Mein Vortrag auf der diesjährigen CvK-Fachgruppentagung "Digital Methods" am 8. November in Wien

1. »Big data – small problems?«
Ethische Perspektiven auf Forschung unter Zuhilfenahme
onlinebasierter Kommunikationsspuren
Nele Heise, M.A.
Hans-Bredow-Institut Hamburg
Tagung „Digital Methods“ | IPK Uni Wien
8. November 2013

2. Aufschlag
1. Dimensionen von Forschungsethik und »hybride« Kontexte
von Onlineforschungsethik
2. »Big Data« als forschungsethische Herausforderung
3. Offene Fragen
Heise | »big data« & Forschungsethik
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3. Was ist (Forschungs-)Ethik?
Suche nach allgemeinen Prinzipien oder Beurteilungskriterien zur
Begründung des richtigen Handelns (Fenner 2010)
»Ethics are guidelines and principles that help us to up-hold our values – to
decide which goals of research are most important and to reconcile values and
goals that are in conflict. Ethical guides are not simply prohibitions; they also
support our positive responsibilities.«
Diener/Crandall (1978: 3)
Zentrale Dimensionen von Forschungsethik
Wertbasis, Verantwortung, ethische Entscheidungsfindung
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4. »Hybridität« der Kontexte von Onlineforschung
ForscherKontexte
Hybride Kontexte
Nutzer-Kontexte
• forschungsethische Standards/Prinzipien
• technische, methodologische Anforderungen
• Forschungspraxis/-erfahrung/-schwerpunkte
•
•
•
•
•
technische & soziale Rahmungen der Medienpraktiken
Eigenschaften der Onlinekommunikation
AGBs, Rechte auf Anbieterseite
individuelle ethische Argumentationsparadigmen
Vertrauen & Verantwortung
• Ethische Prinzipien der Online-Kommunikation
• (in-)formelle »Spielregeln« (z. B. Netiquetten)
• Mediennutzungskompetenzen
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5. Ethisch relevante Merkmale der Onlinekommunikation
 Web als »science laboratory« und »Spielwiese«, als » gigantisches, leicht
zugängliches Archiv von Kommunikations- und Interaktionsvollzügen«
(Fraas et al. 2012: 189): Reichhaltigkeit der Daten, einfacher
Feldzugang, z. T. bessere Bedingungen für Umsetzung einzelner
Methoden; Einblick in zuvor nicht zugängliche
Bereiche, Lebenswelten, Aktivitäten
 Ethische Entscheidungsfindung unterliegt z. T. erschwerten Bedingungen:
o (räumliche/zeitliche) Entkontextualisierung; globale Reichweite
o Datenvernetzung und -persistenz
o Entkörperlichung, Grad sozialer Präsenz und Sichtbarkeit, Anonymität
(Verifizierung, Authentifizierung)
o Entgrenzung von Öffentlichkeit und Privatheit (Daten, »Räume«)
o Rechtsunsicherheit
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6. »Big Data« als forschungsethische Herausforderung
»big data«-Analysen verstanden als Erfassung, Speicherung und
Verwertung von »massive quantities of information produced by
and about people, things, and their interactions«
boyd/Crawford (2011: 1)
 dies berührt viele Dimensionen von Forschungsethik:
o Grundsätze »guten« wissenschaftlichen Arbeitens,
o (kommunikations-)ethische Standards im Umgang mit
Forschungsteilnehmern,
o grundlegende forschungsethische Prinzipien
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7. Ebenen ethischer Entscheidungsfindung
Meta-Ethik
Ethische Theorie
Ethische Prinzipien
Ethische Regeln / Richtlinien
Alltagsmoral / „ordinary moral
sense“
Kritisch-evaluative Ebene
Unmittelbar-situative Ebene
Fünf-Stufen-Modell ethischer Entscheidungsfindung nach Strohm Kitchener/Kitchener (2009)
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8. Ethische Regeln und Grundsätze
Einige Grundsätze »guten« wissenschaftlichen Arbeitens (DFG)
 Nachvollziehbarkeit aller Schritte: Wissen, Darstellungsformen
 Veröffentlichung der Ergebnisse: Formen, Open Data
 Anwendung bestmöglicher Standards, v. a. im Umgang mit
Untersuchungsteilnehmern
Prämisse: Einige »big data«-Analysen ≠ Inhaltsanalysen 
Daten als Handlungsakte (social data), nicht Artefakte
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9. Ethische Standards gegenüber Forschungsteilnehmern
 Freiwilligkeit der Teilnahme als Voraussetzung
 Prinzip der informierten Einwilligung (»informed consent«)
 Schutz der Teilnehmer: Anonymität, Privatheit
 Nicht-Schädigung (Vermeidung möglicher Risiken)
 Rechtlicher Kontext: Persönlichkeitsrechte, Datenschutz, Recht auf
Informationelle Selbstbestimmung
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10. Context matters: Freiwilligkeit / Informed Consent
 Problem der Entgrenzung von Privatheit/Öffentlichkeit
 Kontext hat Einfluss auf die produzierten Daten und die
Erwartungen der Nutzer/-innen
o »imagined audience« (Publikumsvorstellungen)
o Beurteilungs- und Medienkompetenz der Nutzer/-innen
 Erfassung von (explizit/implizit produzierten) Inhalten als
Verletzung der »kontextuellen Integrität« (Nissenbaum 2004), also
sozialer Normen (ggf. sogar AGB/Zugangsbeschränkungen)
 Aggregation, Zusammenführung, Weiterverarbeitung von Inhalten
als (potenzielle) Verletzung von Privatheit (boyd 2010)  Recht
auf Informationelle Selbstbestimmung?
