DIE GELBE   02|2020

Freiheit im globalen Netz

 

1 Das Informationszeitalter zwischen Kontrolle und Ermöglichung

Frank Schirrmacher, der leider viel zu früh verstorbene Herausgeber der FAZ, versah bereits 2009 sein Buch Payback mit diesem visionären Untertitel: »Warum wir im Informationszeitalter gezwungen sind zu tun, was wir nicht tun wollen, und wie wir die Kontrolle über unser Denken zurückgewinnen«.

Zehn Jahre später ist nun nicht die Zeit, Schirrmachers Thesen en Detail zu referieren. Fest steht: Er publizierte keinesfalls eine Verfallstheorie, die die elektronischen Medien als eine Macht darstellte, die den Untergang der westlichen Zivilisation herbeiführte. Er verfasste vielmehr ein Plädoyer für die Wiedergewinnung persönlicher Freiheit. Seine These ist, dass der alltägliche Umgang mit elektronischen Kommunikationen dazu führt, dass Menschen ihre Stärken verlieren. Hiermit meinte er Kreativität, Toleranz und den Umgang mit dem Unberechenbaren. Im Zentrum seiner These steht die Forderung, dass im Umgang mit technisierten Lebenswelten Selbstkontrolle zur höchsten Tugend werde. Dieser Selbstkontrolle stehe die Kontrolle gegenüber, die Computer mit Hilfe eines Algorithmus für die Lösung verschiedener Aufgaben anbieten. Er fokussierte, dass Berechenbarkeit und Vorhersage die Grundlagen für ein elektronisch organisiertes System von Kontrolle sind.

Verhaltenspsychologische Forschungen verweisen, so Schirrmacher, darauf, wie sehr Menschen sich an eindeutigen Aussagen orientieren und sie geradezu lieben. Schirrmacher:

Wir lieben die Eindeutigkeit, denn je stärker sie ist, desto stärker unser Gefühl der Kontrolle. Das ist unsere Art, mit Risiken umzugehen. Wir entwickeln dann Routinen, die denen der Computer ähneln. In einer Umwelt der Uneindeutigkeit müssen wir neue Kategorien entwickeln, in einer Welt des Eindeutigen bleiben wir in den Kategorien gefangen. Menschen haben ein Bedürfnis danach, dass Dinge so und nicht anders sein können. (Schirrmacher 2009: 179f.)

Kreativ würden sie aber erst dann, wenn sie sich nicht an vorgegebenen Lösungsmustern orientierten. Schirrmacher präsentiert in seinem Buch Payback viele Experimente aus der Verhaltenspsychologie, die genau diesen Zusammenhang belegen. Eines davon bezieht sich auf die Snellens’sche Augentafel, die man von augenärztlichen Untersuchungen oder beim Optiker sicher bereits schon einmal gesehen hat (vgl. ebd. 175). Verhaltenspsychologische Experimente können zeigen, dass eine Umkehrung der Reihenfolge von zunächst ganz kleinen zu dann großen Zahlen- oder Buchstabenreihen bewirken, dass mehr Menschen die Reihen mit den am kleinsten aufgedruckten Zeichen gut lesen können als wenn sie sie in der uns vertrauten Reihenfolge zu lesen erhalten. Das Experiment mit Snellens Augenkarte zeige, so Schirrmacher, dass gerade die Sensibilität für Neues überraschende geistige und körperliche Stärken des Menschen zum Vorschein bringe (vg. ebd. 178).

Wenn es später um Überlegungen zum Verständnis von Freiheit und um theologische Maßstäbe des Menschlichen gehen soll, kann genau an diese Fokussierung von Schirrmacher angeknüpft werden. Kreativität ist der Kernbegriff von Philosophien und Theologien, die sich um eine Vermessung des Verständnisses von Freiheit bemühen. Denn Kreativität ist eine Konkretion von Freiheit. Sie garantiert, dass Menschen über das, was ihnen möglich ist, nachzudenken in der Lage sind. Und noch mehr und darüber hinaus: Genau in diesem Feld liegt auch der Schleiermacher’sche »Sinn und Geschmack fürs Unendliche« (Schleiermacher 1799: 212). Oder anders ausgedrückt: Es ist der menschliche Sinn für das Mögliche, der Freiheit (bzw. präziser: Befreiung) von den Zwängen der Realitäten schafft, Kontrollmechanismen durchbricht und darin neue Welten eröffnet. Genau hier liegen auch jene Welten, die Religionen eröffnen. Es ist der Möglichkeitssinn, der Menschen dazu verhilft, eine Gottesbeziehung einzugehen, wenngleich sie Gott nie physisch begegnet sind. Dass Gott, Jesus Christus, der Heilige Geist, dass Allah und Adonaj im Leben von Menschen Raum erhalten, hängt zentral davon ab, ob Menschen frei sind, über sich und die vorfindlichen Realitäten ihres Alltags hinauszugreifen.

