Autoren-Archive: Philippe Wampfler

Die Sprache, mit der Phänomene erfasst werden, bestimmt ihre Bedeutung. Diskurse transportieren eine Ideologie. Das trifft in besonderem Maße auf die Diskussion der Auswirkungen und der Bedeutung der Digitalisierung zu.

Die Bilder und Metaphern, die sich etabliert haben, sind oft schief. Sie enthalten einen wahren Kern, transportieren aber in einem stärkeren Maße tendenziöse und manipulative Behauptungen. Sie werden so nicht nur falsch, sondern auch gefährlich.

Ein Beispiel dafür ist die Rede von den Digital Natives, die ich hier schon eine Kritik unterzogen habe. Ein weiteres ist die Behauptung, Daten seien das Erdöl (oder das Rohöl) der Zukunft. »Doch mal abgesehen von allen Risiken, fest steht: Daten sind das neue Öl«, schrieb etwa Gerd Leonhard im Marketing Jahrbuch 2011. Die scheinbare Evidenz, mit der solche Bilder eingeführt und verwendet werden, verhindert, dass nach ihrer Stimmigkeit gefragt wird.

Was meint also der Vergleich zwischen Daten und Öl? Wahrscheinlich folgende Aspekte:

1. Die zentralen Bereiche der Wirtschaft sind auf den »Rohstoff« angewiesen.
2. Es handelt sich um einen »Rohstoff«, also um etwas, was verarbeitet und angewendet werden muss, um einen Wert oder eine Bedeutung haben zu können.
3. Infolgedessen gibt es eine hohe Nachfrage danach.
4. Diese hohe Nachfrage führt zu wirtschaftlichen und oder kriegerischen Auseinandersetzungen.
5. Wer den »Rohstoff« kontrollieren kann, wird mächtig.

Auch wenn einige diese Aspekte durchaus diskutiert werden könnten, werde ich mich im Folgenden auf andere Probleme beschränken, die der Vergleich mit sich bringt.

Daten sind kein Rohstoff
Daten gibt es beliebig viele. Sie werden laufend generiert. Sie können beliebig oft kopiert werden, ohne darunter zu leiden. Es ist nicht einmal ganz klar, was Daten überhaupt sind. Handelt es sich um Informationen? Um Inhalte von Archiven?

Die Auswertung von Daten hat keinen klaren wirtschaftlichen Wert
Zurecht fürchten wir uns vor dem Wandel im Versicherungssystem, der Solidarität durch individuelle Informationen und Prämien ersetzt. Aber solche Szenarien verdecken, dass Big Data bisher wenig mehr als ein Versprechen ist: Dass durch die Auswertung großer Datensätze neue Wirtschaftsaktivitäten entfaltet werden können, ist nicht bewiesen. Nur weil die meisten großen Player Angst haben, ohne Datenauswertung einen wirtschaftlichen Nachteil zu erleiden, funktionieren Daten und ihre Auswertung nicht ähnlich wie Öl und seine Verwendung.

Daten sind nicht, sondern werden gemacht
Öl ist durch einen komplexen, langwierigen Prozess entstanden und kann nicht synthetisiert werden. Daten stellen wir ständig her. Das ist nicht entscheidend: Jeder Atemzug, jeder Herzschlag, jede Bewegung, die ich während dem Schreiben dieses Beitrags ausführe, ist ein potentieller Datensatz. Interessant werden sie allenfalls, wenn sie gemessen, gespeichert, interpretiert werden.

Das Mantra dieses Blogs lautet: Wir müssen genaue Gedanken, Argumente und Sprechweisen finden. Zu sagen, Daten seien das Öl der Zukunft, ist nicht weiterführend.

Diese Grafik stammt aus einer Studie eines Facebook-Research-Teams – genauer gesagt: Sie wurde in einem Anhang versteckt. Sie zeigt zwei Profile: Ein politisch konservatives und ein liberales (um die US-Begrifflichkeit zu verwenden). Bei beiden wird gezeigt, wie stark die Position eines Artikels im Newsfeed die Wahrscheinlichkeit beeinflusst, dass auf ein Artikel geklickt wird. In derselben Studie hat Facebook dokumentiert, dass Nachrichten, welche der politischen Haltung von Usern widersprechen, vom Facebook-Algorithmus aktiv unterdrückt werden (in diesen Fällen betrifft das rund 5-8% der betreffenden Nachrichten, die von Kontakten geteilt werden).

