Unschöne neue Arbeitswelt (2) Big Data Hype - Schluss mit blinder Dummheit!

Von Christian Scholz
Von Christian Scholz
Big Data gilt als innovativ und wird bejubelt. Doch hinter diesem Hype steckt teilweise eine gefährliche Fehlausrichtung, die Menschen auf Datenspuren reduziert und den Blick auf wirkliche Chancen der neuen Arbeitswelt verstellt.
Foto: Julian Stratenschulte/ picture alliance / dpa

Anne Gesthuysen ist sauer, denn Frank Plasberg trifft sich heimlich in Berlin-Mitte mit Frauke Petry. Würde ein Computer Artikel schreiben, so wäre das ein guter Eröffnungssatz, weil Leser so etwas lesen. Und auch Führungskräften kann geholfen werden: Wenn Mitarbeiter häufig das Wort "Sandstrand" googlen, neigen sie zu Burnout und sollten gekündigt werden. Klicken sie dagegen auf Curly Fries (also "gewellte" Pommes Frites) sind sie überdurchschnittlich intelligent. Die ersten beiden Aussagen sind frei erfunden, beschreiben aber "Big Data".

Gegenwärtig erleben wir einen explosionsartigen Hype um genau dieses "Big Data". Glaubt man den auf allen Kanälen aktiven Protagonisten, so sorgt Big Data für Diversität in der Arbeitswelt (Wirtschaftswoche), macht unser Leben einfacher, schöner und gesünder (Stepstone), bindet wichtige Mitarbeiter (Telekom), produziert bessere Spielfilme (Netflix), macht Personalarbeit smarter (Personalwirtschaft) und optimiert nebenbei Energiebilanzen, private Partnerschaften, Bildungsniveaus, innere Sicherheit, Qualität von Zeitungsartikeln sowie Füllstände von Kühlschrankfächern und Bargeldreserven von Big-Data-Programmierern.

Christian Scholz
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Christian Scholz ist Experte für Personalwirtschaft und war bis 2018 Professor an der Universität des Saarlandes . Sein Schwerpunkt ist die Erforschung der Arbeitswelt, 2003 entstand die Trendstudie "Spieler ohne Stammplatzgarantie", 2014 das Nachfolgebuch zur Generation Z . Der Titel seines aktuellen Buches lautet "Mogelpackung Work-Life-Blending: Warum dieses Arbeitsmodell gefährlich ist und welchen Gegenentwurf wir brauchen¿.

In dieser Euphorie haben selbst konstruktive Kritiker an Big Data schlechte Karten gegenüber den blauäugigen Euphorikern mit ihrer Devise "alles wird besser". Politiker quer durch alle Parteien glauben daran, ohne es genau zu verstehen: Deshalb forcieren sie konsequent und unreflektiert Big Data.

Alles wird besser? Von wegen

Wie das funktioniert, zeigte auf der diesjährigen Berlinale der Dokumentarfilm "Democracy". Hier schildert der Filmemacher David Bernet den Gesetzgebungsprozess rund um eine europäische Regelung zu Big Data als eine langatmig-flache Debatte von Politikern (die kaum eine Ahnung vom Thema haben) und Lobbygruppen (die exakt wissen und bekommen, was sie wollen).

Die Leitung dieses Prozesses übertrug man übrigens dem Europa-Politiker Jan Albrecht, bestens bekannt aus dem YouTube-Klassiker "Jan, Ska & Terry". Obwohl in Spielfilmlänge, offenbart "Democracy" ungewollt die gleiche rührende Naivität wie der YouTube-Clip der drei Europa-Abgeordneten.

Auf der Berlinale gab es auch noch einen anderen Film, der sich filmtechnisch professioneller und jenseits politischer Korrektheit ebenfalls mit Datennetzen befasst. "Zero Days" von Alex Gibney erzählt in seinem Dokumentarfilm zunächst von Nitro Zeus, einem Computerprogramm, das offenbar Atomzentrifugen im Iran in die Luft jagen konnte. Aber noch beängstigender ist die Software mit dem Decknamen "Olympic Games": Sie "saugt" nicht nur aus beliebig-vielen Quellen für Big Data, sondern hat die Macht, derartige Datenmengen substanziell zu verändern und dadurch in Sekunden ganze Staaten lahmzulegen oder individuelle Existenzen zu vernichten. Was Alex Gibney hier schildert, ist ein beklemmend-warnendes Beispiel für die Gefahren entfesselter Daten-Technologien und für die zunehmend unkontrollierte Macht von Herrschern über Daten.

