Institut für Sozial- und Kulturanthropologie

Das Knowledge Complexity Project KPLEX

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Landoltweg 9 - 11
14195 Berlin

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Anhand des Querschnittsthemas „Emotionen“ wurde an der FU Berlin im Rahmen des Projekts „K-PLEX“ die Datenerhebung in verschiedenen Wissenschaftsdisziplinen untersucht. Im Fokus standen dabei die unterschiedlichen Epistemologien und Methodologien, die dabei zum Einsatz kommen, die statistischen Verzerrungen, die sich aus den je unterschiedlichen Forschungsfragen ergeben, sowie die Organisation von Forschung.

Auf der Grundlage eines Surveys mit 123 Teilnehmern sowie 15 Experteninterviews wurde dabei der kaleidoskopische Charakter wissenschaftlicher Datenerhebung in der Emotionsforschung aufgezeigt. Die Datafizierung von Emotionen führt unweigerlich zu einer Reduktion der Komplexität des erforschten Phänomens. Die disziplinär je unterschiedlichen Forschungszugänge, die sich im Spannungsfeld zwischen einer diskursiven Praxis des Emotionsausdrucks („Kultur“) und der körperlichen Erfahrung von Emotionen („Natur“) bewegen, und die Herausforderungen interdisziplinärer Zusammenarbeit führen dabei insgesamt zu einer Marginalisierung von Komplexität. Die Heterogenität der Epistemologien und der daraus resultierenden unterschiedlichen Datenstrukturen stehen der Aggregation von Forschungsdaten entgegen.

Im Hinblick auf das Teilen und Nachnutzen von Daten hat die Studie ergeben, dass dies leicht innerhalb einer wissenschaftlichen Disziplin realisiert werden kann, da hier die Forschungsfragen, Methodologien und Datenstrukturen als bekannt vorausgesetzt werden können. Das Teilen und Nachnutzen von Daten über disziplinäre Grenzen hinweg jedoch verlangt einen gemeinsamen theoretischen Rahmen und eine transparente Kontextualisierung von Daten durch reiche Metadaten, durch die Verwendung von Standards für Datenformate oder durch umfassende Annotation der Daten. Diese Forderung wird besonders dann nachvollziehbar, wenn man sich die unterschiedlichen Forschungskontexte vor Augen führt, in denen Daten zu Emotionen erhoben werden: Die Spanne reicht hier von Anthropolog*innen, die ganz auf sich allein gestellt in unbekannten kulturellen Kontexten Emotionen erforschen, bis hin zum experimentellen Forschungssetting, in dem Neurowissenschaftler*innen mit Hilfe eines Brainscanners die Aktivität einzelner Hirnareale erforschen.

Die Ergiebigkeit von Big Data für die Emotionsforschung beurteilten die befragten Forscher*innen zurückhaltend. Big Data werden in aller Regel nicht entlang einer spezifischen Forschungsfrage oder Methode generiert. Anders als Daten, die in der Forschung erhoben werden, sind Big Data dem Forschungsprozess daher vorgängig. Darüber hinaus können Big Data bislang nur exploratorisch erforscht werden, eine Herangehensweise, die dem in der Wissenschaft üblichen Verständnis einer gerichteten Navigation des Forschungsprozesses entgegensteht. Dennoch können Big Data wichtige neue Forschungsfragen eröffnen und beispielsweise Auskunft über die Verläufe emotionaler Entwicklungen in größeren Gruppen geben, wenn man etwa an Big Data denkt, die aus sozialen Medien stammen.

Darüber hinaus hat das Forschungsprojekt die Aktualität des Themas Emotionsforschung in den angewandten Wissenschaften aufgezeigt. Gerade im Bereich der Mensch-Maschine-Interaktion zeigt sich eine hohe Dynamik und ein großes Interesse der Technologiegiganten an Emotionen. Der Fokus liegt hierbei auf der Verbesserung des Emotionsausdrucks von Chatbots und Robotern. Wirtschaftsunternehmen versprechen sich davon eine höhere Akzeptanz ihrer Produkte.

Das Forschungsprojekt empfiehlt Forscher*innen, Forschungsförderungsinstitutionen und wissenschaftlichen Einrichtungen, interdisziplinäre Forschungsprojekte auf der Grundlage umfassender Theorien zu entwickeln. Methoden und Verfahren sollten entwickelt werden, um den Forschungskontext wieder an die Daten zurückzubinden und so ihre Nachnutzung zu erleichtern. Schließlich sollten vorhandene Standardformate verwendet oder neue entwickelt werden. Darüber hinaus sollten für die Ausbildung von Wissenschaftler*innen systemische Glossare entwickelt werden, die die in den verschiedenen Disziplinen verwendeten datenbezogenen Termini und Konzepte erläutern. Schließlich sollte die Ausbildung von data scientists verbessert werden. Ihnen sollten Methoden vermittelt werden, die die Erschließung jenes Kontexts ermöglichen, in dessen Rahmen Daten erhoben wurden.

Der Report dieses Forschungsprojektes ist online unter https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01761214 verfügbar.

Im Rahmen des Projekts K-PLEX hat das Institut für Sozial- und Kulturanthropologie mit drei weiteren europäischen Partnern zusammengearbeitet.

Weitere Informationen zum Projekt „Knowledge Complexity“ (K-PLEX) finden sich unter https://kplex-project.com/.

SFB 1171 Affective Societies
BGSMCS
Berlin Southern Theory Lecture