Das defizitäre Wissen der Digitalisierung
Daten, Algorithmen und Kapitalismus
In aller Munde: die Digitalisierung
→ direkt zum Download des Beitrags als PDF.
Obwohl der Digitalisierungsbegriff der Informationstechnologie entstammt, wo er schlicht das Umwandeln von analoge in digitale Daten-Formate meint, wird Digitalisierung als einer, wenn nicht gar ›der‹ Megatrend unserer Zeit ausgerufen: Während in den 1970er und 1980er Jahren ›Automatisierung‹ und ›Roboterisierung‹, in den 1990er Jahren ›Computerisierung‹ die Schlagworte der Stunde waren, scheint die Gegenwart maßgeblich davon gekennzeichnet zu sein, dass Bits und Bytes in alle gesellschaftlichen Bereiche vor- und eindringen. Innerhalb kürzester Zeit zeigt eine Literaturrecherche in gängigen Datenbanken an, dass mit Anbeginn der 2010er-Jahre und dem Hype um die Industrie 4.0 sowohl die Forschungsliteratur als auch die entsprechenden Beiträge in Tages- und Wochenzeitungen stetig anwachsen und mittlerweile einen schier nicht zu überblickenden Umfang erreicht haben. Die Debatte hat sich derart auf verschiedene Fragen zur Kultur der Algorithmen, zur »Datengesellschaft« / »Gesellschaft der Daten« oder zum Einsatz digitaler Technologien innerhalb der Wissenschaften spezialisiert, dass sich die verschiedenen kulturphilosophischen, sozialtheoretischen oder methodologischen Schwerpunktsetzungen kaum noch in einer einzigen Perspektive gemeinsam diskutieren lassen.
Dass Digitalisierung als zentrales Merkmal sozialen Wandels verstanden wird, der Begriff der Digitalisierung seine Vorhänger ablöst und zum sozialwissenschaftlichen Schlüsselinstrument der Zeitdiagnose gerät, mag mit etwas Abstand zum Phänomen jedoch irritieren, werden doch bereits seit den 1940er-Jahren Arbeitsprozesse und Speichermedien der Industrie sowie von Banken, Geheimdiensten, Krankenhäusern oder Fotoapparaten digitalisiert. Das Vorhaben, sich darüber zu verständigen, wodurch sich die digitalisierte Gegenwart gerade von vorherigen geschichtlichen Phasen abhebt, muss über den qualitativen Unterschied, den der Transformationsprozess mit sich führt, aufzuklären vermögen. Im Folgenden lasse ich mich von der Annahme leiten, dass Daten den Kern der Digitalisierung bilden und sich durch die Betrachtung, wie diese generiert und genutzt werden, historische Gemeinsamkeiten und Differenzen zur Vergangenheit herauskristallisieren lassen. Trotz aller politischen, ökonomischen oder psychologisch-emotionalen Facetten, die sich an jenem Prozess diskutieren lassen – es sind zuvorderst Daten, die von digitalen Technologien verarbeitet und produziert werden und die nachgelagert Effekte für Politik, Wirtschaft und Individuen zeitigen. Will man zugleich die paradoxen Folgen der Anwendung digitaler Technologien kritisch kommentieren, ist es notwendig, den Digitalisierungsprozess in einem Zusammenhang mit dem gegenwärtigen Kapitalismus zu betrachten.
Was ist Digitalisierung? Von Daten, Algorithmen und dem Wissen von der Welt
Die Basis der Digitalisierung sind Daten. Daten sind Zahlenwerte, die sich aus Verfahren des Beobachtens oder Messen ergeben. Um Informationen, Wissen oder Bedeutungen zu generieren, müssen Daten aggregiert, d.h. angehäuft und miteinander in Beziehung gesetzt werden. Lediglich eine Liste von Schulnoten erzeugt keinen Erkenntnisgewinn. Erst deren Korrelation mit anderen Daten wie Namen, Geschlecht oder familiärem Hintergrund ermöglicht, bspw. Zusammenhänge zwischen individuellen Leistungen und dem Bildungshintergrund zu formulieren, um Programme zur Förderung soziale benachteiligter Gruppen zu formulieren. Daten führen somit zu Datenbeständen, sogenannten Small Data. Getragen wird das Vorgehen, soziale Zusammenhänge in zahlenbasierte Ordnungen zu überführen, von verschiedenen Annahmen: Daten seien eine universelle, nicht von Kultur oder Geschichte verzerrte Sprache der Erkenntnis, die die uns umgebende Welt objektiv abzubilden vermag. Dass Daten selbst bereits einer Kultur entstammen und nur innerhalb dieser Sinn ergeben, wird gern übersehen: Die Datenabfrage nach männlichen und weiblichen Schulabsolventen*innen basiert auf einer historisch-kulturellen (gegenwärtig gelockerten) Geschlechterunterscheidung. Der Blick der Forschenden in den Kalender, die sich vergewissern, den Forschungsantrag fristgerecht einzureichen, muss erkennen, ob es sich beim anvisierten Datum um ein US-amerikanisches (11/12/2022) oder deutsches (12.11.2022) Darstellungsformat handelt. Ohne dieses kulturelle Wissen liefen sie Gefahr, den Antrag einen knappen Monat verspätet einzureichen.
