Ausgangslage und Wirtschaftsordnung

Erfolgreiches Geschäftsmodell

Vorüberlegungen

Vorraussetzungen

• Silicon Valley und Gegenkultur
• Public/Private-Partnerships: Militär, NASA
• Risikiokapital
• Konsumgesellschaften (Absatzmärkte)

Vorüberlegungen

›Neoliberalismen‹ (aka Neoklassik)

• Walter Eucken (*1891, †1950)
• Friedrich August von Hayek (*1899, †1992)
• Zweite Chicagoer Schule: Milton Friedman (*1912, †2006)

Vorüberlegungen

Wirtschaftsordnung

• Privatisierung öffentlicher Güter (Zugang zu Ressourcen, Verkehr, Bildung etc.)
• Einschränkung staatlicher Transferleistungen
• Schlanker Staat - Reduzierung von staatlichen Regularien
• ›Money matters‹ (Monetarismus)
• Leistungsgellschaft
• ›Globalisierung‹ und Finanzkapitalismus (finance captialismn)

Überwachungskapitalismus

»The work of surveillance, it appears, is not to erode privacy rights but rather to redistribute them. Instead of many people having some privacy rights, these rights have been concentrated within the surveillance regime. Surveillance capitalists have extensive privacy rights and therefore many opportunities for secret.« (Zuboff 2015: 83)

Überwachungskapitalismus

Theoretischer Zugang

• Abstraktion
• Verstehen
• Reflexion
• Deutungsangebot

Überwachungskapitalismus

Big Data (I)

• ›Big Data‹ ist keine Techonologie, kein Effekt von Technologie
• ›Big Data‹ ist auch keine autonomer Prozess (Eric Schmidt)
• Big Data entsteht im Sozialen (soziales Produkt)

Überwachungskapitalismus

Big Data (II)

• Big Data gleichzeitig Bedingung und Ausdruck des Überwachungskapitalismus
• Überwachungskapitalismus ist eine neue Akkumlationslogik
• Form des Informationskapitalismus
• Ziele
• Marktkontrolle
• Vorhersage und Veränderung menschlichen Verhaltens

Überwachungskapitalismus

Konsequenzen von Big Data nach Constantiou/Kallinikous (2014)

• Kommerzialisierung der Bewegungen des täglichen Lebens (everydayness)
• Verwischung sozialer und instiutioneller Differenzierung (vgl. Digitalisierung)
• Beziehungen zur staatlicher und privatwirtschaftlicher Institutionen zur Bevölkerung
• Fokus von Constantiou/Kallinikous auf erkenntistheoretische Merkmale von Daten
• Zuboff skizziert Darstellung ihrer sozialen und politischen Bedeutung

Automate/Informate

Akkumulationslogik und computer mediation

• Automatisierung: Ersatz von Mensch durch Maschine um Kontrolle und Stetigkeit zu erhöhen
• Informationstechologie fügt eine weitere Ebene hinzu
• Information wird gleichzeigt erhoben wie neue Information erzeugt wird
• smart vers. dump
• Ergebnis ›the electronic text‹: Erweiterung von IT-gestützten Vorgängen um eine ›Textualisierung‹

Automate/Informate

Akkumulationslogik und computer mediation

• ›Textualisierung‹ und Chancen für Erkenntnisgewinn (Bereich des learning)
• vgl. zum Begreich der Arbeit (labor)
• Wer kann daran teilhaben und wie?
• Wer entscheidet über die Möglichkeit der Teilhabe?
• Welche Konsequenzen hat das Scheitern von Autorität?

Automate/Informate

Sphäre des Marktes und ›Textualisierung‹

• ›Textualisierung‹ immer schon von der Logik der Akkumulierung organisiert
• techologische Erfordernisse werden gleichzeitg mit angelegt

»The logic of accumulation produces its own social relations and with that its conceptions and uses of authority and power.« (Zuboff 2015: 77)

Zuboff Laws

• Everything that can be automated will be automated.
• Everything that can be informated will be informated.
• Every digital application that can be used for surveillance and control will be used for surveillance and control.

Markt vs. Marktformen

Vom Aufsteig und Fall von Märkten

»There is no single variety of capitalismn and organisation of production… This will continue to be true in the future, no doubt more than ever: new forms of organization and ownership remain to be invented.« (Pikety, 2014: 483)

• Hegemonialmärkte (dominante form)
• Parallelmärkte
• Dead ends

Von Automate/Informate zu ›Big Data‹

• Fragen zur Teilhabe, Autorität und Zugangskontrolle?
• Hegemonie und Überwachungskapitalismus (Google & Co)
• Geschäftsmodell Googles als Standardgeschäftsmodell für Startups und Online-Angebote
• Analyse entlang der Ausführungen von Googles Chef Ökonom Hal Varian (2014, 2010)

Data, extraction and analysis

Datenquellen

1. computer-mediated economic transactions
2. Sensoren in Dingen, Körpern und an Orten
3. Firmen- und Regierungsdatenbanken die mit Zahlungsdaten, Bewegungsdaten, Versicherungsdaten usw. verknüpft sind
4. private und öffentliche Kameraüberwachung, Mobilkameras und Satelliten (Google Streetview, Earth, Maps)
5. das tägliche Leben (Social Media & Co)

Data, extraction and analysis

Modus operandi

• »[The firm] it simply takes what it wants« (Zuboff 2015: 78)
• Einfall in ungeschütze private Territorien bis Widerstand entsteht