Die Studie verweist auf zwei zentrale Probleme von Social-Media-Studien:

1. Die scheinbare Objektivität wissenschaftlicher Untersuchungen
2. Die schlechten Stichproben, die sich aus Social-Media-Daten ergeben

1. Die scheinbare Objektivität wissenschaftlicher Untersuchungen

Zeynep Tufekci hat vehement darauf hingewiesen, dass die Studie von Facebook mit einem klaren Spin versehen worden ist: Die triviale Aussage, dass sich Menschen bei ihrem Nachrichtenkonsum von ihren Überzeugungen leiten lassen, wurde als zentrales Ergebnis hervorgehoben und auf die Titelseiten zahlloser Kommentare gehoben – um zu verstecken, dass und wie der Facebook-Algorithmus diese Tendenz verstärkt.

David A. Banks analysiert das Problem, dass Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler oft vorgeben, keinen Standpunkt zuhaben. Er nennt es in Bezug auf Donna Haraway den Gott-Trick: »seeing everything from nowhere«. Er schlägt deshalb für solche Forschungsvorhaben vor, den eigenen Standpunkt klar auszuweisen:

Facebook researchers using a standpoint epistemology would first recognize that their position of power in relation to users, not to mention their clear biases in showing that the algorithm is benevolent if not agnostic, has profound impacts on their results. If they still wanted to conduct the study they may mitigate their own biases by selecting users to review the data as well. They might pair their quantitative data with qualitative accounts and personal stories about avoiding or seeking out opposing viewpoints. Most importantly though, a standpoint epistemology would recognize that different people avoid or seek out viewpoints for different reasons and not all echo chambers are created equal.

2. Die schlechten Social-Media-Stichproben

Verwenden Wissenschaftsteams Daten, die sie aus sozialen Netzwerken beziehen, ist die Menge dieser Datensätze oft beeindruckend hoch – weil sie maschinell bearbeitbar und abrufbar sind. Daraus ergibt sich meist vorschnell der Eindruck, auch die Qualität der Daten sei gut. (Mit Qualität der Daten ist gemeint, wie zuverlässig die Resultate sind, die aus einer Stichprobe gewonnen werden können.)

Diesem Argument widerspricht Eszter Hargittai vehement. In einer Studie (pdf aller Studien als Privatkopie per Mail erhältlich) hat sie folgende Effekte nachgewiesen:

1. Nur ein bestimmter Ausschnitt der Bevölkerung ist auf sozialen Netzwerken aktiv. Dieser Ausschnitt ist nicht zufällig gewählt: Die Entscheidung, etwa FB zu nutzen, ist eine bewusste, die von recht klar identifizierbaren Faktoren abhängt.
2. Nur ein bestimmter Ausschnitt der Aktiven wird von Untersuchungen erfasst. (In diesem konkreten Beispiel wurden rund 4 Prozent der Bevölkerung erfasst).
3. Wichtige Effekte der Kommunikation außerhalb der gewählten Plattform werden ignoriert (woher wissen wir, welche Nachrichten die Personen hinter den untersuchten Profilen auf andere Plattformen oder in den Massenmedien wahrnehmen?).

Das Problem ist, dass es sich nicht um repräsentative, zufällige Stichproben handelt, sondern systematisch verzerrte. Hargittais Fazit ist vernichtend: Der Effekt der Verzerrung kann so groß sein, dass Studien das genaue Gegenteil von dem aufzeigen, was ein ganzheitliches Vorgehen ermitteln würde.

