Chaos Computer Club sucht die richtige Information

In der Präambel der Satzung des Chaos Computer Club e. V. heißt es: „Die Entwicklung zur Informationsgesellschaft erfordert ein neues Menschenrecht auf weltweite, ungehinderte Kommunikation.“ Auf dem Chaos Communication Congress 2021, Remote Chaos Experience (rC3), stellt sich Mela Eckenfels, „Writer. Nerdy, dorky geekgirl“, unter dem Titel „Informationen bewerten in Zeiten der Pandemie dem „Kampf gegen Windmühlenflügel„: „Informationssuchende Menschen verheddern sich im Gewirr widersprüchlicher Zahlen und verlieren die Übersicht, welche davon Aussagekraft haben oder warum drei Stellen drei unterschiedliche Werte melden. Bei allen herrscht große Verunsicherung, ob der Weg, den wir nun gerade beschreiten, der Richtige ist und was die Zukunft bringt.“
Bis auf die innere Checkliste, in der die Notwendigkeit von Vertrauen als auch kritisches Denken hervorgehoben wird, reduziert Eckenfels Komplexität durch eine naive Skalierung :
Von innen, nach außen! Ungefiltert > gefiltert
1. Direkte Quellen: Robert-Koch-Institut, Regierungssprecher, Gesundheitsämter … (Aber nicht Augenzeugen!)
2. Vereinfachende, filternde und einordnende Quellen: Klassische Nachrichtenmedien: Tageszeitungen, öffentlich-rechtlicher Rundfunk.
3. Vereinfachende und verzerrende Quellen: Unterhaltungsmedien, BILD, Privatsender, Frauenzeitschriften.
4. Unsichere Quellen: Social Media, Influencer. Wild uneinheitliche Qualität.
5. Noch unsicherere Quellen: Buschfunk, ‘der Nachbarin ihr Vetter sein Hund hat da was gehört was nicht jeder wissen soll’.
6. Routinemäßig entstellt: Propagandamedien, Verschwörungstheoretiker, ideologisch motivierte Interessengruppen.“

Während die direkten Quellen in unangetasteter Autorität für sich stehen, ist die Realität der Medien „etwas komplexer„: Keine direkten Lügen und keine Neutralität, sondern Wechselwirkungen von Fakten und ihren Einordnungen, journalistischen „Standards“ und „Berufsethos“.

Am schlimmsten sind neu entstehende Informationen, die womöglich noch „spontan“ entstehen: bei ihnen bleibt allein die Hoffnung auf „offizielle Stellen„:

„Eine Information, die nur aus einer Quelle stammt, bleibt, bis sie aus anderen Quellen bestätigt wird, unsicher. Idealerweise wartet man damit, sie weiterzuverbreiten, bis sie am Besten von einer oder mehreren offiziellen Stellen bestätigt wurde.“

Einzelne Beiträge sind „unsicher“ oder „wild uneinheitlich„. Wie wird wissenschaftlicher Konsens festgestellt? Wir erfahren es nicht, Hauptsache, es wird von ihm nicht abgewichen: Ansichten und Behauptungen, die vom wissenschaftlichen Konsens abweichen, müssen sachlich extrem gut begründet sein.

„Spontan auftauchende Informationen aus unbekannten Quellen sollten erst einmal in Quarantäne.“ Sie dürfen erst noch „etwas abhängen“.

Mit den Unzulänglichkeiten der Menschen muss man leben, denn sie haben „keinen Computer als Gehirn„.

Als „Helfeshelfer“ auf der Suche nach der richtigen Information soll die Faktenchecker-Industrie einspringen, auf deren Angebote verlinkt wird. Man selbst bildet in Harmonie „Netzwerke des Vertrauens“ und bleibt natürlich vor allem eins: „kritisch„.

Von dem Demokratie- und Emanzipationsversprechen des Internet ist hier nichts mehr übriggeblieben, nicht einmal die Hoffnung.