Es ist nach evangelischer Einsicht Gottes Gnade, die uns diesen Möglichkeitssinn schenkt. Freiheit ist nach christlichem Verständnis eine Begabung des Menschen, die er und sie immer wieder in Beziehung zu anderen Lebewesen, zur Welt und damit zu und in mediatisierten Welten realisieren kann und muss. Freiheit ist insofern aus christlicher Perspektive ein Teil der Identität eines Menschen. Es ist ganz elementar gesprochen die Freiheit, die Menschen davor bewahrt für soziale, kulturelle, wirtschaftliche oder auch religiöse Zwecke funktionalisiert zu werden. Es ist die Selbstständigkeit einer Person, ihre unteilbare Entität als Individuum, die mit der Rede von der Freiheit auf dem Spiel steht. Theologisch gesprochen geht es um die Identität des Menschen als Ebenbild Gottes. Dort wo der Mensch in den vielfältigen Beziehungen innerhalb der Schöpfung erfährt, wie fehlbar diese Beziehungen sind, wie sehr Menschen sich gegenseitig kontrollieren und alles Geschöpfliche verzwecken und funktionalisieren, erhält die Beziehung zu Gott die Bedeutung, dass sie zum Grund der menschlichen Identität wird. In der Formulierung, dass die Freiheit eine Gabe Gottes ist, wird mitgeteilt, dass dem Menschen als Ebenbild Gottes die Möglichkeit zu einem freien und selbstständigen Leben unverlierbar eigen ist. Dies gilt selbst dann, wenn die Gottesbeziehung des Menschen pervertiert und unfrei geworden ist. Sich dessen zu erinnern ist im Kontext der Big Data-Diskussion deshalb von so hoher Bedeutung, weil diese Erinnerung dazu verhilft, Verfalls- und Verschwörungstheorien von der durch Medien kontrollierten Welt eindeutig zu widersprechen.

Bevor wir uns diesem theologisch fundierten Verständnis von Freiheit genauer zuwenden, gilt es aber, sich zu veranschaulichen, welche Dimensionen die Kontrolle elektronischer Welten im ganz normalen Alltag angenommen hat.

2 Big Data im Alltag: Freiheit und/oder Kontrolle

Wie haben Sie sich heute Morgen die Zähne geputzt? Traditionell mit der Handzahnbürste oder bereits mit einer elektrischen Schall- oder rotierenden und oszillierenden Zahnbürste? Der Blick auf den Markt fördert spannende Entwicklungen zu Tage. Ein Beispiel hierfür ist die kürzlich vorgestellte Oral B Genius X mit AI-Tracking (d.h. künstlicher Intelligenz), Smart Display und Smart Drive; sie ist über Bluetooth mit dem Smartphone verbunden und analysiert das Zahnputzverhalten. Sie erkennt, in welchem der vier Quadranten wie lange Zähne gereinigt werden. Basierend auf den Daten anderer Nutzerinnen und Nutzer gibt sie Ratschläge zur besseren Mundhygiene.

Wann ist der beste Zeitpunkt in Darmstadt ins Schwimmbad zu gehen? Ein Blick in die Suchmaschine von Google verrät es: Anhand eines Diagramms kann erkannt werden, wie sich der Besuch aktuell gestaltet.

Abbildung 1: Stoßzeiten des Jugendstilbads in Darmstadt, Diagrammdarstellung von Google

Eine letzte Alltagsbeobachtung: Ich möchte eine Immobilie erwerben, kenne mich aber kaum mit dem Wert von Häusern und Eigentumswohnungen aus. Praktischerweise gibt es auch hierfür eine Anwendung für das Smartphone (Immoscout24 2017). Mit dieser muss nur ein Bild von der Immobilie aufgezeichnet werden, ein paar kleinere Eckdaten eingegeben werden, dann erhalte ich eine Schätzung des Wertes des Wohneigentums. Diese Schätzung kommt dem Kaufpreis bzw. auch dem Preis, welchen die Banken schätzen, ziemlich nahe.

Was haben diese drei Beispiele gemeinsam? Sie nutzen große Datenmengen und werten diese nach unterschiedlichen Gesichtspunkten, mithilfe sogenannter Algorithmen, aus. Diese vielen Datenpunkte kann man unter Big Data zusammenschließen.

Big Data klingt zunächst nach etwas Großem, einer Zahl mit vielen Nullen, etwas Unbestimmtem, Vagem. Der Begriff taucht sehr oft auf, was hinter ihm steht, ist allerdings für viele Menschen kaum greifbar. Am Einfachsten könnte man Big Data wohl, wie im Beispiel dargestellt, mit einer Flut an Informationen übersetzen. Das klingt alles erst einmal sehr fern von einem selbst, doch an dieser Flut an Informationen haben auch wir, jede und jeder der oder die wir dieses lesen, Anteil. Hierfür ist es notwendig die Art der Informationen, folgend Daten genannt, zu betrachten, um das Phänomen Big Data genauer bestimmen zu können. Man kann grob zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten unterscheiden. Strukturierte Daten, das sind zumeist binäre Informationen wie Messdaten eines Sensors oder der Strichcode bei einem Produkt im Einkaufswagen. Unstrukturierte Daten hingegen haben eine heterogene und variable Beschaffenheit und liegen in unterschiedlichsten Formaten vor, etwa als Texte, Dokumente, Bilder oder Videos. Hier sei kurz angemerkt, dass man dabei auch von komplex- oder polystrukturierten Daten sprechen kann. Sie spiegeln und beinhalten unter anderem komplexe Meinungen, Einstellungen, Tratsch und Urteile von Personen. Big Data sind demnach riesige Datensätze, die insbesondere unstrukturierte Daten in den Blick nehmen und mit strukturierten Daten ins Verhältnis setzen. Dabei bestimmen drei Hauptkriterien, auch die drei Vs genannt, das Wesen von Big Data: Volume, die riesigen Datenmengen, Variety, die Verschiedenheit und Komplexität, und Velocity, die Geschwindigkeit mit der die Daten generiert werden. Schon 2013 wurden laut IBM weltweit täglich 2,5 Trillionen Byte an Daten produziert. Damit dürften alleine 90 % des derzeitigen globalen Datenbestands in den beiden zurückliegenden Jahren entstanden seien (vgl. Jacobson 2013). Auf der Microsoft Analytics Roadshow 2013 bemerkte der Consultant Rafal Lukawiecki: »Today’s big data, tomorrow’s little data« (Lukawiecki 2013). Große Player im Bereich Big Data meinen, dass die Komplexität, die sie mit sich führen, zu hoch sei, um sie auf traditionellen Wegen auszuwerten, sodass neue Analysetools und Algorithmen entwickelt werden müssen.

