Wir leben längst nicht mehr nur im Informationszeitalter, sondern in der Ära von Big Data. In dieser steht die Datenbank gleichzeitig für die riesigen Erkenntnispotenziale von Informationssammlungen wie für die bedrohlichen Informationsexzesse der digitalen Medienkultur. Zudem bezeichnet der Begriff konkrete Technologien und Verfahren der Sammlung und Bereitstellung von digitalen Informationen. Zwischen diesen sehr unterschiedlichen Auffassungen gilt es, Datenbanken medientheoretisch zu verorten. Marcus Burkhardt zeichnet die Geschichte der Datenbanken nach und fragt, wie technische Verfahren der Verwaltung digitaler Informationen bedingen, was auf welche Weise in Datenbanken gefunden und durch sie gewusst werden kann.
Researchers, policymakers, and competition and regulation authorities worldwide recognize the utility of application programming interfaces (APIs) in powering the digital economy and driving datafication and platformization processes. However, it remains unclear how the APIs of leading social media relate to platform governance and how this relationship evolved. This article traces the evolution of Facebook’s APIs, which evolved from a relatively simple programming interface for data access into a complex layered and interconnected governance arrangement. The study draws on a large corpus of (archived) developer pages and API reference documentation to examine the history of Facebook’s API governance; that is, the governance of and by Facebook through its APIs. This historical analysis emphasizes the technical dimensions and dynamics of what, how, and whom powerful platforms seek to govern, thus highlighting the technicity of platform governance and how it evolved. Because APIs facilitate and govern the material conditions of app development and the social and economic processes they sustain, powerful platforms influence the evolution of their larger ecosystems. As such, the technicity of Facebook’s API governance represents a major source of the platform’s “infrastructural power.”
Over the course of the past 80 years the digital computer has radically changed the world we inhabit and the ways in which we relate to it and to each other. Likewise, computing has radically changed as well. At first, practical computing machines 1 carried individual names, but in the early 1950s proper names were quickly replaced by series designators which are emblematic for the era of mainframe computers and time-sharing systems. The 1970s and 1980s gave rise to micro, home and personal computers as well as graphical user interfaces that became prevalent in the 1990s. With the rise of the World Wide Web (WWW) during this decade networked computing and networking changed the face of computing again. Regardless of the burst of the dot-com bubble the Web f lourished throughout the early 2000s by being reframed as Web 2.0 and social web. During this period computing devices became increasingly mobile and desktop computers were superseded by notebooks, smartphones and tablets, software gradually morphed into services and apps that rely on cloud infrastructures for distributed processing and storage. In June 2017 Sundar Pichai, CEO of Google Inc., declared yet another paradigm shift in the history of computing. Innovation should neither be driven by approaching problems as first and foremost digital nor mobile, but instead by taking an AI first approach that is fueled by recent advances in the field of machine learning: "We believe smartphones should be smarter; they should learn from you and they should adapt to you. Technologies such as on-device machine learning can learn your usage patterns and automatically anticipate your next action saving you time" (Pichai 2018). This statement ref lects a central promise of machine learning applications, namely the ability to adapt to unforeseen futures without prior programming of a particular event: visual recognition of specific objects or persons that the program did neither "see" nor was trained on before, self-driving cars that can deal with new situations safely or chatbots that conduct conversa
Die fortschreitende Digitalisierung des gesellschaftlichen Lebens erzeugt neben vielen anderen Phänomenen auch neue Logiken der Informationsvermittlung. So wird seit einiger Zeit die Problematik der Filter Bubble durch Personalisierung von Informationszugängen intensiv diskutiert. Algorithmische Systeme als Vermittler personalisierter Informationen, hier verstanden als Infomediaries (Morris 2015), können zu einer Zersplitterung von Öffentlichkeiten führen – Individuen werden verstärkt mit selektiven Informationen und Diskursen konfrontiert, welche die eigenen Haltungen bestärken und abweichende Meinungen ausblenden. Diese Transformation stellt vor dem Hintergrund der informationellen Grundversorgung gerade für den öffentlich-rechtlichen Rundfunk eine Herausforderung dar. Der vorliegende Beitrag nimmt dies zum Anlass, um die Beziehung und Möglichkeiten der Realisierung des Programmauftrags in Zeiten non-linearer Medienangebote zu diskutieren. Der Artikel ist ein erstes Ergebnis der Zusammenarbeit zwischen den Autoren und der Softwareentwicklungsabteilung des Bayerischen Rundfunks im Rahmen der Entwicklung einer neuen Mediathek. In einer kollaborativen Ethnographie wurden Rahmenbedingungen und Gestaltungsmöglichkeiten algorithmisch vermittelter Programme, welche dem gesellschaftlichen Auftrag der öffentlichrechtlichen Rundfunkanstalten genügen, erforscht. Entgegen der Annahme, Algorithmen seien unhinterfragbare und dadurch mächtige Akteure, zeigt sich, dass die Realisierung algorithmischer Systeme sowohl von sozio-technischen Aushandlungsprozessen als auch von infrastrukturellen und organisatorischen Bedingungen abhängt, und sich somit gerade in den Entwicklungsprozessen inhaltliche und politische Gestaltungsräume von Recommender Systemeneröffnen.
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