Katharina Brunner

Data + Code

Wenn Technologie uns ausbremst

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Software und Hardware machen nicht immer, was wir wollen oder was wir brauchen, um das zu tun, wofür die Software ja einsetzen. Eines der bekanntesten Beispiele: Forscherinnen benannten Gene (March1) um, weil sie beim Import in Excel als Datum formatiert werden.

Das Ethical Futures Lab skizziert drei Taktiken, mit denen Menschen typischerweise reagieren, wenn Systeme nicht für sie funktionieren:

  1. Adversarial /Feindlich: Wir behelfen uns mit Hacks, Workarounds und provisorischen Lösungen.
  2. Adaptive/Anpassend: Wir passen uns an die Regeln und Erwartungen des Systems an: „Wir verbiegen uns, um der Maschinenwahrnehmung zu entsprechen“.
  3. Acquiescence/Akzeptanz: Wir finden uns damit ab, dass die Software nicht tut, was wir wollen und stoppen frustiert unser Vorhaben.

Beispiele

Wenn’s mit dem Bot intim wird

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Vor etwa einem Jahr war ich im Ars Electronica Museum in Wien und da lag sie vor mir: Paro, die Roboter-Robbe, die Menschen mit Demenz beruhigen soll. Ich hab sie auf meinen Schoss gelegt, sie gestreichelt, die Maschine mit Fell hat darauf reagiert und sich leicht bewegt. Es war angenehm. Ich kann mir gut vorstellen, dass das Kuscheltier mit Sensoren und Software in der Lage ist, Intimität herzustellen.

Die Forscherin Katherine Harrison befasst sich mit dem Zusammenspiel von Menschen und Robotern: Wie entsteht Vertrauen und Intimität?

Diese Begegnungen hat sie nun auch anhand eines anderen Beispiels erläutert, das erst einmal weit weg von der Altenpflege wirkt: dem Hack des Seitensprungportals „Ashley Madison“ 2015, bei dem Nutzerdaten von mehr als 30 Millionen Accounts veröffentlicht wurden.

Es stellte sich heraus, dass das Unternehmen im großen Stile Profile von Frauen anlegte, die es nur virtuell gab. Diese erfundenen Akteure schrieben als Frauen mit Männern Nachrichten hin und her, die auf der Suche nach einer Affäre waren. Der wirtschaftliche Clou dabei: Antworten durften die Männer nur, wenn sie zahlen. Zehntausende dieser Bots soll es laut Gizmondo gegeben haben, 80 Prozent der erstmaligen Käufe auf Kontakte zu Bots zurückgehen.

Das Ziel der Software von Ashley Madison war es, eine soziale Bindung aufzubauen. Und das ist wohl oft genug gelungen. Harrison beschäftigt sich in ihrem Aufsatz mit der Frage, was das für Intitmität bedeutet. Dieser Intimität, die wir als persönliche, individuelle Erfahrung sehen, beschreiben mit Worten wie echt, authentisch, privat, ja menschlich. Software ist also in der Lage automatisiert Intimität zu generieren – und diese entsteht ja nur, weil ein Mensch ein Erlebnis so empfindet.

Was macht das mit uns?

„Was ist, wenn diese Bots die Leute wirklich heiß machen? Was würde das darüber aussagen, wie wir Intimität heute verstehen? Wie könnten Bots ohne Loyalität zu den menschlichen Vorstellungen von Intimität unsere Vorstellungen davon, was Intimität sein/machen sollte, durcheinanderbringen oder in Frage stellen?“

Harrison sieht zwei Aspekte, mit denen wir uns befassen sollten:

  • Wir sollten überdenken, wo die Grenze zwischen Mensch und Maschine verläuft, im Sinne von: Was können Maschinen wie gut?
  • Wir sollten ggf. anpassen, wie wir Intimität charakterisieren.

Für Harrison ähnelt die Diskussion über Intimität einer Neuauflage der Online-Offline-Debatte, die in den letzten Jahren etwas ruhiger wurde: Wie echt ist das Online-Life im Vergleich zum Real-Life?

„Die Existenz der sozialen Bots spielt mit einer ewigen Angst, die mit dem Leben im Internet verbunden ist; Online-Interaktionen lösen Ängste um Authentizität und Identität aus, weil unsere Methoden zur Berechnung der Authentizität einer Entität erbärmlich altmodisch und fleischbasiert bleiben. Wenn du das andere Wesen nicht sehen, hören, riechen, berühren oder schmecken kannst, wie kannst du dann sicher sein, dass sie das sind, was sie sagen?“

Harrison beschreibt das als „ambient intimacy“, ein Begriff, der auch verwendet wird, um zu beschreiben, wie eine gewisse Intimität mit Personen entstehen kann, deren Lieblingstasse man kennt, obwohl man sich Tausende Kilometer entfernt befindet oder nur in der Arbeit sieht. Dank Instagram o.ä.