2.1 Big Data beginnt im Kleinen

Ein Blick durch die Lupe auf die unzähligen Datenströme lässt erkennen, dass Big Data erst einmal mit Small Data beginnt. Kleine Datenpakete werden gespeichert, zusammengefasst und aufbewahrt. So sind es neben selbst eingegeben Daten oftmals einzelne, meist preiswerte Sensoren, die Veränderungen in der Umwelt wahrnehmen und in Form von Daten abspeichern. Alle Menschen, ob gewollt oder ungewollt, hinterlassen wahrnehmbare Veränderungen der Umwelt. Ob in Form von Bildern und Videos, Bestellungen über den Webshop, Partizipation an demografischen Statistiken, Log Files und Cookies oder Kommentaren in sozialen Medien. Die Aufgabe von Big Data-Analyseprogrammen ist es nun, diese Daten zusammenzuführen, um sie sinnvoll und gewinnbringend auszuwerten.

Im Folgenden möchten wir einige Alltagsbeispiele von Big Data aufzeigen und deren Einfluss auf den Alltag reflektieren. Das Ziel ist, dass jeder und jede am Ende für sich selbst etwas besser bestimmen kann: Erlebe ich mich als frei handelndes Individuum, oder als kontrolliert, überwacht oder gar verkauft?

2.2 Big Data als Prognosetool

Das erste Beispiel ist aus dem Jahr 2014. Deutschland feiert den Sieg in der Fußball-WM in Brasilien. Zuvor ging durch die Medien, dass Microsofts Sprachassistent Cortana die Spielergebnisse bereits kannte. Man musste nur fragen: »Who will win: Team A or Team B?« Cortana hat den Ausgang von 15 der 16 Spiele der K.O.-Runde der Fußball-WM 2014 korrekt vorhergesagt (LeBlanc 2014a). Ebenso sagte Cortana den Gewinner des Eurovision Song Contests 2015 voraus (Allison 2015). Wie das möglich ist? Dank der Analyse verschiedenster Daten, wie etwa Platzzustand, Wetterbedingungen, ›Heimvorteil‹ und historische Daten aus früheren Spielen aus der Qualifikationsphase (LeBlanc 2014b), die die Suchmaschine Bing von Microsoft zur Verfügung stellte. Ebenso verhielt es sich beim Songcontest, zu dessen Auswertung Microsoft folgendes verlauten ließ:

The Eurovision Song Contest predictions are powered by Bing's Prediction Engine, a platform that consumes web and social data to draw on the collective wisdom of the crowd. Also, historical data from previous years' contests has been integrated to provide the context required to account for patterns that occur from competition to competition. (Microsoft 2015)

Unter Rückgriff auf Trends, die sich vor allem in Social Media artikulieren, werden demnach Vorhersagen bezüglich der Handlung der Social Media Akteure gemacht.

Abbildung 2: Beispiel des Empfehlungssystems auf Netflix, aus der Netflix App

Nutzen Sie Netflix, Spotify oder andere Anbieter von Musik bzw. Videostreaming? Diese nutzen Empfehlungssysteme, die Vorschläge bzw. bei Netflix auch durch eine Prozentangabe dargestellt, mit anzeigen, inwiefern die vorgeschlagene Serie dem bisherigen Geschmack des Nutzers bzw. der Nutzerin entspricht. Anhand der Daten aller Nutzerinnen und Nutzer werden diese in Kategorien eingeordnet, denen dann entsprechende Genres vorgeschlagen werden. Diejenigen, die gerne Science-Fiction-Serien schauen, z.B. Star Trek Discovery, bekommen weitere Genre-Serien und Filme angereicht (Netflix 2020). Hört man gerne klassische Musik von Bach? Dann erhält man ähnliche Musikvorschläge, basierend auf den Vorlieben Anderer, die diese Freuden an Bach teilen.

Dass dies nicht nur in der Unterhaltungsindustrie genutzt wird, zeigt das nächste Beispiel aus der Finanzwelt.

