Das Auto als mobile Packstation

Nie zuhause, wenn der Paketbote klingelt? Für dieses Problem hat jetzt auch die Automobilbranche eine Lösung - denn sie ist gezwungen, sich digital neu zu erfinden.

Es gibt ein Leben nach dem Dieselskandal - auch wenn es sich für viele deutsche Autokunden derzeit vielleicht nicht so anfühlen mag. Und die Zukunft, sie ist in diesen Tagen digital, das haben auch die deutschen Autokonzerne erkannt und experimentieren zunehmend mit neuen Mobilitätskonzepten.

Die neue Mobilität definiert sich dabei immer mehr über das Smartphone. Wer sich ein teures Taxi sparen will (und ein paar Minuten mehr Zeit hat), der kann sich inzwischen mit der Moia-App von VW mal eben in die nächste Fahrgemeinschaft einklinken, im Fachjargon „Car Pooling“ genannt. Auch die lange Suche nach verwinkelten ÖPNV-Verbindungen von A nach B ist längst Geschichte. Apps zur multimodalen, also Verkehrsmittel-übergreifenden, Wegfindung berechnen im Nu die schnellste Verbindung, Ticket-Kauf in der App inklusive. Beispiel: moovel von Daimler. Und auch Meta-Apps für die neuen Carsharing-Angebote sind bereits verfügbar: Free2Move lässt in Sekundenschnelle alle verfügbaren Carsharing-Anbieter auf dem Smartphone-Bildschirm aufpoppen.

Neues Mobilitätsbewusstsein
Der Kulturwandel scheint „vorprogrammiert“. Zu diesem Schluss kommt eine aktuelle Studie der Unternehmensberatung Bain & Company („Neue urbane Mobilität: Der Wandel erfolgt jetzt“), die vor allem in den Städten ein zunehmendes Umdenken in Sachen Mobilität konstatiert. So seien heute bereits 17 bis 34 Prozent der urbanen Autobesitzer (je nach Mobilitätsszenario) bereit, ihr Fahrzeug aufzugeben. Für nur noch 29 Prozent der Befragten sei der eigene PKW ein Statussymbol.

Dem neuen Selbstverständnis der Konsumenten müsse sich auch die Automobilbranche anpassen, und zwar zwingend, konstatieren die Autoren:

„Zu den Gewinnern werden diejenigen Autobauer zählen, die sich optimal entlang der neuen Mobilitätswertkette aufstellen. Die Unternehmen müssen sich entscheiden, in welchen Bereichen sie selbst aktiv werden, welche Partnerschaften sie eingehen und welche Zulieferdienste sie für andere übernehmen. Dies stellt einen fundamentalen Umbruch im Selbstverständnis der Hersteller dar, die im traditionellen Automobilgeschäftsmodell die Wertkette bisher weitgehend dominiert haben.“

Co-Autor Ralf Kalmbach warnt die Industrie davor, die neue digitale Schnittstelle zum Kunden nicht ausreichend zu besetzen:
„[…]Die Autohersteller [laufen] Gefahr, dass sich andere Player zwischen sie und ihre heutigen Kunden drängen. Schnittstelle und Interaktion mit den Kunden drohen verloren zu gehen […]“.

Neue Beziehung zum Kunden
Mit der Mobilitätsplattform VW We versucht VW die Schnittstelle zum Kunden neu zu erfinden. Sie ist Teil der umfassenderen Digitalisierungsstrategie „Transform 2025+“, in die Volkswagen 3,5 Milliarden Euro bis zum Jahr 2025 investieren will. Ziel ist die „Entwicklung vom Autobauer zum Mobilitätsanbieter mit vernetzter Fahrzeugflotte“. Jährlich sollen mehr als fünf Millionen neue Fahrzeuge Teil des Internets der Dinge werden.

Dienstleistungen und Services wie E-Carsharing, das Einrichten des Kofferraums als postalische Lieferadresse, bargeldloses Parken mit dem Smartphone, ortsbasierte Service- und Dienstleistungsangebote, z. B. durch das Versenden von Rabatt-Coupons auf das Smartphone, und Internetzugang im Fahrzeug (mit intelligenter Fahrzeugsteuerung per App, z. B. Heizungssteuerung oder der Übermittlung der Routenplanung vom Handy), versammeln sich unter dem Produktnamen Volkswagen We.

„Bis 2025 rechnet Volkswagen mit weltweit 80 Millionen aktiven Nutzern. […] Den eigenen Jahresumsatz mit Diensten und Services rund um das vernetzte Fahrzeug veranschlagt Volkswagen bis 2025 auf rund eine Milliarde Euro“, schreibt der Konzern.

Auch andere Hersteller arbeiten an entsprechenden Plattformen: BMW mit Connected Drive (mit einzel buchbaren Service- und Dienstleistungspaketen, z. B. Echtzeitverkehrsinfos, elektrischem Aufladen des Fahrzeugs per App, intelligente Parkplatzsuche, Concierge-Service usw.) oder Daimler mit Mercedes Me connect.

Für die aktuell größten Herausforderungen in der Automobilindustrie hat Daimler das Kürzel CASE („Connectivity“, „Autonomy“, „Sharing“ und „Electricity“) geprägt. Dazu gehört für die Autobauer auch die Zusammenstellung eines völlig neuen Ökosystems aus klassischen Herstellern, Zulieferern, großen IT-Konzernen, anderen (Service-)Dienstleistern und dem Kunden. Die technische Basis dafür ist die Cloud.

Und die Zeit eilt, denn auch die neuen Konkurrenten Apple und Google haben sich bereits tief ins deutsche Auto vorgearbeitet und bieten mit CarPlay und Android Auto Betriebssysteme an, mit dem sich die Apps auf dem Smartphone auch im Auto nutzen lassen. Auch hier bemühen sich die deutschen Automobilhersteller um mehr Unabhängigkeit. VW arbeitet mit vw.OS an einem eigenen Betriebssystem, auch zur Vereinfachung der IT-Architektur im Auto, eine Voraussetzung zur kontinuierlichen Einspielung von Updates und Upgrades (over the air). Daimler hat mit MBUX auf der CES 2018 ein neues interaktives Infotainment-System vorgestellt, das auf Spracheingabe, Augmented Reality, eine intelligente Personalisierung und eine Smartphone-ähnliche Bedienbarkeit setzt.

Gerade auch die Daten über das Fahrzeug selbst versprechen ein einträgliches Geschäft, z. B. für das rechtzeitige Erkennen von Schäden am Fahrzeug. Das Auto wird so immer mehr zum rollenden Hot-Spot, das umfassend und flexibel mit seiner Umwelt vernetzt ist und damit das Zentrum völlig neuer Wertschöpfungsmodelle bildet.

Will das der Kunde überhaupt?
Laut einer aktuelle Studie des Marktforschungs- und Marketingberatungs-Instituts Kantar TNS („Connected Car 2018“) unter 8500 Verbrauchern in Europa, Nordamerika und China ist das Interesse der Kunden bisher noch relativ mau: 47 % der weltweit befragten Connected-Car-User wissen überhaupt nicht, dass ihr Auto über Connectivity-Funktionen verfügt. 32 Prozent der deutschen Besitzer eines Connected Car nutzen die Features nicht aktiv. Fast zwei Drittel der deutschen Connected Car-Fahrer sind sich nicht sicher, ob sie künftig diese Dienste wieder kaufen werden, oder sie planen es gar nicht. 52 Prozent der Befragten sind nicht bereit, für die Infotainment- und Navigationsdienste im Connected Car etwas zu bezahlen.

Die Autoren der Studie sehen die Ursache dafür auch in falschem Marketing. Sie raten den Herstellern u. a. dazu, den Vorteil von „Connectivity“-Feautures in der Verkaufsargumentation mit dem Aspekt der „Sicherheit“ zu verknüpfen, der für Autokäufer immer noch eine zentrale Rolle spielt.

Insgesamt sind die Umsatzprognosen für Connected-Car-Technologien gut. Laut Statista soll der Umsatz mit Connected-Car-Technologien im Jahr 2022 weltweit bei rund 156 Milliarden US-Dollar liegen (2017: 52,5 Milliarden).

Es riecht nach einem Henne-Ei-Problem. Der Kunde hat wohl noch keine wirkliche Ahnung davon, was das Auto der Zukunft so alles sein könnte. Und am Horizont lauert ja schon das Versprechen des autonomen Fahrens.

Hände weg vom Steuer! Warum uns der Umstieg auf das autonome Fahren so schwer fällt

Industriepolitisch scheint das autonome Fahren bereits beschlossene Sache. Doch bei vielen Verbrauchern ruft die Idee nach wie vor Skepsis hervor. Zeit für eine kleine psychologische Spurensuche.

Das Versprechen der Industrie ist riesig: praktisch keine Verkehrsunfälle mehr, weniger Staus und ein nie da gewesener Komfort bei langen Reisen mit dem Auto. Wer kann da schon nein sagen? Die Antwort: Der Verbraucher.

Laut einer aktuellen Studie der Bertelsmann Stiftung misstrauen zwei von drei Deutschen selbstfahrenden Autos. 61 Prozent der Befragten können sich nicht vorstellen, ein selbstfahrendes Auto zu nutzen. Als Gründe für das Misstrauen nennen 84 % „Angst vor Unfällen, fehlerhafter Technik“, 83 % „Verlust der Kontrolle über das eigene Auto“ und 74 % „Fremdkontrolle des Fahrzeugs durch Hackerangriffe“. 62 % beklagen „fehlenden Spaß am Fahren“.

Ausschlaggebend für das fehlende Vertrauen ist laut einer Studie aus dem Jahr 2016 („Autonomes Fahren in Deutschland - wie Kunden überzeugt werden“) der Unternehmensberatung Deloitte auch, dass derzeit noch die unmittelbare Nähe zur Technologie fehlt: 68 % der Befragten gaben damals an, eher autonome Fahrzeuge nutzen zu wollen, „wenn mir die autonomen Funktionen unter realen Bedingungen vorgeführt werden (z. B. im Rahmen einer Probefahrt)“.

Zweifel an der Maschinenethik
Im Zentrum der aktuellen Debatte um das autonome Fahren stehen seit langem die sog. Dilemma-Situationen, wie sie durch das viel zitierte Trolley-Problem exemplifiziert werden. Lässt sich im Notfall der „Wert“ von Menschen gegeneinander „aufrechnen“? Und auf welcher Datengrundlage soll sich eine Maschine wann wie entscheiden? In ihrem jüngsten Bericht (Juni 2017) bietet die Ethik-Kommission des Bundesministeriums für Verkehr und digitale Infrastruktur eine praktische Lösung dieses doch eher theoretischen Problems an - wenn auch mit Vorbehalt: eine Technik müsse so ausgelegt werden, „dass kritische Situationen gar nicht erst entstehen“. Wenn aber, dann seien diese „nicht eindeutig normierbar und auch nicht ethisch zweifelsfrei programmierbar. Technische Systeme müssen auf Unfallvermeidung ausgelegt werden, sind aber auf eine komplexe oder intuitive Unfallfolgenabschätzung nicht so normierbar, dass sie die Entscheidung eines sittlich, urteilsfähigen, verantwortlichen Fahrzeugführers ersetzen oder vorwegnehmen könnten.“ Das Unbehagen bleibt also.

Schwierige Einführung
In der Praxis verläuft die sukzessive Übertragung der Verantwortung vom Menschen auf die Maschine derweil holprig. Mit dem Tesla S ist das erste Fahrzeug mit „hochautomatisierter“ Fahrweise auf dem Markt, d. h. der Fahrer muss das System im spezifischen Anwendungsfall (in der Regel beim Fahren auf der Autobahn) zwar nicht dauerhaft überwachen, aber in der Lage sein, nach einer kurzen Übergangsfrist das Fahrzeug zu übernehmen, wenn das System selbst zu keiner zuverlässigen Entscheidung kommt (und dies auch selbst erkennt). Von einer tiefenentspannten Autofahrt, während der sich ein Buch lesen oder gar ein Nickerchen machen lässt, kann also noch keine Rede sein.

