Critical (Big) Data Literacy (Medienbildung)

Icon medienbildung.png
Das Bewusstsein und Verständnis davon, wie Daten gesammelt und verwendet werden, welche langfristigen Auswirkungen Datensysteme auf unsere Gesellschaft haben und welche Risiken und Problematiken mit dieser ‚Datafizierung‘ einhergehen. Außerdem ein mündiger Umgang mit digitalen Technologien und dem Internet.
Dieser Artikel verweist auf folgende weitere Beiträge:
Big Data (Medienwissenschaft), Data Literacy (Medienbildung), Data Infrastructure Literacy (Medienbildung), Daten (Medienwissenschaft), Datenschutz (Rechtswissenschaft), Digitale Kompetenz (Medienbildung), Digitale Mündigkeit (Medienbildung), Media Literacy (Medienbildung), Medienkompetenz (Medienbildung), Medienkritikfähigkeit (Medienbildung), Öffentlichkeit (Medienwissenschaft), Überwachung (Medienwissenschaft)

Was bezeichnet dieser Begriff?

Critical (Big) Data Literacy bedeutet, ein Bewusstsein und eine Grundkenntnis der allgegenwärtigen Datensammlung und -nutzung zu entwickeln sowie diese ‚Datafizierung‘ unserer Gesellschaft kritisch zu hinterfragen.[1] Bürger_innen sollen nicht nur verstehen, dass ihre Daten im Internet und durch digitale Technologien gesammelt werden, sondern auch, wie diese analysiert, mit anderen Datensets verbunden und weiterverkauft werden sowie für welche Zwecke (ihre) Daten verwendet werden.[2]

Weiterhin soll Bürger_innen bei dieser Bildung über Datafizierung aufgezeigt werden, welchen Einfluss Big Data und Datensysteme bereits auf unsere Gesellschaft haben, welche Erkenntnis- und Entscheidungsprozesse durch Daten beeinflusst werden und welche langfristigen sozialen, politischen und gesellschaftlichen Auswirkungen dies mit sich bringt.[3] So soll ein Bewusstsein auch über Risiken und Einschränkungen von Datensystemen und über Auswirkungen von Big Data auf das eigene Leben unterstützt werden. In diesem Sinne zielt Critical Big Data Literacy vor allem darauf ab, Bürger_innen zum kritischen Denken und Reflektieren der Datafizierung unserer Gesellschaft zu ermutigen.[4] Zudem sollen Bürger_innen eine Mündigkeit im Umgang mit Big Data erlangen, also in die Lage versetzt werden, fundierte Entscheidungen über ihre Datenhergabe zu treffen. Sie sollen befähigt werden, ihr kritisches Wissen – wenn erwünscht – in Taten umzusetzen, indem sie zum Beispiel ihre eigenen Daten im Internet besser schützen oder an gesellschaftlichen Debatten über Big Data teilnehmen können.

Critical Big Data Literacy ist eine Erweiterung von bestehenden Critical Data Literacy-Begriffen. Unter Critical Data Literacy wird eine kritische Datenkompetenz verstanden. Dieser Bildungsbegriff zielt im Gegensatz zu Begriffen wie Data Literacy oder auch Creative Data Literacy nicht vorrangig auf ein instrumentelles, praktisches Verständnis von Datenkompetenz – zum Beispiel im Sinne der Fähigkeit, Daten(sets) aktiv zu nutzen – ab.[5] Vielmehr möchte Critical Data Literacy das Verständnis von digitalen Technologien und ihren Funktionsweisen stärken, aufzeigen wie Daten gesammelt und zu welchen Zwecken diese verwendet werden, Tipps zum Datenschutz vermitteln sowie eine kritische Reflexion der Datensammlung im Internet fördern.[6] Critical Big Data Literacy baut auf dieses Verständnis sowie Begriffe wie Data Infrastructure Literacy[7] auf und erweitert diese um eine breitere Perspektive, die auch die gesellschaftlichen Auswirkungen von Datentechnologien in den Blick nimmt.[8] Diese Erweiterung wurde von der Critical Data Studies-Forscherin Ina Sander (2020) vorgeschlagen, um einen breiter angelegten Datenbildungsbegriff anzubieten, der über Daten-Fähigkeiten hinausgeht und nicht nur digitale Inhalte kritisch reflektiert, sondern bewusst die strukturellen Veränderungen durch die Datafizierung fast aller Lebensbereiche in den Fokus stellt.[9]

Woher kommt der Begriff?

