Machine Learning und Mediensozialisation verschränkt betrachten
Authors: Van der Beek Eric 
Published: February 2025

Der Anspruch der Medienpädagogik besteht darin, die Souveränität und Selbstbestimmung angesichts der wachsenden Bedeutung von KI-Technologien zu sichern. Die Prämisse der Forschung ist, Prozesse der Mediensozialisation aus einer subjektorientierten Perspektive zu verstehen. Die wachsende Bedeutung von Technologien, die mit Machine-Learning-Algorithmen operieren, könnte diesen Anspruch nun herausfordern. Es stellt sich die Frage, wie Sozialisationsprozesse angemessen erforscht werden können, in denen Technologien ihre Funktionsweise ständig anpassen.
Häußling, Härpfer und Schmitt stellen in ihrem Sammelband einen Ansatz vor, mit dem soziale und technologische Entwicklungsprozesse in ihrer Verschränkung analysiert werden. Der Band besteht aus neun Artikeln und einem Interview mit ChatGPT. Alle Beiträge orientieren sich am soziologischen Theoriegebäude von Harrison White, das 1992 unter dem Titel Identity and Control (Identität und Kontrolle) veröffentlicht wurde. Die zentrale Prämisse, die Whites relationale Soziologie mit dem Machine-Learning verbindet: Die Welt kann mit Mustern von Relationen beschrieben werden.
In der Einleitung des Bandes setzen sich die Herausgeber mit den soziologischen Problemstellungen auseinander, die mit dem Machine-Learning verbunden sind. Machine Learning wird als eine „Unwissenheit bewahrende Aktivität“ (S. 15) beschrieben, deren Funktionalität sich beständig weiterentwickelt. Der andauernde Beta-Zustand wird aufrechterhalten, um die Technologien für die Komplexität und Unvorhersehbarkeit der sozialen Welt offen zu halten. Trainingsdaten werden deshalb vor allem in Realexperimenten gewonnen. In den lückenhaften Datensätzen eröffnet sich eine „Welt der Zufälligkeit“ (S. 16), in der neue Verhaltensmuster entstehen und erprobt werden. Aufgrund seiner Komplexität entzieht sich der Prozess des Machine Learnings jedoch dem menschlichen Verstehen. Die Frage der Verantwortung und Legitimation hinter Entscheidungen, die zum Teil erhebliche soziale und gesellschaftliche Konsequenzen haben, bleibt damit offen.
An diese Problemstellungen anknüpfend entwickeln Häußling und Schmitt im zweiten Beitrag eine Skizze für eine Soziologie des Machine Learning. Die Autoren gehen in Anlehnung an Whites relationale Soziologie von der Prämisse aus, dass die soziale Welt in Netzwerken organisiert ist, die als Muster von Identitäten und Beziehungsstrukturen beschrieben werden können. In der modernen und digitalisierten Welt wächst die Komplexität dieser Netzwerke: „Regelmäßigkeiten, Strukturen und Muster sind die einzig verbliebenen Orientierungsgrößen, um sich in einer Welt des Heterogenen zurechtzufinden […].“ (S. 35). Technologien, deren Funktionsweise auf Machine Learning beruhen, haben die Funktion, Macht und Kontrolle in der komplexen Welt wiederzuerlangen.
Die essenzielle Eigenschaft des Machine Learnings besteht darin, die Funktionsweise in verschiedenen sozialen Einbettungskonstellationen anzupassen. Damit dieses Switching gelingt, muss der Algorithmus dazu in der Lage sein, Kontextwechsel zu registrieren und angemessene Funktionsweisen zu entwickeln. Sogenannte Netzwerkdomänen (Netdoms) beschreiben Identitäten und Beziehungsstrukturen, die in konkreten sozialen Kontexten typisch sind und durch Machine Learning-Verfahren als Muster identifiziert werden. Beim Learning kann es jedoch zu einer Verhärtung dieser Muster kommen, die sich beispielsweise in stigmatisierenden und diskriminierenden Funktionsweisen äußern. Angesichts solcher Probleme ist die Steuerung von Machine Learning ein zentrales ethisches Anliegen. Aufgrund der Opakheit der Technologie können Kontrollprojekte lediglich auf der Seite des Inputs der Trainingsdaten und auf der Seite des Outputs von Entscheidungen realisiert werden. Zu beobachten ist die Tendenz, dass Machine-Learning-Technologien über verschiedene soziale Kontexte hinaus skaliert und umfassend in wesentliche gesellschaftliche Funktionsbereiche integriert werden. Erhebliche Konsequenzen für die Souveränität können nach Häußling und Schmitt entstehen, wenn Machine-Learning-Verfahren in Identitätsbildungsprozessen eine Rolle spielen: „Es kommt hier dann zu Realexperimenten mit Personen und ihrer jeweiligen Identität, über deren Konstruktion sie ein weiteres Stück ihrer Hoheit verlieren“ (S. 43).
Der Sammelband ‚Soziologie der künstlichen Intelligenz‘ leistet einen wichtigen Beitrag, um die Entwicklung von digitalen Technologien in Wechselwirkung mit der Gesellschaft besser zu verstehen. Die Autor*innen entwickeln im Sammelband eine soziologisch fundierte Perspektive, die darauf verzichtet, vereinzelte (in-)kompetente Subjekte alternativlos gegenüber einer disruptiven technologischen Entwicklung zu positionieren. Mit der Orientierung an Whites relationaler Soziologie gelingt es vielmehr, die wachsende Bedeutung von Machine Learning und die technische Funktionsweise von KI aus ihrer gesellschaftlichen Einbettung heraus zu verstehen.
Für die medienpädagogische Forschung sind diese Überlegungen theoretisch zu konkretisieren. Das Potenzial besteht darin, die Verschränkung von Sozialisationsprozessen und Machine Learning in der soziokulturellen Einbettung der Identitätsentwicklung besser zu verstehen. Aus einer solchen relationalen Analyse können sinnvolle medienerzieherische Ansätze entwickelt werden, in denen der normative Anspruch nach Souveränität und Selbstbestimmung in einer mediatisierten Gesellschaft eingelöst wird.