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Statusarbeit in der Datengesellschaft: Überkapital und Hyperindividualisierung

17 Juli 2018| doi: 10.5281/zenodo.1316706

Ob Kinderbetreuung, Kredite oder Konsumgüter: Ratings, Scores und der digitale Fußabdruck führen zu neuen Klassifikationen. Diese zunehmende Quantifizierung des Sozialen begründet neue Formen von Statusgewinn und -verlust, die Marion Fourcade mit dem Begriff des „Überkapitals“ bezeichnet. Unser Gastautor Steffen Mau knüpft in seinem Essay an diese Überlegungen an und zeigt auf, wie Hyperindividualisierung und ein neues Regime von Ungleichheiten daraus folgen.

 

Wer in den USA auf den einschlägigen Webseiten einen Babysitter sucht, wird umgehend auf die kritische Frage der Vertrauenswürdigkeit hingewiesen und aufgefordert, sich schlau zu machen. Das eigene Kind einer oder einem Fremden anzuvertrauen, hinterlässt oft ein ungutes Gefühl. Bislang halfen Referenzen ehemaliger Auftraggeber oder eine Anfrage bei anderen Eltern, die Auskunft geben können. Nun aber wird auch auf eine andere Möglichkeit verwiesen und diese direkt verlinkt: Die Website mylife.com bietet einen Reputationsscore für alle erwachsenen Amerikaner, mit dem sich auch Babysitter testen lassen.

In der Online-Selbstdarstellung heißt es: „Reputation is more important than credit. Only MyLife provides Reputation Scores based on public information gathered from government, social, and other sources, plus personal reviews written by others.” Um den Reputationsscore einer anderen Person zu erfahren, muss man nur den Namen und die Postleitzahl eingeben, schon wird man fündig. Es werden die nationalen Strafregister ausgewertet, das öffentliche Internet und das Dark Web sowie die sozialen Medien und die dort zugänglichen Personenprofile.

Kurz gesagt, es geht um alle Personendaten, die über zugängliche Datenbanken auswertbar sind. Der Kunde erhält bei jeder Anfrage einen umfassenden Backgroundreport, der alle Teilbereiche auflistet. Für den schnellen und vergleichenden Blick gibt es einen Ratingwert von 0-5, inklusiver einer Tachoanzeige von Rot bis Grün. Die Nutzer sind begeistert! Luisa: „You’d be crazy to rent someone an apartment without looking at the background report first—it saves me tons of trouble.”; Ricardo: „I declined a job offer after I did a background check on the guy who was going to be my supervisor.”; Lerrie „I felt a lot better about my daughter’s new boyfriend after I ran a background report.”

Die Reputationsbewertung für Babysitter steht für einen allgemeinen Trend: die Quantifizierung des Sozialen. Durch das im Zuge der Digitalisierung möglich werdende Kompilieren, Kumulieren, Assemblieren und Verknüpfen von personenbezogenen Daten aus sehr unterschiedlichen Quellen wird es möglich, Menschen umfassend zu erfassen und zu bewerten. Freizeitverhalten, Konsumgewohnheiten, Gesundheits- und Einkommensstatus, Freundschaftsnetzwerke, Wohnkontexte, Informationen zum Arbeitsumfeld und zum Arbeitgeber – all dies kann in einem einzigen Datensatz gesammelt werden, der dann wieder dazu verwendet werden kann, der „Durchkapitalisierung der Lebenswelt“ (Wolfgang Streeck) Vorschub zu leisten.

Marion Fourcade spricht in ihrem Vortrag „Social Order in the Digital Society“ in Anlehnung an Bourdieu vom „Überkapital“ als einer auf Daten beruhenden Kapitalform, die bei dieser Art der datenbasierten Klassifikationen sichtbar wird. Digitale Statusdaten können als symbolisches Kapital wirksam werden und versprechen – zuweilen erhebliche – soziale oder materielle Reputationserträge, weshalb sich Menschen auch um immer bessere Daten bemühen. Für Babysitter heißt dass, dass sie nur nachgefragt werden, wenn der Score gut ist. Man kann seinen Ruf oder seine Reputation einsetzen, um Besserstellungen zu erreichen, genauso wie ein schlechter Ruf oder ein zweifelhaftes Image zu erheblichen Nachteilen auf Wohnungs-, Partnerschafts-, Kredit-, Arbeits- oder sonstigen Märkten führen kann. Symbolisches Kapital in Form von Statusdaten lässt sich also in materielle Vorteile oder nützliche Kontakte konvertieren, weil andere diese Informationen nutzen.

Die „Zurschaustellung des symbolischen Kapitals“ ist es letztlich, die dafür sorgt, dass „Kapital zu Kapital kommt“, so Pierre Bourdieu. Im Falle von Scores sind die Chancen auf Bevorteilung erheblich, weil direkte Vergleiche des symbolischen Kontostandes durchgeführt werden können. Oft braucht es nur einen Klick, um herauszufinden, wo jemand steht. Versteht man Scores als in der Sprache der Zahlen ausgedrücktes symbolisches Kapital, dann wird deutlich, dass das Symbolische in dieser abstrakten und generalisierten Form nun viel umfassender kommuniziert und verwertet werden kann als der traditionelle, oft lokal begrenzte oder bereichsgebundene „gute Ruf“.