One response to this critique may be that they are nonetheless better than having no data. That is not necessarily the case, however. In certain instances, analyses based on such data may come to the exact opposite conclusion of what may be the case were the sampling frame more representative of the larger population. (S. 74)

Hargittai selbst untersucht in ihrer Studie eine weniger große Gruppe von Studierender, die in einigen Aspekten (Geschlecht, sexuelle Orientierung, Ethnie) repräsentativ für die Bevölkerung der USA ist, in anderen sehr homogen (Alter, Ausbildung). Befragungen führt sie auf Papier durch, um zu verhindern, dass digital affine Menschen in einem größeren Ausmaß teilnehmen. Dadurch kann sie solche Schwierigkeiten umgehen.

Mit Klassen, die sich etwas finden könnten, spiele ich ein einfaches Spiel: Alle schließen die Augen und versuchen zu zählen. Jedes Mitglied der Klasse darf sich nur ein Mal beteiligen. Sagen zwei dieselbe Zahl, beginnt das Spiel von vorne. Das Ziel: Bis ans Ende zu gelangen.

Das Spiel dient dazu, erlebbar zu machen, dass alle Individuen Raum brauchen, damit eine Gruppe als ganze Ziele erreichen kann.

Reddit – ein wichtiges Forum und soziales Netzwerk – hat am 1. April ein Thema erstellt (ein so genanntes Subreddit), in dem es einen Knopf mit einem Countdown gibt. Wer bei Reddit zu diesem Zeitpunkt ein Konto hatte, darf den Knopf nur ein Mal drücken. Dem Profil wird dann die Sekundenzahl zugeordnet, bei welcher der Knopf gedrückt wurde. Die Zahlen entsprechen einer Farbe: Violett für die ganz ungeduldigen, dann blau, grün, gelb, orange und rot. Der exklusive Club der roten User hat ein Motto und eine Art Fanclub von nicht-roten Mitgliedern. (Was beim Knopf genau passiert, lässt sich auf dieser Seite nachverfolgen.)

Der Knopf wurde schnell zu einem magischen Element von Reddit: Die User identifizieren sich mit ihren Farben. Einige schwören, dass sie dafür sorgen, dass der Knopf immer gedrückt wird (was rein mathematisch nicht möglich ist), andere wollen, dass der Countdown möglichst bald einmal 0 erreicht. Weitere versuchen Kontoinhaberinnen und -inhaber davon zu überzeugen, sich dem Button zu verweigern.

Reddit selbst schreibt auf der Seite kryptisch:

We can’t tell you what to do from here on out. The choice is yours.

Das große Rätsel, was beim Ablauf des Countdowns passieren wird, kann hier nicht gelüftet werden. Vielleicht verschwindet der ganze Zauber, wie er gekommen ist. Oder es passiert nichts Nennenswertes.

Aus den Interaktionen der Menschen lässt sich aber Folgendes ableiten:

1. Willkürliche Eigenschaften von Profilen führen zu einer Statusvergabe.
2. Scheinbar sinnlose Aktivitäten führen zu einer Faszination (es gibt eine ganze Reihe von statistischen Auswerten zum Knopf).
3. Auch das Drücken eines Knopfes führt zu einem Datensatz, den Reddit auswerten kann (zusammen mit der Dauer, wie lange ein User damit gewartet hat, den Knopf zu drücken etc.).
4. Wer Menschen Handlungsmöglichkeiten gibt, zieht sie in seinen oder ihren Bann.

P.S. 1: Ich bin gelb.

P.S. 2: Kennt ihr dieses Verbevideo schon?

Ich bin – bekanntermaßen – kein Freund einfacher Datenschutzparolen. Weder glaube ich, dass meine Daten mir gehören noch halte ich es für sinnvoll, einen Datenmarkt aufzubauen, der Menschen für die Nutzung ihrer Daten entschädigt.

Meine Nachbarinnen und Nachbarn haben Daten von mir. Ich weiß nicht genau, welche sie haben, sie haben mich nicht gefragt, ob sie sie haben dürfen, und ich kann nicht kontrollieren, wem sie diese Daten weitergeben. Allenfalls erhalten sie dafür sogar Geld. So funktioniert das halt: Ihre Wahrnehmung sind meine Daten. Will ich sie kontrollieren, schränke ich meine Nachbarschaft in ihrer Freiheit ein.