Critical Big Data Literacy entstand an der Schnittstelle verschiedener Forschungsfelder. Der Begriff zielt 1) darauf ab, die Ergebnisse der Critical Data Studies-Forschung im Sinne eines Wissenstransfers an die allgemeine Öffentlichkeit zu vermitteln, ist 2) stark beeinflusst von bestehenden Medien- und Digitalkompetenz beziehungsweise Media und Digital Literacy-Diskursen und baut 3) auf bestehende Datenbildungskonzepte beziehungsweise Data Literacy-Begriffe auf und erweitert diese.

Das erste Forschungsfeld, Critical Data Studies, untersucht die Bedeutung von Daten und die Auswirkungen der Datafizierung auf Individuen, Gesellschaft, Wirtschaft und Politik. Diese Forschung geht von der Grundannahme aus, dass Daten nie so neutral sind, wie sie häufig dargestellt werden, sondern immer ein unvollkommenes und häufig verzerrtes Abbild der Realität darstellen.[10] Aus diesem Grund gehen Big Data-Systeme nicht nur mit Risiken für die Privatsphäre und neuen Möglichkeiten der Überwachung einher, sondern auch mit dem Risiko einer Verstärkung bestehender gesellschaftlicher Diskriminierungen.[11] Critical Data Studies Forscher_innen untersuchen diese und weitere Risiken der Datafizierung und rufen zu mehr Bildung über Datafizierung auf.[12]

Der Critical Big Data Literacy-Begriff ist zudem stark von bestehenden Begriffen im Diskurs um Medien- und Digitalkompetenz beziehungsweise Media und Digital Literacy beeinflusst. Neben instrumentellen Konzepten, welche die Fähigkeiten stärken sollen, (digitale) Medien zu verstehen und zu verwenden, hat der Medienkompetenz-Diskurs zudem eine lange Tradition an kritischen Begriffen, die Dimensionen wie 'Medienkritik' einschließen und unter anderem argumentieren, dass in Medienkompetenzbegriffen „problematische gesellschaftliche Prozesse […] angemessen erfasst“ werden sollten.[13] Solche kritischen Ansätze finden sich auch in neueren Medien- und Digitalkompetenzbegriffen, zum Beispiel in Luciana Pangrazios Critical Digital Literacy, welche auf ein „differenzierteres Verständnis von Macht und Ideologie im digitalen Medium“ abzielt[14], oder in Holger Pötzschs gleichnamigen Konzept, welches die „größtmögliche Kontextualisierung von Technologie, einschließlich Themen wie Ausbeutung, Kommodifizierung und Degradierung im digitalen Kapitalismus“ fordert.[15]

Schließlich baut der Critical Big Data Literacy-Begriff, wie bereits oben erwähnt, auf bestehenden Datenbildungs- oder -kompetenzbegriffen wie Data Literacy, Critical Data Literacy oder auch Data Infrastructure Literacy auf. Im Gegensatz zu praktisch und instrumentell orientierten Begriffen wie Data Literacy oder auch Creative Data Literacy zielt Critical Big Data Literacy jedoch nicht vorrangig auf die Fähigkeit ab, Daten(sets) aktiv zu nutzen. Vielmehr versteht sich Critical Big Data Literacy als Erweiterung von bestehenden kritischen Konzepten wie Critical Data Literacy[16] oder Data Infrastructure Literacy.[17] Diese Konzepte zielen bereits auf ein Verständnis und ein kritisches Hinterfragen der Funktionsweisen, den Inhalten und den Ergebnissen von Datensystemen ab. Critical Big Data Literacy baut auf diesen Begriffen auf und erweitert sie um eine breitere, gesellschaftsstrukturelle Perspektive, die bewusst die (strukturellen) Auswirkungen der Datafizierung auf fast alle Lebensbereiche in den Fokus stellt. Ähnliche Ansätze lassen sich zum Beispiel in Konzepten wie Harald Gapskis „Bildung für und über Big Data“[18], Luci Pangrazios and Neil Selwyns „Personal Data Literacies“[19] und Elinor Carmis, Simeon Yates', Eleanor Lockleys und Alicja Pawluczuks „Data Citizenship“[20] finden.

