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Big Data ist eines der spannendsten Mysterien der Gegenwart. Jeder redet davon, keiner weiß, wie es genau geht, alle geben vor, es zu tun - so hat es der Ökonom Dan Ariely mal formuliert. Dieser Kurzbericht gibt einen Überblick darüber, inwiefern Big-Data-Analysen in Wirtschaftswissenschaft und Politikberatung bereits eingesetzt werden und welche Nutzungspotenziale es gibt.

Das digitale Datenvolumen der Welt verdoppelt sich alle zwei Jahre. Es gibt um ein Vielfaches mehr Internet-fähige Geräte als Menschen auf der Erde. Milliarden vernetzte Sensoren, stetig fließende Datenströme und selbstlernende Algorithmen - wir leben im Zeitalter von Big Data. Internetkonzerne, Nachrichtendienste, viele Wissenschafts- und Wirtschaftsbereiche nutzen seit Jahren die Potenziale zur Analyse großer Datenmengen. Mit ihrer Einführung in Marketingstrategien, in die politische Willensbildung und in die Lernprozesse selbst (Learning Analytics) werden Big Data Analysen lebensweltlich erfahrbar und zur gesellschaftlich übergreifenden Bildungsherausforderung. Welche Aspekte machen Big Data zum Thema für die kritische Medienbildung? Inwieweit können Daten und abstrakte Algorithmen medienpädagogisch bearbeitet werden? Lässt sich souveränes Handeln in Datenwelten durch digitale Selbstverteidigung und digitale Ethik stützen? Der Band 3 der Schriftenreihe zur digitalen Gesellschaft des Landes Nordrhein-Westfalen bündelt Reflexionen, Positionen und Ansätze zum Umgang mit der gesellschaftlichen Revolution Big Data aus Perspektiven der Medienbildung und der medienpädagogischen Forschung – mit Beiträgen von Sandra Aßmann und Valentin Dander (Universität zu Köln), Niels Brüggen (JFF - Institut für Medienpädagogik in Forschung und Praxis), Harald Gapski (Grimme-Institut), Petra Grimm (Institut für Digitale Ethik / HdM) und Birgit Kimmel (LMK / EU-Initiative klicksafe), Christopher Koska (Hochschule für Philosophie München), Gerda Sieben (jfc Medienzentrum), Stefan Selke (Hochschule Furtwangen) und Isabel Zorn (TH Köln). (Herausgeber)

The digital domain, technological innovations, and Big Data analytics increasingly shape the lives of millions of individuals, groups, organisation, and societies. This cyber age calls for effective governance to protect the basic interests and needs of individuals and groups. Simultaneously, the very nature of governance is changing. Increasingly policy-making moves away from top-down governance by the state towards more horizontal modes of governance. This paper argues that network in the term network governance needs to be taken seriously in order to reconceptualize power and responsibily in networked societies. Therefore, we combine the literature on governance with social network theory to conceptualise governance in the Cyber Age. It will be argued that dominant modes of governance are inadequate to govern the Cyber domain. Therefore, a novel networked mode of governance is proposed based on the regulation of new power relationships between Cyber actors and civil society.

Wo wir sind, was wir tun und mit wem wir kommunizieren, wird heute routinemässig von zahllosen Geräten erfasst. Dies ist keine gezielte Überwachung, sondern eine inhärente Eigenschaft digitaler Technologie. Zudem können Daten auf immer einfachere Weise gespeichert und mit immer komplexeren Verfahren ausgewertet werden. Die Studie «Ethische Herausforderungen für Unternehmen im Umgang mit Big Data» hat die ethischen Herausforderungen von Big-Data-Anwendungen untersucht und Handlungsempfehlungen für Unternehmen und für Politik formuliert.

