 Viele spenden eher Daten an dem Internet. Welche Auswirkungen haben diese Datenströmung auf unserer Gesellschaft? Wird uns heute Karl Urban darüber mehr erzählen? Karl ist ein Geo-Wissenschaftler, ein Wissenschaftsjournalist, vor allem freier Journalist, ein Mitglied des Fachwerkschafts und auch ein Brotgaster. Er gewann im 2013 für seinen Blog-Post einen Preis der Cy-Blocks von Spectrum der Wissenschaft. Ja, erst mal, wir begrüßen ihn alle mit einem großen Applaus. Hallo, schön, dass ihr alle da seid und nicht in Saal 1 beim Vorsitzenden der Europäischen Weltraumagentur. Freut mich sehr. Ich sage das auch, weil ich auch gern da wäre, denn Raumfahrt-Themen liegen mir auch sehr nah. Und die digitalen Themen aber auch. Und heute will ich über die Zukunft reden. Wer hat heute schon mal in seinen Hyroskop geschaut? Es gibt tatsächlich eine Zwer- meldung, hätte ich nicht mit gerechnet. Ich hätte dann auch gefragt, wer jemanden kennt. Wir leben ja in Zeiten, in denen Krankenkasten homöopathische Medikamente zahlen, insofern sind solche Fragen durchaus legitim. Wer glaubt, dass wir die Zukunft vorhersehen können? Oder anders gefragt, dass wir sie vorher berechnen können? Es gibt ein paar, 20, 30. Das ist mein Thema heute, also ich möchte über Orake 2.0 reden. Und ganz zu Beginn ein Disclaimer. Ich bin jetzt kein Coder, also ich habe mich in diese Thematik eingelesen. Ich bin Wissenschaftsjournalist. Ich lese mich gerne sehr tief in die wissenschaftliche Literatur ein. Aber ich habe mich vor allem auch mit den gesellschaftlichen Folgen dieses Themas versucht ein bisschen auseinanderzusetzen. Und deswegen bin ich am Ende, wenn uns die Zeit reicht, auch sehr dankbar über eure Gedanken zu dem Thema. Denn erschlagen werde ich das sicher nicht. Ein weiterer Disclaimer, Zukunft ist natürlich ein großes Wort und Vorhersage der Zukunft erst recht. Und letztlich ist so was wie die Zukunft der Gesellschaft voraus zu sagen ja auch nicht wirklich was Neues. Also es gibt in sehr großer Zeitskala so was wie Klimamodelle, Technikfolgenabschätzung, wo man ja versucht, letztlich technologische Entwicklungen in die Zukunft zu fortzuschreiben. Es gibt auch so was wie Wettervorhersage, was immerhin recht gut mittlerweile funktioniert. Was er auch mit Daten und Modellen zu tun hat. Es gibt einen Bereich der Wettervorhersage, der funktioniert eigentlich fast gar nicht. Nämlich die Gewittervorhersage, das ist eigentlich nur im Bereich von Stunden möglich und basiert überhaupt nicht auf Wettermodellen, sondern vor allem auf der Erfahrung von Meteorologen, die Echtzeitkarten beobachten. Und die Big Data Vorhersage, mit der ich mich heute oder über die ich heute sprechen möchte, bewegt sich auch in diesem Bereich von mehreren Stunden bis wenigen Tagen. Also kein Voodoo da, Monate, Jahre in der Zukunft, sondern sehr kurze Zeitrömer. Wenn wir jetzt ein bisschen zurückschauen als erstes. Ja, also Orakel sind wahrscheinlich so alt wie die zivilisierte Menschheit, haben immer eine große Rolle gespielt. Letztlich wollte der Mensch immer, der Mensch immer darauf angewiesen, in die Zukunft zu blicken, alleine zu verstehen, wie so der Jahresablauf funktioniert, wann Felder überflutet werden in den ersten Hochkulturen im Zweistrom-Land. All das hat erfordert, dass man so ein bisschen die Zukunft blicken kann und einfach so den natürlichen Ablauf der Jahreszeiten