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Datenwissenschaften und Gesellschaft. Die Genese eines transversalen Wissensfeldes

Abstract

Die Datenwissenschaften beschäftigen sich mit der Analyse großer, komplexer Datenmengen und erregen damit im Kontext der Digitalisierung hohe mediale und politische Aufmerksamkeit. Philippe Saner untersucht die Entstehung dieses transversalen Wissensfeldes um Big Data mit einem feldtheoretischen Zugang. Er legt dar, dass es sich um ein feldübergreifendes Netzwerk von Expertisen handelt, das durch unterschiedliche Interessen, Strategien und Machtverhältnisse strukturiert ist. Die Datenwissenschaften eröffnen so einen durchlässigen Raum, der für Akteur*innen aus etablierten Feldern wie Wissenschaft, Wirtschaft, Hochschulbildung und Politik lukrative Möglichkeiten eröffnet.
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Article
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Zusammenfassung Der Beitrag fragt, welche Deutungsmuster mit der Konstruktion und Subjektivierung der aufsteigenden Berufsgruppe der ‚Data Scientists‘ einhergehen. Aus soziologischer Perspektive beruht ihre fortschreitende Institutionalisierung maßgeblich auf Objektivierungsprozessen sozialer Wissensbestände. Anhand einer diskursanalytischen Auswertung von Stellenanzeigen und Studiengangsbeschreibungen zeigen wir eine ambige Logik in der sozialen Konstruktion von Data Scientists auf. In Wirtschaft und Wissenschaft besteht einerseits Dissens über die Klassifikation und Einordnung von Data Scientists, während andererseits basale Deutungsmuster Data Scientists als GrenzgängerInnen, Anti-Nerds und WeltverbesserInnen diskursivieren. Die ambige Logik aus Dissens und Konsens interpretieren wir als einen strategischen Vorteil für die Professionalisierung: Ambiguität schafft Integrationsfähigkeit für unterschiedliche Erwartungshaltungen und Imaginationen. Der Beitrag legt die Subjektivierung ebenjener Professionals frei, die eine Schlüsselposition in der objektivierenden Digitalwirtschaft einnehmen.
Article
In response to public scrutiny of data-driven algorithms, the field of data science has adopted ethics training and principles. Although ethics can help data scientists reflect on certain normative aspects of their work, such efforts are ill-equipped to generate a data science that avoids social harms and promotes social justice. In this article, I argue that data science must embrace a political orientation. Data scientists must recognize themselves as political actors engaged in normative constructions of society and evaluate their work according to its downstream impacts on people's lives. I first articulate why data scientists must recognize themselves as political actors. In this section, I respond to three arguments that data scientists commonly invoke when challenged to take political positions regarding their work. In confronting these arguments, I describe why attempting to remain apolitical is itself a political stance—a fundamentally conservative one—and why data science's attempts to promote “social good” dangerously rely on unarticulated and incrementalist political assumptions. I then propose a framework for how data science can evolve toward a deliberative and rigorous politics of social justice. I conceptualize the process of developing a politically engaged data science as a sequence of four stages. Pursuing these new approaches will empower data scientists with new methods for thoughtfully and rigorously contributing to social justice.
Chapter
Die Wissenschaft sieht sich zunehmend mit der Anforderung konfrontiert, politik- und handlungsrelevantes Wissen bereitzustellen. Gleichzeitig wird ein Rückgang an Vertrauen in die Wissenschaft beklagt und die Forderung nach risikosensibler sowie problem- und nutzenorientierter Forschung erhoben. Aus diesem Spannungsfeld heraus ergeben sich vielfältige Fragen nach den Grundlagen, Möglichkeiten und Grenzen von Wissenschaft sowie nach der Bedeutung wissenschaftlicher Expertise für politische Entscheidungen. Die Beiträge des Bandes widmen sich diesem Fragenkomplex aus unterschiedlichen Perspektiven und ermöglichen so neue Einblicke in die Bedeutung des wissenschaftlichen Wissens und der Expertise für Gesellschaft und Politik.