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Algorithms & Society

Die Digitalisierung der Gesellschaft bringt einen Strukturwandel der Öffentlichkeit und des Privaten hervor, in dem Algorithmen eine entscheidende Rolle spielen – und das ist ganz wörtlich zu nehmen. Wir alle agieren in und mit soziotechnischen Systemen wie sozialen Medien, Suchmaschinen, Kauf-, Bewerbungs-, Informationsplattformen u.v.m. In diesen Systemen entscheiden maßgeblich Algorithmen welche Inhalte, Gruppen, Personen oder Institutionen wir präsentiert bekommen, uns vorgeschlagen werden und wie diese priorisiert werden. Algorithmen nutzen dabei oft das Nutzungsverhalten selbst als Ausgangsbasis und schaffen so eine komplexe rekursive Interaktion zwischen der Wirkweise des Algorithmus und menschlichem Verhalten und Erleben. Auf diese Weise entfalten künstliche Intelligenz, Algorithmen und automatisierte Prozesse Dynamiken, die für die Benutzenden nicht erkennbar sind und doch soziale Strukturen schaffen, die unser individuelles Leben und die Gesellschaft als Ganzes substanziell beeinflussen. Ob die Folgen dieses Einflusses wünschenswert sind oder nicht, kann nur diskutiert und bewertet werden, wenn wir wissen, wie genau digitale Technologien, das Web und die darin verwendeten Algorithmen gesellschaftliche Strukturen formen.

GESIS erforscht deshalb die Mechanismen soziotechnischer Systeme, um den sozialen Wandel, den sie bewirken, verstehen zu können und die Basis für informierte und „gute“ Entscheidungen zu verbessern. Wir tun dies durch die Erhebung digitaler Verhaltensdaten entlang gesellschaftlicher Fragestellungen, die Durchführung von Online-Experimenten zur Analyse von Verhaltensmustern und ihrer Beeinflussbarkeit in digitalen Umgebungen sowie die Entwicklung analytischer Tools. Eines der drängendsten gesellschaftlichen Probleme ist Ungleichheit. Algorithmen können bestehende soziale Ungleichheit verstärken oder selbst Verzerrungen und Diskriminierung verursachen. Wir erforschen, wie solche Verzerrungen (z.B. gender bias) konkret zustande kommen und wie andererseits Algorithmen und KI genutzt werden könnten, um struktureller Ungleichheit und Ungerechtigkeit oder Fehlinformation entgegenzuwirken.

Erfahren Sie mehr über unsere Beratungsangebote und Serviceleistungen:

  • Stier, Sebastian, Arnim Bleier, Haiko Lietz, and Markus Strohmaier. 2018. "Election Campaigning on Social Media: Politicians, Audiences and the Mediation of Political Communication on Facebook and Twitter." Political Communication 35 (1): 50-74. doi: https://doi.org/10.1080/10584609.2017.1334728.
  • Hannak, Aniko, Claudia Wagner, David Garcia, Alan Mislove, Markus Strohmaier, and Christo Wilson. 2017. " Bias in Online Freelance Marketplaces: Evidence from TaskRabbit and Fiverr." In Proceedings of the 2017 ACM Conference on Computer Supported Cooperative Work and Social Computing (CSCW2017), Portland, OR, USA, February 25 - March 1, 2017, edited by Charlotte P. Lee, Steven E. Poltrock, Louise Barkhuus, Marcos Borges, and Wendy A. Kellogg, 1914-1933. New York: ACM. http://markusstrohmaier.info/documents/2017_CSCW2017_Discrimination.pdf.
  • Lamprecht, Daniel, Kristina Lerman, Denis Helic, and Markus Strohmaier. 2017. "How the structure of Wikipedia articles influences user navigation." New Review of Hypermedia and Multimedia 23 (1): 29-50. doi: https://doi.org/10.1080/13614568.2016.1179798.