In dieser „Übernahmesituation“ sehen die Verfasser des Positionspapiers „Hochautomatisiertes oder autonomes Fahren als wünschenswerte Zukunftsvision?“ der Deutschen Gesellschaft für Verkehrspsychologie (DGVP) eine beträchtliche Gefahr:

„Das hochautomatisierte und autonome Fahren stellen den klassischen Fall der ‚Überforderung durch Unterforderung’ dar: Der Fahrer wird im Normalbetrieb eliminiert, er soll im kritischen Fall bei Überforderung des Systems aber schnell übernehmen, also Expertenentscheidungen treffen.“ [Anm. d. Verfassers: für das autonome Fahren ist per definitionem eigentlich kein Eingreifen des Fahrers mehr erforderlich]

Soll heißen: Der Fahrer muss im Notfall in Sekundenbruchteilen seine volle Aufmerksamkeit wiedererlangen und blitzschnell über eine potenziell gefährliche Situation im Straßenverkehr entscheiden können, während er vielleicht vorher stundenlang vor sich hingedöst hat.

Auch die „informellen Normen“ der Interaktion zwischen den Verkehrsteilnehmern würden von den autonomen Fahrzeugen nicht abgebildet, z. B. ein freiwilliges Verzichten auf die Vorfahrt, das ggf. über den reinen Blickkontakt oder durch Winken zwischen zwei Fahrern vereinbart wird. Man kann sich die Komik solcher Situationen im Alltag sehr gut vorstellen: Der missmutig in seinem Handschuhfach kramende LKW-Fahrer signalisiert mit einer Handbewegung „Fahr doch!“, doch das eigene autonome Auto will sich partout nicht von der Stelle bewegen, weil das System z. B. aufgrund des zu geringen Fahrzeugabstands die Situation falsch einschätzt.

Bernhard Schlag, Professor für Verkehrspsychologie an der TU Dresden, betont in seinem Fachartikel „Automatisiertes Fahren im Straßenverkehr - Offene Fragen aus Sicht der Psychologie“ die intuitiven Fähigkeiten des menschlichen Fahrers im Rahmen der Entscheidungsfindung, insbesondere seine „heuristischen“ Fähigkeiten zur Prognose, „Perspektivenübernahme“ und „Gefahrenantizipation“. Einer Maschine traut er diese Qualitäten zum jetzigen Zeitpunkt nicht zu.

Ich geb Gas, ich will …?
Sowohl in der Bertelsmannstudie als auch im Positionspapier der DGVP werden zudem kulturelle Bedenken gegen das autonome Fahren ins Feld geführt. Der Fahrspaß ginge verloren, heißt es. Verkommt die von einem großen deutschen Autohersteller seit Jahren medial inszenierte „Freude am Fahren“ mit dem autonomen Fahrzeug jetzt tatsächlich zur individualisierten Variante eines Ausflugs mit dem öffentlichen Nahverkehr? Die Deutsche Bahn hat sich in einem Werbespot schon einmal vorsorglich über diesen drohenden Umstand mokiert. Die eigentlich zu stellende Frage dahinter lautet jedoch: was erwarten die Menschen heute von einem Auto?

Laut einer repräsentativen Umfrage der Unternehmensberatung Ernst and Young unter 1000 Verbrauchern (September 2017) bedeutet für 85 % der Verbraucher in Deutschland Autofahren „vor allem flexibel von Ort zu Ort zu kommen.“ Vor vier Jahren habe der Anteil der Pragmatiker noch bei 70 % gelegen. Die Nützlichkeitserwägungen sind also auf dem Vormarsch. Uneingeschränkte Mobilität genieße aber nach wie vor höchste Priorität und auch das eigene Auto sei den Verbrauchern sehr wichtig.

Laut der Ethik-Kommission des Bundesministeriums für Verkehr und digitale Infrastruktur geht es beim Thema Fahrspaß mit dem autonomen Auto vor allem um die Abwägung zwischen „Privatautonomie“ und einer mehr oder weniger zentral gesteuerten (Voll-)Automatisierung des Straßenverkehrs.

„Ausdruck der Autonomie des Menschen ist es, auch objektiv unvernünftige Entscheidungen wie eine aggressivere Fahrhaltung oder ein Überschreiten der Richtgeschwindigkeit zu treffen. Dabei würde es dem Leitbild des mündigen Bürgers widersprechen, würde der Staat weite Teile des Lebens zum vermeintlichen Wohle des Bürgers unentrinnbar durchnormieren und abweichendes Verhalten sozialtechnisch bereits im Ansatz unterbinden wollen.“

Auch einer staatlich auferlegten Pflicht zum vollautomatisierten Fahren im Sinne der Verkehrssicherheit erteilt die Ethik-Kommission eine Absage, sie fürchtet einen „Paternalisierungsschub“ durch eine umfassende automatisiert-vernetzte Verkehrslenkung: „Eine verpflichtende Einführung solcher Systeme würde den Menschen im Rahmen seiner Entfaltungsmöglichkeiten (auch unter dem Aspekt Fahrgenuss) stark einschränken. Eine verpflichtende Einführung autonomer Systeme kann nicht alleine durch die allgemeine Erhöhung der Sicherheit von vollautomatisierten Systemen gerechtfertigt werden.“

Wird sich das autonome Fahren also durchsetzen? Alles eine Frage der Vernunft.

Digitale Souveränität - wie soll das funktionieren?

Heiko Mass erhöht den Druck auf die digitalen Großkonzerne. Nach dem Netzwerkdurchsetzungsgesetz will der Justizminister jetzt an die Algorithmen ran. Auftakt zu einer neuen Ära der digitalen Souveränität für den Verbraucher?

Wenn es nach Heiko Maas geht, ist das Netzwerkdurchsetzungsgesetz erst der Anfang. Im Mittelpunkt des Gesetzes stehen „Hasskriminalität“ und Falschmeldungen, die sog. Fake-News. Erklärtes Ziel ist die sofortige Löschung „offensichtlich rechtswidriger Inhalte“, die einen konkreten Straftatbestand des Strafgesetzbuchs erfüllen, z. B. Volksverhetzung, Beleidigung, Verleumdung oder Störung des öffentlichen Friedens. Facebook hat in Deutschland für diesen Zweck inzwischen zwei Löschteams eingerichtet. Ein dezidierter Ansprechpartner („Zustellungsbevollmächtiger“) soll die Kooperation mit den Strafverfolgungsbehörden sicherstellen.

Das Netzwerkdurchsetzungsgesetz ist auch - oder vor allem - ein politisches Signal: Die Schonfrist für die großen Internetkonzerne ist vorbei. Nachdem die freiwilligen Selbstverpflichtungen der Konzerne nicht gefruchtet haben, ist der deutsche Staat jetzt zu drastischen regulatorischen Eingriffen in die Geschäftsmodelle bereit.

In vielen Punkten hat das sog. NetzDG harsche Kritik auf sich gezogen, wurde als Zensurinstrument bewertet, mit dem die Rechtsdurchsetzung privatisiert und die Meinungsfreiheit letztlich eingeschränkt werde statt sie zu schützen. Ungeachtet dessen hat der Bundestag das Gesetz in seiner 3. Fassung am 05.04.2017 beschlossen.

Und Heiko Maas hat bereits weitere Schritte angekündigt: mit einer neuen „Digitalagentur“ sollen die Internetkonzerne verpflichtet werden, ihre Algorithmen offenzulegen. Auf diese Weise soll das Datenschutz-Grundrecht der informationellen Selbstbestimmung gestärkt werden. „Ein Transparenzgebot für Algorithmen wäre hilfreich, damit Nutzerinnen und Nutzer verlässlich einschätzen können, ob das Netz versucht, sie zu beeinflussen, und damit sie selbstbestimmt entscheiden können, welche Filter und Personalisierungen sie in der digitalen Welt akzeptieren wollen und welche nicht“, so Heiko Maas in einer Rede am 3. Juli 2017 im Rahmen der Konferenz „Digitales Leben – Vernetzt. Vermessen. Verkauft? – #Werte #Algorithmen #IoT“.

Datenverwertungsmaschinen
„Move fast and break things“, das Mantra das Facebook-Gründers Mark Zuckerberg tangiert insbesondere auch den Datenschutz im digitalen Zeitalter. Die Geschäftsmodelle der Internetkonzerne stehen zu wichtigen Grundsätzen „alter“ Datenschutzgrundsätze wie „Datensparsamkeit“ und einer „zweckgebundenen“ Datenerhebung und -auswertung im direkten Widerspruch. Wir haben uns längst daran gewöhnt, im großen Stil personenbezogene Daten gegen digitale Dienstleistungen einzutauschen. Doch was mit unseren Daten danach geschieht, das wissen wir nicht. Zwar geben die Datenschutzbestimmungen der Konzerne prinzipiell Auskunft darüber, welche Daten wann und zu welchem Zweck erhoben werden, doch welche „Erkenntnisse“ daraus wirklich abgeleitet werden (können), das bleibt dem Benutzer verborgen. Die Folgen dieser stillschweigenden Weiterverarbeitung muten uns bisweilen unheimlich an, beispielsweise wenn uns Google eine App zur Hochzeitsplanung vorschlägt, bevor wir wenige Tage später selbst von dem Ereignis aus unserem nächsten Bekanntenkreis erfahren. Aber vielleicht ist das ja auch alles nur purer Zufall.

Vom (bescheidenen) Recht auf Auskunft
Wer die über ihn gespeicherten Informationen einsehen will, der kann sich bei Google und Facebook eine Kopie der über die eigene Person gespeicherten Daten herunterladen. Dabei handelt es sich zum Großteil um jene Daten, die im Rahmen einzelner Dienste erhoben wurden, und die als Archiv zur Verfügung stehen oder in einer Gesamtübersicht (Dashboard) eingesehen und (punktuell) bearbeitet werden können.

Doch wie eklatant die Lücke zwischen der freiwilligen Informationsbereitstellung durch die Konzerne und den juristischen Vorgaben nach dem Bundesdatenschutzgesetz (BDSG) mitunter ausfällt, zeigt ein Blick in den Hilfebereich von Facebook. In einer langen Tabelle werden Informationen aufgeführt, die für den Benutzer angeblich bereitstehen, darunter z. B. auch die prekären Gesichtserkennungsdaten oder Details zu den gespeicherten aktiven Sitzungen, einschließlich Datum, Uhrzeit, IP-Adresse, Cookies und Browserinformationen. Im heruntergeladenen Archiv findet sich davon rein gar nichts.

Wer von seinem Auskunftsrecht nach § 34 BDSG Gebraucht macht, bekommt - in der Regel - eine CD mit den entsprechenden Daten zugesendet. Doch auch eine solche CD enthält - das hat die Vergangenheit gezeigt - mitunter nicht alle juristisch relevanten Datensätze. Auch spezifische Anfragen blocken die Unternehmen kategorisch ab, wohl um der Vielzahl drohender Auskunftsersuche zu entgehen: Support-Ansprechpartner oder ein Kontaktformular sucht man vergebens.

