Daten sind kein Wissen. Big Data ist nicht schon wissenschaftliche Erkenntnis, sondern hat auch eine politische Dimension. Dieser Beitrag fragt, wie sich Big Data-Technologie und deren Folgen aus gesellschaftswissenschaftlicher Sicht verstehen lassen. Die soziale Wirksamkeit von Algorithmen wird dabei in den Vordergrund gestellt. Es gelte, die Governance mit und durch Algorithmen zu betrachten. Um diese Wirksamkeit aufzuschließen, greifen die Autoren auf Ulrich Becks Konzept der Subpolitik zurück, das das politische Wirken der „Neuen Sozialen Bewegungen“ der 1980er Jahre zu erfassen suchte. Die heutigen Big Data-Algorithmen deuten die Autoren als eine Form passiv-struktureller Subpolitik. Als solche sind mit Big Data operierende Algorithmen eine Form von Politik, die sich selbst nicht als politisch begreift, wohl aber gesellschaftliche Verbindlichkeiten schafft. Weder sind Plattformen des Cyberaktivismus wie Avaaz neutrale Plätze der politischen Selbstorganisation noch präsentieren Online-Suchmaschinen wie Google im Hinblick auf politische Inhalte neutrale Trefferlisten. Big Data macht, so das Argument des Textes, Politik, ohne sich als politisch auszuweisen.

Jochen Mayerl und Anna Katharina Zweig stellen drei Thesen zur Zukunft der Soziologie in der digitalen Gesellschaft auf. Sie wenden sich damit gegen ein selbstverschuldetes Abdanken der Soziologie als Leitdisziplin für das Erklären und Verstehen des Sozialen. Soziologische Datenerhebungen sind bislang nicht einmal ansatzweise als Big Data zu qualifizieren. Big Data mag aus soziologischer Sicht unsauber sein, doch sind die soziologischen Samples oft ebenso nicht frei von Mängeln. Eine Berechnung der Gesellschaft kann zwar heute wie es scheint potentiell auch von Informatikern geleistet werden, doch ginge dabei das theoretische Know-how der Soziologie verloren. Mayerl und Zweig halten daher die Entwicklung von interdisziplinären Forschungsprojekten für den besseren Weg. Nur so könnten die neuen technologischen Möglichkeiten von Big Data mit dem theoretischen Erfahrungsschatz der Soziologie sinnvoll kombiniert werden.

Die sieben Beiträge des Schwerpunkts zum Vorzugspreis - Big Data ist zum Schlagwort für das Sammeln und Auswerten enormer Datensätze geworden, die aus den digitalen Aktivitäten der Menschen gefiltert und von Algorithmen auf Muster hin analysiert werden. Wirtschaft, Politik, Alltagskommunikation, Öffentlichkeit, Kultur und Sport – all das wird von Big Data Schritt für Schritt durchdrungen. Doch was bedeutet Big Data für Wissenschaft und Forschung, vor allem: für die Sozial- und Geisteswissenschaften? Diese Frage steht im Mittelpunkt des aktuellen Themenschwerpunkts. Sie zu stellen, liegt nicht zuletzt deshalb nahe, weil sich mit dem Aufstieg von Big Data eine Provokation verbindet, die direkt auf das Selbstverständnis der Sozial- und Geisteswissenschaften zielt. Auf den Punkt gebracht hat sie der britische Journalist und Unternehmer Chris Anderson vor fast zehn Jahren, als er mit markigen Worten das Ende der Theorie und die Überflüssigkeit wissenschaftlicher Methoden verkündete. Die sieben Beiträge fragen einerseits, was von der steilen These, Big Data trete an die Stelle der Theorie, zu halten ist. Andererseits erkunden sie soziale, rechtliche und politische Implikationen von Big Data und demonstrieren damit, dass sozial- und geisteswissenschaftliche Analysen nicht überflüssig werden, sondern nötig sind, um Big Data zu begreifen.

