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Kurzfassung
Kollektives Verhalten bietet einen Rahmen für das Verständnis, wie die Handlungen und Eigenschaften von Gruppen aus der Art und Weise entstehen, wie Individuen Informationen generieren und teilen. Beim Menschen wurden die Informationsflüsse ursprünglich durch natürliche Selektion geformt, werden aber zunehmend durch neue Kommunikationstechnologien strukturiert. Unsere größeren, komplexeren sozialen Netzwerke übertragen nun hochauflösende Informationen über große Entfernungen zu geringen Kosten. Das digitale Zeitalter und der Aufstieg der sozialen Medien haben die Veränderungen unserer sozialen Systeme beschleunigt, mit schlecht verstandenen funktionalen Konsequenzen. Diese Wissenslücke stellt eine wesentliche Herausforderung für den wissenschaftlichen Fortschritt, die Demokratie und Maßnahmen zur Bewältigung globaler Krisen dar. Wir argumentieren, dass die Erforschung des kollektiven Verhaltens zu einer “Krisendisziplin” aufsteigen muss, so wie es die Medizin, der Naturschutz und die Klimawissenschaft getan haben, mit dem Fokus auf der Bereitstellung von umsetzbaren Erkenntnissen für politische Entscheidungsträger und Aufsichtsbehörden für die Verwaltung von sozialen Systemen.
Kollektives Verhalten bezog sich historisch auf Fälle, in denen Gruppen von Menschen oder Tieren in Abwesenheit eines offensichtlichen Anführers koordinierte Handlungen zeigten (1⇓⇓-4): von Milliarden von Heuschrecken, die sich über Hunderte von Kilometern ausbreiten und auf ihrem Weg die Vegetation verschlingen, über Fischschwärme, die sich wie eine belebte Flüssigkeit bewegen, während sie von Raubtieren angegriffen werden, bis hin zu unseren eigenen Gesellschaften, die durch Städte gekennzeichnet sind, mit Gebäuden und Straßen voller Farben und Geräusche, lebendig vor Aktivität. Das charakteristische Merkmal all dieser Systeme ist, dass soziale Interaktionen zwischen den einzelnen Organismen zu Mustern und Strukturen auf höheren Organisationsebenen führen, von der Bildung riesiger mobiler Gruppen bis zur Entstehung von Gesellschaften mit Arbeitsteilung, sozialen Normen, Meinungen und Preisdynamik.
In den letzten Jahrzehnten ist “kollektives Verhalten” von einer Beschreibung von Phänomenen zu einem Rahmen für das Verständnis der Mechanismen gereift, durch die kollektives Handeln entsteht (3⇓⇓⇓-7). Es zeigt auf, wie groß angelegte “höherwertige” Eigenschaften des Kollektivs zurückwirken, um individuelles Verhalten zu beeinflussen, das wiederum das Verhalten des Kollektivs beeinflussen kann, und so weiter. Kollektives Verhalten konzentriert sich daher auf die Untersuchung von Individuen im Kontext der Art und Weise, wie sie andere beeinflussen und von ihnen beeinflusst werden, wobei die Ursachen und Folgen interindividueller Unterschiede in Bezug auf Physiologie, Motivation, Erfahrung, Ziele und andere Eigenschaften berücksichtigt werden.
Die multiskaligen Interaktionen und Rückkopplungen, die dem kollektiven Verhalten zugrunde liegen, sind die Kennzeichen “komplexer Systeme”, zu denen unser Gehirn, Stromnetze, Finanzmärkte und die natürliche Welt gehören (8, 9). Wenn sie gestört werden, neigen komplexe Systeme dazu, eine begrenzte Widerstandsfähigkeit zu zeigen, gefolgt von katastrophalen, plötzlichen und oft irreversiblen Veränderungen der Funktionalität (9, 10). Bei einer Vielzahl komplexer Systeme hat die Forschung gezeigt, dass anthropogene Störungen – Technologie, Ressourcenabbau und Bevölkerungswachstum – eine zunehmende, wenn nicht sogar dominierende Quelle für systemische Risiken darstellen. Doch die wissenschaftliche Forschung darüber, wie komplexe Systeme durch menschliche Technologie und Bevölkerungswachstum beeinflusst werden, hat sich weitgehend auf die Bedrohungen konzentriert, die diese für die natürliche Welt darstellen (11⇓-13). Wir haben ein weitaus schlechteres Verständnis der funktionalen Konsequenzen der jüngsten großflächigen Veränderungen des menschlichen kollektiven Verhaltens und der Entscheidungsfindung. Unsere sozialen Anpassungen entwickelten sich im Kontext kleiner Jäger- und Sammlergruppen, die lokale Probleme durch Lautäußerungen und Gesten lösten. Heute stehen wir vor komplexen globalen Herausforderungen, von Pandemien bis hin zum Klimawandel – und wir kommunizieren über verstreute Netzwerke, die durch digitale Technologien wie Smartphones und soziale Medien miteinander verbunden sind.
Da ökologische und soziologische Prozesse immer stärker miteinander verknüpft sind, erfordert die Abwendung von Katastrophen mittelfristig (z. B. Coronavirus) und langfristig (z. B. Klimawandel, Ernährungssicherheit) schnelle und wirksame kollektive Verhaltensreaktionen – doch es ist unbekannt, ob die menschliche soziale Dynamik solche Reaktionen hervorbringen wird (14⇓⇓-17). Zusätzlich zu den existenziellen ökologischen und klimatischen Bedrohungen stellt die menschliche soziale Dynamik andere Herausforderungen für das individuelle und kollektive Wohlbefinden dar, wie z. B. Impfstoffverweigerung, Wahlmanipulation, Krankheiten, gewalttätiger Extremismus, Hungersnot, Rassismus und Krieg.
Weder die evolutionären noch die technologischen Veränderungen unserer sozialen Systeme sind mit dem ausdrücklichen Ziel entstanden, die globale Nachhaltigkeit oder Lebensqualität zu fördern. Jüngste und aufkommende Technologien wie soziale Online-Medien sind keine Ausnahme – sowohl die Struktur unserer sozialen Netzwerke als auch die Muster des Informationsflusses durch sie werden durch technische Entscheidungen gesteuert, die zur Maximierung der Profitabilität getroffen werden. Diese Veränderungen sind drastisch, undurchsichtig, effektiv unreguliert und massiv in ihrem Ausmaß.
Die entstehenden funktionalen Konsequenzen sind unbekannt. Uns fehlt der wissenschaftliche Rahmen, den wir bräuchten, um selbst die grundlegendsten Fragen zu beantworten, mit denen Technologieunternehmen und ihre Regulierungsbehörden konfrontiert sind. Wird beispielsweise ein bestimmter Algorithmus für die Empfehlung von Freunden – oder einer für die Auswahl von Nachrichten, die angezeigt werden sollen – die Verbreitung von Fehlinformationen im Internet fördern oder verhindern? Wir haben keinen Zugang zu theoriegeleiteter, empirisch verifizierter Literatur, um eine Antwort auf eine solche Frage zu finden. In Ermangelung eines entwickelten Rahmens haben sich Technologieunternehmen durch die anhaltende Coronavirus-Pandemie gequält und waren nicht in der Lage, die “Infodemie” von Fehlinformationen einzudämmen, die die öffentliche Akzeptanz von Kontrollmaßnahmen wie Masken und weitreichenden Tests behindert (18).
Als Reaktion darauf haben Regulierungsbehörden und die Öffentlichkeit den Ruf nach einer Reform unseres Social-Media-Ökosystems lauter werden lassen, wobei die Forderungen von mehr Transparenz und Nutzerkontrollen bis hin zu rechtlicher Haftung und öffentlichem Eigentum reichen. Die grundlegende Debatte ist eine uralte: Sind groß angelegte Verhaltensprozesse selbsterhaltend und selbstkorrigierend, oder benötigen sie ein aktives Management und eine Anleitung, um ein nachhaltiges und gerechtes Wohlergehen zu fördern (2, 19)? In der Vergangenheit wurden diese Fragen in philosophischer oder normativer Hinsicht behandelt. Hier bauen wir auf unserem Verständnis von gestörten komplexen Systemen auf, um zu argumentieren, dass von der menschlichen sozialen Dynamik nicht erwartet werden kann, dass sie Lösungen für globale Probleme hervorbringt oder das menschliche Wohlbefinden ohne evidenzbasierte Politik und ethische Steuerung fördert.