Das Kreditkartennetzwerk MasterCard verarbeitet 34 Milliarden Transaktionen im Jahr. In wenigen Sekunden werden eine ganze Reihe von Entscheidungen getroffen: Ob der Kauf verdächtig ist, weil er nicht zum Konsumverhalten, Standort oder Reiseverlauf eines Kunden passt, ob er das Kreditlimit überschreitet etc. (Heuer 2013: 27)

Daten werden demnach auch zur Verifizierung von Zahlungsvorgängen genutzt und mithilfe von Prognosen wird geschätzt, ob dies ein valider Kauf war. Jede Zahlung, die mit einer Bankkarte getätigt wird, wird so abgeglichen und in wenigen Sekunden ausgewertet. Wenn die Zahlung abgeschlossen wurde, wurden kurz zuvor diese genannten Daten miteinander abgeglichen – ohne Ihr Zutun oder gar Bewusstsein, denn wer liest schon die Allgemeinen Geschäftsbedingungen (AGB)? Doch der Datenfundus kann auch noch ganz anders genutzt werden. So heißt es in einem Papier der Landesanstalt für Medien in Nordrhein-Westfalen, dass Master-Card »diesen Datenfundus […] an Werbekunden [vermietet], die die Transaktionsdaten nach Kunden und deren Einkaufsverhalten sortieren können.« (ebd.)

Nicht nur in der Finanzwelt, auch im Alltag erscheinen Trends, deren »Betriebssysteme« die Auswertung unterschiedlichster Daten darstellen: Smartwatches und Smartbands (auf Deutsch: Fitnessbänder). Sie werden als das nächste ›big thing‹ gefeiert und läuten das Zeitalter des »Internet of things« für Jedermann ein. Damit gemeint sind Geräte, die ohne Zutun des Menschen in der Lage sind miteinander zu kommunizieren und zu interagieren. Bereits mit zwei simplen Sensoren: Bluetooth-Sender/Empfänger und einen Beschleunigungssensor können Bewegungsmuster und Schlafmuster erkannt und an das Smartphone übertragen werden. Das Werbeversprechen des Anbieters »Monitor your daily fitness level« beschreibt treffend, was das Smartband aufzeichnet. Es ermöglicht sowohl das Zählen der Schritte und darauf aufbauend das Errechnen der zurückgelegten Distanz, als auch die vermeintlich abgebauten Kalorien. Zudem erkennt es die Zeit, in der man schläft und aufwacht. Es differenziert die verschiedenen Schlafphasen anhand eines Algorithmus, sodass eine »Schlafqualität« ermittelt werden kann. Darüber hinaus errechnet das Fitnessband die individuelle optimale Zeit zum Aufstehen mittels »smart vibration alarm« (Mi). Alle gewonnenen Daten werden anschließend mit der Smartphone-App synchronisiert und analysiert. Auch können die Daten von anderen Anwendungen ausgelesen und genutzt werden, etwa der »Google Fit« App. Diese Informationen sind nun mit dem jeweiligen Nutzerkonto bei Google oder einem anderen Anbieter solcher Auswertungsprogramme verbunden und zumeist in der Cloud hinterlegt. Und: Diese Anwendungen können noch viel mehr als die gesammelten Daten auszuwerten, nämlich im Kontrast zu anderen Daten, etwa der Aufnahme von Kalorien an diesem Tag, aufgegliedert nach verschiedenen Lebensmitteln, kann eine Prognose über den Gesundheitszustand der Person erstellt werden. Anwendungen werden dahingehend auch im Gesundheitsbereich benutzt, um beispielsweise den Tagesablauf von Diabetes-Erkrankten zu unterstützen. So können speziell entwickelte medizinische Geräte den Blutzuckerspiegel messen und auf der Smartphone-Anwendung darstellen. Eine Möglichkeit ist es z.B., das gewünschte Nahrungsmittel zu fotografieren und von der Anwendung ein OK zu erhalten.

Die Datenauswertung ist so fortgeschritten, dass Algorithmen Strukturen und Gegenstände auf Bildern erkennen (Schanze 2014). Moderne Suchmaschinen wie etwa Google und Bing können daher Bilder und Videos ›lesen‹.

Modernere Geräte verfügen darüber hinaus über die Möglichkeit Temperatur, Herzfrequenz, GPS-Koordinaten, UV- Strahlung, Hautleitwiderstand und -feuchtigkeit zu ermitteln. Für einiges davon wird ein zusätzliches Gerät keinesfalls benötigt, da moderne Smartphones einen Großteil dieser Sensoren bereits beinhalten. Dass diese Gesundheitsdaten nicht nur den Nutzer und die Nutzerin interessieren, sondern auch Versicherungssysteme, wie etwa die Krankenkassen, ist schnell erklärt. So zahlt die AOK Nordost als erste gesetzliche Kasse in jedem zweiten Kalenderjahr einen Zuschuss von maximal 50 Euro zu Pulsmessern oder Fitness-Trackern unter dem Begriff »quantified self hardware« (AOK). Obgleich die Krankenkassen keinen Zugriff auf die durch die Geräte gewonnenen Daten erhalten, unterstützen sie die Generierung sensibler Daten des Gesundheitsbereichs, die ausgelesen und weitergegeben werden können. Erste private Krankenkassen überlegen bereits, im Zuge des Austauschs dieser Daten vergünstigte Tarife einzuführen. Die Rede ist vom »gläsernen Versicherungskunden«.

