Neue Studie: Risiko „Algorithmus“ – Mangelndes Wissen, Verunsicherung und Kontrollwunsch in der Schweiz

Infografik
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Ein Nebeneffekt der weltweiten Pandemie-Massnahmen ist die massive Zunahme der Nutzung von Onlinediensten und damit auch von sozialen Risiken jener Algorithmen, die in diesen Diensten automatisiert Entscheidungen treffen und damit unser Denken und Handeln beeinflussen.

Nutzung und Wissen über Algorithmen, Risikobewusstsein und Schutzverhalten der Bevölkerung gewinnen damit an gesellschaftlicher Bedeutung. Es gilt in unserem Alltag nicht nur Strategien von Plattformfirmen zu durchschauen und mit Taktiken zu begegnen, sondern im Schatten der Krise auch vermehrt den Praktiken von Staaten. Denn Staaten eignen sich unter Gefährdung demokratischer Grundrechte vermehrt algorithmisch generierte Online-Daten an, um Dataveillance-Optionen zu nutzen. Diese gehen über die bisher üblichen Bewegungs- und Handlungsprofile hinaus und inkludieren auch Gesundheitsdaten, in Zukunft vielleicht auch Einschätzungen unserer Empfindungen.

Die vom Schweizerischen Nationalfonds unterstützte Studie «The Significance of Algorithmic Selection for Everyday Life: The Case of Switzerland» zeigt für die Bevölkerung der Schweiz, wie mangelhaft und ungleich verteilt Risikobewusstsein und Fähigkeiten im Umgang mit algorithmischen Selektionsanwendungen sind. Ergebnisse verweisen sowohl auf die Leichtfertigkeit, selbstgetrackte Gesundheitsdaten an Dritte weiterzugeben als auch auf den ausgeprägten Wunsch algorithmische Selektionsdienste wie Google-Suche und Facebook verstärkt zu kontrollieren.

Die Studie wurde von Prof. Dr. Michael Latzer (Leitung), Noemi Festic und Kiran Kappeler aus der Abteilung Medienwandel & Innovation des Instituts für Kommunikationswissenschaft und Medienforschung (IKMZ) umgesetzt.
Die vier Forschungsberichte der Untersuchung, zahlreiche Infografiken sowie eine Reihe wissenschaftlicher Artikel zur Bedeutung und den Herausforderungen von algorithmischer Selektionsdiensten im Internet finden Sie zum Download unter https://mediachange.ch/research/algosig/