von Überflutungsereignissen zu kennen. Die Griechen, die antiken Griechen haben das dann ein bisschen in eine andere Richtung getrieben. Orakel von Delphi ist ja sicher so das bekannteste griechische Orakel und das hat eigentlich Politik gemacht oder beziehungsweise sehr viele Herrscher der verschiedenen griechischen Stadtstaaten sind, nach Delphi gezogen. Und also Orakel hat durchaus die auch mal gegeneinander aufgehetzt oder auch im eigenen Sinne die Mächtigen manipuliert mit Vorhersagen. Denn wer die Zukunft für Herr sagt, kann sie natürlich auch verändern. Ich persönlich habe mich wie gesagt als Journalist eingelesen in das Thema im Jahr 2011 als frisch gebackener freier Wissenschaftsjournalist habe ich eine Artikel geschrieben über die EU-Flagschiff-Initiative. Das war eine Ausschreibung der EU-Kommission für ein großes europäisches Forschungsprojekt, was sozusagen kurz davor stehen sollte, einen großen Durchbruch hervorzurufen und da solltest du sagen die Führerschaft in Europa legen jetzt nicht an US-Unis oder in China. Und da haben sich sechs Projekte beworben, die auch in eine Zielrunde gekommen sind. Und eins dieser Projekte war Future ICT. Es ist am Ende nicht geworden, also ihr wisst wahrscheinlich, dass Grafäenprojekten des Human Brain Project haben am Ende dieses Geld gekriegt oder die laufen jetzt und bekommen jetzt das Geld. Das ging da um eine Milliarde Euro über zehn Jahre. Also das ist für ein Forschungsprojekt eine ganze Menge. Aber wie gesagt, ich habe damals Future ICT vorgestellt, als das Thema noch nicht oder die Entscheidung noch nicht getroffen gewesen ist und der Gedanke dahinter, der hat mir schon imponiert, also der Gedanke, wir haben diesen exponentiellen Datenwerk der Menschheit, also jedes Jahr produzieren wir so viele Daten, wie von Anbeginn der Menschheit bis zum letzten Silvester produziert worden sind, machen wir jedes Jahr wieder neu. Und wenn wir all diese Daten zusätzlich zu Sensoren, die wir hier selbst, die wir entwickeln, die wir auf Smartphones installieren lassen, also Menschen stellen freiwillig Daten aus der Umwelt bereit und wir nutzen all das, was wir bekommen können, stecken das in so ein Living Earth Simulator und versuchen mal verschiedene Aspekte der Gesellschaft zu simulieren. Also das Versprechen war jetzt nicht wirklich die Erde als solche zu simulieren, aber bestimmte Aspekte, die interessant sein könnten und ein weiterer Gedanke von Future ICT war das Ganze auch öffentlich letztlich zu machen, also ein Vorhersagesystem zu haben, was Politiker nutzen können, aber auch wir alle. Dass es letztlich kein Herrschaftsinstrument ist, sondern transparent ist am Ende. Und die Anwendungen, die davor geschlagen wurden, finde ich, klangen auch alle ziemlich legitim zum Beispiel. Wir sind in einer Situation, wo eine Naturkatastrophe oder eine Kette von Katastrophen eintritt, also Fukushima war ja so ein Beispiel, da gab es erst Naturkatastrophen und dann auch technische Probleme. Und in der Situation, in der Situation der japanischen Regierung zu sein und zu sagen, wie schütze ich jetzt meine Bevölkerung? Welche Entscheidungen muss ich, kann ich jetzt treffen? Und wie reagieren Menschen auf diese Entscheidung? Also wie reagiert die japanische Gesellschaft auf diese Entscheidung? Und welche Kaskaden kann das in Gang setzen? Und wie wahrscheinlich sind welche Ereignisseweige in