Devaluing, Outsorting, Separating

Abstract

Lernende Algorithmen gelten aufgrund ihrer irreduziblen Opazität als eigenständige Akteure/Performanzen, die bestehende soziale Gefälle digital amplifizieren, neue Barrieren in technisierten sozialen Ordnungen erzeugen oder Grenzen verschieben können, die den Zugang zu gesellschaftlichen Ressourcen beschränken. Der Artikel vergleicht die beiden dominierenden Ansätze miteinander, die sich mit Entstehung und Effekten dieser automatisierten Mechanismen kritisch auseinandersetzen. Auf Basis der Gegenüberstellung werden schliesslich unterschiedliche reflexive Implikationen und eine diffraktive Lesart medienbildungstheoretischer Interventionen ausgelotet.