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Die Arbeit hinter Big Data

Tweetstorms und Netflix-Binges machen Spaß – und sind profitabel. Zeit, uns die Früchte unserer digitalen Arbeit zurückzuholen.

Wem gehören unsere Daten? Wir sind es gewohnt diese Frage wegzuklicken, sie in ‚Nutzungsbedingungen‘ zu verbannen, die kein Mensch liest. Doch zunehmend berühren diese Frage auch unsere Lebensbedingungen. Transportunternehmen wie UPS und Amazon, zum Beispiel, nutzen ausgefuchste Technologien, um das Verhalten ihrer Beschäftigten bis ins Kleinste zu überwachen; internationale Einzelhandels- und Fast Food-Ketten lassen ihre Arbeitspläne von datengefütterten Algorithmen erstellen; „Smart Farm“-Technologien des Agrar-Giganten Monsanto saugen massenhaft wertvolle Informationen aus den Daten selbstständiger Bäuerinnen; und die Fahrerinnen von Uber trainieren mit Myriaden detaillierter Bewegungsdaten jene selbstfahrenden Autos, die am Ende wahrscheinlich ihren Arbeitsplatz ersetzen werden.

Seit eh und je steigern Kapitalistinnen ihren Profit mithilfe der Daten von Arbeiterinnen, ohne sie dafür zu bezahlen. Doch heute erlaubt ihnen die Verbreitung ‚smart‘ vernetzter Technologien – das ‚Internet der Dinge‘ – diese Überwachung über den Arbeitsplatz hinaus auszudehnen. Unser Privatleben wird zur Arena einer neuen Form nicht entlohnter Wertschöpfung. Digitale Verkaufsplattformen geben uns maßgeschneiderte Empfehlungen, Streaming-Dienste lernen, unseren Musikgeschmack vorherzusagen, Fitness-Apps tracken unseren Kalorienverbrauch und geben uns Tipps für ‚gesündere‘ Entscheidungen. Schon bald können Virtual Reality-Headsets die kleinsten spontanen Bewegungen der Augäpfel und der Netzhaut speichern.

»Big Data könnte ohne unser aller Beitrag nicht existieren«

Diese Technologien liefern unsere Information an private Unternehmen, für die das Wissen über Kaufgewohnheiten, Vorlieben und Körperfunktionen pures Gold ist. Big Data könnte ohne unser aller Beitrag nicht existieren. Nie hätte der Handel mit Daten zu einer 130 Milliarden Dollar schweren Industrie wachsen können, hälfen wir den Unternehmen nicht so verlässlich und fleißig beim Sammeln. Wie das passive Tracken von Abläufen neue, unsichtbare Formen der Arbeit in das Tagwerk der „smarten Farmerin“ integriert, so füllt es auch unsere Freizeit im Hintergrund mit produktiver Arbeit.

Das Ende des Allgemeinguts

Als die Google-Gründer Larry Page und Sergey Brin 1996 ihren PageRank-Algorithmus vom Stapel ließen, begann eine Umkehr in der Richtung der Datenströme. Indem sie eine wachsende Zahl von Webseiten nach der Dichte von Verlinkungen und Besucherinnen-Statistiken ordnen ließen, übergaben die beiden Stanford-Studenten die Arbeit ihrer Suchmaschine de facto an die Kundinnen. Denn indem wir Googles kostenlosen Service nutzen und das Netz durchsuchen, trainieren und verbessern wir beständig den Algorithmus. Das so verbesserte Produkt zieht dann weitere Nutzerinnen an, deren Daten wiederum helfen, die Suchmaschine zu verfeinern.

Diese früheste Form konsumbasierter Big Data-Technologie ist ein Paradebeispiel des sich selbst verstärkenden, positiven Wirtschaftskreislaufs, wie ihn sich neoklassische Ökonomen vorstellen. Innovativ war der Ansatz, weil er einen Vorgang der Massenproduktion – die Produktion von Daten für den alltäglichen Gebrauch – in einen Akt des Massenkonsums verwandelte. Getragen von der unsichtbaren Arbeitskraft der Nutzerinnen verdrängte Google im Handumdrehen Konkurrentinnen wie AltaVista, Hotbot oder WebCrawler und Portale wie MSN, AOL und Lycos.