der Zukunft? Und in solchen Situationen mag es sinnvoll sein, so eine Vorhersage zu machen, der Gesellschaft. Und gab viele andere Ideen, eine davon, vielleicht fand ich auch ganz charmant. Wenn ein Gesetz verabschiedet wird im Parlament, ist ja immer die Frage, erreicht es das, was eigentlich die Autoren das Gesetzes erreichen wollten? Und auch das war so eine Idee, sozusagen jetzt in längerem Zeitraum sich anzugucken und Gesetzes, die Auswirkungen auf die Gesellschaft zu simulieren. Und zumindest so eine Spannbreite der nahen Zukunft sehen zu können. Okay. Und dann habe ich das Thema, wie gesagt, 2011 recherchiert und jetzt vor einem Jahr nochmal angefangen, mich tiefer einzulesen und was seitdem passiert ist. Also Spielscheißentier hat es ja nicht geschafft. Das ist gegipfelt in einer Sendung für den Deutschlandfunk, einer halbstündigen Sendung, die jetzt im Oktober gesendet wurde. Und das, was ich davor gestellt habe, da will ich jetzt kurz nochmal etwas größerer Tiefe reinschauen. Also ein Beispiel, was ich gefunden habe, das ist ein bisschen älter und noch relativ einfach. Das ist eine israelische Informatikerin, die mit ihrer Firma so ein Vorhersage-Algorithmus entwickelt hat. Letztlich ein selbstlernenden Algorithmus, der einfach nur das Nachrichtenarchiv der New York Times der letzte Jahrzehnte analysiert. Und darin, nee, nicht Kausalitäten, sondern Korrelationen sucht. Also irgendwelche Ereignisse folgen, die statistisch häufiger auftreten als andere und dann die aktuelle Nachrichtenlage beobachtet und im Zweifel Echtzeitwarnung ausgeht für politische Ereignisse. Das eine Beispiel, was Kira an ihrem TED Talk hier von 2014 gebracht hat, war, es gab so eine komische Folge von Dürre-Ereignissen in afrikanischen Staaten in dem Fall, wenige Jahre später von Überschwemmungen und dann gab es wieder wenige oder ein Jahr später eine Cholera-Epidemie, was nicht sonderlich überraschend ist, aber in dem Fall gab es so eine Warnung für Kuba. Und Kuba ist ein Land, wo es seit über 100 Jahren eigentlich keine Cholera mehr gegeben hatte. 2013 gab es tatsächlich eine große Cholera-Epidemie. Es war so ihr positiv Beispiel, dass diese Warnung durchaus was bringen können. Ja, das war so ein kleines Beispiel, wie so was anfängt. Ja, dann gab es ja auch 2011 den arabischen Frühling. Wenn man nach Literatur zum Thema Arab Spring Social Media sucht, sieht man, das wurde letztlich sehr gut beforst. Also das ist letztlich der perfekte Lerndatensatz gewesen. Auch weil ja soziale Medien einfach auch eine entscheidende Rolle gespielt haben, dass sich Menschen zu Protesten verabreden können. Und genau, also da kann man wirklich in die Daten beobachten, wie solche Proteste spontan entstehen. Und ein bisschen weiterentwickeltes System ist Embers. Das wird entwickelt von mehreren US-Universitäten, die bekommen ihr Geld von der JARPA. Das ist so eine Art Forschungsfinanziere in den USA für Geheimdienstaufgaben. Die Ergebnisse, die man jetzt hier sieht, das ist für Proteste, die es in Venezuela gegeben hat. Das soll hier zeigen, wo wir sie vorher gesagt haben, das passt in allen Orten, sind sie dann auch aufgetreten. Also es gibt auch Warnungen letztlich, die ausgegeben werden, die werden aber nicht veröffentlicht, sondern letztlich den US-Diensten zur Verfügung gestellt. Wie funktioniert Embers, also auch selbstlernende Algorithmus, der jetzt