Nun ist Google nicht mein Nachbar. Aber ein Dienstleistungsunternehmen, das meine Daten braucht, um für mich Informationen verfügbar zu machen. Wie viele Daten Google dafür braucht, ist mir nicht ganz klar. Sicher einige, aber wahrscheinlich nicht alle, die das Unternehmen verarbeitet.

Kann eine Firma wie Google reguliert werden? Ja – warum nicht. Und wie sollte das geschehen? Meiner Meinung nach gibt es zwei sinnvolle Vorschläge:

1. Eine Konzession für die Verwaltung von großen Mengen personenbezogener Daten – ganz ähnlich wie Rundfunkkonzessionen vergeben werden. Die Konzessionen kosten etwas und sind an Auflagen gebunden.
2. Eine Pflicht, User zu informieren, wenn verschiedene Datensätze zusammengeführt werden. Wir würden dann informiert, wenn Daten erhoben werden (genau wie das heute der Fall ist), und zusätzlich, wenn verschiedene Datensätze kombiniert werden. Gleichzeitig wäre unsere Einwilligung einzuholen, ob wir das wollen. Damit könnte sicher gestellt werden, dass wiederum ein Mehrwert für User entsteht.

Und: Heute Abend spreche ich in Zürich mit interessanten Menschen über solche Themen.

Die digitale Transformation führt die Menschheit in ein Computerzeitalter – und dabei zu einer vierten Revolution des Menschenbildes, wie Luciano Floridi behauptet. (Kopernikus, Darwin, Freud und nun Turing, Freud hätte dabei von Kränkungen gesprochen.) Es zeichnet sich dadurch aus, dass bislang selbstverständliche Unterscheidungen wie Virtualität und Realität oder Mensch/Maschine/Natur verschwimmen.

Auf diese Herausforderungen reagiert ein Team von 15 Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern im Rahmen der EU-Online-Initiative mit der Formulierung eines Online Manifests. Es liegt in einer deutschen Version vor.  Sehr zu empfehlen ist aber der von Floridi herausgegebene englischsprachige Sammelband, der einzelne Aspekte in Aufsätzen vertieft. Er ist ebenfalls als Open-Access-Dokument frei verfügbar.

Das Manifest bildet einen idealen Ausgangspunkt für eine politische, anthropologische oder philosophische Diskussion der Digitalisierung. Grundsätzlich sind darin vier Thesen formuliert, die begründet und differenziert werden:

1. Die grundlegenden Annahmen der Moderne erweisen sich heute als falsch. 
   Menschen zeichnen sich nicht durch eine körperlose Vernunft aus, Technologie kann nicht von Natur getrennt werden, auch Wissenschaft ermöglicht keinen objektiven Zugang zur Realität, politische Systeme und Hierarchien können nicht mehr länger mit mechanistischen Metaphern beschrieben und konzipiert werden.
2. Kontrolle gewinnt an Bedeutung und entgleitet gleichzeitig. 
   Kontrolle bedeutet die Balance zwischen Sicherheit und Freiheit, zwischen Ignoranz und Informationsüberforderung. Deshalb wird Kontrolle im Computerzeitalter immer wichtiger. Dabei ist es aber zunehmend unmöglich zu entscheiden, wer überhaupt Prozesse kontrollieren kann.
3. Gegensätze lösen sich zu dualen Paaren auf. 
   »Was bedeutet Menschein im Zeitalter der Hypervernetzung«. Diese Frage ist Ausgangspunkt des Manifests. Sie kann nicht direkt beantwortet werden, sondern nur über das Verständnis von Begriffspaarungen wie real/virtuell, öffentlich/privat, Gemeingut/Eigentum, objektiv/subjektiv einen Orientierungshorizont für wesentliche Entscheidungen bieten.
4. »Unser Selbst ist sowohl frei als auch sozial«. 
   Die Vorstellung einer autonomen Subjektivität muss verabschiedet werden. Menschen können Freiheit nur bedingt und in Beziehungen erleben. Deshalb soll auch kein Ort außerhalb der Technologie anvisiert werden, sondern unter der Bedingungen der Digitalisierung ein lebenswertes Leben möglich gemacht werden. Das geschieht nur, wenn der Aufmerksamkeit von Menschen Sorge getragen wird.

