Algorithmic Accountability: Der nächste Schritt für den Datenjournalismus

Algorithmic Accountability ist ein im Entstehen begriffenes Subgenre des Datenjournalismus. Der Ausdruck wurde durch den Journalismusforscher Nicholas Diskopoulus etabliert. Sein Bericht „Algorithmic Accountability Reporting: On the Investigation of Black Boxes“ erschien Anfang 2014. Er skizziert eine neue Aufgabe für Journalisten: Sie sollten Softwaresysteme als Gegenstände der Berichterstattung verstehen. Dabei kann reine Transparenz nicht das Ziel sein – meistens hilft es nicht, nur auf den Programmiercode der Software so genannter Künstlicher Intelligenz (AI) oder Machine Learning zu schauen. Ohne die Datensätze, mit denen diese Systeme trainiert werden, kann ihre Funktionsweise nicht verstanden werden. Deshalb setzt Algorithmic Accountability auf Nachvollziehbarkeit.

Im Unterschied zu „traditionellem“ Datenjournalismus, der mit manuell oder automatisiert gesammelten Datensätzen operiert, kümmert sich Algorithmic Accountability darum, wie Daten verarbeitet und/oder generiert werden. Ein gutes Beispiel ist die Arbeit von Pro Publica in der Serie „Machine Bias“ aus dem Jahr 2016. Unter anderen untersuchte die Redaktion eine im Strafprozesserfahren der USA weitverbreitetete Software, die bestimmt, ob ein Verurteilter Bewährung erhalten sollte. Sie fand heraus, dass diese Software Rassismus reproduziert. Die verantwortliche private Softwarefirma war nicht bereit, die Funktionsweise der Software im Detail offenzulegen. Pro Publica gelang es durch eine Informationsfreiheitsanfrage, Daten zu Verurteilen zu erhalten und betrieb auf dieser Grundlage eine Art “Reverse Engineering” (Nachkonstruktion) des Softwaresystems.

Algorithmic Accountability ist der nächste logische Schritt in einer Welt des automatisierten Entscheidens (Automated Decision Making – ADM): Demokratische Gesellschaften, die vermehrt durch und mit Software regiert werden, müssen in der Lage sein, solche „Maschinen“ zu verstehen und kontrollieren.

Deutsche Fassung meines englischsprachigen Beitrags im Data-Driven Advent Calender von Journocode. Ein ausführlicher Text von mir zu Algorithmic Accountability findet sich bei der Bayerischen Landesmedienanstalt: “Rechenschaft für Rechenverfahren