§ 9. Algorithmische Vergemeinschaftung und Vergesellschaftung

§ 9 unterscheidet algorithmische Vergemeinschaftung und algorithmische Vergesellschaftung. Die Unterscheidung knüpft an Weber an: Vergemeinschaftung beruht auf subjektiv gefühlter Zusammengehörigkeit, Vergesellschaftung auf Interessenlage, zweckrationalem Ausgleich oder verbindlicher Ordnung (Weber, 1978). Unter KI-Bedingungen wird diese Differenz nicht aufgehoben, sondern neu gemischt. Menschen können sich um gemeinsame Praktiken, Modelle, Tools und Zukunftserwartungen herum verbunden fühlen, während sie zugleich über Accounts, Nutzungsbedingungen, Datenflüsse, APIs und Zahlungsmodelle zweckrational an Plattformen gebunden sind.

Algorithmische Vergemeinschaftung entsteht zum Beispiel in Entwickler:innen-Communities, Prompt-Praktiken, Open-Source-Projekten, Fandoms, Selbsthilfegruppen, Creator-Kulturen oder politischen Gegenöffentlichkeiten. Die Zugehörigkeit gründet nicht allein auf gemeinsamen Interessen, sondern auf geteilten Symbolen, Routinen, Affekten und Deutungen. Benkler hat für commons-basierte Peer-Produktion gezeigt, dass vernetzte Informationsumgebungen Formen kooperativer Produktion ermöglichen, die weder vollständig marktlich noch klassisch hierarchisch organisiert sind (Benkler, 2006). Für KI-Kontexte wird diese Beobachtung in Modellgemeinschaften, offenen Datensätzen, kollaborativen Werkzeugketten und geteilten Evaluationspraktiken aktualisiert.

Vergesellschaftung tritt dort hervor, wo algorithmische Beziehungen durch Interessen, Verträge, Schnittstellen und formale Mitgliedschaft strukturiert sind. Ein Account schafft noch keine Gemeinschaft; er schafft zunächst Teilnahmebedingungen. Eine API stiftet keine Nähe; sie organisiert kontrollierten Zugriff. Ein Score verbindet Menschen nicht affektiv; er macht sie vergleichbar. Plattformgesellschaften verbinden auf diese Weise enorme Reichweite mit sozialer Distanz: Viele Akteur:innen handeln aufeinander bezogen, ohne einander zu kennen, und oft ohne die vermittelnden Regeln vollständig zu verstehen (van Dijck et al., 2018).

Besonders heikel ist die Als-ob-Sozialität KI-gestützter Interaktion. Chatbots, Empfehlungssysteme und generative Modelle können soziale Nähe simulieren, ohne selbst Träger subjektiv gemeinten Sinns zu sein. Suchmans Kritik planorientierter Mensch-Maschine-Deutungen bleibt hier grundlegend: Die soziale Ordnung der Interaktion entsteht situativ und relational, nicht aus der Zuschreibung eines maschinellen Innenlebens (Suchman, 2007). § 9 hält deshalb fest: KI kann Vergemeinschaftung vermitteln, auslösen und formen, aber sie gehört nicht selbst im gleichen Sinn zur Gemeinschaft wie sinnhaft handelnde Akteur:innen.

Gleichzeitig darf diese Grenze nicht dazu führen, affektive Bindungen abzuwerten. Menschen können sich durch technische Vermittlung getröstet, anerkannt, gesehen oder koordiniert fühlen; solche Erfahrungen sind sozial wirksam, auch wenn die Maschine kein Gegenüber im weberianischen Sinn ist. Die soziologische Aufgabe besteht darin, zwischen erlebter Nähe, institutioneller Bindung und technischer Simulation zu unterscheiden. Gerade diese Unterscheidung schützt vor zwei Fehlern: vor der Anthropomorphisierung der KI und vor der Geringschätzung der realen sozialen Folgen KI-vermittelter Beziehungen.

§ 9 bereitet damit § 10 vor. Gemeinschaft und Gesellschaft entscheiden sich nicht nur an Gefühlen oder Interessen, sondern auch an Zugang. Wer teilnehmen darf, wer ausgeschlossen wird, wer nur konsumieren und wer mitgestalten kann, bestimmt, ob algorithmische Beziehungen offen, geschlossen oder abgestuft sind.