Die Situation weist Parallelen zu den Herausforderungen in der Naturschutzbiologie und den Klimawissenschaften auf, wo unzureichend regulierte Industrien die Gewinne optimieren, während sie die Stabilität der ökologischen und Erdsysteme untergraben. Solches Verhalten schuf einen dringenden Bedarf an evidenzbasierter Politik in Ermangelung eines vollständigen Verständnisses der zugrunde liegenden Dynamik der Systeme (z. B. Ökologie und Geowissenschaften). Diese Merkmale veranlassten Michael Soulé dazu, die Naturschutzbiologie als “Krisendisziplin” als Gegenpol zur Ökologie zu bezeichnen – eine Analogie zur Beziehung zwischen Medizin und vergleichender Physiologie (20). Krisendisziplinen unterscheiden sich von anderen Bereichen dringender, evidenzbasierter Forschung durch die Notwendigkeit, die Degradation eines ganzen komplexen Systems zu betrachten – ohne eine vollständige Beschreibung der Dynamik des Systems. Wir sind der Meinung, dass das Studium des menschlichen kollektiven Verhaltens zur Krisendisziplin werden muss, um auf Veränderungen in unserer sozialen Dynamik zu reagieren.
Da menschliches kollektives Verhalten das Ergebnis von Prozessen ist, die zeitliche, geografische und organisatorische Skalen überspannen, erfordert die Auseinandersetzung mit den Auswirkungen neuer Technologien auf das globale Verhalten einen transdisziplinären Ansatz und eine beispiellose Zusammenarbeit zwischen Wissenschaftlern aus einer Vielzahl akademischer Disziplinen. Da unsere Gesellschaften zunehmend in digitaler Form instanziiert werden, werden einst mathematische Abstraktionen sozialer Prozesse – Netzwerke sind ein prominentes Beispiel – zu sehr realen Teilen des täglichen Lebens (21⇓-23). Diese Veränderungen bringen neue Herausforderungen mit sich, aber auch Möglichkeiten zur Messung und Intervention. Disziplinen innerhalb und außerhalb der Sozialwissenschaften haben Zugang zu Techniken und Denkweisen, die unsere Fähigkeit erweitern, die Auswirkungen der Kommunikationstechnologie zu verstehen und auf sie zu reagieren. Wir glauben, dass eine solche Zusammenarbeit dringend erforderlich ist.
Im Folgenden beginnen wir damit, menschliches kollektives Verhalten als ein komplexes adaptives System zu betrachten, das durch die Evolution geformt wurde, ein System, das ähnlich wie unsere natürliche Welt in einen stark veränderten und wahrscheinlich nicht nachhaltigen Zustand eingetreten ist (14, 24, 25). Wir zeigen auf, wie die Kommunikationstechnologie menschliche soziale Netzwerke restrukturiert, erweitert, reorganisiert und mit technologischen Systemen gekoppelt hat. Auf der Grundlage von Erkenntnissen aus der Komplexitätsforschung und verwandten Gebieten diskutieren wir beobachtete und mögliche Konsequenzen. Als nächstes beschreiben wir, wie ein transdisziplinärer Ansatz erforderlich ist, um handlungsfähige Einsichten in die Steuerung sozialer Systeme zu erhalten. Schließlich diskutieren wir einige der wichtigsten ethischen, wissenschaftlichen und politischen Herausforderungen.
Kommunikationstechnologie und globales kollektives Verhalten
Wissenschaftler versuchen seit langem, die Mechanismen zu verstehen, durch die Gruppen von Individuen kollektives Handeln erreichen (1, 2, 26). Dieses Phänomen wurde in einer Vielzahl von Disziplinen untersucht, von der Anthropologie, Sozialpsychologie, Soziologie, Politikwissenschaft, Management, Kommunikationswissenschaft, Wirtschaftswissenschaft, Tierverhalten und Soziobiologie bis hin zur Informatik, statistischen Physik und dem aufstrebenden Bereich der Computational Social Science (27⇓⇓⇓⇓⇓⇓⇓-35). Diese Disziplinen unterscheiden sich weitgehend durch ihre Methoden, ihren Organisationsgrad und dadurch, ob sie Aspekte der zeitgenössischen Homo-sapiens-Gesellschaft untersuchen.
Auf einer evolutionär winzigen Zeitskala haben kulturelle und technologische Prozesse die Ökologie unserer Spezies verändert (36). Diese Veränderungen, die sich in diesem Zeitraum vollzogen haben, sind größtenteils entstanden, um Probleme auf der Ebene von Familien, Städten und Nationen zu lösen; erst in jüngster Zeit haben kulturelle Produkte damit begonnen, sich auf Lösungen für weltweite Probleme und das Wohlbefinden zu konzentrieren. Unsere Fähigkeit, globale Herausforderungen zu erkennen und zu messen, fiel mit einer Beschleunigung der Geschwindigkeit zusammen, mit der wir in der Lage sind, billig skalierbare Kommunikationstechnologie zu entwickeln und einzusetzen.
Doch wir sind nicht in der Lage vorherzusagen, wie sich die Technologien, die wir heute einsetzen, morgen auf globale Glaubens- und Verhaltensmuster auswirken werden. Die zuverlässige Vorhersage sozialer Systeme gehört zu den schwer fassbaren Herausforderungen der Wissenschaft (37). Zum Beispiel beinhalten Wahlen in Ländern wie den Vereinigten Staaten eine diskrete Entscheidung zwischen zwei Optionen und bieten eine Fülle von Umfragedaten – dennoch sind ihre Ergebnisse schwer vorherzusagen (38). Das Haupthindernis für die Vorhersage und das Management von emergentem Verhalten ist, dass soziale Interaktionen und externe Rückkopplungen es schwierig, wenn nicht gar unmöglich machen, skalenübergreifende Dynamiken allein durch Argumente zu erklären (d. h. es handelt sich um komplexe adaptive Systeme) (25).
Wissenschaftler waren schon früher mit dieser Art von Problem konfrontiert. Die kontraintuitiven Eigenschaften des emergenten Verhaltens frustrierten die Ethologen des frühen 20. Jahrhunderts, die widerwillig zu dem Schluss kamen, dass Tierkollektive wie Vogelschwärme Telepathie einsetzen müssen, um ihr harmonisches Kurzzeitverhalten zu synchronisieren (1). Um über diese phantasievollen Theorien hinauszukommen, fanden Forscher Wege, die kollektive Dynamik von Tiergruppen direkt zu messen, und entwickelten Ansätze, die auf etablierter Sinnesphysiologie und Evolutionstheorie beruhen (26, 39, 40). Diese Literatur hat unzählige Möglichkeiten katalogisiert, wie kollektive Funktionalität durch natürliche Selektion entsteht, die die Verhaltensregeln formt, die die Aktionen und Interaktionen der Gruppenmitglieder steuern (41, 42). Diese Forschung hat hervorgehoben, dass die bemerkenswerten Fähigkeiten von Tiergruppen nicht durch übernatürliche Kräfte gewährt werden, sondern vielmehr durch die Anpassung des kollektiven Verhaltens an den ökologischen Kontext entstehen (43, 44).
