Intendierte Lernergebnisse
Die Studierenden werden in die Lage, konzeptionelle Fragen der Science and Technology Studies mit verschiedenen Fallstudien zu verknüpfen, die sich auf die Materialität der digitalen Wissensinfrastruktur und Arbeitsaspekte der digitalen Wissensproduktion und -verbreitung beziehen, und die aktuellen Entwicklungen im Bereich der digitalen Wissensproduktion in einen breiteren historischen und gesellschaftlichen Kontext zu integrieren.
Lehrmethodik
Lektüre (wissenschaftliche Artikel, journalistische Reportagen, Videomaterial), Diskussion, Presentation im Unterricht, schriftliche Beiträge der Teilnehmer:innen.
Inhalt/e
Das Wissen schwebt nicht frei in der Luft – es ist in Menschen und Gegenstände, die von Büchern bis zu Maschinen reichen, eingebettet und manifestiert sich in den alltäglichsten Handlungen ebenso wie in den fortschrittlichsten wissenschaftlichen Projekten. Die Einbettung von digitalem Wissen kann absichtlich verschleiert werden oder einfach schwer zu erkennen sein. Spielt es eine Rolle, wo sich die Cloud oder eine Datenbank befindet, und was bedeuten Ort und Raum in einer globalisierten (und digitalisierten) Welt? Im Kurs wird die Materialität des Digitalen untersucht, die versteckte und outsourced Arbeit, die notwendig ist, um die Illusion der digitalen Sphäre als eine entkörperte Kategorie aufrechtzuerhalten, und auf überraschend alte Grundlagen einiger vermeintlich neuer und disruptiver Technologien hingewiesen.
Literatur
Ausgewählte Abschnitte aus:Aloisi, Antonio, and Valerio de Stefano. Your Boss is an Algorithm: Artificial Inteligence, Platform Work and Labour. Oxford: Hart, 2022.Ellcessor, Elizabeth. In Case of Emergency: How Technologies Mediate Crisis and Normalize Inequality. New York: NYU Press, 2022.Edwards, Paul N. A Vast Machine: Computer Models, Climate Data, and the Politcs of Global Warming. Cambridge, MA: MIT Press, 2013.Noble, Safiya Umoya. Algorithms of Oppression: How Search Engines Reinforce Racism. New York: NYU Press, 2018. Mullaney, Thomas S., Benjamin Peters, Mar Hicks, and Kavita Philip, eds. Your Computer is on Fire. Cambridge, MA: MIT Press, 2021.Watters, Audrey. Teaching Machines: The History of Personalized Learning. Cambirdge, MA: MIT Press, 2021.