Neue Regeln, neue Begriffe
Die Suche nach neuen Lösungen für mehr digitale Souveränität ist auch eine Suche nach neuen Begrifflichkeiten. Viele alte Konzepte der Rechtssprechung und die Begriffe, auf denen sie beruhen, haben im virtuellen Raum ausgedient. So haben Facebook und Twitter mit ihren Plattformen z. B. ganz neue Formen von Öffentlichkeit geschaffen, die die klassische Einteilung der Persönlichkeitssphären in Öffentlichkeitssphäre, Sozialsphäre, Privatsphäre und Intimsphäre untergraben. Diese Unterscheidungen galten aber jahrzehntelang als begriffliche Grundlage für Entscheidungen über die Verletzung von Persönlichkeitsrechten. Politik und Gesetzgeber kommen bei der Regulierung in der Regel nicht hinterher. Auch die Konzerne wissen das und preschen mitunter bewusst mit sehr hohem Tempo voran, wie der Internettheoretiker Evgeny Morozov in einem Artikel für die Süddeutsche Zeitung feststellt: „IT-Unternehmen können schnell neue Regularien umgehen, indem sie ganz einfach neue Techniken entwickeln, auf die sich die passgenaue Rechtslage nicht mehr anwenden lässt.“

Vom Datenschutz zur Datensouveränität, oder: ein Datenrucksack muss her!
Der Rechts- und Politikwissenschaftler Viktor Mayer-Schönberger hat im Rahmen der Debatte um die EU-Datenschutzreform ein „Recht auf Vergessenwerden“ gefordert, eine Art digitaler Radiergummi für Verbraucherdaten. Zwar wurde das geforderte Prinzip nicht Eins zu Eins übernommen, immerhin aber in Form eines erweiterten Rechts auf Löschung indirekt im europäischen Datenschutzrecht kodifiziert (Art. 17 EU-DSGVO). Der neue Passus rückt vor allem den Aspekt der „Zweckbindung“ der Erhebung und Auswertung von Daten in den Vordergrund.

Neu hinzugekommen ist im Rahmen der EU-Datenschutzreform auch das „Recht auf Datenportabilität“ (§ 20 DSGVO). Das Recht erlaubt dem Verbraucher die Mitnahme der eigenen Daten zu anderen Diensten und soll so zu mehr Transparenz und Wahlfreiheit im Umgang mit persönlichen Daten führen. An diese Idee anknüpfend wird im Gutachten des Sachverständigenrats für Verbraucherfragen des Bundesministeriums der Justiz und für Verbraucherschutz auch die Einrichtung eines zentralen Datenportals gefordert, in dem die Daten der verschiedenen Plattformen und Dienste zusammenlaufen sollen und dort vom Verbraucher jederzeit transparent verwaltet werden können. Hier könnte sich der Verbraucher z. B. auch dafür entscheiden, ob er oder sie einen Teil der Daten für wissenschaftliche Zwecke spenden möchte. So erhält der Benutzer auch ein Gefühl für den Wert seiner Daten - schließlich geben wir in der analogen Welt ja auch nicht 20 € für eine halbvergammelte Banane aus. Ein solches Portal könnte zu einem neuen Gleichgewicht zwischen den Interessen von Verbrauchern und Internetkonzernen führen.

//KI, Basics

Im KI-Trainingslager

Sie heißen „Project Malmo“ (Microsoft), „DeepMind Lab“ (Google) oder „OpenAI Gym“ (Elon Musk). In frei zugänglichen Entwicklungsumgebungen lernen KIs selbstständig, komplexe Aufgaben zu lösen.

Es ist der nächste logische Schritt in der KI-Forschung - und alle sollen dabei zusehen und vor allem selbst daran mitarbeiten. KIs sollen in Zukunft nicht mehr nur hochspezialisierte Aufgaben wie die Erkennung spezifischer Strukturen und Muster übernehmen, sondern bald auch über ein höheres Maß an allgemeiner Intelligenz verfügen. Der Vorteil dieser Methode: die KI lässt sich breiter einsetzen und auch kleinere Unternehmen, die nicht über derart riesige Datenbestände wie Google oder Facebook für das Trainieren neuronaler Netze verfügen, könnten so auf das Know-how ausgefeilter KI-Systeme zugreifen.

Dem „biologischen Lernen“ eines Kindes in der echten Welt nachempfunden entwickelt beim sog. „unüberwachten Lernen“ ein „Agent“ durch die Verarbeitung der Reize in einer virtuellen Umgebung (Beispiele: 1, 2, 3) ein Wirklichkeitsmodell seines Umfelds. Anhand der Bewertung der Handlungen und der daraus folgenden „Zustände“ des Agenten im Hinblick auf ein vorformuliertes Ziel lernt dieser, welcher seiner Aktionen Sinn ergeben und welche nicht. Als Lernstrategie setzen die Entwickler derzeit meist auf das Prinzip des „bestärkenden Lernens“, ein Anreizsystem, das auf Belohnung und Bestrafung basiert und mit dem eine KI befähigt wird, nach dem Trial & Error-Prinzip selbst herauszufinden, wie es eine Aufgabe möglichst effektiv meistert. Im Rahmen dieses Prozesses wird die mathematische Modellierung des Agenten sukzessive verfeinert, d. h. der Agent wird so über eine bestimmte Zeitspanne hinweg immer „schlauer“ und erreicht sein Ziel damit effizienter.

Mit dieser (generalistischen) KI-Methodik kann eine viel größere Anzahl von (nichtlinearen) Prozessen intelligent automatisiert werden. Dabei kann es sich um die Kontrolle eines Roboters oder auch die Steuerung eines Flugzeugs handeln. Für den Anfang geht es aber noch darum, den schnellsten Weg zur Melone zur finden.

//Geodaten, KI, Big Data

Kühe zählen aus dem All

Im Weltraum winkt ein neues Geschäftsmodell mit hochauflösenden Satellitenaufnahmen, das vor allem auf die intelligente Analyse der Bilder setzt. Auch die ersten deutschen Anbieter stehen bereits in den Startlöchern.

Google drückt auf die Tube. 500 Millionen US-Dollar hat sich das Unternehmen die Übernahme von Skybox Imaging, einem Anbieter von hochauflösenden Satellitenbildern, der jetzt unter dem Namen Terra Bella firmiert, im Jahr 2014 kosten lassen. Bis 2017 will Google insgesamt 24 Satelliten in die erdnahe Umlaufbahn befördert haben. Dabei handelt es sich um Kleinstsatelliten nach der sog. CubeSat-Designspezifikation, ein von der Stanford University und der California Polytechnic State University im Jahr 1999 entwickeltes Konzept, um Studenten und Universitäten einen kostengünstigen Zugang zum All zu verschaffen. CubeSats weisen im Standardformat eine Größe von nur 11,35 x 10 x 10 cm bei einem Gewicht von max. 1,33 kg auf. Aber auch Doppelt- und Dreifachausführungen sind zulässig und gewähren Unternehmen den notwendigen Entwicklungsspielraum. Cube-Satelliten können in der Regel mühelos im Rahmen von Raketenstarts anderer Missionen in den Orbit befördert werden.

Das CubeSat-Konzept, das eigentlich zur Förderung von Forschungsvorhaben erdacht wurde, verleitet immer mehr private Unternehmen dazu, den Sprung ins All zu wagen, so auch die Startups Black Sky (gegründet 2013) und Astro Digital (gegründet 2014). Black Sky will nach aktuellem Stand insgesamt 60 Satelliten ins All schießen, Astro Digital setzt für sein Vermessungskonzept auf ingesamt 30 künstliche Erdtrabanten. Die allgemeine Strategie ist also klar: Durch die Entsendung einer Vielzahl von Kleinsatelliten soll jeder Punkt auf dem Globus innerhalb von Minuten erreichbar sein, um so nahezu in Echtzeit Bilder aus dem All liefern zu können.

Die neuen Player auf dem Markt versprechen außerdem besonders hochauflösende Aufnahmen - von bis zu unter 1 m pro Pixel (der 2013 ins All beförderte Erdbeobachtungssatellit Landsat 8 der NASA liefert im Vergleich dazu lediglich eine Auflösung von bis zu 15 m pro Pixel).  Google will mit Terra Bella sogar hochauflösende Videos mit einer Länge von bis zu 90s anbieten. Verarbeitet  und ausgewertet werden die riesigen Datenmengen in den hauseigenen Rechenzentren. Als mögliche Anwendungsszenarien skizzierte Google die Überwachung von Lieferketten aus dem Weltall, Unterstützung bei der Koordination von Katastropheneinsätzen und die Infrastrukturüberwachung, z. B. beim Ausbau von Minen.

Für Bronwyn Agrios, Produktmanagerin von Astro Digital, liegt der Schlüssel für das neue Geschäft aber nicht mehr in den Satellitenbildern selbst, sondern in der Software: „In Zukunft wird niemand mehr einfach nur Satellitenbilder kaufen, sondern Satellitendaten in Form eines Abonnement-Diensts“, sagte sie gegenüber Spacenews. Bildanalysen und Datenströme sollen dabei auf die spezifischen Bedürfnisse von Kunden in den unterschiedlichsten Branchen angepasst werden. KI-Anwendungen spielen in diesem Zusammenhang eine zentrale Rolle.

Auch das derzeit führende Unternehmen der Branche DigitalGlobe, das u. a. Facebook, Uber, Mapbox, den Geodaten-Softwarespezialisten ESRI und auch Google zu seinen Kunden zählt, setzt auf den KI-Trend. Im Rahmen einer Kooperation mit dem (der CIA nahestehenden) VC-Unternehmen CosmiQ Works, dem Grafikkartenhersteller Nvidia und Amazon wurde die Bilderdatenbank SpaceNet ins Leben gerufen, mit der KI-Systeme besonders effizient trainiert werden sollen, z. B. für die automatische Erkennung von Gebäuden und Autos.

Und auch die ersten selbst gestrickten Services warten bereits auf die (potenzielle) Kundschaft. Die 2014 gegründeten Descartes Labs brüsten sich bereits damit, Ernteerträge besser voraussagen können als das Landwirtschaftsministerium der USA. In Deutschland hat die Firma Terraloupe derzeit vor allem Kunden aus dem Bereich des autonomen Fahrens und der Versicherungsbranche im Visier. Anhand von Satellitenbildern, die in 3D-Modelle umgewandelt werden, kann das Unternehmen mittels ausgeklügelter Deep Learning-Techniken gezielt Objekte und Strukturen identifizieren und klassifizieren. So sollen Versicherer z. B. mögliche Versicherungsschäden bei einem Unwetter genau berechnen können. Die Analysemethoden sollen so detailliert sein, dass sich damit sogar die genaue Größe einzelner Fenster aus dem All bestimmen lässt. Für autonome Fahrzeuge könnten stets aktuelle Straßen- und Verkehrsinformationen ein entscheidender Wettbewerbsvorteil sein.

//Fake-News

Was Facebook jetzt gegen Hass und Populismus im Netz (vielleicht) tun muss

Unabhängig davon, wie relevant Fake-News für den Ausgang der US-Wahl tatsächlich waren, sind sie ein Problem und werfen grundsätzliche Fragen im Umgang mit den sozialen Plattformen auf. Muss Facebook handeln?

Die Wahlen in den USA wurden in den sozialen Netzwerken entschieden, so wird es in diesen Tagen in den Medien häufig kolportiert. Zwar gibt es Belege dafür, dass gerade in den letzten Wochen vor der Wahlentscheidung besonders viele Benutzer auf den sozialen Plattformen mit Fake-News in Berührung gekommen sind und vor allem politische Kräfte des rechten Rands gezielt auf die automatisierte Beeinflussung der Meinungsbildung über die sozialen Netzwerke, z. B. auch in Form von Bots, gesetzt haben, doch ob diese Form der „Interaktion“ mit den Fake-News tatsächlich für die Wahlentscheidung ausschlaggebend war, steht keinesfalls fest. Trotzdem sind Fake-News ein Problem, auch weil die sozialen Medien als Plattformen für die politische Meinungsbildung zunehmend relevanter werden. Laut einer aktuellen Studie des Pew Research Center nutzen 66 % der Menschen in den USA Facebook als Nachrichtenquelle. Dieser Trend, weg von den (gedruckten) Zeitungen hin zu den sozialen Plattformen, ist auch in Deutschland festzustellen.

