Mich interessierten aber mehr die Machtbeziehungen, die Datafizierung stiftet. Es ist im Ergebnis so, wie @SarahLamdan es in #DataCartels schreibt:
"Academic data analytics
don’t repair the racist and misogynistic decisions made in university tenure committees
and college boards, they datafy them."
In der aktuellen Situation kommt aber noch etwas anderes hinzu.
All die Massen an Daten, die durch #Sciencetracking von allen Forschenden über viele Jahre gesammelt wurden, sind jetzt eine mächtige Waffe in Händen derer, die den #Staatsstreich in den #USA betreiben: wer arbeitete an den "falschen" Themen? Ist mit den "falschen" Personen vernetzt? Wie sind die Bewegungsmuster, der Lebensstil, die familiären Umstände?
Wer das den Machthabern anbieten wird? Egal, irgendeine Datenbude wird es schon pitchen.
Wenn es je eine Unschuld der (Meta-)Daten im Informationswesen gegeben haben sollte - sie ist vorbei. Auch wir müssen stärker reflektieren, was wir mit Normdaten und Identifiern eigentlich tun und bereitstellen. Ist das wirklich so günstig, dass wir z.B. durch Förderung von ORCID zu einem "Marktplatz echter Daten echter Menschen", wie @Lilith es nennt, beitragen?
Ich hoffe, ich kann mit "Wissenschaft als datafizierter Raum" ein paar Anregungen geben.
I made an english version of the article, you can now find "Science as datafied space" on Zenodo:
