DGI-Blog

Category Archives: Internet der Dinge

„… in jeden Quark begräbt er seine Nase“* – gfwm THEMEN 13 – Neugier

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THEMEN ist die hochwertig gestaltete Fachpublikation der Gesellschaft für Wissensmanagement e. V. Der Schwerpunkt der neuen Ausgabe: „Neugier“.

gfwm THEMEN 13 als PDF oder als Flippage online

Wann waren Sie das letzte Mal richtig neugierig auf etwas Ihnen Unbekanntes? „Neugier“ ist ein Konstrukt, das unterschiedlichste Bewertungen erfahren hat. Die AutorInnen dieser Ausgabe berichten mit Blick auf praxisnahe und auch ungewöhnliche Anlässe über Erfahrungen und oft überraschende Erkenntnisse, die sie mit der Methode „Neugier“ gemacht haben.

Die Beiträge dieser Ausgabe:
– Neugier als Leitmotiv anwenden … und aushalten
– Neugier – Wichtige Voraussetzung für die berufliche Leistung von Wissensarbeitern? von Nicolas Walter (TU Darmstadt)
– Informationseinrichtungen im Wandel. von Gabriela Lüthi-Esposito (Pädagogische Hochschule Bern – PHBern)
– Entwicklungskorridore des Wissens in der Digitalisierung. von Prof. Dr. Heidi Schuhbauer (TH Nürnberg Georg Simon Ohm)
– Curiosity as method. von Marie Jakobsgaard Ravn (Project manager and specialist consultant)
– Neugier auf unser digitales Erbe – Access denied. von Stefan Zillich (re:Quest Berlin+Frankfurt Main)

Ideen entwickeln, kommentieren, Kontakt zu Redaktion und Herausgeber
stefan.zillich@gfwm.de

* J.-W. Goethe, Faust I (Prolog im Himmel)

DGI zieht Fazit nach DGI-Forum in Wittenberg: Kein digitaler Wandel ohne Information Professionals! Wir brauchen sie mehr denn je!

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Nach dem DGI-Forum in Wittenberg vom 24. bis 26. September zum Thema „„True Fiction: Die Digitalisierung unseres Alltags“ zieht der DGI-Präsident Reinhard Karger Bilanz: „Beim DGI-Forum in Wittenberg haben wir zentrale Aspekte des digitalen Wandels diskutiert, konkrete Chancen benannt und die abstrakten Risiken nicht vergessen.“

Das Ergebnis formuliert Karger kompakt:

„Menschliche Erfahrung, Informationsinfrastruktur und algorithmische Exzellenz müssen zusammen gedacht und zusammen gebracht werden. Das zu tun, ist eine gigantische Aufgabe und generiert Jobchancen für engagierte Information Professionals!“

Bilder und Aufnahmen zu den Vorträgen folgen in Kürze.

Neue vernetzte Welt: Interview mit Reinhard Karger bei hr-iNFO

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Die neue vernetzte Welt bietet viele neue Chancen auf der einen Seite und beängstigt auf der andere Seite die Menschen. Reinhard Karger, DGI-Präsident, erklärt im Interview mit HR-iNFO (www.hr-inforadio.de), dass wir uns im Grunde keine Sorgen machen müssen.

Ist Big Data auch neutrale Data?

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Wenn man das große Potenzial von Big Data sowie die Tatsache, dass diese Daten sowohl positiv als auch negativ verwendet werden können, in Betracht zieht, lässt es sich vermuten, dass Big Data per se neutral sein sollte.

Das war eine ähnliche Aussage aus einem Podcast (von @breitband), die am Wochenende eine rege Diskussion angestoßen hat. Jedoch behaupte ich, dass Big Data einiges sein kann, nur nicht neutral.

BIG? data.

Kurz zusammengefasst: mit Big Data sind große Datenmengen gemeint, deren Erfassung, Speicherung, Suche, Verteilung, Analyse und Visualisierung spezielle Methoden voraussetzen. Big Data wird dann verwendet, um Mustern (bzw. Anomalien) zu erkennen.

