§ 8. Begriff des algorithmischen Kampfes

§ 8 führt Konflikt in die Kategorienlehre ein. Algorithmischer Kampf liegt überall dort vor, wo soziale Akteur:innen ihre Chancen gegen den Widerstand anderer Akteur:innen durch algorithmische Vermittlung, gegen algorithmische Vermittlung oder innerhalb algorithmischer Vermittlung durchzusetzen versuchen. Gekämpft wird um Sichtbarkeit, Ranking, Datenzugang, Modellhoheit, Fehlerdeutung, Moderationsgrenzen, Lizenzbedingungen und Regulierung. Der Kampf ist daher nicht erst dann politisch, wenn er im Parlament oder vor Gericht erscheint; er beginnt bereits in den alltäglichen Auseinandersetzungen um Sortierung, Auffindbarkeit und Deutung.

Der sichtbarste Fall ist der Kampf um Sichtbarkeit. Plattformen und Suchmaschinen verteilen Aufmerksamkeit nicht bloß, sie machen bestimmte Personen, Themen und Angebote für andere überhaupt erst wahrscheinlich erreichbar. Gillespie hat Algorithmen deshalb als relevante Auswahlinstanzen beschrieben, deren gesellschaftliche Bedeutung gerade aus der Verbindung von technischer Sortierung, institutioneller Autorität und kultureller Erwartung entsteht (Gillespie, 2014). Bucher zeigt ergänzend, dass die Drohung algorithmischer Unsichtbarkeit auf Plattformen selbst handlungsleitend werden kann: Nutzer:innen richten ihr Verhalten auf vermutete Rankinglogiken aus, auch wenn diese nicht vollständig bekannt sind (Bucher, 2012).

Ein zweiter Kampf betrifft Datenzugang und Trainingsmaterial. Wer Daten sammeln, bereinigen, labeln, lizenzieren oder ausschließen kann, beeinflusst, welche Welt dem Modell als lernbare Welt erscheint. In diesem Sinne ist der Streit um Datensätze kein bloßer Rohstoffkonflikt, sondern ein Konflikt um soziale Repräsentation. Bowker und Star haben für Klassifikationssysteme gezeigt, dass Kategorien Arbeit verteilen, Zugehörigkeit festlegen und Ausschlüsse naturalisieren können (Bowker & Star, 1999). Für KI-Systeme wird diese Einsicht verschärft: Klassifikationen werden nicht nur dokumentiert, sondern in skalierbare Vorhersage- und Entscheidungssysteme übersetzt.

Ein dritter Kampf betrifft Fehlerdeutung. Wenn ein System diskriminiert, halluziniert, falsch klassifiziert oder bestimmte Gruppen unsichtbar macht, entsteht ein Streit darüber, ob es sich um Randfehler, Datenproblem, Designentscheidung, Organisationsversagen oder Ausdruck gesellschaftlicher Machtverhältnisse handelt. Noble hat am Beispiel rassifizierter Suchergebnisse gezeigt, dass algorithmische Fehler nicht außerhalb der Gesellschaft stehen, sondern in ökonomische und kulturelle Ordnungen eingelassen sind (Noble, 2018). Pasquale macht zusätzlich deutlich, dass Intransparenz die Konfliktfähigkeit der Betroffenen schwächt, weil sie die Bedingungen der Entscheidung nur schwer rekonstruieren können (Pasquale, 2015).

Ein vierter Kampf betrifft Modellhoheit und Infrastruktur. Plattformkapitalistische Unternehmen organisieren Märkte, Kommunikation und Arbeit zunehmend über technische Vermittlungspositionen, die Daten extrahieren und Zugänge kontrollieren (Srnicek, 2017). Van Dijck, Poell und de Waal beschreiben Plattformen entsprechend als infrastrukturelle Akteure, die öffentliche Werte berühren und dennoch in privatwirtschaftlichen Ordnungen operieren (van Dijck et al., 2018). Algorithmischer Kampf wird hier zum Kampf um die Frage, wer Standards setzt, Schnittstellen öffnet, Modelle bereitstellt und Abhängigkeiten definiert.

§ 8 bestimmt Kampf somit nicht als Störung einer ansonsten harmonischen Ordnung. Konflikt ist eine normale Form algorithmischer Vergesellschaftung. Er zeigt, dass Ordnung nie nur funktioniert, sondern immer auch umkämpft, gerechtfertigt und angefochten wird. Diese Einsicht leitet zu § 9 über: Denn Kämpfe um algorithmische Ordnung erzeugen nicht nur Gegner:innen, sondern auch Gemeinschaften, Allianzen, Gegenöffentlichkeiten und zweckrationale Zusammenschlüsse.