Werden die Datenbestände derart divers, gewaltig und zugleich unstrukturiert und permanent aktualisierbar, dass sie mittels etablierter statistischer Methoden nicht mehr verarbeitet werden können, wird von Big Data gesprochen. In digitalisierten Gesellschaften speisen sich Big Data nicht allein aus den üblichen Statistiken, sondern darüber hinaus aus der Nutzung digitaler, teils miteinander kommunizierender Geräte und entsprechender Online-Dienste. Eine Vielzahl smarter Tools oder Wearables wie Smart Watches übermitteln das Maß an sportlicher Aktivität, fragen aber auch Daten zu sozialen Kontakten und der emotionalen Ausgeglichenheit ab. Diese Angaben werden der Krankenversicherung übermittelt. Die Klicks in sozialen Medien und auf besuchten Webseiten lassen sich durch Cookies und Tracking verfolgen und können auf diese Weise Kaufverhalten dokumentieren. Unzählige Apps des Smart Phones übertragen fortwährend dessen jeweiligen Standort, um Bewegungsprofile erstellen zu können. Auf sozialen Plattformen (bspw. Uber, Amazon oder Airbnb) ist es möglich, sich gegenseitig zu bewerten, um zuvor nicht verbuchte Qualitätsunterschiede sichtbar zu machen. Zur Durchdringung dieser so generierten exorbitanten Datenmengen bedarf es enormer Rechenleistung sowie spezifischer mathematischer Prozesse. Erst mit der Etablierung der Kybernetik Mitte des 20. Jahrhunderts sowie der zunehmenden Leistung von Hochleistungsrechnern seit der letzten Jahrtausendwende besteht die Möglichkeit, Big Data mittels statistischer Modelle und Verfahren der Mustererkennung auszuwerten. Diese Verfahren und Modelle nutzen die in den 1920er-Jahren erstmals auf Schaltkreisen implementierten Algorithmen, die (in der Sprache der Mathematik formulierte) Rechenvorgänge vollziehen: Ausgehend von einer Dateneingabe und vorgegebener Verrechnungsregel ver- und bearbeiten Algorithmen Big Data im Rahmen automatisierter Prozesse. Inwiefern diese Regeln sozial und kulturell geprägt sind, zeigen die rassistischen Stereotypen, die digitale Routenplaner nutzen, um sogenannte Ghettos umfahren zu können. Ebenso wenig ist die Erfassung von Daten neutral, da sie u.a. genderpolitischen Vorentscheidungen folgt.
Nun ist mit der Möglichkeit, Big Data auszuwerten, eine weitere Hoffnung auf Erkenntnis verbunden, insofern angenommen wird, dass Big Data ein Wissen über soziale Trends und Muster generieren können, die in Small Data noch gar nicht sichtbar sind. Aufgrund dieser Hoffnung hat die digitale Generierung von Big Data und die Anwendung von Algorithmen in der Politik, der Arbeitswelt, der Wirtschaft und der Wissenschaft enorm zugenommen. Die je eigenen Bereiche werden datenmäßig erfasst, um ihnen ihre geheimen Mechanismen und Funktionen zu entlocken und um mit ihnen rechnen zu können. Indem nämlich die jeweiligen Interessensfelder in Datenformate übersetzt werden, können sie und technologische Prozesse auf Hochleistungsrechnern umfassend miteinander gekoppelt werden. So sollen Verhaltensmuster abgebildet, Diagnosen erstellt, Wahlverhalten vorhergesagt oder Produktionsprozesse optimiert werden. Der Kern des Digitalisierungsprozesses bleibt jedoch unberücksichtigt, wird die digitale Selbstbeschreibung von Gesellschaft(en) lediglich als Verdopplung der Welt charakterisiert, die ihre Komplexität auf binäre Codes reduziert, sie archivbar sowie mehrfach vernetz- und kombinierbar gestaltet; so die Studien der renommierten Soziologen Dirk Baeckert und Armin Nassehi, wobei insbesondere letzterer den Digitalisierungsprozess lediglich als ein gesellschaftliches System neben anderen versteht, aufgrund dessen Gesellschaft mittels entsprechender Technologien abgebildet wird. In Anbetracht der Vielzahl sozialer, bereits digital erfasster Bereiche, ist es plausibler, Digitalisierung zum einen als allumfassende Transformation zu verstehen, die zum anderen die Art und Weise fundamental ändert, wie Gesellschaft insgesamt wahrgenommen, dargestellt und hervorgebracht wird: zunehmend in Form von digital generierten Daten. Der Kern der Digitalisierung bildet somit nicht lediglich ein stetiges Anwachsen des gesellschaftlichen Datenvolumens, sondern eine neue Daten-Realität. Denn die von Algorithmen produzierten Resultate sind als Bestandteil des Wissens über Gesellschaft zu verstehen und erzeugen Verbindlichkeiten im Umgang mit ihr. Darüber hinaus gilt es, sich bewusst zu machen, dass besagte Daten-Realität wesentlich durch Rangordnungen strukturiert ist, insofern Daten Zahlenwerte liefern: 100 Follower*innen sind mehr als 10, ein Foto mit einem enorm positiven Feedback, das in Likes verrechnet wird, firmiert in der Social Media-Hierarchie auf dem Sieger*innepodest. Digitalisierung ist daher als technologische Möglichkeit zu begreifen, eine bestimmte soziale Hierarchie zu modellieren, zu analysieren und gesellschaftliche Erwartungen sowie Entscheidungs- und Handlungsperspektiven zu produzieren. Historische Schlaglichter ermöglichen, neben diesen Neuerungen und Unterschieden geschichtliche Gemeinsamkeit zu skizzieren, das Alte im Neuen zu erkennen und die Frage zu beantworten, ob Digitalisierung ausschließlich durch die ihr inhärenten Motive angetrieben wird, sie also nur Selbstzweck ist.