Facebooks Strategie, sich ein weiteres Stück der publizistischen Medienaufmerksamkeit zu sichern, trägt den Namen „Instant Articles“ und möchte die eigenen Nutzer noch stärker an die eigene Plattform binden. Die Instant Articles fördern aber auch einen Kulturbruch in der medialen Wahrnehmung, denn mit einem Mal stehen sorgfältig recherchierte Beiträge namhafter Zeitungen gleichberechtigt neben Clickbait-Meldungen und Fake-News. Fake-News sind deshalb so gefährlich, weil sie durch die Nachahmung der Form lediglich Wahrheiten simulieren, die sich in den Echokammern von Facebook zu den krudesten Ansichten und Verschwörungstheorien verfestigen können. Das, was journalistische Qualität ausmacht, also inhaltliche Relevanz und vor allem das mühsame Prüfen von Quellen und Fakten, ist für unkritische (Schnell-)Leser jetzt schon kaum wahrzunehmen und wird schlichtweg als gegeben vorausgesetzt. Mit „Instant Articles“ werden diese versteckten Qualitätsunterschiede, die aber für den Realitätsabgleich der Menschen einer Gesellschaft untereinander so entscheidend sind,  in der Wahrnehmung des unkritischen Lesers weiter nivelliert. In finanzieller Hinsicht sind die Instant Articles für die Medienunternehmen verlockend, jedoch gibt es nach wie vor Vorbehalte, das gesamte Aufmerksamkeitsmoment für das eigene publizistische Angebot an eine fremde Plattform abzutreten.

Wie geht es jetzt also weiter? Ist die viel zitierte „Filterblase“, in der wir dann in Zukunft alle vor uns hinlesen werden, wirklich der Untergang der Demokratie? Oder befinden wir uns inmitten eines notwendigen Kulturwandels, einer natürlichen Verschiebung des öffentlichen Diskursraums in die virtuelle Sphäre? Oder liefern wir damit den Raum zur demokratischen Meinungsbildung an  hochkapitalistische Unternehmen aus, denen es ausschließlich um Gewinnoptimierung geht? Am Ende entscheidet letzlich der Nutzer, was er gerne haben möchte, und aus dieser Logik heraus führt vielleicht kein Weg daran vorbei, dass die Medienunternehmen ihr gesamtes publizistisches Angebot letztlich auf Facebook bereitstellen werden und müssen. Auch der Einwand, es habe ja in der analogen Welt schon immer so etwas wie Filterblasen gegeben, nur eben in einer anderen Form, scheint berechtigt. Unser soziales Umfeld setzt sich in der Regel aus Menschen zusammen, deren grundlegendes Werteverständnis wir teilen. Auch die Zeitung, die wir regelmäßig lesen, vertritt eine bestimmte politische Ausrichtung. Dennoch bleibt festzuhalten, dass mit dem Aufkommen der sozialen Plattformen ganz neue Räume der mehr oder weniger hermetischen Abriegelung entstanden sind,  die sich für eine gezielte, billige und effektive Manipulation von Gruppen besonders gut eignen. Angesichts der weltweit erstarkenden populistischen Kräfte und der allgemeinen Fragmentierung der Diskursräume im Zuge der Digitalisierung ist das ein Problem. Ganz konkret heißt das z. B. im Hinblick auf die bevorstehenden Bundestagswahlen: Die AfD wird sich aller Wahrscheinlichkeit nach die Wahlkampfstrategie von Donald Trump zum Vorbild nehmen und über das rhetorische Vehikel der pauschalen Verunglimpfung der gesamten Presselandschaft („Lügenpresse“) ganz gezielt darauf setzen, in den sozialen Medien ihre ganz eigene Wirklichkeit in den Köpfen der (potenziellen) Wähler zu platzieren. Muss Facebook etwas dagegen tun?

Was Facebook angekündigt hat
Facebook und Google haben bereits erste wirksame Schritte zur Eindämmung von Fake-News unternommen, indem sie den Autoren gefälschter Nachrichten ab sofort den Zugang zum eigenen Werbenetzwerk verwehren und ihnen damit das Geschäftsmodell entziehen. Mark Zuckerberg hat auf öffentlichen Druck weitere Maßnahmen angekündigt. Auf seiner Facebook-Seite schreibt Zuckerberg, dass er die technischen Möglichkeiten zur Identifikation und Meldung von Fake-News verbessern möchte. Zuckerberg denkt auch über die Zusammenarbeit mit Medienhäusern nach, z. B. für das Fact-Checking von Nachrichten, die dann entsprechend gelabelt werden sollen. Feste Zusagen sind das jedoch nicht.

Was Intellektuelle fordern
Derweil werden von führenden Köpfen der Tech-Branche weitere Ideen angedacht. Der amerikanische Journalismusprofessor Jeff Jarvis, der sich offensiv für einen Medienwandel im Zeichen der großen Internetkonzerne wie Google und Facebook einsetzt, hat auf seiner Internetseite eine Reihe von Vorschlägen unterbreitet, was Facebook jetzt tun sollte. Dort finden sich viele der Ideen, die Mark Zuckerberg auch in seinem Post zu dem Thema veröffentlich hat. Darüber hinaus fordert Jarvis u. a., dass Quellen, Brands und Personen eindeutig verifiziert werden müssten („Expand systems of verified sources“), um Verwechslungen mit Nachahmern zu vermeiden. Auch sollten die Markenunternehmen selbst nach neuen Wegen suchen, die eigene Marke prominenter in den sozialen Medien auszustellen, um auf sozialen Plattformen besser unterscheidbar zu sein ("Make the brands  [...] more visible to users").  Zudem fordert er eine (algorithmische) Prüfung der Quellen von Nachrichtenposts, damit der Nutzer z. B. faktenarme aber seriös anmutende Schaubilder klar von aufwendig erhobenen Statistiken unterscheiden kann („Track back to original sources of news items und memes“). Das Problem der Filterblase will Jarvis u. a. dadurch lösen, dass Facebook z. B. Vorschläge für Artikel unterbreitet, die nicht dem klassischen Interessensschema des Nutzers entsprechen. Facebook soll sich auch Drittentwicklern öffnen, die z. B. über intelligente Browser-Erweiterungen zur Einstufung von Posts entwickeln könnten, so wie kürzlich eine Studentengruppe im Rahmen eines Hackathons. Das Studentenprojekt zeigt, dass die Verbannung der Fake-News von den sozialen Plattformen weniger eine Frage der technischen Realisierbarkeit als eine Frage der Unternehmenskultur zu sein scheint. Bei aller Kritik lässt Jarvis mit seinen Vorschlägen jedoch keinen Zweifel daran aufkommen, dass für Medienunternehmen in Zukunft kein Weg an den sozialen Medien vorbeiführt. Jarvis fordert gar, dass sich Form und Inhalte der klassischen journalistischen Darstellungsformen an die neuen Plattform anpassen müssten, z. B. durch die Anreicherung von Artikeln mit Memes, Videos, Fotos und weiteren interaktiven Elementen.

Der Verleger Tim O’Reillly spricht sich in einem Blogpost für eine konsequente algorithmische Lösung zur Bekämpfung von Fake-News aus.  Er will, dass der Wahrheitsgehalt („truth data“) von publizistischen Beiträgen algorithmisch über „Hinweise“ („signals“) in den Metadaten bestimmt wird. Bei Google gelten z. B. Verweise von vertrauenswürdigen und namenhaften Quellen auf einen Beitrag als Beleg für seine Relevanz. Auch Facebook könne durch das algorithmische Bewerten entsprechender Metadaten die schier unendliche Flut von Informationen richtig einordnen, schreibt O’Reilly. Er fordert ein intelligentes „System“-Design, das den Aspekt der Wahrheit („truth“) im selben Maß berücksichtigt wie Aspekte zur Förderung der Nutzerinteraktion („engagement“). Eine redaktionelle Auswertung von Inhalten lehnt O’Reilly ab. Was ist ein „gutes Ergebnis“, fragt O’Reilly, auf der einen Seite für den Benutzer, auf der anderen Seite für Facebook? Eine gute und sehr schwierige Frage. Kann Facebook diese Frage beantworten?

//Demokratie

Donald Trump.

//Citizen Science

Was erfolgreiche Citizen Science-Projekte ausmacht

Die sog. „Bürgerwissenschaften“ ziehen immer mehr Hobbywissenschaftler in ihren Bann. Die Initiatoren aktueller Projekte setzen dabei vor allem auf den Spieltrieb der Community.

Wer sich durch die Forumseinträge des Citizen Science-Projekts „Galaxy Zoo“ klickt, das schon seit 2007 die User damit lockt, Fotos ferner Galaxien zu sichten, die noch nie zuvor ein anderer Mensch zu sehen bekommen hat, der erhält einen ersten Eindruck davon, was die derzeitige Popularität von Citizen Science ausmachen könnte. So bezeichnet User „Atominator“ Galaxy Zoo als „das Facebook für Astronomen“ und freut sich über den tollen Erfahrungs- und Wissenschaftsaustausch in der Community. „Bist du schon süchtig?“, fragt eine andere? Und Junior Member „AJM83“ kann beim Durchklicken der Aufnahmen nach einem langen Arbeitstag einfach nur super gut entspannen. Bis zum Januar 2011 sollen bereits über 80.000 Benutzer an dem Projekt mitgewirkt haben. Wie viele davon regelmäßig und langfristig dabei sind, ist schwer zu sagen. Doch das Projekt zeigt, dass es ein grundsätzliches Interesse für diese Mischung aus Spaß und wissenschaftlicher Fleißarbeit gibt. Das hat auch das Bundesministerium für Bildung und Forschung erkannt und ein eigenes Förderprogramm aufgelegt: „Bürger schaffen Wissen - Wissen schafft Bürger“ (GEWISS) heißt die neue zentrale Plattform zur Bündelung der bundesweiten Citizen Science-Aktivitäten, die von den Einrichtungen der Helmholtz- und der Leibniz-Gemeinschaft mit ihren universitären Partnern getragen wird. Bereits im März 2016 wurde ein Grünbuch veröffentlicht, das als Grundlage zur Ausarbeitung einer langfristigen Strategie dienen soll.

Um Citizen Science-Projekte in Zukunft für die breite Masse noch attraktiver zu machen, setzen viele Initiatoren inzwischen verstärkt auf das Prinzip der „Gamification“, d. h. die Einführung spielerischer Elemente, um die Laienforscher bei der Stange zu halten. So verfolgt das Projekt „artigo“, eine Zusammenarbeit des Instituts für Kunstgeschichte und des Instituts für Informatik an der Ludwig-Maximilians-Universität München, den primären Zweck, Millionen elektronisch  reproduzierter Kunstwerke zu verschlagworten, damit diese später anhand spezifischer Suchanfragen leichter wiedergefunden werden können. Um der Mühsaal und Drögheit einer solchen Aufgabe zu entgehen, wurde daraus schlichtweg ein spielerischer Wettkampf konzipiert. Und tatsächlich ist das Entschlüsseln der Inhalte und Motive von Kunstwerken, die das Programm ohne jederlei Kontext bereitstellt, nicht nur erstaunlich unterhaltsam, sondern artet im Konkurrenzkampf mit einem weiteren Spieler zu einer äußerst kurzweiligen sportlichen Übung aus, mit der im Nu ein paar Bilder geschafft sind. Im Anschluss an jede Runde erhält der Spieler einige Basisinformationen zu jedem verschlagworteten Bild, dann geht es auch schon weiter in die nächste Runde. Dieser Wechsel aus Aktivität und Wissensbefriedigung ist unterhaltsamer (und vielleicht sogar lehrreicher) als mancher Museumsbesuch. 

In einer anderen Variante des Spiels sind bestimmte Schlagworte tabu, was den User zu einer noch detaillierteren Bildbeschreibung zwingt. Um sicherzugehen, dass die Benutzer keine unsinnigen Schlagworte angeben, gleicht das Programm die Eingaben mit den Eingaben anderer Benutzer ab. Bei einer ausreichend hohen Übereinstimmung gilt ein Schlagwort als valide. In einer dritten Variante arbeiten beide Spieler zusammen: je präziser die Verschlagwortung des einen, desto schneller kann der andere Spieler das passende Bild auswählen und beide erhalten eine entsprechend hohe Punktzahl.

