Beitrag zu einer holistischen Theorie für die
Informationswissenschaften[
Christoph Lehner, Hildesheim
Erscheint in „Fortschritte der Wissensorganisation“, ISKO/Hamburg 1999
Ein weiterer Fall pathologischer Semantik – [...] - ist der weitverbreitete Mißbrauch des Begriffs „Information“. Dieses arme Ding wird heutzutage „verarbeitet“, „gespeichert“, „wieder herbeigeschafft“, „komprimiert“, „zerlegt“ usw., so als ob es Hackfleisch wäre.
Heinz von Foerster, Gedanken und Bemerkungen über Kognition[1]
Im folgenden soll - ausgehend von der natürlichen Sprache - eine Präzisierung der Begriffe „Information“, „Wissen“ und „Daten“ unternommen werden. Diese drei Benennungen werden immer wieder verwechselt, so dass manchmal der fälschliche Eindruck der Synonymie (Begriffsidentität) entsteht. Ein Anliegen des Beitrags ist zu zeigen, dass dem nicht so ist. Die natürliche Sprache wird als universeller, Bezugspunkt aller Wissenschaften, insbesondere der Informationswissenschaften betrachtet, von dem aus eine holistische Betrachtung vorgenommen werden kann. Es ergibt sich ein prozessuales Modell, das Information, Wissen und Daten als Komponenten eines Kreislaufes versteht, der sowohl als Schema für Informationsgewinnung und Wissensakquirierung als auch zur Veranschaulichung von Problemlösungsprozessen herangezogen werden kann. Im letzten Abschnitt sollen die bis dahin erarbeiteten Ergebnisse auf den Bereich der menschlichen und nicht-menschlichen Kommunikation im Rahmen einer allgemeinen Semiotik übertragen werden. Die Anwendbarkeit des gesamten Modells reicht also von Linguistik und Semiotik über Erkenntnistheorie bis hin zu informationstechnologischen Kontexten.
1 Einleitung
Eine allgemein akzeptierte Theorie der Information scheint in den Informationswissenschaften nicht in Sicht.[2] Einzig eine Theorie der Information könnte aber klären, was Information eigentlich ist. Was jedoch viel unangenehmer ist als das Fehlen eines klaren Konzeptes einer so zentralen Entität wie „Information“ ist die Tatsache, dass die Benennung „Information“ immer wieder synonym mit den Benennungen „Daten“ oder gar „Wissen“ verwendet wird. Es lässt sich eine notorische Verwechslung von Daten und Informationen bzw. Information und Wissen in allen Disziplinen beobachten, die sich mit Information als Phänomen explizit beschäftigen. Im vorliegenden Beitrag soll herausgearbeitet werden, dass die Wörter Wissen, Information und Daten in der Tat sehr verschiedene Entitäten bezeichnen.[3] Bereits die natürliche Sprache macht klare und deutliche Unterschiede zwischen den einzelnen Benennungen, was sich weiter unten an wenigen Beispielen leicht zeigen lassen wird. Ohne ersichtlichen Grund verwischen viele Einzelwissenschaften die Bedeutungsunterschiede. Nach unserer Überzeugung muss die Familie der Informationswissenschaften in einem interdisziplinären Rahmen zusammenarbeiten. Ohne Kommunikation auf der Grundlage eines gemeinsamen Basisvokabulars scheint dieses Unternehmen aussichtslos. Im vorliegenden Papier soll zunächst der Versuch unternommen werden, anknüpfend an die Bedeutung der Wörter wissen und informieren, die Grundlage für ein Konzept von Information und Wissen zu legen, die hoffentlich - ohne dabei zu abstrakt zu sein - von der überwiegenden Mehrzahl der Informationswissenschaften akzeptiert werden kann. Dabei wird ausgehend von der semiotischen Teildisziplin „Linguistik“ eine Verallgemeinerung auf allgemeine Semiotik angestrebt, die dann auch nonverbale Zeichenphänomene wie Bilder, Filme oder Töne als Informationsträger zu berücksichtigen erlaubt.
