Wir leben in einer Phase, in der eine algorithmisch geformte Norm sich über alle Lebensbereiche legt und die strukturellen Bedingungen menschlicher Existenz neu kalibriert. Diese Norm ist nicht von Menschen entworfen, sie ist von Optimierungsprozessen produziert. Sie ist nicht ideologisch begründet, sondern emergent.
Das macht sie gefährlicher als klassische Normen. Eine politische Ideologie kann kritisiert werden, weil sie sich als Ideologie zu erkennen gibt. Eine algorithmische Norm dagegen erscheint als das, was halt so ist.
DIE EMPIRISCHE SUBSTANZ
Das Instagram Face. Plastische Chirurgen weltweit berichten seit etwa 2015 von einer Konvergenz der Schönheitsideale, die auf algorithmisch verbreiteten Bildern basieren. Jia Tolentino hat das im New Yorker 2019 unter dem Titel “The Age of Instagram Face” beschrieben.
Sprachliche Konvergenz. Linguisten beobachten seit Jahren, dass die Schreibstile auf Social Media sich angleichen.
Ästhetische Konvergenz weltweit. Kyle Chayka hat 2024 in seinem Buch “Filterworld: How Algorithms Flattened Culture” die schleichende Vereinheitlichung kultureller Räume beschrieben.
Die Diagnose-Inflation. Eine besonders interessante Folge ist die Explosion psychischer Diagnosen bei jungen Menschen seit etwa 2015.
DIE THEORETISCHEN VORLÄUFER
Michel Foucault hat in seinen Arbeiten zur Disziplinarmacht und zur Biopolitik beschrieben, wie moderne Gesellschaften ihre Mitglieder durch unsichtbare Normen formen. In “Überwachen und Strafen” von 1975 hat er das Konzept des Panoptikums entwickelt.
Georges Canguilhem, Foucaults Lehrer, hatte schon 1943 in “Das Normale und das Pathologische” die strukturelle Verbindung zwischen Normbegriff und medizinischer Diagnose analysiert.
Mark Fisher hat in “Capitalist Realism” von 2009 das Konzept des kapitalistischen Realismus entwickelt.
Byung-Chul Han hat in einer Serie von Büchern aphoristische Diagnosen der digitalen Gegenwart entwickelt. Sein zentraler Punkt: Wir leben in einer Leistungsgesellschaft, in der wir uns selbst optimieren, ohne dass äußere Macht sichtbar wäre.
Shoshana Zuboff hat in “Das Zeitalter des Überwachungskapitalismus” (2018) die ökonomische Substanz analysiert. Die Plattformökonomie verkauft nicht Produkte an Nutzer, sondern Nutzerverhalten an Werbekunden.
WIE DIE ALGORITHMISCHE NORM WIRKT
Erstens, durch Sichtbarkeit und Unsichtbarkeit. Algorithmen entscheiden, was sichtbar wird.
Zweitens, durch Belohnung und Bestrafung. Wer sich der Norm anpasst, bekommt Likes.
Drittens, durch Internalisierung. Über die Zeit wird die externe Norm zur internen Erwartung.
Viertens, durch Pathologisierung der Abweichung. Wer nicht in die Norm passt, sucht zunehmend medizinische Erklärungen.
Fünftens, durch pharmakologische Kompensation.
DER KÜNSTLERISCHE ERSTICKUNGSTOD
Eine spezifische Folge der algorithmischen Norm verdient eigene Aufmerksamkeit. Junge Künstler lernen ihre Ästhetik in algorithmischen Umgebungen. Sie sehen, was funktioniert. Was sie produzieren, ist nicht mehr ihr eigener Ausdruck, sondern eine Variation des algorithmisch Belohnten.
Dieser Prozess ist nicht primär böse. Aber die ökonomischen Bedingungen machen es schwer, anders zu produzieren. Wer nicht in die Algorithmen passt, wird nicht gesehen.
DIE ALGORITHMISCHE NORM AN DEN FINANZMÄRKTEN
Was in Kultur und Gesundheit als algorithmische Norm beschrieben wurde, lässt sich auf einen weiteren Bereich übertragen, der für die strukturelle Diagnose der Polykrise zentral ist: die Aktienmärkte und insbesondere den Aufstieg passiver Indexfonds und algorithmischen Handels.
Die strukturelle Entwicklung ist erstaunlich. Vor dreißig Jahren war die ganz überwiegende Mehrheit der Investitionen aktiv. Einzelne Fondsmanager bewerteten Unternehmen, prüften Geschäftsmodelle, schätzten Wachstumsperspektiven, kauften und verkauften aufgrund eigener Analyse. Diese aktive Bewertung war die ökonomische Funktion der Kapitalmärkte, sie haben Kapital dorthin gelenkt, wo es nach Einschätzung vieler unabhängiger Akteure am produktivsten eingesetzt werden konnte.
Heute ist die Lage strukturell anders. BlackRock, Vanguard und State Street kontrollieren mittlerweile in vielen großen Unternehmen substantielle Anteile, nach einer prominenten Studie von Lucian Bebchuk und Scott Hirst (2019) zusammen oft zwischen 15 und 25 Prozent der Anteile der S&P-500-Unternehmen. Diese Konzentration ist nicht das Ergebnis aktiver Investitionsstrategien dieser Firmen. Sie ist das Ergebnis ihres Erfolgs im passiven Indexfondsgeschäft.