Doch wer meint, der Gipfel der Spaßwissenschaft sei damit bereits erreicht, der täuscht sich, wie das Smartphone-Spiel „Sea Hero Quest“ des Entwicklers Glitchers eindrucksvoll beweist. Mit dem Spiel, das im Auftrag der Deutschen Telekom zusammen mit Wissenschaftlern des University College London, der Universität von East Anglia und der gemeinnützigen Organisation Alzheimer`s Research entwickelt wurde, sollen Normdaten für die Demenzforschung gesammelt werden. Doch dieser wissenschaftlich Zweck verschwindet gänzlich hinter einem - na ja - fast ganz normalen Spiel, in dem sich der Spieler die Lage von Bojen auf einer Seekarte einprägen und anschließend mit einem Schiffchen möglichst effizient von einer Boje zur nächsten tuckern muss. Oder der Spieler muss sich im Nachhinein daran erinnern, wo er gestartet ist und eine Leuchtrakete an die Ausgangsposition schießen. Auf einer bunten Übersichtskarte wie in einem klassischer Jump 'n Run hüpft er von einer Station zur nächsten und sammelt fleißig Punkte und Erfahrungswerte. Sogar eine Rahmenhandlung gibt es, Trailer inkl. Mehr als 2 Millionen Mal wurde das Spiel laut Angaben des Herstellers bisher heruntergeladen. Und auch der wissenschaftliche Output ist nicht irrelevant: „Bis heute haben alle Spieler zusammen Navigationsdaten gesammelt, deren Erhebung unter Laborbedingungen mehr als 4.500 Jahre benötigt hätte“, erklärt Prof. Michael Hornberger, Professor für Demenzforschung an der Universität von East Anglia auf der Webseite „citizen-science-germany.de“.

Doch nicht nur vor dem Bildschirm, sondern auch in der analogen Welt nimmt das spielerische Element von Citizen Science-Projekten eine zentrale Rolle ein, insbesondere bei Jugendlichen und Schulklassen, die eine Hauptzielgruppe vieler Projekte sind. So wurde die „senseBox - Die Kiste mit Sinn“ des Instituts für Geoinformatik der Westfälischen Wilhelms-Universität Münster vom BMBF zum Citizen Science-Projekt des Jahres 2016 gekürt. Die Projektteilnehmer können sich mit dem Do-it-yourself-Bausatz, der einen frei programmierbaren Arduino-Mikrocontroller und diverse Sensoren enthält, ein eigenes Messinstrument bauen, mit dem sich Temperatur, Luftfeuchte, Luftdruck, Helligkeit, UV-Licht und Schall ortsbezogen messen lassen. Die gewonnenen Daten werden direkt auf eine Internetkarte übertragen und können dort - nach dem Open Data-Prinzip - weltweit betrachtet, analysiert und heruntergeladen werden. Das Beispiel zeigt, wie mit Citizen Science-Projekten auch für komplexe universitäre Forschungsprojekte im Bereich Klima, Verkehr und Umweltbelastungen Messdichten erzielt werden können, die im wissenschaftlichen Rahmen (ob aus finanziellen, zeitlichen oder arbeitstechnischen Gründen) so nicht möglich wären. Die gewonnenen Daten stehen Erhebungen von Wissenschaftlern - das sollen erste Studien gezeigt haben - in der Regel in puncto Validität in nichts nach. Gleichzeitig wird die Kreativität und der Entdeckergeist der Schüler gefördert.

Auch das Projekt „Plastikpiraten - Das Meer beginnt hier“ setzt auf den kindlichen Forscherdrang und will ganz nebenbei das Bewusstsein von Schülern für die großen Umweltzusammenhänge schärfen. Als offizielles Begleitprojekt zum Wissenschaftsjahr 2016/17 „Meere und Ozeane“ werden Jugendliche zwischen 10-16 Jahren dazu ermuntert, nach wissenschaftlichen Vorgaben über mehrere Wochen hinweg Daten zum Vorkommen von Plastikmüll in Fließgewässern zu erheben. Entsprechend pädagogisch aufbereitetes Begleitmaterial mit altersgerechten Aufgabenstellungen und Zusatzinformationen soll die Motivation weiter erhöhen. Die Daten lassen sich anschließend auf einer Karte darstellen und werden von der Kieler Forschungswerkstatt weiterverarbeitet. So sollen neue Erkenntnisse über die Kunststoffverunreinigung in deutschen Fließgewässern gewonnen werden. Gleichzeitig erhalten die Schüler einen Einblick in die Grundprinzipien wissenschaftlichen Arbeitens. Doch wer ein echter Plastikpirat ist, der bekommt von alledem meist nichts mit.

//Digitale Assistenten, Viv

Eine neue Schnittstelle für alles

Viele digitale Assistenten stecken noch in den Kinderschuhen und eignen sich gerade mal für Alltäglichstes wie sprachgesteuerte Kalendereinträge, die Suche nach dem nächstgelegenen Restaurant oder die Routenplanung für den Wochenendausflug. Viv geht einen Schritt weiter, indem es die Sprachsteuerung für das Smartphone mit dem Internet der Dinge verknüpft. Die neue Technologie der Siri-Entwickler zur intuitiven Interaktion mit Geräten und Diensten weltweit tritt an, sich als universelle Plattform für das gesamte Netz zu etablieren.

Was Dag Kittlaus auf der Disrupt 2016 in New York vorzuführen hatte war schlichtweg erstaunlich. Wer träumt nicht davon, nach einem lang gewordenen Abend mit dem besten Freund oder der besten Freundin an der Bar, am Morgen danach mit nur einem gesprochenen Satz die Schulden der letzten Nacht zu begleichen. Oder davon, in der Mittagspause mit dem Smartphone bequem die Blumen zum Muttertag zu bestellen, ohne sich dafür irgendwo anmelden und auf einer viel zu kleinen Smartphone-Tastatur lange Formulare ausfüllen zu müssen. Einfach die Bestellung ins Smartphone gesprochen und fertig. Mit Viv geht das.

Diese Welt ist keine Insel

Anders als Siri und Cortana, die digitalen Assistenten von Apple und Microsoft, funktioniert Viv herstellerübergreifend und lässt sich so auf jedem beliebigen Gerät immer gleich verwenden. So muss z. B. nicht für jede proprietäre Spracherkennungstechnologie ein neues Vokabular an Schlüsselwörtern erlernt werden. Der eigentliche Clou an Viv ist jedoch, dass die Plattform eine direkte Brücke zur Waren- und  Dienstleistungswelt im Internet schlägt. Das Telefon wird so - dem Prinzip nach - zu einem intelligenten mobilen Portal (inkl. Kreditkarte) für alle im Netz verfügbaren Dienste und Services. Die der Plattform zugrundeliegende Software schreibt sich mit jeder Interaktion selbstständig fort und wird dadurch nicht nur immer schlauer, sondern bleibt auch skalierbar, d. h. sie kann im großen Maßstab eingesetzt werden. Warum Skalierbarkeit in diesem Fall so wichtig ist zeigt sich an einem Vergleich mit „M“, dem digitalen Assistenten von Facebook, mit dem das soziale Netzwerk als Absatzkanal für Unternehmen interessanter werden möchte. M befindet sich noch in der Beta-Phase. Da das Programm viele natürliche Anfragen seiner Nutzer (noch) nicht versteht, arbeiten Menschen im Hintergrund daran, die gewünschte Dienstleistung „manuell“ umzusetzen und das Programm per Hand fortlaufend zu optimieren. Da kann es schon mal passieren, dass das intelligente Helferlein bei einer schwierigen Anfrage einfach ganz verstummt und sich erst mit einer Verspätung von zwei Stunden wieder zurückmeldet. Das lässt - angesichts von über 1,5 Mrd Facebook-Nutzern - bei manchem Zweifel aufkommen, wie einsätzfähig Facebook M im Alltag wirklich ist. Mal ganz abgesehen davon, dass nicht jeder - aus welchen Gründen auch immer - seine Einkäufe über Facebook abwickeln möchte. Viv ist dagegen ein offener Standard und lässt sich im Prinzip auf jedem Gerät der Welt einsetzen.

„Getting things done“ statt Soft Skills

In der Diskussion, wie sich künstliche Intelligenz in Zukunft am besten in den Alltag integrieren lässt, werden oft auch weiche Faktoren ins Feld geführt. So sollen z. B. Chatbots besonders klug und gewitzt sein, damit wir uns gerne mit ihnen unterhalten. Der Versuch einer Unterhaltung mit „Poncho“, der Wetterkatze im Facebook-Messenger, endet jedoch meist so: „So, I'm good talking about the weather. Other stuff not so good.“ Das liegt daran, dass es sich bei Chatbots ihrer Anlage nach nicht um wirklich künstlich intelligente Systeme sondern eher um einfache Dialogsysteme handelt, die auf der Zuordnung von Standardsprachversatzstücken zu vorformulierten Antwortsätzen in einem eng umgrenzten Themenbereich basieren. Und das merkt man dann eben auch. Die soziale Kompetenz ist im Prinzip nur vorgegaukelt. Nichtsdestotrotz können Chatbots sehr praktisch sein. In China ist es beispielsweise unter Jugendlichen durchaus üblich, per Chatbot Kinotickets zu bestellen. Allemal besser, als für Minuten in einer Telefonwarteschleife festzuhängen. Und für Unternehmen sind Chatbots eine kostengünstige Alternative, einen passablen Kundenservice anzubieten, der zum Lifestyle einer jungen und technikaffinen Generation passt. Viv hingegen lässt diesen kommunikativen Aspekt völlig außer Acht und konzentriert sich ausschließlich auf eine intuitive Sprachbedienung und die möglichst intelligente Verknüpfung verschiedenster Informationen. Die neue Technologie könnte damit das Anliegen der meisten Nutzer befriedigen, nämlich dass Dinge einfach möglichst schnell erledigt werden und die künstliche Intelligenz sonst nicht weiter in Erscheinung tritt.

Ist das die Zukunft?

Viv positioniert sich als neue, universelle Plattform für das Internet der Dinge und einen selbst hinaufbeschworenen Marktplatz der Zukunft und könnte damit langfristig zahlreiche Apps und auch manuelle Eingaben über die Suchmaschine überflüssig machen. Mit diesem Ansatz kratzt Viv am Gatekeeper-Monopol von Google, Facebook, Apple oder auch Amazon. Es bleibt mit Spannung abzuwarten, wie die großen Konzerne darauf reagieren werden.

//IMHO, Free Basics

Freundschaftsanfrage abgelehnt

Free Basics. So nennt Facebook sein Produktangebot für eine bessere Welt im Rahmen der Initiative „Internet.org“, die die Aura einer vom viel zitierten kalifornischen Fortschrittsgeist durchtränkten Wohltätigkeitsveranstaltung verströmt. Dabei lässt der Name der Initiative eigentlich keinen Zweifel daran, worum es Facebook wirklich geht: das Internet, es soll den Namen Facebook tragen. So soll es den zukünftigen Nutzern, die das Internet bisher noch gar nicht anders kennen, jedenfalls glauben gemacht werden. Zum Beispiel in Indien. Damit der Coup gelingt, war eine PR-Kampagne in zweistelliger Millionenhöhe anberaumt worden, um auch noch den letzten Zweiflern gedanklich auf die Sprünge zu helfen.

Denkste!