Kryptoweb als Web3

Evgeny Morozov „Das Web3 als Anfang der Finanzialisierung von allem. Nach dem Web 2.0 soll jetzt das Web3 wieder einmal die Ökonomie demokratisieren und Macht dezentralisieren. Doch das ist eine trügerische Hoffnung. Frankfurter Allgemeine Sonntagszeitung 26.12.2021 (hinter der Bezahlschranke)„.

Dass die Plattformökonomie des Web 2.0. mit ihren zentralen Datenbewirtschaftungen in einigen Aspekten ansatzweise staatlich kontrolliert wird, überbrückt nur scheinbar den „‚Tech-Clash'“ – die Kluft zwischen den Tech-Businessmodellen und der Gesellschaft“. Die neueren Ansätze einer dezentralen, auf Blockchain-Technologie basierten Technologie behaupten, Web 2.0. sei aufgrund der zentralen Struktur „kaputt“: Nutzer und ein Netzwerk unabhängiger Rechner sollten in Zukunft das Netz betreiben.

Zunächst war mit Web 3.0. ein semantisches Netz gemeint, die Wissensrepräsentation beliebiger Daten  durch bestimmte Datenmodelle, die einen umfassenden Zugriff auf Informationen ermöglichen würde. Diesen Begriff hat das Kryptoweb gekapert, da „Krypto“ zu sehr mit Spekulation und Betrug konnotiert ist.

„Web3 ist nur ein cleverer Marketinggag, ein verführerischer Euphemismus, der die dahinterstehenden Technologien beschönigt. Die meisten von ihen stammen aus der Welt der Kryptowährungen und Blockchains; ein treffenderer Name für dieses Phänomen wäre das ‚Krypto-Web.‘ Aber ‚Krypto‘ ist als Marke beschädigt worden aufgrund einer Reihe von Skandalen, bei denen es etwa um Betrug, zügellose Spekulationen oder eine schreckliche Umweltbilanzs ging. Die neue, ’saubere‘ Marke ist daher ‚Web3‘.“

Morozov beschreibt die Strukuren des Kryptoweb: Für jeden Prozess und jedes Objekt können Anteile, sogenannte Tokens ausgegeben und mit der Außenwelt gehandelt werden: „Tokens sind programmierbare und handelsfähige digitale Objekte, die auf der Blockchain-Technologie basieren. Sind sie austauschbar (‚fungible‘), kann man sie als Währung oder Miteigentumsanteil nutzen“. Mit Mikrozahlungen dieser Tokens sollen sowohl Infrastruktur als auch alle Objekte und Prozesse durch den Markt gesteuert werden. „Die Logik der meisten ihrer Projekte ist in höchstem Maße antipolitisch. So wie Bitcoin das Zentralbankwesen überflüssig machen wollte und die Geldschöpfung Algorithmen überließ, wollen diese neuen ‚tokenisierten‘ Instrumente die traditionelle Politik und jede demokratische Verhandlungsdynamik unnötig machen und sie durch die Preis- und Verteilungsmechanismen des Markes ersetzen.“ Nicht nur der gigantische Energieverbrauch von Kryptobörsen und Blockchain (der nicht weniger problematisch wird, wenn man für das Mining grüne Energie nutzt – die dann ja an anderer Stelle fehlt), sondern auch dieses toxische Element der gesellschaftlichen Steuerung macht das angestrebe Kryptoweb zu einer Gefahr. Morozov fordert daher dringend eine zeitnahe Regulierung dieser Kryptoansätze – die nicht wieder wie beim Web 2.0 Jahrzehnte verschläft: „Es gibt auf diesem Gebiet keine Regulierung, die verfrüht oder zu wenig aggressiv wäre.“

Siehe dazu auch Patrick Beuth: Web3 ist das Internet, das es zu verhindern gilt, Spiegel Online 31.01.2022