Historische Wurzeln: der Staat und der Handelskapitalismus als Datentreiber
Um sich gegenüber lokalen Machtzentren durchzusetzen, Steuergelder zwecks militärischer Aufrüstung zu akquirieren und den Weg von einer agrarischen zu einer frühindustriellen Gesellschaft zu bahnen, nutzte der sich etablierende preußische Staat insbesondere Instrumente, die vergleichbare Daten über Namen, Familienstand, Geschlecht oder zu handelnde Waren liefern sollten. Dies verlangte eine enorme Anstrengung, waren doch fixe Familiennamen noch unüblich, einheitliche Maße für Längen und Gewicht noch nicht verbindlich festgelegt, die Mentalität, Teil eines familiären Zusammenhangs zu sein, nicht umfassend ausgebildet. Das Unterfangen, statistisch auswertbare Daten zu generieren, wurde daraufhin mit der Bildung von Nationalstaaten, moderner Sozialwissenschaft und rational verfahrender Bürokratie zu einem flächendeckenden, im einstigen Preußen seinen Ausgang nehmenden Projekt. Denn gerade die Moderne zeichnet sich durch ein intensives Bestreben aus, soziale Ordnung zu etablieren und zu stabilisieren, um Handlungs- und Erwartungssicherheit zu gewährleisten. Daten helfen dabei. Sich durch Zahlen in der Welt zu orientieren und für das eigene Handeln Legitimation zu verschaffen, grundlegend die Welt zu quantifizieren, kann daher als eine für moderne Staaten typische Haltung bei diesem Unterfangen begriffen werden.
Doch trotz seiner Überwachungsimperative ist der Staat gegenwärtig nicht der zentrale Akteur, der den Digitalisierungsprozess bestimmt – es ist der Kapitalismus, der dafür maßgeblich ist. Es lohnt daher, die Entstehung des Handelskapitalismus in den Fokus zu rücken, bringt doch die Ausweitung und Intensivierung wirtschaftlichen Handelns im Spätmittelalter einen fundamentalen Wandel mit sich. Der sich entwickelnde Handelskapitalismus verleiht dem Privateigentum an Produktionsmitteln und Waren gegenüber dem Besitz an Grund und Boden zunehmend mehr Bedeutung. Um effizienter handeln zu können, wird das Münzgeld eingeführt. Dass der Austausch von Gütern übers Geld geregelt wird, nötigt dazu, zu zählen: Waren, Werte und Münzen, und ermöglicht, alles mit- und gegeneinander zu verrechnen. Zugleich etabliert sich in kleinen Betrieben und im Handel die doppelte Buchführung. Buchführung bezeichnet die umfassende, zeitlich exakt sortierte Aufzeichnung aller Geschäftsvorgänge eines Unternehmens und stellt ein komplexes System an Verrechnungen dar.
Wird die Schulung dieser Rechenfähigkeiten als Herausforderung und (rückblickend) als kollektiver Lernprozess verstanden, dann lässt sich dieser Lernprozess als Voraussetzung verstehen, nicht allein innerhalb des handelskapitalistischen Systems kalkulierend zu agieren, sondern darüber hinaus die Natur und letztendlich alles und jeden zu berechnen. Einflüsse dieser gesamtgesellschaftlichen mathematischen Bildung lassen sich bis in die politische Philosophie und die gegenwärtigen Sozialwissenschaften nachvollziehen. Stieß die naturwissenschaftliche Revolution der Neuzeit von Galileo über Descartes bis zu Newton den Prozess an, die natürliche Welt in einzelne, qualitätslose Einheiten zu scheiden, sie innerhalb funktionaler Zusammenhänge abzubilden und diese mathematisch zu beschreiben, so zeigt sich Thomas Hobbes davon sehr beeindruckt. ›More geometrico‹ ist sein Appell, der dazu aufruft, sich bei der Analyse und Rechtfertigung von Staaten an der hochgradig artifiziellen Geometrie, die die Welt mittels formaler Konstrukte abzubilden sucht, zu orientieren. Dieser Ruf halt bis in die Gegenwart nach, in der sich die empirisch-analytische Soziologie als »Akademie für Soziologie« formiert und von anderen Formen der Soziologie abspaltet, um ein daten- und variablenbasiertes Fundament der Erkenntnis bewahren zu können. Gerade unter dem Legitimationsdruck, eindeutige Ergebnisse zu produzieren, wird dabei versucht, die eigene Theorie und Forschung auf naturwissenschaftliche Grundlagen zu stellen.