Denn Facebook ist - mal wieder - zu weit gegangen. Indem sich das Unternehmen zwischen die Nutzer und die Inhalte eines offenen Netzes stellt, will Facebook mit Free Basics die Netzneutralität schlichtweg abschaffen. Das, was Facebook nach außen hin „spendiert“ (Nulldatentarif, Infrastrukturtechnologie), ist ein vergleichsweiser geringer Preis für das, womit der Nutzer langfristig zahlen soll. Wer die Netzneutralität angreift, möchte das Internet in einen Raum von Partikularinteressen verwandeln, in dem ausschließlich das Recht des Stärkeren gilt, in einen Raum also, in dem die Ärmeren am Ende vielleicht noch ärmer da stehen als am Anfang. Die indische Telekommunikationsaufsichtsbehörde TRAI hat das ganz nüchtern festgestellt.

Ob kostenloses Internet in Indien, Hate Speech-Ahnungslosigkeit in Europa oder die systematische Datenschutzignoranz, zu Facebooks (Expansions-)Strategie scheint es zu gehören, einfach alle Schmerzgrenzen zu überschreiten bis es irgendwann keinen mehr juckt. Und genau dieser Arroganz ist das Unternehmen in Indien jetzt zum Opfer gefallen. Denn Menschen mögen es nicht, wenn man sie bevormundet. Sie möchten selbst bestimmen, wie die (Internet-)Zukunft aussehen soll. Und dazu brauchen sie Facebook momentan einfach nicht.

Das kleine indische Mädchen auf der Internetseite von internet.org hat sich gegen die Weltherrschaft von Facebook entschieden. Dem Autor dieses Kommentars gefällt das.

// Big Data, Sport

Der Playstation-Effekt

Die Digitalisierung macht auch vor der Welt des Profi-Sports nicht halt: Echtzeit-Tracking-Systeme liefern neue Einsichten für die Trainingsoptimierung, aber auch Daten für statistische Zusatzdienste.

Was auf dem Bildschirm aussieht wie eine Fußball-Manager-Simulation aus Kindertagen oder eine harmlose Partie des Playstation-Klassikers FIFA könnte schon bald zum entscheidenden Faktor über Erfolg oder Misserfolg im Profi-Sport werden: die Rede ist von der Erfassung und Analyse von Spielerdaten in Echtzeit mithilfe von Big-Data-Technologien. Denn im Zuge der allgegenwärtigen Digitalisierung haben die Kameras, Funksysteme und Sensoren auch das Stadion erobert und verschaffen Einblicke von ungeahnter Präzision. Die insgesamt zurückgelegte Laufstrecke, die Anzahl der Ballkontakte, die Anzahl der gewonnenen und verlorenen Zweikämpfe - all das ist nur der Anfang. Typische Muster von Spielzügen lassen sich ebenso herausarbeiten und optimieren wie Leistungsstatistiken. Die in einer Datenbank archivierten Daten aus der Trainings- und Spielpraxis bilden zudem die Grundlage für langfristige Analysen und die mathematische Modellierung und Visualisierung von Entwicklungen und Trends. Auch biometrische Daten können miteinbezogen werden. Alle so gewonnenen Informationen lassen sich gezielt nach den gewünschten Kriterien aufarbeiten, und das nicht nur, um das eigene Training zu optimieren, sondern z. B. auch zur Gegneranalyse. Der Spieler wird zum gläsernen Athleten, der sich präzise vermessen und analysieren lässt.

Fakten statt Bauchgefühl

Wo es früher bei der Videoanalyse in erster Linie auf die Erfahrung des Trainers ankam, stehen heute knallharte statistische Daten zur Verfügung, die nur noch wenig Raum für Spekulation und Interpretation lassen: „Mir wollen weg von Intuition und Bauchgefühl, hin zu einer faktenbasierten Unterstützung“, so Bernd Leukert, bei SAP zuständig für Produkte und Innovationen im Rahmen einer Informationsveranstaltung des DFB zu Big Data im Sport auf der Cebit 2014. Unbestritten scheint, dass die neu zur Verfügung stehenden Daten die Sicht auf das Spiel verändern. Dieser neue Einblick in die Automatismen eines Sports lässt mancherorts auch die Befürchtung aufkommen, der Sport würde berechenbar und könnte seine „Seele“ verlieren. Oder ist, um es mit Mehmet Scholl zu sagen, die Zeit des „Laptop-Trainers“ jetzt endgültig - zu unser aller Nachteil - gekommen?

Ersetzt der Data Scientist in Zukunft den Trainer?

Die TSG Hoffenheim, die durch ihre Partnerschaft mit SAP eine Vorreiterrolle auf dem Gebiet des Echtzeit-Trackings im deutschen Fußballsport einnimmt, beschäftigt dafür eigens ein Team aus Datenanalysten, deren Aufgabe es ist, aus den erfassten Daten die nötigen Erkenntnisse zu gewinnen. Einer von ihnen ist Bernhard Peters, Direktor für Sport und Nachwuchsförderung bei der TSG: „Es geht in meinem Arbeitsbereich um die langfristige Optimierung des Trainingsprozesses vom Kinderzentrum der TSG Hoffenheim bis zu den Profis. Je besser die Datenbasis, desto besser planbar ist ein Trainingsprozess, desto planbarer ist der Entwicklungsprozess eines Spielers“, kommentiert er die Rolle der datengestützten Trainingsanalyse. Aufgabe sei es, die über Sensoren am Spielerkörper und im Ball gewonnen Daten intelligent zu filtern und so aufzubereiten, das sie schnell für den Trainer pragmatisch umsetzbar seien. Auf diese Weise soll der Trainingsprozess insgesamt effizienter werden.

Mehrwertdienste für den Zuschauer

Die per Kamera- oder Funktechnik erfassten Daten können aber auch noch für andere Zwecke verwendet werden. So lassen sich die mit dem Ortungssystem RedFir des Fraunhofer Instituts für Integrierte Schaltungen (IIS) gewonnenen Daten auch für Fernsehübertragungen nutzen, z. B. indem das Fernsehbild direkt mit Statistiken überblendet wird, beispielsweise mit Informationen zur Geschwindigkeit des Balls, zur Laufgeschwindigkeit eines Spielers oder zu seinem Abstand zu anderen (Mit-)spielern. Die derzeit im Fernsehen anzutreffenden Sport-Analysen machen nur rudimentär vom Potenzial aktueller Tracking-Technologien Gebrauch. Um die Zuschauer an die neue Perspektive zu gewöhnen, wäre es denkbar, dass die neue Informationsebene in Zukunft wahlweise vom Zuschauer selbst zugeschaltet werden kann, etwa von Abonnenten von Bezahlfernseh-Programmen wie Sky Sport.

Technologie und Markt

Ausgereiftes Know-how aus dem Bereich des Echtzeit-Tracking im Sport kommt aber in diesen Tagen in erster Linie noch aus Großbritannien. Prozone ist eines der führenden Unternehmen im Bereich der Entwicklung von Hardware- und vor allem Software-Systemen für die Leistungsanalyse und wurde bereits 1995 gegründet. Inzwischen hat der ehemalige britische Konkurrent STATsports das Unternehmen in das eigene Portfolio integriert. STATsports stattet u. a. führende Clubs der englischen Premiere League wie Manchester United und den FC Liverpool mit Tracking-Lösungen aus. Weitere Konkurrenten aus Übersee sind die beiden australischen Unternehmen GPsports und Catapult. Stefan Wagner, Leiter der Abteilung SAP Sports and Entertainment, schätzt das Marktvolumen für Sport-Tracking-Systeme in Deutschland noch relativ gering ein. SAP profitiere von seinem Engagement im Sportbereich in erster Linie durch Marketing-Effekte, so z. B. nach dem Gewinn der Fußballweltmeisterschaft 2014 in Brasilien. Angesichts des überwältigenden Erfolgs der Deutschen Nationalelf, der auch dem Einsatz der SAP-Technologie Match Insights zugerechnet wird, rechnet Wagner für die Zukunft dennoch mit einem jährlichen Umsatzplus von ca. 30 % in der Sportindustrie.

Basketball, Baseball, Rugby, Eishockey

Doch es muss nicht immer Fußball sein. So sind z. B. in der amerikanischen NBA alle Stadien mit der kamerabasierten Tracking-Lösung SportVU  ausgestattet. Das erstmals in der Saison 2010-11 eingesetzte System hat sich zum de-facto Standard der amerikanischen Profiliga entwickelt. Und auch in der amerikanischen Baseball-Liga MLB geht es bereits seit längerem technologielastig zu: in allen 30 Stadien ist das Tracking-System PITCHf/x (Sportvision) installiert, das die Flugbahn des Baseballs beim Pitch mithilfe von drei im Stadionrund platzierten Kameras zentimetergenau erfasst. Die virtuelle Überblendung für den Fernsehzuschauer lässt sich zudem als zusätzliche Werbefläche vermarkten. Die konsequente Weiterentwicklung von PITCHf/x, das bereits seit 2006 erfolgreich eingesetzt wird, ist das in diesem Jahr erprobte FIELDf/x. Damit lassen sich die Positionen aller Outfielder und aller geschlagenen Bälle in Echtzeit erfassen. Die Daten können als Grundlage zur Bewertung der Defensivleistung eines Teams herangezogen werden. Durch das Hinzuziehen weiterer Statistikdaten aus einer Datenbank, die z. B. das aktuelle Fitness-Level des Spielers berücksichtigen, lässt sich z. B. im laufenden Spiel in Echtzeit ermitteln, für welchen Spieler in Ballnähe die Wahrscheinlichkeit am größten ist, dass dieser den Ball fängt. Ganz besondere Anforderungen werden auch an die Tracking-Lösungen von Vollkontakt-Sportarten wie Rugby und Eishockey gestellt. Gerade im Eishockey hinkt die Entwicklung aufgrund der Schnelligkeit und der starken physischen Komponente des Spiels hinterher. Die im Basketball eingesetzten Kameras sind für das Eishockey nicht geeignet, und auch die Sensoren müssen ganz besonderen Belastungen standhalten. Aktuell wird in der NHL ein Tracking-System auf der Basis von Infrarot-Kameras und RFID-Sensoren (Sportvision) erprobt. Die Sensoren werden unter dem Trikot getragen und sind in den Puck integriert und lassen sich im Prinzip an jeder beliebigen Position des Körpers oder auch am Schläger anbringen, um so die unterschiedlichsten Arten von Informationen ans Tageslicht zu befördern.

Mit Big Data zum Erfolg?

Neue Daten fördern neue Erkenntnisse zu Tage. Echtzeit-Tracking-Systeme sind dabei vor allem eins: unglaublich präzise. Vieles, was früher vom Trainer mehr oder weniger intuitiv bewertet wurde, lässt sich heute genau messen. Dadurch eröffnen sich neue Ansatzpunkte der gezielten Optimierung. Andererseits wird die reine Datengläubigkeit keinen Abstiegskandidaten innerhalb von einer Saison zum Meisterschaftsanwärter katapultieren, denn Sport bleibt - bei aller Berechenbarkeit - ein Gesamtkunstwerk, das immer Fingerspitzengefühl und Intuition erfordern wird. Nichtsdestotrotz ist die Datenanalyse ein mächtiges Werkzeug, das im Kampf um die Spitze, wo die Räume der Leistungsoptimierung immer enger werden, ein entscheidender Wettbewerbsvorteil sein kann, gerade auch im Hinblick auf die Auswertung von langfristigen Entwicklungen. Festzuhalten bleibt: Am besten hat es am Ende mal wieder der Zuschauer, für ihn sieht das Ganze nämlich einfach nur verdammt cool aus.

// Drohnen, Forschung

Ordnung am Drohnenhimmel

Vielen galt die Ankündigung von Amazon-Chef Jeff Bezos vor gut zwei Jahren, Pakete künftig per Drohnenkurier ausliefern lassen zu wollen, als glatter Humbug. Inzwischen arbeitet die NASA an einem System zur intelligenten Überwachung und Steuerung des Luftverkehrs von Lieferdrohnen.