Technik der Fake Shops

Lea Gardner, Hannes Munzinger, Caroline Vogt, Lea Weinmann, Nils Wischmeyer: Die geheimen Chats der Netzbetrüger, Süddeutsche Zeitung 20.12.2021 (hinter der Bezahlschranke) haben Chatverläufe von Internetkriminellen im Forum „Crimenetwork“ auf dem Instant Messenger Dienst Jabber mitverfolgt. „Die Nachrichten zeigen: Die Menschen hinter den Pseudonymen arbeiten nicht in großen Banden, sie sind Einzeltäter. Jeder betrügt für sich. Aber sie tauschen sich aus, bieten einander Dienstleistungen an.“ 

Regelmäßig wird der Markt nach Dingen gescannt, die besonders nachgefragt sind. Anschließend werden entweder Ebay-Kleinanzeigen gefälscht – am besten schon bestehende Anzeigen imitiert – oder aber Fake Webshops zu bestimmten Produkten aufgesetzt. Die Entwicklung und Installation von Fake Webshops oder die Kaperung von fremden Bankkonten kann dabei an andere Personen vergeben werden, die mit Bitcoin bezahlt werden. Die betrogenen Kunden werden dazu animiert, Vorauszahlungen auf diese nur zeitweise existierenden Bankkonten zu leisten. 

Terminologiedatenbank Pandemology zu Covid 19

Pandemology ist eine Terminologiedatenbank, die Zugang zu COVID-19-Terminologie in mehreren Sprachen bietet.

„With Pandemology we would like to provide a multilingual database for terminology that can help tackle the challenges of COVID-19 (also called coronavirus) and beyond by offering the opportunity to discuss, verify and agree on terminology. Feel free to create new entries – it does not matter whether you are a translator, medical professional or work in another sector.

We hope that this terminological project will enable international collaboration and bring the world closer together in these difficult times. Should you have any questions or suggestions for improvement, we look forward to hearing from you.“

https://pandemology.wordpress.com/

Neue Suchmaschine You

Eine neue Suchmaschine YOU bewertet die Suchergebnisse und klassifiziert sie in Rastern. Suchergebnisse sollen somit nicht linear dargestellt werden, sondern bevorzugte Quellen sollen schnell ausgewählt und als Präferenzen festgehalten werden. In dem Artikel „Suchmaschine You.com: Google-Alternative macht vieles anders. tn3 10.11.2021“ wird dies wie folgt charakterisiert: „Im Gegensatz zur linearen Auflistung von Ergebnissen präsentiert you.com die Suchantwort anders. Ein Gitter zeigt Infoblöcke, die nach Quellen sortiert sind. In der Sektion „You Apps“ können Nutzer die Quellen gliedern und ihnen Relevanz zuordnen. Dabei tauchen hochgestufte Quellen weiter oben auf, neutrale oder heruntergestufte unten. Unter den Plattformen finden sich zum Beispiel Wikipedia, Reddit, Twitter, Linkedin, Tiktok, Youtube, GitHub, Arxiv, Yelp, Goodreads oder Techcrunch. Doch auch reine Mediensektionen wie Videos, Bilder, News und Musik sind möglich. „

Die Suchmaschine ist im Beta-Stadium und nur in englischsprachiger Oberfläche vorhanden. Es wird nicht offengelegt, auf welche Indizes (z.B. von Bing) sie sich stützt oder ob sie sich als Metasuchmaschine versteht. Personendaten werden nicht gespeichert und personenbezogene Werbung soll es nicht geben.

https://you.com/

 

Überwachungskapitalismus und Demokratie

Shoshana Zuboff: Überwachungskapitalismus ist die Mutter aller Krisen Die Welt 30.11.2021 (hinter der Bezahlschranke) bzw. der Originalaufsatz Shoshana Zuboff: You Are the Object of a Secret Extraction Operation New York Times 12.11.2021