Im Bereich der Versicherungen ist dies schon längst ein Standard, wenn beim Ausfüllen der Gesundheitsfragen (Vorerkrankungen, Raucher etc.) oder den Angaben zum Wohnungseigentum (Baujahr etc.) bzw. der KFZ-Versicherung anhand des Alters, Wohnortes etc. die Versicherungspolicen basierend auf Wahrscheinlichkeiten, das bedeutet, Auswertungen großer Daten, berechnet werden. Die Digitalisierung eröffnet auch hier neue Möglichkeiten, wenn, wie im Bereich der KFZ-Versicherungen sogenannte Telematik-Tarife (vgl. HUK 2020) eingeführt werden, die den Fahrstil des Fahrzeugführenden anhand von Sensoren und der Standortposition ermitteln. Wer sicher fährt und vom System von 100 möglichen Punkten die höchste Punktzahl erreicht, erhält 30% Rabatt auf die Beitragssumme (vgl. HUK 2020). Gleichzeitig erschafft man neue Datenpunkte, neue Nutzerprofile und greift in das Fahrverhalten der fahrenden Person ein: Die Anwendung zeigt mir, wie ich richtig zu fahren habe – folge ich ihr, so werde ich belohnt.

2.3 Big Data als Analysetool

Ein letzter Alltagsbereich, der in den Blick genommen werden soll, sind die Kommunikationsdaten im Internet, die bei jedem Klick, jeder Suchanfrage, jedem Kauf und jedem Kommentar in Form von Cookies  hinterlassen werden. Cookies sind Textdateien, die jeder Webbrowser speichert und die Daten über besuchte Webseiten beinhalten. Das können Informationen über den eigenen Webbrowser, Nutzernamen, Suchanfragen und noch einiges mehr sein. Die Website erkennt den Nutzer bzw. die Nutzerin dadurch wieder und kann daher Informationen ähnlich denen, die er/sie vorher auf dem Browser abgerufen haben, empfehlen. Facebook etwa kann durch die Like-Buttons auf jeder Seite, auf der der Nutzer bzw. die Nutzerin aktiv und auf der ein solcher Button im Quellcode eingebettet ist, den Nutzer bzw. die Nutzerin identifizieren. Diese Daten werden dann erst einmal gespeichert und dann mit dem Nutzerprofil von Facebook, Google und Co. verbunden.

Selbst wenn kein Nutzerprofil existiert, so wird eines entworfen. Personen, die sich bspw. nicht auf Facebook anmelden, damit dort keine Daten über sie gespeichert werden, erhalten so eine Art Platzhalter. Sobald die Person sich anmeldet, werden die Informationen miteinander in Beziehung gesetzt. Hat eine befreundete Person in der Suchmaske den Namen zuvor einmal eingegeben, wird zugleich eine Verbindung mit diesen erstellt; sie werden ihr als Freund vorgeschlagen.

Mithilfe von Cookies wissen Websites auch woher der Nutzer kommt, also welche Seiten er zuvor aufgesucht hat und können so z.B. im Preisvergleich ein besseres Angebot erstellen. Zudem kann anhand von Cookies eine sogenannte »Werbe ID« erstellt werden. Es ist ein hinlänglich bekanntes Phänomen, dass platzierte Werbebanner auf Webseiten einen zu erkennen scheinen, eben anhand dieser ID oder der Cookies, und einen Artikel anzeigen, den man zuvor schon einmal aufgesucht hat.

Nicht nur die vorgestellten Cookies, sondern auch die Kommunikationsdaten in Form der IP-Adresse und der Verbindungsdaten, der Zeit, die ein Nutzer auf der Seite verbracht hat, ermöglichen es den Verlauf und damit die Aktivität im Internet zu rekonstruieren und so eine Art digitales Abbild zu generieren. An dieser Stelle sei besonders dafür sensibilisiert, die zuvor genannten Bereiche »Prognose« und »Gesundheit« nicht losgelöst von alledem zu betrachten, sondern ins Verhältnis zu diesen Webdaten zu setzen. Es sind Big Data, das bedeutet Daten aus allen möglichen Quellen werden herangezogen und analysiert. So sind Unternehmen wie Facebook, Google, Apple, Microsoft usw. in der Lage, eine digitale Identität von jedem zu erstellen, indem sie auf die Fülle an Daten zurückgreifen, die jeder im Kleinen generiert: Aus Small Data wird Big Data.

2.4 Big Data als Entscheider

Man könnte so weit gehen und behaupten, dass ein neues, digitales Nervensystem entsteht, welches die Welt durchzieht, die Menschen darin verbindet und deren Daten speichert. Spannend wird es dann dort, wo verschiedene Datenbereiche aufeinandertreffen und man durch deren Analyse politische Entscheidungen herbeiführen will: Schon jetzt werden die Möglichkeiten von Big Data zur Verbrechensbekämpfung ausgelotet (Krempl 2015) und deren Chancen bei Unterstützung der aktuellen Flüchtlingssituation (Wendehost 2018) eruiert.

