kurze Zusammenfassung Wir beleuchten die NGO „AlgorithmWatch“, eine Initiative für mehr Transparenz in algorithmischen Entscheidungen. Dabei thematisieren wir Intransparenz durch Algorithmen (z.B. bei Kreditvergaben sowie Diskriminierung in sozialen Medien etc.). Diese Episode ist Teil vom Podcasthon 2026. Auf letztens.de alle Episoden-Details anschauen. Diese Podcast-Folge gibt es auch auf Spotify, Apple Podcasts/iTunes, Youtube und als Audio-Datei im Feed. Wir freuen uns über Reaktionen, Empfehlungen & Unterstützung auf Instagram, mastodon/fediverse, bluesky & ko-fi.com. Shownotes Infos zum Podcasthon: podcasthon.org/de Unser Profil beim Podcasthon: podcasthon.org/de/podcaster/letztens-de Algorithmwatch Leitbild: algorithmwatch.org/de/leitbild/ Publikation von AlgorithmWatch – Große Sprachmodelle in Bezug auf Wahlen nach wie vor unzuverlässig: algorithmwatch.org/de/sprachmodelle_landtagswahlen/ Forderung von AlgorithmWatch an die Bundesregierung von Januar 2026: algorithmwatch.org/de/ki_fuer_gemeinwohl/ Spenden an AlgorithmWatch: algorithmwatch.org/de/spenden/ Beispiele für problematische Algorithmen Infos zu den Edward-Snowden-Enthüllungen aus dem Jahr 2013: www.bpb.de/…edward-snowden-gibt-sich-als-whistleblower-zu-erkennen/ Gesichtserkennung am Bahnhof Südkreuz in Berlin im Jahr 2018: www.spiegel.de/…/berlin-gesichtserkennung-am-suedkreuz-ueberwachung… Rasterfahndung im Bereich RAF: www.planet-wissen.de/…/pwiefahndungsmethoden100.html Palantir / Racial Profiling: netzpolitik.org/…/verfassungsbeschwerde-das-problem-heisst-nicht-nur-palantir/ Cambridge Analytica Skandal: Donald Trumps Wahlkampf stützte sich unter anderem auf detaillierte Persönlichkeitsprofile von mehr als 87 Millionen Facebook-Nutzer:innen: netzpolitik.org/der-facebook-cambridge-analytica-datenskandal/ bzw. Doku bei Netflix: netflix.com/de/Title/80117542 Social Scoring (wie teilweise in China): www.dr-datenschutz.de/sozialpunktesystem-in-china…/ oder auch für die Schufa: www.zeit.de/…/schufa-internet-scoring Tiktok verzerrt das Bild – deine „for you page“ füllt sich schnell mit SadTok-Content, wenn es dir eh schon schlecht geht: youtube.com/watch?v=hkZSdM9SNys Turbolinks OpenSCHUFA.de AlgorithmWatch.org: Was künstliche Butter mit künstlicher Intelligenz zu tun hat Kapitel (00:00:00) Intro(00:00:30) Was ist der Podcasthon?(00:01:55) Algorithm Watch und ihre Mission(00:03:44) Die Bedeutung von algorithmischen Entscheidungssystemen(00:17:53) Risiken und Gefahren von Algorithmen(00:22:53) Algorithmen im Alltag(00:29:00) Überwachung in verschiedenen Ländern(00:33:41) Racial Profiling und Polizeiarbeit(00:39:55) Cambridge Analytica und Wahlmanipulation(00:44:12) Die Zukunft der Algorithmen(00:59:39) Links im Turbo-Gang(01:03:40) letztens.de Newsletter Newsletter abonnieren Wir freuen uns, wenn ihr unseren Newsletter abonniert – verfügbar entweder per E-Mail oder als Telegram-Kanal: www.letztens.de/newsletter ausführliche Zusammenfassung (generiert mit LLM & von uns redigiert) In dieser Episode des Podcasts nehmen wir Bezug auf die wichtige Initiative „Podcasthon“, die sich mit der Sichtbarkeit und Unterstützung gemeinnütziger Organisationen beschäftigt. Wir diskutieren ausführlich die Organisation AlgorithmWatch, die sich mit den Herausforderungen algorithmischer Entscheidungssysteme auseinandersetzt. Dabei versuchen wir den Zuhörern zu vermitteln, warum diese Organisation so bedeutend ist, um Transparenz und Fairness in der technologischen Entwicklung zu fördern. Die Episode beginnt mit einer Einführung in die Charity-Aktion von Podcasthon, die bereits seit mehreren Jahren stattfindet und unterschiedliche Podcasts zu diesem Zweck vereint. Dabei erklärt Luke, dass AlgorithmWatch das zentrale Thema dieser Folge ist, und sie gehen eingehend auf die Mission der NGO ein, die darauf abzielt, technologische Systeme gerechter, demokratischer und nachhaltiger zu gestalten. Die Diskussion dreht sich um die verschiedenen Formen algorithmischer Entscheidungssysteme und ihre Auswirkungen auf den Alltag der Menschen. Ein zentrales Anliegen von Algorithm Watch ist es, Algorithmik transparenter zu machen. Luke und Em thematisieren die Vorfälle, wo algorithmische Systeme unklare Entscheidungen treffen, wie beispielsweise in der Kreditvergabe oder bei der Gesichtserkennung durch die Polizei. Wir beschreiben, wie algorithmische Entscheidungssysteme auch in Bildung, Jobvergabe und sozialen Medien Einfluss nehmen und dabei potenziell diskriminieren können. Die Zuhörer:innen werden sensibilisiert für die Problematiken der Datenverarbeitung und deren Folgen für die individuelle Freiheit und gesellschaftliche Gerechtigkeit. Im weiteren Verlauf der Episode veranschaulichen die Gastgeber verschiedene Beispiele, darunter das nicht-transparente Funktionieren von Algorithmen in der Immobilienfinanzierung sowie die ethischen Dilemmata, mit denen autonom fahrenden Autos konfrontiert werden. Sie geben Einblicke in die kritischen Punkte, bei denen AlgorithmWatch aktiv wird und betonen die Notwendigkeit von Advocacy-Anstrengungen, um faire Rahmenbedingungen in der Politik zu etablieren. Neben den allgemeinen Diskussionen wird auch konkret auf aktuelle Defizite eingegangen, beispielsweise der Einfluss von sozialen Medien auf das Nutzerverhalten und die Gefahr, in Filterblasen gefangen zu werden. Em und Luke ermutigen die Zuhörer, sich aktiv mit den Themen auseinanderzusetzen und auf die Wichtigkeit von Organisationen wie AlgorithmWatch hinzuweisen, die sich für eine gerechte Technologie einsetzen. Abschließend weisen die Gastgeber darauf hin, wie wichtig es ist, Algorithm Watch durch Spenden zu unterstützen und fördern auch den Austausch mit anderen Podcaster:innen, die an ähnlichen Themen arbeiten. Diese Episode zielt nicht nur darauf ab, ein Bewusstsein für die Problematik algorithmischer Systeme zu schaffen, sondern bietet auch Anregungen, wie die Zuhörer:innen aktiv zu einer gerechteren digitalen Welt beitragen können.