SFB 1187 ›Medien der Kooperation‹ an der Universität Siegen

Werkstatt Medienpraxistheorie Sommer 2021

 

Vorträge und Workshops im Sommersemester 2021:

Dienstags um 17:00 (Vortrag)

Mittwochs um 11:00 (Workshop)

 

Alle Veranstaltungen finden hybrid statt.

 

Building upon Haraway’s concept of situated knowledge and recent research on algorithmic bias, situated data analysis allows researchers to analyse how data is constructed, framed and processed for different audiences and purposes. Situated data analysis examines representations of data, like data visualisations, which are meant for humans, and operations with data, which occur when personal or aggregate data is processed algorithmically by machines, for instance to predict behaviour patterns, adjust services or recommend content. The continuum between representational and operational uses of data is connected to different power relationships between platforms, users and society, ranging from normative disciplinary power and technologies of the self to environmental power, a concept that has begun to be developed in analyses of digital media as a power that is embedded in the environment, making certain actions easier or more difficult, and thus remaining external to the subject, in contrast to disciplinary power which is internalised. 

  

 

Jill Walker Rettberg is a professor of digital culture at the University of Bergen, and PI of the Machine Vision project. Her research focus is on self-representation online and on the cultural effects of machine vision. She is the author of Seeing Ourselves Through Technology: How We Use Selfies, Blogs and Wearable Devices to See and Shape Ourselves (Palsgrave 2014; print and open access) and Blogging (Polity Press 2014).

 

 

Der Vortrag reflektiert den Beitrag des Praxisbegriffs zur Analyse digitaler Kultur. Hier stößt der Handlungsbegriff des methodologischen Individualismus mit seiner Verkürzung auf das rational handelnde und sinnstiftende Individuum angesichts komplexer Verkettungen menschlicher und nicht-menschlicher Elemente an seine Grenzen. Dagegen scheint sich der Praxisbegriff hervorragend auch auf nicht-menschliche Beteiligte wie Infrastrukturen, Software und Algorithmen beziehen zu lassen und findet in der Soziologie des Digitalen bereits Verwendung. So ist beispielsweise die Rede von algorithmic practices, data-driven practices, data practices oder digital practices. Der Praxisbegriff wird dabei jedoch bislang noch selten reflektiert geschweige denn voll ausgeschöpft.

Von „digitalen Praktiken“ lässt sich in einem dreifachen Sinne sprechen: In einer allgemeinen Verwendung handelt es sich zunächst um den Gebrauch digitaler Infrastrukturen und Programme, beispielsweise um die Navigation mit einem Kartendienst wie Google Maps im Stadtraum. Spezifischer lassen sich mit dem Begriff Praktiken bezeichnen, die nur in digitalen Umgebungen existieren, wie etwa das „Sharen“ von Inhalten im Web 2.0, das „Liken“ und „Retweeten“ in sozialen Medien oder das Erstellen von Memes, Mashups und Remixen. In einem starken Sinn schließlich gilt es zu reflektieren, ob das Prozessieren von Algorithmen selbst als eine Praxis bezeichnet werden kann. Diesen Fragen wird sich der Vortrag widmen.

Hilmar Schäfer ist Gastprofessor für Allgemeine Soziologie und Kultursoziologie am Institut für Sozialwissenschaften der Humboldt-Universität zu Berlin und Mitglied des Vorstands der Sektion Kultursoziologie der Deutschen Gesellschaft für Soziologie. Zu seinen Arbeitsschwerpunkten zählen soziologische Theorie, Kultursoziologie und Soziologie des Bewertens. Er forscht gegenwärtig zu den institutionellen und alltäglichen Prozessen der Konstruktion und Bewertung von kulturellem Erbe mit einem Schwerpunkt auf der Auszeichnung als UNESCO-Welterbe sowie zu digitalen Praktiken.

 

This talk unpacks the theory and practice of the ’smart city‘ by charting the way that techno-systems thinking shapes the way city systems are designed. From both “top down” and “bottom up”, technology companies, cash-strapped governments and enthusiastic tech-savvy activists have celebrated and legitimated thinking about optimizing and rendering more efficient ever more features of urban life. However, networking, reinterpreting data and sensing may also create spaces for collective voice and some novel forms of civic participation. By telling a history of smart city projects from the past 20 years, the talk provides new ways of seeing urban entanglements, looking at the frictions and tensions surrounding the development and management of data commons, and showing how the development of solidarity and acceptance of hybridizing knowledge can reinvigorate ways to live together.

Throughout the past twenty years a series of different technological frameworks have underpinned the desirability of optimization and narrowed the forms of idealized civic participation. Spreading sensor systems across cities  makes surveillance cheaper and easier, and also normalizes and directs civic action towards ends that fit within overall frameworks of optimization. Undoing these dynamics requires an attention to friction and tension, as well as an attention to the potential other ways of understanding and connecting different forms of knowledge, including the datafied knowledge of sensing systems as well as other ways of knowing.

By learning from examples of ‘smart cities’ where data and knowledge unfold in tension, attending to the points at which human and biological knowledge disrupts and restructures technical knowledge, different ethics may be foregrounded, from hybridized knowledges negotiated around unstable data commons, to urban systems based on principles of ‘minimum viable datafication’. This paper explores how knowledge in a series of ‘smart city’ projects exceeds what can be optimized, from sensor systems that fail (but succeed in revealing living knowledge) to social movements like Extinction Rebellion and Black Lives matter that exceed the capacity of the optimized city. Optimization can narrow the frameworks for civic action in cities  to align with technosocial systems and commercial expectations.  Its undoing promises a more contingent acknowledgement of urban relationships, intelligence and persistence.

 

Wie kann man die wissenschaftlichen Praktiken der Künstlichen Intelligenz (KI) ethnographisch erforschen? Wie greifen Ansätze der KI in die empirischen Verfahren der Wissenschaften ein? Wie kann man den methodischen Einsatz von KI als Medienpraxis untersuchen? Diesen Fragen und ihrem Zusammenhang möchte ich im Rahmen meines Beitrags aus medienpraxistheoretischer Perspektive nachgehen.

PD Dr. Andreas Sudmann vertritt seit dem WS 2020/21 an der Universität Regensburg die Professur „Dynamiken virtueller Kommunikationsräume“. Ferner ist er Koordinator des durch die VW Stiftung geförderten Forschungverbunds „How is AI Changing Science? Research in the Era of Learning Algorithms“ (gemeinsam mit Anna Echterhölter, Jens Schröter, Alexander Waibel) sowie Leiter des seit 2019 geförderten DFG-Projekts „Medien und Infrastrukturen der Künstlichen Intelligenz. Computer Vision, Transfer Learning und Künstliche Neuronale Netzwerke als Black Box“. Aktuelle Publikationen: Games & AI (Special Issue of Eludamos, Vol. 10, No. 1 (2019), als Hg., gemeinsam mit Mathias Fuchs), The Democratization of Artificial Intelligence. Net Politics in the Era of Learning Algorithms (Transcript/ Columbia UP 2019, als Hg.), Machine Learning. Medien, Infrastrukturen und Technologien der Künstlichen Intelligenz (Transcript 2018, als Hg. gemeinsam mit Christoph Engemann), Serielle Überbietung. Zur televisuellen Ästhetik und Philosophie exponierter Steigerungen (Metzler 2017, zugleich Habilitationsschrift, Ruhr-Universität Bochum).