Es wird im Rahmen dieser Hausarbeit die These aufgestellt, dass der Umgang mit Daten, deren Eigenschaften und Verwendung sowie die Prozesse, die der Umwandlung der Daten in Profile zugrunde liegen, direkte und indirekte Konsequenzen für die profilierten Personen und Personengruppen haben. Es wird ebenfalls untersucht, inwieweit die Selbstprofilierung über soziale Medien Folgen für die sich profilierenden Individuen hat. Als Grundlage dafür wird zunächst versucht, eine Definition des Profilbegriffs zu finden, die Merkmale und Prozesse, die einer Profilerzeugung zugrunde liegen, zu ermitteln und das Profil mit dem Datenbankkonzept in Verbindung zu bringen. Außerdem wird im Vorhinein bereits auf einige Anwendungsmöglichkeiten von Profilen eingegangen, um ein möglichst umfassendes Bild der Ausmaße und Implikationen zu bieten.
Mögliche Risiken, die sich auch aus zukünftigen Entwicklungen im Bereich Datensammlung und -verarbeitung ergeben könnten, werden ebenso betrachtet wie mögliche Einflüsse, die Profile auf die Wissens- und Informationsbeschaffung sowie auf Einstellungen und Denkmuster haben. Ein Augenmerk wird auch darauf gelegt, inwiefern sich die festen Logiken und Strukturen von Datenbanken und Profilen auf Personen auswirken, die zur Integration ihrer digitalen Repräsentation in diese bestimmte Merkmale angeben bzw. aufweisen und „kompatibel“ sein müssen.
Bei der Untersuchung der Mechanismen und Folgen der Profilierung wird versucht, zwischen Fremd- und Selbstprofilierung zu unterschieden, denen je nach Kontext eine unterschiedlich große Bedeutung zukommt. Die Ergebnisse werden dann mit Facebook, dessen Zuordnung der Nutzer zu Profilen integraler Bestandteil des Geschäftsmodells ist, und Online-Rollenspielen, die exemplarisch für Praktiken der Selbstprofilierung angeführt werden können, die in diesem Kontext jedoch nur selten Erwähnung finden, auf konkrete Anwendungsbeispiele bezogen. Online-Rollenspiele werden im Allgemeinen betrachtet, da der Bezug auf ein konkretes Spiel keinen großen Mehrwert für den Untersuchungsgegenstand bieten würde und diese sich in ihren grundlegenden, relevanten Charakteristiken nicht wesentlich unterscheiden.
Inhaltsverzeichnis
1. Einleitung
2. Merkmale von Profilen
2.1 Definitionen und Arten von Profilen
2.2 Datenbanken als Grundlage von Profilen
2.3 Mechanismen hinter der Profilerzeugung
2.4 Verwendung von Profilen
3. Folgen der Profilierung
3.1 Die Konstruktion des digitalen Selbst
3.2 Diskriminierung
3.3 Überwachung und Manipulation
3.4 Philosophische Folgerungen
4. Anwendungsbeispiele
5. Fazit
Zielsetzung und Themen der Arbeit
Die vorliegende Arbeit untersucht die direkten und indirekten Konsequenzen von Profilierungsprozessen für Individuen in einer digitalisierten Welt, wobei insbesondere die Wechselwirkung zwischen Fremd- und Selbstprofilierung sowie die Rolle von Datenbanken beleuchtet werden.
- Die Definition und technische Grundlage des Profilbegriffs in Datenbankstrukturen.
- Die Auswirkungen digitaler Profile auf die Konstruktion des digitalen Selbst und die Persönlichkeitsentwicklung.
- Soziale und gesellschaftliche Risiken wie Diskriminierung, Überwachung und algorithmische Manipulation.
- Der Vergleich von Anwendungsbeispielen wie Facebook und Online-Rollenspielen zur Differenzierung von Fremd- und Selbstprofilierung.
Auszug aus dem Buch
3.2 Diskriminierung
Die wohl bekannteste und kontrovers diskutierte Folge der Profilierungspraktiken ist die Diskriminierung von Minderheiten bzw. sozialen Gruppen. Das sogenannte „Racial Profiling“ kann durch die automatisierte Profilerstellung begünstigt werden, die zu systematischen Fehlern und Vorurteilen führt. Ursächlich dafür ist die Eigenschaft großer Datensätze („Big Data“), die zur Profilerstellung bzw. Einordnung von Personen herangezogen werden, einerseits menschliche Vorurteile, die sich in den Daten wiederfinden, zu übernehmen und andererseits deren Auswertung durch (Machine-Learning-)Algorithmen, welche selbst bestimmten Verzerrungen unterliegen und fehlerhaft sein können. Die Nutzung großer Datenmengen, die von künstlicher Intelligenz gesammelt wurden, kann Vorurteile gegenüber Minderheiten verstärken (vgl. Reuters 2020). Dies wird besonders problematisch in Anbetracht der Tatsache, dass Profile nicht nur Wissen über Subjekte generieren, sondern auch Folge-Datensätze, die wiederum die Basis für weitere Datenanalysen bilden. Auf diese Weise kommt es zu Verstärkereffekten, insofern sich Ungenauigkeiten und vorurteilsbehaftete Vorannahmen ("data bias") weiter fortschreiben (vgl. Custers 2018).