Es könnte schon bald vorbei sein mit der Ruhe über unseren Köpfen. Ob Verkehrsüberwachung, Rettungs- und Sicherheitseinsätze, Forschungsflüge oder die automatisierte landwirtschaftliche Vermessung und Bewirtschaftung (Stichwort: Precision Farming), täglich werden in Industrie und Forschung neue Anwendungsszenarien für den Einsatz von unbemannten Luftfahrzeugen (UAVs, unmanned arial vehicles) ersonnen, die unser Leben revolutionieren sollen. Und mit ganz besonderer Wucht kündigt sich in diesen Tagen die Welle der Lieferdrohnen an. Dies könnte langfristig zum Problem werden, denn das Chaos am Himmel scheint vorprogrammiert.

Der Mann, der sich um dieses Problem - rechtzeitig - kümmern möchte, heißt Dr. Parimal Kopardekar und ist Manager des Safe Autonomous Systems Operations-Projekts am NASA Ames and Research and Development Center. Er beschreibt seine Aufgabe in einfachen Worten: „Nur weil der Himmel weit und groß ist, heißt das noch lange nicht, dass man einfach überall hinfliegen kann. Es müssen ein paar ‚Verkehrsregeln’ beachtet werden, und es benötigt eine Art von Struktur. Und diese Struktur fehlt momentan noch.“

Bei aller Nonchalance ist die zu bewältigende Aufgabe enorm. Ein Grund dafür ist schon allein die schiere Anzahl der Flugobjekte, denn in der klassischen Luftfahrt besteht die Gefahr einer Kollision von mehr als zwei Flugobjekten eigentlich fast nie. Das aktuelle Grundproblem besteht darin, dass weder die Drohnen noch die Piloten untereinander kommunizieren können und deshalb der Einsatz von Drohnen außerhalb der Sichtweite des Piloten nicht gestattet ist. Dies soll sich in Zukunft ändern.

In einem ersten von mehreren Testläufen erproben Dr. Parimal Kopardekar und sein Team derzeit auf dem Privatflughafen Crows Landing, Kalifornien, unweit der eigenen Forschungseinrichtung, ein Verkehrsmanagementsystem für Drohneneinsätze in der Landwirtschaft, zur Brandbekämpfung und für die Infrastrukturüberwachung.

Bei diesem Versuch gibt der Drohnenpilot, um seine Drohne auf den Weg schicken zu dürfen, die gewünschte Route mit Datum und Uhrzeit in die Software des cloudbasierten Verkehrsmanagementsystems (UTM, Unmanned Aerial Systems Traffic Management) ein, wo alle Drohnenflüge zentral erfasst und aufeinander abgestimmt werden. Auf der Grundlage der berechneten Route wird der Drohne ein Luftraum zugeteilt, in dem sie sich bewegen darf. Um sicherzustellen, dass die Drohne diesen Luftkorridor nicht verlässt, setzen die Forscher auf das Prinzip des Geofencing. „Geofences“ sind virtuelle Barrieren, deren Überschreiten ein Signal im zentralen Überwachungssystem auslöst. Die Positionsbestimmung der Drohne erfolgt selbstständig und in der Regel sattelitengestützt per GPS nach dem Standard des Flugsicherungssystems ADS-B, bei dem die Flugobjekte über Transponder permanent Lokalisierungs- und Geschwindigkeitsinformationen abstrahlen (Broadcasting), die dann vom Verkehrsmanagementsystem erfasst werden. Im Rahmen der ersten Testphase wird alternativ auch das Tracking über das Mobilfunknetz und über ein Radarsystem erprobt. Zusätzlich werden Wetterdaten ermittelt, um diese für die Flugbahn der Drohne zu berücksichtigen.

Das Problem eines solchen Systems ist, dass eine Sperrung von Luftkorridoren in städtischen Gebieten bei deutlich erhöhtem Verkehrsaufkommen undenkbar wäre. Zumal wären ergänzende Antikollisionssysteme erforderlich, um Hindernissen und anderen Flugobjekten auszuweichen. Aus diesem Grund soll der Versuchsaufbau in vier Phasen schrittweise erweitert und in den nächst komplexeren Anwendungskontext gehoben werden. Phase 2 ist für Oktober 2016 geplant und umfasst den Drohneneinsatz außerhalb der Sichtweite des Drohnenpiloten in abgelegenen Regionen. In Phase 3 im Januar 2018 sollen Sicherheitskonzepte für einen gemeinsamen Luftraum von bemannten und unbemannten  Luftfahrzeugen über dünn besiedelten Gebieten getestet werden. Phase 4 im Jahr 2019 umfasst den großflächigen Einsatz autonomer Flugobjekte für die Paketlieferung in dicht besiedelten Räumen.

Über den Erfolg eines solchen Systems entscheidet dabei in erster Linie der Algorithmus. So arbeitet ein Forschungsteam der Stanford University derzeit an einem Verfahren, das das Problem der rasant wachsenden Komplexität der Kollisionsvermeidung bei einer zunehmenden Anzahl von Luftverkehrsteilnehmern in den Begriff bekommen soll. Welches System schließlich eine Zulassung erhalten könnte, entscheidet in den USA die nationale Flugaufsichtsbehörde FAA (Federal Aviation Administration). Aber vielleicht hat sich Jeff Bezos bis dahin ja schon was Neues ausgedacht.

//Rechtsraum Internet, Extremismus 

Warum der Kampf gegen radikale Strömungen im Netz so schwierig ist

Viel wurde in den vergangenen Tagen darüber diskutiert, warum Facebook einerseits so vehement gegen die Darstellung von Nacktheit vorgeht, sich aber andererseits dermaßen schwer tut, rechtsradikale Hassparolen von den eigenen Seiten zu entfernen. Zumindest auf den ersten Blick zeichnet sich das Unternehmen mit einer solchen Verhaltensweise eher durch politische Korrektheit als durch entschlossenes politisches Handeln aus. Doch so unverständlich dies auf den ersten Blick erscheinen mag, so ist der Sachverhalt beim genaueren Hinsehen doch deutlich diffiziler.

Facebook weist in seinen Gemeinschaftsstandards an mehreren Stellen darauf hin, dass es sich bei Facebook um eine globale Community handelt.  Unter dem Punkt „Nacktheit“ heißt es beispielsweise: „Facebook schränkt die Darstellung von Nacktheit ein, da einige Zielgruppen innerhalb unserer globalen Gemeinschaft auf diese Arten von Inhalten unter Umständen sensibel reagieren können, insbesondere aufgrund ihres kulturellen Hintergrunds oder Alters. Um alle Menschen fair zu behandeln und auf Meldungen schnell zu reagieren, ist es absolut notwendig, Richtlinien in Kraft zu setzen, die unsere globale Gemeinschaft beim Prüfen von Inhalten einheitlich und problemlos anwenden kann. Deshalb sind unsere Richtlinien manchmal breiter gefasst als uns lieb wäre und beschränken unter Umständen Inhalte, die aus legitimen Gründen geteilt wurden.“

Die Tatsache, dass der Verhaltenskodex „Gemeinschaftsstandards“  lediglich als kleinster gemeinsamer Nenner der  Regeln, Normen und Rechtsauffassungen verschiedener Kulturen ausgelegt ist, schafft jedoch Probleme auf nationaler Ebene und eröffnet z. B. neue Räume der ungeregelten Kommunikation, mit der Folge, dass rechter Hass und terroristische Propaganda auf der Plattform florieren, ohne dass dies entsprechende Konsequenzen seitens des Unternehmens oder der nationalen Rechtssprechung nach sich zieht.

Doch Facebook - als privatwirtschaftliches und damit in erster Linie gewinnorientiertes Unternehmen angelegt - möchte nur ungern in die Rolle des Zensors schlüpfen, der mit einem Mal hoheitliche Aufgaben übernimmt. Nichtsdestotrotz  ist das „Produkt“ Facebook zu einem integralen Bestandteil des öffentlichen Raums geworden und bedarf entsprechender Regelung, was auch Bundesjustizminister Heiko Maas dazu bewegt hat, in dieser Frage aktiv auf das Unternehmen zuzugehen.

Für den Moment setzt Facebook für das Auffinden von Hasskommentaren in erster Linie auf die Mithilfe seiner Mitglieder und bittet diese „unangemessene oder missbräuchliche Inhalte“ zu melden. Facebook hat zudem eine Task Force angekündigt und ist in diesen Tagen der Freiwilligen Selbstkontrolle Multimedia-Diensteanbieter beigetreten, wobei der FSM in erster Linie eine Beraterfunktion zukommen soll. Es ist jedoch nicht bekannt, dass Facebook tatsächlich - wie von Justizminister Heiko Mass gefordert - neue deutsche Mitarbeiter eingestellt hat, um das Netzwerk aktiv nach Hasskommentaren zu durchkämmen. Facebook fürchtet wohl, auch in anderen Ländern Begehrlichkeiten zu wecken und präsentiert sich lieber als „neutrale“ Plattform (und verschweigt an dieser Stelle ganz gerne, dass das Unternehmen, z. B. durch die Inanspruchnahme der Datenhoheit als Kernelement des eigenen Geschäftsmodells an anderer Stelle durchaus vehement in den Informationsfluss seiner Benutzer eingreift). Die wirtschaftliche Interessenssphäre von Facebook kollidiert also an diesem Punkt mit allgemeinen freiheitlichen Grundrechten, für deren Sicherung früher ausschließlich der Staat zuständig war und die - zumindest nach dem Wunsch von Heiko Maas - jetzt von Facebook abgesichert werden sollen.

Andersherum gefragt käme von behördlicher Seite die Einrichtung spezifischer Beschwerdestellen in Betracht, wobei die finanziellen Mittel dafür relativ eingeschränkt sein dürften. Eine rein technologische bzw. eine technologiegestützte Lösung scheint noch nicht realisierbar - zumal schon Nicht-Muttersprachler oft Probleme haben, den Kontext bestimmter Botschaften richtig einzuordnen. Im Kampf gegen den Hass im Netz ist im Moment also in erster Linie die Zivilgesellschaft gefragt, die z. B. - wie von Facebook auch des Öfteren gefordert - durch „Gegenrede“ positiv auf die Agitatoren einwirken soll, auch wenn dies auf Dauer eigentlich keine tragfähige Lösung sein kann.

Von diesem Problem sind jedoch nicht nur Facebook, sondern auch alle anderen Kommunikationsplattformen im Netz betroffen. Dazu zählen Twitter, YouTube, Instagram oder auch diverse Messaging-Dienste wie WhatsApp und Telegram Messenger. Twitter ist im vergangenen Jahr bereits massive gegen die Propagandakanäle des IS vorgegangen und löschte zahlreiche Accounts, woraufhin das Terrornetzwerk schlichtweg den Kanal wechselte und auf das dezentrale soziale Netzwerk „Diaspora“ umstieg. Dass eigentlich zum Schutz der Privatsphäre seiner Benutzer konzipierte Diaspora dient nun fatalerweise der Verschleierung terroristischer Propaganda. Auch der stark auf Ende-zu-Ende-Verschlüsselung setzende Telegram Messenger hat in den vergangenen Tagen die Löschung zahlreicher IS-Konten bekannt gegeben. Und spätestens mit der Veröffentlichung des Videos der Enthauptung der amerikanischen Journalisten James Foley und Steven Sotlof am 19. August 2014 auf YouTube musste sich auch die Videoplattform von Google einige schwierige Fragen stellen. 

Wie bei Facebook dienen bei YouTube sog. Community-Richtlinien als Entscheidungsgrundlage für das Entfernen problematischer Inhalte. Ein „enforcement team“ wurde zur Überwachung und Einhaltung der Standards und für das Entfernen anstößiger Inhalte eingesetzt. Eine vollständige „Vorzensur“ kann das Team jedoch unmöglich leisten, d. h. YouTube ist ebenfalls auf die Mithilfe seiner Nutzer angewiesen, um die entsprechenden Inhalte aufzuspüren und (nachträglich) zu entfernen. Damit ereilt YouTube das gleiche Schicksal wie alle anderen offenen Kommunikations-Plattformen, nämlich das ihr Angebot grundsätzlich immer für radikale Zwecke missbraucht werden kann - zumindest vorübergehend. Eine lückenlose Absicherung oder gar Abschottung ist so gut wie unmöglich, die Verbreitung radikaler Inhalte kann also immer nur eingedämmt werden.