Weiterhin, Big Data ist zur Zeit ein Trend in Marketing und weiteren Geschäftsbereichen. Diese Unmengen an Daten werden aus verschiedenen Quellen wie Social Media, Online-Shopping, Finanztransaktionen, gelesene Nachrichten und Artikeln, Mobiltelefonen usw. gesammelt. Die gesammelten Daten werden dann ausgewertet und, natürlich, verkauft.

Vieles wurde bereits über die Nutzung von Big Data und dessen ethische Aspekte geschrieben. An dieser Stelle empfehle ich zwei Artikel von Evgeny Morozov und Danah Boyd als Beispiel.

(Nicht wirklich) neutrale Data

Der zugrunde liegenden Behauptung über die Neutralität von Daten (anders als Information), nämlich dass eine Sammlung von Zeichen bzw. 0 und 1 auf verschiedene Arten und Weisen verwendet werden können, kann ich nur zum Teil zustimmen, weil in der Praxis die Sache etwas komplizierter ist.

Der Komplexitätsgrad Daten→Information→Wissen steht in umgekehrte Relation zur „Neutralität“. Dies allerdings, bedeutet nicht, dass Daten neutral sind.
Die Informationsphilosophie hat bereits die Annahme, dass Informations- und Kommunikationstechnologie (u.a. Algorithmen und Online-Plattformen) neutral seien, annulliert. Das heißt, technologische Gegenstände (technological artifact) können für verschiedene Zwecke verwendet werden, positive wie auch negative, aber sie haben einen werte-geladene (value-laden) Charakter durch ihr Design (und die Sozialisation der verwendenden Person). Dieser werte-geladene Charakter begünstigt bestimmte Verwendungen des Gegenstandes und verhindert andere.
Dies ist für die Algorithmen, die Daten auswerten, und deren Anwendung zutreffend.

Aber dies gilt auch für die Daten selbst. Und das möchte ich zu erklären versuchen:
Eine willkürliche Sammlung von ‚0‘ und ‚1‘ dürfte eventuell neutral sein. Big Data allerdings (oder die meisten künstlich erzeugten und gesammelten Daten was das betrifft), ist keine willkürliche Sammlung von Bits. Das sind ganz bestimmte Arten von Daten, die durch gewisse Praktiken gesammelt wurden, in bestimmten Strukturen abgelegt wurden und all das für bestimmte Zwecke:

  • Big Data sind ganz bestimmte Arten von Daten: hauptsächlich persönliche und personenbezogenen Daten aber auch allgemeine Daten über Gewohnheiten, Verhalten, Ortsangaben usw. von Menschen.
  • Big Data wird durch gewisse Praktiken gesammelt: Harvesting, Zählpixel, Cookies, Verkauf und Ankauf an/durch Dritte, Mobiltelefone u.v.m.
    Sie können Ghostry installieren, um einen Einblick darin zu gewinnen, wer Sie überall im Internet verfolgt.
  • Strukturen: auch bevor man Algorithmen verwendet, um die Daten auszuwerten, werden diese in bestimmten Strukturen und Verlinkungen abgelegt. Diese Strukturen dienen natürlich den Zwecke derjenigen, die diese Daten sammeln. Und allein diese Strukturen können bestimmte Verwendungen der Daten begünstigen oder verhindern.
  • Intentionen: wie bereits erwähnt, all diese Daten dienen den Zwecken derjenigen, die sie sammeln und analysieren. Das heißt, die Daten werden mit gewissen Intentionen/Interessen gesammelt, sodass diese Intentionen wiederum einen Einfluss auf den Inhalt (Art) der Daten, auf ihre Strukturen und auf die Sammlungspraktiken haben.
    Diese Intentionen können, z.B., wirtschaftliche oder politische Interessen sein.

Diese Aspekte sind alles andere als neutral, auch wenn man mit einer Sammlung von Bits zu tun hat.

 

Eine Ausführliche (englischsprachige) Fassung dieses Artikels wurde auf dem Drawer 2.0 Blog veröffentlicht.