Der vorliegende Beitrag untersucht die Rolle von Daten als Wettbewerbsfaktor und analysiert Anpassungsbedarf in den ordnungspolitischen Rahmenbedingungen. Zunächst wird dazu die momentane kartellrechtliche Behandlung des Sammelns und der Verarbeitung von Daten sowie möglicher kartellrechtlicher Anpassungsbedarf erörtert, bevor Implikationen einer datengetriebenen Preisbildung diskutiert werden. Dies betrifft die dynamische als auch die personalisierte, datengetriebene Preissetzung sowie die Preissetzung mit Hilfe von Algorithmen. Behandelt werden zudem Chancen und Herausforderungen der Sharing Economy als ein Beispiel für neue datengetriebene Geschäftsmodelle, bevor die Themen Breitbandausbau und digitales Unternehmertum adressiert werden. Der Beitrag geht zudem exemplarisch auf Veränderungen bei Mobilität, Literaturbetrieb und in der Medienbranche ein.

vorgelegt von: Julia Krentl, BSc ; Kurzfassungen in deutscher und englischer Sprache ; Universität Linz, Masterarbeit, 2016 ; (VLID)990646

In der Digitalwirtschaft zielen viele Geschäftsmodelle auf das Erheben von Daten, insbesondere personenbezogenen Daten, ab. Die enormen Datenmengen geben jedoch Anlass zur Diskussion. Werden die Nutzer ausgespäht und Datenmissbrauch betrieben, oder basiert das Geschäftsmodell darauf, Informationen über die Nutzer zu sammeln, um diese weiterzugeben. Sind das Wettbewerbsrecht und das Datenschutzgesetz ausreichende Instrumente, um die Macht der Internetfirmen zu kontrollieren? Oder sollten sie sogar – wie von manchen Experten gefordert – zerschlagen werden? Nach Ansicht von Katarina Barley, Bundesministerin der Justiz und für Verbraucherschutz, ist ein Transparenzgebot für Algorithmen nötig. Zur digitalen Entwicklung gehöre ein verlässlicher rechtlicher Ordnungsrahmen, der Raum für Innovationen enthalte, aber auch Handhabe gegen Datenmissbrauch, Betrug und Diskriminierungen biete. Zudem brauche man eine Art »Corporate Digital Responsibility«. So könne die Sicherheit von Daten ein Standortvorteil sein. Achim Wambach, Monopolkommission und ZEW, Mannheim, bringt Big Data viele Vorteile für die Verbraucher – von individualisierten Diensten bis hin zu geeigneterer Werbung – mit sich. Daher sollte die Nutzung von Daten als Geschäftsmodell auch zukünftig ermöglicht und Innovationen gefördert werden. Dies müsse allerdings durch eine wettbewerbsfördernde Ordnungspolitik, durch Datenschutzanforderungen und Wettbewerbsinstrumente, die Marktmachtmissbrauch effektiv ahnden, flankiert werden. Eine Zerschlagung oder Entflechtung von Internetkonzernen seien zu drastische Eingriffe in die marktwirtschaftliche Ordnung und die Rechte der betroffenen Unternehmen und derzeit keine Option. Ralf Dewenter, Helmut-Schmidt-Universität Hamburg, weist darauf hin, dass die Daten nicht nur Teil einiger Geschäftsmodelle, sondern viele der Geschäftsmodelle untrennbar mit der Erhebung und Verwendung von Daten verbunden seien. Die Forderung, ganz auf die Datenerhebung zu verzichten, sei demnach weder realistisch noch sinnvoll. Ein Eingriff in die Struktur der Geschäftsmodelle bedeute, dass die Qualität der Produkte und die Innovationstätigkeit beeinflusst würde. Ein Teil der Probleme sei auf die Marktmacht von Plattformen zurückzuführen, ein anderer Teil entstehe aus Datenschutzaspekten. Ein wichtiges Element, das sowohl für den Wettbewerb als auch den Datenschutz relevant sei, sei die Transparenz über die Verwendung der Daten, ein erstes Mittel dafür, Informationsasymmetrien abzubauen. Christian Hildebrandt, WIK GmbH, Bad Honnef, sieht in einer fortwährenden systematischen Marktbeobachtung von Internetplattformen ein geeignetes und angemessenes Instrument für Wettbewerbs- und Regulierungsbehörden. Das Ziel bestehe zunächst darin, eine hinreichende Informationsbasis mit einem fundierten Erkenntnisstand zu verbinden. Hamidreza Hosseini, ECODYNAMICS, und Holger Schmidt, Digital Economist, schlagen den Unternehmen vor, im Rahmen der Unternehmensstrategie eine umsetzungsorientierte Datenstrategie zu etablieren, die die Chancen bei der internen Nutzung und dem Umgang mit den Daten festlegt. Für die externe Nutzung der Daten sei es notwendig, Themen wie Kundenbegeisterung zu definieren. Peter Buxmann, Technische Universität Darmstadt, zeigt das Spannungsfeld zwischen dem Wert von Daten für Unternehmen einerseits und der Privatsphärensorgen von Nutzern andererseits auf: Anbieter können auf Basis von Daten lukrative Geschäftsmodelle entwickeln, Nutzer zahlen die angebotenen Services zum Teil durch Aufgabe ihrer Privatsphäre, obwohl die meisten mit dem Deal »Service gegen Daten« nicht einverstanden sind. Allerdings sei es aufgrund des potenziell hohen Wertes von Daten für Wirtschaft und Gesellschaft nicht sinnvoll, da

