RWTH-Forschende veröffentlichen Artikel zu algorithmischen Gesellschaften in Nature. Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler der RWTH Aachen, der Northwestern University (USA), der Northeastern University (USA) und des Microsoft Research Lab (USA und Kanada) betrachten in einer aktuellen Arbeit die methodischen Herausforderungen bei der Erforschung algorithmischer Gesellschaften.
Das sind Gesellschaften die wesentlich von Algorithmen beeinflusst werden, d.h. deren Charakter von algorithmischem und menschlichem Verhalten geprägt ist. Die Forschungsergebnisse wurden nun in der renommierten Fachzeitschrift Nature unter dem Titel „Measuring Algorithmically Infused Societies” veröffentlicht.
Es liegt in der historischen Verantwortung der Sozialwissenschaften, menschliche Gesellschaften zu untersuchen. Die Erfüllung dieser Verantwortung erfordert soziale Theorien, Messmodelle und soziale Daten. Die meisten dieser bestehenden Theorien und Modelle wurden jedoch nicht vor dem Hintergrund der tiefen gesellschaftlichen Einbettung von Algorithmen entwickelt. Die Entstehung algorithmisch beeinflusster Gesellschaften zeigt dabei laut des Artikels drei wesentliche Probleme auf: die problematische Qualität von aktuellen sozialwissenschaftlichen Messungen, die komplexen Folgen von Fehlmessungen und die Grenzen bestehender sozialer Theorien.
Die Lösung dieser Herausforderungen erfordert neue Theorien, die die Auswirkungen von algorithmischen Systemen auf soziale Realitäten berücksichtigen. Um solche Modelle zu entwickeln, werden neue Methoden benötigt, um Daten und Messungen in die Entwicklung von Theorien zu integrieren. „Generell müssen solche Messmodelle vertrauenswürdig und nachprüfbar sein. Dafür sollte die Entwicklung von Messungen transparent und partizipativ sein und Mechanismen einschließen, um die Qualität sicherzustellen und mögliche Messfehler zu erkennen“, erklärt Professor Markus Strohmaier vom Lehrstuhl für Methodik und Theorie computerbasierter Geistes- und Sozialwissenschaften der Fakultät 7.
Im Fokus der Forschung steht das Verständnis sozio-technischer Phänomene wie Ungleichheit, Diskriminierung, Polarisierung sowie weitere gesellschaftliche Herausforderungen in algorithmisch beeinflussten Gesellschaften und den methodischen Problemen, die bei der Erforschung dieser Phänomene empirisch auftreten. Dabei spielen die sozialen Grenzen der Einsetzbarkeit von Algorithmen und ihre Auswirkungen auf unsere Gesellschaften eine wesentliche Rolle.