Doch bei all dem gilt es zu beachten, dass Auswertungsprozesse in Big Data von Maschinen unter Rückgriff von Algorithmen durchgeführt werden. Moderne Systeme nutzen dabei den Mechanismus des Machine Self-Learning. Gemeint ist damit, was viele Suchmaschinen, Warenkorbanalysen, Übersetzungen, Stimmerkennung etc. jetzt schon machen:

Sie gehen weit über die Möglichkeiten einfacher Datenbanken/-ansammlungen hinaus. Am Beeindruckendsten ist aber ein Beispiel, bei dem Machine Learning genutzt wurde, um Brustkrebs-Biopsien zu analysieren. Das System konnte erfolgreich alle zwölf Erkennungsmerkmale einer positiven Erkennung identifizieren. Das Überraschendste daran war aber, dass bislang nur neun Erkennungsmerkmale in der Literatur bekannt waren. Die drei anderen hatte der Algorithmus neu erkannt. (Ehrenmüller-Jensen 2015)

Es darf darüber hinaus nicht vergessen werden, dass diese Entscheidungen, die auf Grundlage der Algorithmen getroffen werden, Menschen betreffen. Daher müssen automatisierte Entscheidungen, die aufgrund von Daten über Menschen getroffen werden, überdacht werden. Eine aktuell zu beobachtende Entwicklung ist der Vorstoß Chinas bei der Implementierung eines flächendeckenden, gesellschaftlichen Bonitätssystems zur Beurteilung aller Bürger mit Sozialkreditpunkten.

3 Theologische Implikate eines Freiheitsverständnisses in mediatisierten Welten

Die Durchsicht durch mediatisierte Lebenswelten gibt der theologischen Reflexion mindestens drei Dimensionen zur Reflexion ihres Freiheitsverständnisses auf. Der zuerst genannte Phänomenbereich bezieht sich auf die Bedeutung der Entwicklung von computergestützten Prognoseinstrumenten. Der zweite Bereich veranschaulicht, wie computergestützte Analyse-Umgebungen angelegt werden können. Der dritte Phänomenbereich weist aus, wie Entscheidungskriterien entwickelt werden können. Alle drei Dimensionen sind dabei einerseits als Erweiterungsmöglichkeiten menschlicher Handlungskompetenzen zu bewerten, andererseits können sie diese zugleich auch einschränken.

In der Begriffsgeschichte der europäischen Tradition unterscheidet man mindestens drei verschiedene Verständnisse von Freiheit: eines, das sich auf Aristoteles und die Antike bezieht, eines, das an Immanuel Kant und den aufklärerischen Diskussionsbereich anschließt und eines, das an die Phänomenologie des 20. Jahrhunderts, z.B. mit Martin Heidegger (Heidegger 2006) oder Maurice Merleau-Ponty (Merlau-Ponty 1945/1966), anschließt.

Erstens: Geht man bis zur griechischen Antike zurück, so gehört die Freiheit zunächst in den Zusammenhang der Politik und sofern die Politik als die Sphäre des Handelns verstanden wurde, konnte der Begriff dann auch zentral für die Bestimmung des menschlichen Handelns und die Frage nach seiner Möglichkeit werden (Figal 2000: 314). Freiheit ist im Zusammenhang der Politik in der Antike gleichbedeutend mit der Fähigkeit und dem Recht des Bürgers, an Entscheidungen, die das Gemeinwohl betreffen, teilzunehmen. Aristotelisch verstanden ist politische Freiheit ein Fall von Handlungsfreiheit. Wie schwierig die persönliche und die über demokratische Instanzen vertretene Handlungsfreiheit in Bezug auf den Schutz von Daten zu gewährleisten ist, haben die obigen Beispiele der Datennutzung aus dem Finanzbereich, dem Kulturbereich etc. gezeigt. Es ist bereits heute, aber in Zukunft sicher noch unter verschärfteren Bedingungen danach zu fragen, inwiefern hier Religionsgemeinschaften sowie Theologien dazu beitragen, dass die Handlungsfähigkeit von politischen Instanzen in Hinblick auf Big Data gestärkt wird. Sofern sich konkret evangelische Kirchen und Theologien einem öffentlichen Auftrag zur Gestaltung des Gemeinwesens verpflichtet sehen, müssen sie hier – am besten gemeinsam mit weiteren zivilen Initiativen - politische Schritte unternehmen, die den ungehinderten Zugriff auf beispielsweise persönliche Daten stoppen. Evangelische Kirchen sollten sich in ihren verschiedenen Organisationsformen lokal, regional sowie global mit bereits bestehenden Initiativen zum Datenschutz vernetzen, um selbst besser informiert zu sein und zugleich die eigenen politischen Einflusssphären mit diesen Netzwerken zu teilen (vgl. Nord 2013).

Bereits Aristoteles wendete die Freiheit nicht allein auf äußere Handlungsvollzüge an, sondern thematisierte auch das Vermögen, unabhängig von äußeren Einwirkungen zwischen verschiedenen Handlungsmöglichkeiten zu wählen und sich auf eine von ihnen festzulegen. Er bereitete insofern schon einen Begriff von Willensfreiheit vor, der dann bei Immanuel Kant zur vollen Entfaltung kommt:

So hat I. Kant die Freiheit darin sehen können, dass der Wille den naturgesetzlichen Bestimmungen nicht unterliegt, sondern durch Selbstgesetzgebung (Autonomie) charakterisiert ist. Freiheit betrifft nur noch den willentlichen Entschluss, nicht mehr das Handeln. (ebd.)