In der vorliegenden Studie werden die datenbasierten Abbildungsverhältnisse, Regulierungsabsichten und Repräsentationsbeziehungen in der Wahlkampfberichterstattung in Deutschland, Großbritannien und den USA rekonstruiert. Die Verfügbarkeit und Auswertung großer Datensätze, das Entdecken neuer Muster und das Verfolgen sozialer Prozesse in Echtzeit kann beeinflussen, so die ambivalenten Erwartungen in diesem exponierten Anwendungs- und Forschungsfeld politischer Kampagnen, wie das Politische und das Soziale gedacht, verstanden und gesteuert werden können. Entsprechend bearbeitet die Studie Big Data-basierte politische Praktiken und diskursive Zuschreibungen in ländervergleichender Perspektive. Genutzt wird dabei ein qualitativ-verstehendes methodisches Design. Es erfasst, welche Bedeutung und welche Bedeutsamkeit Daten in Wahlkampfaktivitäten zugeschrieben werden. Im Kern erfasst die empirisch fundierte Studie die medienöffentliche Debatte um datenbasierte Wahlkämpfe – die tatsächliche Anwendungspraxis aggregierter Daten und darauf basierender Analyseverfahren für politische Strategien ist nicht Gegenstand der Studie. Untersucht wird vielmehr die gesellschaftlich zentrale Dimension der öffentlichen Verhandlung und Bewertung datenbasierter Politik, die wesentlich deren Akzeptanz, Legitimierung und Reflexion bestimmt.