Worüber man in der allgegenwärtigen "Pro-Big-Data"-Propaganda mit ihren teils lustig-verträumten, teils zweifelhaften Delphi-Orakeln zu neuartigen Datenanalysen und neuartigen Arbeitsprozessen kaum spricht, sind die etwas anderen Fragen, auf die Big Data ebenfalls zielt und die unsere Arbeitswelt dramatisch verändern könnten: Welche Menschen haben keine Zukunft und sind daher abzuschreiben? Wer wird ein Verbrechen begehen? Wer ist in der Schule zu fördern und wer nicht? Bei wem lohnt sich keinerlei medizinische Versorgung mehr? Wie kann man medial Menschen am besten manipulieren? Wer ist kreditunwürdig? Wer sollte von jetzt auf gleich aus dem Unternehmen fliegen?

Big Data: Was wirklich dahintersteckt

Hinter Big Data stecken zwei Komponenten: Es geht zum einen um große Datenmengen, die aus allen nur denkbaren Quellen zusammengeführt werden. So könnte man von einem Bewerber seine diversen Einträge auf Social Media erheben, sein Einkaufsverhalten im Internet, vielleicht seine medizinischen Daten und die Bewegungsprofile seines Smartphones sowie seine Stimme auf Audio-Nachrichten. Zum anderen geht es um Algorithmen, die in diesen Daten gemeinsames Auftreten von Merkmalen suchen. Damit erstellt man dann etwa aus den Likes auf Facebook-Nutzern sein Persönlichkeitsprofil.

Betrachtet man Big Data aus wissenschaftlicher Sicht, gibt es massive Einwände:

Big Data basiert auf Koinzidenz (Korrelation) und im Regelfall nicht auf Kausalität. Auch wenn Verfechter von Big Data das offen zugeben, bleibt es problematisch. So kann man aus der unbestreitbaren Korrelation zwischen Konsum von Pistazieneis und Sonnenschein sicherlich nicht darauf schließen, dass der Konsum von Pistazieneis die Sonne zum scheinen bringt. Also: Big Data birgt die Gefahr von extremen Fehlentscheidungen.

Wird bei der Koinzidenz zudem auf Signifikanz verzichtet, will man also gar nicht mehr wissen, ob die erkannte Beziehung zufällig ist, dann sind weitere Fehlsteuerungen wahrscheinlich. Ein derartiges Big Data ist damit genauso problematisch wie das Treffen von Entscheidungen auf Basis der Kopfform ("Schädeldeuten").

Aber an diesem Thema wird gearbeitet - und damit wächst die Gefahr weiterer problematischer Anwendungen. So gibt es in der Verhaltensforschung das sanfte Anstupsen ("Nudging"), bei dem Menschen mit subtilen Reizen gesteuert werden. Aber anders als bei Skinner und seinen Ratten liefern jetzt die Menschen als "Big Nudging" laufend Daten über sich selber. Entscheidungsträger, egal ob in Politik, Unternehmen oder Medien, brauchen dann nur noch an den entsprechenden Rädchen zu drehen und wir alle laufen - ohne zu wissen warum - in die uns vorgegebene Richtung, kaufen die vorgegebenen Produkte, wählen die vorgegebenen Politiker und entscheiden uns für die vorgegebenen Arbeitgeber.

Letztlich steckt in jeder App auf dem Smartphone und in jeder Suchmaschine das Potenzial zum Big Nudging. Deshalb ist es grotesk, wenn lautstarke Protagonisten von Demokratie in unserer Arbeitswelt gleichzeitig auch Big Data forcieren, also Mitarbeiter zu fremdgesteuerten Ratten herabstufen, die sogar freiwillig Daten liefern.

Für vieles, was in Zusammenhang mit Big Data steht, gibt es trotz aller kleinen Zustimmungshäkchen bei AGBs keine soliden rechtlichen Grundlagen. Das hält aber kaum jemand vom Spekulieren oder Realisieren von Big Data ab: Datenschutz, Ethik und "informationelle Selbstbestimmung" wirken wie veraltete Relikte aus einem vorigen Jahrtausend, die - wie im Film "Democracy" - kaum jemanden interessieren. Trotzdem: Bei der aktuellen Gesetzeslage scheint vieles von dem gesetzeswidrig, was aktuell bei Big Data angedacht ist.

