Materielle Gegenpraktiken zu Big Data
Widerständige Metaphern und Netzwerke
Keywords:
Big Data, New Media, Kunst, Aktivismus, Code, Tools, Queer, Metaphern, Technologie, NetzwerkeAbstract
Big Data-Technologien werden eingesetzt, um große Datenmengen zu generieren, in ihnen Muster zu erkennen und quantitativ begründete Ergebnisse hervorzubringen. Dabei beruhen Big Data-Algorithmen nicht nur auf Identität als statisch, heteronormativ und rassifiziert, sondern strukturieren Identitäten nach diesen Parametern.
Die Blindheit dieser Algorithmen gegenüber verketteten und wechselnden Pseudoidentitäten nutzen aktivistische Coder*innen, um widerständige Technologien und Metaphern jenseits von Sichtbarkeit und Statik zu entwickeln. Sie tauschen IPs, verunreinigen Datensätze und entziehen sich dem indexierten Internet. Durch Blockchain-Technologie verketten sie verifizierte verschlüsselte Datensätze und implementieren Dezentralisierung und Anonymisierung als Grundwerte für alternative Handels- und Netzstrukturen. Diese fortlaufenden Entwicklungen und Performances bedrohen Big Data gestützte Regierungsformen und entziehen ihnen in digitalen Räumen ihre Reglementierungsmechanismen wie die datengestützte Kriminalisierung von spezifischen Akteuren.
Während privilegierte User*innen Zugriff auf alternative Technologien haben, nimmt die von Begehren nach Kontrolle und Linearität gesteuerte Massenüberwachung, aus der sich Big Data speist und die durch Big Data-Algorithmen verstärkt wird, zu. Besorgniserregend sind versuchte Gleichschaltungen von menschlichen Körpern und deren digitalen Performances: Verifizierungs- und Identifizierungsprozesse werden ohne die Zustimmung von Bürger*innen mit Fingerabdrucks- und Gesichtserkennungssoftware verzahnt. Selbst wenn Aktivist*innen physische Vollverschleierung als widerständige Taktik in öffentlichen Räumen ernst nehmen würden, ist sie in vielen Staaten strafbar. Aktivistische Coder*innen stehen vor inhärent queeren Fragen: Wie löse ich (m)einen Körper von den ihm zugeschriebenen Signifikanten? Können Körper sich, durch die online von aktivistischen Coder*innen erprobten Praktiken, als intelligente Materialien von soziokulturellen Zuschreibungen und algorithmischen Projektionen emanzipieren?
Ich (Visuelle Kommunikation, Kunsthochschule Kassel, MA) zeige Beispiele widerständiger (Code-)Praktiken und diskutiere Möglichkeiten für Körper, widerständig zu agieren.
References
Blas, Zach. Escaping the face: Biometric facial recognition and the facial weaponization suite. Journal of the New Media Caucus 9(2). ISSN 1942-017X.
Cryptocat. https://crypto.cat (Zugegriffen: 09.09.2018)
Fifield, D., C. Lan, R. Hynes, P. Wegmann und V. Paxson. 2015. Blocking-resistant communication through domain fronting. Proceedings on Privacy Enhancing Technologies 2015 (2):1–19.
Haraway, Donna. 2008. Companion species, mis-recognition, and queer worlding. In Queering the non/human, Hrsg. Noreen Giffney und Myra J. Hird, xxiii–xxvi. Aldershot: Ashgate Publishing.
Huntemann, Röder, und Isabel Paehr. 2016. DataDataData. Video in der Ausstellung Privacy Arena. Interim Kassel.
Meiners, Jasper und Isabel Paehr. 2016. Webcamera Obscura. In The 3D Addivist Cookbook, Hrsg. Morehshin Allahyari und Daniel Rourke, http://www.morehshin.com/3d_additivist_cookbook/.
Noble, Safiya Umoja. 2018. Algorithms of oppression: How search engines reinforce racism. New York: NYU Press.
Signal. https://signal.org/blog/looking-back-on-the-front/ (Zugegriffen: 09.09.2018)
Sweeney L. Discrimination in Online Ad Delivery. Communications of the ACM 56(5):44–54.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Beiträge im Verhandlungsband des 39. Kongresses der Deutschen Gesellschaft für Soziologie werden unter der Creative Commons Lizenz "Namensnennung-Nicht kommerziell 4.0 International (CC BY-NC 4.0)" veröffentlicht.
Dritte dürfen die Beiträge:
-
Teilen: in jedwedem Format oder Medium vervielfältigen und weiterverbreiten
-
Bearbeiten: remixen, verändern und darauf aufbauen
unter folgenden Bedinungen:
-
Namensnennung: Dritte müssen angemessene Urheber- und Rechteangaben machen, einen Link zur Lizenz beifügen und angeben, ob Änderungen vorgenommen wurden
-
Nicht kommerziell: Dritte dürfen das Material nicht für kommerzielle Zwecke nutzen