»Big data – small problems?« - Ethische Perspektiven auf Forschung unter Zuhilfenahme...

»Big data – small problems?«

Ethische Perspektiven auf Forschung unter Zuhilfenahme onlinebasierter Kommunikationsspuren

Nele Heise, M.A. Hans-Bredow-Institut Hamburg

Tagung „Digital Methods“ | IPK Uni Wien 8. November 2013

Aufschlag

1. Dimensionen von Forschungsethik und »hybride« Kontexte von Onlineforschungsethik

2. »Big Data« als forschungsethische Herausforderung

3. Offene Fragen

Heise | »big data« & Forschungsethik 2

Was ist (Forschungs-)Ethik?

Suche nach allgemeinen Prinzipien oder Beurteilungskriterien zur Begründung des richtigen Handelns (Fenner 2010)

»Ethics are guidelines and principles that help us to up hold our values – to decide which goals of research are most important and to reconcile values and goals that are in conflict. Ethical guides are not simply prohibitions; they also

support our positive responsibilities.« Diener/Crandall (1978: 3)

Zentrale Dimensionen von Forschungsethik Wertbasis, Verantwortung, ethische Entscheidungsfindung


Forscher- Kontexte

• forschungsethische Standards/Prinzipien• technische, methodologische Anforderungen• Forschungspraxis/-erfahrung/-schwerpunkte

Nutzer-Kontexte • Ethische Prinzipien der Online-Kommunikation • (in-)formelle »Spielregeln« (z. B. Netiquetten)• Mediennutzungskompetenzen

»Hybridität« der Kontexte von Onlineforschung

• technische & soziale Rahmungen der Medienpraktiken

• Eigenschaften der Onlinekommunikation• AGBs, Rechte auf Anbieterseite• individuelle ethische Argumentationsparadigmen • Vertrauen & Verantwortung

Hybride Kontexte


Ethisch relevante Merkmale der Onlinekommunikation

Web als »science laboratory« und »Spielwiese«, als » gigantisches, leicht zugängliches Archiv von Kommunikations- und Interaktionsvollzügen« (Fraas et al. 2012: 189): Reichhaltigkeit der Daten, einfacher Feldzugang, z. T. bessere Bedingungen für Umsetzung einzelner Methoden; Einblick in zuvor nicht zugängliche Bereiche, Lebenswelten, Aktivitäten

Ethische Entscheidungsfindung unterliegt z. T. erschwerten Bedingungen: o (räumliche/zeitliche) Entkontextualisierung; globale Reichweite o Datenvernetzung und -persistenz o Entkörperlichung, Grad sozialer Präsenz und Sichtbarkeit, Anonymität

(Verifizierung, Authentifizierung)o Entgrenzung von Öffentlichkeit und Privatheit (Daten, »Räume«)o Rechtsunsicherheit


»Big Data« als forschungsethische Herausforderung

dies berührt viele Dimensionen von Forschungsethik: o Grundsätze »guten« wissenschaftlichen Arbeitens,o (kommunikations-)ethische Standards im Umgang mit

Forschungsteilnehmern, o grundlegende forschungsethische Prinzipien

»big data«-Analysen verstanden als Erfassung, Speicherung und Verwertung von »massive quantities of information produced by

and about people, things, and their interactions« boyd/Crawford (2011: 1)


Ebenen ethischer Entscheidungsfindung

Fünf-Stufen-Modell ethischer Entscheidungsfindung nach Strohm Kitchener/Kitchener (2009)

Kritisch-evaluative Ebene

Unmittelbar-situative Ebene

Meta-EthikEthische Theorie

Ethische PrinzipienEthische Regeln / Richtlinien

Alltagsmoral / „ordinary moral sense“


Ethische Regeln und Grundsätze

Einige Grundsätze »guten« wissenschaftlichen Arbeitens (DFG)

Nachvollziehbarkeit aller Schritte: Wissen, Darstellungsformen Veröffentlichung der Ergebnisse: Formen, Open Data Anwendung bestmöglicher Standards, v. a. im Umgang mit

Untersuchungsteilnehmern

Prämisse: Einige »big data«-Analysen ≠ Inhaltsanalysen Daten als Handlungsakte (social data), nicht Artefakte