An dieser Stelle kommt regelmäßig der Einwand, Big Data würde überwiegend mit anonymisierten Daten arbeiten. Nur ist das Weglassen des Namens keine Anonymisierung, wenn die übrigen Merkmale in Verbindung mit anderen Daten eine Ent-Anonymisierung zulassen. Gerade derartige Verknüpfungen bis hin zum Auslesen der Media-Access-Control-Adresse sind Teil der Logik von Big Data. Also: Die angebliche Anonymisierung bei Big Data ist Bluff.

Qualitätsdefizite durch Quantitätssteigerungen kompensieren

Viele - aber zum Glück nicht alle - Verfechter von Big Data weisen darauf hin, dass man auf Theorien, Hypothesenbildung und jeglichen Anflug von wissenschaftlicher Vorgehensweise verzichtet. Man nimmt also irgendwelche Daten und freut sich ohne weiteres Nachdenken über scheinbare Zusammenhänge, die dann sofort ("pragmatisch") zu Handlungen führen. Das klingt beruhigend einfach, ist aber gefährlich: Big Data ohne theoriegesicherte Basis ist wie eine Rennstrecke ohne Leitplanken.

Denkt man weiter, so übertreffen wir bald den Film "Minority Report", wo zukünftige Verbrechen ("Precrime") durch visionäre Menschen ("Precons") erahnt werden. Nur brauchen wir diese Menschen bald nicht mehr: Denn wir haben "Big Data", um "Precrime" zu erkennen. Nur traurigerweise funktioniert das in unserer heutigen Welt offenbar selten bei wirklichen Verbrechen: Hier stehen Bürger ähnlich ungeschützt da, wie vor 1000 Jahren. Das eigentliche Anwendungspotenzial liegt in unserer Arbeitswelt: Arbeitgeber glauben Aktivitäten wie Kündigung oder Umgang mit Minderleistung über Big Data vorhersagen zu können ("Precrime") und handeln dementsprechend - egal ob ihre Vorhersage valide ist.

Doch das stört die Verfechter von Big Data wenig, denn sie gehen davon aus, dass man lediglich ganz viele Daten sammeln muss. Dummerweise führt aber ein Mehr an schlechten Daten nicht automatisch zu einem Mehr an besseren Entscheidungen. Es gilt weiterhin die Müllbehandlungsthese "Garbage in, Garbage out". Also: Es gibt keinen Beweis dafür, dass die Grundthese von Big Data stimmt, wonach sich Qualitätsdefizite bei Daten durch Quantitätssteigerungen bei Daten kompensieren lassen.

Auf diese Weise entsteht klammheimlich eine ganz neue und angeblich "smarte" Betriebswirtschaftslehre: Sie reduziert Menschen auf Datenspuren und leitet daraus automatisiert-gedankenlos Entscheidungen ab. In dieser schönen neuen Welt verzichtet man an Universitäten auf ethische Überlegungen ebenso wie auf Konsumentenforschung und Personalforschung. Und man ersetzt zukunftsorientierte Lehr- und Forschungseinrichtungen durch rückwärtsgerichtete, trivial-simplifizierende Datenwühler.

In dieser neuen unschönen Arbeitswelt tragen Menschen Messgeräte ("wearables"), die laufend Daten erfassen und unter anderem (aber nicht nur!) an den Arbeitgeber senden. Gleichzeitig aktiviert sich der Rückkanal, der es im Extremfall erlaubt, Menschen (wie in "Zero Days") über das Internet fernzusteuern - und noch viel mehr, wie der Film "In Time - Deine Zeit läuft ab" zeigt. Wer glaubt, dies alles sei unrealistische Utopie, denke nur an die Krankenkassen, die bald das Tragen von Datenarmbändern mit Prämienabschlag honorieren. Der Fantasie sind schon jetzt keine technologischen Grenzen mehr gesetzt.

Big Data: Weniger ist letztlich mehr

Sollte man Big Data also generell aus dem Weg gehen? Trotz allem nicht, denn in unserer hochdynamisch-vernetzten Arbeitswelt brauchen wir Entscheidungshilfen - aber nur solche, die tatsächlich Entscheidungen unterstützen und Nutzwert liefern.