Wonach muss ich fragen?

Bewusstsein und Kenntnis der Datensammlung und -nutzung

  • Wie und in welchen Kontexten werden meine Daten gesammelt?
  • Wofür werden meine Daten verwendet und an wen werden sie weiterverkauft? Erreichen meine Daten Dritte (z.B. Datenhändler_innen) und wie verwenden diese meine Daten?
  • In welchen Lebensbereichen werden Big Data und Datensysteme bereits verwendet? Welche Erkenntnis- und Entscheidungsprozesse werden durch Daten beeinflusst?
  • Wie wirkt sich die Datafizierung langfristig auf unsere Gesellschaft aus?

Kritische Reflexion der Datafizierung und ihrer Auswirkungen

  • Warum sind Daten nicht 'neutral'? Mit welchen Risiken und Einschränkungen sind Datensysteme verbunden?
  • Wie bin ich betroffen? Was geschieht mit meinen Daten? Welche Risiken oder Problematiken könnte Big Data für mein eigenes Leben mit sich bringen?
  • Welche langfristigen sozialen, politischen und gesellschaftlichen Auswirkungen entstehen durch die Datafizierung? Welche Machtverschiebungen gehen damit einher?
  • Welche dieser Entwicklungen finde ich akzeptabel, welche vielleicht nicht? In welchen Lebensbereichen möchte ich vielleicht keine Entscheidungsfindung auf Basis eines Algorithmus?

Konstruktive Tipps und Lösungsansätze

  • Wie kann ich herausfinden, wie meine Daten gesammelt und verwendet werden?
  • Wie kann ich mehr Mündigkeit im Umgang mit meinen Daten erlangen? Wie kann ich meine Daten im Internet besser schützen beziehungsweise fundierte Entscheidungen über die Hergabe meiner Daten treffen?
  • Wo kann ich mehr über diese Themen lernen? Wie kann ich für mehr Bewusstsein für diese Themen sorgen und andere aufklären?
  • Wie kann ich meine Position in gesellschaftlichen und politischen Debatten rund um Big Data vertreten?


Wann ist das wichtig?

Obwohl Datensysteme und Big Data fast alle Bereiche unseres Lebens beeinflussen und Bürger_innen bereits heute in einer weitgehend datafizierten Welt leben, ist vielen dieser allgegenwärtige – jedoch oft nicht direkt ersichtliche – Einfluss von Daten nicht bewusst. Die Forschung der letzten Jahre hat gezeigt, dass viele Bürger_innen wissen, dass ihre Daten im Internet und durch ihre digitalen Geräte gesammelt werden, jedoch verstehen sie oft nicht, auf welchem Wege und in welchem Kontext ihre Daten gesammelt, für welche Zwecke sie verwendet werden sowie welche Auswirkungen dies auf ihr Leben und unsere Gesellschaft im Allgemeinen hat und noch haben könnte.[21] Dennoch treffen Bürger_innen im alltäglichen Leben ständig Entscheidungen über ihre Datenhergabe und die Nutzung dieser Daten – angefangen vom Klicken des ‚OK‘-Buttons in Cookie-Pop-Ups über die Verwendung einer bestimmten Suchmaschine, eines Browsers, einer Messaging-App oder eines sozialen Netzwerks bis zum Kauf von Smart Home Devices. Daher brauchen mündige Bürger_innen einer datafizierten Gesellschaft ein Bewusstsein für diese Datensammlung und ein Grundverständnis für den Einfluss, den Daten bereits auf diverse Erkenntnis- und Entscheidungsprozesse haben. Nur so können sie digitale Technologien und das Internet auf mündige Art und Weise nutzen und fundierte Entscheidungen zur Hergabe ihrer Daten treffen sowie an öffentlichen Debatten zum Thema teilhaben und ihre Position vertreten.


Wie wird der Begriff erfasst/festgestellt?

