ITeG Lectures 2023/2024

Software-basierte Systeme unterstützen auf vielfältige Art und Weise Strukturen und Prozesse zur Regelung der Angelegenheiten von Staaten und Staatengemeinschaften. Sie werden zur Analyse, zum Vergleich oder zum Monitoring politischer Inhalte eingesetzt. Soziale Plattformen, gleichsam Software-basierte Systeme haben wesentlich den öffentlichen Diskurs und die Meinungsbildung verändert. Sowohl Informations- als auch Desinformationskampagnen sind in enormer Geschwindigkeit und Skalierung realisierbar. Zudem tragen Software-basierte Systeme inhärent Werte in sich, die im Entwurf, in der Entwicklung, in Konditionierung/Konfiguration und Betrieb ausgeprägt werden – teils bewusst, oftmals unbewusst. Auch können Software-basierte Systeme die Erreichung der Nachhaltigkeitsziele der UN wesentlich ermöglichen als auch gleichsam verhindern.

Was, wenn Software-basierte Systeme als universelle Werkzeuge so zu einer Macht des Faktischen werden? Was ist mit unserem demokratischen Grundverständnis vereinbar? Wie kann es eingehegt werden? Sind Regulierungen das Mittel der Wahl? Welche Rolle sollten Softwerker und -werkerinnen einnehmen, wenn perspektivisch Software unser Rechtssystem oder andere zentrale Prozesse unserer Gesellschaft bestimmen?  In der Vorlesung werden ausgewählte Beobachtungen aufbereitet und miteinander diskutiert, auch wenn fundamentale Fragen wie oben aufgeführt nur angerissen werden können.

Ina Schieferdecker ist Honorarprofessorin der Technischen Universität Berlin zu Software-basierten Innovationen. Sie war Abteilungsleiterin für Forschung für technologische Souveränität und Innovationen im Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) zu modernen Schlüsseltechnologien wie Quantentechnologien, Materialtechnologien, Mikroelektronik, Kommunikation, Software- und KI-Technologien sowie zur Zukunft der Arbeit und zur Wertschöpfung. Zuvor war Frau Schieferdecker Co-Institutsleiterin des Fraunhofer-Instituts für offene Kommunikationssysteme, Professorin für Quality Engineering offener verteilter Systeme an der Technischen Universität Berlin und Co-Gründungsdirektorin des Weizenbaum-Instituts für die Vernetzte Gesellschaft. Sie ist Mitglied der Deutschen Akademie der Technikwissenschaften acatech und Ehrenmitglied des German Testing Boards.

The popularity of search on the World Wide Web is a testament to the broad impact of the work done by the information retrieval community over the last decades. The advances achieved by this community have not only made the World Wide Web more accessible, they have also made it appealing to consider the application of ranking algorithms to other domains, beyond the ranking of documents. One of the most interesting examples is the domain of ranking people. In this talk, I highlight some of the many challenges that come with deploying ranking algorithms to individuals. I then show how mechanisms that are perfectly fine to utilize when ranking documents can have undesired or even detrimental effects when ranking people. This talk intends to stimulate a discussion on the manifold, interdisciplinary challenges around the increasing adoption of ranking algorithms in computational social systems. This talk is a short version of a keynote given at ECIR 2019 in Cologne.

Markus Strohmaier leitet an der Universität Mannheim den Lehrstuhl für Data-Science in den Wirtschafts- und Sozialwissenschaften. Seine Forschung konzentriert sich auf die Anwendung von Machine Learning und Data Science Methoden an der Schnittstelle von Informatik, Wirtschafts- und Sozialwissenschaften. Insbesondere beschäftigt sich seine Arbeitsgruppe damit, wie diese Methoden dazu beitragen können, sozio­ökonomische Systeme besser zu verstehen und das menschliche Verhalten in Wirtschaft und Gesellschaft zu modellieren.

Markus Strohmaier ist Wissenschaftlicher Koordinator für „Digitale Verhaltensdaten“ bei „GESIS - Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften e.V.“ und externes Mitglied am „Complexity Science Hub Vienna“.

