Ist das Subjekt unserer Leidenschaft dingifiziert worden? Oder sind wir zum Objekt geworden, zum Ding? Wie fühlen wir uns mit diesen Beziehungen? Spam-Zombies, Bilderstandards, Toolkits, performative Archive, Software-Interfaces, digitale Datenbeerdigungen, der „Stuff of Things“, und weitere Dinge. Dieser Panel der Dinge wird die selbsterfüllende Prophezeiung der datafizierten Forschung behandeln, durch Dinge, die aus einer alten chinesischen Enzyklopädie entnommen wurden (dem Celestial Emporium of Benevolent Knowledge).

Über Datafied Research

Datafied Research zeigt Ergebnisse eines Ph.D-Seminars, organisiert vom Centre for Participatory IT an der Aarhus University, School of Creative Media an der Hong Kong City University und transmediale. Es ist das vierte dieser Art in einer fortlaufenden Kooperation zwischen der transmediale, der Aarhus Universität und wechselnden Partnern (Universität der Künste Berlin 2011, Leuphana Universität 2012 und Kunsthal Aarhus 2013). Die Ziele der Veranstaltungen sind es, den thematischen Rahmen der transmediale als Forschungsthema zu behandeln sowie ein „Peer-to-Peer-Newspaper“ zum Festival hin herauszubringen. Darüber hinaus werden die teilnehmenden Forscher dazu eingeladen, ihre Arbeiten beim akademischen Online-Journal APRJA (A Peer Reviewed Journal About Datafied Research) einzureichen.
Indem Datafied Research als Thema behandelt wird, reagieren der Workshop und die Veröffentlichung auf bekannte Begriffe der Datafizierung, unter anderem „the datafied self”, „the datafied city”, „datafied management”, und machen auch auf die dunklen Kräfte aufmerksam, die daran beteiligt sind, Daten zu sammeln und zu nutzen – auch innerhalb der Wissenschaft selbst.
Wir produzieren, teilen, sammeln, archivieren, nutzen und missbrauchen – wissend oder unwissend – riesengroße Datenmengen, aber was macht dieses Anhäufen mit uns? Was sind die Beziehungen zwischen Datengut und menschlichen Objekten? Indem sie diese Fragen stellen, suchen die Teilnehmer nach Einblicken in die Logik des Datenflusses zwischen Materialien, Dingen, Daten, Code, Software, Interfaces und anderen, das eine „Capture All“-Kultur durchdringt. Anstatt einfach nur nachzuahmen, wie die Naturwissenschaften Big Data nutzen, müssen die Künste und Geisteswissenschaften den komplexen Fragen nachgehen, was Datafizierung mit uns macht, und wie wir anfangen können, mit ihr umzugehen.