Die Wurzeln der Digitalisierung lassen sich somit sowohl auf die im Handelskapitalismus angestoßenen mathematischen Erschließung und Bearbeitung der Welt als auch auf die statistische Erfassung der Gesellschaft im Zuge der Bildung moderner Staaten zurückführen, zwei Herrschaftsprojekte, von denen insbesondere ersteres ihre Nuancen und Facetten prägt. Um zu verstehen, inwiefern sich Digitalisierung als Treiber kapitalistischer (Selbst-)Verwertungsprozesse verstehen lässt, so meine nun verfolgte These, ist zunächst der Übergang von Fordismus zu Postfordismus kurz in Erinnerung zu rufen. Die Phase des Fordismus, die Anfang des 20. Jahrhunderts beginnt und in den 1970er-Jahren endet, bezeichnet zunächst eine Form industrieller, tayloristischer Warenproduktion, bezieht sich darüber hinaus jedoch ebenfalls auf die Struktur des Güter- und Konsummarktes sowie auf eine dominierende Logik des sozialen Ausgleichs ohne grundlegende kapitalistische Eigentumsformen und patriarchale Hierarchien infrage zu stellen. Eine standardisierte Massenproduktion und -konsumtion von Gütern wird im Fordismus mit Hilfe hoch spezialisierter, monofunktionaler Maschinen und in Form von Fließbandfertigung gewährleistet. Vollzeit-Anstellungen in Unternehmen bestehen oftmals ein Leben lang für den zumeist männlichen Familienernährer. Die Reproduktions- und Care-Arbeit daheim übernehmen in der Regel Frauen. Wirtschaftliche und soziale Organisationen und Institutionen sind arbeitsteilig, hierarchisch und entlang klarer Befehlsketten strukturiert und an der »Logik des Allgemeinen«, sprich an allgemein verbindlichen Normen und Standards orientiert. Subjektivität, d.h. individuelle Eigenheiten, gar Spleene werden in dieser Organisation von Arbeit und Gesellschaft meist als Störfaktor wahrgenommen.
Aufgrund der zweiten Ölpreiskrise, die eine Stagflation in den Industrieländern hervorruft, werden ab den 1980er-Jahren, spätestens ab dem Ende der 1990er-Jahren in vielen Ländern Arbeits- und Finanzmärkte dereguliert und liberalisiert, öffentliche Leistungen und Institutionen privatisiert, der Sozialstaat abgebaut, eine kompromisslose Finanzpolitik der Austerität verfolgt, neue Absatzmärkte durch die Schaffung von Wettbewerb um verknappte Ressourcen generiert und entsprechend flexible Formen von Subjektivität und Lebensverhältnissen motiviert. An die Stelle staatlicher Wohlfahrt und sozialer Fürsorge treten Eigenverantwortung und Aktivierung von Potentialen, Klassenkonflikte werden zu Konflikten zwischen einzelnen Konkurrierenden umgedeutet, so dass die Individuen angehalten sind, als »unternehmerisches Selbst« zu agieren. Damit ist der Boden für den passgenauen Einsatz digitaler Technologien bereitet, die wiederum ein funktionales Element des Kapitalismus darstellen. Denn im Rahmen des postfordistischen Akkumulationsregimes benötigt das kapitalistische System eine Vielzahl an Informationen über die geheimen Wünsche potentieller Kund*innen sowie über die Effektivität und Effizient nicht allein der (post-)industriellen Arbeitsabläufe, sondern ebenfalls des universitären Bildungswesens, der öffentlichen Verwaltung, generell der öffentlichen Leistungen, der Bedürfnisse und individuellen Fähigkeiten der Einzelnen etc., also über all jene Institutionen, Organisationen und Individuen, die der kapitalistischen Verwertungslogik unterworfen werden sollen. Die Bewertungsschemata sind dabei datenbasiert und folgen einer Logik der Hierarchie: Noten, Evaluationen, Rankings. Da digitale Technologien soziale Bereiche quantifizieren, die Sichtbarkeit von Leistung, Singularität und zugleich Vergleichbarkeit und Rangbildung generieren, Gesellschaft auf diesem Wege strukturieren, ermöglichen sie, den Kapitalismus in bisher unerschlossene soziale und persönliche Bereiche auszuweiten, indem diese entsprechend kapitalistischer Konkurrenz- und Verwertungslogik umgestaltet werden. Institutionen und Individuen können gerade aufgrund des Einsatzes digitaler Technologien effektiver in Konkurrenz um Güter, Ressourcen oder Dienstleistungen treten, da diese Technologien sie in Datenform erfassen und vergleichen, wodurch sich wiederum die gesamtgesellschaftliche Konkurrenz intensiviert. Die Verwendung digitaler Technologie ist daher nicht neutral, sondern sie entspricht den spezifischen Interessen der historischen Entwicklungsstufe des Kapitalismus: Der Handelskapitalismus hatte einst die Vermessung der Welt angestoßen und benötigt im Postfordismus digitale Technologien. Hier stehen somit nicht primär die ökonomischen Machtzentren im Fokus, in denen sich multinationale Konzerne der Informations- und Kommunikationstechnologie sowie der Plattformökonomie (wie Amazon und Facebook oder Baidu, Alibaba und Tencent) tummeln. Hier steht vielmehr ein Meta-Prozess zur Kritik, der die Gesellschaft auf diesem Wege umkrempelt und zugleich neue Wertschöpfungsketten erzeugt. Die kollektiven und individuellen Folgen davon sind verheerend.