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11. Which context?
Problem des »frictionless sharing«
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12. Prinzip der Anonymisierung
 potenzielle De-Anonymisierung von Datensätzen (Narayanan/
Shmatikov 2008, Zimmer 2010), (Re-)Kombination von
Datensätzen
 Frage: Was sind persönliche oder sensible Informationen?
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13. Anspruchsgruppen ethischer Entscheidungsfindung
Intermediäre
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14. Neue Akteurskonstellationen
Forscher/-innen
 Wer interagiert mit wem/was?
Intermediäre
 Intermediäre implementieren
eigene Werte und steuern
Möglichkeitshorizont
 Neue Abhängigkeiten
(Forschungsfreiheit?)
Nutzer/-innen
 AGBs ersetzen/überlagern
informed consent ?
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15. Kommunikationsethische Prinzipien
Nicht-Interaktion mit Nutzer/-innen unterminiert basale
kommunikationsethische Prinzipien (Wolff 2007)
 Reziprozität: Wechselseitigkeit der Kommunikation
o u. a. Folgen für informed consent
 Personalität: Anerkennung des Personseins des Anderen, Verbot der
Verdinglichung /Objektivierung/Instrumentalisierung
o Wahrnehmung von Nutzer/-innen (als „einrollende Datensätze)
o Datenaggregation/-interpretation »dehumanizes those being judged …
and thus threats those profiled objects as collections of facts, rather
than as persons« (McFarland 2012)
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16. Basale forschungsethische Prinzipien
 Nonmalificence und Benefience: Nichtschädigung, Wohlergehen, Autonomie
und Selbstbestimmung, »Respect for persons«
o Informationelle Selbstbestimmung, Entscheidungen der Nutzer/-innen
o Interpretation/Darstellung von Befunden und deren (mögliche) Folgen;
»predictive analyses« (Wen 2012)
 Justice: Gerechtigkeit i.S.v. Gleichbehandlung aller
o Wer/was ist (nicht) repräsentiert?: »What happens if you live in the shadow of big
data sets?« (Crawford 2013)
o Wie umgehen mit inhärenten »biases« von Daten?
o Kontrolle und Zugang zu Daten und Tools
 Fidelity (Vertrauen)
o Transparenz, Offenlegung und Kommunikation von Forschung
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17. Alte Fragen, neue Relevanz
»The social sciences can … have a tremendous impact on society,
even to the point of revolutionizing our conceptions of human
nature, society, and culture.«
Diener/Crandall (1978: 195)
»Incentives sind die wahren Wertewandler unserer Gesellschaft«
Schirrmacher (2013)
Fragen nach der Richtigkeit, Verantwortung
und Folgen von Forschung
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18. Offenes Ende
 »big data«-Analysen berühren zentrale forschungsethische
Dimensionen
 Herausforderung der Abwägung von technischer Machbarkeit und
ethischer Vertretbarkeit einer »data-driven science«
 Spannungsfeld zwischen Aufrechterhaltung/Aufgabe
forschungsethischer Prinzipien und Verunmöglichung von
Forschung
 Problembewusstsein, Sensibilisierung, Verständigung
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19. Herzlichen Dank!
Nele Heise, M.A.
Hans-Bredow-Institut Hamburg
n.heise@hans-bredow-institut.de
@neleheise
www.neleheise.de

20. Literatur (1/2)
Barbera, Marco V., Epasto, Alessandro, Mei, Alessandro, Perta, Vasile C., & Stefa, Julinda (2013). Signals from the Crowd: Uncovering Social
Relationships. http://conferences.sigcomm.org/imc/2013/papers/imc148-barberaSP106.pdf . Zugegriffen am 7. November 2013.
