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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:

  • Ntoutsi, Eirini, Pavlos Fafalios, Ujwal Gadiraju, Vasileios Iosifidis, Wolfgang Nejdl, Maria-Esther Vidal, Salvatore Ruggieri, Franco Turini, Symeon Papadopoulos, Emmanouil Krasanakis, Ioannis Kompatsiaris, Katharina Kinder-Kurlanda, Claudia Wagner, Fariba Karimi, Miriam Fernandez, Harith Alani, Bettina Berendt, Tina Kruegel, Christian Heinze, Klaus Broelemann, Gjergji Kasneci, Thanassis Tiropanis, and Steffen Staab. 2020. "Bias in data-driven artificial intelligence systems: An introductory survey." Wiley Interdisciplinary Reviews - Data Mining and Knowledge Discovery 10 (3): e1356. doi: https://doi.org/10.1002/widm.1356. https://doi.org/10.1002/widm.1356.
  • Lazer, David, Alex Pentland, Duncan Watts, Sinan Aral, Susan Athey, Noshir Contractor, Deen Freelon, Sandra Gonzalez-Bailon, Gary King, Helen Margetts, Alondra Nelson, Matthew Salganik, Markus Strohmaier, Alessandro Vespignani, and Claudia Wagner. 2020. "Computational social science: Obstacles and opportunities." Science 369 (6507): 1060-1062. doi: https://doi.org/10.1126/science.aaz8170.
  • Zens, Maria, Yvette Shajanian Zarneh, Jürgen Dolle, and Freia De Bock. 2020. "Digital Public Health – Hebel für Capacity Building in der kommunalen Gesundheitsförderung." Bundesgesundheitsblatt – Gesundheitsforschung – Gesundheitsschutz 63 (6): 729-740. doi: https://doi.org/10.1007/s00103-020-03148-1.
  • Oliveira, Marcos, Fariba Karimi, Maria Zens, Johann Schaible, Mathieu Génois, and Strohmaier Markus. 2019. "Mixing dynamics and group imbalance lead to degree inequality in face-to-face interaction." The 8th International Conference on Complex Networks and their Applications, 2019-12-11.
  • Dimitrov, Dimitar, Florian Lemmerich, Fabian Flöck, and Markus Strohmaier. 2019. "Different topic, different traffic: How search and navigation interplay on Wikipedia." The Journal of Web Science 6 (1): 1-15. https://webscience-journal.net/webscience/article/view/71/43.