Das sind für mich die beiden entscheidenden Passagen des Manifests:

Wir glauben, dass jeder Mensch nicht nur des Schutzes vor dem öffentlichen Blick sondern auch des Gesehenwerdens bedarf. Die öffentliche Sphäre sollte ein Forum für verschiedene Arten der Interaktion und des Engagements sein, das Raum sowohl für die kraftspendende Undurchsichtigkeit des Selbst, als auch für das das Bedürfnis nach Selbstdarstellung, den Ausdruck von Identität, für die Möglichkeit, sich neu zu definieren, sowie den Großmut des absichtlichen Vergessens bietet. (S. 7)

Verantwortung in einer vernetzten Welt zu übernehmen, bedeutet, zunächst zu verstehen, wie unser Handeln, unsere Wahrnehmung, unsere Wertvorstellungen und selbst unser physisches Sein insgesamt mit Technologien und insbesondere mit IKT verflochten sind. Die Entwicklung einer kritischen Beziehung zur Technologie sollte nicht darauf abzielen, einen transzendenten Ort außerhalb dieser Verflechtungen zu finden, sondern vielmehr ein inhärentes Verständnis dessen bedeuten, wie wir als Menschen, die Technologien gestalten, wiederum selbst durch diese Technologien geprägt werden. (S. 8)

Im folgenden Beitrag wende ich mich von einer Idee ab, um danach eine Alternative vorzuschlagen. Die Idee ist die Vorstellung, sauber Gedachtes müsse in einer glatten Form daherkommen. In sozialen Netzwerken kann man die Glätte gut sichtbar machen: Zu aktive User, zu redundante Mitteilungen, Korrekturen, Fehler sind – so die Ideologie der Glattheit – Zeichen von unsauberem Denken.

In der einschlägigen Metaphorik der Entropie führen sie zu einer Verschmutzung der Infosphäre und entsprechend zu einer Steigerung der Informationsentropie. Entsprechend sind die Maximen der Glattheitsideologie:

1. Denken, formulieren, überarbeiten, kürzen. Besser denken, besser formulieren, stärker überarbeiten, stärker kürzen. Rinse, wash, repeat.
2. Sparsam publizieren.
3. Was veröffentlicht wird, muss Bestand haben können.
4. Haben andere dasselbe schon gedacht, nicht selber formulieren: Sondern den fremden Gedanken verbreiten.

Ich wende mich deshalb gegen diese Ideologie, weil sie ein ökonomisches Argument an die Stelle eines moralischen rückt. Die Verschmutzung der Informationssphäre entsteht durch eine mangelnde Ernsthaftigkeit, durch »Bullshit«, wie das in der Terminologie von Harry G. Frankfurt heißt:

Wer lügt, muss eine wache Beziehung zur Wahrheit unterhalten, um seine Lüge kaschieren zu können. Wer Bullshit von sich gibt, Humbug oder Mumpitz, den interessiert die Wahrheit schlicht nicht. Der «Bullshitter» plappert, ohne sich darum zu kümmern, ob sein Gequassel wahr oder falsch ist. Ihn interessiert nur, mit seinen Behauptungen – mit seiner Selbstbehauptung – durchzukommen. Er mogelt sich mit Halb- oder Unwahrheiten durch; wenn es gerade zupass kommt, auch mit Wahrheiten. Er biegt sich die Welt zurecht – und wenn die Wahrheit auch daran zugrunde geht.