Die Vorurteile oder Weltanschauungen von Entwicklern, aber auch von anderen Personen, die in irgendeiner Form, bewusst oder unbewusst, bei der Erzeugung der Daten mitgewirkt haben, werden auf die Algorithmen, die auf Grundlage dieser Daten trainiert wurden, übertragen. Wurde ein Gesichtserkennungsalgorithmus hauptsächlich mit Bilddaten von Menschen weißer Hautfarbe trainiert, fällt es ihm schwerer, Menschen anderer Hautfarbe oder ethnischer Herkunft zu identifizieren (vgl. ENAR 2019), was in den USA zu einigen ungerechtfertigten Verhaftungen schwarzer Männer geführt hat („algorithmic bias“).
Zusammenfassung der Kapitel
1. Einleitung: Die Einleitung beleuchtet das exponentielle Datenwachstum im Kontext der Digitalisierung und stellt die These auf, dass Profilierungsprozesse direkte Auswirkungen auf Individuen und deren Selbstverständnis haben.
2. Merkmale von Profilen: Dieses Kapitel definiert Profile als formalisierte Zusammenstellungen von Merkmalen in Datenbanken und untersucht die zugrunde liegenden Erzeugungsmechanismen sowie die Unterscheidung zwischen Fremd- und Selbstprofilierung.
3. Folgen der Profilierung: Hier werden die negativen Auswirkungen analysiert, darunter die digitale Selbstkonstruktion, Diskriminierung durch algorithmische Voreingenommenheit sowie Überwachungs- und Manipulationsrisiken.
4. Anwendungsbeispiele: Das Kapitel vergleicht Facebook als Instrument der Fremdprofilierung mit Online-Rollenspielen als Beispiel für eine eher selbstgestaltete Online-Identität.
5. Fazit: Das Fazit fasst die Ergebnisse zusammen und fordert mehr Transparenz sowie stärkere Rechte für Datensubjekte, um den negativen gesellschaftlichen Auswirkungen der algorithmischen Kategorisierung entgegenzuwirken.
Schlüsselwörter
Profilierung, Digitalisierung, Datenbanken, Algorithmen, Big Data, digitale Identität, Selbstprofilierung, Fremdprofilierung, Diskriminierung, Racial Profiling, Überwachung, Manipulation, Online-Rollenspiele, soziale Netzwerke, Datenschutz.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit befasst sich mit der zunehmenden Bedeutung von Datenprofilen in der heutigen digitalen Gesellschaft und analysiert, wie diese Profile Menschen in Datenbanken kategorisieren und welche Konsequenzen dies für die Betroffenen hat.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Zentrale Themen sind die technische Erzeugung von Profilen in Datenbanken, die algorithmische Diskriminierung, die Beeinflussung des digitalen Selbst und die Gefahren durch Massenüberwachung und Manipulation.
Was ist das primäre Ziel der Untersuchung?
Ziel ist es aufzuzeigen, wie der Umgang mit persönlichen Daten und die darauf aufbauenden Profilierungsprozesse das Individuum sowohl fremdbestimmt kategorisieren als auch bei der Selbstinszenierung beeinflussen können.
Welche wissenschaftliche Methode wurde verwendet?
Die Arbeit basiert auf einer medientheoretischen Untersuchung und Analyse aktueller wissenschaftlicher Diskurse und Studien zur Digitalisierung, Datenerfassung und algorithmischen Verarbeitung.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil gliedert sich in die Untersuchung von Profilmerkmalen und deren Erzeugungsmechanismen, die Analyse der soziopolitischen Folgen wie Diskriminierung und Überwachung sowie den Vergleich spezifischer Anwendungsbeispiele.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Wichtige Begriffe sind Profilierung, digitale Identität, algorithmische Verzerrung (Data Bias), Fremd- und Selbstprofilierung sowie Machtstrukturen in digitalen Räumen.
Wie unterscheidet sich die Profilierung bei Facebook von der in Online-Rollenspielen?
Facebook fokussiert auf die Authentifizierung realer Identitäten zur wirtschaftlichen Verwertung, während Online-Rollenspiele den Nutzern Raum zur (selbstgewählten) Inszenierung einer fiktiven Identität abseits realer gesellschaftlicher Zwänge bieten.
Warum wird im Dokument der Begriff "Data Bias" so kritisch beleuchtet?
Der Begriff beschreibt, wie unbewusste Vorurteile der Entwickler oder diskriminierende Datensätze durch Algorithmen verstärkt und automatisiert werden, was zu einer "immunen" Diskriminierung gegenüber Minderheiten führt.
Welche philosophische Schlussfolgerung zieht der Autor?
Der Autor stellt infrage, ob der Mensch vollständig in Daten erfassbar ist und warnt vor einer "Entmenschlichung", bei der Individuen nur noch als steuerbare Datensubjekte statt als Persönlichkeiten betrachtet werden.
- Quote paper
- Lars Hanke (Author), 2021, Der Mensch als Profil. Fremd- und Selbstprofilierung in einer digitalisierten Welt, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1149644