Das kollektive Verhalten von Tieren ist eines von vielen natürlich vorkommenden komplexen adaptiven Systemen. In den gesamten Naturwissenschaften stehen das Verständnis und die Reaktion auf die Auswirkungen menschlicher Aktivitäten auf komplexe Systeme im Vordergrund der wissenschaftlichen Untersuchungen. In den letzten Jahrzehnten wurde zum Beispiel deutlich, dass Bevölkerungswachstum, Technologie und Übernutzung schädliche Auswirkungen auf die Nachhaltigkeit und die Produktivität von Ökosystemen haben (11, 13, 14). Geowissenschaftler haben darauf reagiert, indem sie Disziplinen überbrückten und einen angewandten Ansatz entwickelten, der darauf abzielt, Regulierungsbehörden mit Informationen zu versorgen, die für eine effektive Verwaltung von Ökosystemen erforderlich sind. Hirnforschung und Medizin stehen vor ähnlichen Herausforderungen, wenn es darum geht, wie unsere psychische und physische Gesundheit durch neuartige Umweltbedingungen und Substanzen beeinflusst wird. Die Evolutionsbiologie verbindet Naturschutz, Medizin, Epidemiologie und Landwirtschaft bei der Bewältigung der Auswirkungen von sich schnell verändernden Selektionslandschaften (45).
Im Gegensatz dazu bleiben die langfristigen Folgen von Störungen der menschlichen Sozialdynamik unklar. Im Zusammenhang mit dem Klimawandel gibt es zum Beispiel starke Argumente quer durch die Disziplinen, die darauf hindeuten, dass schnelle Verhaltensänderungen Nachhaltigkeit bewirken können (16, 46, 47). Gleichzeitig können wir nicht sagen, ob eine bestimmte Kommunikationstechnologie notwendige Veränderungen fördern oder verhindern wird. Allgemeiner ausgedrückt: Wir sind nicht in der Lage, die externen Effekte vorherzusehen, die Kommunikationstechnologien auf Aspekte der Gesundheit und des Wohlbefindens von Menschen und Ökosystemen haben. Im Folgenden heben wir vier Schlüsselaspekte hervor, in denen die jüngsten Veränderungen unserer sozialen Systeme dramatische und nicht nachhaltige Auswirkungen auf die soziale Dynamik haben können. Wir stützen uns dabei auf Erkenntnisse aus verschiedenen akademischen Disziplinen und beschreiben, wie diese Veränderungen mit ziemlicher Sicherheit funktionale Konsequenzen in großem Maßstab haben werden. Insgesamt argumentieren wir, dass die sich verändernden funktionalen Eigenschaften unseres globalen sozialen Netzwerks das menschliche Wohlbefinden oder die ökologische Funktion und Stabilität wahrscheinlich nicht fördern werden, wenn keine evidenzbasierten Maßnahmen ergriffen werden.
Erhöhte Skalierung der menschlichen sozialen Netzwerke
Der vielleicht offensichtlichste Unterschied zwischen menschlichen sozialen Netzwerken und denen unserer Vorfahren und Tiergruppen liegt in der schieren Größe. Unser globales soziales Netzwerk von 7,8 Milliarden Menschen (von denen 3,6 Milliarden soziale Medien nutzen) ist unter den makroskopischen Arten einzigartig. Eine der Erklärungen für unsere große Bevölkerungsgröße und geografische Ausdehnung ist die landwirtschaftliche Revolution, in der die Menschen Nutzpflanzen und Tiere domestizierten und damit den Weg für die Urbanisierung ebneten (siehe aber die Abschnitte 48-50).
Die Verbindungen zwischen diesen Gruppen bildeten Staaten, Nationen und das globale soziale und wirtschaftliche Netzwerk, das heute alle bis auf wenige isolierte Gruppen umfasst (36, 51). Sogar Sprachbarrieren lösen sich mit der globalen Internetkonnektivität und effektiven maschinellen Übersetzungen auf. Kulturelle Produkte, Nachrichten und Informationen können sich weit über ihre Entstehungsumstände hinaus verbreiten. Diese bemerkenswerten Veränderungen in der Größe und Struktur unseres sozialen Netzwerks und unserer Institutionen sind in einem extrem kurzen Zeitfenster von 12.000 Jahren und weit nach der Ankunft des modernen Menschen entstanden (48, 52).
Die Geschwindigkeit der jüngsten Veränderungen in unserer Gesellschaft hat die Evolution durch natürliche Selektion weitgehend daran gehindert, unser angeborenes Verhalten und unsere Physiologie als Reaktion darauf zu verändern. Fest verdrahtete Aspekte unseres individuellen und kollektiven Verhaltens sind weitgehend Relikte früherer ökologischer und soziologischer Kontexte. Die kulturelle Evolution vollzieht sich auf einer viel schnelleren Zeitskala und hat das kollektive menschliche Verhalten radikal geprägt (36, 51). Dieser Prozess hat sich nur noch beschleunigt, und unser kollektives Verhalten findet nun in einem Umfeld statt, das durch die jüngsten Innovationen in der Kommunikationstechnologie (z. B. soziale Medien, E-Mail, Fernsehen) bestimmt wird (53). Während Ideen für Institutionen und Technologie auf Individuen zurückgeführt werden können, entstehen und verändern ihre Verbreitung und Ausformung sowohl durch kollektive als auch historische Prozesse.
Die Vergrößerung der Skala eines sich kollektiv verhaltenden Systems um acht Größenordnungen hat mit Sicherheit funktionale Konsequenzen. Gesellschaften in der Größenordnung der unseren sind in der Natur nicht nur selten, sondern dort, wo sie sich bilden, sind sie oft auch ökologisch instabil (54). Es gibt viele mögliche Herausforderungen, denen solch große Gruppen gegenüberstehen können. Knappe Ressourcen, die vielleicht aus degradierten Gemeingütern oder Überbevölkerung resultieren, können zu Wettbewerb und Krieg zwischen Gruppen oder Individuen führen (55⇓-57). Obwohl es Beweise dafür gibt, dass geteilte Gemeingüter nachhaltig sein können, ist es eine Herausforderung, sie so zu gestalten – insbesondere auf globaler Ebene (47).
Selbst wenn genügend Ressourcen zur Verfügung stehen, haben Änderungen der Gruppengröße eine Vielzahl von funktionalen Konsequenzen. Forschungen in der statistischen Physik und der Meinungsdynamik zeigen, dass die Gruppengröße die Tendenz von Kollektiven beeinflussen kann, sich auf Entscheidungen zu einigen (58, 59). Arbeiten aus der Literatur zur kollektiven Intelligenz deuten auf intermediäre optimale Gruppengrößen in komplexen Umgebungen hin und verdeutlichen die Schwierigkeit einer klugen Entscheidungsfindung in großen Gruppen (60, 61). Evolutionäre Mechanismen, die Kooperation oder Koordination fördern, können skalenabhängig sein und erfordern Institutionen wie Religion und Regierungsführung, um diese Eigenschaften mit zunehmender Gruppengröße aufrechtzuerhalten (36, 62-64). Eine heterogene Übernahme dieser Institutionen kann zu weiteren Konflikten führen und die Kooperation untergraben (29, 65). Kurz gesagt, Veränderungen in der Größe allein haben das Potenzial, die Fähigkeit einer Gruppe zu verändern, genaue Entscheidungen zu treffen, eine klare Mehrheit zu erreichen und zu kooperieren.
Änderungen in der Netzwerkstruktur
Die Verhaltenseigenschaften einer Gruppe ergeben sich nicht nur aus der Anzahl und den Eigenschaften der beteiligten Individuen (d. h. den Knoten eines sozialen Netzwerks), sondern auch aus der Struktur und zeitlichen Dynamik der Interaktionen zwischen ihnen (d. h. den Kanten). Mit anderen Worten, dieselben Individuen, die in einem anderen Netzwerk angeordnet sind, können ein anderes emergentes Verhalten zeigen (66⇓-68). Obwohl Offline-Netzwerke von Jägern und Sammlern bis hin zu Stadtbewohnern strukturelle Ähnlichkeiten aufweisen (69), unterscheidet sich die Konnektivität von technologischen sozialen Netzwerken deutlich (70).