2 Sprache und Information
Die menschliche Sprache ist das wichtigste Transportmedium für Informationen und Wissen. Sowohl das in Bibliotheken aber auch im neuen Medium Internet verfügbare Wissen ist in Form einer natürlichen Sprache wie Englisch oder Deutsch repräsentiert. Die natürliche Sprache ist als Medium so selbstverständlich, dass es gar nicht auffällt, dass es eine Möglichkeit neben anderen ist, Wissen zu konservieren und Informationen weiterzugeben. Die Repräsentation von Wissen in Form einer mathematischen oder physikalischen Formelsammlung ist etwas, das als Repräsentationsakt viel deutlicher ins Bewusstsein tritt. In diesem Fall tritt die Repräsentationssprache durch ihren formalen Charakter explizit in Erscheinung. Formale Sprachen sind dazu geeignet, spezielle Arten von Wissen besser zu formulieren als die natürliche Sprache. Formale Sprachen lassen sich als Erweiterung der natürlichen Sprache ansehen. Formale Sprachen sind in die natürliche Sprache eingebettet. Die natürliche Sprache bildet aber stets die letzte Metaebene, wenn es darum geht, über repräsentiertes Wissen, insbesondere formal repräsentiertes Wissen zu sprechen. Es besteht zwar die Möglichkeit, zur Formulierung von Wissen insbesondere theoretischem Wissen, ausschließlich künstliche Sprachen zu verwenden, nur ist bei der Bewertung und Einordnung von Systemen, die in dieser künstlichen Sprache formuliert wurden, am Ende die natürliche Sprache das Medium, in dem diese Bewertungen und Einordnungen erfolgen. Die natürliche Sprache ist der universelle Bezugspunkt aller Wissenschaften, insbesondere auch aller Informationswissenschaften.
Es ist daher angebracht bei der Konzeption eines Wissens- und Informationsbegriffs, der nicht nur für die Anwendung auf ein ganz bestimmtes, beispielsweise informationstechnologisches Problem ausgerichtet ist, die natürliche Sprache als Bezugspunkt zu verwenden, um die Eigenschaften von Wissen und Information aufzuspüren. Das, was in der Analyse der natürlichen Sprache an Eigenschaften von Wissen und Information zutage tritt, hat zwar keine absolute Verbindlichkeit, was die Bewertung von Hypothesen über das Wesen von Wissen und Information angeht. Allerdings sind common sense Gründe, Hypothesen zu akzeptieren, z.b. Plausibilität, Konservatitivität und Vertrautheit vielleicht die entscheidenden.[4] Falls es uns gelingt, eine plausible Theorie für Wissen und Information zu entwickeln, die sich intuitiv mit der natürlichsprachlichen Bedeutung von Wissen und Information in Einklang befindet, hätten wir einen Vorteil dahingehend, dass eine bessere allgemeine Akzeptanz der Begriffsbildung zu erwarten ist. Kurz gesagt: Massiv von der Semantik der natürlichen Sprache abzuweichen bei der Explikation von Termini wie Wissen und Information sollte nur dann in Betracht gezogen werden, wenn es sehr gute Gründe für diese Abweichung gibt. Solche Gründe wurden nie expliziert. Daher wird hier zunächst der Weg beschritten, zu überprüfen, wie weit die natürlichsprachliche Semantik von wissen, dass als vortheoretische, quasi heuristische Explikation trägt. Auf der Grundlage dieser vortheoretischen Klärungen soll eine präzise Fassung des Wissen- und Informationsbegriffes vorgeschlagen werden. Expliziert werden beide Begriffe im Rahmen einer Theorie, die die Semantik der Terme „Wissen“ und „Information“ hinreichend präzise festlegt. Die grundsätzliche Haltung gegenüber Theorien ist folgende: Theorien sind nicht wahr oder falsch sondern nur besser oder schlechter für einen bestimmten Zweck und ein bestimmtes Ziel. Ziel dieses Artikels ist es, eine möglichst disziplinübergreifende Explikation des Wissens- und Informationsbegriffs zu finden, der die Unifikation verschiedener informationswissenschaftlicher Disziplinen[5] erlaubt.
