Nutzen und Grenzen der Digitalisierung

Um den gesellschaftlichen Nutzen des Einsatzes digitaler Technologien, wie die KI, bewerten zu können, bedarf es zunächst der Einordnung in einen informationstheoretischen Zusammenhang. Denn was mit ihrer Hilfe übermittelt wird, sind letztlich alles nur Informationen, also Signale von einem Sender zu einem Empfänger über ein Medium (Wandler W1,W2,W3).

Welchen Informationsgehalt ein Signal besitzt ergibt sich immer aus drei Komponenten:

• Der Bedeutung der Informationen, d.h. der Wertung sowohl beim Sender wie beim Empfänger im Verhältnis zu bereits erworbenen Informationen,

• der Zielsetzung im Hinblick auf den gewünschten bzw. erwarteten Informationsgehalt und

• den Mitteln, mit denen die Signale wieder an das Wertsystem übermittelt werden

Hinter der Bedeutung einer Information (Werte) verbirgt sich die erfahrbare Wirklichkeit, so wie sie mit den verfügbaren Sinnen empfangen und gedeutet werden kann.

Nur ein geringer Anteil an Informationen wird bewusst, damit zweckorientiert bewertet. Hier stoßen digitale Informationen bereits an Grenzen, es sei denn sie werden wieder ins Analoge zurück übertragen, m.a.W. analog gedeutet..

Formulierte Ziele reduzieren die Komplexität des Erfahrbaren willentlich. Denn Wille ist nichts anderes als Ausgrenzung von Vielfalt.

Wissen beschränkt den Informationsgehalt weiter auf ausschließlich Eindeutiges und Regelhaftes.

Auf dem Weg von der umgangssprachlichen Begriffsbildung zum wissensgestützten 

Entscheiden, als Voraussetzung für die Digitalisierung (s.u), sind mit zunehmender Abstraktionsstufe  immer detailliertere Definitionen erforderlich (W1 und W2) mit der Folge einer, vor allem für den IT-fernen Laien, zunehmend bald nicht mehr überschaubare begrifflichen Vielfalt. 

Wenn sie nicht losgelöst von den menschlichen Wertvorstellungen sein sollen, müssen für das Verständnis in der Formal- und Umgangssprache die durch die Digitalisierung erzielten Informationen wieder ins Analoge rückgeführt (W3), d.h. begrifflich vereinfacht werden. Die verwendeten  Methoden zur Bewältigung der Corona-Krise geben hierfür ein beredtes Beispiel.

Der ausschließlich deterministische virologische  Ansatz  unter Vernachlässigung z.B. schulischer, künstlerischer und gewerblicher Aspekte erwies sich dann auch bei der Rückführung in eine für jedermann verständliche Umgangssprache als nicht zielführend, so dass die Politik letztlich zu Expertenbefragung greifen musste. Hätte man dies gleich getan, wären viel Zeit und Kosten gespart worden.

Wichtig ist also für die Verwendung von digitalen Informationen, sich nicht nur auf einen monokausalen formalen Ansatz zu beschränken, sondern Alternativen zuzulassen, damit die reale Komplexität bei der Rückführung ins Analoge wieder eingefangen wird. Hier nochmal am Beispiel der Corona-Virus-Problematik: Tatsächlich steckt nicht jeder jeden an, vielmehr besteht lediglich eine wie auch immer große Wahrscheinlichkeit der Ansteckungsgefahr.

Deshalb hätte man nicht nur eine deterministische virologische – jeder steckt jeden an - , sondern auch wahrscheinlichkeitstheoretische Methoden zur Lösung des Problems anwenden sollen.

Mit einem sozial-geographischen Ansatz hätte man z.B. festgestellt, dass in jedem wohldefinierten Raum (z.B. Landkreis) stets ein Gleichgewicht der Übertritte der Virenlast von einer Gruppe zur anderen und zur entsprechend anteilig gleichen Verteilung dieser Gruppen im Raume besteht, in toto aber die Virenlast variabel. Man hätte sich also die digitale Verfolgungen der Kontakte, damit viel Zeit und Geld ersparen können, indem man gleich nur auf Basis repräsentativer Stichproben die Anteile aus der Aggregation adressbezogener Meldedaten ermittelte.