Subjekt und Arbeit: die digitalisierte Selbst- und Fremd-Kontrolle
Zur zunehmenden Ausweitung von Leistungsprinzip und Konkurrenzmechanismen im Postfordismus tritt ein spezifischer Modus der Vergesellschaftung hinzu, dessen Verständnis zunächst einen Blick in die Arbeitswelt der Netzwerkgesellschaft erfordert. Innerhalb dieser werden seit dem Ende der 1970er-Jahre Arbeitsverhältnisse zunehmend befristet und flexibel gestaltet, um den Marktanforderungen gerecht werden zu können. Die Massenproduktion des Fordismus wird von einer flexiblen Produktion in kleinen Serien abgelöst. So entstehen Berufe mit spezifischeren Anforderungen sowie dynamischeren Tätigkeitsfeldern und flexibilisierbaren Arbeitszeiten, was von den Angestellten durchaus begrüßt wird. Zugleich erlangen Forschung und Entwicklung in Unternehmen einen größeren Stellenwert. Die projektbasierte, hoch spezialisierte Wissensökonomie wird auf diesem Wege zum einflussreichen Faktor von Volkswirtschaften, die in Netzwerken organisierte Klasse der hochqualifizierten Akademiker*innen zur treibenden Kraft der Mehrwertgenerierung. Der Stellenwert der je eigenen individuellen Kompetenzen und Fähigkeiten steigt somit im Postfordismus an, bilden sie doch die systemisch genutzte Ressource zur Erlangung von organisationalen Zwecken. Korrespondierend zu diesen Erfahrungen bildet sich die Subjektivität des »Arbeitskraftunternehmers« heraus, der gekennzeichnet ist durch 1) eine ausgeprägte Selbstkontrolle, die darauf ausgerichtet ist, die eigene Arbeit aktiv zu gestalten und an den Unternehmenszielen auszurichten; 2) eine Selbstrationalisierung, sprich die kalkulierte Gestaltung des eigenen Lebens, das wie ein Unternehmen zu führen ist; 3) die Selbstökonomisierung, das heißt Interpretation eigener Fähigkeiten und Kompetenzen als profitmaximierende Potentiale. Die historische Trennung von Arbeit und Freizeit wird kassiert, insofern die Freizeit zur Arbeit am Selbst wird. Digitale Technologien helfen den Einzelnen dabei, ihre Potentiale effektiv und effizient auszuschöpfen. In den Bereichen des Schlafs, der Ernährung, der Gesundheit oder des Sports werden Apps, Mood Tracker oder digitale Armbänder eingesetzt. Die Wearables zeichnen unterschiedliche Aktivitäten auf und werden auf diesem Wege als Mittel zur Optimierung der eigenen Leistungsfähigkeit genutzt. Der Körper wird dabei nicht mehr als kreatürlicher Leib erfahren, der zu einer Vielzahl von Empfindungen fähig ist, sondern als Projektionsfläche der mechanischen Gestaltbarkeit. So lässt sich die bisher nicht finanziell entlohnte und nicht verrechnete Zeit abseits der Lohnarbeit als Gegenstand einer Kalkulation, die sich am Ende des Tages in Form von Versicherungsprämien und Fitness auszahlt, umdeuten. Unmerklich und permanent sind digitale Technologien mit dem Körper der Individuen, untereinander und mit übergeordneten Systemen, die die produzierten Daten verrechnen, verbunden, um Big Data zu produzieren. Mittels dieser Praktiken der Selbstbildung wird das Individuum zum »Quantified Self«. Dabei werden Wünsche, Bedürfnisse und Fähigkeiten als fixe Gegebenheiten betrachtet und (bspw. auf Datingseiten oder in Assessment-Prozessen) zum Gegenstand instrumenteller Selbstrepräsentationen vor anderen, zu denen das Selbst in rein strategischen Beziehungen steht. Innerhalb der »organisierte[n] Selbstverwirklichung« (202-221) ist differenzbildende Selbstvermessung das Zahlungsmittel der Aufmerksamkeitsökonomie: Uploads GPS-getrackter Joggingstrecken oder besuchter Urlaubsorte im Social Media-Profil – all das steigert die Sichtbarkeit des Selbst und des eigenen Status.
Innerhalb der digitalisierten Gegenwart gibt es jedoch noch weiter Klassen, die auf andere Art zum Objekt digitalisierter (Fremd-)Kontrolle der Arbeitswelt werden. Maßgeblich ist hier der dritte volkswirtschaftliche Sektor, sprich Dienstleistung und Konsum, dem im Postfordismus (zumindest in den meisten sogenannten westlichen Staaten) zunehmend mehr Menschen als Arbeitskraft zugeführt werden, ohne sicherlich auf der gesamten Welt klassisch industrielle oder vorindustrielle Produktions- und Versklavungsformen ad acta zu legen. Gerade dort werden sowohl die Tätigkeitsprofile als auch die Arbeitsorganisation durch den Einsatz besagter Technologien entsprechend der kapitalistischen Logik transformiert. So wird seit März 2017 das digitale Tool »Zonar« bei Büroangestellten am Berliner Standort Zalandos eingesetzt, an dem rund 2.000 Beschäftigte arbeiten. »Zonar« soll der Personalentwicklung durch Managementberichte mit Hilfe vertikaler und horizontaler Leistungsbewertungen dienen. Das Tool ermöglicht dabei ein 360-Grad-Feedback, eine Methode, nach der sich Beschäftigte in regelmäßigen Abständen gegenseitig beurteilen. Hier wird zwischen intensiveren Bewertungsroutinen unterschieden, die von Kollegen*innen derselben Hierarchieebene, und solchen, die von allen Kollegen*innen vollzogen werden. Durch die Ratings, die aus diesem Bewertungsverfahren entstehen, werden Gehalt und Aufstiegsmöglichkeiten bestimmt. Das Ziel ist, auf diesem Wege die Produktivität zu steigern. Sogar eine App für Echtzeitratings wurde zu diesem Zweck eingeführt, die individuelle Scoringpunkte vergeben lässt, ohne jedoch einen Kontext der Bewertung zu erzeugen. »Die eigentliche Funktion ist offensichtlich: das Scoring zur Klassifikation der Mitarbeiter_innen« (18).