Wer ernsthaft ist, aber Entwürfe oder Redundantes verbreitet, schafft eine Reibungsfläche, an der sich das Denken des Anderen ereignen kann. Hier Glätte zu fordern, führt zu einer Verschüttung von Potential. Deshalb hier als Alternative die Maximen der ernsthaften Kommunikation:

1. Publiziere, was aus deinen Denkanstrengungen resultiert.
2. Zwingen es niemandem auf.
3. Prüfe kritisch: Eigenes und Fremdes. Immer wieder neu. Formuliere die Kritik. Klar, aber angemessen.
4. Reibe dich am Denken anderer und lass andere sich an deinem Denken reiben.
5. Sei bereit, Gedanken zu verwerfen, Formulierungen zu überarbeiten.
6. Verweise auf Vorarbeiten, aber habe keine Angst, nicht originell zu sein.

Moment läuft im Netz ein eindrücklicher Dokumentarfilm: Do Not Track führt uns vor Augen, wie personalisierte Daten im Netz gesammelt und verwendet werden. Um beispielsweise für dasselbe Produkt unterschiedliche Preise anbieten zu können.

Unternehmen sammeln Daten. Das ist mittlerweile allen bekannt. Im Internet geht das einfach, aber auch analoge hinterlassene Daten werden digitalisiert und von Algorithmen ausgewertet. Auch Regierungen sammeln Daten.

Diese Ausgangslage ist leicht verständlich. Weniger klar ist, was daraus folgt. Schon nur die Aussage, »meine« Daten würden mir gehören, ist meiner Ansicht nach falsch: Sehr oft verfügen andere über Daten, die mich betreffen – weil sie mich gesehen haben, in einer Beziehung zu mir stehen, mit mir Verträge abschließen etc. Suche ich bei Google nach einem Begriff oder kaufe ich im Detailhandel etwas, dann gehören die dazugehörigen Daten ebenso diesen Unternehmen wie mir.

Die aktuelle Debatte resultiert in zwei Aussagen, die mir missfallen:

1. Das »Datenkraken«-Argument:
   Unternehmen, die Daten auswerten, würden gegen die Interessen ihrer Kunden handeln. Ihre Absichten seien böse, ihre Handlungen totalitär.
2. Das »selber schuld«-Argument:
   Individuen hätten die Pflicht, sich der Datenverwertung zu verweigern, auch wenn diese bequem sei. Wer dies nicht tue, handle nicht nur gegen die eigenen Interessen, sondern auch mit mangelnder Solidarität.

Während es selbstverständlich Unternehmen gibt, welche Daten missbräuchlich und auf eine verwerfliche Art und Weise bearbeiten, und fahrlässige Menschen tatsächlich sich und andere durch die Preisgabe sensibler Daten gefährden, umgeht die Debatte ihren entscheidenden Widerspruch:

• Entweder schlägt man sich auf die neoliberale Seite, auf der Unternehmen umfassende Freiheit genießen. Dann ist einleuchtend, dass nur Kundinnen und Kunden etwas ändern können. Unternehmen aus dieser Perspektive einen Vorwurf zu machen, wenn sie zwar komplizierte, aber komplett legale und offen kommunizierte Methoden zur Verwertung von Daten einsetzen, ist absurd.
• Oder aber man gesteht Gemeinschaften zu, politisch zu steuern, welche Funktion private Unternehmen einnehmen sollen und dürfen. Dann steht nicht das Individuum in der Pflicht, sich den Verlockungen der digitalen Bequemlichkeit zu widersetzen, sondern staatliche Organe regeln, was Datenverarbeitung leisten kann und soll.

Erschwerend kommt bei diesen Fragen die reduzierte Glaubwürdigkeit politischer Akteure hinzu, die sich daraus ergibt, dass:

1. Überwachung von staatlicher Seite als Sicherheitsversprechen angepriesen wird.
2. Politische Akteure zu wenig digitales Know-How besitzen.
3. Politische Prozesse selbst auf einer Auswertung von Daten basieren, so dass sich bei Wahlen die Parteien durchsetzen können, welche am meisten Daten sammeln und sie am effizientesten interpretieren.

Letztlich mutet es aber zynisch an, dass in dieser wichtigen Diskussion vorgegeben wird, Individuen seien alle so privilegiert, dass sie auf bequeme Informationsverarbeitung verzichten können, und die aktuelle Wirtschafts- und Politikordnung eigentlich so behandelt werden müsse, als würden wir in einer Diktatur leben.

