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17.
! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! Big Data!
!
! Open Data !
!
! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! Small Data
18.
! ! <1> Das Datenknäuel!
! ! <2> Genealogie des “Open”!
! ! <3> Offene Daten: Eine Kritik
19.
“The open circulates, scales up, garners
new allies, is reconfigured, distinguished,
and remixed […]. The open sways
between means and ends, between noun,
verb and adjective.” !
Nathaniel Tkacz
!
Quelle: Tkacz, N. (2015) “Wikipedia and the politics of openness”
20.
Karl Popper
Quelle http://www.blomig.com/tag/karl-popper/
21.
• Buch: “The Open Society and its
Enemies”!
!
• “Every political philosophy based on
unchallengeable truths (communism,
fascism) is a closed society”!
!
• Nur die Demokratie ist falsifizierbar und
somit “open”
Quelle: Popper, K. (1962) The open society and its enemies
22.
Quelle: http://galleryhip.com/
friedrich-hayek.html
Friedrich Hayek
Quelle: http://galleryhip.com/friedrich-hayek.html
23.
• Niemand kennt den “besten” Weg, den die
Gesellschaft wählen sollte!
!
• Zentralisierte Planung (Sozialismus,
Kommunismus, Faschismus) ist
abzulehnen!
!
• Dezentralisierung (der Ideen) durch
marktwirtschaftliche Organisation
Quelle: Hayek, F.A. (1944) The road to serfdom
24.
Richard Stallman
Quelle:http://www.mladina.si/112104/richard-stallman
25.
• Der Xerox Zwischenfall: “All software
should be free”!
!
• Entwickelte die virale GNU GPL license
(“Copyleft”), gründete die FSF und
startete das GNU OS!
!
• Open vs. Proprietary (Commodification)!
26.
Eric Raymond
Quelle:http://agilitrix.com/wp-content/uploads/2012/09/Eric-Raymond.jpg
27.
• Stallman zu politisch und seine “Free
Software” schreckt die Industrie ab!
!
• “Open Source” Lizenzen als
marktfreundliche Alternative entsteht!
!
• Open vs. Inefficient (Mode of Production)
28.
Tim O’Reilly
Quelle: http://interviewly.com/i/tim-oreilly-apr-2014-reddit
29.
• Übertragung der technologischen
Offenheit in die institutionalisierte Politik!
!
• “The Open Source
Government” (Rushkoff, 2003)!
!
• “Government-as-a-Platform” (O’Reilly,
2010)
30.
! ! <1> Das Datenknäuel!
! ! <2> Genealogie des “Open”!
! ! <3> Offene Daten: Eine Kritik
32.
#2 Privatsphäre Paradoxon!
!
!
• Triangulation aggregierter Datensätze kann zu
Deanonymisierung führen!
• Kleine “Buckets” sind besonders anfällig und
müssen aus Datensatz entfernt werden, z.B.
Patienten mit seltenen Krankheiten !
• Privatsphäre, die vor Diskriminierung
schützen soll, kann zu Diskriminierung führen
33.
#3 Kooptierung!
!
!
Quellen: Bates, J (2012) “Thats what modern deregulation looks like”
“It is difficult to make a (non-reactionary)
argument against the free flow of data and
information, however, it is crucial to understand
the implications of co-opted partial approaches
to openness, particularly if they risk weakening
public institutions already under significant
political and market pressure” !
(Bates, 2012)
34.
#3 Kooptierung!
!
• Deckmantel der Transparenz (siehe: MP
Skandal 2009) und politische Naivität
(Bates, 2012)!
• Kooptierung durch IT-Industrie (Smart
Cities) und neoliberale Politik (Open
Public Services) können zur schlichten
Reproduktion der Eliteninteressen führen
36.
#4 Openwashing
Quelle: Eigene Darstellung
Quelle: Atz, U (2014) The tau of data.
37.
Quelle:https://www.thecalmzone.net/2013/10/panopticoneffect/
Führt die Beobachtbarkeit zu weniger – auch
wünschenswertem – Beobachtbarem? …oder zu
Ausweichhandlungen?
Quelle:http://scalar.usc.edu/works/internetandidentity/michael
#5 Panoptismus?
38.
Zusammenfassung:!
!
#1 Das Matthäus-Prinzip!
#2 Das Privatsphäre-Paradoxon!
#3 Kooptierung!
#4 Openwashing!
#5 Panoptismus!