Das Ziel dieser Arbeit ist es, zu erschließen, vor welchen Herausforderungen die Medienpädagogik angesichts der Auswirkungen von Big Data und Digitalen Technologien auf die Gesellschaft steht. Bislang hat die Medienpädagogik nur vereinzelt Stellung zu dieser neuartigen Situation bezogen. In dieser Arbeit werden definierte Ziele und Theorien der Medienpädagogik auf ihre Anschlussmöglichkeiten in Bezug auf die Besonderheiten Digitaler Technologien hin untersucht. Digitale Technologien und Big-Data-Anwendungen verändern die Art und Weise von Kommunikation, Bildungsprozessen, Arbeit und Alltagsorganisation. Ihre technologischen Strukturen machen es Internet-Unternehmen möglich, weltweit Informationen über digitale Kommunikationsprozesse in Form von Daten zu analysieren, in die Privatsphäre von Menschen einzudringen, sie zu kontrollieren, zu konditionieren und zu prägen. Behörden und Regierungen werten die von Konzernen gesammelten Daten zudem für ihre Zwecke aus. Dargestellt wird, wie Konzerne mit Big-Data-Technologien in das alltägliche Leben eindringen, die Grundprinzipien der Demokratie verletzten und gesellschaftliche Errungenschaften angreifen. Es wird untersucht, inwieweit Technologie als Herrschaftsinstrument eingesetzt wird und vorhandene Gesetze zum Schutz persönlicher Daten ausreichen. Die Medienpädagogik ist aufgefordert die Besonderheit dieser neuartigen Technologie zu zu berücksichtigen. Als Ziel ihrer Arbeit stellt die Medienpädagogik in Theorie und Praxis die Entfaltung des Menschen und der Gesellschaft in den Vordergrund und sie muss agieren, wenn diese Grundelemente extremen Einflussnahmen ausgesetzt werden. Herausgearbeitet wurde, dass die Medienpädagogik besonders zum Handeln aufgerufen ist, wenn Monopolisten demokratische Strukturen mit neuen Technologien aushöhlen, denen Menschen ausschließlich als Objekte von Kommerzialisierung und Überwachung dienen. ; The aim of this work is to outline the challenges facing media pedagogy in the light of the social effects of big data and digital technologies. Media pedagogy has hitherto addressed this new situation only occasionally. Defined aims and theories of media pedagogy are examined in reference to their applicability to the special characteristics of the digital technologies. Digital technologies and big-data applications are changing the nature of communication, education, work and the organisation of daily life. Their technological structures make it possible for Internet companies to analyse information about digital communication around the world, and to invade, control, condition and influence people's privacy. Public authorities and governments also evaluate data gathered by companies for their own purposes. The work shows how the corporate use of big-data technologies pervades everyday life, violates the basic principles of democracy and weakens social attainments. It examines the extent to which technology is used as an instrument of power and whether existing laws provide adequate protection to personal data. Media pedagogy is challenged to take the special characteristics of these new technologies into account. Theory and practice of media pedagogy emphasise the development of the individual and society, and must respond when they are subject to extreme influences. The works shows that media pedagogy is particularly called to action when monopolies undermine democratic structures with new technologies for which people merely serve as objects of commercialisation and surveillance.

Politik und Firmen nutzen zunehmend Microtargeting. Dazu werden gezielt ausgewählte Gruppen von Menschen mit auf sie abgestimmten Nachrichten angesprochen. Dies geschieht meist über soziale Netzwerke und Internetnachrichtenkanäle. Ein Microtargeting durch psychometrische Analyse großer Datensätze (Big Data) scheint besonders in Wahlkämpfen mit knappen Mehrheitsverhältnissen relevant, um Wählermeinungen zu beeinflussen. Potenzielle Anhänger sollen überzeugt, Wähler von Konkurrenten verunsichert und demotiviert werden. Bekannt und populär wurde das Microtargeting im US-Wahlkampf 2008 von Barack Obama und wird seitdem von Demokraten und Republikanern gleichermaßen in den Wahlkämpfen angewendet. Risiken des Microtargetings werden darin gesehen, dass kleine Einheiten der Gesellschaft mit für sie passenden Nachrichten adressiert werden. Die hierdurch in diesen Gruppen entstehenden Filterblasen würden einen freien Diskurs unmöglich machen. Ein weiteres Risiko besteht in der Ansprache von potenziellen Käufern mit sehr gezielter Werbung zu kommerziellen Zwecken. Besondere Aufmerksamkeit hat das Thema Ende 2016 durch einen Artikel in der Schweizer Zeitschrift »Magazin« gewonnen. Der Artikel berichtet über die britische Firma Cambridge Analytica, die maßgeblichen Einfluss auf den Wahlsieg von Trump und den Brexit gehabt haben soll. Anhand von Facebooklikes in Verbindung mit weiteren Daten, u. a. demografische Informationen, wurden präzise Wählerprofile von Einzelpersonen erstellt und diese mit politischen Botschaften adressiert. Nach der Veröffentlichung des Artikels in der Schweizer Zeitschrift wurden jedoch Stimmen laut, die den tatsächlichen Einfluss dieser Aktivitäten grundsätzlich infrage stellten. Auch Mitarbeiter der Firma haben mittlerweile die Wirkungen stark relativiert. Die tatsächliche Einflussmöglichkeit des Microtargetings im Bereich Politik und Wirtschaft ist daher derzeit ungewiss. Ferner stellt sich die Frage, inwieweit der Einsatz des Microtargetings vom deutschen und europäischen Datenschutz geregelt ...