nicht nur Nachrichten und Blogs untersucht, sondern auch geolokalisierte Tweets und Facebook-Post aus diesen Ländern und Städten. Und der dann solche Warnungen ausgibt, also hier in dem Fall Protesten Venezuela, wer ist dabei, Arbeiter, Business, Leute. Es gab schon vorher Warnungen diesbezüglich. Die Proteste, die es geben wird, sind statistisch signifikant, also deutlich stärker als das, was man vorher beobachtet hat und auch was, was die wollen. Das ist das, was das Tool durch letztlich se manche Auswertungen von Texten, die gepostet werden, macht. Und dann für die nahezukunft ausgibt, kann man sich ja auch logisch überlegen, also es ist kein wirklicher Wudu dabei, wenn jemand schreibt, ich gehe morgen auf eine Demonstration in einem Tweet, dann kann man dieses Morgen und Demonstration vielleicht noch den Ort natürlich rauslesen und wenn das viele Leute Twitter klar sagen, da wird es ein Protest geben. Also es ist eigentlich auch noch einigermaßen primitiv. Das Schöne an Embers ist, also US-Geheimdienst-Finanzierer, aber doch US-Unis auch, das heißt, die publizieren ihre Ergebnisse und die tun sich aber ein bisschen schwer, kritisch zu bewerten, was sie machen. Also da schreiben sie schön, das kann ja da helfen, dass Regierungen die Sorgen ihrer Einwohner ernst nehmen können, priorisieren können, vielleicht um sicherzustellen, dass der Schuh gar nicht mehr so stark drückt, weil sie einfach direkt gegensteuern können. Aber natürlich, man könnte das auch missbrauchen. Das ist ja aus dem letzten Absatz aus dem Paper. Also ich finde relativ wenig selbstkritisch. So, das ist der aktuelle Stand gewesen, bis vor zwei, drei Jahren. Letztlich braucht man unzensierten Zugriff auf soziale Netzwerke. Natürlich muss man solche Vorhersagen auch immer mit der Realität abgleichen. Das ist letztlich ja eine automatische Aufgabe. Also wenn man jetzt sagt, mit 80%iger Wahrscheinlichkeit wird es zu Protesten kommen, muss man natürlich nach der Vorhersage gucken, ist es auch eingetreten. Und letztlich immer die Vorhersagen an das anpassen, was man vorher gesagt hat. Und natürlich muss man bei solchen simantischen Auswertungen, von Feeds zum Beispiel, auch immer den wandelnden Kontext der Daten sich angucken. Also wenn wir plötzlich eine Zensur haben in dem Land und die Leute plötzlich eine Code verwenden, um sich zu Protesten zu verabreden, dann kann es natürlich sein, dass so ein Tool auch nicht mehr funktioniert. Also ist es wirklich so? Also brauchen wir das? Nicht ganz. Das ist jetzt ein Ergebnis dieses Jahr im Sommer in Science publiziert von einer Gruppe an der University of Miami. Und die haben versucht, ein bisschen Extremismusforschung eigentlich zu machen. Die wollten mal sehen, wie Islamisten vom islamischen Staat in sozialen Netzwerken eigentlich sich so organisieren, weil die ja offenbar eine Rolle spielen, sich global zu organisieren. Und das ist auf Facebook und Twitter relativ schwierig, weil da die automatischen Filter ziemlich gut funktionieren und wahrscheinlich auf die juristischen Hürden hoch sind. Deswegen gibt es ein großes Interesse, das sofort zu reglementieren. Also da gibt es einfach keine Daten, die man analysieren kann. Und deswegen haben die sich V-Kontakte angeguckt. Das ist ja auch eines der größeren sozialen Netzwerken, was in Russland beheimatet ist. Auch in Russland sind islamistische Postings, werden