Von 2013-2017 war Markus Strohmaier Professor für Web-Science an der Universität Koblenz-Landau und Gründer und wissenschaftlicher Leiter der Abteilung für Computational Social Science bei GESIS. Von 2017-2021 hatte er den Lehrstuhl für Computational Social Science and Humanities an der RWTH Aachen inne. Davor war er Post-Doc an der University of Toronto (Kanada), Assistenzprofessor an der TU Graz (Österreich), Gastwissenschaftler bei (XEROX) Parc (USA) und Visiting Assistant Professor an der Stanford University (USA). Von 2018 bis 2022 war Markus Strohmaier Chefredakteur des EPJ Data-Science und Mitbegründer der Sektion Computational Social Science der Gesellschaft für Informatik.

Die nächste Gesellschaft wird eine der Anpassung sein. Konnte die (spät-)moderne Konstellation noch mit dem Versprechen auf wachsende Spielräume für die Selbstentfaltung der Einzelnen locken, treten schon heute grundsätzliche Stabilisierungsprobleme ins Zentrum der Wahrnehmung: Ob Klima, Biosphäre, soziale Ungleichheit, Demokratie oder Leiden an Selbstverwirklichungsüberforderungen – Selbsterhaltung wird zum Leitmotiv gesellschaftlicher Selbstthematisierung, Anpassung zum Imperativ individueller Lebensführung und politischer Steuerung. Digitale Technologien gewinnen in diesem Kontext eine neue gesellschaftliche Bedeutung. Sie sollen nun nicht mehr primär der Optimierung ökonomischer Prozesse dienen, sondern dabei helfen, Anpassungskonflikte erfolgreich zu entpolitisieren. Kann eine solche technokratische Sehnsucht Erfüllung finden?

Philipp Staab  ist Professor für Soziologie der Zukunft der Arbeit an der Humboldt-Universität zu Berlin und am Einstein Center Digital Future. In seiner Forschung verbindet er Themen der Arbeit, Sozialstrukturanalyse, Techniksoziologie und politischen Ökonomie in gegenwartsanalytischer Absicht. Aktuell befasst er sich insbesondere mit Fragen der politischen Gestaltung des digitalen Kapitalismus, des Zusammenhangs von Digitalisierung und Nachhaltigkeit sowie der Rolle kritischer Infrastrukturen für die Zukunftsfähigkeit moderner Gesellschaften.

Seit Jahrzehnten verändern Informationstechnik und Informatik mit ihren teils atemberaubenden Fortschritten unser Leben. Oft haben dabei mathematische Hilfsmittel eine Rolle gespielt. Das wiederum hat erheblichen Einfluss auf die Mathematik gehabt, die ihre Methoden anpassen und erweitern musste, um den neuen Anforderungen gerecht zu werden. So ist es auch bei den neuen KI-Werkzeugen, deren Leistungsfähigkeit in den letzten Monaten besondere Aufmerksamkeit gefunden hat, und allgemeiner bei der weiterhin wachsenden Bedeutung von Wissensverarbeitung. Immer drängender stellen sich nun allerdings Fragen nach der Rolle des menschlichen Denkens in einer solchen Wissensverarbeitung, nach Rationalität, Kontrolle und Überprüfbarkeit der maschinenerzeugten „Erkenntnisse“.

Könnte die Mathematik auch dafür etwas leisten? Könnte sie helfen, Verfahren nicht nur effizienter und präziser zu machen, sondern auch besser verständlich, intuitiver und menschengerechter? Überraschenderweise gibt es dafür schon seit Langem Ansätze, die zu umfangreicher Theoriebildung geführt haben. Eine solche Arbeitsrichtung, die eine mathematisch fundierte begriffliche Wissensverarbeitung entwickelt, wird im Vortrag vorgestellt und eingeordnet.