3 Holismus
Der „holistische“ Ansatz wird hier als methodologische Maxime verstanden. Sie gründet sich in der Überzeugung, dass wesentliche informationswissenschaftliche Erkenntnisse nur unter Berücksichtigung aller am Erkenntnisprozess beteiligter Disziplinen zu erwarten sind. Es steckt dahinter die Überzeugung, dass reduktionistische Antworten immer nur für sehr eingeschränkte Anwendungen ertragreich sein können. Eine „Theorie der Information“ muss nach Wegen suchen, Erkenntnisse der vielen Disziplinen, die sich der Untersuchung und Erforschung von Information widmen, in ein kohärentes Gebilde zu integrieren. In einzelnen Disziplinen mögen spezialisierte Ausprägungen von Informationen im Mittelpunkt stehen, aber die unterschiedlichen Sichtweisen müssen (und können!) konsistent interpretiert werden. Sonst ist kein Fortschritt möglich, keine Absicherung von Wissen und im schlimmsten Fall wird das Rad ständig neu erfunden. Das Unternehmen, das in diesem Aufsatz skizziert werden soll, versteht sich auch als Beitrag zur Entwicklung einer– auch und gerade von Praktikern – immer wieder angemahnten „Informationsphilosophie“.[6]
Die allgemeine philosophische Grundhaltung, die mit dem „Holismus“-Gedanken verbunden ist, könnte mit folgenden Leitsätzen charakterisiert werden:
• Es gibt weder Wissen a priori noch absolutes oder gar ewig gültiges Wissen
• Bei der Prüfung und Revision einer Hypothese unter der Perspektive ihrer Aufnahme in den Bestand des Wissens stehen potentiell immer auch alle Hintergrundhypothesen zur Disposition
• Alle Überzeugungen sind miteinander vernetzt
• Jede Wissenschaft greift auf Voraussetzungen zurück, die von anderen Wissenschaften herkommen
• Ergebnisse einer Wissenschaft fließen in wenigstens eine andere Wissenschaft wieder ein
• Es besteht eine methodische Einheit der Wissenschaften
Eine besondere Note erhält die methodologische Maxime des Holismus durch das WWW. Das WWW kann als eine Art technologische Konkretisierung eines ganzheitlichen Zugangs zu Information und Wissen betrachtet werden. Die Möglichkeit per Mausklick sämtliche Datenquellen quer durch die Welt („querweltein“) ‚anzapfen‘ zu können, bietet einerseits die Möglichkeit, Informationen und Wissen optimal abgesichert aus den unterschiedlichsten Blickwinkeln zu erhalten. Andererseits entsteht als Kehrseite der Medaille auch ein erhöhter Druck, das Material aus den heterogenen Quellen zu einem kohärenten Ganzen zu formen. Dies gelingt leichter, falls ein breit akzeptiertes Grundvokabular im semantischen Umfeld von Wissen und Information bereit steht. Es ist unmöglich, wenn Information und Wissen zu nahezu beliebigen oder sogar austauschbaren Benennungen degradiert werden.
3.1 Motivation für einen holistischen Ansatz
Zur Motivation, einen disziplinübergreifenden Informationsbegriff zu entwickeln, lassen sich mehrere Punkte anführen: Wie bereits erwähnt wird immer wieder die Entwicklung einer Informationsphilosophie gerade auch von Praktikern aus den Gebieten der Information und Dokumentation angemahnt. Zu nennen sind hier die Schriften von Robert Fugmann wie auch von Norbert Henrichs.[7] Zum anderen bietet sich in diesem Zusammenhang auch der historische Rückblick auf den „Sündenfall“ der automatischen Übersetzung an, der darin bestand, das Phänomen ‚Bedeutung‘ zu sehr an einer rein syntaxorientierten Analyse festzumachen. Immer wieder ist historisch gesehen eine Tendenz zu beobachten, kognitive Leistungen des Menschen auf viel zu begrenzte Teilaspekte zu reduzieren und zu hoffen, sie immerhin simulieren zu können, wenn man schon keine Theorie hat, die die kognitiven Leistungen wenigstens ansatzweise erklären könnte. Ein äusserst begrenzter Erfolg ist vorprogrammiert.[8]