Kommunikationstechnologien ermöglichen es den Menschen, häufiger zu interagieren und dies auch mit anderen aus geografisch weit entfernten Gebieten zu tun. Verbindungen, die ansonsten große Netzwerkdistanzen überbrücken (d. h. lange Verbindungen), können tiefgreifende Auswirkungen auf die Ausbreitung von Krankheiten und den Informationsfluss, einschließlich Fehlinformationen, haben. Bei einfachen Ansteckungen, bei denen eine einzige Interaktion zur Übertragung (z. B. von Krankheiten) führen kann, können lange Verbindungen die Ausbreitung verstärken (71, 72). Veränderungen bei einfachen Ansteckungen, die sich aus langen Online-Kontakten ergeben, sind mit am einfachsten zu modellieren und zu erklären. Ein Beispiel: Online-Dating-Apps fügen lange Verbindungen zu sozialen Netzwerken mit sexuellen Kontakten hinzu – oft absichtlich, da sie versuchen, Fremde miteinander zu verbinden. Dies hat das Potenzial, die Krankheitslast auch für diejenigen zu erhöhen, die diese Dienste nicht nutzen.
Die Verbreitung von Informationen und anschließende Verhaltensänderungen beinhalten oft Prozesse, die über einfache Ansteckung hinausgehen (73). Während sich Informationen ähnlich wie Krankheiten ausbreiten können, müssen Modelle auch berücksichtigen, wie Individuen ihr Verhalten integrieren und anpassen, Meinungen bilden und Gefühlsveränderungen auf der Grundlage von Informationen aus mehreren Quellen erleben (74, 75). In verschiedenen Disziplinen wurde eine Vielzahl von miteinander verbundenen Modellen der Informations- und Verhaltensübertragung entwickelt, darunter komplexe Ansteckung (Computer-Sozialwissenschaft), Konformität (Psychologie, evolutionäre Anthropologie), Mehrheitsregel (Politikwissenschaft, statistische Physik), Nutzen und Belohnung (Kommunikation) und frequenzabhängiges Lernen (Tierverhalten) (28, 76⇓⇓⇓⇓⇓-82). Praktisch alle diese Modelle weisen eine starke Abhängigkeit von der Netzwerkstruktur auf. In vielen Formulierungen bestimmen Änderungen der Netzwerkdichte, der Clusterbildung oder der Anwesenheit einflussreicher Individuen die Übertragungsdynamik. Solche Änderungen sind unvermeidlich, wenn Gruppen bestimmte neue Kommunikationstechnologien übernehmen.
Während des größten Teils unserer evolutionären Vergangenheit haben einzelne H. sapiens vielleicht höchstens mit Hunderten von anderen Menschen sinnvolle soziale Kontakte gepflegt, oft sogar mit weit weniger (62, 69). Heute ist es einfach, sich mit Tausenden von anderen Individuen auf Plattformen wie Facebook, Instagram und Twitter zu verbinden und Informationen auszutauschen. Traditionellere Medienformen wie Fernsehen, Zeitungen und Bücher ermöglichen es einzelnen Autoren und Autoren von Inhalten, mehr Menschen zu erreichen als noch vor einigen tausend Jahren. Stark vernetzte Individuen besitzen einen übergroßen Einfluss, und es ist unwahrscheinlich, dass ihre Zentralität nur damit zusammenhängt, dass sie qualitativ hochwertigere Informationen produzieren (83⇓⇓-86). Stattdessen kann ihre Popularität das Ergebnis eines kumulativen Vorteils oder der Tendenz sein, eine emotionale Reaktion hervorzurufen (70, 87). Interessensgruppen haben sich die neuen Kommunikationstechnologien zunutze gemacht, um Fehlinformationen zu verbreiten, was teilweise erklärt, warum Klimagegner in nicht-traditionellen, digitalen Medien überrepräsentiert sind (88). In Kontexten, in denen Entscheidungen von genauen Informationen über die Welt abhängen, könnten diese Prozesse die kollektive Intelligenz untergraben oder gefährliches Verhalten wie die Verweigerung von Impfungen fördern (89, 90).
Auf einer höheren Organisationsebene erlaubt unsere große Bevölkerungszahl in Kombination mit der Kommunikationstechnologie die Entwicklung neuartiger Netzwerkstrukturen, die historisch nicht möglich waren. Makroskopische Merkmale dieser Strukturen, wie z. B. starke Vernetzung, lange Bindungen und ungleicher Einfluss, treiben viele positive Entwicklungen voran, wie z. B. transnationale und transdisziplinäre Kooperationen, schnelle Verbreitung wissenschaftlicher Ideen, direktes bürgerschaftliches Engagement in Wissenschaft und Politik und die Überwindung der Isolation von Individuen, die aufgrund ihrer Überzeugungen und Vorlieben nicht in ihre lokalen Gemeinschaften passen (3, 30).
Diese strukturellen Merkmale können auch zu schädlichen Phänomenen beitragen: Echokammern und Polarisierung, erodiertes Vertrauen in die Regierung, weltweite Ausbreitung lokaler wirtschaftlicher Instabilitäten, globale Folgen lokaler Wählerentscheidungen, Schwierigkeiten bei der Koordinierung von Reaktionen auf Pandemien, Migrationen, die durch unzuverlässige Informationen über potenzielle Gastländer angetrieben werden, und andere (70, 91, 92). Neuartige großräumige Strukturen können den Informationsfluss weiter beeinflussen und die Geschwindigkeit und Genauigkeit, mit der sich Informationen verbreiten, verändern (30, 93⇓⇓-96). Neuere Arbeiten deuten darauf hin, dass netzwerkstrukturelle Effekte zu “Informationsgerrymandering” führen können, das undemokratische Ergebnisse hervorruft, bei denen eine Mehrheit der Wählerschaft gegen die Interessen der Wählerschaft stimmt (97). Diese Beispiele stellen nur einige der vielen Möglichkeiten dar, wie die Struktur die kollektive Funktionalität beeinflussen kann.
Informationstreue und Korrelation
Während sich die Struktur und die Größe des globalen sozialen Netzwerks verändert haben, hat sich auch die Information, die sich entlang seiner Ränder bewegt, verändert. Die frühe menschliche Kommunikation war größtenteils biologisch (z. B. Vokalisationen, Gesten, Sprache), relativ langsam und von Natur aus verrauscht, so dass die Informationen mutieren und verfallen konnten, während sie sich durch das Netzwerk bewegten. Experimentelle und Beobachtungsdaten deuten darauf hin, dass dieser natürliche Zerfall es ermöglicht, dass der Einfluss eines bestimmten Knotens etwa drei bis vier Grad vom Initiator entfernt ist (98, 99).
Während Rauschen, Latenz und Informationsverfall in anderen Bereichen der Forschung oft als unerwünscht angesehen werden, können sie in kollektiven Systemen mehrere wichtige Funktionen erfüllen. Rauschen kann den Stillstand unterbrechen und die Zusammenarbeit fördern (100), die Kohärenz erleichtern (101) und die Erkennung von schwachen Signalen durch Phänomene wie stochastische Resonanz verbessern (102). Anhand von Fischschwärmen wurde gezeigt, dass Rauschen und Abklingen wichtig sind, um die Verbreitung von Fehlalarmen zu verhindern (39). Außerdem können schnelle Informationsflüsse kognitive Prozesse überwältigen und zu weniger genauen Entscheidungen führen (103, 104). Durch mehrfache Iterationen der High-Fidelity-Übertragung ermöglicht die Kommunikationstechnologie, dass sich Informationen in Tweets und Artikeln über die drei oder vier Trennungsgrade hinaus ausbreiten, die für lautere Formen der Kommunikation typisch sind (83). Faksimiles von Falschinformationen (z. B. Fehlinformationen und Desinformationen) können sich nun über weite Teile der Gesellschaft verbreiten, ohne dass die Gefahr eines Verfalls oder einer Überprüfung der Fakten auf dem Weg besteht. Das Hinzufügen von Reibung zu diesem Prozess ist zu einem der vielversprechenderen Ansätze zur Reduzierung von Fehlinformationen im Internet geworden (105).
