Social pysics: Unterschied zwischen den Versionen

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'''Social Pysics''' geht davon aus, dass menschliches Verhalten über die Nutzung vorhandener und zukünftig generierter Daten beeinflusst bzw. prognostiziert werden kann.
'''Social Pysics''' geht davon aus, dass menschliches Verhalten über die Nutzung vorhandener und zukünftig generierter Daten beeinflusst bzw. prognostiziert werden kann.


Kernpunkt der Theorie ist „[[Big Data“]]. Die Auswertung des Datenstroms soll es ermöglichen, „soziale Phänomene nicht nur zu beschreiben, sondern eine kausale Theorie der Sozialstruktur zu entwickeln".<sup>[1]</sup>
Kernpunkt der Theorie ist „[[Big Data]]". Die Auswertung des Datenstroms soll es ermöglichen, „soziale Phänomene nicht nur zu beschreiben, sondern eine kausale Theorie der Sozialstruktur zu entwickeln".<sup>[1]</sup>


==Begründer==
==Begründer==

Aktuelle Version vom 11. Juli 2019, 21:18 Uhr

Social Pysics geht davon aus, dass menschliches Verhalten über die Nutzung vorhandener und zukünftig generierter Daten beeinflusst bzw. prognostiziert werden kann.

Kernpunkt der Theorie ist „Big Data". Die Auswertung des Datenstroms soll es ermöglichen, „soziale Phänomene nicht nur zu beschreiben, sondern eine kausale Theorie der Sozialstruktur zu entwickeln".[1]

Begründer

Begründer dieser neuen Richtung ist Alex Pentland, Leiter des MIT Media Labs und Inhaber des Lehrstuhls für „Social Physics“ am Massachusetts Institute of Technology (MIT).[2]

Nutzung

„Digitale Medien eröffnen nie da gewesene Möglichkeiten, individuelle Motive und soziale Interaktionen zu messen und zu analysieren. Wenn man erst einmal die unbewussten Entscheidungsmuster der Menschen versteht, so hoffen Datenwissenschaftler und Soziologen, lässt sich die Gesellschaft in all ihrer Komplexität verstehen. Wer sie verbessern will, muss dann nur noch wie ein Ingenieur an den entsprechenden Reglern drehen.“[3]

Pentland verspricht sich von der Nutzung der Daten ein kooperativeres, produktiveres und kreativeres Zusammenleben. Diese Methodik kann für Regierungen, Organisationen und Unternehmen genutzt werden um zum einen dem globalen Wettbewerb, zum anderen den umwelttechnischen und auch verwaltungstechnischen Herausforderungen zu begegnen. Da Daten zu allen Situationen des menschlichen Lebens zur Verfügung stehen, können diese auch als Informationen zur Optimierung genutzt werden.

Nutzungsbeispiele

Einige Nutzungsbeispiele findet man auf der MIT-Social Physics-Seite.[4]

Kritische Betrachtung

Neben Nutzungsmöglichkeiten im Bereich der Verwaltung, der Unternehmen oder Sicherheitsbehörden, ist im Gegensatz auch die potenzielle negative Seite zu betrachten. Inwieweit sich das Handeln von Mitarbeitern in Unternehmen oder die Freiheit einzelner durch diese „Überwachung“ einschränkt bleibt abzuwarten.

Dass solche „Überwachungssysteme“ nicht in einer fernen Zukunft liegen, sondern heute schon präsent sind, zeigt das Beispiel des „Social Scorings“ in China. In diesem bekommen die Bürger des Landes über ein ausgefeiltes Überwachungssystem sogenannte Sozialkreditpunkte. Dieses Punktesystem hat dann wiederum z.B. Auswirkung auf „finanzielle und gesellschaftliche Kreditwürdigkeit“ des Einzelnen.[5]

Inwieweit sich solche Scoring Systems auch in andere Länder übertragen lassen bzw. übertragen werden bleibt abzuwarten.

Immerhin findet bei jedem Sechsten in Deutschland die Einführung eines solchen Systems Zuspruch![6]


[1]Auszug aus: http://carta.info/bringt-digitalisierung-neue-formen-entfremdeter-arbeit-hervor/

[2]Link zur MIT Seite: http://socialphysics.media.mit.edu

[3]https://www.faz.net/aktuell/feuilleton/big-data-social-physics-wie-wir-gern-leben-sollen-13126401-p2.html

[4]http://socialphysics.media.mit.edu/blog

[5]https://www.welt.de/wirtschaft/article192029849/Social-Scoring-So-absurd-ausgefeilt-ist-Chinas-Ueberwachungssystem.html

[6]https://www.heise.de/tp/features/Jeder-sechste-Deutsche-findet-ein-Social-Scoring-System-nach-chinesischem-Vorbild-gut-4297208.html