Hierzu bieten sich Maßnahmen an, die gefährlich-dummes Big Data vielleicht etwas weniger gefährlich machen:

  • (1) Entwickler von Big Data sollten zumindest teilweise offenlegen, worin ihre Entscheidungslogik liegt. Nur dann können solche Algorithmen auf Gefahren und Bluffs untersucht werden. Schließlich sind bei uns aus gutem Grund Medikamente verboten, bei denen Hinweise auf Nebenwirkungen und Inhaltsstoffe fehlen, bei denen man aber trotzdem an Wirksamkeit glauben und dafür bezahlen soll.
  • (2) Medien und vor allem Management-Zeitschriften sollten aufhören, pauschalisierte Laudatios auf Big Data und dümmliche Studien über "erwarteten Nutzen" zu drucken. Sie sollten vielmehr journalistisch sauber erklären, mit welchen Daten welche Berechnungen mit welcher Konsequenz angestellt werden. Das liest sich zwar nicht mehr so leicht und flockig, ist aber nötig. Gleiches gilt für die lautstarken Protagonisten im selbstreferentiellen Konferenzzirkus.
  • (3) Unsere obersten Entscheidungsträger für Bildung und Forschung sollten nicht länger Big Data zur Allzweckwaffe hochstilisieren, die den Kahlschlag in anderen Lehr- und Forschungsbereichen legitimiert. Kritiker an Big Data sollten von der Informatik-Lobby nicht mehr als Ewig-Gestrige Verweigerer gebrandmarkt und stigmatisiert werden: Wir brauchen einen Diskurs darüber, wo und wie wir mit Big Data arbeiten wollen.
  • (4) Ein vernünftiger Umgang mit Big Data lässt sich durch Gesetze erleichtern. Deshalb sollte sich unser Justizminister den Film "Democracy" anschauen und sich über die aktuelle EU-Datenschutzrichtlinie hinausgehend diesem Thema zuwenden, also beispielsweise Konstrukte wie "pseudoanoymisierte Daten", "Meta-Daten" und "Record Linkage" näher betrachten. Wohlgemerkt geht es dabei nicht um ein "Verhindern von Big Data", sondern um eine vernünftige Integration in unsere datenbasierte Arbeitswelt.
  • (5) Jedes Unternehmen sollte eine Big Data Policy veröffentlichen, in der es transparent macht, mit welchen Daten und welchen Algorithmen aus dem Bereich Big Data es arbeitet. Damit können Unternehmen ihre gesellschaftliche Verantwortung belegen und bei (potenziellen) Mitarbeitern sowie Kunden punkten.

Nutzwert von Big Data

Gleichzeitig brauchen wir klarere Aussagen zum Nutzwert von Big Data:

  • (1) Definitiv kritisch zu betrachten sind beim aktuellen Stand der Forschung Verfahren, die zur Kontrolle von Menschen am Arbeitsplatz dienen und im Extremfall Selektionsentscheidungen vorbereiten oder sogar durchziehen. Mitarbeiter mit Datenarmbänden und Kündigungen, die auf der Speisefolge in der Cafeteria basieren, sind ebenso auszuschließen wie alles das, was auch nur ansatzweise an "Minority Report", "In Time" oder an "Zero Days" erinnert.
  • (2) Durchaus sinnvoll sind dagegen mustererkennende Verfahren, die auf Freiwilligkeit und informationeller Selbstbestimmung basieren. Vernünftig eingesetzt, könnten diese für den Einzelnen nutzbringende Vorschläge entwickeln oder für die Allgemeinheit Wettbewerbsfähigkeit und Lebensqualität verbessern.
  • (3) In Grenzen nützlich und vertretbar sind theoriebasierte Tracking-Studien. Hier gilt es zu verstehen, wie sich in realen und virtuellen Welten beispielsweise Bewerber ("Candidate Journey") oder Kunden ("Consumer Journey") bewegen, wo sie sich an Mauern verletzten und wo sie Kontaktpunkte nutzen. Derartige dynamische Vorgänge lassen sich wegen der vielen Prozessvarianten ausschließlich auf Basis von großen Datenmengen analysieren - zum Nutzen vom Unternehmen und Gesellschaft, aber auch von Bewerbern und Kunden.

Genau da müssen wir hin: Big Data darf nicht nur ausgewählten Gruppen nützen. Big Data hat wesentlich mehr positives Potenzial, unsere Arbeitswelt liebens- und lebenswerter zu machen.

Befangenheitshinweis: Der Verfasser dieses Beitrags hat bereits vor über 30 Jahren mit Algorithmen und diversen anderen Modellen zu experimentieren begonnen, die gemäß heutiger Definition zu "Big Data" gehören. Er steht weiterhin einem wissenschaftlich und ethisch vertretbaren "Big Data" positiv gegenüber.

Unschöne neue Arbeitswelt: Der Irrtum vom Work-Life-Blending

Christian Scholz ist Mitglied der MeinungsMacher von manager-magazin.de. Trotzdem gibt diese Kolumne nicht notwendigerweise die Meinung der Redaktion des manager magazins wieder.