%0 Thesis %1 tschiedl2015powerful %A Tschiedl, Roman %D 2015 %K Algorithmische-Gouvernementalität Big-Data Biopolitik Data-Mining Disziplin Facebook Foucault Gouvernementalität Kybernetik Macht Maschinelles-Lernen Medien Panoptikum Personalisierung Profiling Regierungstechnologien Selbsttechnologien Soziale-Medien Subjekt Technologien Web2.0 %T The most powerful channel - zur (algorithmischen) Gouvernementalität sozialer Medien am Beispiel Facebooks News Feed %U http://othes.univie.ac.at/36111/1/2015-02-01_9604680.pdf %X Innerhalb weniger als eines Jahrzehnts seit seiner Einführung im Jahr 2006, hat sich Facebooks News Feed zu einem der wichtigsten globalen Schauplätze für eine Unzahl medialer und mediatisierter Praktiken entwickelt. Ob etwas, das auf Facebook oder mit seinen Social Plugins ‚geteilt’, ‚geliked’ oder ‚kommentiert’ wurde, tatsächlich von irgendjemandem im Netzwerk wahrgenommen wird, hängt von scheinbar allmächtigen, proprietären Algorithmen ab, die auf eine antizipatorische Art und Weise, darüber entscheiden welche, wann, wie und wo diese ‚stories’ in unseren ‚personalisierten’ Feeds erscheinen oder nicht. Diese Mechanismen werden damit auf mehreren Ebenen zu ‚problematischen’ Objekten. Auf der Basis des Foucaultschen Konzepts der ‚Gouvernementalität’, wird die vorliegende Arbeit Fragen bezüglich der Machtrelationen, die diese ‚Regierungstechnologien’ in Konjunktion mit ihren Nutzer_innen konstituieren, bezüglich der Formen des Wissens auf denen sie fußen, das sie konsumieren und produzieren, und letztlich der Frage welche (sofern überhaupt) ‚Subjekte’ wir im Bereich des News Feed sein könnten oder sollen, nachgehen. In einer abschließenden Diskussion des jungen Konzepts der ‚algorithmischen Gouvernementalität’, werde ich argumentieren, dass die Möglichkeit zu (politischen) Subjekten im ‚Regime’ von Facebooks News Feed Algorithmen (ebenso wie in vergleichbaren Kontexten) zu werden, eine prekäre Angelegenheit geworden ist und dass analytische Konzepte wie die Disziplin, der Panoptismus, der (Neo)Liberalismus, die Biopolitik oder das Selbst, diesen emergenten Modus des ‚Führens der Führungen’ nicht gänzlich zu erschöpfen vermögen.

@mastersthesis{tschiedl2015powerful, abstract = {Innerhalb weniger als eines Jahrzehnts seit seiner Einführung im Jahr 2006, hat sich Facebooks News Feed zu einem der wichtigsten globalen Schauplätze für eine Unzahl medialer und mediatisierter Praktiken entwickelt. Ob etwas, das auf Facebook oder mit seinen Social Plugins ‚geteilt’, ‚geliked’ oder ‚kommentiert’ wurde, tatsächlich von irgendjemandem im Netzwerk wahrgenommen wird, hängt von scheinbar allmächtigen, proprietären Algorithmen ab, die auf eine antizipatorische Art und Weise, darüber entscheiden welche, wann, wie und wo diese ‚stories’ in unseren ‚personalisierten’ Feeds erscheinen oder nicht. Diese Mechanismen werden damit auf mehreren Ebenen zu ‚problematischen’ Objekten. Auf der Basis des Foucaultschen Konzepts der ‚Gouvernementalität’, wird die vorliegende Arbeit Fragen bezüglich der Machtrelationen, die diese ‚Regierungstechnologien’ in Konjunktion mit ihren Nutzer_innen konstituieren, bezüglich der Formen des Wissens auf denen sie fußen, das sie konsumieren und produzieren, und letztlich der Frage welche (sofern überhaupt) ‚Subjekte’ wir im Bereich des News Feed sein könnten oder sollen, nachgehen. In einer abschließenden Diskussion des jungen Konzepts der ‚algorithmischen Gouvernementalität’, werde ich argumentieren, dass die Möglichkeit zu (politischen) Subjekten im ‚Regime’ von Facebooks News Feed Algorithmen (ebenso wie in vergleichbaren Kontexten) zu werden, eine prekäre Angelegenheit geworden ist und dass analytische Konzepte wie die Disziplin, der Panoptismus, der (Neo)Liberalismus, die Biopolitik oder das Selbst, diesen emergenten Modus des ‚Führens der Führungen’ nicht gänzlich zu erschöpfen vermögen.}, added-at = {2015-05-15T14:06:46.000+0200}, author = {Tschiedl, Roman}, biburl = {https://www.bibsonomy.org/bibtex/2803a06057ef131840be34a2fceba8776/deuxentre}, interhash = {b283a6abdf46e1e3345988fd409789a6}, intrahash = {803a06057ef131840be34a2fceba8776}, keywords = {Algorithmische-Gouvernementalität Big-Data Biopolitik Data-Mining Disziplin Facebook Foucault Gouvernementalität Kybernetik Macht Maschinelles-Lernen Medien Panoptikum Personalisierung Profiling Regierungstechnologien Selbsttechnologien Soziale-Medien Subjekt Technologien Web2.0}, school = {Universität Wien}, timestamp = {2015-05-15T22:55:57.000+0200}, title = {The most powerful channel - zur (algorithmischen) Gouvernementalität sozialer Medien am Beispiel Facebooks News Feed }, type = {Publication}, url = {http://othes.univie.ac.at/36111/1/2015-02-01_9604680.pdf}, year = 2015 }