Critical Big Data Literacy ist ein schwer messbarer Begriff, da er nicht nur auf Fachwissen und bestimmte Fähigkeiten abzielt, sondern auch abstrakte Konstrukte wie ‚kritische Reflexion‘ beinhaltet. Zudem zeigen sich bereits bei der Erfassung von Datenwissen und Datenfähigkeiten Schwierigkeiten.[22] Nichtsdestotrotz wagt Ina Sanders Studie (2020) zu Critical Big Data Literacy einen Versuch der Messung des Begriffs. In der Vorher-Nachher-Studie wurden einerseits Privatsphäre-Einstellungen und andererseits bestimmte Aspekte der Internetnutzung als – bewusst unzureichende – Indikatoren einer veränderten Critical Big Data Literacy gewertet.[23] Die (fehlenden) Bedenken der Proband_innen gegenüber der Sammlung und Nutzung ihrer Daten durch Internetfirmen wurden mit Hilfe etablierter Instrumente zur Erfassung von Privatsphäre-Einstellungen gemessen.[24] Fragen zur Internetnutzung erfassten, ob typische Schritte für mehr Datenschutz im Internet bekannt waren oder sogar ausgeführt wurden – zum Beispiel das regelmäßige Löschen von Cookies, die Verwendung alternativer, datenschützender Software, Apps und Services oder die Nutzung von Werbe- und Trackingblockern. Zusätzlich wurde den Studienteilnehmenden durch Freitextfelder die Möglichkeit für qualitativere Rückmeldungen geboten. Obwohl diese Aspekte vermutlich nicht die Komplexität des Critical Big Data Literacy-Begriffs in seiner Vollständigkeit erfassen können, lassen erhöhte Privatsphäre-Bedenken sowie Schritte in Richtung mehr Datenschutz dennoch auf ein stärkeres Bewusstsein, eine bessere Kenntnis und mehr kritische Reflexion von Big Data sowie verbesserte Fähigkeiten zum Selbstdatenschutz schließen.[25] Ähnliche Herangehensweisen lassen sich auch in weiteren Studien zum Zusammenhang von Wissen über Daten und Datafizierung und Bedenken über diese Themen finden.[26]

Welche Bildungsprojekte gibt es dazu?

  • In der Datenbank für "Critical Data Literacy Resources" des Critical Big Data and Algorithmic Literacy Network lassen sich zahlreiche Ressourcen finden, die zu einer Bildung über Datafizierung beziehungsweise der Förderung von Critical Big Data Literacy geeignet sind. Die Datenbank lässt sich nach Sprache, Format und Zielgruppe der Ressource filtern und beinhaltet über 130 Websites, Lerneinheiten, Online-Kurse, Fernseh-Reportagen, Radio-Features, Podcasts, Videos, Interviews, Vorträge, Unterrichtsideen und Arbeitsblätter, Spiele, Podcasts, Lern-Apps, Hinweise auf Mitmach-Projekte, Schulwettbewerbe, Theaterproduktionen, Software-Tools zur Sensibilisierung sowie Broschüren und Leitfäden zur kritischen Bildung über Big Data. Die Datenbank selbst sowie die meisten Ressourcen sind frei verfügbar für interessierte Bürger_innen wie auch Lehrende und werden bereits in laufenden Projekten mit Lehramtsstudierenden eingesetzt: https://www.bigdataliteracy.net/database/.

Weiterführende Literatur

  • Carmi, Elinor et al. 2020. „Data Citizenship: Rethinking Data Literacy in the Age of Disinformation, Misinformation, and Malinformation.“ Internet Policy Review 9 (2), https://doi.org/10.14763/2020.2.1481.
  • Gapski, Harald. 2019. „Mehr als Digitalkompetenz. Bildung und Big Data.“ Aus Politik und Zeitgeschichte 27-28: 24–29.
  • Pangrazio, Luci und Neil Selwyn 2019. „‘Personal Data Literacies’: A Critical Literacies Approach to Enhancing Understandings of Personal Digital Data." New Media & Society 21 (2): 419–37, https://doi.org/10.1177/1461444818799523.
  • Pötzsch, Holger. 2019. „Critical Digital Literacy: Technology in Education Beyond Issues of User Competence and Labour-Market Qualifications.“ TripleC: Communication, Capitalism & Critique. Open Access Journal for a Global Sustainable Information Society 17 (2): 221-240, https://doi.org/10.31269/triplec.v17i2.1093.
  • Sander, Ina. 2020. „Critical Big Data Literacy Tools – Engaging Citizens and Promoting Empowered Internet Usage.“ Data & Policy 2 (5), https://doi.org/10.1017/dap.2020.5.
  • Sander, Ina. 2020. „What is critical big data literacy and how can it be implemented?“ Internet Policy Review 9 (2), https://doi.org/10.14763/2020.2.1479.