Zum Nachdenken über automatisierte Intimität passt gut der Zündfunk Generator Podcast „Muss ich nett zu einer KI sein?“. Darin blieb der Journalist Gregor Schmalzried ein Wochenende lang zu Hause und sprach mit niemanden – außer Bots wie Alexa, Siri oder Mitsuku, dem angeblich besten Chatbot der Welt.

Was ich sonst noch interessant fand:

Ein Münchner hatte obsessiv ein Privatarchiv zur Geheimsprache Rotwelsch aufgebaut hat. Rotwelsch ist eine Mischung aus Deutsch, Jiddisch und Hebräisch, gesprochen von Landstreichern und Fahrenden. Dessen Neffe, Professor für Literaturwissenschaften in Harvard, hat in Umzugskisten all die Unterlagen gelagert und sucht eines Tages nach der Doktorarbeit seines Großvaters, dem Vater des sammelnden Onkels. Was findet er? Antisemitisches Zeug – und ein Wettern gegen Rotwelsch. Die ganze, spannende Geschichte bei der taz: „Das Erbe“

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Was braucht’s für eine erfolgreiche politische Bewegung? Keine Gewalt und etwa jede 30. Person muss aktiv daran teil nehmen.

Looking at hundreds of campaigns over the last century, Chenoweth found that nonviolent campaigns are twice as likely to achieve their goals as violent campaigns. And although the exact dynamics will depend on many factors, she has shown it takes around 3.5% of the population actively participating in the protests to ensure serious political change.

Herausgefunden haben das Erica Chenoweth und Maria Stephan, die sehr strenge Kriterien für Gewaltlosigkeit gewählt haben. Die indische Unabhängigkeitsbewegung ist ihrer Definition nach nicht „non-violett“.

Chenoweth argues that nonviolent campaigns are more likely to succeed because they can recruit many more participants from a much broader demographic, which can cause severe disruption that paralyses normal urban life and the functioning of society.

Mehr Details zur Forschung bei der BBC: The ‚3.5% rule‘: How a small minority can change the world

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Ein Essay von Georg Diez in der taz zu Greta Thunberg nach ihrer Rede bei UN-Vollversammlung: Angst und Endlichkeit

„Die Botschaft von Greta Thunberg ist eine der praktischen Vernunft und der säkularen Ethik: Ich habe erkannt, vor dem Hintergrund der Endlichkeit allen Lebens, dass mein Handeln dazu führt, den Planeten zu zerstören, und ich ändere darum dieses Handeln, ich sehe die systemischen Zusammenhänge, aber ich fange mit mir an, im Sinne des kategorischen Imperativs Kants, seltsam verdammt dieser Tage und dabei Grundlage ethischen Handelns überhaupt – wie kann es sein, dass ihr, Erwachsene, sehenden Auges weitermacht mit der Zerstörung der Erde? Wie kann es sein, dass ich, das Kind, euch zeigen muss, was Vernunft ist?“

Über einen Jugendlichen, der in einer belagerten Stadt während des Syrienkriegs eine geheime Bücherei organisierte.

Zu viele vielversprechende Links überall? The Best Tools for Conquering Your Massive ‚Read Later‘ List

Wo das Internet vergraben ist

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Wenn ich einen Newsletter verschicke, wird die Mail auch automatisch hier veröffentlicht:

Wenn du mit deiner Fingerspitze ein ? in die Familien-Whatsapp-Gruppe schickst, wird die Nachricht nicht direkt von deinem Handy auf ein anderes geschickt. Sondern das ? passiert noch mindestens ein Rechenzentrum auf dem Weg*.

Diese Rechenzentren sind das Rückgrat des Internets. Dort lagen riesigen Hallen lagern auf blinkenden Computer unsere Daten. Firmen, Organisationen und Privatleute besitzen oder mieten solche Speicher. Und die Standorte sind vor allem von zwei Faktoren abhängig:

  • ein möglichst kurzer Weg zu schnellem Internet
  • ein möglichst effizientes Kühlen der Server

Das bedeutet zum einen: In Island, Schweden und andere kühlere Länder gibt es viele solcher Rechenzentren, zum Beispiel von Facebook und vielen anderen Firmen.