Passive Indexfonds, kurz ETFs, bilden ganze Märkte ab, statt einzelne Unternehmen zu bewerten. Wer in einen S&P-500-ETF investiert, kauft anteilig alle 500 Unternehmen des Index. Die Bewertung der einzelnen Unternehmen ist nicht Teil der Investitionsentscheidung. Was zählt, ist die Mitgliedschaft im Index und die wird von einer Handvoll Indexanbietern wie Standard & Poor’s, MSCI und FTSE entschieden.
Diese Entwicklung ist auf der individuellen Ebene rational. Passive Fonds haben über lange Zeiträume meist besser performt als aktive Fonds. Sie haben geringere Gebühren. Sie sind transparenter. Burton Malkiels berühmtes Buch “A Random Walk Down Wall Street” (1973) und die Forschung von Eugene Fama zur Effizienzmarkthypothese haben die theoretische Grundlage geliefert, John Bogle hat mit der Gründung von Vanguard 1975 die praktische Umsetzung initiiert.
Was strukturell daraus folgt, ist aber etwas anderes als das, was John Bogle sich vorgestellt hat. Wenn der Großteil des Kapitals passiv investiert wird, verschwindet die ursprüngliche Funktion der Kapitalmärkte: die unabhängige Bewertung von Unternehmen. Aktive Investoren werden zur Minderheit. Die Preisbildung verschiebt sich von Fundamentalanalyse zu Strukturanalyse – wer ist im Index, wer wird aufgenommen, wer wird ausgeschlossen.
Plus die spezifische Pointe: Wenn alle in dieselben Indizes investieren, verstärken sich Bewegungen selbst. Steigt der Index, fließt mehr passives Kapital in alle Indextitel, auch in die schwächsten unter ihnen. Fällt der Index, fließt Kapital ab, auch aus den fundamental gesundesten Unternehmen. Das ist strukturell instabilisierend. Märkte werden volatiler, nicht stabiler.
Der algorithmische Hochfrequenzhandel verstärkt diese Tendenz auf einer anderen Ebene. Algorithmen handeln in Mikrosekunden auf Mustern, die andere Algorithmen produzieren. Was diese Algorithmen detektieren, sind nicht primär fundamentale Veränderungen in den Unternehmen, sondern Bewegungen in den Daten. Die Quant-Hedgefonds (Renaissance, Two Sigma, Citadel, D.E. Shaw) arbeiten mit ähnlichen mathematischen Modellen, ähnlichen Datensätzen, ähnlichen Mustererkennungsverfahren. Was sie tun, ist nicht mehr fundamentale Bewertung, es ist Mustererkennung in einem System, das primär aus Mustererkennung besteht.
Diese Selbstreferenz ist strukturell identisch mit der algorithmischen Norm in Kultur. Was Instagram-Algorithmen für ästhetische Konvergenz leisten, leisten Quant-Algorithmen für Finanzmarkt-Konvergenz. Die ursprünglich plurale Operation – viele unabhängige Bewertungen, viele unabhängige ästhetische Entscheidungen – wird durch algorithmische Vermittlung in Konvergenz gezwungen.
Die luhmannsche Pointe ist hier besonders scharf. Märkte sollten nach klassischer ökonomischer Theorie strukturell dezentrale Beobachter sein, jeder Akteur bringt seine Information ein, der Preis aggregiert diese Information. Was Hayek in seiner berühmten Arbeit zur Marktinformation (1945) als zentrale Eigenschaft des Marktes beschrieben hat, ist heute strukturell unterminiert. Die meisten “Marktteilnehmer” beobachten nicht mehr. Sie folgen Indizes, sie folgen Mustern, sie folgen Algorithmen. Die Beobachtungsfunktion der Märkte verschwindet.
Plus eine empirisch verifizierbare Konsequenz: Die Korrelation zwischen einzelnen Aktien des S&P 500 hat in den letzten zwei Jahrzehnten zugenommen. Was bedeutet, dass Aktien sich strukturell ähnlicher bewegen, unabhängig von den fundamentalen Unterschieden ihrer Unternehmen. Das ist die finanzmarktspezifische Form der algorithmischen Konvergenz.
Was daraus für die Polykrise folgt, ist eine weitere Bestätigung der strukturellen Diagnose. Die Codierungsexpansion der Finanzlogik in alle Bereiche – wir haben das bei Wohnen, Bildung, Gesundheit beobachtet – wird ergänzt durch eine Codierungsexpansion algorithmischer Logik in die Finanzlogik selbst. Was sich strukturell ergibt, ist nicht mehr klassischer Kapitalismus mit unabhängigen Bewertern, sondern ein System algorithmischer Konvergenz, das seine eigene Funktionalität strukturell unterminiert.
WAS LÄSST SICH TUN
Erstens, individuelle Beobachtung zweiter Ordnung.
Zweitens, Pflege algorithmusfreier Räume. Bibliotheken, Buchhandlungen, Theater, Konzerte, Galerien, Naturreservate.
Drittens, kollektive politische Regulierung. Die EU mit dem Digital Services Act hat einen Anfang gemacht.
Viertens, alternative ökonomische Modelle für kulturelle Produktion.
Fünftens, ehrliche Kommunikation über die strukturellen Bedingungen.
Dieses Essay ist ein Auszug aus Benno Flügels neuem Sachbuch Empire of Art, Love and Science – Theorie der Systeme. Mehr Infos zum Buch gibt es unter: https://bennofluegel.de/buecher/