Kaum bekannt ist, dass Google 2001, hinter verschlossenen Türen, erwog, das automatische Ranking durch ein Abstimmungssystem zu ersetzen, das den Nutzerinnen eine direktere und transparentere Kontrolle über die Prominenz von Suchergebnissen gegeben hätte. Dana Todd, Mitgründerin des Startups SiteLab, taufte dies den ‚nutzerinnenbewussten‘ Ansatz. Doch das transparentere Feature schaffte es nie auf den Markt. Google hatte realisiert, dass sich Daten am leichtesten hintenrum, aus dem Verborgenen abschöpfen lassen.

Denn stellt man sich Kundinnen vor, die Feedback-Fragebögen ausfüllen, wird die ganze Arbeit sichtbar, die das Füttern des magischen Algorithmus bedeutet. Statt also Userinnen um einen aktiven Beitrag zu bitten, entschied sich Google, die passive Datensammlung zu intensivieren, indem es Bewegungen durch den physischen Raum (Google Maps), die Planung der Zukunft (Google Calendar) und die Muster der täglichen Internetnutzung (Google Chrome) in seinen Datensätzen miterfasste. Allesamt „Dinge, die dich zu dem machen, was du bist“, wie die freundliche Privacy-Seite des Konzerns es nennt.

Auch für Amazon wurde das Sammeln im Verborgenen schnell das zentrale Geschäftsmodell. Etwa zur selben Zeit wie Google fing das Monster des Onlinehandels an, aus persönlichen Daten Kapital zu schlagen. Bereits 2003 entwickelte Amazon erste Tools, mit denen sich aus einer riesigen Menge gespeicherter Kaufentscheidungen Ähnlichkeiten zwischen Produkten und Konsum-Profilen herausschälen ließen. Das Unternehmen verspann Metadaten zu einem komplexen Empfehlungssystem und etablierte sich so als Vorreiter zielgerichteter Online-Werbung. Auf den ersten Blick hatte Amazon einfach den Beruf der Einzelhandelsverkäuferin automatisiert. Doch tatsächlich hatte es die Arbeit von Angestellten auf die Kundinnen und ihr Kaufverhalten ausgelagert.

»Dem Internet fehlte einfach das ‚gefangene‘ Publikum des Fernsehens«

Mit Blick auf Google und Amazon scheint sich das Zitat der Filmkritikerin Annette Michelson zu bestätigen, die 1979 über Fernsehreklame sagte: „Du bist das Produkt, das en masse an die Werbefirma ausgeliefert wird.“ Aber die Datenökonomie des Internets ist noch etwas komplizierter. Google und Amazon begannen schon, systematisch Nutzerinnendaten zu sammeln, als es anderen noch schwer fiel, ihre Onlinepräsenz in klingende Münze zu verwandeln. Werbekunden blickten zu diesem Zeitpunkt kritisch auf das Netz. Dem Internet fehlte einfach das ‚gefangene‘ Publikum des Fernsehens; die Umsetzungsrate von Aufmerksamkeit in Profit schien miserabel. Google und Amazon fanden eine Lösung für dieses Problem. Während Google mit Hilfe des Nutzerinnen-Inputs sein Produkt zum marktbeherrschenden entwickelte, funktionierte Amazon seine Kundinnen zu einer riesigen Marketingabteilung um. In beiden Fällen wurden die Daten von Nutzerinnen zu einer eigenständigen profitablen Ware.

In der Ära digitaler Kommunikation sind deine Daten das massenhaft ausgelieferte Produkt, nicht mehr Du selbst, wie noch von Annette Michelson kritisiert. Indem sie die Aktivitäten von Kundinnen in handfeste Güter und Dienstleistungen überführten, erbrachten Amazon und Google den Beweis, dass sich freiwillig gewonnene Personendaten gewinnträchtig verkaufen lassen. Es ist kein Zufall, dass eben diese Unternehmen das Platzen der Dotcom-Blase Anfang des neuen Jahrtausends problemlos überstanden und das entstehende ‚Internet 2.0.‘ mit ihren Geschäftsmodellen prägten.

»In der Ära digitaler Kommunikation sind deine Daten das massenhaft ausgelieferte Produkt, nicht mehr Du selbst«

Unter den Smartphone-basierten Internetfirmen, die aus den Trümmern des Dotcom-Crashs entstanden, war natürlich Facebook die prominenteste. Von Anfang an als monetarisierte Nutzerinnen-Datenbank geplant, durchlief Mark Zuckerbergs soziales Netzwerk eine ganze Reihe von Designänderungen, um schließlich mit einem Layout an den Start zu gehen, dass von seinen Mitgliedern eine maximale Menge an persönlichen Informationen fordert. Während wir Häkchen setzen, Felder ausfüllen und im digitalen Sandkasten aus Likes, Posts und Reaktionen spielen, durchsieben Algorithmen unsere digitale Persona, rekonstruieren unsere politische Haltung, Einkommensgruppe sowie verborgene Interessen und Vorlieben.