da natürlich zensiert und sind staatlich nicht gern gesehen. Aber die Moderation ist nicht ganz so hinterher. Deswegen gibt es immer Zeiträume, wenn man diese Daten rechtzeitig abgreift, indem sich kurzzeitig islamistische Gruppen dort bilden und ausgetauscht haben. Und was die gemacht haben, also was man hier sieht, da ist die Y-Axt, da steht Eskalation-Parameter, ist nichts anderes als, die haben gezählt, wie viele Posts in einem bestimmten Zeitraum gegeben hat und sich das Bild haben, bevor dann wieder gelöscht wurde. Also es ist letztlich nur aufadiert, wie groß die Aktivität ist. Und was dabei, was sie gesehen haben, ist, dass es, wenn die Aktivität sehr stark ansteigt, es in Zusammenhang gibt zu realen Ereignissen. Das haben sie nicht nur in Syrien in dem Fall bemerkt. Also da sieht man diesen starken Anstieg und dann kurze Zeit später dieser rote Strich, das war die erste Offensive auf Kobane in Syrien vom islamischen Staat. Das ist eine mathematische Beziehung, die man da beobachtet, die die Physiker auch aus der Thermodynamik kennen, nämlich wenn man eine Flüssigkeit erwärmt, wird die immer heißer und ab einem bestimmten Punkt, nämlich bei Normaldruck bei 100 Grad, gibt es einen Phasenübergang. Das heißt, die Flüssigkeit wird nicht mehr wärmer, es gibt einen steilen Anstieg und ab dem Zeitpunkt kochtes Wasser. Und das ist so was, was man auch in sozialen Systemen beobachtet. In der Theorie nichts Neues ist aber jetzt messbar. Und wenn man diesen Verlauf sich sozusagen anguckt, ist auch der Zeitpunkt, zu dem ein Ereignis eintreten wird in der Zukunft erkennbar. Das haben die hier gesehen. Das andere Beispiel ist aus Brasilien. Einschränkend dazu gesagt, also das ist wirklich, letztlich Grundlagenforschung an diesen sozialen Daten. Es ist ein Bereich der Physik, die Soziophysik, die sich mit den Verhalten von größeren Menschengruppen beschäftigt. Diese Modelle, die man da reinlegt, die aus der klassischen Thermodynamik kommen, funktionieren aber nicht in jedem Fall. Das kann man nicht in jedem Fall beobachten. In dem Fall muss es eine Selbstorganisation geben. Also letztlich, was in sozialen Netzwerken öfter passiert, also keiner der jetzt sagt, wir müssen jetzt aktiv werden, sondern das muss aus dem System heraus entstehen. Dann kann man solche Vorhersagen machen. Was die Soziophysiker aber auch sagen ist, die Gesellschaft ist natürlich kein Topf mit heißem Wasser und die Phasen, die eine Gesellschaft hat, die Aggregatzustände, das ist halt nicht nur festflüssig und gasförmig, sondern die sind deutlich höher dimensional, was auch immer das heißt. Und letztlich stehen sie da am Anfang. Aber die Daten haben wir, man kann ja sozusagen Sozialforschung machen auf ähnlichen Niveau wie Naturwissenschaftler. Okay, so viel zum ersten Teil. Also wir sehen, kollektives Verhalten wird in sozialen Daten abgerufen. Es gibt die Methoden, das zu analysieren, auch wenn es ja große Datenmengen sind. Und es gibt kollektive Handlungen in Gesellschaften, die physikalischen Regeln folgen. Die wir noch nicht alle kennen, aber das fängt an. So. Und im Vortrag über die Zukunft muss ich jetzt anfangen zu extrapolieren. Also das ist der Teil, wo ich mich selbst ein bisschen schwergetan habe. Ich weiß nicht, wer von euch 2016 1984 mal wieder aus dem Regal gezogen hat. Ich habe mich auch bemüßigt gesehen, das mal wieder zu lesen. Auch bei