Beim Online-Marketing werden klassische Marketingmaßnahmen im Internet umgesetzt, aber online gibt es mehr Möglichkeiten, die Kunden zu beobachten. Nachdem möglichst viele Daten über potentielle Kunden gesammelt wurden, werden Kundenprofile erstellt. Käufer können im Internet einfacher erreicht werden und wenn Unternehmen auch viel über sie wissen, können zielgerichtete, individuell angepasste Werbungen geschaltet werden. Auf Kosten unserer Privatsphäre wird deshalb eine enorm große Datenmenge angehäuft, sortiert und analysiert. Diese große Datenmenge, die bereits in Petabyte-Bereich liegt, wird Big Data genannt. Big Data kann sowohl gesellschaftliche Vorteile als auch viele Nachteile für uns mit sich bringen. Die ethischen Aspekte dieses Datensammelns und der Datenalysen sind in dieser Arbeit ermittelt worden. Wir werden zum Beispiel durch statistischen Analysen diskriminiert. Die Werbungen werden individuell angepasst, um unsere Aufmerksamkeit zu wecken. Damit wir auch noch länger auf einer Webseite bleiben, werden die Inhalte auch auf unsere Wünsche angepasst. Big-Data-Analysen vermitteln uns, dass wir uns wie Maschinen optimieren müssen. Es gibt immer mehr Möglichkeiten, dies auch zu tun. Sogenannte Gadgets messen unsere Aktivitäten und speichern Daten über unseren Gesundheitszustand. Solche Geräte bieten die Möglichkeit, immer mehr persönliche Daten über uns zu speichern. Wir verlieren die Macht über unsere Daten. Jedoch gibt viele Möglichkeiten, was Privatpersonen für mehr Datenkontrolle tun können. Auch Gesetzgeber sind gefordert, neue Regeln und Gesetze aufzustellen, damit Privatpersonen besser vor Datensammlern geschützt werden können. ; In online marketing classic marketing methods on the internet are implemented, but there are more opportunities to watch the customers online. After collecting as much data about potential customers as possible, customer profiles can be created. Buyers can be easily reached online, and if companies know a lot about them then it is possible for customized advertisements to be switched on. Therefore, an enormous amount of data at the expense of our privacy accumulates, and it is sorted and analysed. This large amount of data that is already in petabytes is called Big Data. Big Data can bring both social advantages but also many disadvantages for us. The ethical aspects of data collection and analysis are determined in this thesis. For example, we are discriminated through statistical analysis. The ads are customised to arouse our attention. The content will be adopted to our needs to give us the wish to stay longer on the web page Big Data analyses give us the feeling that we need to optimize like machines. There are always more ways to do so. So-called gadgets measure our activities and store data about our health. Such devices offer the ability to store more and more personal data about us. We are losing the power over our data. However, there are many possibilities that individuals can do for more data control. Even legislators are required to draw up new rules and laws to enable individuals to be better protected against data collectors. ; eingereicht von Edina Szabo ; Abweichender Titel laut Übersetzung der Verfasserin/des Verfassers ; Graz, Univ., Masterarb., 2015 ; (VLID)762082

