
Sign up to save your podcasts
Or


Food for Thought für das neue Jahr – Sandra Matz hat Wunderbar Together besucht! Sandra ist ein echtes Mastermind – Psychologin, Computational Social Scientist und Professorin an der Columbia Business School. Die Fragen, die sie beantworten will, sind so spannend wie zeitgemäß: Was verrät unser digitales Verhalten über uns – und wieso wissen Daten oft mehr als wir selbst? Warum verhalten sich Tech-Konzerne wie neugierige Nachbarn? Und wie beeinflussen sie unser Verhalten?
Sandra wächst in Vögisheim auf, einem kleinen Dorf nahe der französischen Grenze. Wie es sich anfühlt, wenn andere alles über einen wissen und vielleicht hier und da das eigene Handeln beeinflussen wollen, erlebt sie früh – aufgrund ihrer Umgebung: „In so einem kleinen Dorf hat man auch sehr wenig Privatsphäre. Das heißt, die Leute wussten im Prinzip alles.“ Erst viel später – als sie versucht, ihren Eltern ihre Forschung zu erklären – erkennt sie die Parallele: Das Dorf im Schwarzwald ähnelt den großen Tech-Plattformen aus dem Silicon Valley.
Dazu komme, dass viele Menschen ihre intimsten Gedanken heute lieber mit Google oder ChatGPT teilten als mit dem eigenen Partner. Mit ungewissen Folgen: „Die Frage geht irgendwo hin, sitzt auf einem Server – und ich weiß nicht, was dort mit ihr passiert.“ Darauf, dass diese Daten dort harmlos bleiben, verlasse sie sich nicht: „Selbst wenn ich heute einer Firma vertraue, habe ich keine Ahnung, was mit meinen Daten morgen passiert.“
Warum Algorithmen uns zur wahrscheinlichsten Version unserer selbst formen, was dabei verloren geht und weshalb KI-Personalisierung nicht automatisch Vielfalt bedeutet („Auch ein personalisiertes Modell schlägt mir immer nur das Wahrscheinlichste vor – und alles, was am Rand liegt, fällt weg.“), all das erzählt Sandra Matz in der 145. Folge von Wunderbar Together.
MEHR ZU SANDRA MATZ
MILES & MORE CREDITCARD
RADIO.DE
SHARING IS CARING
MITARBEIT
By Felix Zeltner, Katalina Farkas und Oliver Nermerich5
1111 ratings
Food for Thought für das neue Jahr – Sandra Matz hat Wunderbar Together besucht! Sandra ist ein echtes Mastermind – Psychologin, Computational Social Scientist und Professorin an der Columbia Business School. Die Fragen, die sie beantworten will, sind so spannend wie zeitgemäß: Was verrät unser digitales Verhalten über uns – und wieso wissen Daten oft mehr als wir selbst? Warum verhalten sich Tech-Konzerne wie neugierige Nachbarn? Und wie beeinflussen sie unser Verhalten?
Sandra wächst in Vögisheim auf, einem kleinen Dorf nahe der französischen Grenze. Wie es sich anfühlt, wenn andere alles über einen wissen und vielleicht hier und da das eigene Handeln beeinflussen wollen, erlebt sie früh – aufgrund ihrer Umgebung: „In so einem kleinen Dorf hat man auch sehr wenig Privatsphäre. Das heißt, die Leute wussten im Prinzip alles.“ Erst viel später – als sie versucht, ihren Eltern ihre Forschung zu erklären – erkennt sie die Parallele: Das Dorf im Schwarzwald ähnelt den großen Tech-Plattformen aus dem Silicon Valley.
Dazu komme, dass viele Menschen ihre intimsten Gedanken heute lieber mit Google oder ChatGPT teilten als mit dem eigenen Partner. Mit ungewissen Folgen: „Die Frage geht irgendwo hin, sitzt auf einem Server – und ich weiß nicht, was dort mit ihr passiert.“ Darauf, dass diese Daten dort harmlos bleiben, verlasse sie sich nicht: „Selbst wenn ich heute einer Firma vertraue, habe ich keine Ahnung, was mit meinen Daten morgen passiert.“
Warum Algorithmen uns zur wahrscheinlichsten Version unserer selbst formen, was dabei verloren geht und weshalb KI-Personalisierung nicht automatisch Vielfalt bedeutet („Auch ein personalisiertes Modell schlägt mir immer nur das Wahrscheinlichste vor – und alles, was am Rand liegt, fällt weg.“), all das erzählt Sandra Matz in der 145. Folge von Wunderbar Together.
MEHR ZU SANDRA MATZ
MILES & MORE CREDITCARD
RADIO.DE
SHARING IS CARING
MITARBEIT

36 Listeners

206 Listeners

3 Listeners

10 Listeners

168 Listeners

123 Listeners

18 Listeners

17 Listeners

50 Listeners

11 Listeners

52 Listeners

18 Listeners

342 Listeners

131 Listeners