Data exhaust

Was Big Data konsituiert

»Big data’are constituted by capturing small data from individuals' computer-mediated actions and utterances in their pursuit of effective life. Nothing is too trivial or ephemeral for this harvesting…« (Zuboff 2015: 79)

Data exhaust

• Sorge um Wachstumhemnis: Verzicht auf Abomodelle
• Auktionsbasiertes Werbemodell
• Ziel: Steigerung des Data Exhaust fördert Wachstum

Data exhaust

Formale Indifferenz

»More users produce more exhaust that improves the predictive value of analyses and results in more lucrative auctions. Whatmatters is quantity not quality. Another way of saying this is that Google is ‘formally indifferent’ to what its users say or do, as long as they say it and do it in ways that Google can capture and convert into data.« (Zuboff 2015: 79)

Data, extraction and analyis

Extraction

1. Deutet eine Richtung an (»taking from«, keine wechselseitige Beziehung)
2. Aggregation und Dekontextualisierung
3. Nutzerbeziehung is ›indiferent‹: ›Population‹ sind Datenquellen
4. Abwesenheit einer wechselseitigen Beziehung (reciprocieties)
5. Schwierigkeit der Einbettung in die gängige Erzählung von marktwirschaftlicher Demokratie

Data, extraction and analyis

Extraction

»Google and the ‘big data’ project represent a break with this past. Its populations are no longer necessary as the source of customers or employees. Advertisers are its customers along with other intermediaries who purchase its data analyses. Google employs only about 48,000 people as of this writing, and is known to have thousands of applicants for every job opening. (As contrast: at the height of its power in 1953, General Motors was the world’s largest private employer.)« (Zuboff 2015: 80)

Mointoring and contracts

Untermierung des Vertrauens

• Vertragsrecht regelmentiert öknomische Beziehungen im Alltag
• Varians Vision einer vollkommen vernetzen Welt
• ›Big Data‹ nicht länger passive Beobachtung
• unterminiert der Bedeutung des Vertrauens als soziale Ressource
• Vertrauen als Ergebnis automatischer-algorithmer Prozesse neu gedacht

Der Aufstieg des Big other

Charakteristika

• allgegenwärtiges, vernetztes, instiutionelles Regime
• protokoliert, verändert und überführt den Alltag in einen Kommerzialisierungsprozess
• Quelle sind alle Daten welche die ›Alltagswelt‹ symbolisieren sollen
• eignet sich Rechte an

Der Aufstieg des Big other

Kontrollgesellschaft II

• Rekonfiguration der Macht, die durch ›Big Brother‹ symbolisiert wurde
• Macht kann nicht mehr durch ein zentrales, totalitäres Symbol dargestellt werden
• keine zentrale priviligierte Position: Panoptikum als Metapher ungenügend

Der Aufstieg des Big other

Kontrollgesellschaft III

»Unlike the centralized power of mass soceity, there is no escape of Big Other. There is no place to be where the Other is not.« (Zuboff 2015: 82)

Der Aufstieg des Big other

Kontrollgesellschaft IV

»False consciousness is no longer produced by the hidden facts of class and their relation to production, but rather by the hidden facts of commoditized behavior modification. If power was once identified with the ownership of the means of production, it is now identified with ownership of the means of behavioral modification.« (Zuboff 2015: 82)

Der Aufstieg des Big other

Privatsphäre I

• Varian: ›Invasion of privacy‹ für Nutzen durch Dienste zur Produktivitässteigerung in Kauf genommen.
• Gängige Erklärung (Narrativ): Erodierung des Rechts auf Privtsphäre, Ansteig von Geheimhaltung in Institutionen
• irreführende Erklärung: Geheimhaltung (secrecy) ist Effekt von Privatsphäre/Privatheit (privacy), und wieder Ursache für neue private Momente (privacy) ist
• »Secrecy is an effect of privacy, which is its cause.« (Zuboff 2015: 82)

Der Aufstieg des Big other

Überwachungskapitalismus und Privatsphäre

Zusammenhang des Rechts auf Privatsphäre mit Rechten zur freien Wahl bzw. Entscheidung
• Rechte auf Privatsphäre wurde ›umverteilt‹
• Umverteilung führt zu Konzentration des Rechts auf Privatsphäre
• »Surveillance capitalists have extensive privacy rights and therefore many opportunities for secrets.« (Zuboff 2015 :83)
• »In result, privacy rights, once accumulated and asserted, can then be invoked as legitimation for maintaining the obscurity of surveillance operations.« (Zuboff 2015: 83)

Big other - was fehlt

Der unterdeterminierte Überwachungskapitalismus

• Theoretische Ausarbeitung insgesamt
• Untersuchung von Public/Private Parnterships
• Überwachungskapitalismus und Nachrichtendiente
• Mehr Studien
• Überwachungskapitalismus: dominant (Hegemonie) oder dead end?

Überwachungskapitalismus

Aufstieg der 4. fiktionalen Ware?

Karl Polanyis »[T]he commodity fiction«
• Das menschliche Leben kann dem Markt untergeordnet werden und als Ẃare ›Arbeit‹ wieder geboren werden.
• Die Natur kann dem Markt untergeorndet werden und als Ware ›Grundbesitz‹ wiedergeboren werden.
• Tausch von Gütern kann dem Markt untergeorndet werden und als Ware ›Geld‹ wiedergeboren werden.
• Neu: Realität kann dem Markt untergordnet werden und wird als Ware ›Verhalten‹ wiedergeboren.