Ebenfalls Amazon nutzt digitale Technologien bei der Personalkontrolle. Eingesetzt werden sie dort für die Auskunft darüber, welche*r Manager*in die Verkaufszahlen steigert, die meisten Beschwerden verursacht oder den Nachschub an Waren zu spät bestellt. Das »Anytime Feedback Tool« ermöglicht darüber hinaus, Urteile über Kollegen*innen der Personalabteilung zu bilden. Vorgefertigte Antworten, wie »Ich mache mir Sorgen über seine mangelnde Flexibilität und sein offenes Klagen über kleinere Aufgaben.« liefert das Tool direkt mit. Im Hintergrund werden die jeweiligen vorgegebenen Antworten innerhalb einer metrischen Skala gewertet. Die bewerteten Kollegen*innen wissen hingegen nichts von der Kritik an ihnen. Nun mag es so scheinen, dass lediglich Tätigkeitsfelder von Hochqualifizierten datafiziert werden. Jedoch entsteht im Postfordismus mit der Klasse hochqualifizierter Akademiker*innen auf der anderen Seite der sozioökonomischen Skala ein heterogenes Prekariat gegenüber, das in minderbezahlten Segmenten des Dienstleistungssektors angestellt ist. Ebenfalls bei Amazon müssen die sogenannten Picker, sprich Lagerarbeiter*innen Handscanner nutzen, die minutiöse Leistungsprofile erstellen, Laufwege vorgeben, Pausen überwachen, somit den Arbeitsprozess durchtakten, um ihre Effizienz zu steigern. Auch wurde zum Zwecke der Peer-to-Peer-Kontrolle (ähnlich zu Zalando) eine App eingeführt. Hier dient die Digitalisierung der Arbeitsprozesse der Überwachung und der Intensivierung von Konkurrenz über alle Hierarchieebenen hinweg. Im Bannkreis gegenwärtiger Formen der Optimierung verschmilzt »der neoliberale Geist mit einem kybernetischen Steuerungswissen«.
Paradoxe Folgen
Der Digitalisierungsprozess lässt sich jedoch nicht eindimensional als Herrschaftsprojekt beschreiben. In ihm spiegeln sich ebenso gesellschaftliche wie individuelle Ansprüche nach Selbsterkenntnis wider. Nur bedarf diese Erkenntnis der angemessenen Wissensform, in der sie gefasst wird, um die soziale Realität nicht unzulänglich zu beschreiben. Denn diese Beschreibungen wirken auf Gesellschaft und Individuen zurück und können paradoxe Folge zeitigen. So etabliert die Nutzung digitaler Selbstkontrollen eine Norm, an der sich das heraus- und weiterzubildende Selbst messen muss. Die Vorgaben, wie viele Schritte am Tag zu gehen und wie viele Stunden in der Nacht zu schlafen sind, fungieren als Kriterien der Beurteilung, wann die eigenen Leistungen und Verhaltensweisen unzureichend sind. Depressive Stimmungen aufgrund schlechter Daten (Körperwerte, Likes, Leistungen etc.), die mit denen anderer vergleichbar sind, da datafizierende Technologien Qualität in Quantität übersetzen, sind eine der nachweisebaren möglichen Folgen. Zudem unterliegen viele der eingesetzten Technologien keiner hinreichenden Qualitätskontrolle, so dass Fehlmessungen ebenso wie eine zugespitzte Normierung wahrscheinlich sind. Zu diesen negativen Einflüssen auf die Bildung eines Selbst tritt der postfordistische Kontext hinzu. In diesem sehen sich Individuen einer endlosen Selbstkontrolle ausgesetzt, da sie angehalten sind, sich in Konkurrenz zu anderen fortwährend zu optimieren. Eine (strukturell dauerhafte angelegte) Enttäuschung wird als eigenes Versagen ausgelegt. Der »Halt, den objektivierte Statusinformationen geben mögen, wird mit einer Dynamisierung des Statuswettbewerbs erkauft« (13). Derartige Dynamisierungsspiralen führen nicht selten zu Depressionen oder Burn Out. Selbstentfaltung schlägt um in Selbstüberforderung. Die Bildung des Selbst mündet in dessen Zerstörung – gerade, weil das Wissen über sich selbst in Daten-Form gebildet wird, die jeglichen Aspekt der eigenen Subjektivität vergleichbar macht, ihn in Konkurrenz setzen kann.