Doch was bedeutet diese Entwicklung für die traditionellen Klassifikationsformen, etwa die Einordnung in Klassen oder Schichten? Stehen wir heute vor einer „digitalen Klassengesellschaft“, was ja heißen würde, dass neue kollektive Kategorien entstehen? Dies ist eher zu bezweifeln, denn die Daten erfassen und adressieren keine Kollektive, sondern in erster Linie Individuen. Der Zuwachs an Daten bedeutet, dass immer genauer klassifiziert werden kann – die Digitalisierung der Gesellschaft führt zu einer „Differenz-Revolution“ (Christoph Kucklick). Es werden dabei umfassende kollektive Kategorien zugunsten von fein ziselierten Unterschieden aufgelöst. Man kann sich das wie einen Zoom vorstellen, der in ein Gruppenfoto hineinfährt und einzelne Personen immer genauer aufzulösen vermag. Statt detailarmer, großkörniger Bilder, sieht man nun alle Einzelheiten mit großer Schärfe.

Vor diesem Hintergrund steht mit der fortschreitenden Digitalisierung eine Hyperindividualisierung bevor, die auf unendlich vielen und endlos kombinierbaren Differenzbeobachtungen beruht. Quantifizierung des Sozialen heißt eben auch Spaltbarkeit des Sozialen. Diese Art der Individualisierung kommt nicht als Befreiung oder Emanzipation daher, sondern als die Sondierung des Einzelnen durch statistische Erkennung. Diese Art der Individualisierung ist ein Prozess der Singularisierung, des Identifizierens, Verortens und Unterscheidens von Personen innerhalb einer größeren Masse.

Diese datengetriebenen Hyperindividualisierung ist allerdings ambivalent, denn sie braucht den Kollektivbezug unabdingbar. Jedes Leistungsdatum der Selbstvermesser, jeder Gesundheitsscore oder jedes Rating kommt nicht ohne Standardisierung und die Verbindung zu Kollektivdaten aus. Die versicherungsmathematische Bewertung, ob jemand ein gutes oder schlechtes Fahrverhalten an den Tag legt, ist davon abhängig wie alle anderen Insassen des Datenpools das Lenkrad führen. Auch die Reputation der Babysitterin erschließt sich vor allem im Vergleich zu anderen Babysittern, die ihre Dienstleistung anbieten. Sozialvergleiche, Normwerte, Risikokalkulationen, Kaufkraftbewertungen – sie alle erkennen das Individuum (oder andere Bewertungsobjekte) nur im Bezug zu größeren Entitäten und anhand vorgegebener Bewertungsdimensionen. Das Individuelle entsteht hierbei aus dem Kollektiven heraus, eben als Differenzbeobachtung.

Damit geht ein Umschalten des gesellschaftlichen Ungleichheitsregimes weg vom Konflikt der Klassen hin zum Wettbewerb der Individuen einher. (Wahlweise können die Wettbewerber natürlich auch Universitäten, Krankenhäuser, Professionen in ihren Leistungsrollen oder Staaten sein, je nachdem, welche Zurechnungseinheit im Fokus steht.) Beim Konflikt geht es um die direkte Auseinandersetzung zwischen den beteiligten Parteien, das Ringen miteinander, beim Wettbewerb um das Antreten gegeneinander im Hinblick auf spezifische Leistungsziele. Rangtabellen, Gesundheitsscores, Fitnesspunkte, Leistungsindikatoren, Bewertungsnoten oder Gefällt-mir-Klicks im Internet stärken das komparative Dispositiv, aus dem der Wettbewerb unmittelbar hervorgeht. In der datengestützten Konkurrenzgesellschaft ringt man jeweils für sich um Scores, Plätze oder Leistungsvorsprünge, nicht mehr kollektiv um Macht oder Verteilungsgerechtigkeit wie in der Gesellschaft des Klassenkonflikts.

Aus dem Kampf um Macht, Teilhabe und Umverteilung ist somit ein Steigerungsspiel um Überbietung und Verbesserung geworden, das die Kollektivierungsfähigkeit von Interessen unterminiert. Die Quantifizierung des Sozialen hat das Potenzial, ein neues Regime der Ungleichheit hervorzubringen, eines, bei dem wir immerfort bewertet und mit anderen verglichen werden, in welchem unsere Statusdaten von anderen genutzt werden, um uns zu taxieren und zu adressieren, und in dem wir uns fortwährend darum bemühen müssen, mit guten Daten zu glänzen.


Steffen Mau ist Professor für Makrosoziologie an der Humboldt-Universität zu Berlin und Autor des Buches „Das metrische Wir. Über die Quantifizierung des Sozialen“ (Suhrkamp 2017).

Dieser Beitrag spiegelt die Meinung des Autors und weder notwendigerweise noch ausschließlich die Meinung des Institutes wider. Für mehr Informationen zu den Inhalten dieser Beiträge und den assoziierten Forschungsprojekten kontaktieren Sie bitte info@hiig.de

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