Smart Farming, Drohnen, per Satellit gesteuerte Traktoren, die Nutzung von Klima- und Wetterdaten durch Big Data oder die Anwendung von synthetischer Biologie: Ist die Digitalisierung von Landwirtschaft und Ernährung tatsächlich das neue Wundermittel, um Hungerkrisen zu beenden, den Verlust an Biodiversität zu stoppen oder den Klimawandel aufzuhalten? Im Policy Paper "Breaking the Chain – Konzernmacht und Big-Data-Plattformen im globalen Ernährungssystem" setzt sich Pat Mooney, Träger des Alternativen Nobelpreises, kritisch mit der Digitalisierung in der Landwirtschaft auseinander. Er analysiert, wer die zentralen Akteure im Digitalisierungsgeschäft sind und beleuchtet die Bedeutung der Digitalisierung für kleinbäuerliche Erzeuger*innen und Arbeit*innen in Landwirtschaft und Nahrungsmittelindustrie weltweit. Neue Technologien versprechen Effizienzsteigerungen und Nachhaltigkeit bei der Erzeugung. Dabei geht es im Kern um das massenhafte Sammeln und Auswerten von Hof-, Anbau- und Verbraucher*innendaten. Agrarkonzerne wie Bayer und Deere, aber auch Internetkonzerne wie Amazon und Google sind längst dabei, sich die Hoheit über die Digitalisierung der Landwirtschaft anzueignen. Durch Fusionsprozesse konsolidieren sie ihre Dominanz nicht nur in einem Sektor, sondern vertikal entlang mehrerer Schnittstellen der Lebensmittelkette. Ihre Bemühungen werden durch politische Entscheidungsträger*innen in Deutschland und anderswo unterstützt, die vor allem die Vorteile der Digitalisierung betonen und Investitionshemmnisse aus dem Weg räumen wollen. Mooney zeigt die problematischen Auswirkungen dieser Tendenzen ebenso wie die Grenzen der Digitalisierung auf und diskutiert, inwieweit die Digitalisierung für den Umbau hin zu einer sozial-ökologisch gerechten Landwirtschaft genutzt werden könnte. Die Studie "Breaking the Chain – Konzernmacht und Big-Data-Plattformen im globalen Ernährungssystem" ist eine gemeinsame Publikation von ETC Group, GLOCON, INKOTA und der Rosa-Luxemburg-Stiftung. ; Leicht veränderte und gekürzte Version ...

Mit der fortschreitenden Digitalisierung von Wirtschaft und Gesellschaft wächst die Bedeutung von Big Data Analytics, maschinellem Lernen und Künstlicher Intelligenz für die Analyse und Pognose ökonomischer Trends. Allerdings werden in wirtschaftspolitischen Diskussionen diese Begriffe häufig verwendet, ohne dass jeweils klar zwischen den einzelnen Methoden und Disziplinen differenziert würde. Daher soll nachfolgend ein konzeptioneller Überblick über die Gemeinsamkeiten, Unterschiede und Interdependenzen der vielfältigen Begrifflichkeiten im Bereich Data Science gegeben werden. Denn gerade für Entscheidungsträger aus Wirtschaft und Politik kann eine grundlegende Einordnung der Konzepte eine sachgerechte Diskussion über politische Weichenstellungen erleichtern. ; Due to the ongoing process of digitisation, Big Data Analytics and Artificial Intelligence are becoming more and more relevant for the analysis of economic processes, trends and the future competitiveness of German industry. However, these technical terms are often applied in economic policy discussions without clearly differentiating between the various disciplines, methods and instruments that make up modern Data Science. Therefore, this article aims to give a conceptual overview covering commonalities, differences and linkages between Big Data, Data Mining, Machine Learning und Predictive Analytics. Political decision-makers and top managers will benefit from a fundamental understanding of the different concepts and technological applications when discussing strategic decisions.

