Die Rache der Radkuriere: Algorithms of resistance

Wann wird aus Resilienz Widerstand? Wenn Uber-Fahrer vorgeschlagene Routen nicht einschlagen oder deliveroo-Fahrer bei sich selbst bestellen: Wann wird aus taktischem Spiel mit Algorithmen eine strategische Gegenwehr? Der italienische Soziologie-Professor Tiziano Bonini hat auf der PublicSpaces-Konferenz in Amsterdam sein neues Buch vorgestellt: Algorithms of Resistance, also: Algorithmen des Widerstands (unter dem Link ist ein kostenloses PDF vom Buch erhältlich). Tiziano Bonini hat beobachtet, wie Menschen auf Algorithmen in ihrer Welt reagieren. Einige Beispiele:

• Die koreanische K-Pop-Sensation BTS hat Millionen Menschen auf der ganzen Welt dazu gebracht, ihr Album zu verbreiten: in einer ausgeklügelte Kampagne mit vielen Stream-Partys. BTS-Fans in den USA erstellten dafür sogar gefälschte Konten, um die Musik der Band auf Platz 1 zu katapultieren.
• Lieferfahrer in Indien bringen Kunden nicht nur das bestellte Essen, sondern auch Gemüse oder andere Einkäufe aus dem Supermarkt mit und verdienen sich ein Trinkgeld.
• Shuadan, ein chinesisches Wort, steht für eine Taktik, den Algorithmus von Lieferdiensten zu beeinflussen: Lieferfahrer oder Restaurants bestellen bei sich selbst, was sie dann scheinbar (aus-)liefern, um besser bewertet zu werden.

Warum ist das spannend? Tiziano beschreibt für mich sehr praktisch-menschliche Varianten zwischen “Big Tech muss weg” und blindem Konsum: In seiner Forschung belegt er, wie sich aus Tricks und Verhaltensänderungen, die vor allem dem individuellen Schutz dienen, Formen des Widerstands entwickeln können – bis hin zu einer Vernetzung beispielsweise unter Lieferdienstfahrern, die schließlich in den Streik treten oder als Genossenschaft dem Big-Tech-Lieferdienst Konkurrenz machen.

Das macht die Algorithmen in Big-Tech-Plattformen doch nicht besser, oder? Stimmt, aber es zeigt zumindest, dass Menschen den Algorithmen nicht blind ausgeliefert sind, sondern bei der Suche nach einem Umgang mit ihnen möglicherweise Strategien entwickeln können, die den Algorithmus am Ende entwerten. Absolute Leseempfehlung.