What is Algorithm Literacy? – A Conceptualization and Challenges Regarding its Empirical Measurement

Kurzbeschreibung

Die Autorin stellt basierend auf bestehenden Konzepten der Medienkompetenzforschung theoriegeleitete Dimensionen vor, um die Algorithmuskompetenz von Internetnutzer*innen zu untersuchen. Diese wird ergänzt durch Vorschläge für eine Operationalisierung dieser Dimensionen. Das vorgeschlagene Konzept der algorithmischen literacy umfasst zwei kognitive Dimensionen. Nämlich Bewusstsein & Wissen und die (kritische) Bewertung von Algorithmen, und zwei verhaltensbezogene Dimensionen, die sich auf das individuelle Bewältigungsverhalten und Fähigkeiten zur Erstellung und Gestaltung im Hinblick auf die Verwendung von Algorithmen beziehen.

Annahmen über die Folgen der Digitalisierung

keine Angabe

Kompetenzanforderungen

keine Angabe

Kompetenzdimensionen

Instrumentell-qualifikatorische Dimension: Fähigkeit, privatsphärebezogene Maßnahmen bezüglich Algorithmen anzuwenden; Fähigkeiten zur Anwendung ergebnisbezogener Maßnahmen bei Algorithmen; existierende Algorithmen kompetent nutzen können.

Kognitive Dimension: Sich algorithmischer Entscheidungsfindung im Internet bewusst sein; Definition von Algorithmen; Wissen über Anwendungsgebiete von Algorithmen; Wissen über Typen, Wirkung und Funktionsweisen von Algorithmen; Wissen über regulatorische/rechtliche Maßnahmen gegen algorithmische Entscheidungsfindung.

Kreative Dimension: Programmieren; Lesen und Codes kreieren; Algorithmen selbst entwickeln oder sie bzw. algorithmische Anwendungen ändern können; algorithmische Anwendungen erstellen.

Soziale Dimension: Fähigkeit zur reflektierten Kommunikation über Algorithmen.

Kritisch-reflexive Dimension: Verständnis von Möglichkeiten und Risiken von algorithmischer Anwendung; Verständnis über individuelle und soziale Effekte von Algorithmen; Evaluation von Privatsphäre-Implikationen; die Auswirkung von Handlungen bewerten können und demensprechende Bewältigungsstrategien anwenden; Strategien anwenden können, mit denen vordefinierte Einstellungen in algorithmisch kuratierten Umgebungen geändert, Ergebnisse von Algorithmen verändert, Ergebnisse verschiedener algorithmischer Entscheidungen verglichen werden können und die Privatsphäre geschützt werden kann; Fähigkeit, an Reflexionsprozessen teilzunehmen.

Zentrale theoretische Annahmen über Kompetenz

Algorithm Literacy äußert sich durch die Fähigkeit zur Navigation in algorithmisch kuratierten Online-Umgebungen.

Perspektive der Kompetenzträger*innen auf Kompetenz einbezogen?

keine Angabe

Lebenskontexte der Kompetenzträger*innen einbezogen?

keine Angabe

Herausforderungen der Erfassung von Kompetenz

Die Autorin weist auf eine Reihe von Herausforderungen hin, die sich stellen, wenn das vorgeschlagene Modell zu Algorithm Literacy operationalisiert werden soll. Zum einen ist eine Operationalisierung stets an die gerade verbreiteten Anwendungen gebunden, die die Befragten nutzen, welche sich im Zuge des digitalen Wandels schnell verändern (sowohl welche Dienste Individuen nutzen als auch wie Algorithmen dort verwendet werden). Ebenso können sich die Bereiche, in denen Algorithmen Anwendung finden, ändern. Zum anderen stellt die Erfassung von Algorithm Literacy durch Selbsteinschätzungen eine Schweirigkeit dar, da diese zu Verzerrungen führen kann. Eine weitere Herausforderung besteht darin, ein Instrument zu entwickeln, das einerseits spezifisch genug ist, um Wissen und Fertigkeiten zu erfassen, aber auch breit genug, um Nutzer*innen nicht zu benachteiligen, die unterschiedliche Anwendungen nutzen. Das Verständnis von dem Begriff Algorithmus zu erheben, stellt sich in einem standardisierten Verfahren schwierig dar und ist eher durch qualitative Interviews zu fassen.

Zentrale empirische Befunde über Kompetenz

Die befragten Internetnutzer*innen nahmen, je nachdem um welchen Bereich im Internet es ging, Algorithmen unterschiedlich deutlich wahr. Während sich bei personalisierter Werbung die meisten bewusst waren, dass diese unter anderem auf dem vorherigen Verhalten im Internet basierte, waren die Befragten über Algorithmen bei der Kuratierung von News-Feeds weniger im Bilde. Bei der Frage danach, ob sie Algorithmen erklären könnten, unterschieden sich die Befragten deutlich voneinander. Auch wandten die Befragten unterschiedliche Strategien an, um mit Algorithmen umzugehen, so etwa Maßnahmen mit Bezug zur Privatsphäre, ergebnisorientierte Maßnahmen (zum Beispiel das Suchen über verschiedene Suchmaschinen) und Kommunikation und Aktivismus rund um Algorithmen. Dabei stellte sich heraus manche (vor allem ältere) Personen Schwierigkeiten im Umgang mit der unerwünschter algorithmischer Kuratierung hatten. Die Befragten verbanden mit Algorithmen vor allem die Risiken einer potentiellen Manipulation, eine Gefährdung der Privatsphäre und Datensouveränität sowie ökonomische Interessen dritter Parteien.

Quellenangabe

Dogruel, L. (2021). What is Algorithm Literacy? A Conceptualization and Challenges Regarding its Empirical Measurement. In M. Taddicken, & C. Schumann (Hrsg.), Algorithms and Communication (S. 67-93). Berlin.