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Prädiktion in der algorithmisierten Gesellschaft

Zweiter Workshop der Workshopreihe ›Digital Relations‹

Versuche, Wissen über die Zukunft zu generieren und für Praktiken und Entscheidungen in der Gegenwart nutzbar zu machen gibt es schon lange – die Zukunft war immer ein wichtiger Bezugspunkt für menschliches Handeln. Moderne Gesellschaften zeichnen sich jedoch durch eine besonders enge Beziehung zur Zukunft aus und nutzen zahlreiche Möglichkeiten der Vorauswissensproduktion. Mit den jüngsten Fortschritten in den predictive analytics, d. h. den algorithmisch vermittelten Prozessen der Analyse großer Datenbestände, um Vorhersagen zu generieren, gewinnen Ansätze der Zukunftsvorhersage abermals stärker an Bedeutung.

            So überrascht es wenig, dass prädiktive Verfahren bereits einen bedeutenden Einfluss in der Gegenwartsgesellschaft ausüben: Sie sind ein entscheidenden Faktor, wenn es um Entscheidungsfindungen, Bewertungsprozesse oder Klassifizierungspraktiken in ebenso zahlreichen wie unterschiedlichen gesellschaftlichen Bereichen geht. Seien es beispielsweise recommender-Systeme im Online-Handel bzw. auf digitalen Plattformen, Prognosesoftwares in der Polizeiarbeit, Vorhersagen zu klimatischen Veränderungen, Praktiken des predictive nursing  oder der Wirtschaftsprognostik: überall werden algorithmisch mediatisiere Verfahren genutzt, um große Datenmengen nach korrelativen Mustern zu analysieren, die zukünftige Ereignisse und Dynamiken vorherzusagen und mithin futurbezogene actionability versprechen. Obwohl alle der gegenwärtigen Vorhersagemethoden den altbekannten Ansatz teilen, prognostisches Wissen über Musterkennung und Regelmäßigkeitsdetektion in historischen Daten zu kreieren, um aus diesen Erfahrungen zukünftige Entwicklungen zu extrapolieren, signalisieren wachsende Rechenleistungen und die zunehmende Verfeinerung der Prädiktionsmodelle durch machine learning zugleich eine epistemische Verschiebung in den Vorhersagepraktiken. Obwohl diese Techniken freilich immer noch auf die Vergangenheit zurückgreifen, versprechen sie, genuin neue Verbindungen in algorithmisch analysierten Daten zu finden, die auf korrelativ-assoziativen Logiken beruhen und sich mithin von konventionellen probabilistischen Techniken der prädiktiven Wissensproduktion unterscheiden.

            In diesem Workshop sollen ebendiese epistemischen, algorithmisch induzierten Effekte von predictive analytics diskutiert und dabei insbesondere alte und neue Prädiktionspraktiken nebeneinander und gegenüber gestellt werden. Gleichzeitig wollen wir fragen, wie jenseits von Technologieversprechen predictive analytics neue hybride Handlungsformen generieren und wie diese theoretisch wie methodisch analysiert werden können.           

            Der Workshop richtet sich an Doktorand*innen und Post-Docs aus sozialwissenschaftlichen Disziplinen, die in den beschriebenen Konstellationen tätig sind oder werden wollen.

Eine Registrierung ist bis 31.07.2021 unter folgendem Link möglich: https://www.eventleaf.com/Attendee/Attendee/EventPage?eId=GEOarBlPdope3vAGiBvWMw%3D%3D

Bei Fragen zum Registrierungsverfahren melden Sie sich gerne bei Katharina Braunsmann (k.braunsmann(at)ish.uni-hannover.de)

Informationen zu diesem und den noch folgenden Workshops der Reihe finden Sie unter: https://www.ish.uni-hannover.de/de/institut/arbeitsbereiche/soziologie-der-digitalisierung/digital-relations-workshopreihe-des-ab-soziologie-der-digitalisierung/

Organisation

Jun.-Prof. Dr. Stefanie Büchner (Leibniz Universität Hannover)

Beginn

23.09.21

Ende

24.09.21