Algorithmisch verkörperte Emissionen: algorithmischer Schaden und Klimawandel

Durch die Stärkung kohlenstoffreicher Praktiken tragen algorithmische Informationssysteme zum Klimawandel bei.

Von Jutta Haider und Malte Rödl

In seinem Umweltbericht 2022Google beschreibt (wie in allen bisherigen Umweltberichten) den positiven Einfluss des Unternehmens auf die Umwelt und den positiven Beitrag, den es für das Klima leistet. Viele Plattformunternehmen – darunter Amazon, Facebook/Meta, Microsoft und Twitter – veröffentlichen ähnliche Berichte, in denen sie alle erklären, dass ihre Abläufe umweltfreundlich, nachhaltig und CO2-neutral oder sogar CO2-negativ seien. Diese Berichte konzentrieren sich stark auf die sogenannten betrieblichen Emissionen, bei denen es sich bei diesen Unternehmen größtenteils um die Emissionen handelt, die durch den Betrieb von Servern oder das Heizen oder Kühlen von Bürogebäuden entstehen. Diese betrieblichen Emissionen können durch verschiedene Ausgleichsprogramme gemindert werden oder, wie Google es tut, durch die Energieerzeugung durch Wind- und Solaranlagen reduziert werden. Doch diese Emissionen sind nur ein Teil derjenigen, die ein Unternehmen oder ein Produkt verursacht. Emissionen entstehen auch bei der Herstellung von Geräten und wenn diese nicht mehr genutzt werden. Dazu gehören Prozesse wie Bergbau, Fertigung, Transport, Reparatur oder Recycling – in der CO2-Bilanzierung werden diese Emissionen als „körperliche Emissionen“ bezeichnet und sind viel schwieriger zu messen (und natürlich zu reduzieren). Dennoch ist es unerlässlich, sie in die Nachhaltigkeitsbilanzierung einzubeziehen, wie es beispielsweise Google und Microsoft beginnen.

In einigen Nachhaltigkeitsberichten wie dem von Google würdigen Plattformunternehmen ihre Fähigkeit, „Benutzer zu stärken“, indem sie ihnen ermöglichen, nachhaltigere Entscheidungen zu treffen. Dennoch lassen diese Berichte im Allgemeinen die Auswirkungen außer Acht, die die gewöhnlichen Entscheidungen ihrer Algorithmen in Bezug auf Emissionen haben (könnten): nämlich die Produkte und Entscheidungen, zu denen ihre beabsichtigte Funktionsweise die Benutzer führt. Und es gibt keinen Begriff, der beschreibt, wie Informationen, die durch algorithmische Kuratierung ausgewählt und präsentiert werden, zu Umweltschäden führen können.

Daher schlagen wir das Konzept der algorithmisch verkörperten Emissionen vor, um zu beschreiben, wie die verschiedenen alltäglichen Entscheidungen, die durch algorithmische Informationssysteme – einschließlich kommerzieller Suchmaschinen, sozialer Medien oder Empfehlungssystemen – erleichtert werden, möglicherweise zum Klimawandel und zur Umweltzerstörung beitragen. In diesem Rahmen kann der Schaden, der der Umwelt und künftigen Generationen zugefügt wird, als algorithmischer Schaden zweiter Ordnung betrachtet werden – ein Schaden, der auftritt, wenn auf erleichterte algorithmische Entscheidungen reagiert wird.

Algorithmische Annahmen

Angenommen, Sie möchten Informationen zum Thema „Sommerkleidung“ nachschlagen. Sie geben diese Suchanfrage in eine Suchmaschine wie die Google-Suche ein. Im Gegenzug erhalten Sie eine Liste von Geschäften, die Sommerkleidung online oder in Ihrer Nähe verkaufen, sowie Bilder von Models, die die zum Verkauf stehenden Kleidungsstücke vorführen. Das ist es, was wir erwarten: Wenn Sie nach etwas suchen, erhalten Sie in der Regel Ergebnisse, die Ihnen zeigen, wo Sie es kaufen können und was es kostet. Die Autosuggest-Funktion verstärkt dies, ebenso wie die Funktion „Leute fragen auch“. Das ist kein Zufall: Um Ergebnisse auf diese Weise darzustellen, werden in Algorithmen kodierte Regeln ausgeführt. Die Suchmaschine interpretiert die Suchbegriffe semantisch; In unserem Beispiel scheint Google angewiesen zu sein, es so zu interpretieren: Der Suchende möchte neue Sommerkleidung kaufen!

Algorithmisch verkörperte Emissionen sind Emissionen, die potenziell in den Inhalten enthalten sind, die algorithmische Informationssysteme als Standardoption vorschlagen.

Es gibt jedoch viele andere mögliche Interpretationen der Abfrage. Vielleicht möchte die Person herausfinden, was in einer bestimmten historischen Periode als Sommerkleidung galt; Vielleicht möchten sie herausfinden, welche Farben in ihrer ohnehin schon vollen Garderobe dieses Jahr am besten zu tragen sind; Vielleicht interessieren sie sich für Stoffe, die bei wärmeren Temperaturen kühlende Wirkung haben. Oder vielleicht sind sie tatsächlich daran interessiert, Sommerkleidung zu bekommen, allerdings nur aus Bio- oder Fair-Trade-zertifizierten Stoffen oder aus einem Second-Hand-Laden. Vielleicht möchten sie auch ihre eigene Sommerkleidung tauschen oder nähen. Ein Leser, der mit der Google-Suche vertraut ist, weiß, dass eine andere Abfrage erforderlich ist, um zu gezielteren Suchergebnissen zu gelangen. Bei dieser Abfrage müsste explizit festgestellt werden, dass die suchende Person ein anderes Interesse hatvom Kauf neuer Kleidung.