3.2 Kontext der Untersuchung
Die Beiträge zu einem disziplinübergreifenden Informationsbegriff sind im Zusammenhang mit einem Projekt entstanden, bei dem es um die Unterstützung von traditioneller Lehre durch Neue Medien geht. Der Autor hat bereits vor einigen Jahren einen Online-gestützten Kurs zur Vermittlung der Programmiersprache Prolog entwickelt.[9] Der netzgestützte Unterricht ist in Wirklichkeit nicht ein bestimmter Typ von Anwendung, sondern fasst ein ganzes Bündel von Problemstellungen bzw. einzelwissenschaftlichen Problemen zusammen. In Kurzform:
· Erklärung von Lern- und Verstehensprozessen bzw. deren Optimierung (Didaktik)
· Untersuchung kognitionspsychologischer Mechanismen bei der Informationsaufnahme
· Kommunikationsunterstützende Gestaltung von Informationssystemen[10]
· Schaffung adäquater Textstrukturen zur Vermittlung des Stoffes (Multilinguale Linguistik, Textlinguistik, Hypertexttechnologie)
· Gestaltung bedienerfreundlicher Benutzeroberflächen (Softwareergonomie/ Softwaretechnik/ Design)
In allen diesen Problembereichen wird mit einer mehr oder weniger unverbindlichen Fassung des Informationsbegriffes gekämpft, obwohl es sich bei Planung und Evaluierung von netzgestützten Unterrichtssystemen um Problemstellungen handelt, die eine Klärung des Wissens- und Informationsbegriffs voraussetzen, denn Lernen ist der Zuwachs von Wissen aufgrund der erfolgreichen Übermittlung von Informationen in Form von relevanten Daten. Informationen können medial sowohl verbal als auch nonverbal dargeboten sein. Zu denken ist hier nur an „Learning by Understanding“ versus „Learning by Doing“.
Im folgenden soll daher ein möglichst verbindliches Metavokabular entwickelt werden, das für alle Perspektiven gleichermaßen akzeptabel ist. Zur Sicherheit: Dies ist nicht die einzige Möglichkeit, Information, Daten und Wissen auszudifferenzieren, aber aus der hier eingenommenen Sicht der Informationswissenschaften ein produktiver und brauchbarer, der unterschiedlichste Ergebnisse und Fragestellungen miteinander vergleichbar und kompatibel macht.
4 Komponenten des Informationskreislaufes
4.1 Wissen
In Anlehnung an Herden/Hein(1990),[11] Luft (1992), Jaenecke (1994), Jaenecke (in diesem Band),[12] Schmid/Kindsmüller (1996) bzw. dem üblichen philosophischen Wissensbegriff[13] gehe ich davon aus, dass Wissen
(#)
· immer mit Geltungsansprüchen[14] verknüpft ist
· im Zweifelsfall begründbar sein muss
· sprachlich verfasst sein oder zumindest sprachlich formulierbar sein muss
· minimal intersubjektiv abgesichert sein sollte[15]
Mit der Forderung, dass Wissen sprachlich verfasst sein muss, lässt sich erneut motivieren, warum wir der Analyse der natürlichen Sprache einen privilegierten Stellenwert bei der Klärung des Wissens- und Informationsbegriffs einräumen. „Wissen“ ist an der Sprachoberfläche durch das Prädikat wissen, dass[16] repräsentiert. Es sollen zur Analyse der Phänomens „Wissen“ die natürlichsprachlichen Präsuppositionen[17] des Verbums wissen, dass kurz untersucht werden. Ein mehr oder weniger indirektes Wissen im Sinne von wissen, wie/wer/was/warum.... soll im Moment nicht ausführlich diskutiert werden, obwohl Konstruktionen mit wissen, wie/... ähnliche Präsuppositionen bewirken wie wissen, dass. Es handelt sich im Falle von wissen, wie... fast ausschließlich um Existenzpräsuppositionen.[18] Durch eine genaue Analyse der natürlichsprachlichen Semantik von wissen,... lassen sich die oben (siehe #) angegebenen Eigenschaften empirisch und pragmatisch plausibel machen.