Wir brauchen dringend präzisere Analysen und bessere Argumente.

Beim Versuch, die Umwelt zu verstehen, werden psychologische Konzepte oft gedehnt und generalisiert. Beim Gefühl, dass die Verbindungen im Netz letztlich oberflächlich seien und Subjektive auch sie selbst zurückwerfen, ist der Begriff des Narzissmus schnell zur Hand.

Die Frage, ob Social Media Narzissmus auslöse oder fördere, wird in der Forschung anders beantwortet als durch das Bauchgefühl der meisten Menschen. In Generation »Social Media« habe ich den Forschungsstand wie folgt zusammengefasst (S. 109):

Eine neue Studie (Privatkopie per Mail erhältlich) zeigt aber, dass auch dieses Fazit falsch sein dürfte. Ein US-amerikanisches Forschungsteam hat mit einer Facebook-Studie nicht nur Fragen zu den Auswirkungen von sozialen Netzwerken beantwortet, sondern auch vertiefte Erkenntnisse in die Eigenschaften von Narzissmus gewonnen.

Sie definieren Narzissmus als ein dynamisches System selbstregulativer Prozesse, bei denen Individuen mit einem übersteigerten, aber verletzbaren Selbstbild versuchen, Aufmerksamkeit und Bestätigung von ihrem Umfeld zu erhalten. Das gelingt ihnen – so der aktuelle Forschungsstand – jedoch nur anfänglich und bei Fremden, weil die anfällig sind für einen oberflächlichen Charme, der bei längerfristigen Beziehungen verfliegt. Narzisstinnen und Narzissten wirken auf den ersten Blick sozial attraktiver als andere.

Diese Einsicht kann in Bezug auf die Facebook-Nutzung bestätigt werden. Narzissmus wurde dabei als moderierenden Faktor betrachtet: Während viele Statusupdates mit vielen Kommentaren respektive Likes positiv korreliert sind, ist das bei narzisstischen Profilinhabern viel weniger stark der Fall, wie die unten stehende Grafik aus der Studie zeigt. Anders formuliert: Wer sein Profil oft updatet, erhält viel Feedback. Bei Narzisstinnen und Narzissten ist das nicht der Fall (bzw. viel weniger stark). Das bedeutet, dass Facebook für narzisstisches Verhalten kein ideales Betätigungsfeld ist, weil es durch abnehmende Interaktionen bestraft wird.

Die Forschungsgruppe hat nun Narzissmus aber noch in einzelne Aspekte unterteilt:

1. Anspruchshaltung (»entitlement«)
2. Ausnutzung (»exploitativeness«)
3. Eitelkeit (»vanity«)
4. Überlegenheitsgefühl (»superiority«)
5. Exhibitionismus (»exhibtionsim«)
6. Kompetenz (»authority«)
7. Unabhängigkeit (»sufficiency«)

Dabei wurde deutlich, dass die ersten beiden Aspekte stark steuern, wie viel Feedback narzisstisches Verhalten auf Facebook generieren kann. Die letzten beiden hatten auch bei klarem Vorliegen von narzisstischem Verhalten kaum einen Einfluss darauf, wie Interaktionen auf Facebook verlaufen.

Die Studie zeigt, dass Social Media nicht nur in Bezug auf ihre Auswirkungen auf Menschen interessant sind, sondern auch ein Forschungsumfeld für psychologische Fragestellungen anbieten, in dem differenzierte Einsichten in Zusammenhänge gewonnen werden können, welche sonst kaum beobachtbar sind.

In Referaten halte ich immer wieder meine Forderung fest, in Schulen von Prüfungen wegzukommen und Leistungen mit Portfolios zu evaluieren (z.B. bei Matur-/Abitur-Prüfungen, oder beim Lernen mit Social Media). Das entspricht meinen grundsätzlichen Überzeugungen, dass schulische Bewertungsprozesse:

1. Stärken mehr Gewicht geben sollen als (scheinbaren) Defiziten
2. einen langfristigen Horizont haben müssen
3. von den Lernenden selbst ausgehen sollen
4. zentrale Erkenntnisse der Motivationsforschung berücksichtigen müssen
5. im Idealfall reflektieren, zu welchen Verzerrungen Testsysteme führen
6. zu Ergebnissen führen, die weniger zu Vergleichen innerhalb von Gruppen führen als vielmehr zu differenzierten Rückmeldungen zum Lernprozess
7. die soziale Dimension des Lernens viel stärker berücksichtigen müssen.

