233007 UK Knowledge and Science Cultures (2020S)

Im öffentlichen Diskurs werden derzeit Fragen zur Bedeutung und Konsequenzen der sogenannten ‚Big Data’ breit diskutiert. Sowohl Befürworter als auch Kritiker sind sich einig, dass mit der starken Zunahme von technischen Kapazitäten für die schnelle Verarbeitung von großen Mengen an Daten verschiedene dringliche Fragen auf uns zu kommen. Einerseits scheint ‚Big Data’ fast unbegrenzte Möglichkeiten alles über uns und unsere Umgebung zu wissen zu versprechen. So dürfte zum Beispiel die Analyse von Facebook- und Twitter-Postings eine vielmals raschere Identifizierung von Epidemien ermöglichen als traditionelle medizinische Verfahren je leisten können. Zusätzlich heißt es, dass detaillierte Daten zu Individuen ein Verständnis von sozialen Zusammenhängen ermöglichen können, welches für etablierte sozialwissenschaftliche Methoden unzugänglich bleibt. Darüber hinaus sollen wir auch in unserem Alltag von Big Data profitieren können, zum Beispiel in Form von gezielteren Angeboten von Unternehmen, die unseren Präferenzen genauer entsprechen als bisherige Werbung. Andererseits weisen Kritiker jedoch darauf hin, dass Big Data weitreichende Überwachung ermöglicht, verwendet werden kann um Wahlkämpfe oder andere wichtige Entscheidungsprozesse zu manipulieren, und bestimmte Sicherheitsrisiken zum Beispiel bezüglich der Veröffentlichung von vertraulichen Daten birgt.
Gemeinsam ist diesen verschiedenen Perspektiven auf die Möglichkeiten, Bedrohungen und Konsequenzen die mit Big Data einhergehen, dass sie eine radikale Änderung des Wissens und der Wissensproduktion vorhersagen. Traditionelle wissenschaftliche Prinzipien wie die Formulierung von Hypothesen und Theorie dürften dementsprechend an Relevanz verlieren. Die wissenswerten Zusammenhänge, so heißt es, zeigen sich einfach in den Daten. Dabei stellt sich jedoch die Frage was ‚Wissen’ in diesem Zusammenhang bedeutet. Kann Wissen ohne genaue Methoden entwickelt werden? Was würde das für das Funktionieren der Wissenschaft bedeuten? Und wie können bzw. sollen diese neue Wissensformen zu öffentlichen Entscheidungen beitragen?
In diesem Kurs setzen wir uns mit Themen und Fragen dieser Art auseinander. Der Kurs besteht aus zwei Teilen: einerseits diskutieren wir grundlegende Perspektiven aus dem Bereich der Wissenschafts- und Technikforschung die uns helfen können, ‚Big Data’ im breiteren Kontext von unterschiedlichen Arten und Formen von Wissen(-schaft) und ihrer Bedeutung in der Gesellschaft zu verstehen. Andererseits betrachten wir den Diskurs zu Big Data aus einer kritischen Perspektive und stellen Fragen wie: Was sind ('big') Daten? Wo kommen Daten her? Ändert Big Data die Wissenschaft? Wenn ja, wie? Was können wir mit Big Data (nicht) wissen? Und wie gehen wir (bzw. sollten wir) in der Gesellschaft mit ‚Big Data’ um(gehen)?

Ziel des Kurses ist ‚Big Data’ als sozial wichtiges Phänomen zu beobachten, kritisch in seinem breiteren sozio-kulturellen Kontext zu betrachten und als Beispiel für die Relevanz einer sozialwissenschaftlichen Auseinandersetzung mit Wissenschaft in der Gesellschaft zu verstehen. Der Kurs ist interaktiv gestaltet, und beinhaltet neben Diskussionen zur Pflichtliteratur und Vorlesungseinheiten eine praktische Auseinandersetzung mit der Bedeutung von Big Data im Alltag und im öffentlichen Diskurs. Unterrichtssprache ist Deutsch, gute passive Englischkenntnisse sind jedoch essentiell, da ein Großteil der Literatur Englischsprachig ist.