Während in der Nutzung digitaler Selbsttechnologien die Grenzen zwischen Überwachenden und Überwachten verschwimmen, lassen sich im Kontext postfordistischer Arbeitsverhältnisse die Konturen zwischen beiden Seiten deutlicher nachzeichnen. Denn obwohl sich in einigen Arbeitsanforderungen spezifische Ansprüche der Angestellten nach Kreativität und Flexibilität ausdrücken, die Art, organisationale Zwecke zu erreichen, dem Subjekt somit zunächst nicht vollständig äußerlich ist, wird der Einsatz digitaler Technologien hier zum Zwecke der Produktivitätssteigerung oktroyiert. Gemeint ist damit nicht lediglich, dass die gegenwärtigen Arbeitsformen digitale Kommunikationstechnologien bedingen, die permanenten Aufmerksamkeitsstress und eine dauerhafte Erschöpfung fördern. Darüber hinaus werden jene Technologien zur Verfügung über die Freizeit genutzt. So lässt die US-Versicherung Aenta die Schlafdauer der Angestellten tracken, um deren Produktivität zu steigern. Die stetige Evaluation von Leistungen der Einzelnen erhöht das Potential des eigenen Scheiterns. Neben der intensivierten Kontrolle weitet die datenförmige Erfassung von Leistungen die Konkurrenz unter den Beschäftigten aus. Individualisierte und zunehmend wechselseitige Evaluation steigert nicht allein die Konkurrenz, sondern mindert darüber hinaus das Gefühl von Solidarität und fördert Misstrauen und Vereinzelung. Verstärkt wird die Isolation am Arbeitsplatz dadurch, dass die Netzwerke, in denen die Individuen tätig sind, lediglich für kurz- bis mittelfristig Projekte in anonymen Großraumbüros realisiert werden, die Kollegen*innen zudem vielseitig einsetzbar sind und daher oftmals das Projekt wechseln. Auch mit Blick auf diese Arbeitswelt verzeichnen gesetzliche Krankenkassen seit Längerem einen enormen Anstieg an Diagnosen psychischer Erkrankungen über verschiedene soziale Schichten hinweg – es sind diese postfordistische Arbeitsverhältnisse, die Individuen bis zum Suizid treiben, eine Tatsache, die gegenwärtig insbesondere nach dem Selbstmord des Kulturtheoretikers und Bloggers Mark Fisher, der zeitlebens für die Politisierung von Krankheiten argumentierte, wieder zunehmend diskutiert wird.
Und nun? Die Unzulänglichkeit des Daten-Wissens und die Eigenlogik gesellschaftlicher Bereiche
Abschließend nehme ich eine Fährte zur Diskussion der Postmoderne auf, indem ich Daten als eine spezifische, allzu spezifische Wissensform zur Kritik stelle. Der Postmoderne-Diskurs ist facettenreicher und vielschichtiger, als es so manche Polemiker*innen, denen die Postmoderne als Sündenfall der ›westlichen‹ Zivilisation gilt, und Epigon*innen, die das Mantra der Differenz endlos wiederholen, einzusehen vermögen. Beide Extrem-Positionen sind letztendlich komplementär, insofern sie sich bei divergierenden Stoßrichtungen in Gestus und Pauschalität gleichen. Wird jener Diskurs jedoch als Reflexion der Kultur und des Wissens sowohl fordistischer als auch postfordistischer Gesellschaften verstanden, der sich zudem von dem zur Posthistorie unterscheidet, lässt sich hier eine Position in Erinnerung rufe, die (auch mit Blick auf den Digitalisierungsprozess) auf ein fundamentales Problem aufmerksam macht. In diesem Sinne reflektiert Lyotard in einer von ihm bekanntlich als Gelegenheitsarbeit verstanden Analyse die Entwicklung digitaler Technologien im Zusammenhang mit der Transformation des Wissens in postindustriellen Gesellschaften. Digitale Technologien, so Lyotard, erzeugen eine spezifische Erkenntnis der sozialen Realität, insofern alles Wissen über diese in einer »Maschinensprache« (31) formuliert ist und zu einer »Informationsquantität« (30) degeneriert – das bedingt die Transformation des Wissens in Datenform. Was jedoch nicht in diese Form übersetzt werden kann, bleibt außen vor. Lyotard führt diese Datafizierung des Wissens darauf zurück, dass Wissen so effizienter kommuniziert und konsumiert, letztendlich als Ware gehandelt werden kann, so dass er zugleich die Bündnispartnerschaft von Daten- und Warenform hervorhebt. Zugleich erfüllt dieses Wissen den Selbstzweck, das System, für das es konstitutiv ist, zu erhalten, insofern es dessen Effizient steigert. Nun spitzt Lyotard seine Beobachtung nicht zu einer allumfassenden Zeitdiagnose zu, sondern vergegenwärtigt (ausgehend von Wittensteins Sprachphilosophie) vielmehr die Heterogenität verschiedener Wissensformen, betont jedoch zugleich die Möglichkeit, zwischen den jeweiligen Formen zu übersetzen, eine Haltung, die er in seiner späteren, philosophischeren Schrift »Der Widerstreit« zugunsten kategorial verschiedener Diskurarten aufgibt. Kritisierbar ist digital-technologisch generiertes Wissen nicht per se, sondern die Tendenz, es absolut zu setzen, d.h. es als einzig legitimes Wissen anzuerkennen.