Ethische Standards gegenüber Forschungsteilnehmern

Freiwilligkeit der Teilnahme als Voraussetzung

Prinzip der informierten Einwilligung (»informed consent«)

Schutz der Teilnehmer: Anonymität, Privatheit

Nicht-Schädigung (Vermeidung möglicher Risiken)

Rechtlicher Kontext: Persönlichkeitsrechte, Datenschutz, Recht auf Informationelle Selbstbestimmung


Context matters: Freiwilligkeit / Informed Consent

Problem der Entgrenzung von Privatheit/Öffentlichkeit

Kontext hat Einfluss auf die produzierten Daten und die Erwartungen der Nutzer/-inneno »imagined audience« (Publikumsvorstellungen)o Beurteilungs- und Medienkompetenz der Nutzer/-innen

Erfassung von (explizit/implizit produzierten) Inhalten als Verletzung der »kontextuellen Integrität« (Nissenbaum 2004), also sozialer Normen (ggf. sogar AGB/Zugangsbeschränkungen)

Aggregation, Zusammenführung, Weiterverarbeitung von Inhalten als (potenzielle) Verletzung von Privatheit (boyd 2010) Recht auf Informationelle Selbstbestimmung?


Which context?

Problem des »frictionless sharing«


Prinzip der Anonymisierung

potenzielle De-Anonymisierung von Datensätzen (Narayanan/ Shmatikov 2008, Zimmer 2010), (Re-)Kombination von Datensätzen

Frage: Was sind persönliche oder sensible Informationen?


Anspruchsgruppen ethischer Entscheidungsfindung

Intermediäre


Neue Akteurskonstellationen

Nutzer/-innen

Forscher/-innen

Intermediäre

Wer interagiert mit wem/was?

Intermediäre implementieren eigene Werte und steuern Möglichkeitshorizont

Neue Abhängigkeiten (Forschungsfreiheit?)

AGBs ersetzen/überlagern informed consent ?


Kommunikationsethische Prinzipien

Nicht-Interaktion mit Nutzer/-innen unterminiert basale kommunikationsethische Prinzipien (Wolff 2007)

Reziprozität: Wechselseitigkeit der Kommunikationo u. a. Folgen für informed consent

Personalität: Anerkennung des Personseins des Anderen, Verbot der Verdinglichung /Objektivierung/Instrumentalisierungo Wahrnehmung von Nutzer/-innen (als „einrollende Datensätze) o Datenaggregation/-interpretation »dehumanizes those being judged …

and thus threats those profiled objects as collections of facts, rather than as persons« (McFarland 2012)


Basale forschungsethische Prinzipien

Nonmalificence und Benefience: Nichtschädigung, Wohlergehen, Autonomie und Selbstbestimmung, »Respect for persons«o Informationelle Selbstbestimmung, Entscheidungen der Nutzer/-inneno Interpretation/Darstellung von Befunden und deren (mögliche) Folgen; »predictive

analyses« (Wen 2012)

Justice: Gerechtigkeit i.S.v. Gleichbehandlung allero Wer/was ist (nicht) repräsentiert?: »What happens if you live in the shadow of big

data sets?« (Crawford 2013)o Wie umgehen mit inhärenten »biases« von Daten? o Kontrolle und Zugang zu Daten und Tools

Fidelity (Vertrauen)o Transparenz, Offenlegung und Kommunikation von Forschung


Alte Fragen, neue Relevanz

»The social sciences can … have a tremendous impact on society, even to the point of revolutionizing our conceptions of human

nature, society, and culture.« Diener/Crandall (1978: 195)

Fragen nach der Richtigkeit, Verantwortung und Folgen von Forschung

»Incentives sind die wahren Wertewandler unserer Gesellschaft« Schirrmacher (2013)


Offenes Ende

»big data«-Analysen berühren zentrale forschungsethische Dimensionen

Herausforderung der Abwägung von technischer Machbarkeit und ethischer Vertretbarkeit einer »data-driven science«

Spannungsfeld zwischen Aufrechterhaltung/Aufgabe forschungsethischer Prinzipien und Verunmöglichung von Forschung

Problembewusstsein, Sensibilisierung, Verständigung


Herzlichen Dank!

Nele Heise, M.A.Hans-Bredow-Institut [email protected] @neleheise www.neleheise.de

Literatur (1/2)

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