Shoshana Zuboff, emeritierte Professorin der Harvard Business School und Autorin des Buchs „Das Zeitalter des Überwachungskapitalismus“ (siehe auch Beitrag in diesem Blog Der digitale Mensch als Kadaver ) fasst zunächst die Ergebnisse ihrer Untersuchungen zusammen. Der Überwachungskapitalismus beruht auf der geheimen Ausbeute und Manipulation menschlicher Daten. Seine Unternehmen „kontrollieren heute den Informationsfluss und die Kommunikation auf der ganzen Welt.“ Informationsräume, die eigentlich in demokratischen Gesellschaft öffentliches Gemeingut sein sollten, „werden zur maximalen Profiterzielung streng von privaten kommerziellen Interessen beherrscht. Das Internet als selbstregulierender Markt hat sich als gescheitertes Experiment erwiesen. Der Überwachungskapitalismus hinterlässt eine Spur sozialer Verwüstung: in der Privatsphäre, die Verschärfung sozialer Ungleichheit, die Vergiftung des Diskurses, die Zerstörung sozialer Normen und die Schwächung demokratischer Institutionen.“

Zuboff skizziert den Aufstieg von Google und Facebook von einem Such- und Kommunikationsinstrument bis hin zur werbegesteuerten Überwachungsökonomie. Das Geschäftsmodell dieser Datenunternehmen hat sich auf andere Geschäftszweige – Daten, Dienstleistungen, Produkte – ausgedehnt und zieht sich in die normale Wirtschaft hinein, die sich ebenfalls Apps und Software bedient, um Daten auszubeuten und als eigenes Unternehmensvermögen zu beanspruchen. Diese Daten werden dann mittels Targeting-Algorithmen zur maximalen Ausbeute und Verhaltenssteuerung eingesetzt. Zuboff sieht „eine demokratische Gegenrevolution“ als einzige Lösung an. Diese darf sich nicht auf nachgelagerte Aspekte wie Moderation von Inhalten, Überwachung illegaler Inhalte oder Zerschlagung der Firmen beschränken und konzentrieren. Sie muss sich vielmehr „auf die Grundlage der Überwachungsökonomie konzentrieren: die geheime Ausbeute menschlicher Daten aus Lebensbereichen, die einst als ‚privat‘ bezeichnet wurden.“ Sie sieht dies als Aufgabe der liberalen Demokratien an, in denen eine „Horizontverschiebung“ im Umgang mit Daten möglich ist. Ansätze hierfür sieht sie in den USA (Kongressanhörung zum Thema Desinformation am 24. März 2021) und Europa (EU Diskussion um den Digital Services Act). Diese sind noch keine Lösung des Problems, aber die Bedeutung liegt in der Veränderung dessen, war die demokratische Gesellschaft bereit ist, zu akzeptieren.