Unterwegs. Foto: Flickr / 55Laney69

Diese Profile werden dann massenhaft an Werbetreibende verkauft, freilich ohne einen Anteil an jene Konsumentinnen-slash-Produzentinnen auszuzahlen, deren Arbeit den Wert erschuf. Mit einem jährlichen Betriebseinkommen von 27 Milliarden Dollar im Jahr 2016 ist Facebook zu einer der weltgrößten Internetfirmen gewachsen, übertroffen nur von Amazon (136 Mrd.) und Google (90 Mrd.). Zusammen haben diese Unternehmen eine Industrie des Sammelns und Vermarktens von Metadaten aufgebaut. Metadaten sind vernetzte Bündel detaillierter Informationen, deren Wert mit steigender Komplexität wächst. Edward Snowden erklärte das 2015 wie folgt:

“Metadaten tun im Grunde, was ein Privatdetektiv tut, wenn er jemandem nachspioniert. Wenn sie hinter dir im Café sitzen, sind sie zu weit weg, um Wort für Wort mitzubekommen, was du deinem Sitznachbarn zuflüsterst. Aber sie wissen wo du warst, mit wem du dich getroffen hast, wann das war, wie du wieder gegangen bist und wohin. Hat man das alles beisammen, kann man jemandes komplette Lebensgeschichte erzählen.”

Facebook kennt nicht nur deinen Beziehungsstatus, Dinge, die ‚dir gefallen‘ und den Ort, wo deine Profilfotos gemacht wurden – es verwebt diese Informationen auch mit allem, was du in externen Apps mit Facebook-Login tust und auf den Webseiten, die du von da aus anklickst. So kann Facebook deine Tinder-Swipes mit deinen Venmo-Zahlungen verknüpfen; deine Uber-Fahrten mit deinen Instagram-Followern; deine Fast Food-Bestellungen mit deinen Nachrichtenquellen und dem dazugehörigen Lese- und Sehverhalten. Gleiches gilt für Google: Ist Google Maps auf deinem Smartphone installiert, verarbeitet das Unternehmen sämtliche deiner Bewegungen, kombiniert mit Suchverläufen, Newsletter-Abonnements, Lieblingsvideos auf YouTube und allen Klicks und Scrolls auf Seiten, die irgendwo einen Google+-Button enthalten.

»Es gibt eine Parallele von Big Data und Big Oil: Beide sind in Rohform gar nichts, richtig verarbeitet aber ein Vermögen wert«

In diesen Unmengen an Datenlärm Muster auszumachen wäre natürlich unmöglich ohne eine großflächige materielle Infrastruktur. Hier liegt die Parallele von Big Data und Big Oil: Beide sind in Rohform gar nichts, richtig verarbeitet aber ein Vermögen wert.

Zur Illustration der materiellen Ebene dieses Datensammelns: Twitter mietet ein über 18 Tausend Quadratmeter großes Datenzentrum in Atlanta. Das Unternehmen speichert dort mehr als 500 Millionen Gigabytes an Daten, verarbeitet, speichert und analysiert pro Tag eine halbe Millionen Tweets. Facebooks sieben Datenzentren umfassen jeweils 15 bis 45 Tausend Quadratmeter und das Unternehmen verfügte 2015 über „Netzwerk-Equipment“ im Wert von 3,6 Milliarden Dollar. Google zahlt für seine 16, über vier Kontinente gestreuten Datenzentren mehr als fünf Milliarden Dollar pro Quartal. Die Zentren beherbergen mehr als eine Millionen Server.

Diese materielle Ausstattung fungiert heute als eine Eintrittsbarriere, die es Neuankömmlingen unmöglich macht, mit den etablierten Big Data-Firmen zu konkurrieren. Das Ergebnis sind eine Handvoll Tech-Riesen die mehr oder minder Monopole auf unsere Metadaten unterhalten.

Zeitgleich zur Konzentration von Kapital und Eigentum in den Händen weniger hat die Möglichkeit, riesige Mengen persönlicher Informationen zu verarbeiten, auch zu handfesten Verbesserungen geführt: Mein Google Feed gibt Nachrichten den Vorrang, die ich tatsächlich interessant finde, Ticketmaster schickt mir Benachrichtigungen über Konzerte von Bands, denen ich auf SoundCloud folge und ich bemerke mit ziemlicher Sicherheit die Angebots-Aktionen gewisser sozialistischer Magazine. Auf der Makroebene hilft Big Data, Städte intelligenter zu planen, Epidemien vorherzusagen, Krankheiten zu heilen oder technische Probleme zu erkennen und zu lösen.