Die so genannte innere Freiheit, die die Souveränität oder Autonomie des Individuums über bestimmte äußere Zwänge zum Gegenstand hat, ist für Big Data ebenfalls von hoher Relevanz. Schirrmacher z. B. entfaltet auf vielen Seiten seines Buches Payback, wie und dass Menschen sich der Sehnsucht, permanent online zu sein, hingeben und wie viel Kraft es sie kostet, sich selbst zu kontrollieren, so dass sie z. B. nicht dauernd neuste Nachrichten, Emails etc. abrufen. Diese Selbstkontrolle aufrechtzuerhalten führe letztlich zu Burnout-Phänomenen. Innere Freiheit hingegen findet sich dort, wo Menschen in relativer Unabhängigkeit von permanentem Respons leben und ohne Selbstkontrollmechanismen sozusagen souverän mit ihren Kommunikationsmöglichkeiten umgehen können. Im Hinblick auf die Fitness-Uhr kann dies auch heißen, dass man sich eine solche anschafft, aber eben medienkompetent mit ihr umgeht. Es gehört zum Verständnis des Menschen als Ebenbild Gottes, dass Freiheit zu seiner Integrität gehört. Wie beschädigt das Freiheitsgefühl auch immer sein mag und wie sehr es der Restituierung bedarf, so gehört es doch zur Identität eines Menschen, sich über Freiheit vor allem in Polarität zu Abhängigkeit auseinanderzusetzen. Dabei spielt der Wille des Menschen, der häufig genug innerhalb der evangelischen Theologie allein als sündig verstanden wurde, eine wichtige Rolle. Es ist gerade das Erlebnis, frei zu sein darin zu erfahren, dass man gemäß des eigenen Willens entscheiden kann. Hier also erhält die Theologie durch die Big Data-Diskussion durchaus einen Impuls, sich kritisch mit der eigenen Traditionsgeschichte auseinanderzusetzen  und die Willensfreiheit höher zu respektieren (zur praktisch-theologischen Erörterung der Willensfreiheit vgl. Engemann 2006). Gerade in Bezug auf die Immersionsgrade von computergestützten Spielen zeigt sich bereits heute bei Jugendlichen, wie sehr sie zum Teil gegen ihren eigenen Willen, wie sie selbst sagen, länger spielen und emotional enger mit diesen Spielen verbunden sind, als sie dies selbst für gut halten. In diesem Zusammenhang kann ein christlich motiviertes Freiheitsverständnis die Rede von Religion als Weltabstand ›einspielen‹ (vgl. Luther 1992). Freilich wird sogleich in diesem Kontext klar, dass zu dieser Rede von der Religion als Weltabstand auch eine medienpädagogisch reflektierte Haltung nötig wird, die diesem kritischen Impuls überhaupt zur Realisierung verhelfen kann. Es geht dann bereits nicht mehr um ein Verständnis von Freiheit im absoluten Sinne, sondern vielmehr darum, wie ›Freiheit von etwas‹ realisiert werden kann.

Dieses Verständnis leitet über zum dritten Freiheitsverständnis, wie es z.B. bei Martin Heidegger (Heidegger 2006) in seiner Schrift »Sein und Zeit« als die Offenheit des ›In-der-Welt-seins‹ zu finden ist. Freiheit in diesem Sinne ist der Freiraum eines Daseins in Möglichkeiten, zu dem immer auch die sich für das mögliche Handeln anbietenden Dinge gehören. Entsprechend liegt die Unfreiheit nicht in den Vorprägungen und Festlegungen einer naturgesetzlich konzipierten Welt, sondern darin, dass man die Offenheit der Welt und das Möglichsein des Daseins nicht wahrhaben will und sich in die vermeintlich sicheren Orientierungshilfen eines durch Meinungen und Überzeugungen vorgeprägten Lebens flüchtet. Freiheit ist die Erschlossenheit menschlichen Daseins, die Zukunftsfähigkeit, die sich in der Offenheit des ›In-der-Welt-seins‹ zeigt (s. a. Nord 2008, Nord/Luthe 2014).

Heidegger und die Phänomenologie schließen dabei an Traditionen an, die auch explizit mit der Rede von Gott verbunden sind. So wird das Freiheitsverständnis und die Ausdrucksweise, dass Freiheit die Erschlossenheit menschlichen Daseins ist, in zweifacher Weise im Blick auf Medien interessant. Zum einen geht es darum, Freiheit als Experimentierraum wahrzunehmen und insofern auch Big Data nicht als eine unveränderbare Gegebenheit hinzunehmen, sondern als eine von Menschen geschaffene Struktur, die sich selbstständig zu machen droht und bereits selbstständig gemacht hat, dennoch aber keine allumfassende Macht beansprucht und beanspruchen kann. Bereits aus christlicher Perspektive bleibt die Differenz zu benennen, dass Freiheit eine Gabe Gottes ist; insofern kommt sie dem Menschen immer zu und befähigt ihn dazu, technische Errungenschaften verantwortlich mitzugestalten.