Informationen sind auch zunehmend billig zu produzieren und zu verbreiten. Dadurch werden Barrieren beseitigt, die zuvor als Filter für die Art der geteilten Informationen fungierten, und die Rolle traditioneller Informationshüter wie Journalisten verändert sich (106). Auf der einen Seite kann dies den Informationsaustausch egalitärer machen und die Stimmen historisch benachteiligter Gruppen fördern; auf der anderen Seite reduziert die Senkung solcher Kosten die Anreize, qualitativ hochwertige und genaue Informationen zu produzieren. Dies wird in Kontexten verschärft, in denen Vertrauen, Netzwerkstrukturen oder andere Faktoren Personen des öffentlichen Lebens vor der Überprüfung von Fakten und den Konsequenzen der Verbreitung falscher Informationen schützen (107⇓-109). Die Anonymität im Internet ermöglicht ebenfalls die Verbreitung von Informationen geringer Qualität mit minimalen sozialen Kosten und bietet Bots, die eine Nachricht in ein Netzwerk einschleusen, Schutz (110).
Da die Kosten für Ungenauigkeit sinken, sind Individuen und Institutionen besser in der Lage, ideologische und politische Vorteile aus offenen Lügen zu ziehen (109). Teile der Gesellschaft oder Netzwerke, die wiederholt Unwahrheiten ausgesetzt sind, können diese normalisieren oder keinen Zugang zu einer Informationsumgebung haben, die in der Lage ist, Fakten von Fiktion zu unterscheiden (107, 111, 112). Die Entfernung von Filtern, die qualitativ hochwertige Informationen begünstigt haben, in Kombination mit der schnellen Verbreitung von Unwahrheiten kann eine der größeren Bedrohungen für das menschliche Wohlergehen darstellen, wenn es um Themen wie Klimaleugnung, Impfverweigerung, Behandlung von Minderheiten und unbegründete Ängste bezüglich der Sicherheit von genetisch veränderten Lebensmitteln geht.
Die Entwicklungen in der Medientechnologie haben die Granularität reduziert, mit der Nachrichten in einer Informationsökonomie monetarisiert werden können. Abonnement-basierte Modelle sind auf dem Rückzug, da Suchmaschinen, Aggregator-Sites, Social-Media-Plattformen und andere Innovationen Arenen des Kopf-an-Kopf-Wettbewerbs zwischen einzelnen Nachrichten auf kleinster Ebene geschaffen haben. Die ungeschminkte Wahrheit reicht nicht mehr aus, um sich im Wettbewerb um Aufmerksamkeit durchzusetzen (113). Und dieser Wettbewerb ist um so unmittelbarer geworden, als klickbasierte Werbung es erlaubt, diese Mikroeinheiten direkt und individuell zu monetarisieren. Neue Märkte für reine Fehlinformationen entstehen und gedeihen (114).
Innovationen in der Art und Weise, wie wir Informationen austauschen, können auch qualitative Auswirkungen haben – sie verändern nicht nur die Geschwindigkeit, Quantität und Treue der Kommunikation, sondern verändern auch grundlegend die Arten von Informationen, die überhaupt gespeichert werden können (115). Veränderungen in der Art und Weise, wie Informationen gespeichert und weitergegeben werden, können Machtverhältnisse verändern und definieren. Der Übergang von der mündlichen zur schriftlichen Überlieferung macht es beispielsweise möglich, numerische Aufzeichnungen zu führen, die für den fortgeschrittenen Handel notwendig sind: Schulden können aufgezeichnet, Steuern systematisch eingezogen werden, und so weiter. Das Aufkommen der Druckerpresse demokratisierte nicht nur, wer Bücher besitzen konnte, sondern auch, wer sie schreiben konnte. Das Internet hat den Long Tail menschlicher Interessen erfasst und es kleinen Gruppen von Enthusiasten ermöglicht, sich gegenseitig zu finden und ihre Leidenschaften bis ins Detail zu dokumentieren. Mit dem Aufkommen der sozialen Medien wurde die Macht, Inhalte zu filtern und zu sichten, von professionellen Redakteuren auf uns alle übertragen, da wir in einer redaktionellen Funktion tätig sind, wenn wir Informationen mit unseren Freunden teilen und dadurch bestimmen, was sie sehen (116). Mit der Weiterentwicklung der Technologie werden wir zweifellos weitere Paradigmenwechsel erleben. In der Lage zu sein, die Folgen solcher Verschiebungen zu verstehen und vorherzusagen, während oder sogar bevor sie stattfinden, muss ein Hauptaugenmerk bei der Untersuchung des menschlichen kollektiven Verhaltens sein.
Algorithmische Rückmeldung
Die kostengünstige digitale Datenverarbeitung hat die Kosten für die Entwicklung und Implementierung von Algorithmen – mathematische Rezepte für die Verarbeitung von Informationen – gesenkt und sie zu einem allgegenwärtigen Aspekt unseres täglichen Lebens gemacht. Algorithmen und insbesondere künstliche Intelligenz (KI) werden auf viele sozial nützliche Arten eingesetzt, von der Vorhersage von Gesundheitsbedürfnissen und der Herstellung von Verbindungen zwischen potenziell kompatiblen Individuen bis hin zur Regulierung des Verkehrs und der Erleichterung von finanziellen und politischen Entscheidungen (117).
Es gibt jedoch eine wachsende Besorgnis über die Auswirkungen algorithmischer Entscheidungsfindung auf individuelle und kollektive Ergebnisse (118). So können Algorithmen zum Filtern, Kuratieren und Anzeigen der riesigen Menge an online verfügbaren Informationen in Kombination mit der Tendenz der Menschen, ein freundliches soziales Umfeld zu suchen, Verzerrungen in der wahrgenommenen Realität hervorrufen und zur gesellschaftlichen Polarisierung beitragen (119⇓⇓-122). Algorithmen, die darauf abzielen, die Einstellung, Kreditvergabe, Gesundheitsfürsorge, Polizeiarbeit und Strafjustiz zu erleichtern, können die Illusion von Objektivität vermitteln, während sie menschliche Voreingenommenheit verstärken und Rückkopplungsschleifen schaffen, die Ungerechtigkeit und Ungleichheit weiter verschärfen (123⇓-125).
Algorithmen, die darauf ausgelegt sind, Informationen und Produkte entsprechend vermeintlicher individueller Präferenzen zu empfehlen, können eine unkontrollierte Rückkopplung erzeugen, bei der sowohl die Informationspräferenzen des Nutzers als auch die nachfolgende Exposition gegenüber Inhalten im Laufe der Zeit extremer werden (119, 126). Solche Pfadabhängigkeiten können transformative Effekte haben, die die Präferenzen und Werte der Nutzer selbst verändern und zu einer Radikalisierung führen (127, 128). Dies kann durch Plattformen verstärkt werden, die Inhalte basierend auf den Vorlieben von Freunden empfehlen (129). Kleine Schwankungen in der anfänglichen Popularität können zu Unterschieden in der Sichtbarkeit führen und so die “Reichen reicher machen” (130). In einem klassischen Experiment wurde zum Beispiel gezeigt, dass die Popularität aller bis auf die allerbesten und allerschlechtesten Songs mehr mit der stochastischen frühen positiven Rezeption durch andere Nutzer zusammenhängt als mit ihrer inhärenten Qualität (87).
Algorithmen, die Freunde mit ähnlichen Überzeugungen empfehlen, führen weitere Komplikationen ein. So erhalten beispielsweise Twitter-Nutzer, denen viel gefolgt wird, tendenziell viel mehr neue Follower als Nutzer, denen weniger gefolgt wird, insbesondere seit Twitter 2010 damit begonnen hat, Nutzern zu empfehlen, ihnen zu folgen (131). Diese algorithmische Änderung hat die Ungleichheit in der Anzahl der Follower zwischen den Nutzern vergrößert und die gesamte Netzwerkstruktur auf eine Weise verändert, die die Verbreitung von Fehlinformationen verschlimmern kann (83).
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass wir unsere gewachsenen Prozesse der Informationssuche auf Algorithmen auslagern. Aber diese Algorithmen sind in der Regel auf die Maximierung der Rentabilität ausgelegt, mit oft unzureichendem Anreiz, eine informierte, gerechte, gesunde und nachhaltige Gesellschaft zu fördern. Bemühungen, eine angemessene wissenschaftliche oder ethische Aufsicht und ein entsprechendes Verständnis zu entwickeln, stecken noch in den Kinderschuhen, und die Blackbox- und proprietäre Natur vieler Algorithmen verlangsamt diesen Fortschritt (132). Infolgedessen haben wir nur wenig Einblick in die Art und Weise, wie die Millionen scheinbar unbedeutender algorithmischer Entscheidungen, die jede Sekunde den Informationsfluss beeinflussen, unser kollektives Verhalten verändern könnten.