Zum anderen heißt das: Die Rechenzentren stehen da, wo es Glasfaserkabel gibt. Und wo sind diese Kabel häufig vergraben? An Eisenbahnlinien.

Für die USA zeigt das George Moore von Microsoft an der „41st parallel“, der ersten transkontinentalen Eisenbahnstrecke der Vereinigten Staaten.

Die Glasfaserkabel hat eine Tradition: Die ersten Kabel wurden für Telegramme verlegt, danach Telefonleitungen.

Moore schreibt:

After the first railway was completed, Western Union immediately established the first telecommunications corridor within the railroad right of way and was soon carrying all transcontinental telegrams. Later, as AT&T established long distance voice lines in the early-20th century, those same lines were also placed along the first transcontinental railroad. This collection of early lines grew and expanded to the vast collection of telecommunication options available in this corridor today.

In Deutschland war das ähnlich: Seit den späten Jahrzehnten des 19. Jahrhunderts wurden Telegrafen- und Telefonleitungen häufig an Eisenbahnlinien verlegt – muss man nur einmal umgraben.

* Direkt von einem Handy auf das andere werden Daten in einem sogenannten Peer-to-Peer-Netzwerk verschickt. Ein Thema für eine nächste Mail.

Andere Artikel, die ich empfehlen will:

In Schweden untersuchen Archäologen schon seit Jahrzehnten ein prächtig geschmücktes Wikinger-Grab. Selbstverständlich gingen sie dabei immer von einem Kämpfer aus. Dass es für eine Frau so ein Grab geben könnte – undenkbar. So brauchte es fast 150 Jahre bis jemand auf die Idee kam, das Geschlecht zu bestimmen. Und siehe da, es ward eine Frau. Die ganze Geschichte bei National Geographic.

Die tragische Lebensgeschichte einer Frau, die sich Eve Adams nannte und die erste Lesben-Bar in New York betrieb. Nachdem eine Undercover-Polizistin sie ihrer Homosexualität „überführt“ hatte, wurde sie deshalb nach Polen deportiert. Sie zog nach Paris und starb – sie war Jüdin, die Deutschen überfielen Frankreich – in Ausschwitz. Bei Atlas Obscura ist der Text erschienen.

Was ist Protest? Der Soziologe Dieter Rucht gibt eine Einführung in der Sendung Hörsaal des Deutschlandfunks.

Eine unfassbare Geschichte: Er gilt als der Facharzt für HIV- und AIDS-Patienten, er spricht auf Konferenzen, Journalisten fragen ihn als Experten an. Und genau dieser Arzt ist es auch, der in seiner Praxis Männer mutmaßlich belästigt und sexuell missbraucht haben soll. Ein offenes Geheimnis war das in der schwulen Szene, heißt es. Buzzfeed hat den Fall recherchiert und mit Opfern gesprochen.

Mehr oder weniger Datenschutz? In der Süddeutschen Zeitung gab es einen Pro und einen Kontra-Text. Sieger für mich: Dirk von Gehlen, der dem Mantra des Chaos Computer Clubs folgt: „Private Daten schützen, öffentliche Daten nützen“. Was kann das konkret heißen? Zum Beispiel mit allen technisch zur Verfügung stehenden Mitteln Autobahnen überwachen (das böse Wort!), damit niemand schneller als die erlaubte Höchstgeschwindigkeit fährt. In Deutschland wird sie ja weiterhin gern als Mindestgeschwindigkeit interpretiert. Und was passiert dann mit diesen Daten? Also welchen Auto mit welchem Kennzeichen fährt wo wie schnell? Das sind Dinge, die ausgehandelt werden müssen.

Und hier beginnt meine Skepsis: Ob das klappt? Gegenbeispiele gibt es genug. So hat der Bayerische Rundfunk gerade zusammen mit ProPublica herausgefunden, dass viele Patieninformationen aus der Radiologie einfach so im Internet liegen. Die Geräte wie ein MRT schicken die Bilder an einen Server und wer weiß, wie dieser Rechner zu finden ist, kann sich auch die Bilder und Daten holen.

Zum Abschluss:

Das Bild zeigt Flüge innerhalb von 24 Stunden in Europa. Topi Tjukanov visualisiert geografische Informationen wunderschön.

Eine schöne Zeit,

Katharina

MacOS: Firefox Browser with Real Fullscreen

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On a Mac, the Firefox Browser can’t be used in a real fullscreen. This means: Even when you use the default fullscreen option with cmd+shift+f, the address bar and tabs remain visible. The internet says, this is a Firefox bug on MacOS.

The solution is to use UserChrome.css, a way to customize a modern Firefox Browser.