Big Data ist zum Schlagwort für das Sammeln und Auswerten enormer Datensätze geworden, die aus den digitalen Aktivitäten der Menschen gefiltert und von Algorithmen auf Muster hin analysiert werden. Wirtschaft, Politik, Alltagskommunikation, Öffentlichkeit, Kultur und Sport - all das wird von Big Data Schritt für Schritt durchdrungen. Doch was bedeutet Big Data für Wissenschaft und Forschung, vor allem: für die Sozial- und Geisteswissenschaften? Diese Frage steht im Mittelpunkt des aktuellen Themenschwerpunkts. Sie zu stellen, liegt nicht zuletzt deshalb nahe, weil sich mit dem Aufstieg von Big Data eine Provokation verbindet, die direkt auf das Selbstverständnis der Sozial- und Geisteswissenschaften zielt. Auf den Punkt gebracht hat sie der britische Journalist und Unternehmer Chris Anderson vor fast zehn Jahren, als er mit markigen Worten das Ende der Theorie und die Überflüssigkeit wissenschaftlicher Methoden verkündete.

Die sieben Schwerpunkttexte fragen einerseits, was von der steilen These, Big Data trete an die Stelle der Theorie, zu halten ist. Andererseits erkunden sie soziale, rechtliche und politische Implikationen von Big Data und demonstrieren damit, dass sozial- und geisteswissenschaftliche Analysen nicht überflüssig werden, sondern nötig sind, um Big Data zu begreifen. Der Themenschwerpunkt setzt damit eine Diskussion in unserer Zeitschrift fort, die Tara Fenwick und Richard Edwards in ihrem Text über die Auswirkungen digitaler Technologien auf Berufe und Professionen angestoßen haben (siehe HIER). Eröffnet wird der Schwerpunkt mit einer thematischen Einführung, die die einzelnen Aufsätze vorstellt.

Im allgemeinen Teil dieses Heftes laden wir Sie ein, zusammen mit Marcy S. Sacks einen neuen Blick auf die Boxlegende Joe Louis und die zeitgenössische Deutung seiner spektakulären Sporterfolge zu werfen. Fritz Mierau fragt anschließend, welche Rolle der avantgardistische Schriftsteller Sergej Tretjakow, der dem Stalinschen Terror 1937 zum Opfer fiel, im intellektuellen Haushalt der DDR spielte. Danach beleuchtet Loïc Wacquant das Bedeutungsspektrum und Analysepotential des Habitus-Konzepts, das durch die soziologischen Arbeiten Pierre Bourdieus berühmt geworden ist. Cornelia Heintze legt schließlich dar, wie verschiedene Spielarten des Kapitalismus, die Geschlechterfrage und der Stellenwert sozialer Dienste in Europa zusammenhängen.

Tara Fenwick und Richard Edwards diskutieren in ihrem Beitrag die Auswirkungen digitaler Technologien auf professionelles Wissen und Handeln. Sie arbeiten den ambivalenten Charakter digitaler Analysetechniken heraus, die beispielsweise in der Gesundheitsvorsorge hilfreich sein können, aber auch an Grenzen stoßen und zu einseitigen Deutungen führen können. Verführerisch hieran ist, dass Massendaten für sich zu sprechen scheinen, während die sozialen Prozesse der Erzeugung und Nutzung von „Big Data“ oftmals unsichtbar bleiben. Zu den Machteffekten, die hieraus resultieren, zählt die – zum Teil politisch und ökonomisch forcierte – Tendenz, professionelle Verantwortung an digitale Analysemechanismen zu delegieren. Nach einem Vergleich zwischen Konzepten professioneller Verantwortung und Rechenschaftslegung analysieren Fenwick und Edwards den Einsatz digitaler Technologien in verschiedenen professionellen Feldern. Um den bestehenden oder sich abzeichnenden Herausforderungen zu begegnen, erörtern sie abschließend einige Implikationen für die akademische Ausbildung von Professionellen.

Unter den Vorzeichen der Dienstleistungs- und Wissensgesellschaft ändert sich das Arbeitsleben rasant. Traditionelle Karriereverläufe lösen sich zunehmend auf. Digitalisierung und Automatisierung drohen ganze Berufsgruppen verschwinden zu lassen, während zugleich neue Berufsfelder entstehen und sich äußerst dynamisch entwickeln. Der Themenschwerpunkt rückt zwei akademische Berufsgruppen in den Blick, deren Metier die „Kopfarbeit“ ist. Für sie ergeben sich durch den Strukturwandel der Arbeit ganz spezifische Herausforderungen. Die einzelnen Beiträge beleuchten verschiedene Professionen und Wissensberufe und zeigen, wie Anforderungen der Politik und Verwaltung Gestaltungsspielräume einschränken, wie Geschlechterbeziehungen in Bewegung geraten, wie digitale Technologien eine Neubestimmung professioneller Expertise erfordern und wie neue Themenfelder zum Gegenstand von „Wissensarbeit“ werden.