Generell gibt es in den Sozialwissenschaften, angefangen von der Anthropologie bis zu den Wirtschaftswissenschaften eine Vielzahl analoger Erhebungsmethoden, die man vor dem Schritt zur Digitalisierung zunächst mal auf Tauglichkeit für die Problemstellung überprüfen sollte.

• Beobachtung (teilnehmende und nicht teilnehmende)
• Befragungen (persönliche Interviews, online-Befragung, Fragebogen)
• Expertenbefragung 

Unter den digitalen Erhebungs-und Auswertungsmethoden sollte  man dann nach Tauglichkeit für die jeweilige Problemstellung unterscheiden:

• Deterministische Methoden mit Bezug auf Einzelpersonen und/oder -objekte und ihre Beziehung zueinander; diese führen zu Ergebnissen, die wahr oder nicht wahr sind (Small und BigData, Blockchain-Technologie). Diese sollten aus datenschutzrechlichen Gründen nur unter sehr eingeschränkten rechtlichen Rahmenbedingungen, z.B. anonymisiert, angewendet werden.
• Stochastische Methoden mit Bezug auf Gruppen, ihrem wahrscheinlichen Auftreten und den Beziehungen zueinander; diese führen lediglich zu wahrscheinlichen Ergebnissen (Trends, Mustererkennung, Deep Learning, komplexe Netzwerke, kollektives Verhalten). Sie mögen für konkrete Aussagen in örtlich, zeitlich und strukturell begrenz Situationen (z.B. Bandenkriminalität) wenig aussagekräftig sein. 
• Soziale Experimente (z.B. Monte-Carlo-Methode); sie werden m.E. viel zu wenig in Betracht gezogen, obwohl sie auf effiziente Weise sehr schnell zu brauchbaren Erkenntnisansätzen führen können.

Die wichtigste Quelle digitalisierbarer Informationen ist allerdings das Meldewesen.

• Jedes Individuum ist von Geburt an amtlich registriert mit Name, Alter, Geschlecht,       Staatszugehörigkeit, Erwerbstätigkeit, Religionszugehörigkeit, Wohnort nach Adresse,    Einkommen, Versicherungsschutz, etc.
• Daneben ist es registriert in Vereinen, Verbänden und Gesellschaften öffentlichen und    privaten Rechts.
• Alle Grundstücke und Gebäude sind registriert nach Größe, Adresse, Eigentum,            Flächennutzungsarten und Bodenrichtwert. Alle Flächen sind kartiert von den                   Vermessungsverwaltungen der Bundesländer.
• Ebenso sind alle Betriebe und Unternehmen, aber auch Nutztiere und Warenflüsse        registriert.

Diese Daten werden einerseits für die Verwaltung und Planung der Erhebungsstellen, andererseits als Information für die Politik, die Wissenschaft und die Allgemeinheit als Statistiken vorgehalten und fortgeschrieben.

Siehe Datenproblematik

Die Übernahme und zur Verfügungstellung dieser Daten in einem elektronischen Netz als Datenbanken –möglichst als OpenData -wird auf dem derzeitigen Diskussionsstand oft als die eigentliche Digitalisierung bezeichnet.

Das Problem des Nutzens und der Grenzen bei der Auswertung und Bewertung der Ergebnisse bleibt. 

Wann ist es sinnvoll, digitale Daten und Methoden anzuwenden?

Vordergründig scheint ein Kriterium die Automatisierungsmöglichkeit zu sein, also alles zu messen, was entweder analog messbar ist an Schranken, durch Tickets, Schrittzählung, Stab-oder Bandmessung,

oder mittels digitaler Messmethoden: Infrarot, Ultraschall, Radiosignale (Rundfunk, Mobilfunk, Wireless LAN, UWB, Bluetooth, RFID), Sichtbares Licht durch positionsempfindliche Dioden (PSD).

Wie bereits ausführlich dargelegt, bringt uns ohne Ziel-und Wertstruktur diese Vorgehensweise keinen Erkenntnisgewinn, vielmehr birgt sie die Gefahr der Manipulation durch bewußte Fehlinterpretation.

Es ist daher auch von gesetzgeberischer und verwaltungstechnischer Seite ganz wichtig, den Einsatz von digitalisierbaren Mess-und Auswertungsmethoden in Hinblick auf die grundgesetzlich verbrieften Schutzrechte des Einzelnen zu wahren.

Wir wollen uns nun den konkreten Strukturen einer Smart City zuwenden.

SmartCity - Nutzen der Digitalisierung