Kollektives Verhalten als Krisendisziplin
Die Menschheit ist mit globalen und existenziellen Bedrohungen konfrontiert, darunter der Klimawandel, die Zerstörung von Ökosystemen und die Aussicht auf einen Atomkrieg. Ebenso stehen wir vor einer Reihe anderer Herausforderungen, die unser Wohlergehen beeinträchtigen, darunter Rassismus, Krankheiten, Hungersnöte und wirtschaftliche Ungleichheit. Unser Erfolg bei der Bewältigung dieser Herausforderungen hängt von unserer globalen sozialen Dynamik in einer modernen und technologisch vernetzten Welt ab. Angesichts unserer gewachsenen Tendenzen in Kombination mit den Auswirkungen von Technologie und Bevölkerungswachstum gibt es keinen Grund zu glauben, dass die menschliche soziale Dynamik nachhaltig oder dem Wohlbefinden förderlich sein wird, wenn sie nicht gemanagt wird.
Online- und Offline-Kräfte, die das kollektive Verhalten und Handeln beeinflussen, sind untrennbar miteinander verbunden (133). Doch Offline-Änderungen in der Art und Weise, wie wir Informationen austauschen, können Jahre brauchen, um sich in der Gemeinschaft durchzusetzen, während Änderungen in der digitalen Welt in Sekundenschnelle implementiert und durchgesetzt werden können. In diesem Sinne erhöht die Online-Kommunikationstechnologie die Dringlichkeit von Stewardship und bietet gleichzeitig die Möglichkeit, evidenzbasierte Richtlinien in großem Umfang umzusetzen. Aus diesen Gründen erwarten wir, dass die Steuerung sozialer Systeme einen verstärkten Fokus auf digitale Technologien erfordern wird. Wir weisen jedoch darauf hin, dass Online- und Offline-Dynamiken nicht voneinander getrennt werden können und eine sorgfältige Betrachtung beider Aspekte notwendig ist, um erfolgreiche Interventionsstrategien zu identifizieren.
Angesichts der Tatsache, dass die Auswirkungen der Kommunikationstechnologie auf Verhaltensmuster die Grenzen zwischen den akademischen Disziplinen überschreiten, sind eine transdisziplinäre Synthese und ein transdisziplinärer Ansatz zur Steuerung unseres kollektiven Verhaltens erforderlich. Zwischen der Komplexität unserer sozialen Systeme, dem Schreckgespenst des andauernden menschlichen Leids und der Dringlichkeit, eine Katastrophe abzuwenden, müssen wir uns diesen Herausforderungen stellen, ohne dass wir ein vollständiges Modell oder ein vollständiges Verständnis haben (14, 134). Auf diese Weise muss sich das Feld des menschlichen kollektiven Verhaltens in die Reihen anderer Krisendisziplinen wie Medizin, Naturschutzbiologie und Klimawissenschaft einreihen (20).
Andere Krisendisziplinen leben von einer engen Verzahnung von Beobachtungen, theoretischen und empirischen Ansätzen. Globale Klimamodelle informieren und werden durch Experimente im Labor und im Feld informiert. Mathematische Modelle, die die Dynamik von Krankheiten beschreiben, schlagen Behandlungsparadigmen in der Medizin vor, die getestet und validiert werden können (135). Ökologische Modelle legen Strategien nahe, wie die Einrichtung von Schutzgebieten und die Nutzung ökologischer Kaskaden zum Management sich verschlechternder Ökosysteme (136). Ein ähnlicher Ansatz kann zur Untersuchung von Problemen, die sich aus der Kommunikationstechnologie ergeben, gewählt werden.
Beispielsweise können datengesteuerte Modelle darüber, wie sich Informationen verbreiten, Strategien zur Reduzierung politischer Fehlinformationen oder Anti-Impf-Propaganda liefern, ohne dass eine Zensur erforderlich ist. In ähnlicher Weise kann die Modellierung der menschlichen Interaktion mit Empfehlungsalgorithmen Aufschluss über die besten Praktiken zur Erkennung und Verhinderung von Radikalisierung geben. Die Entwicklung einer plausiblen mathematischen Theorie erfordert die Integration von Erkenntnissen von Wissenschaftlern, die sich auf qualitative oder gemischte Methoden stützen, um Online-Verhalten zu untersuchen. Insbesondere die politische Kommunikationsforschung beschreibt seit langem, wie sich die Veränderungen der vernetzten Kommunikationstechnologie auf soziale Bewegungen, institutionelle Politik und politische Partizipation auszuwirken scheinen (133, 137).
Ein konsolidierter transdisziplinärer Ansatz zum Verstehen und Managen des menschlichen kollektiven Verhaltens wird eine monumentale Herausforderung sein, die jedoch notwendig ist. Angesichts der Tatsache, dass Algorithmen und Unternehmen bereits unsere globalen Verhaltensmuster aus finanziellen Gründen verändern, gibt es keinen sicheren “Hands-on”-Ansatz. Im Folgenden skizzieren wir einen Kurs für eine angewandte, krisenorientierte Studie des menschlichen Kollektivverhaltens. Wir heben einige der zentralen Herausforderungen hervor, die dabei zu bewältigen sind, sowie Probleme, die dringender Aufmerksamkeit bedürfen, und notwendige erste Schritte.
Zentrale Herausforderungen und zukünftige Wege
Stewardship erfordert die Einbeziehung unseres Verständnisses von individuellem Verhalten und dessen emergenten Konsequenzen auf der Skala. Traditionell haben Bereiche wie Psychologie, Sozialpsychologie und Verhaltensökonomie reichhaltige Beschreibungen des individuellen Verhaltens geliefert, haben aber dazu tendiert, dieses Verhalten in experimentellen Kontexten mit höchstens ein paar interagierenden Individuen zu untersuchen. Im Gegensatz dazu haben Soziologie, Kommunikationswissenschaft, Wissenschafts- und Technologiestudien, Politikwissenschaft und Makroökonomie Muster gemessen oder beschrieben, die auf größeren Organisationsebenen auftreten, indem sie Umfragen, ethnografische Daten und Beobachtungsdaten verwenden, die von der zugrunde liegenden Dynamik abstrahieren können.
In den letzten Jahrzehnten hat die Komplexitätswissenschaft damit begonnen, diese Organisationsebenen quantitativ zu verknüpfen und eine Reihe von theoretischen Werkzeugen und Rahmenwerken zu entwickeln, um zu verstehen, wie individuelle Handlungen miteinander verbundener Akteure zu sozialer Komplexität führen (24, 42, 138). Die Einbeziehung einer Perspektive komplexer Systeme ist entscheidend für das Verständnis menschlichen Verhaltens (24, 139, 140). Rigorose empirische Tests dieser Modelle sind immer noch selten, was ihre Nützlichkeit für das Management sozialer Dynamiken einschränkt.
Techniken, die aus dem Bereich der computergestützten Sozialwissenschaften übernommen wurden, sind gut geeignet, die Lücke zwischen Theorie und Messung kollektiver Verhaltensprozesse zu schließen (141, 142). Synchrone Online-Experimente ermöglichen eine detaillierte und kontrollierte Untersuchung von Individuen, die in sozialen Netzwerken interagieren (143). Diese Experimente können es uns ermöglichen, über mathematisch bequeme, aber begrenzte agentenbasierte Modelle hinauszugehen und den Reichtum und die Heterogenität des individuellen Verhaltens einzubeziehen (97). Die Steuerung kollektiver Prozesse erfordert ein Verständnis sowohl der individuellen Motivationen als auch ihrer emergenten Konsequenzen (144⇓-146).
