dc.contributor.author | Paehr, Isabel | de |
dc.contributor.editor | Burzan, Nicole | de |
dc.date.accessioned | 2025-03-31T08:20:34Z | |
dc.date.available | 2025-03-31T08:20:34Z | |
dc.date.issued | 2019 | de |
dc.identifier.issn | 2367-4504 | de |
dc.identifier.uri | https://www.ssoar.info/ssoar/handle/document/101111 | |
dc.description.abstract | Big Data-Technologien werden eingesetzt, um große Datenmengen zu generieren, in ihnen Muster zu erkennen und quantitativ begründete Ergebnisse hervorzubringen. Dabei beruhen Big Data-Algorithmen nicht nur auf Identität als statisch, heteronormativ und rassifiziert, sondern strukturieren Identitäten nach diesen Parametern. Die Blindheit dieser Algorithmen gegenüber verketteten und wechselnden Pseudoidentitäten nutzen aktivistische Coder*innen, um widerständige Technologien und Metaphern jenseits von Sichtbarkeit und Statik zu entwickeln. Sie tauschen IPs, verunreinigen Datensätze und entziehen sich dem indexierten Internet. Durch Blockchain-Technologie verketten sie verifizierte verschlüsselte Datensätze und implementieren Dezentralisierung und Anonymisierung als Grundwerte für alternative Handels- und Netzstrukturen. Diese fortlaufenden Entwicklungen und Performances bedrohen Big Data gestützte Regierungsformen und entziehen ihnen in digitalen Räumen ihre Reglementierungsmechanismen wie die datengestützte Kriminalisierung von spezifischen Akteuren. Während privilegierte User*innen Zugriff auf alternative Technologien haben, nimmt die von Begehren nach Kontrolle und Linearität gesteuerte Massenüberwachung, aus der sich Big Data speist und die durch Big Data-Algorithmen verstärkt wird, zu. Besorgniserregend sind versuchte Gleichschaltungen von menschlichen Körpern und deren digitalen Performances: Verifizierungs- und Identifizierungsprozesse werden ohne die Zustimmung von Bürger*innen mit Fingerabdrucks- und Gesichtserkennungssoftware verzahnt. Selbst wenn Aktivist*innen physische Vollverschleierung als widerständige Taktik in öffentlichen Räumen ernst nehmen würden, ist sie in vielen Staaten strafbar. Aktivistische Coder*innen stehen vor inhärent queeren Fragen: Wie löse ich (m)einen Körper von den ihm zugeschriebenen Signifikanten? Können Körper sich, durch die online von aktivistischen Coder*innen erprobten Praktiken, als intelligente Materialien von soziokulturellen Zuschreibungen und algorithmischen Projektionen emanzipieren? Ich (Visuelle Kommunikation, Kunsthochschule Kassel, MA) zeige Beispiele widerständiger (Code-)Praktiken und diskutiere Möglichkeiten für Körper, widerständig zu agieren. | de |
dc.language | de | de |
dc.subject.ddc | Soziologie, Anthropologie | de |
dc.subject.ddc | Sociology & anthropology | en |
dc.subject.other | Aktivismus; Big Data; Code; Queer; Tools | de |
dc.title | Materielle Gegenpraktiken zu Big Data: Widerständige Metaphern und Netzwerke | de |
dc.description.review | begutachtet | de |
dc.description.review | reviewed | en |
dc.identifier.url | https://publikationen.soziologie.de/index.php/kongressband_2018/article/view/1153/1280 | de |
dc.source.collection | Komplexe Dynamiken globaler und lokaler Entwicklungen: Verhandlungen des 39. Kongresses der Deutschen Gesellschaft für Soziologie in Göttingen 2018 | de |
dc.publisher.country | DEU | de |
dc.subject.classoz | Wissenschaftssoziologie, Wissenschaftsforschung, Technikforschung, Techniksoziologie | de |
dc.subject.classoz | Sociology of Science, Sociology of Technology, Research on Science and Technology | en |
dc.subject.thesoz | Kunst | de |
dc.subject.thesoz | art | en |
dc.subject.thesoz | Technologie | de |
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dc.subject.thesoz | Metapher | de |
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dc.subject.thesoz | Netzwerk | de |
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dc.rights.licence | Creative Commons - Attribution-NonCommercial 4.0 | en |
internal.status | formal und inhaltlich fertig erschlossen | de |
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dc.contributor.corporateeditor | Deutsche Gesellschaft für Soziologie (DGS) | |
dc.source.conference | Kongress der Deutschen Gesellschaft für Soziologie "Komplexe Dynamiken globaler und lokaler Entwicklungen" | de |
dc.event.city | Göttingen | de |
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dc.identifier.doi | https://doi.org/10.21241/ssoar.101111 | |
dc.date.conference | 2018 | de |
dc.source.conferencenumber | 39 | de |
dc.description.pubstatus | Veröffentlichungsversion | de |
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