Als ich auf der Swiss eLearning Conference diesen Gedankengang erörtert habe, stellte ein teilnehmender Student die Frage, wie denn ein solche Systeme verhindere, dass Schülerinnen und Schüler nichts mehr lernten, weil sie auch keine Prüfungen mehr zu absolvieren hätten. Die Frage erinnert mich an ein Paradox der Diskussion über das bedingungslose Grundeinkommen: Während fast alle Menschen von sich selber wissen, dass sie auch mit einem Grundeinkommen weiterhin arbeiten würden, bezweifeln sie, dass andere noch arbeiten würden. Dasselbe trifft auf informelles Lernen zu: Wir alle wissen von uns, dass wir lernen, auch wenn es keinen institutionellen Zwang dazu gibt – es gibt ja wenig, was zu mehr Befriedigung führt, als etwas zu lernen. Bei anderen stellen wir das aber zu oft infrage.

Eine gute Perspektive auf Fragen des informellen Lernens eröffnet die durch die McArthur Foundation finanzierte Reihe zu digitalen Medien und Lernen (alle Bänder sind digital kostenlos verfügbar). Ich habe eben den zuletzt erschienen Band, Documenting and Assessing Learning in Informal and Media-Rich Environments gelesen und möchte einige zentrale Aussagen festhalten. Das Autorenkollektiv hat einerseits Forschungsliteratur gesichtet, andererseits mit Fachleuten über die Frage gesprochen, wie innerhalb von informellen Lernsettings (in Schulclubs, Museen, bei Computerspielen, in Foren etc.) ein individuelles und kollektives Assessment vorgenommen werden könne.

Folgende Einsichten scheinen mir wichtig:

1. Ohne Wohlbefinden gibt es kein Lernen. (S. 16)
2. Ein zentraler Lerngegenstand sind Haltungen in Bezug auf Gruppen, Ziele, Werkzeuge, Medien, Genres und Stilen. Diese schaffen Identität und Motivation. (S. 16)
3. Lernen findet auf drei Ebenen statt: Auf der des Individuums, der Gruppe und der von Projekten oder Organisationen. Vgl. dazu die wichtige Tabelle 1 (S. 17):
   
4. Die Autorinnen und Autoren unterscheiden vier zentrale Bereiche des informellen Lernens:
   a) in einem stärkeren Ausmaß in der Lage sein, Nachforschungen anzustellen und Probleme darzustellen (»Ausmaß« meint sowohl Kompetenz wie auch den Bereich, indem dieses Lernen stattfindet)
   b) produktiv mit anderen zusammenzuarbeiten
   c) Lernergebnisse und -produkte hinsichtlich ihrer Qualität mit Einbezug von Zielen zu reflektieren
   d) langfristig soziale Netzwerke und Ressourcen mobilisieren zu können. (S. 18)
5. Der Wert und die Bedeutung des Lernens lassen sich dadurch messen, dass man die Lernenden befragt sowie die Intensität misst, mit der sie Lernaktivitäten durchführen (S. 83f.).
6. Sobald Organisation dafür bezahlt werden, dass sie informelle Lernprozesse begleiten, treten schwerwiegende Verzerrungen ein (S. 86f.).
7. Die lokale Verankerung von Lernprozessen und ihre Vergleichbarkeit stehen in einem Konflikt (S. 87f.).
8. Viele wichtige Lernprozesse treten unerwartet und beiläufig auf (S. 91). Sowohl erwartete wie auch unerwartete Outcomes müssen in einer Dokumentation ersichtlich sein.
9. Es gibt momentan keine sinnvollen standardisierten Testverfahren für informelles Lernen. (S. 94)