Somit ist der Einsatz digitaler Technologien hinsichtlich der jeweiligen Ansprüche, denen er dient, zu prüfen. Eine Vielzahl an täglichen Schritten ist nicht gleichbedeutend mit einem gesunden Leben; wechselseitige Bestätigungen durch Likes auf scheinbar sozialen Plattformen sind nicht zwangsläufig in Freundschaften eingebettet; ein Selbst, das alle Optimierungsziele effizient erfüllt, lebt nicht notwendigerweise ein gutes selbstbestimmtes Leben. Da jedoch die Übertragung der Gesellschaft in eine standardisierte Sprache digitalen Technologie immanent ist, ist die noch grundlegendere Frage, ob Selbstverständnisse, freundschaftliche Beziehungen oder Gesundheit nicht divergierende Bereiche mit genuin eigenen Strukturen darstellen, die sich gerade nicht als datenförmiges Wissen digital erschließen lassen. Die von Lyotard betonte Heterogenität von Wissen über die soziale Realität mag für die normativen Eigenheiten sensibilisieren, die von ihrer digitalen Erfassung gerade unterminiert werden. Das Zahlen-Wissen versagt beim Versuch, emotionale Zuneigung, Gefühle der Geborgenheit und der Vertrautheit angemessen zu reflektieren. Ein soziales und berufliches Umfeld, das sich durch Beziehungen wechselseitiger Anerkennung unserer Bedürfnisse und Fähigkeiten auszeichnet, mag grundlegender für ein gesundes und gutes Leben sein als die datengenerierte Erkenntnis, wie viel man sich am Tag bewegt. Diese Grundlagen lassen sich schwerlich umfänglich in Daten übersetzen. Das Wissen der Digitalisierung ist defizitär, weil es Qualitäten zu Quantitäten degradiert und diese Nivellierung der Besonderheiten gerade dann dazu beiträgt, die datenmäßig erfassten Bereiche erodieren zu lassen, sobald sich dieses Wissen anschickt, allgemeinverbindlich zu werden.
Gerade darauf, dass diese schützenswerten Eigenheiten faktisch durch digitale Daten transformiert werden, läuft die hier skizzierte Großdiagnose jedoch hinaus. Deswegen ist auch der gesamtgesellschaftliche Rahmen, in dem soziale Bereiche eingebettet sind, ins Visier zu nehmen. It’s not just the economy, aber die postfordistische Umgestaltung gesellschaftlicher Institutionen und Beziehungsformen präformiert den Nutzen digitaler Technologien und motiviert deren zunehmenden Einsatz in der gesamten Gesellschaft. Es bedarf daher nicht allein des Versuchs, einzelne soziale Bereiche von digitalen Technologien, die Optimierungs- und Profitlogiken implementieren, zu befreien. Vielmehr noch besteht das Ziel in einer gesamtgesellschaftlichen Anstrengung, die Institutionen und Beziehungsformen dauerhaft von derartigen Übergriffen zu schützen. Insbesondere das System des Kapitalismus muss dafür in eine sinnvoll, die materiale Reproduktion der gesamten Welt gewährleistenden Ökonomie gewandelt werden, die die ebenso zentrale normative Reproduktion nicht zugleich gefährdet. Denn während die Melange aus Kapitalismus und Digitalisierung alle gesellschaftlichen Eigenlogiken zu unterminieren droht, ist es die Eigenlogik des Kapitalismus, der Zwang zur Kapitalakkumulation und Mehrwertgenerierung die auf den Scheiterhaufen der Geschichte gehört. Damit ist keine Absage an in eine sinnvolle Ökonomie eingebettete Märkte verbunden, wurden diese doch allzu lang von der wirtschaftstheoretischen Orthodoxie und neoliberaler Politik mit dem Kapitalismus identifiziert, so dass die Differenzen zwischen Markt und Kapitalismus langsam dem Vergessen anheimzufallen drohen. Dass Menschen arbeiten, dass sie herstellen und ihre Erzeugnisse tauschen, ist nicht das Problem – und Arbeit wird der Gesellschaft auch nicht ausgehen, so eine zur Prominenz gelangte Befürchtung, wenn darunter nicht lediglich die industrielle oder post-industrielle Lohnarbeit Europas und Nordamerikas, sondern vielmehr und viel angemessener verschiedene globale reproduktive, erziehende, pflegende, soziale, kulturelle oder politische Praktiken verstanden werden. Es sind die konkreten historischen Bedingungen kapitalistischer Vermarktung, unter denen dies alles geschieht, da diese zugleich für die gesamtgesellschaftlichen Übergriffe ›verantwortlich‹ sind. Erst mit deren Beseitigung ist der Weg für einen Einsatz digitaler Technologien, der nicht zwangsläufig zur kapitalistischen Kontamination tendiert, frei. Ansätze dazu lassen sich bereits innerhalb der Medizin und des Bildungswesen nachzeichnen. Doch der Weg ist noch weit.
Um den ganzen Beitrag sofort herunterladen,
HIER klicken (PDF-Datei, ca. 9 MB).
Markus Baum
Dr. phil. Markus Baum, geb. 1983 ist Lehrkraft für besondere Aufgaben an der Katholischen Hochschule NRW sowie wissenschaftlicher Mitarbeiter der Stadt Aachen (Sozialplanung). Er ist Gründungsmitglied des Forschungsinstituts im „Zentrum für Antisemitismus- und Rassismusforschung“ der KatHO NRW und engagiert sich darüber hinaus in verschiedenen Vereinen und Arbeitskreisen zu Politik, Kultur und Kunst.
Die Schwerpunkte seiner Forschung liegen in den Bereichen der Gesellschaftswissenschaften, der Sozial- und Politischen Philosophie (des 18. bis 21. Jahrhunderts) und der Ästhetischen Theorie. Ihn interessieren die (Reflexionen der) historisch spezifischen Verhältnisse von politischen Systemen, Kapitalismus und Gesellschaft sowie die aus diesen Verhältnissen resultierenden Subjektivierungsweisen an der Schnittstelle von institutionellen Ordnungen, Wissen und Praxis. Gegenwärtig geht er insbesondere den Motiven und Konsequenzen des Digitalisierungsprozesses sowie stadt- und architektursoziologischen Fragen in historischer und systematischer Perspektive nach.