Zum anderen liegt die Faszination mediatisierter Welten, auch mit Big Data, darin, dass hier Möglichkeiten zur Bewahrung der Schöpfung liegen. Sie zu nutzen, heißt an der Big Data-Diskussion nicht in einem dämonisierenden Sinne teilzunehmen, sondern immer wieder die Möglichkeiten zu einem lebensdienlichen Gebrauch von Mediatisierung zu testen. Hierzu liefert ein Freiheitsverständnis die Begründung, das in der Phänomenologie auffindbar ist, aber bereits zuvor theologisch diskutiert wurde. Bei Sören Kierkegaard (Kierkegaard 2006) z. B. ist in Der Begriff Angst zu lesen, dass Gott die Wirklichkeit des Möglichen ist. Ein Freiheitsverständnis, das sich auf die christliche Tradition beruft, kann von Freiheit nicht so sprechen, dass man sie hat oder eben nicht hat. Es geht vielmehr darum, die Freiheit des Menschen zu erschließen. In Bezug auf den christlichen Gottesglauben heißt dies, dass Menschen zur Freiheit berufen sind, Gottes Wirklichkeit für möglich zu halten und sie als Experimentierraum für die eigene Lebensführung zu erschließen. In Zeiten von Big Data bedeutet dies, die Ambivalenz der Macht, die diese Daten haben, immer wieder deutlich zu machen. Dies gilt im transnationalen Raum ebenso wie im persönlichen Raum. So ist schließlich zu resümieren, dass ein christliches Verständnis von Freiheit auch dazu anleitet, Abschied von eindeutigen Positionen hinsichtlich der Neuen Medien zu nehmen. Es gilt den »Schwindel der Freiheit« auszuhalten, den Big Data hervorruft, ohne ihn stillzustellen in Routinen, die Freiheitsverluste unsichtbar machen, und ohne in eine kulturpessimistische Haltung zu verfallen, die die Welt von Big Data durchkontrolliert sieht, in einer Brave New World 3.0 hoffnungslos gefangen. Allerdings erfordert dies, dass man berechenbare Prognosen und Analyseinstrumente sowie ihre Entscheidungstools angemessen einzuschätzen lernt und bisweilen gegen die Macht ihrer Bedeutung Einspruch erhebt. Christinnen und Christen sind dabei längst nicht allein, sondern können sich vielfältig vernetzen, um ein wahrnehmbares Gewicht in der glokalen Diskussion um Big Data zu erhalten. »Ihr seid zur Freiheit berufen« (Gal. 5, 13): Dieses Wort von Paulus unterstreicht, wie sehr die Freiheit eine ist, für die gestritten und mit der experimentiert werden muss, damit Menschen sie erfahren.

Zu den Autoren

 

Ilona Nord ist seit 2015 Inhaberin des Lehrstuhls für Evangelische Theologie mit dem Schwerpunkt Religionspädagogik an der Universität Würzburg. Zu ihren Forschungsschwerpunkten zählen Religion und Religiosität im Kontext medialer Transformationsprozesse der Gegenwart sowie die Digitalisierung des Religionsunterrichts.

Jens Palkowitsch-Kühl ist Dekanatsjugendreferent im Dekanat Aschaffenburg und wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Evangelische Theologie und Religionspädagogik der Universität Würzburg. Er forscht und lehrt vor allem zu den Themen Religiöse (Medien-)Sozialisation und Medienbildung.

Literatur

 

Allison, Michael (2015): »Cortana also predicted the winners of the Eurovision song contest«. <Online> [Zugriff 03.12.2019]

AOK (o. J.): »AOK-Gesundheitskonto«. <Online> [Zugriff 03.12.2019]

Ehrenmüller-Jensen, Markus (2015): »Big Data - Microsoft Analytics Platform System« <Online> [Zugriff 03.12.2019]

Engemann, Wilfried (2006): »Aneignung der Freiheit. Lebenskunst und Willensarbeit in der Seelsorge« WEGE ZUM MENSCHEN 58/1, 28-48.

EUR-Lex (2009): »Richtlinie 2009/136/EG«. <Online> [Zugriff 03.12.2019]

Figal, Günter (2000): »Freiheit (philosophisch)«. In Religion in Geschichte und Gegenwart. 4. Auflage, Band 3. Tübingen: Mohr Siebeck. 313-315.

Garmin (o. J.): »Garmin Live Traffic«. <Online> [Zugriff 03.12.2019]

Heidegger, Martin (2006): Sein und Zeit. 19. Auflage. Niemeyer, Tübingen.

Heuer, Steffan (2013): Kleine Daten, große Wirkung. Düsseldorf: lfm. <Online> [Zugriff 03.12.2019]

HUK (2020): Smarte Lösungen für Ihre Kfz-Versicherung – Telematik-Tarife mit Sparpotenzial. <Online>  [Zugriff 17.01.2020]

Immoscout24 (2017): Bewertung2Go. <Online> [Zugriff 17.01.2020]

Jacobson, Ralph (2013): »2.5 quintillion bytes of data created every day. How does CPG & Retail manage it?« <Online> [Zugriff 03.12.2019]

Kierkegaard, Søren (2006): Der Begriff Angst. Wiesbaden: Marix.

Krempl, Florian (2015): »Merkel auf dem IT-Gipfel: Datenschutz darf Big Data nicht verhindern«. <Online> [Zugriff 03.12.2019]

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