Bernhard Ganter  ist Mathematiker und emeritierter Professor für algebraische Strukturtheorie am Institut für Algebra an der Technischen Universität Dresden. In seinen wissenschaftlichen Arbeiten befasste sich Ganter zunächst mit Allgemeiner Algebra, Ordnungstheorie, Diskreter Mathematik und mit Verbindungen zwischen diesen Gebieten. 1974 wurde er mit einer Dissertation zum Thema Kugelbahnen an der TH Darmstadt (heute TU) promoviert. 1978 wurde er an den Fachbereich Mathematik an der TU Darmstadt berufen. Dort gehörte er der Forschungsgruppe Begriffsanalyse an, die, unter Leitung von Rudolf Wille, Anfang der 1980er Jahre die neue Arbeitsrichtung Formale Begriffsanalyse begründet und ausgearbeitet hat. Ganter ist Mitautor und Mitherausgeber etlicher grundlegender Veröffentlichungen zu diesem Thema; darunter das Standardwerk Formale Begriffsanalyse – Mathematische Grundlagen und Formal Concept Analysis. Foundations and Applications. 

1993 wurde Ganter an das Institut für Algebra an der TU Dresden berufen. Dort entwickelte er die Theorie der Formalen Begriffsanalyse weiter, insbesondere die Methode der Merkmalexploration. Dabei entstand aus Vorlesungen ein Lehrbuch zur Ordnungstheorie: Diskrete Mathematik: Geordnete Mengen.

2008 begründete er gemeinsam mit Volker Nollau das Erlebnisland Mathematik, eine Dauerausstellung in den Technischen Sammlungen Dresden. Zahlreiche der dort gezeigten Exponate sind von ihm konzipiert.

In der Medizin wird zunehmend das Ziel verfolgt, verschiedene Arten von Gesundheitsdaten zu verknüpfen, um die Behandlung noch genauer auf die individuellen Bedürfnisse von Patient:innen anzupassen. Dazu sollen zum Beispiel Daten aus der Krankenversorgung oder aus wissenschaftlichen Studien genutzt werden, aber auch Daten, die wir selbst mit Gesundheits-Apps oder Fitness-Armbändern erheben.

Diese Daten könnten dann in der elektronischen Patientenakte gespeichert werden, aber damit andere diese Daten nutzen können, brauchen sie eine ausdrückliche Zustimmung. Und das ist ein wichtiger Punkt, denn dabei geht es um unsere persönlichen Daten und unsere Privatsphäre.

Was bedeutet es also, wenn wir uns dazu entscheiden, unsere Daten zu teilen? Welche Konsequenzen hat das und was müssen wir dabei beachten? Diesen Fragen möchte ich in meinem Vortrag nachgehen.

Zuerst möchte ich die Herausforderungen vorstellen, die es aktuell bei der Zustimmung zur Datennutzung gibt. Danach möchte ich unseren neuen Ansatz vorstellen, der unsere Werte in den Mittelpunkt stellt, wenn es um die Entscheidung geht, unsere Daten zu teilen.

Claudia Müller-Birn ist Professorin für Human-Centered Computing an der Freien Universität Berlin. Darüber hinaus ist sie Principal Investigator am Exzellenzcluster "Matters of Activity" der Humboldt-Universität zu Berlin. Ihre Forschung fokussiert sich auf die Mensch-Computer-Interaktion mit einem Schwerpunkt auf eine sozial verantwortungsvolle Technologiegestaltung. Vor ihrer Position an der Freien Universität Berlin hat sie als Feodor Lynen-Stipendiatin der Alexander von Humboldt-Stiftung als Postdoktorandin an der der Carnegie Mellon University geforscht.
Sie leitet verschiedene interdisziplinäre Forschungsprojekte, die von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) und dem Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) gefördert werden. Der Fokus ihrer Arbeit liegt auf der Human-Computer-Collaboration. Dabei geht es ihr vor allem darum, Menschen und Algorithmen so miteinander interagieren zu lassen, dass die menschliche Entscheidungsfindung verbessert wird.
In ihrer aktuellen Forschung beschäftigt sie sich mit der Gestaltung von Interaktionsdesigns, die eine wertkongruente Entscheidungsfindung bei Datenspenden ermöglichen sowie, inwiefern kontextualisierte Erklärungen in datengetriebenen Systemen die Entscheidungsqualität erhöhen können.