Über & Beteiligte

Was ist DataSkop?

DataSkop ist ein Projekt, bei dem wir Datenspenden sammeln und auswerten. Im Herbst 2021 starteten wir das sechswöchige Pilotprojekt „Wahlempfehlung: Was zeigt dir der YouTube-Algorithmus zur Bundestagswahl?”. Mit diesen Datenspenden untersuchten wir, welche personalisierten Empfehlungen und Suchergebnisse das YouTube-System rund um die Bundestagswahl lieferte. Anfang 2023 läuft das zweite DataSkop-Projekt an, mit dem der Empfehlungsalgorithmus von TikTok unter die Lupe genommen wird. Seit Herbst 2021 bietet DataSkop auch schulische und außerschulische Lernszenarien an.

Warum Datenspenden?

Datenspenden können helfen, Licht in die undurchsichtigen Algorithmen sozialer Medien und automatischer Entscheidungssysteme zu bringen. Das zeigen Beispiele wie der Citizen Browser des gemeinnützigen US-Journalistenbüros The Markup, der die Funktionsweise von Facebook untersucht, oder die Datenspende-Infrastruktur Mozilla Rally. Auch AlgorithmWatch, ein Mitinitiator von DataSkop, erforschte bei seinen Projekten OpenSchufa (2018) und Monitoring Instagram (2020-2021) mithilfe von Datenspenden Algorithmen.

Wie funktioniert DataSkop?

DataSkop basiert auf Open Source-Technologien und läuft auf Desktop- und Laptop-Rechnern, aber nicht auf Smartphones und Tablets. Nutzer·innen können damit nicht nur ihre Daten spenden. Sie können die Daten auch selbst analysieren. So können sie besser verstehen, wozu Datenspenden gut sind und warum sie gebraucht werden. DataSkop zeigt, welche Spuren die Nutzung digitaler Angebote hinterlässt und was die dabei anfallenden Daten wertvoll und interessant macht.

Wer steht hinter DataSkop?

Das Verbundprojekt DataSkop wird von AlgorithmWatch koordiniert. In Zusammenarbeit mit der European New School of Digital Studies (Europa-Universität Viadrina) setzen wir eigene Datenspendeprojekte um, mit denen sich die Funktionalität von Plattformen genauer bestimmen lässt. Der Fachbereich Design der Fachhochschule Potsdam entwickelt die Visualisierungskonzepte. Die Universität Paderborn und der Verein Mediale Pfade erarbeiten medienpädagogische Konzepte und Workshops, in denen DataSkop als Lernwerkzeug eingesetzt werden soll. Das dreijährige Projekt wird vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) im Rahmen des Programms Mensch-Technik-Interaktion für digitale Souveränität gefördert.

Beteiligte

AlgorithmWatch (AW)

  • Rachel Brochado (Produktmanagerin für Projekt 1)
  • Leonie Dorn (Öffentlichkeitsarbeit bei AW)
  • Marc Thümmler (Öffentlichkeitsarbeit bei AW)
  • Melis Omalar (Öffentlichkeitsarbeit bei AW für Projekt 2)
  • Johannes Filter (Software-Entwicklung, Data Science)
  • Lorenz Matzat (Produktionsleitung für Projekt 1)
  • Sana Shah (Projektmanagerin bei AW für Projekt 1)
  • Anna Lena Schiller (Projektmanagerin bei AW für Projekt 2)
  • Gregor Weichbrodt (Design, Software-Entwicklung)

ENS/Europa Universität Viadrina

  • Jan-Hendrik Passoth (Wissenschaftliche Projektleitung bei ENS)
  • Suzette Kahlert (Methodik und Datenanalyse)
  • Peter Kahlert (Methodik, Datenanalyse, Studiendurchführung)

Fachhochschule Potsdam (FHP)

  • Constanze Langer (Projektleitung bei FHP)
  • Christin Renner (Design, Visualisierungen)

Universität Paderborn (UPB)

  • Bardo Herzig (Projektleitung bei UPB)
  • Emanuel Sarjevski (Entwicklung Bildungszenarien, Evaluation)
  • Dolph Hielscher (Bildungszenarien, Evaluation)

Mediale Pfade (MP)

  • Katrin Hünemörder (Projektleitung bei MP )
  • Robert Behrendt (pädagogische Beratung)
  • Ulrike Bravidor (Verwaltung)

Externe Unterstützung

  • Christopher Pietsch (Visualisierungen, Software-Entwicklung)
  • Khari Slaughter (Kampagnen-Visuals)