dem Thema fand ich, gab es durchaus Parallelen. Also eine der Lehren, wie gesagt, kollektives Verhalten lässt sich kurzfristig vorhersehen. Man muss natürlich immer gucken, was Vorhersage bedeutet. Also das ist für eine Grafik vom Deutschen Wetterdienst, für Wettervorhersagen. Es gibt immer einen Punkt, da hat man die Daten gemessen, in der Regel jetzt im besten Fall. Und jetzt rechnet man einfach mal unter verschiedenen Randbedingungen in die nahe Zukunft. Und dann fangen, wenn man verschiedene Modelle rechnet, an sich so zufällige Effekte immer mehr durchzusetzen. Und am Ende hat man eine bestimmte spannbreite, mögliche Zukunft. So ist die Idee. Jetzt kann man natürlich das erstmal positiv sehen. Letztlich die Vision auch von Future ICT. Es gibt so einer, das ist hier so ein Werbevideo von Future ICT gewesen für die EU-Kommission, und die das damals entscheiden sollten. Man sieht so ein durchfluteten Kontrollraum. Man sieht letztlichweise Forscher und Politiker, die da mal fragen, welche Auswirkungen bestimmte Entscheidungen haben können. Eigentlich ganz toll für die Gesellschaft. Die Gesellschaft ist ja komplex. Wenn wir uns die Weltgesellschaft angucken, wir haben so eine Überlagerung verschiedener Krisen. Wir haben letztlich viele Technologien, die schnell auch nicht mehr funktionieren. Und Kaskaden, die sich in Gang setzen können, wenn ein Teil nicht mehr funktioniert. Und deswegen klar, es ist eine tolle Idee. Wenn man jetzt sagt, ich will eigentlich nicht die Zukunft der Gesellschaft vorher sagen, weil ich sie nicht manipulieren will, kann man natürlich auch sagen, ich nutze so ein Instrument, um die Resilienz zu erhöhen. Und ich sage mal, bei komplexen Systemen Resilienz bedeutet, wenn es irgendwelche Störungen gibt, soll das System in sich stabil bleiben. Und auch dafür ist natürlich gut, solche Modelle laufen zu lassen für die Gesellschaft. Beim Arabischen Frühling wurde aber auch gesagt, politische Experten haben das jetzt nicht so vorhersehen können. Und vielleicht ist das jetzt das Ende der politischen Experten. Also wenn wir solche Vorhersagen machen können, in Zukunft brauchen wir eigentlich noch politische Experten. Wahrscheinlich brauchen wir politische Experten, die vorher sagen, oder die Datenströme zu analysieren. Da komme ich gleich zu. Aber letztlich ist natürlich so ein Tool für die nahe Zukunft jetzt aus der Sicht eines Politikers, der nicht so richtig in die Details schauen kann. Erst mal Voodoo, das, was Orakel immer waren. Und es ist natürlich letztlich gemäß diesem tollen Artikel von Sascha Lobo, dieser Technik-Aberglaube, der erst mal kommuniziert wird. Also wir können die Zukunft der Gesellschaft vorher sagen. Und das müssen wir irgendwie letztlich klarmachen, dass das alles vielleicht doch nicht so einfach ist. Ein Beispiel dazu, Google Flu Trends, können Sie sicher noch einige dran erinnern, weil ja so ein Tool von Google, das einfach Suchergebnisse ausgewertet hat. Und die, die Symptome, die Leute gegoogelt haben, Grippesymptome letztlich verwendet haben, um so etwas wie eine Vorhersage des aktuellen Grippezyklus vorherzusehen, was ein paar Jahre funktioniert hat und plötzlich nicht mehr, weil es Umstellung bei Google gab und die Suchergebnisse das nicht mal so ganz widergespiegelt haben. Das heißt auch, wenn solche Korrelationen ein paar Jahre gut gehen, kann es irgendwann nicht mehr