Wissen, dass[19] präsupponiert einen Geltungsanspruch bezüglich des gewussten Sachverhaltes. Ein Sprecher kann nicht gleichzeitig etwas (einen Sachverhalt) als Wissen klassifizieren und dann diesen Sachverhalt anzweifeln. Wissen impliziert Glauben, darüber hinaus wird auch ein Begründungsanspruch mitformuliert. Ein ‚gewusster Sachverhalt‘ wird vom Sprecher als eine Tatsache behandelt. Anders verhält es sich im Falle des Prädikates informiert werden oder sich informieren:
(1) Peter glaubt/vermutet/nimmt an /wurde (fälschlicherweise) informiert dass die Quadratwurzel aus 81 gleich 9 ist, aber ich bin nicht sicher, ob das stimmt.
(2) *Peter weiß, dass das Ergebnis der Quadratwurzel aus 81 gleich 9 ist, aber ich bin mir nicht sicher, ob das stimmt.
(3) *Peter weiß (zwar) nicht, dass das Ergebnis der Quadratwurzel aus 81 gleich 9 ist, aber ich bin mir nicht sicher, ob das stimmt.
Für die folgenden Überlegungen ist es unerheblich, ob die Quadratwurzel aus 81 gleich 9 ist oder nicht. In jedem Fall ist Satz (1) eine semantisch unproblematische Aussage. Bei den Aussagen (2)/(3) gibt es Probleme (was durch den Asterisk angedeutet werden soll). Jeder, der versucht, (2)/(3) zu verstehen bzw. interpretieren, wird dabei einen metasprachlichen Interpretationsprozess (zum Begriff der Interpretation, s.u.) anwenden müssen, indem er dem Sprecher von (2)/(3) epistemische Fragen stellt.[20] Erst dann ist eine ‚normale‘ nicht-metasprachliche Kommunikation fortsetzbar. Eine Sprecherin, die etwas als Wissen klassifiziert, legt sich damit auf andere Aussagen (alle präsupponierten Aussagen) fest. Es sind automatisch geltende Überzeugungen, die sie nicht anzweifeln kann.
Wissen stellt in unserem Sinn ein Gewebe[21] von Überzeugungen dar, die sich begründen lassen müssen. Damit ist freilich nicht behauptet, dass Wissen starr, endgültig und absolut ist.[22] Unser Wissen ist statt dessen einem ständigen dynamischen Wandel ausgesetzt, und zwar durch die Informationen (s.u.), die wir tag-täglich aufnehmen. Ein wesentlicher Aspekt der Informations- und Wissensgesellschaft besteht darin, dass immer mehr Menschen weniger durch intuitives Lernen (z.B. durch beobachtende bzw. aktive Teilnahme an Prozessen wie im klassischen Lehrer/Lehrling-Verhältnis) aus- und weitergebildet werden. Vielmehr bildet sich ein zunehmender Teil der Menschheit indirekt, wenn auch aktiv durch medial vermittelte Informationsaufnahme selbst fort. Dies gilt auf jeden Fall für die Menschen in Industriegesellschaften.
Zur Vermeidung von Missverständnissen ist in diesem Zusammenhang die strenge Unterscheidung von subjektiv/individuellem/internem und objektiv/intersubjektiv/ extern/repräsentiertem Wissen wichtig. Das subjektiv/interne Wissen (‚was jemand bestimmter weiß‘) ist insofern relevant, als bei der Anwendung der Theorie des (repräsentierten) Wissens (‚was irgendwo niedergelegt, aufgeschrieben, irgendwie repräsentiert ist‘) auf das subjektive Wissen bezug genommen werden muss. Individuelles Wissen (manchmal auch in der Form von spezifischem Hintergrundwissen) ist erforderlich, wenn es darum geht, Daten zu interpretieren und in Informationen zu verwandeln. Der Interpretationsprozess ist für die funktionale Umwandlung von Daten in Informationen verantwortlich. Wissen ist also im Moment des Entstehens grundsätzlich „subjektiv“ verankert.[23]
In welcher Weise genau individuelles Wissen im Gedächtnis von Menschen gespeichert ist, wie es dort strukturiert, abgerufen, vergessen oder sonst wie einem Wandel unterworfen ist, dazu müssen wir auf die Unterstützung der kognitiven Psychologie hoffen. Die Auffassung, die hier vertreten wird, ist die, dass auch intuitives Können prinzipiell immer explizit gemacht werden kann, auch wenn das nicht immer geschehen muss.[24] In jedem Fall konzentriert sich die hier zu explizierende Theorie immer auf extern repräsentiertes Wissen, wenn sich auch u.U. subjektiv/individuelle Quellen dahinter verbergen. Was jemand zu wissen glaubt, muss nicht allgemein akzeptiertes Wissen sein. In jedem Fall legt sich aber jemand, der etwas zu wissen behauptet, auf die Wahrheit des Gewussten fest.
