafür beträchtlich, sowohl in finanzieller als auch in zeitlicher Hinsicht.
Nicht nur im Zusammenhang mit dem NSA-Skandal wird die Aussagekraft von Kommumikations-Metadaten immer wieder thematisiert. Dimitri Tokmetzis zeigt auf netzpolitik.org, was allein schon Metadaten über uns aussagen.
Oder haben Sie sich schon einmal gewundert, was soziale Netzwerke bereits über uns wissen ohne, dass wir es ihnen gesagt haben (z.B. weil unsere Kontakte uns in ihrem Adressbuch führen oder es ungewöhnliche Schnittmengen in den Kontakten unserer Kontakte gibt).
Big Data per se ist weder gut noch böse. Die Möglichkeiten sind einerseits beeindruckend aber andrerseits auch beängstigend. Wir können uns nicht davor verschließen, aber um so wichtiger ist eine kritische Auseinandersetzung mit dem Thema. Wir haben in der digitalen Welt bereits einen Kontrollverlust über unsere Daten erlitten .(Diese Tage erscheint hierzu das Buch: Das neue Spiel (Amazon) von Michael Seemann – siehe auch sein Blog ctrl-Verlust.) Wer argumentiert, er hätte nichts zu verbergen, ist naiv, denn aus der Kombination an sich „harmloser“ Daten entsteht mitunter eine kritische Information. Stellen Sie doch einmal einen Kreditantrag oder unterziehen sich der Gesundheitsprüfung für den Abschluss einer Versicherung und Sie sind schneller in Erklärungsnöten, als Sie sich vorstellen können.

Garbage in – Garbage out

Worüber auch Big Data nicht hinwegtäuschen kann sind die elementaren Grundprinzipien der Datenverarbeitung. Nach wie vor gilt Garbage in – Garbage out. Nur in der Flut der Daten vergessen wir manchmal welches Datum tatsächlich ein Information enthält und welches nicht oder überbewerten oder missinterpretieren dessen Informationsgehalt. Wir können unser Reporting und unsere Prozesse beliebig optimieren, aber wenn der Inhalt nicht stimmt…

Nicht Äpfel mit Birnen vergleichen

Natürlich dürfen wir auch nicht Äpfel mit Birnen vergleichen (inhaltlich).
Und zeitliche Synchronität wäre für die Vergleichbarkeit auch schön.

Korrelationen nicht mit Kausalität verwechseln

Bei der Interpretation von Daten dürfen wir selbstverständlich auch nicht Korrelationen mit Kausalitäten verwechseln. Handelt es sich tatsächlich um Ursache-Wirkungsbeziehungen oder möglicherweise nur um 2 Symptome der gleichen Krankheit…

Unwort: Komplexitätsreduktion

Es ist i.d.R. eine irrige Annahme, dass sich Komplexität reduzieren lässt. Eine Reduktion hilft uns vielleicht bei der Erfassung des Überblicks oder in Bezug auf Facetten, sie reduziert aber nicht die Komplexität des realen Systems und verführt uns so zu möglichen Kurzschlüssen und Fehlentscheidungen. Wir sollten uns gerade auch bei der Erstellung von Reports und Auswertungen stets ihrer Unvollkommenheit bewusst sein. Mitunter ist hier weniger mehr: Wenige Zahlen, die wir aber vernünftig einordnen und erklären können, deren Grenzen uns bewusst sind, sind besser als pseudowissenschaftliche Tiefe, deren Grundannahmen auf fragilen Mauern stehen, uns aber aufgrund ihrer vermeintlichen Exaktheit eine falsche Glaubwürdigkeit suggeriert. Allzu oft tappen wir in eine psychologische Falle und glauben viel leichter an die Richtigkeit einer Aussage, weil sie vermeintlich bis auf 2-Nachkommastellen belegt ist.