gut gehen. Und das ist vielleicht in der Vorhersage selbst erst mal gar nicht ersichtlich. Und der entscheidende Punkt, den ich gerade schon angedeutet habe, ist natürlich in dem Moment, wo ich vorher sagen mache, kann ich natürlich zu einem bestimmten Zeitpunkt, da relativ früh, sagen, ich will jetzt nicht, dass das am Ende hier so hoch springt. Also zum Beispiel, dass ich die Leute zu einer Demonstration verabreden. Das heißt, ich muss, wenn ich so eine Vorhersage gemacht habe, einfach nur am richtigen Zeitpunkt gegensteuern. Wie auch immer ich das mache. Ja, das ist ein Zitat aus 1984, ich werde die Vergangenheit kontrolliert, kontrolliert die Zukunft. Was George Orwell nicht voraussehen konnte letztlich ist, wir sind heute quasi in der Lage, die Gegenwart zu kontrollieren, indem ich zum Beispiel soziale Netzwerke manipuliere. Und das wird ja auch bereits gemacht, das ist jetzt überhaupt nichts Neues. Also wenn wir nach China gucken, das ist aus einem Paper von 2013, haben ein paar US-Sozialforscher die chinesische Great Firewall und die Maßnahmen der chinesischen Zensur sich angeguckt. Das kann man ja analysieren von außen. Und teilweise, der hat noch Daten von innen. Und die haben festgestellt, also die haben sich angeguckt, wo wird zensiert. Also hier ganz rechts auf der Axt, es wird sehr stark zensiert, wird sehr stark gelöscht. Und bei Null wird eigentlich, es sind relativ kleine Eingriffe und es gibt sogar sowas wie positive Eingriffe, also letztlich, wo Postings verstärkt werden. Und die schärfsten Zensur, die schärfsten Zensur gab es gar nicht unbedingt im Momenten, wo Leute, was gegen das Regime gesagt haben, die hat man in der Regel einfach in Ruhe gelassen, sondern in dem Moment, wo sich Leute zu kollektiven Aktivitäten verabreden. Also gerade da, wo so eine soziale Dynamik in Gang kommen könnte, da wird ganz massiv eingegriffen. Was im Fall von China, zumindest im Jahr 2013 sicher noch sehr viel manuelle Arbeit hervorgerufen hat. Wir bewegen uns jetzt in eine Richtung, wo sowas wahrscheinlich zunehmend automatisch funktionieren kann. Wie sieht es bei uns aus? Die Daten liegen ja letztlich überwiegend in privaten Händen, bei den sozialen Netzwerken zum Beispiel. Und es existiert aber gleichzeitig, das haben wir auch die Macher von Future ICT gesagt, ein sehr großes Interesse, solche politischen Vorhersagen der Gesellschaft zu machen. Und diese Artikel hier, ich habe gezeigt, dass die Bombe existiert, dass es die Bombe gibt, ist ja hier im Kongress auch schon viel zitiert worden, will ich jetzt nicht mehr viel zu sagen. Und auch wieder zerlegt worden, also man muss natürlich erst mal nach den Hinweisen gucken. Die gucken, ob die Belege existieren, dass letztlich es soziale Vorhersagen und soziale Beeinflussungen von außen gegeben haben könnte. Was man aber, wenn man jetzt nach Deutschland guckt, beobachten kann, ist ja tatsächlich, es gibt einen politischen Druck auf soziale Netzwerke. Unter dem Schlagwort Hate Speech, unter dem Schlagwort Fake News und die Frage ist, wo es hinführt. Und wo wir vielleicht aber auch aufpassen sollten, ist die Wahlmanipulation, die vielleicht, es ist ja letztlich nicht bewiesen, von Russland ausgeht, ist das jetzt die neue Qualität, wenn wir in die nahe Vergangenheit gucken, sowas wie Beeinflussungen von Wählergruppen oder letztlich die Auswahl bestimmter Wählergruppen, um die