Wie fühlt sich eine Reise in die Zukunft der Digitalisierung an? Warum haben Südkoreaner ein anderes Serviceverständnis als wir Westler? Und wie bitte sieht ein App-Store in Nordkoreas Hauptstadt Pjöngjang aus? All dies und mehr erfahrt ihr in dieser Podcast-Folge mit dem (Nord-)Korea-Spezialisten Nicolai Sprekels von der SARAM-Stiftung für Menschenrechte in Nordkorea.

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Shownotes:
– Website von Saram: https://saram-nk.org

Zusammen mit Philipps Podcast FREISTUNDE für den Zentralrat der Konfessionsfreien bestreite ich diese Nullnummer. Erstmal locker machen und einen Überblick verschaffen … aber dann geht es doch schon ganz schön ans Eingemachte. Wie reagieren wir auf die immer schneller werdenden Veränderungen durch Digitalisierung, Künstliche Intelligenz, Social Media und die Allgegenwart von Geräten? Und was hat das alles mit Humanismus und dem Allgemeinzustand des Menschen zu tun?

TRAP 1

Meinungsfreiheit ist kein Recht auf Reichweite. Was wir in den Social Media zu sehen bekommen, entscheiden Algorithmen – und wer über diese entscheidet, hat viel Macht. Peder Iblher will es genauer wissen und spricht darüber mit Dr. Martin Degeling von der Stiftung Neue Verantwortung.

Shownotes

Zwei eigene Beiträge, auf die ich mich beziehe:

• Meine Ausgangsthesen zum TRAP (The Recommendation Algorithm Project)

• Betreutes Denken vs. Desinformation – Über die Zukunft der Meinungsfreiheit

Erwähnt wurde auch:

• das Projekt Open Schufa von AlgorithmWatch und der Open Knowledge Foundation

Hinweise von Martin Degeling:

• Zum Polarisierungsproblem: Eine der aktuellsten Studien hat gezeigt, dass es nicht unbedingt ein systhematisches Problem ist, dass man unbedingt auf den Algorithmus zurückführen kann. Die Autor:innen haben eine Radikalisierung vor allem für „right leaning“ accounts gefunden, aber nicht für zentristische oder „linke“.
arxiv.org/abs/2203.10666

• Luke Thorburn schreibt z.B. hier.

• Banks et al., 2020: “#PolarizedFeeds: Three Experiments on Polarization, Framing, and Social Media”

• Cho et al., 2020: “Do Search Algorithms Endanger Democracy? An Experimental Investigation of Algorithm Effects on Political Polarization“

• Del Vicario et al., 2016: “Echo Chambers: Emotional Contagion and Group Polarization on Facebook”

• Ansätze zu Bridge- (also quasi „verbindenden statt skandalisierenden“) Algorithmen:
Das Feld ist noch neu, eine Veröffentlich war da letztens diese hier:
Aviv Ovadya: “Bridging-Based Ranking”

• Hier eine Analyse, die anhand bestehender Twitter-Diskussionen zeigt, dass es selten funktioniert wenn man sich widersprechende Positionen einfach zusammensetzt:
David Gunnarsson Lorentzen: “Bridging polarised Twitter discussions: the interactions of the users in the middle”

• Zu den im EU-Digital Services Act vertretenen Werten:
Jonathan Stray et al.: “Building Human Values into Recommenderer Systems: An Interdisciplinary Synthesis”

• Ein Podcast auf englisch von Experten zum Thema Empfehlungsalgorithmen:
recsperts.com

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TRAP 2
Ein Podcast mit Marianne von Blomberg, wissenschaftliche Mitarbeiterin am Lehrstuhl für Chinesische Rechtskultur an der Uni zu Köln
und Peder Iblher.

Unter dem Schlagwort „Social Credit Score“ / Sozialkredit-System werden Konzepte besprochen, das Verhalten von Bürgerinnen und Bürgern einer ganzheitlichen Bewertung zu unterziehen. Über Belohnungen und Benachteiligungen könnte man damit das Verhalten von Menschen steuern — zum Beispiel konform zu einer staatlichen Agenda oder Ideologie.

Ein Social Credit Score wäre also ein gefährlicher Empfehlungsalgorithmus, weil er auf der Basis von Überwachung Menschen empfiehlt – für Positionen und Privilegien — oder für den Entzug von Privilegien.

Ein solches Modell sollte laut verschiedener westlicher Berichte ab dem Jahr 2020 in der Volksrepublik China landesweit ausgerollt werden. Ausgerechnet in einem Land, das bei uns nicht ohne Grund als Prototyp eines totalitären Überwachungsstaates gilt. Ein solcher Allmachts-Algorithmus wäre ein dystopischer Alptraum und ein geradezu exmplarisches Gegenstück zu unserem europäischen Ideal der informationellen Selbstbestimmung.

Was ist also daraus geworden? Das frage ich in diesem Exkurs zum Thema Empfehlungsalgorithmen eine Expertin für Chinesische Rechtswissenschaft, die dazu forscht: Marianne von Blomberg von der Uni zu Köln.

Weiterführende Links:

• Vincent Brussee, (2022) Mercator Institute for China Studies:
China’s social credit score – untangling myth from reality

• Yuan Ye (2012), Sixth Tone: A Professor, a Zoo, and the Future of Facial Recognition in China (sixthtone.com)

• Columbia Journal of Transnational Law (2022): The Personal Information Protection Law: China’s Version of the GDPR? — Columbia Journal of Transnational Law

 • Genia Kostka (2019), Sage Journals: China’s social credit systems and public opinion: Explaining high levels of approval

• Chuncheng Liu (2022), Sage Journals: Who supports expanding surveillance? Exploring public opinion of Chinese social credit systems

• chinalawtranslate.com

Erwähnt wurden außerdem:

Eine Infografik zum Social Credit Score der Bertelsmann-Stiftung

Der besprochene Wikipedia-Eintrag

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Eine Denkschrift mit sieben Beispielen und sieben Vorschlägen.

Die letzten Monate haben gezeigt, dass unsere Demokratien durch eine mediengetriebene Polarisierung in ernsthafte Vertrauenskrisen geraten können. Wenn wir Meinungsfreiheit und Grundrechte weiter schützen wollen, dann liegt ein Haufen Arbeit vor uns: Wir müssen auf breiter Basis klären, was „schädliche Inhalte“ sind und ob und wie wir sie regulieren sollten. Wir müssen klären, wo genau Meinungsfreiheit Grenzen hat. Und wir müssen den Mut aufbringen, unsere Diskurs- und Medienräume sinnvoll zu gestalten. Dafür möchte ich ein paar Vorschläge zur Diskussion stellen.

Der komplette Text ist nachzulesen auf https://digitalhumanrights.blog/betreutes-denken-desinformation-zukunft-der-meinungsfreiheit/

Zweite Sprecherin: Svenja Wolter