Der Übergang von wissenschaftlichen zu umsetzbaren Erkenntnissen erfordert auch ein Verständnis von Recht, öffentlicher Ordnung, systemischen Risiken und internationalen Beziehungen. Unsere sozialen Systeme sind mit einer Vielzahl anderer greifbarer, komplexer Systeme gekoppelt, darunter Volkswirtschaften, Versorgungsketten für Lebensmittel und Medikamente und Versorgungseinrichtungen wie Stromnetze. Vorschläge für eine evidenzbasierte Politik müssen das Risiko berücksichtigen, das die Politik für die Stabilität anderer Systeme darstellt, wenn kommunikationstechnische Eingriffe in großem Umfang angewendet werden. Gegenwärtig wird eine solche Vorsicht kaum ausgeübt.
Wir sollten nicht erwarten, dass wir eine einzige Reihe von Best Practices entwickeln können, die die Gesamtheit der Probleme, mit denen die Menschheit konfrontiert ist, gerecht behandelt. Oft konzentrieren sich die Lösungen stattdessen auf spezifische Probleme. Selbst in diesen Fällen können Lösungsvorschläge, die ein bestimmtes Problem an einem bestimmten Ort angehen (z. B. Fehlinformationen über Impfstoffe in den Vereinigten Staaten), nur begrenzte Auswirkungen oder sogar schädliche Effekte anderswo haben. Wie in der Naturschutzbiologie und der Medizin ist die Verwaltung sozialer Systeme von Natur aus mit Risiken, Abwägungen und ungleichmäßigen Nutzen und Kosten verbunden (147). Die wissenschaftliche Untersuchung des kollektiven Verhaltens kann eine Beschreibung dieser Merkmale liefern, doch die Frage, ob sie übernommen werden sollten, wird oft in den Bereichen der Geisteswissenschaften und der öffentlichen Politik liegen.
Wenn wir hoffen, kollektives Verhalten zu steuern, müssen wir schnelle Wege finden, um Forschung zu kommunizieren, die langwierige Verzögerungen vermeiden, die mit Peer-Reviews verbunden sind (148), um grundlegende Forschungsergebnisse an diejenigen zu übermitteln, die für den Einsatz von Interventionen verantwortlich sind, und zwar in einem Zeitrahmen, der den sich entwickelnden digitalen Institutionen entspricht (149). Weißbücher, die sich an Regulierungsbehörden und Journalisten richten, sind in der Klimawissenschaft üblich und spielten kürzlich eine wichtige Rolle bei der Reaktion auf Fehlinformationen bei Wahlen und bei der Kommunikation der COVID-19-bezogenen Forschung (107, 150). Anstelle eines Peer-Reviews bietet die institutionenübergreifende und interdisziplinäre Zusammenarbeit ein gewisses Maß an Fehlerkontrolle vor der Veröffentlichung. Nach der Veröffentlichung kann ein schnelles Post-Publishing-Peer-Review in den sozialen Medien und auf anderen Plattformen die langsameren formalen Mechanismen ersetzen. Damit nicht-traditionelle Methoden der wissenschaftlichen Kommunikation erfolgreich sind, müssen Institutionen und Universitäten Wege finden, diese Beiträge in Finanzierungs-, Einstellungs- und Beförderungsentscheidungen einzubeziehen.
Wir schlagen vor, dass es einen dringenden Bedarf für ein Äquivalent des hippokratischen Eides für jeden gibt, der kollektives Verhalten untersucht oder in dieses eingreift, sei es innerhalb der Wissenschaft oder innerhalb von Social-Media-Unternehmen und anderen Tech-Firmen. Entscheidungen, die sich auf die Struktur der Gesellschaft auswirken, sollten nicht von den Stimmen einzelner Interessengruppen geleitet werden, sondern von Werten wie Nonmaleficence, Wohlwollen, Autonomie und Gerechtigkeit. In dem Ausmaß, in dem Werte und Bedürfnisse zwischen Individuen und kulturellen Kontexten variieren, werden Entscheidungen sorgfältige Überlegungen oder kontextspezifische Lösungen erfordern (151). Unser Ansatz muss außerdem die Auswirkungen auf diejenigen berücksichtigen, die keinen Zugang zu Kommunikationstechnologie haben, da Eingriffe, die das digitale Leben verbessern, offline zu Ungerechtigkeit führen können. So besteht beispielsweise bei Online-Impf- oder Wahlregistrierungsprogrammen die Gefahr, dass Gruppen, die sie nicht nutzen können, relativ entmündigt werden. In Ermangelung eines weltweit gültigen normativen Rahmens für die Entscheidung darüber, was gesunde Gesellschaften oder wünschenswerte soziotechnische Interaktionen ausmacht, kann es schwierig sein, sich überhaupt darauf zu einigen, was ethische Verantwortung bedeuten könnte. Es ist keine leichte Aufgabe, ethische Standards zu entwickeln, die das Spektrum kultureller Perspektiven, Geschichten und Traditionen berücksichtigen, die von den Kommunikationstechnologien beeinflusst werden.
Vorgeschlagene Interventionen müssen direkte ethische Verpflichtungen gegenüber Individuen (z. B. Redefreiheit, Autonomie), nichtmenschlichen Lebewesen und der Umwelt sowie allgemeinere Verpflichtungen gegenüber der Gesellschaft als Ganzes (z. B. Begrenzung der Krankheitslast, Herstellung von Ernährungssicherheit) berücksichtigen. Die einschlägigen Wissenschaften werden uns dabei helfen, herauszufinden, wie sich verschiedene technische Innovationen und Anwendungen auf die Gesellschaft als Ganzes auswirken, aber auch auf bestimmte Segmente der Gesellschaft, wie z. B. Randgruppen. Mit diesen Informationen ausgestattet, können Regulierungsbehörden und die Öffentlichkeit ethische und politische Entscheidungen darüber treffen, wie – und ob – sie vorgehen sollen. Diese Entscheidungen sollten so empirisch fundiert wie möglich sein und müssen in den Bedürfnissen, Werten und Bedenken verwurzelt sein. Da sich die Wertprioritäten je nach Zeit und kulturellem Kontext unterscheiden können, müssen Implementierungen in Betracht gezogen werden, die dieser Variabilität Rechnung tragen.
Da die meisten Kommunikationstechnologien in Privatbesitz sind, wird die Möglichkeit, ihre Auswirkungen zu untersuchen, geschweige denn eine evidenzbasierte Politik zu betreiben, durch die Kooperationsbereitschaft der Unternehmen eingeschränkt. Sie könnten die Erkenntnisse aus dem kollektiven Verhalten nutzen, um stattdessen ihre Gewinne zu steigern, oder sich einfach weigern, zu handeln. Es gibt zum Beispiel Hinweise darauf, dass eine Teilmenge der Nutzer durch Fehlinformationen sowie emotionalisierte und moralisierte Inhalte angesprochen wird (70, 83, 152, 153). Aus Sicht eines Unternehmens binden diese Inhalte Nutzer, die einen wirtschaftlichen Wert darstellen, und ihre Entfernung ist möglicherweise wirtschaftlich nicht vorteilhaft oder sogar unrentabel. Dies wirft die Möglichkeit auf, dass einige Geschäftsmodelle grundsätzlich unvereinbar mit einer gesunden Gesellschaft sind (154). In solchen Fällen sind identifizierte Eingriffe möglicherweise weder im Interesse des Unternehmens noch der Nutzer, die es bevorzugen. Wir gehen davon aus, dass diese Kontexte besonders herausfordernd sind und umfangreiche Beweise für Schäden erfordern, die der Öffentlichkeit und den Regulierungsbehörden vorgelegt werden müssen. Diese Beweise zu erbringen wird wesentlich schwieriger sein, wenn Unternehmen einen großen Einfluss auf die Produktion, Finanzierung und Kommunikation der Forschung haben (155, 156). Insgesamt werden gewinnbringende Ansätze, die eine gesunde Online-Interaktion fördern – sofern es sie gibt -, leichter zu implementieren sein. Anhaltende Krisen in digitalen Räumen haben eine beträchtliche Eigendynamik und Einsicht in Richtung Stewardship erzeugt. Fehlinformationen stellen ernste Bedrohungen dar, darunter die Verbreitung von Verschwörungstheorien, die Ablehnung empfohlener Maßnahmen im Bereich der öffentlichen Gesundheit, die Untergrabung demokratischer Prozesse und sogar Völkermord (90, 107, 157, 158). Als Antwort darauf haben Kommunikationswissenschaftler jahrzehntealte Theorien der Propaganda und Massenkommunikation übernommen, um Desinformation und Medienmanipulation im Internet zu verstehen (154, 159, 160). Sozialpsychologen haben “Nudges” entwickelt, um ein kritischeres Teilen von Online-Inhalten zu fördern (105). Schnellere Reaktionen auf Fehlinformationen sind durch die Zusammenarbeit von Sozial- und Computerwissenschaftlern zustande gekommen (107, 161).
