Profil

Seit 2002 gibt das Massachusetts Institute of Technology (MIT) jährlich eine Hitliste mit den zehn Technologien heraus, die nach Meinung der Wissenschaft die Welt verändern werden.

Für 2020 sind das: nicht hackbares Internet, hyper-personalisierte Medizin, digitales Geld, Medikamente gegen das Altern, KI-gesteuerte Molekülsuche, Satelliten-Mega-Konstellationen, Durchsetzung der Quanten-technologie, Mini-KI, differenzierte Privatsphäre und verbesserte Methoden zur Greifbarmachung des Klimawandels.

Manche dieser Technologien erweisen sich als Seifenblase, andere übertreffen alle Erwartungen und sorgen für große gesellschaftliche Debatten wie die aktuellen rund um Energiewende-Technologien, Elektromobilität oder Industrie 4.0. Eines steht jedoch außer Frage:

Technik verändert Gesellschaft und wird - vice versa - zugleich von deren Institutionen und Organisationen gestaltet. Werden neue Technologien wiederum an Verwendungs- und Verwertungskontexte angeschlossen, entsteht eine zusätzliche gesellschaftliche Dynamik. Dieser Schritt, den wir als Innovation bezeichnen, kann entweder auf neue kommerzielle Produkte und Prozesse (technologische Innovation) oder auf die Verwertungszusammenhänge neuer Organisationsstrukturen (soziale Innovation) gerichtet sein.

Neue Technologien und Innovationen haben das Potential, das Erscheinungsbild unserer Wirklichkeit voll-kommen neu zu zeichnen. Damit stellen sie die Institutionen gesellschaftlicher Planung, Steuerung und Koordination allerdings vor große Herausforderungen, da sie als zukünftiges neues Wissen und Handeln weder vorhersagbar noch verfügbar sind.

An eben dieser Stelle setzt das Team des Arbeitsbereichs Technik- und Innovationssoziologie in Forschung, Lehre und Wissenstransfer an. Durch die Analyse der gesellschaftlichen Handlungs-zusammenhänge rund um Genese, Strukturen und Folgen von Technologien und Innovationen werden diese beschreibbar, verstehbar und erklärbar.

In der Forschung erfordert die Komplexität des Gegenstandsbereichs ein innovatives und besonderes Methodenrepertoire, das auch Simulationsmethoden aus der Computational Social Science einschließt. Auf diese Weise können, mithilfe des Modellierens von gesellschaftlichen Zusammenhängen auf der Basis theoretischer Überlegungen und empirischer Daten, Rückschlüsse über gegewärtige und zukünftige soziale Dynamiken sowie verschiedene Entwicklungsszenarien gewonnen und diese besser abgeschätzt werden.