Dennoch ist nicht zu vergessen, dass die Entwicklung von Big Data letzten Endes nicht von magischen Prozessorenzentren ermöglicht wird, sondern von uns, den Schöpferinnen der Informationsbausteine. Die durchschnittliche Facebook-Nutzerin war Anfang 2016 etwa 16 Dollar wert, für Google lag der Wert bei 35 Dollar. Diese Zahlen mögen gering erscheinen, doch sie werden gewaltig, multipliziert man sie mit der Gesamtheit der riesigen Nutzerinnenbasis. Der Wert der einzelnen User wird außerdem weiter anwachsen, je mehr die Möglichkeiten, Rohinformationen in profitables Wissen umzumünzen, von Analytics-Firmen und selbstlernenden Maschinen erweitert wird.

Wir alle würden erwarten, für die Teilnahme an einer Umfrage oder einer Konsumentinnen-Studie entschädigt zu werden. Doch die Dienstleistungen und Daten-Lieferungen, die wir tagtäglich aus der Entfernung leisten, unterscheiden sich nur in ihrem Grad der Entfremdung. Wir erwarten für unsere Daten keine Gegenleistung, weil ihre Produktion nicht als „Arbeit“ gilt.

Die Suche nach Alternativen

Was als Arbeit gilt, sollte sich aber nicht danach richten, ob Zwang auf uns ausgeübt wird, sondern ob wir Wert schaffen. Und dementsprechend sollten wir auch entlohnt werden. Es mag heutzutage unproblematisch sein, dass wir permanent aus eigenem Antrieb heraus Mehrwert schaffen, aber das heißt noch lange nicht, dass wir zusehen sollten, wie fast der gesamte neue Reichtum sich in den Händen einer kleinen Schicht von Entwicklerinnen und Tech-Managerinnen sammelt.

Wenden wir dem Geschäftsmodell, auf das sich Big Data stützt, nicht die notwendige Aufmerksamkeit zu, verschenken wir eine wunderbare Chance: Die Möglichkeit, unser Faulenzen in handfest Nützliches zu verwandeln.

Der gegenwärtige technische Fortschritt bedeutet nicht zwingend, dass wir gerade der Entstehung einer Post-Arbeitsgesellschaft beiwohnen. Aber es gibt Anzeichen dafür, dass Arbeiten mehr und mehr aus freiwilligen, gar angenehmen Tätigkeiten bestehen wird. Diese Vereinigung von work und play war für Marx zentral für die Utopie einer Gesellschaft, in der „die Arbeit nicht nur Mittel zum Leben, sondern selbst das erste Lebensbedürfnis geworden“ ist.

»Es gibt Anzeichen dafür, dass Arbeiten mehr und mehr aus freiwilligen, gar angenehmen Tätigkeiten bestehen wird«

Frühsozialisten wie Charles Fourier erdachten einst voller Spielereien und Extravaganzen eine zukünftige Gesellschaft, in der produktive Arbeit die Form persönlichen Genusses und kreativer Erfüllung annehmen würde. Wir werden ein Leben in Fouriers autarken Phalanstère-Kommunen und die vollständige Befreiung von gelegentlich notwendigen Strapazen des Alltags wohl nicht erleben. Aber wir sollten deswegen keinesfalls die Vorstellung aufgeben, dass diese Visionen zumindest in Teilen umsetzbar sind.

Gelingt es uns, wirksam auf unser Recht auf das Eigentum an persönlichen Daten zu bestehen, ist eine Zukunft vorstellbar, in der höhere Löhne uns für die Informationen kompensieren, die wir tagtäglich durch unsere außerberufliche Arbeit schaffen. Und in der der zusätzlich geschaffene Wert aus unserer Freizeit es ermöglicht, den Arbeitstag zu verkürzen. Big Data hat schon in in eine ganze Reihe von Aktivitäten des Konsums und des Alltagslebens ein produktives Element eingeführt. Wenn wir diese Entwicklung zugunsten der gesamten Gesellschaft nutzen wollen, müssen wir uns auf politischer Ebene dafür einsetzen, dass unsere verborgene Arbeit hinter Big Data endlich anerkannt wird.

Dieser Text erschien zuerst auf Englisch bei unserem Kooperationspartner Jacobin-Magazine. Übersetzung von Linus Westheuser

Evan Malmgren

Evan Malmgren ist Verlagsassistent bei Experiment