Grenzen der Youtube Netzwerkanalyse

Christina Braun: So isoliert sind Kanäle von Coronaleugner:innen auf YouTube Netzpolitik.org 09.12.2021  bespricht die Netzwerkanalyse von Coronaleugnern auf Youtube des Youtubers Fynn Kröger https://www.youtube.com/watch?v=jXb-zSPjhPI&ab_channel=Ultralativ.
„Startpunkt waren 15 händisch ausgewählte Kanäle aus der deutschen Coronaleugner:innenszene. Dazu zählte Kröger nicht nur Kanäle von Personen, die das Virus selbst leugnen, sondern auch die Gefahren, die von ihm ausgehen….Dann hat Kröger alle YouTube-Kanäle ermittelt, die diese 15 ausgewählten Kanäle abonniert haben oder auf sie in ihrem Profil verweisen. Diesen Daten lassen sich mit der offenen Programmierschnittstelle (API) von YouTube abgreifen. In einem zweiten Durchgang wiederholte er diesen Prozess für alle Kanäle aus der ersten Runde. Nachträglich aussortiert wurden Kleinstkanäle mit weniger als 1.000 Videoaufrufen. Am Ende kam Kröger so auf rund 7.500 Kanäle.“
Kröger kommt zu dem Ergebnis, dass die Kanäle der „Coronaleugner:innen“ ein isoliertes Knäuel bilden:
„Diese konspirativen Kanäle sind nicht, wie sie gerne behaupten, einzelne Leute aus der Mitte der Gesellschaft. Sie sind nicht streuselkuchenartig über das ganze Netzwerk verteilt und normale Mitglieder dieser sozialen Umgebung, nein, die sitzen alle hier auf engstem Raum am Kindertisch. Sie sind im wahrsten Sinne des Wortes Randfiguren, die in dem monothematischsten und am stärksten untereinander und am schwächsten mit anderen Kanälen verbundenen Cluster rumhängen. Dieses Cluster ist das Paradebeispiel einer Echokammer. Eines sozialen Raums, in dem die eigene Meinung nur gespiegelt aber nicht herausgefordert wird.“
Bei allem Respekt vor dem Aufwand der Untersuchung, ist das Ergebnis aus mehreren Gründen uninteressant: Er definiert selbst die Kanäle und nimmt sie als eindimensionale Parameter. Der Status des „Abonnements“ wird statisch gesetzt. Inwieweit die Abonnenten andere Informationsquellen nutzen, muss offen bleiben. Ein anderer Datenwissenschaftler sieht entsprechend die Abschottung in Echokammern nicht nachgewiesen an. „Streuselkuchenartig“ meint wohl Normalverteilung, die als Ideal gesetzt wird.
Es bleibt das Ergebnis, dass Personen mit bestimmter Meinung sich häufig Youtube-Videos ansehen, die ihrer Meinung entsprechen. So euphorisch auch die Kommentare unter diesem Video sind: Das ist nichts Neues. Interessant wäre es, wenn wir wüssten, ob Alter, Region, Beruf und Sozialstruktur bei bestimmter Teilhabe eine Rolle spielten, also unabhängige Parameter, und welchen Status Youtube in der Informations- und Unterhaltungswelt der Benutzer hat. Dies lässt sich aber durch eine isolierte Netzwerkanalyse nicht herausbekommen. Insofern kann man auch leider keine politischen Handlungskonsequenzen aus derartigen Untersuchungen ziehen. Es ist nur Infotainment für eine – diesmals anders strukturierte – Community.

Wie Tik Tok Gedanken liest

Die New York Times hat Zugang zu einem internen Dokument „Tik Tok Algo 101“ erhalten, in dem Mitarbeitern von Tik Tok der Algorithmus zur Benutzersteuerung erläutert wird: Ben Smith: How TikTok reads your mind. The New York Times 05.12.2021  Als vier Hauptziele des Algorithmus werden definiert Benutzerwert, langfristiger Benutzerwert, Schöpferwert und Plattformwert. Der Algorithmus selbst fasst das Benutzerverhalten in vier Parametern zusammen: Likes, Kommentare, Spielzeit und der Hinweis, dass das Video gespielt wurde. Vermieden werden soll ferner, dass Langweile durch immer gleiche Videos, präferiert werden sollen lukrative Videos. Allerdings sind dies nun keine sensationellen Enthüllungen. Julian McAuley, Professor für Computer Science an der University of California San Diego, sagt, „that the description of its recommendation engine is “totally reasonable, but traditional stuff.” The company’s edge, he said, comes from combining machine learning with “fantastic volumes of data, highly engaged users, and a setting where users are amenable to consuming algorithmically recommended content (think how few other settings have all of these characteristics!). Not some algorithmic magic.”“
Ein Screenshot aus dem Dokument zeigt, dass die Inhaltsmoderatoren nicht nur Zugriff auf öffentlich gepostete Videos haben, sondern auch auf Inhalte, die an Freunde gesendet oder auf das System hochgeladen werden.
Es zeigt sich, dass die Manipulationsalgorithmen nicht hochkomplex sein müssen, sondern vor allem auf der Menge vorhandener Daten, verschiedenen Parametern und der Bereitschaft der Benutzer, sich den Empfehlungen zu unterwerfen, beruhen.

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