Four steps:

  • Find your profile folder by typing about:support into the address bar. There you can find the path.
  • Inside this folder, create a subfolder calles chrome and inside a file userChrome.css.
  • Copy the following CSS code into userChrome.css:
#navigator-toolbox[inFullscreen] {
    height: 0.5rem;
    margin-bottom: -0.5rem;
    opacity: 0;
    overflow: hidden;
}

#navigator-toolbox[inFullscreen]:hover,
#navigator-toolbox[inFullscreen]:focus-within {
    /*
     * Add some padding between the navbar and the top screen edge 
     * to be more visible while the macOS hidden menu bar shows up. 
     * The macOS menubar will hide after a few seconds.
     */
    padding-top: 1rem;
    height: auto;
    margin-bottom: 0rem;
    opacity: 1;
    overflow: visible;
}
  • Close and restart Firefox.

Links

Einen neuen Begriff gelernt. Heute: Data Craft

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Data Craft, auf Deutsch vielleicht zu übersetzen mit Datenhandwerk (Wer weiß was besseres?), bezeichnet die Taktik, die Wirkungsmechanismen digitaler Plattformen zu den eigenen Gunsten auszunutzen.

Der Kern der Data Craft ist es, die Metadaten der Plattformen zu manipulieren. Der einfachste Zusammenhang: Mehr Likes –> mehr Sichtbarkeit –> mehr Einfluss.

Dem Begriff bin ich im Aufsatz „Data craft: a theory/methods package for critical internet studies“ begegnet, der diese Manipulationen am Beispiel der „Black Lives Matter“-Bewegung erläutert.

Ein Beispiel: Facebook-Seiten, die sich als der „Black Lives Matter“-Bewegung zugehörig ausgeben. Sie posten, erstellen Veranstaltungen, agieren nicht als Bots, sondern als händisch gefüllte Facebook-Page. Doch sie linken auf Konservative Medien, verkaufen Merchandise oder posten Spam.

Cloaked accounts (deutsch: getarnte Accounts) nennen das die Autorinnen. Und das Ausnutzen der Metdadaten-Manipulation machte sie, erstens, überhaupt möglich. Und führte, zweitens, dazu, dass diese Daten schlussendlich auch aufgeflogen sind:

By closely reading for spammy or noisy data and comparing these signals with legitimate organizing and user interactions on the platform, these manipulation tactics were caught by activists, researchers, and journalists before Facebook discovered these pages as coordinated inauthentic behavior. Without reading these manipulated metadata within the organic context of the platform and alongside other social movement organizing, it is unlikely that the data craft tactics from these exploited pages would have been identified automatically as coordinated inauthentic behavior by platform corporations.

Eine Übersicht von Methoden, Manipulationen auf die Spur zu kommen:

P.S.: Eine der Autorinnen, Joan Donavan, hat eine der besten Webseiten. Have a look <3

Mit Daten arbeiten und ihnen gegenüber skeptisch sein, ist kein Widerspruch – im Gegenteil

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I’m a data scientist who is skeptical about data schreibt Andrea Jones-Rooy bei Quartz. Da gibts viel zu zitieren:

Whether it’s curing cancer, solving workplace inequality, or winning elections, data is now perceived as being the Rosetta stone for cracking the code of pretty much all of human existence.

But in the frenzy, we’ve conflated data with truth. And this has dangerous implications for our ability to understand, explain, and improve the things we care about.

(…)

“What does the data say?”

Data doesn’t say anything. Humans say things. They say what they notice or look for in data—data that only exists in the first place because humans chose to collect it, and they collected it using human-made tools.

Data can’t say anything about an issue any more than a hammer can build a house or almond meal can make a macaron. Data is a necessary ingredient in discovery, but you need a human to select it, shape it, and then turn it into an insight.

(…)

Data is an imperfect approximation of some aspect of the world at a certain time and place.

(…)
Companies—and my students—are so obsessed with being on the cutting edge of methodologies that they’re skipping the deeper question: Why are we measuring this in this way in the first place? Is there another way we could more thoroughly understand people? And, given the data we have, how can we adjust our filters to reduce some of this bias?

(…)

This doesn’t mean throw out data. It means that when we include evidence in our analysis, we should think about the biases that have affected their reliability. We should not just ask “what does it say?” but ask, “who collected it, how did they do it, and how did those decisions affect the results?”

We need to question data rather than assuming that just because we’ve assigned a number to something that it’s suddenly the cold, hard Truth. When you encounter a study or dataset, I urge you to ask: What might be missing from this picture? What’s another way to consider what happened? And what does this particular measure rule in, rule out, or incentivize?