Quellenverzeichnis

  1. Sander, Ina. 2020. "Critical Big Data Literacy Tools – Engaging Citizens and Promoting Empowered Internet Usage." Data & Policy 2 (5): 1-10. Aufgerufen am 24.06.2021, https://doi.org/10.1017/dap.2020.5, S. 3.
  2. Sander, Ina. 2020. „What is critical big data literacy and how can it be implemented?“ Internet Policy Review 9 (2): 1-22. Aufgerufen am 24.06.2021, https://doi.org/10.14763/2020.2.1479, S. 3.
  3. Sander, Ina. 2020. „Critical Big Data Literacy Tools – Engaging Citizens and Promoting Empowered Internet Usage“ Data & Policy 2 (5): 1-10. Aufgerufen am 24.06.2021, https://doi.org/10.1017/dap.2020.5, S. 3.
  4. Sander, Ina. 2020. „What is critical big data literacy and how can it be implemented?“ Internet Policy Review 9 (2): 1-22. Aufgerufen am 24.06.2021, https://doi.org/10.14763/2020.2.1479, S. 4.
  5. Frank, Mark et al. 2016. „Data Literacy - What is it and how can we make it happen?“ The Journal of Community Informatics 12 (3): 4–8. Aufgerufen am 24.06.2021, https://www.semanticscholar.org/paper/Data-Literacy-What-is-it-and-how-can-we-make-it-Frank-Walker/a054cb9cb85236e254cc35c5cf25e397a5ca71a8.
  6. Freihof Tygel, Alan und Rosana Kirsch. 2016. „Contributions of Paulo Freire to a Critical Data Literacy: A Popular Education Approach.“ The Journal of Community Informatics 12 (3): 108–121.
  7. Gray, Jonathan; Gerlitz, Carolin und Liliana Bounegru. 2018. „Data Infrastructure Literacy“. Big Data & Society 5 (2): 1–13. Aufgerufen am 05.07.2021, https://doi.org/10.1177/2053951718786316.
  8. Sander, Ina. 2020. „What is critical big data literacy and how can it be implemented?“ Internet Policy Review 9 (2): 1-22. Aufgerufen am 24.06.2021, https://doi.org/10.14763/2020.2.1479, S. 4.
  9. Sander, Ina. 2020. „Critical Big Data Literacy Tools – Engaging Citizens and Promoting Empowered Internet Usage.“ Data & Policy 2 (5): 1-10. Aufgerufen am 24.06.2021, https://doi.org/10.1017/dap.2020.5; Sander, Ina. 2020. „What is critical big data literacy and how can it be implemented?“ Internet Policy Review 9 (2): 1-22. Aufgerufen am 24.06.2021, https://doi.org/10.14763/2020.2.1479.
  10. Vgl. z.B. Dalton, Craig und Jim Thatcher. 2014. „What Does a Critical Data Studies Look like, and Why Do We Care?“ Society & Space (12.05.). Aufgerufen am 24.06.2021, https://www.societyandspace.org/articles/what-does-a-critical-data-studies-look-like-and-why-do-we-care; Kitchin, Rob und Tracey P. Lauriault. 2014. „Towards critical data studies: Charting and unpacking data assemblages and their work. The Programmable City Working Paper 2.“ Aufgerufen am 24.06.2021, https://ssrn.com/abstract=2474112.
  11. Kennedy, Helen und Giles Moss. 2015. „Known or Knowing Publics? Social Media Data Mining and the Question of Public Agency.“ Big Data & Society 2 (2): 1–11. Aufgerufen am 24.06.2021, https://doi.org/10.1177/2053951715611145; Redden, Joanna. 2018. „The Harm That Data Do.“ Scientific American (01.11.). Aufgerufen am 24.06.2021, https://www.scientificamerican.com/article/the-harm-that-data-do/; O’Neil, Cathy. 2016. Weapons of Math Destruction: How Big Data Increases Inequality and Threatens Democracy. London: Allen Lane, Penguin Books.