Wissen ist also (rationaler) Glaube, der nach bestimmten (z.B. wissenschaftlich rationalen) Kriterien begründbar ist. Ein Sprecher, der etwas als Wissen klassifiziert, verpflichtet sich dazu, gegebenenfalls zu begründen, warum er/sie behauptet, es handle sich um etwas, das er/sie weiß. Diese Analyse von Wissen entstammt der Denkweise der analytischen Philosophie („justified true belief“) und lässt sich gegebenenfalls auf andere Wissensbegriffe spezialisieren.[25] Um der belasteten und belastenden Benennung „Wahrheit“ (Truth) etwas die Schärfe zu nehmen, schlagen wir vor, Wahrheit als synonym zu Geltungsanspruch zu verstehen. Also: Wissen ist immer eine (u.U. stark strukturierte und interdependente) Kollektion von geglaubten Aussagen, für die es eine Begründung geben muss, wenn die Behauptung, es handle sich um Wissen, aufrecht erhalten bleiben soll.
4.2 Information
Die Abgrenzung von Information zu Wissen lässt sich am besten negativ vornehmen: Wissen weist nach unserer bisherigen Analyse Wahrheit oder ein äquivalentes Merkmal notwendigerweise auf, Information nicht.
Auf der Grundlage von Informationen können Aussagen über etwas gewonnen werden; welcher Wahrheitswert diesen Aussagen zugeordnet wird, hängt von mehreren Faktoren ab. Die Qualität von Informationen kann sehr unterschiedlich sein. Nicht immer lassen sich Aussagen in einem korrespondenz-wahrheitstheoretischen Sinn überprüfen. Das ist ja gerade der Wert von Informationen, nämlich Auskunft über die Welt zu bekommen, Auskunft über bestimmte Sachverhalte, die sich in der Regel der direkten Beobachtung entziehen. Dazu gehören Informationen über fremde Länder, Preise von Büchern, Strukturen von Programmiersprachen oder Ergebnisse von Fußballspielen. Alle Informationen, die ich einhole, können potentiell falsch sein. Wenn ich eine Information bzw. die Aussage, die die Information verkörpert, glaube und gleichzeitig einen Grund angeben kann, warum ich die Information glaube (z.B. gute Erfahrungen mit einem Online-Bookshop) dann handelt es sich um Wissen, das ich auf Grund von Informationen durch den Zugriff auf Daten erworben habe.
Wie bereits erwähnt, lässt sich in der informationswissenschaftlichen Literatur ein deutlicher Konsens erkennen, dass zur Klärung der Frage, was Information ist, eine Klärung der benachbarten Begriffe Daten und Wissen erforderlich ist.[26] Alltagssprachlich (leider oft auch in wissenschaftlichen Diskursen) ist aber oft gleichsam wahllos abwechselnd die Rede von Daten- bzw. Informationsverarbeitung, was den Schluss nahe legt, Daten und Informationen seien das Gleiche. Dem ist sicher nicht so.[27] Zwei verschiedene Benennungen, zumal wenn sie so häufig und nebeneinander gebraucht werden, sollten doch für unterschiedliche Begriffe stehen, d.h. unterschiedliche Begriffe benennen.[28] In diesem Sinne resümiert ein Lexikon der Informations- und Dokumentationswissenschaften:
„Information:
Possibly the most used, and the least precisely used, term in the library and
information world. Best seen as holding the place in the spectrum between raw
data and knowledge. [...]“ International Encyclopedia of
information and library science (Feather/Sturges (1997), 184)
Gleichzeitig beinhaltet diese kurze Charakterisierung zwei wesentliche Punkte, die von der Mehrzahl der informationswissenschaftlich Interessierten geteilt werden dürfte. „Daten“ sind relativ zu Informationen etwas, das sich in einem rohen, „unbearbeiteten“ Zustand befindet („raw data“), während Wissen andeutungsweise als ‚weiterbearbeitete Information‘ dargestellt ist („Information [...] between raw data and knowledge [...]“).