In den vergangenen Monaten ist der Druck auf die sozialen Plattformen von Behördenseite  durch entsprechende Anfragen weiter gestiegen, z. B. bei Twitter oder Google. Die Unternehmen müssen dabei prüfen, inwieweit die Anfragen, z. B. zur Herausgabe von Nutzerdaten oder zur Löschung spezifischer Inhalte, rechtlich begründet sind, also der jeweiligen lokalen Gesetzgebung entsprechen. Dabei kann es jedoch zu Konflikten zwischen den Rechtssprechungen verschiedener Länder kommen. YouTube kann z. B. das Löschen von Inhalten verweigern, die nach deutschem Gesetz nicht gezeigt werden dürfen, in anderen Ländern hingegen schon. So herrscht in Deutschland z. B. eine verschärfte Rechtslage im Hinblick auf das Zeigen von Nazisymbolen. Der Nutzer, der diese Inhalte in Deutschland hochlädt, kann nach deutschem Recht strafrechtlich dafür belangt werden, was YouTube aber nicht dazu veranlassen muss, diese Inhalte von seiner Plattform zu entfernen. Die Zahlen zu diesen Behördenanfragen werden von Google und Facebook in entsprechenden Transparenzberichten veröffentlicht.

Bei allen Fragen der Zuständigkeit muss auch die Frage der Wirksamkeit dieser Maßnahmen gestellt werden. Es scheint unzweifelhaft, dass das Kappen von Informationskanälen die Verbreitung extremen Gedankenguts eindämmt oder die Vorbereitung terroristischer Aktivitäten erschwert. Zumindest für den Moment. Doch dies allein ist nicht ausreichend. Die Terroristen verlagern ihre Aktivitäten oftmals schlichtweg in abgelegenere Gefilde, z. B. in das Darknet. In dieser Hinsicht unterscheidet sich die virtuelle Welt wenig von bereits hinlänglich gemachten Erfahrungen im realpolitischen Alltag: wer die Junkies aus der Bahnhofshalle vertreibt hat noch lange nicht das Problem der Drogenkriminalität gelöst. Antiterror-Experten sind oftmals sogar auf die Daten und Informationen angewiesen, die aus sozialen Netzwerken oder über Twitter gewonnen werden können, um mehr über die Zielgruppe zu erfahren. Alternativen bzw. Ergänzungen zum Schließen der Kommunikationskanäle sind z. B. die direkte Ansprache Gefährdeter. Welche Personen für eine Radikalisierung anfällig sind, ließe sich z. B. mittels intelligenter Software über die sozialen Netzwerke ermitteln. Eine absolute Verdrängung aus der öffentlichen digitalen Sphäre kann zudem zu einer weiteren Radikalisierung der Gruppierungen beitragen. Unter diesen Gesichtspunkten sind auch die kürzlich erfolgten Rache-Aktionen des Hacker-Kollektivs Anonymous mit kritischer Distanz zu betrachten.

//KI, Deep Learning

Auf dem Weg zu einer erweiterten Intelligenz

Manchmal merken wir es, manchmal aber auch nicht. Entweder sind wir uns der Sache überhaupt nicht bewusst, oder der tägliche Umgang ist uns schon so selbstverständlich geworden, dass wir einfach nicht (mehr) darüber nachdenken. Ob Facebook-Timeline respektive -Suche, automatische Spracherkennung auf dem Handy, Navigationssystem im Auto oder Foto-App mit Bilderkennungsfunktion, überall analysieren intelligente Systeme für uns Unmengen von Daten nach nur schwer nachvollziehbaren Kriterien und treffen darauf basierend Entscheidungen. Mit wem stehen wir gerade besonders eng in Kontakt? Welches ist die beste Reiseroute? In welchen Ordner kommt dieses Foto? Die Intelligenz agiert dabei meist in Form eines unsichtbaren Wesens, das im Hintergrund nach seinen ganz eigenen Regeln spielt.

Hinzu kommt die Vernetzung der verschiedenen Dienste. Googles Foto App verlagert die Fotoverwaltung kurzerhand in die eigene Cloud, um den Benutzer noch „intelligentere“ Funktionen anbieten zu können. Unter dem Deckmantel der Bequemlichkeit dieser Funktionen wird dabei oftmals ganz nebenbei den Datenhunger des Unternehmens befriedigt, z. B. um jene hauseigenen Intelligenzsysteme zu optimieren. Eine große Wahl hat der Benutzer oft nicht, der Umstieg auf die neue App wird dem Benutzer durch entsprechende Hinweise mitunter regelrecht aufgedrängt. Es fällt zunehmend schwerer den Überblick darüber zu behalten, was mit unseren Daten passiert, wem die Daten gehören und wo Systeme Entscheidungen auf Grundlage dieser Daten für uns treffen, die vielleicht gar nicht unseren eigenen Vorstellungen und Wünschen entsprechen.

Technologisches Prinzip der Stunde zur Entwicklung intelligenter Systeme ist das sog. „Deep Learning“, das auf künstlichen  neuronalen Netzen beruht. Mithilfe dieser Netze wird versucht, die Repräsentation von Wissen im menschlichen Neocortex nachzubilden. Neuronale Netze müssen für einen bestimmten Zweck und für die Erkennung spezifischer Muster „trainiert“ werden, d. h. die Netze erhalten einen spezifischen Input, der grundlegendes Wissen vorgibt, auf dessen Grundlage das Netz Verallgemeinerungen trifft, die z. B. durch neuen Input der Benutzer sukzessive erweitert und verfeinert werden. Das neuronale Netz „lernt“ also selbstständig dazu und entwickelt im besten Fall so etwas wie einen Sinn für das menschliche Wirklichkeitsmodell (common sense), was z. B. im Hinblick auf die Erfassung der semantischen Ebene von Sprache interessant ist. Grundlage für die Sprachanalyse und -erkennung bildet dabei ein möglichst umfassendes (datenbankbasiertes) Sprachmodell.

Neuronale Netze verfügen selbst über kein eigenes Wissen sondern dienen lediglich der Strukturierung und Auswertung unstrukturierter Daten. Die Netze sind in mehrere Ebenen angeordnet, die zunehmend komplexere Merkmale zur Mustererkennung umfassen, um so möglichst hohe Abstraktionen intelligenten Verhaltens zu erlernen. Neuronale Netze werden häufig zur Kategorisierung großer Datenbestände verwendet. Gegenüber ihren Vorgängen, den regelbasierten Systemen, und haben sie den entscheidenden Vorteil, dass sie selbstständig lernfähig sind und so im Endergebnis Wissensbestände dynamischer und letztlich genauer abbilden können.

Obwohl es künstliche neuronale Netze schon seit den 50er Jahren gibt, erlebt diese Technologie derzeit eine Renaissance, weil die notwendigen digitalen Datenmengen und Rechnerkapazitäten zur Verfügung stehen, um die Netze richtig trainieren zu können. Zwei wichtige (kommerzialisierbare) Anwendungsbereiche von Deep Learning im Bereich der Computertechnologie sind derzeit die Sprach- und Bilderkennung. In beiden Bereichen konnten signifikante Leistungssprünge erzielt werden, die dem Nutzererlebnis unmittelbar zu Gute kommen. Bestes Beispiel ist die aktuelle Version der Google-Spracherkennung. Mit der Einführung von Deep Learning sank die Fehlerquote um satte 25 % im Vergleich zur Vorgängertechnologie. Auch Apple ist mit dem Erwerb von VocalIQ zur Optimierung der Spracherkennungstechnologie Siri auf den Deep Learning-Zug aufgesprungen. Siri spielt dabei nicht nur für das iPhone sondern auch für Apple TV und die Apple Watch eine strategisch wichtige Rolle.

Und auch im Bereich der Bildanalyse wurden in diesen Tagen zahlreiche Fortschritte vermeldet. Bereits im November 2014 stellte Google in Zusammenarbeit mit der Stanford University einen neuen Algorithmus vor, der in der Lage ist, die Inhalte von Bildern zu erkennen und eine passende Textbeschreibung dazu abzuliefern. Die Bildanalyse umfasst in der Regel auch eine Gesichtserkennung. Unternehmen wie Google und Facebook versprechen sich davon, Bilder „im Sinne ihrer Benutzer“ noch besser organisieren zu können oder verweisen darauf, dass z. B. Menschen mit Sehbehinderung der Zugang zu Fotos auf Facebook erleichtert wird. Die neuen gewonnen Informationen lassen sich aber natürlich auch neu verknüpfen und auswerten, wodurch der Benutzer im Prinzip ein weiteres Stück seiner informationellen Selbstbestimmung an die Unternehmen abgibt.

Google probiert sich auch auf weiteren Gebieten mit intelligenten Funktionen aus. Für die schnellere Beantwortung von E-Mails hat das Unternehmen mit „Smart Reply“ inzwischen ein eigenes Verfahren auf der Basis von „Deep Learning“ entwickelt, mit dem auf den Wunsch des Benutzers automatisch Antwort-Mails für eingegangene E-Mails generiert werden. Für den Benutzer bedeutet eine gelungene Umsetzung dieses Prinzips eine wesentliche Zeitersparnis beim Beantworten von E-Mails, vor allem auf dem Mobiltelefon.

KI-Systeme spielen also eine immer größere Rolle für die Konkurrenzfähigkeit eines Produkts und rücken zunehmend in den Mittelpunkt. Dabei geht es neben der Einführung von z. B. möglichsten ausgefeilten Such-, Sortier- und Kategorisierungsfunktionen vor allem auch um intuitive Bedienbarkeit. Im Rahmen der Sprachanalyse geht es insbesondere um die Erfassung der semantischen Ebene von Sprache jenseits isolierter Wortbedeutungen, ob für die Sprachsteuerung oder die Google-Suche. Auch die Abbildung von Beziehungen mittels Algorithmen auf Facebook stellt eine enorme Herausforderung dar. Durch Algorithmen verursachte zwischenmenschliche Missverständnisse sorgen für Unzufriedenheit beim Benutzer und gefährden die Integrität des Produkts.

Nahziel einer gelungenen intelligenten KI-Anwendung könnte sowohl für Google als auch für Facebook ein intelligenter persönlicher Assistent sein, mit dem der Benutzer in natürlicher Sprache interaktiv kommunizieren kann und der Informationen aus verschiedensten Quellen vereint. Ein aktueller Zwischenschritt dieser Entwicklung ist offenbar der Informationsdienst Google Now, der Informationen ohne Suche durch automatisches Zusammentragen von Suchanfragen, Browseraktivitäten, Geräteinformationen und Standortinformationen passgenau und personalisiert bereitstellt.

Intelligente Systeme werden in Zukunft die Aufgabe haben, Unmengen unstrukturierter Daten zu analysieren und zu interpretieren. Künstliche Intelligenz eröffnet in diesem Zusammenhang neue Möglichkeiten der Auswertung. Dabei geht es nicht zwingend um die Ermittlung von definitiven Antworten, sondern um die Gewichtung von Daten, um Wahrscheinlichkeitshypothesen aufzustellen, die dem Menschen im jeweiligen Einzelfall als Entscheidungsgrundlage dienen (können). Dieses Prinzip lässt sich auf die unterschiedlichsten Branchen und Anwendungsbereiche übertragen. Im Rahmen dieser Entwicklung muss der Mensch jedoch lernen, sich die informationelle Selbstbestimmung zu bewahren, damit die Technologie auch im gesamtgesellschaftlichen Sinn eingesetzt wird.