zum Wählen zu bringen, ist eigentlich nicht neu und wurde auch von anderen politischen Kräften gemacht, als jetzt von den Republikanern. Und deswegen wäre ich da auch vorsichtig, irgendwohin mit den Finger zu zeigen. Ja, also am Ende wird es ein bisschen schwammig. Ich habe ein paar Fragen oder Gedanken zum Schluss. Soziale Vorhersagen, wer auch immer sie macht, sind letztlich ein Machtinstrument. Also wenn das ein Algorithmus für den US-Geheimdienst macht, ist es sicher auch eine Möglichkeit, Wahlen in anderen Staaten zu beeinflussen. Und letztlich wäre es wahrscheinlich eher an der Zeit, sobald sie aufkommen, wenn sie nicht schon existieren, Big Data Vorhersagen zu entzaubern und zu sagen, das ist ein Mittel, was wir nutzen können, aber letztlich müssen wir damit sehr aufpassen. Ja, das Thema Propaganda versus Fake News, auch da, wo man anfängt, wo fängt man an und wo hört man auf. Also das haben auch mehrere Forscher mir gesagt in dem Bereich. Ja, ist die Propaganda der AfD jetzt schlecht? Ist die der CDU schlecht oder der CSU? Genau. Also meine Gedanken dazu letztlich, was diese Beobachtung sozialer Dynamiken und beeinflussen bestimmter Teile, die wir jetzt bei den US-Fallen gesehen haben, mit dieser starken Polarisierung auch zusammen. Und da wäre es vielleicht mal an der Zeit, auch diese Filterblasen zu durchstechen. Und ja, das zum politischen Bereich generell, wenn wir in die Zukunft blicken, das ist wieder ein Zitat, da geht es letztlich um die griechischen Orake. Es zählt nicht das Eintreffen der Vorhersage, sondern die Aktion, die jene hervorrufen wird. Also mit welchem Ziel wird eigentlich eine Vorhersage von Anfang an generiert? Und ich würde sagen, heute kann man schon sagen, die Zukunft hat eigentlich viele Seiten. Es gibt deine Prognose, ihre Prognose, die Zukunft TM und das, was wirklich passieren wird. Insofern vielen Dank fürs Zuhören. Vielen Dank für den interessanten Vortrag. Bitte für die Leute, die uns verlassen, wenn möglich, von dieser Tür, vom rechten Seite. Ansonsten, wenn noch Fragen gibt, bitte zu dem Mikrofon. Ich sehe zwei. Wir fangen mal hier, ja? Ja, ich wollte mal fragen, kennst du eigentlich Project Cybersyn? Bitte leise sein. Das ist ja vorhin das Foto von diesem Steuerraum von Future ICT. Das hat mich sehr erinnert an Project Cybersyn, das war damals unter der Regierung von Allende in Schiele. Die wollten so einen Sozialismus bauen, basierend auf den technischen Möglichkeiten, die gerade so in den 70er-Jahren aufkamen, mit Computern alles zu steuern und sich alle Daten aus dem ganzen Land in so eine Steuerzentrale übermitteln zu lassen, wo dann die Weisen sitzen, um dann das Land zu lenken. Also das vielleicht so für dich als weiteren Rechercheansatz, weil das auch ein schöner historischer Vergleich ist dazu. Aber letztlich nicht mit digitalen Mitteln damals, oder? Ja, gab es da noch nichts wirklich. Da wurden Daten noch mit Telex übermittelt. Okay. Die Frage von Ihnen. Ja, hast du mal den Foundation-Zyklus von Asimov gelesen und wenn ja, wie nah hast du dich da dran gefühlt mit deiner Forschung? Ich bin vor dem Vortrag nach Asimov gefragt worden. Den Zyklus habe ich leider noch nicht gelesen. Sonst hätte ich wahrscheinlich auch daraus was verwendet. Dann empfehle ich das jetzt. Vielen Dank. Vielen Dank noch mal. Ich denke, wir haben keine Zeit mehr für weitere Fragen. Vielen Dank.