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Abbildung 1 versucht die Relationen zwischen Daten, Information und Wissen übersichtlich festzuhalten. Statt des Terminus „Informationskreislauf“ böte sich auch die Metapher der „Informationsspirale“ an, um den (potentiellen) Wissenszuwachs durch Informationsaufnahme auf der Grundlage von Daten anzudeuten. Die „Rohheit“ von Daten ist immer relativ zu dem Vorgang der informativen Interpretation zu sehen. Abbildung 1 soll auch verdeutlichen, warum die Gefahr der Verwechslung der drei unterschiedlichen Konzepte so groß ist. Es handelt sich nämlich beim Informationskreislauf um einen dynamischen Prozess, der phänomenologisch niemals als statisches Gebilde auftritt. Daten (s.u. 1.5) sind die materiale Grundlage des Prozesses und stellen den „rohsten“ Aggregatzustand in diesem Prozess dar. Sie sind relativ zu einem bestimmten Informationsprozess nicht-subjektiv in dem Sinn, dass ihre „Objektivität“ vorausgesetzt wird. Sobald ein Interpretationsvorgang abgeschlossen ist, können die resultierenden Informationen wieder als Daten in einen Informationskreislauf einfließen, daher die Gefahr der Verwechslung beider Aggregatzustände. Sobald auf der Grundlage von Informationen gewonnene (sprachliche) Aussagen für wahr befunden (geglaubt) werden, entsteht Wissen. Gibt es mehrere Personen, die denselben, begründeten Glauben teilen, handelt es sich um intersubjektives Wissen, das normalerweise repräsentiert vorliegt, z.B. in schriftlicher Form. Ein Teil der dem Wissen zugrundeliegenden Informationen mag von geringer Qualität sein oder aber mit alten festen Überzeugungen in Konflikt stehen. Dann werden die Informationen u.U. zurückgewiesen oder einfach ignoriert. Informationen sind nicht notwendigerweise Aussagen, geschweige denn wahre oder für wahr gehaltene Aussagen. Kommen Informationen aus der Bildzeitung (z.B. in der Form von zweifelhaften Fotos mit zweifelhaften Kommentaren), so werde ich gut daran tun, ein Fragezeichen anzubringen. Dasjenige Wissen, das im Informationskreislauf im günstigen Fall entsteht, befindet sich in einer Selektions-Relation zu den verfügbaren Informationen. Informationen können einander widersprechen, wahre Aussagen nicht. Inkonsistentes Wissen ist ein Widerspruch in sich. Inkonsistente Informationen sind das nicht.
Wichtig ist die Grenze von Wissen und Informationen nicht zu verwischen. Informationen können relativ zum informationsverarbeitenden Subjekt falsch sein („Fehlinformationen“), Wissen nicht.[29] Wenn ein informationsverarbeitendes Subjekt etwas zu wissen behauptet, präsupponiert es damit die Wahrheit des Gewussten. Zur Begründung von Wissen wird auf Informationsquellen zurückgegriffen, indem etwa auf Beobachtungen oder Wahrnehmungen („Ich habe es selbst gesehen!“) rekurriert wird. Beobachtungen, wenigstens das dürften alle „Denk-Schulen“ akzeptieren, sind aber nur relativ zu einem Realitätssystem bzw. relativ zu einem Theoriengebilde gültig. Die Wissensakquirierung durchläuft ein Stadium, in dem Informationen, genauer auf Informationen beruhende Aussagen, als potentielle Kandidaten zur Integration in einen Wissensbestand geprüft und selektiert werden.