  12. Vergleiche zum Beispiel Turow, Joseph; Hennessy, Michael und Nora A. Draper. 2015. The tradeoff fallacy: How marketers are misrepresenting American consumers and opening them up to exploitation. A Report from the Annenberg School for Communication. Philadelphia: University of Pennsylvania. Aufgerufen am 24.06.2021, http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.2820060; Redden, Joanna. 2018. „The Harm That Data Do.“ Scientific American (01.11.). Aufgerufen am 24.06.2021, https://www.scientificamerican.com/article/the-harm-that-data-do/; Iliadis, Andrew und Federica Russo. 2016. „Critical Data Studies: An Introduction.“ Big Data & Society 3 (2): 1–7. Aufgerufen am 24.06.2021, https://doi.org/10.1177/2053951716674238.
  13. Baacke, Dieter. 1997. Medienpädagogik Bd. 1, Grundlagen der Medienkommunikation. Tübingen: Niemeyer, S. 98.
  14. Pangrazio, Luciana. 2016. „Reconceptualising Critical Digital Literacy“. Discourse: Studies in the Cultural Politics of Education 37 (2): 163-174. Aufgerufen am 24.06.2021, https://doi.org/10.1080/01596306.2014.942836, S. 168. Eigene Übersetzung.
  15. Pötzsch, Holger. 2019. „Critical Digital Literacy: Technology in Education Beyond Issues of User Competence and Labour-Market Qualifications“ TripleC: Communication, Capitalism & Critique. Open Access Journal for a Global Sustainable Information Society 17 (2): 221-240. Aufgerufen am 24.06.2021, https://doi.org/10.31269/triplec.v17i2.1093, S. 221. Eigene Übersetzung.
  16. Vergleiche Freihof Tygel, Alan und Rosana Kirsch. 2016. „Contributions of Paulo Freire to a Critical Data Literacy: A Popular Education Approach.“ The Journal of Community Informatics 12 (3): 108–121.
  17. Vergleiche Gray, Jonathan; Gerlitz, Carolin und Liliana Bounegru. 2018. „Data Infrastructure Literacy.“ Big Data & Society 5 (2): 1–13. Aufgerufen am 05.07.2021, https://doi.org/10.1177/2053951718786316.
  18. Vergleiche Gapski, Harald. 2019. „Mehr als Digitalkompetenz. Bildung und Big Data.“ Aus Politik und Zeitgeschichte 69 (27-28): 24–29. Aufgerufen am 24.06.2021, https://www.bpb.de/apuz/293126/mehr-als-digitalkompetenz-bildung-und-big-data?p=all.
  19. Vergleiche Pangrazio, Luci und Neil Selwyn. 2019. „‘Personal Data Literacies’: A Critical Literacies Approach to Enhancing Understandings of Personal Digital Data.“ New Media & Society 21 (2): 419–437. Aufgerufen am 24.06.2021, https://doi.org/10.1177/146144481879952.
  20. Carmi, Elinor et al. 2020. „Data Citizenship: Rethinking Data Literacy in the Age of Disinformation, Misinformation, and Malinformation.“ Internet Policy Review 9 (2): 1-22. Aufgerufen am 24.06.2021, https://doi.org/10.14763/2020.2.1481.
  21. Grzymek, Viktoria und Michael Puntschuh. 2019. Was Europa über Algorithmen weiß und denkt. Ergebnisse einer repräsentativen Bevölkerungsumfrage. Gütersloh: Bertelsmann Stiftung. Aufgerufen am 30.06.2021, https://doi.org/10.11586/2019006; Miller, Catherine; Coldicutt, Rachel und Hannah Kitcher. 2018. People, Power and Technology: The 2018 Digital Understanding Report. London: Doteveryone. Aufgerufen am 30.06.2021, http://understanding.doteveryone.org.uk/; Hennessy, Michael und Nora A. Draper. 2015. The tradeoff fallacy: How marketers are misrepresenting American consumers and opening them up to exploitation. A Report from the Annenberg School for Communication. Philadelphia: University of Pennsylvania. Aufgerufen am 24.06.2021, http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.2820060.