Über Fehlinformationen hinaus ist das Verständnis der Folgen von dunklen Mustern – Benutzeroberflächendesign, das Menschen gegen ihre Interessen lenkt – und undurchsichtigen Algorithmen nun ein wichtiges Thema der Forschung. Aufgrund des nahezu vollständigen Mangels an Transparenz seitens der Technologieunternehmen sind Beschreibung und Messung entscheidende erste Schritte (162, 163). Trotz der Undurchsichtigkeit hat die Forschung gezeigt, wie Algorithmen Nutzer zu radikalen oder altersunangemessenen Inhalten führen (128, 164), Ungleichheiten im Gesundheitsbereich verschärfen (123) und die Voreingenommenheit bei der Polizeiarbeit erhöhen (124). Leider entstehen Fehlinformationen, Algorithmen, dunkle Muster und andere Probleme in einem Tempo, das weit über das hinausgeht, was adäquat charakterisiert, geschweige denn angegangen werden kann.
Die Herausforderungen, die sich aus den neuen Kommunikationstechnologien ergeben, erfordern die Identifizierung gemeinsamer Klassen von Problemen und zugehörigen Lösungen. Dies ist der Ansatz, der in der Naturschutzbiologie verfolgt wird, wo Krisen, die in verschiedenen Kontexten beobachtet werden (z. B. Zusammenbruch von Ökosystemen, schlecht verwaltete Gemeingüter), zu einem Verständnis von multiskaligen Dynamiken führen, die Lösungen hervorbringen, die auf bestimmte soziologische und ökologische Kontexte zugeschnitten werden können (8, 47, 64). Dies ist zwar ein Ansatzpunkt, aber keineswegs ein Allheilmittel.
Vorgeschlagene Lösungen in der Naturschutzbiologie und anderen Krisendisziplinen, egal wie elegant, scheitern oft an der Unfähigkeit, praktikable Lösungen in groß angelegte Verhaltensänderungen umzusetzen. Clevere Lösungen, die auf die Verwaltung sozialer Systeme abzielen, werden vor ähnlichen Herausforderungen stehen. In dieser Hinsicht stellt der Einfluss der sozialen Medien eine einzigartige Quelle von Risiken und Chancen dar. Änderungen an ein paar Zeilen Code können sich auf globale Verhaltensprozesse auswirken. Solche Veränderungen sind im Gange, mit oder ohne wissenschaftliche Begleitung. In Ermangelung von evidenzbasierten politischen Empfehlungen sollten wir nicht erwarten, dass die entstehenden Konsequenzen stabilisierend oder sogar vorteilhaft sind. Kollektives Verhalten bietet einen Rahmen für die Steuerung sozialer Systeme, nicht indem es andere Bereiche verdrängt, sondern indem es disparate Disziplinen mit einem gemeinsamen Ziel zusammenführt.
Zusammenfassung
Die kollektive Dynamik des Menschen ist entscheidend für das Wohlergehen von Menschen und Ökosystemen in der Gegenwart und wird die Weichen dafür stellen, wie wir globalen Herausforderungen mit Auswirkungen begegnen, die Jahrhunderte andauern werden (14, 15, 64). Es gibt keinen Grund anzunehmen, dass die natürliche Selektion uns mit einer Dynamik ausgestattet hat, die dem menschlichen Wohlbefinden oder der Nachhaltigkeit zuträglich ist. Das Gleiche gilt für die Kommunikationstechnologie, die größtenteils entwickelt wurde, um die Bedürfnisse von Einzelpersonen oder einzelnen Organisationen zu erfüllen. Diese Technologie hat in Verbindung mit dem Bevölkerungswachstum ein globales soziales Netzwerk geschaffen, das größer und dichter ist und Informationen mit höherer Genauigkeit und Geschwindigkeit übertragen kann. Mit dem Aufkommen des digitalen Zeitalters ist dieses soziale Netzwerk zunehmend mit Algorithmen gekoppelt, die beispiellose Rückkopplungseffekte erzeugen.
Erkenntnisse aus allen akademischen Disziplinen zeigen, dass vergangene und gegenwärtige Veränderungen in unseren sozialen Netzwerken funktionale Konsequenzen auf allen Ebenen der Organisation haben werden. Angesichts der Tatsache, dass die Auswirkungen der Kommunikationstechnologie disziplinübergreifend sein werden, muss dies auch die wissenschaftliche Antwort sein. Eine unsichere Anwendung von Technologie hat das Potenzial, sowohl das Wohlbefinden in der Gegenwart zu bedrohen als auch dauerhafte Folgen für die Nachhaltigkeit zu haben. Um das Risiko für uns selbst und die Nachwelt zu mindern, ist eine konsolidierte, krisenorientierte Untersuchung des menschlichen Kollektivverhaltens erforderlich.
Ein solcher Ansatz kann von den Erkenntnissen aus anderen Bereichen wie Klimawandel und Naturschutzbiologie profitieren, die ebenfalls erforderlich sind, um verwertbare Erkenntnisse zu liefern, ohne den Vorteil eines vollständigen Verständnisses der zugrunde liegenden Dynamik. Die Integration von theoretischen, deskriptiven und empirischen Ansätzen wird notwendig sein, um die Lücke zwischen individuellem und großräumigem Verhalten zu schließen. Es gibt Grund zur Hoffnung, dass gut konzipierte Systeme gesundes kollektives Handeln im großen Maßstab fördern können, wie es in zahlreichen Kontexten gezeigt wurde, darunter die Entwicklung von Open-Source-Software, die Kuratierung von Wikipedia und die Erstellung von Crowd-sourced Maps (165, 166). Diese Beispiele liefern nicht nur den Beweis dafür, dass Online-Zusammenarbeit produktiv sein kann, sondern zeigen auch Möglichkeiten zur Messung und Definition von Erfolg auf. Die Forschung im Bereich der politischen Kommunikation hat gezeigt, dass Online-Bewegungen und -Koordination zwar oft zum Scheitern verurteilt sind, aber wenn sie erfolgreich sind, können die Ergebnisse dramatisch sein (137). Die Quantifizierung der Vorteile der Online-Interaktion und der Einschränkungen bei der Nutzung dieser Vorteile ist ein notwendiger Schritt, um die Bedingungen aufzudecken, die den Wert der Kommunikationstechnologie fördern oder untergraben.
Eine konsolidierte Studie des menschlichen kollektiven Verhaltens wird sich darauf beschränken, mechanistische Einblicke in die Folgen von Veränderungen in unserem sozialen System und mögliche Lösungen zu liefern. Die ethischen Fragen, die durch die Verwaltung sozialer Systeme aufgeworfen werden, wie auch die, die mit ökologischen Systemen verbunden sind, werden Beiträge aus der Philosophie, der öffentlichen Ordnung und den geisteswissenschaftlichen Disziplinen erfordern (147). Es gibt keinen praktikablen “hands-off”-Ansatz. Untätigkeit von Seiten der Wissenschaftler und der Regulierungsbehörden wird die Zügel unseres kollektiven Verhaltens an eine kleine Anzahl von Individuen in gewinnorientierten Unternehmen übergeben. Trotz der wissenschaftlichen und ethischen Herausforderungen erfordern die Risiken der Untätigkeit sowohl in der Gegenwart als auch für künftige Generationen eine Steuerung des kollektiven Verhaltens.
