LFU:online

Die Studierenden sind in der Lage, Prozesse der Digitalisierung und Datafizierung und die damit verbundenen Chancen und Herausforderungen für das gesellschaftliche Leben zu beurteilen und kritisch zu reflektieren. Sie verfügen über die Kompetenz zur eigenständigen Formulierung von übergreifenden und kontextbezogenen Fragestellungen und Schlussfolgerungen in den Bereichen Ethik, Recht und Governance. Sie verfügen über ein fortgeschrittenes Verständnis sozialer, kultureller, politischer und wirtschaftlicher Aspekte von Prozessen der Digitalisierung und Vermessung der Gesellschaft. Die Studierenden sind in der Lage, digitale Methoden und Daten ethisch begründet zu erfassen, kritisch zu reflektieren und sowohl mit Expertinnen und Experten als auch mit Laiinnen und Laien zu diskutieren.

Was sind Daten? Wie kam es dazu, dass wir auf sie angewiesen sind? Was sind die Grenzen von Daten in der Wissensproduktion? Wie ist das Verhältnis zwischen Daten und Macht? Wem gehören die Daten? Dies sind einige der Fragen, mit denen wir uns in diesem Seminar beschäftigen.  
Wir beginnen mit der Geschichte der Daten und ihrer Anwendung durch den Staat in der Statistik im 19. Jhd. Von dort aus betrachten wir die politischen und ideologischen Implikationen von Daten als Instrument zur Unterscheidung, beispielsweise der Bevölkerung. Wenn wir uns so sehr auf Daten verlassen, ist es von entscheidender Bedeutung, die Grenzen zu verstehen: Was ist die epistemische Reichweite von Daten (d. h. Kausalität vs. Korrelation). Daten brauchen immer Werkzeuge, um sie verständlich zu machen: Wir befassen uns mit der Geschichte und der Politik der Datenvisualisierung, z. B. mit Diagrammen und anderen Formen der Datendarstellung.  Eine aktuellere Frage, die sich in Zeiten der Plattformökonomie stellt, betrifft das Eigentum an Daten und die Befugnis, verschiedene Arten von Daten zu kombinieren, z. B. für Behavioral Targeting und Nudging.  Die heutige Datenerfassung ist die Grundlage für intensive Überwachungsprogramme, die sowohl von Unternehmen als auch von Staaten betrieben werden: Wir fragen nach den Folgen einer datafizierten Gesellschaft für die individuellen und gesellschaftlichen Prozesse. Wir werfen einen Blick auf die Rolle von Umweltdaten bei der Bekämpfung des Klimawandels und fragen schließlich, wie eine demokratische Nutzung und Rolle von Daten aussehen könnte, einschließlich Ansätzen zu Citizen Science, und ob und wie Daten heute ein hilfreiches Instrument für eine demokratische, integrative, pluralistische Gesellschaft sein können.

Ungefähr sieht jede Sitzung wie folgt aus: eine kurze Wiederholung der letzten Sitzung, ein Input von der Lehrperson zum aktuellen Thema/Text, eine Gruppenarbeit während der Sitzung zum Thema/Text, eine kurze Präsentation der Gruppenarbeiten und ein kurzer Ausblick auf die nächste Sitzung mit Ratschlägen, was vorzubereiten/zu lesen ist. Gelegentlich sehen wir uns auch Ausschnitte aus Filmen und Dokumentationen an. Individuelle Projekte, die Sie während des Semesters durchführen und in einer Sitzung vorstellen, sind ebenfalls möglich.

50% Ihre Beteiligung im Kurs, 50% ein 12-seitiges Paper über ein verabredetes Thema des Seminars, das am Ende des Semester abgegeben werden muss.

Einige Literatur (es werden nur Auszüge gelesen)

Cheney-Lippold, John. We Are Data: Algorithms and the Making of Our Digital Selves.

Chun, Wendy Hui Kyong. Discriminating Data: Correlation, Neighborhoods, and the New Politics of Recognition.

Couldry, Nick, and Ulises A. Mejias. “Data Colonialism: Rethinking Big Data’s Relation to the Contemporary Subject.”

D’Ignazio, Catherine, and Lauren F. Klein. Data Feminism.

Es, Karin, and Nanna Verhoeff. Situating Data: Inquiries in Algorithmic Culture.

Foucault, Michel. Security, Territory, Population: Lectures at the Collège de France, 1977-78.

Gabrys, Jennifer. Program Earth: Environmental Sensing Technology and the Making of a Computational Planet.

Goriunova, Olga. “The Digital Subject: People as Data as Persons.”

Halpern, Orit. Beautiful Data_ A History of Vision and Reason since 1945.

Langlois, Ganaele, et al., eds. Compromised Data: From Social Media to Big Data.

Richterich, Annika. The Big Data Agenda. Data Ethics and Critical Data Studies.

Rouvroy, Antoinette. “The End(s) of Critique : Data-Behaviourism vs. Due-Process.”

Für die Verwendung von Hilfsmitteln jeglicher Art gelten die Kennzeichnungspflichten, die in der aktuellen Fassung der eidesstaatlichen Erklärung angegeben sind. Im Falle von verabsäumter Kennzeichnungspflicht steht der LV-Leitung offen, die betreffenden Einreichungen negativ zu beurteilen.