  22. Die teilweise unklare Forschungslage zum Wissen der Bevölkerung über Big Data wird zum Beispiel von der Wissenschaftlerin Helen Kennedy in einem Blogbeitrag verdeutlicht: Kennedy, Helen. 2019. „What Does Facebook’s #tenyearchallenge Tell Us about Public Awareness of Data and Algorithms?“ LSE Impact Blog (04.02.). Aufgerufen am 30.06.2021, https://blogs.lse.ac.uk/impactofsocialsciences/2019/02/04/what-does-facebooks-tenyearchallenge-tell-us-about-the-public-awareness-of-data-and-algorithms/; Die Schwierigkeiten, Privatsphäre-Einstellungen verlässlich zu messen, verdeutlicht zum Beispiel dieser Artikel: Marreiros, Helia et al. 2017. „'Now That You Mention It': A Survey Experiment on Information, Inattention and Online Privacy.“ Journal of Economic Behavior & Organization 140: 1–17. Aufgerufen am 05.07.2021, https://doi.org/10.1016/j.jebo.2017.03.024.
  23. Sander, Ina. 2020. „What is critical big data literacy and how can it be implemented?“ Internet Policy Review 9 (2): 1-22. Aufgerufen am 24.06.2021, https://doi.org/10.14763/2020.2.1479, S. 6.
  24. Vergleiche Chellappa, Ramnath K. und Raymond G. Sin. 2005. „Personalization versus privacy: An empirical examination of the online consumer’s dilemma.“ Information Technology and Management 6 (2): 181–202; Malhotra, Naresh K.; Kim, Sung S. und James Agarwal. 2004. „Internet Users’ Information Privacy Concerns (IUIPC): The Construct, the Scale, and a Causal Model.“ Information Systems Research 15 (4): 336–55. Aufgerufen am 30.06.2021, https://doi.org/10.1287/isre.1040.0032; Smith, H. Jeff; Milberg, Sandra J. und Sandra J. Burke. 1996. „Information Privacy: Measuring Individuals’ Concerns about Organizational Practices.“ MIS Quarterly 20 (2): 167–196. Aufgerufen am 30.06.2021, https://doi.org/10.2307/249477.
  25. Sander, Ina. 2020. „What is critical big data literacy and how can it be implemented?“ Internet Policy Review 9 (2): 1-22. Aufgerufen am 24.06.2021, https://doi.org/10.14763/2020.2.1479, S. 6.
  26. Zum Beispiel: Eslami, Motahhare et al. 2015. „‚I Always Assumed That I Wasn’t Really That Close to [Her]‘: Reasoning about Invisible Algorithms in News Feeds.“ Proceedings of the 33rd Annual ACM Conference on Human Factors in Computing Systems - CHI ’15, 153–162. Seoul: ACM Press. Aufgerufen am 30.06.2021, https://doi.org/10.1145/2702123.2702556; Marreiros, Helia et al. 2017. „'Now That You Mention It': A Survey Experiment on Information, Inattention and Online Privacy.“ Journal of Economic Behavior & Organization 140: 1–17. Aufgerufen am 05.07.2021, https://doi.org/10.1016/j.jebo.2017.03.024; Worledge, Michael und Mike Bamford. 2019. „Adtech Market Research Report.“ Ofcom; International Commissioner’s Office (März). Aufgerufen am 05.07.2021, https://www.ofcom.org.uk/__data/assets/pdf_file/0023/141683/ico-adtech-research.pdf.


Die erste Version dieses Beitrags wurde von Ina Sander im Rahmen des Projekts "Digitale Souveränität" am Institut für Medienrecht und Kommunikationsrecht und am Institut für Medienkultur und Theater der Universität zu Köln erstellt.

Zitiervorschlag: Glossar Digitale Souveränität. 2021. „Critical Big Data Literacy (Medienbildung).“ https://www.bigdataliteracy.net/glossar/. Zugegriffen am tt.mm.jjjj.