Mit der fortschreitenden Digitalisierung von Wirtschaft und Gesellschaft wächst die Bedeutung von Big Data Analytics, maschinellem Lernen und Künstlicher Intelligenz für die Analyse und Pognose ökonomischer Trends. Allerdings werden in wirtschaftspolitischen Diskussionen diese Begriffe häufig verwendet, ohne dass jeweils klar zwischen den einzelnen Methoden und Disziplinen differenziert würde. Daher soll nachfolgend ein konzeptioneller Überblick über die Gemeinsamkeiten, Unterschiede und Interdependenzen der vielfältigen Begrifflichkeiten im Bereich Data Science gegeben werden. Denn gerade für Entscheidungsträger aus Wirtschaft und Politik kann eine grundlegende Einordnung der Konzepte eine sachgerechte Diskussion über politische Weichenstellungen erleichtern. ; Due to the ongoing process of digitisation, Big Data Analytics and Artificial Intelligence are becoming more and more relevant for the analysis of economic processes, trends and the future competitiveness of German industry. However, these technical terms are often applied in economic policy discussions without clearly differentiating between the various disciplines, methods and instruments that make up modern Data Science. Therefore, this article aims to give a conceptual overview covering commonalities, differences and linkages between Big Data, Data Mining, Machine Learning und Predictive Analytics. Political decision-makers and top managers will benefit from a fundamental understanding of the different concepts and technological applications when discussing strategic decisions.

Franz Kafka hat als Angestellter einer Versicherungsgesellschaft auf abstrakter Ebene immer wieder mit Odradeks zu tun, womit die Verunfallten gemeint sind, welche die Grenzen jeder Statistik sprengen und nicht mehr auf herkömmliche Weise in ein Muster übersetzt werden können. Kafkas Behörde, der AUVA, ist es darum zu tun, diesen Ausfall aus dem Sinngefüge nachträglich einzureihen und zudem vorausgreifend in verhütender Manier zu verhindern - womit zu Kafkas Zeit ein gesellschaftspolitisches Programm formuliert wird, welches zwar schon länger im Diskurs pendelt, sich nun aber in der Alltagswelt zu etablieren beginnt: "Die AUVA war in Habsburg das Prunkstück [.] eines Staates, in dem Krankheit und Unfall als gesellschaftsbildend gelten, weil sie, einmal als soziale Übel erkannt, zur Solidarität zwingen; eines Staates, [.] der 'Vorsorge' betreibt und seinem immer drohenden Ruin zuvorkommt, indem er präventiv tätig wird und zur Prävention verpflichtet; und der schließlich sämtliche Individuen versichert, um sich ihrer zugleich zu versichern - der sie also allesamt in ein statistisches Feld der Normen und Abweichungen integriert." Ein schwieriges Unterfangen, denn wie ist ein Unfall, der als ein solcher per se im toten Winkel stattfindet oder diesen gar erst etabliert, mit statistischen Mitteln überhaupt zu beschreiben, wie einzuordnen - dies die Fragen, die ein soeben erst entstehender Versicherungsdiskurs sich stellt und die Kafka dann am heimischen Schreibtisch in Form seiner Schreibprojekte immer wieder künstlerisch dekliniert, um sie ins Allgemeine zu heben. Hat Kafka doch begriffen, dass die Tagesarbeit im Amt eine statistische Denkart zu entfalten beginnt, die bald schon jeden Bereich menschlichen Lebens zutiefst prägen sollte und sich spätestens Mitte des letzten Jahrhunderts vom Staat abkoppelt und zunehmend verselbständigt; seitdem werden die Verfahren vor allem zur ökonomisch begründeten Sondierung potentieller Konsumenten genutzt, ist es in einer Marktwirtschaft doch zu einer existentiellen Notwendigkeit geworden, den Menschen als Kunden so gut wie möglich zu kennen und hierzu eine Art "Kunden-Genom" zu extrapolieren. Bis sich infolge des "computational turn" die faktisch gegebene Möglichkeit etabliert, Statistiken zu entwickeln, die eigentlich keine mehr sind: "Because in the era of big data, more isn't just more. More is different."