Dies ist genau der Punkt, den wir mit der Einführung des Konzepts der algorithmisch verkörperten Emissionen ansprechen wollen: Algorithmen treffen semantische Annahmen, und diese Annahmen basieren auf Werten und Ideologien. Sie normalisieren, woran die Leute denken, wenn sie „Sommerkleidung“ oder eine andere Suchanfrage in eine Suchmaschine eingeben – weil sie die Interpretation der Algorithmen verinnerlicht und antizipiert haben. Noch wichtiger ist, dass Algorithmen diese Annahmen nicht explizit machen (und dies wahrscheinlich auch nicht können). So festigt sich im Laufe der Zeit ein gesellschaftlich homogenes Verständnis von scheinbar harmlosen Dingen wie „Sommerkleidung“, unabhängig von Werbung oder den tatsächlichen Regeln, die die Suchergebnisse ordnen. Im Falle von Aktivitäten oder Dingen ist dies häufig auf ein konsumistisches Ethos zurückzuführen, das CO2-intensive Praktiken verstärkt (und vermutlich auch mit anderen Praktiken zusammenhängt, die oft dazu führen, dass kommerzielle Aktivitäten höher eingestuft werden). einschließlich Aktualisierungshäufigkeit oder umfangreicher Suchmaschinenoptimierung). Einige andere Beispiele: Wenn Sie die Namen zweier Großstädte bei Google oder einer anderen Suchmaschine einreichen, erhalten Sie in vielen Fällen Flugoptionen. Wenn Sie „Abendessen“ eingeben, wird Ihnen eine Liste mit Restaurants und Rezepten angezeigt, die alle möglichen Lebensmittelbelange berücksichtigen – von Diäten über Allergien bis hin zu Preis, Geschwindigkeit oder Gesundheit –, aber die Art und Weise, wie sie ausgewählt und eingestuft werden, ist klar ohne Rücksicht auf die Emissionen, die jedes Rezept, jeder Restaurantbesuch oder jedes Essen zum Mitnehmen verursachen könnte.

Wessen Emissionen?

Aber über wessen Emissionen sprechen wir: Emissionen der Person, die ein algorithmisches System nutzt, oder des Unternehmens, das mit dem genutzten System Gewinn macht? In einem Video mit dem Titel „ Wir helfen jeden Tag, mit Google nachhaltiger zu sein.““, im Oktober 2021 auf YouTube veröffentlicht, präsentieren hochrangige Unternehmensvertreter stolz eine Reihe von Funktionen, die in ihre Produkte integriert werden, darunter die Google-Suche und Google Maps, um Menschen dabei zu helfen, „nachhaltige Entscheidungen“ zu treffen. Doch was Untersuchungen gezeigt haben, ist eine nachhaltigere Wahl, wie der Kauf von Second-Hand-Produkten, der Verzicht auf Fleisch oder die Nutzung öffentlicher Verkehrsmittel an Land, ist in allgemeinen Empfehlungssystemen selten die Standardoption. Möglicherweise wird Ihnen die Wahl zwischen dem Kauf eines Kühlschranks, der mehr oder weniger Energie verbraucht, angeboten, aber die gleiche Frage hilft Ihnen nicht dabei, mehr über andere Möglichkeiten zur sicheren Aufbewahrung von Lebensmitteln zu erfahren, oder ermutigt Sie, einen kleineren Kühlschrank zu kaufen. Man kann sehen, welcher Sitzplatz im Flugzeug angeblich mehr oder weniger CO2 verursacht, aber um herauszufinden, wie man mit der Bahn reist, müsste man zusätzliche Suchbegriffe eingeben. Mit anderen Worten,

Denormalisierung kohlenstoffreicher Praktiken

Was Empfehlungssystemen fehlt, ist die Fähigkeit (sei es durch Algorithmen oder Geschäftsdesign), die Annahmen aufzuzeigen, die ihren Entscheidungen zugrunde liegen, und ein Bewusstsein für ihre Beteiligung an der Schaffung und Aufrechterhaltung von Normalität. Um die Emissionen zu reduzieren, muss sich die Normalität ändern. CO2-intensive Praktiken müssen denormalisiert werden. Angesichts der zentralen Rolle algorithmischer Informationssysteme bei der Art und Weise, wie Menschen Informationen erhalten und ihr Leben gestalten, spielen diese Systeme eine wichtige Rolle dabei, dies zu erreichen. Ein wichtiger Teil einer solchen Transformation ist die Hervorhebung der Umweltschäden und Emissionen, die in den normativen Annahmen verankert sind, die viele der am häufigsten verwendeten Algorithmen der Gesellschaft vorantreiben.

Jutta Haider ist Professorin für Informationswissenschaft an der Schwedischen Schule für Bibliotheks- und Informationswissenschaft der Universität Borås. Malte Rödl ist Forscher im Bereich Umweltkommunikation an der Schwedischen Universität für Agrarwissenschaften. Gemeinsam untersuchen sie die Auswirkungen und Implikationen von Algorithmen für die gesellschaftliche Bedeutungsfindung in Umweltfragen .

Dieser Blogbeitrag basiert auf einem Artikel (mitverfasst von Sofie Joosse), der auf dem Workshop „Social Life of Algorithmic Harms“ von Data & Society und auf der Konferenz „Conceptions of Library and Information Science“ (CoLIS11) im Rahmen von MISTRA Environmental Communication vorgestellt wurde . In einem Artikel in Big Data & Society diskutieren wir diesen und andere Fälle im Kontext suchmaschinengestützter Ignoranz- (und Wissens-)Logiken im Zusammenhang mit der Klimakrise.