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Aus: Ausgabe vom 08.07.2020, Seite 14 / Feuilleton

Rotlicht: Big Data

Von Marc Püschel
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Auch abstrakte Vorgänge müssen physisch abgespeichert werden, wie etwa in den modernen Rechenzentren des IT-Konzerns Google

Daten sind nicht gleich Daten, weswegen sich Unterbegriffe einbürgern. Deren Unschärfe zeigt bereits die Namensgebung: Mit Big Data, »große Daten«, ist kaum etwas ausgesagt, außer dass es zu viele sind, um noch manuell gehandhabt zu werden. In der Tat werden damit abwechselnd Techniken benannt, die große Mengen Daten anhäufen, und Techniken, die Methoden finden, mit diesen Mengen umzugehen (Algorithmen und Automatisierung).

Das Wachstum von Big Data ist an sich nur eine notwendige Weiterentwicklung der Vernetzung aller gesellschaftlichen Abläufe im kapitalistischen Produktionsprozess, wie ihn schon Marx und Engels im Kommunistischen Manifest darstellten. Mit dem quantitativen Zuwachs an Informationen, der dafür sorgt, dass sich das weltweite Datenvolumen schätzungsweise alle zwei Jahre verdoppelt, ist aber ein qualitativer Sprung eingetreten. Relevant sind nicht mehr reine Informationen, sondern das Wissen über den Umgang mit ihnen, oder anders: Informationen über Informationen. Bei der Suchmaschine Google etwa geht es nicht mehr um bloßes Registrieren der Sucheingaben der Nutzer, sondern um ihre intelligente Verknüpfung und Auswertung. Erst die als Betriebsgeheimnis gehüteten Algorithmen machen die »Big Data« wertvoll. Wie abgehoben das Internet auch erscheinen mag: Die Rückkopplung an den materiellen Arbeitsprozess zeigt sich nicht allein darin, dass alle Daten irgendwo noch physisch auf Servern abgespeichert werden müssen, sondern auch in dem ganz banalen Zweck Googles, mich mittels ihrer Informationen mit Werbung für herkömmliche Waren zu belästigen.

Würden sich daher Big Data und mit ihnen verbundene Überwachungstechniken zur Generierung von Informationen mit dem Ende der klassischen Warenwirtschaft im Sozialismus erledigen? Nein, denn gerade eine entwickelte sozialistische Wirtschaft ist darauf angewiesen, mit wachsenden Informationsbeständen richtig umgehen zu können (auch in der DDR gab es Ansätze neuartiger Datenverarbeitung, die dort »Massenprozess« hieß). Nicht wirtschaftliche Kennzahlen an sich, sondern erst ihre Auswertung und die Vorhersagen des Verhaltens von Betrieben und Menschen ermöglichen wirkliche Planung.

Tatsächlich schafft die kapitalistische Wirtschaft in sich bereits Vorstufen planwirtschaftlicher Elemente, etwa wenn die Algorithmen zur Verhaltensanalyse des Versandhändlers Amazon berechnen, in welchem Verteilzentrum welche Waren benötigt werden, weil sie vermutlich dort bald bestellt werden. Solche Entwicklungen machen aber noch lange keinen Sozialismus, denn die kapitalistischen Unternehmen verwenden ihre Daten als Mittel der je eigenen Profitvermehrung. Da sie sie nicht gesamtgesellschaftlich teilen, sind dem Produktionswachstum durch weitere Datenverarbeitung enge Grenzen gesetzt, die erst im Sozialismus aufgehoben werden können. Dieser erscheint dabei notwendigerweise zunächst als »autoritärer« als der dezentralisierte Kapitalismus, weil er die Datenerfassung und -bearbeitung vergesellschaftet, aber gleichfalls – da noch kein Überfluss an Gütern besteht – das Datensammeln noch nicht einschränken kann und sie zur Verteilung der Güter einsetzen muss. Im entwickelten Sozialismus wird sich diese Anhäufung von Daten aber immer stärker reduzieren. So wird sich etwa die Sammlung von Gesundheitsdaten der Menschen, die im Kapitalismus dazu genutzt wird, Art und Höhe der Krankenversicherungsbeiträge zu bestimmen, von selbst erübrigen, wenn alle Aufwände des Gesundheitswesens solidarisch von der Gesellschaft getragen werden. Gerade der Verzicht auf Datensammlungen wird zu einem weiteren Fortschritt der Produktivkräfte führen, denn erst ein ökonomischer, d. h. sparsamer Umgang mit Daten ermöglicht ihre richtige Handhabung – während der Kapitalismus in immer mehr Daten ertrinkt, mit denen die Gesellschaft nichts mehr anfangen kann. Trotz Big Data wird uns daher keine Dystopie erwarten.

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