Baym, Nancy (2013): Data not seen: The uses and shortcomings of social media metrics. First Monday. Number 10. doi:
http://dx.doi.org/10.5210%2Ffm.v18i10.4873. Zugegriffen am 7. November 2013.
boyd, danah (2010). “Privacy and Publicity in the Context of Big Data.” Vortrag auf der WWW. Raleigh, North Carolina, am 29. April 2010).
http://www.danah.org/papers/talks/2010/WWW2010.html Zugegriffen am 8. November 2013.
boyd, d., & Crawford, K. (2011). Six Provocations for Big Data. http://softwarestudies.com/cultural_analytics/Six_Provocations_for_Big_Data.pdf.
Zugegriffen: 9. Juni 2013.
Burgess, J., & Bruns, A. (2012). Twitter Archives and the Challenges of ‘Big Social Data’ for Media and Communication Research. M/C Journal, 15(5).
http://journal.media-culture.org.au/index.php/mcjournal/article/viewArticle/561/0. Zugegriffen: 10. Juni 2013.
Capurro, Rafael; Pingel, Christoph: (2002): Ethical issues of online communication research. In: Ethics and Information Technology, Nr. 4(2002). S. 189194.
Crawford, K. (2013). The Hidden Biases of Big Data. http://blogs.hbr.org/cs/2013/04/the_hidden_biases_in_big_data.html. Zugegriffen: 10. Juni 2013.
Deutsche Forschungsgemeinschaft (1998). Vorschläge zur Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis: Empfehlungen der Kommission „Selbstkontrolle in
der Wissenschaft“. Weinheim: Wiley-VCH.
Diener, E., & Crandall, R. (1978). Ethics in Social and Behavioral Research. Chicago: University of Chicago Press.
Dzeyk, W. (2001). Ethische Dimensionen der Online-Forschung. Kölner Psychologische Studien, 6(1), 1–30. http://kups.ub.unikoeln.de/2424/1/ethdimon.pdf (03.11.2013).
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Fenner, D. (2010). Einführung in die Angewandte Ethik. Tübingen: Francke.
Fraas, C., Meier, S., & Pentzold, C. (2012). Online-Kommunikation. Grundlagen, Praxisfelder und Methoden. Wien: Oldenbourg Verlag.
Gillespie, T. (2010). The Politics of ‘Platforms’. New Media & Society, 12(3), 347–364.
Heise, N. (2013). ‘Doing it for real’ – Authentizität als kommunikationsethische Voraussetzung onlinebasierter Forschung. In M. Emmer, A. Filipovic, J.H. Schmidt, & I. Stapf (Hrsg.), Echtheit, Wahrheit, Ehrlichkeit. Authentizität in der computervermittelten Kommunikation (S. 88–109). Weinheim:
Juventa.

21. Literatur (2/2)
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Zugegriffen: 9. Juni 2013.
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Naranyan, A., & Shmatikov, V. (2008). De-anonymizing Social Networks http://www.cs.utexas.edu/~shmat/shmat_oak09.pdf. Zugegriffen: 8.
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Schirrmacher, F. (2013): Vorwort zum G-Nome Projekt. Veröffentlicht am 7. November 2013. http://gutjahr.biz/2013/11/g-nome/ . Zugegriffen: 7.
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Schmidt, J.-H. (2009). Braucht das Web 2.0 eine eigene Forschungsethik? Zeitschrift für Kommunikationsökologie und Medienethik, 11(2), 40–44.
Schmidt, J.-H. (2012). Persönliche Öffentlichkeiten und informationelle Selbstbestimmung im Social Web. In J.-H. Schmidt, & T. Weichert
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Strohm Kitchener, K., & Kitchener, R. F. (2009). Social Research Ethics. Historical and Philosophical Issues. In D. Mertens, & P. E. Ginsberg
(Hrsg.), The Handbook of Social Research Ethics (S. 5–22). Thousand Oaks: Sage Publications.
Uprichard, E. (2013). Big Data, Little Questions? Discover Society, (01.10.2013). Retrieved from http://www.discoversociety.org/focus-big-data-littlequestions/
Vis, Farida (2013). A critical reflection on Big Data: Considering APIs, researchers and tools as data makers. First Monday. Number 10. doi:
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Wolff, O. J. (2007). Kommunikationsethik des Internets: eine anthropologisch-theologische Grundlegung. Hamburg: Verlag Dr. Kovač.
Zimmer, M. (2010). ‘But the data is already public’: on the ethics of research on Facebook. Ethics and Information Technology, 12(4), 313–326.
Heise | Forschungsethik
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