Zweiter Teil, Kapitel IV, § 2
§ 2. Entstehung algorithmischen Gemeinsamkeitsglaubens
Runde 1: kommentierte Arbeitsgliederung, Differenz- und Zugehörigkeits-Batch
Einordnung im Werk
Das vierte Kapitel des Zweiten Teils behandelt algorithmische Differenz- und Zugehörigkeitsbeziehungen. Es nimmt Webers Themenfeld von körperlicher Zuschreibung, ethnischem Gemeinsamkeitsglauben, politischer Gemeinschaft, Nationalität und Kulturprestige auf, bricht es aber ausdrücklich rassismuskritisch, postkolonial und ungleichheitssoziologisch.
Gliederungspunkte
- Sprache und Übersetzung als Ordnungen kultureller Nähe
- Kulturcluster, Embeddings und Ähnlichkeitsräume
- Plattformidentitäten, Profile und Gruppenadressierung
- algorithmisch erzeugte Ähnlichkeit durch Empfehlungssysteme
- Community-Bildung, Sichtbarkeit und Ausschluss
Kommentierte Ausarbeitung
§ 2 fragt, wie unter KI-Bedingungen ein Gemeinsamkeitsglaube entstehen kann. Gemeint ist nicht eine reale Wesensgleichheit von Gruppen, sondern die sozial wirksame Annahme, Menschen gehörten aufgrund von Sprache, Stil, Verhalten, Konsum, Aufenthaltsort, Namen, Bildmerkmalen, Interessen oder Plattformspuren zusammen. Empfehlungssysteme, Übersetzungsmodelle, Kulturcluster, Profilbildung und Moderationslogiken können solche Ähnlichkeiten herstellen, verstärken oder scheinbar entdecken.
Algorithmischer Gemeinsamkeitsglaube entsteht häufig indirekt. Wer ähnliche Inhalte sieht, in ähnliche Zielgruppen fällt, ähnlich übersetzt, ähnlich moderiert, ähnlich beworben oder ähnlich verdächtigt wird, kann als Teil einer Gruppe behandelt werden, bevor diese Gruppe sich selbst politisch oder kulturell artikuliert. Dadurch entstehen Gemeinschaftsbilder, die Anerkennung, Sichtbarkeit und Zugehörigkeit ermöglichen können, aber ebenso Stereotypisierung, Segmentierung, Exotisierung und Ausschluss stabilisieren.
Der Paragraph hält deshalb die Differenz zwischen Vergemeinschaftung und Klassifikation offen. Eine Plattform-Community ist nicht schon eine ethnische Gemeinschaft; ein Sprachcluster ist nicht schon Kultur; eine Ähnlichkeitsmatrix ist nicht schon soziale Nähe. Gerade diese Differenzen sind wichtig, weil algorithmische Systeme aus schwachen Signalen starke Zugehörigkeitszuschreibungen machen können. § 3 führt diese Frage in die politische Gemeinschaft weiter.