4.2.1 Hypothesen
Beim Übergang von Informationen zu Wissen entstehen Hypothesen. Sie sind Kandidaten für mögliches Wissen. Wenn etwas in einem wissenschaftlichen Kontext, aber auch im Alltag als Hypothese gilt, so ist die Wahrheit oder Falschheit der Aussage, die diese Hypothese umfasst, relevant. Zur Stützung oder Ablehnung der Hypothese sind Informationen notwendig, d.h. Daten, die sich in relevanter Weise auf die Hypothese beziehen. Damit klar ist, ob die Daten für die Hypothese relevant sind, müssen sie in Bezug auf die Hypothese und dem mit der Hypothese verbundenen Hintergrundwissen interpretiert werden. Falls Informationen von einer nicht-optimalen Qualität sind, wird die Hypothese u.U. nicht in den Schatz des Wissens aufgenommen.[30] Eine Hypothese, die noch nicht in den Bestand des Wissens aufgenommen ist, kann zum Beispiel mit dem natürlichsprachlichen Adverbial vermutlich relativiert werden.[31]
4.2.2 Aussagen mit Geltungsanspruch
Falls die Informationen hohe Qualität haben, führen sie im Idealfall dazu, dass sie in Form von wahren Aussagen in ein Wissenssystem integriert werden. Die Qualität von Informationen betrifft mehrere Dimensionen:
· Präzision
Die Präzision einer Aussage ist die Grundlage dafür, dass überhaupt sinnvoll gefragt werden kann, ob sie wahr oder falsch ist.
· Absicherung durch Häufigkeit/Unabhängigkeit
Informationen, die aus mehreren Quellen (und das können eben sprachliche wie nicht-sprachliche Quellen, wie z.B. Bilder, sein) denselben Informationsgehalt liefern, sind konträren Informationen aus einer vergleichbar zuverlässigen Informationsquelle überlegen. Dies ist gerade im Zeitalter des WWW relevant, da ich durch das WWW stets die Möglichkeit habe, Informationen durch zusätzliche, annähernd gleich gute Informationsquellen in Sekundenschnelle abzusichern. Die Qualität der Informationsquelle ist natürlich entscheidend.
· Plausibilität
Wenn etwas sehr vielen bisherigen Annahmen widerspricht, ist es unplausibel. Wenn mir im WWW jemand sagt, dass eine Webagentur bereit ist, die Versandkosten für Produkte aus USA für mich zu bezahlen, ist das nicht sehr plausibel. Stimmen kann es trotzdem (wie sich auch bewahrheitet hat).[32]
· Einfachheit
Je einfacher eine Aussage ist, desto leichter lässt sie sich in das eigene Wissen integrieren. Falls eine Information dazu führt, dass mehrere alte für wahr gehaltene Aussagen zu einer neuen kurzen zusammengefasst (und in diesem Sinne vereinfacht) werden können, ist es ein starkes Argument, diese Information als Wissen zu akzeptieren.
4.2.3 Informationen sind (re-)interpretierte Daten!
Bei Informationen handelt es sich also um Entitäten, die sich auf der Grundlage von rohen Daten zur Integration in das bisherige Wissen anbieten. Der zentrale semiotische Begriff, der in diesem Zusammenhang erklären kann, wie aus Daten Informationen und in einem weiteren Selektionsschritt aus Informationen Wissen wird, ist der Begriff der Interpretation. Interpretation ist in diesem Sinn eine Funktion, deren Definitionsbereich die Daten sind. Der Wertebereich stellt die Menge der möglichen Informationen dar, die auf der Grundlage bestimmter Daten durch eine bestimmte Interpretationsfunktion gewonnen werden kann. Selbstverständlich kann auch der Fall auftreten, dass eine Hintereinanderschaltung mehrerer Interpretationen stattfindet.[33] Zu denken wäre hier beispielsweise an den linguistischen Informationsaufstieg von Phonen bis Bedeutungen. Der Begriff der Interpretation macht nur Sinn im Zusammenhang mit einem Wahrnehmungs-, Realitäts- und Zeichensystem (z.B. natürliche Sprache), wobei das Realitätssystem in ein Wissenschafts- und Wertesystem unterteilt werden muss, da es hier u.U. zu konfligierenden Interpretationen kommen kann. Diese drei Systeme interagieren grundsätzlich miteinander. Ohne Wahrnehmung keine Zeichen, ohne Realität keine Zuordnung von Zeichen zu dem Abgebildeten, d.h. zur Realität. Dasjenige Wissen, das zur Interpretation von Daten dient und zur Erzeugung von (individuell gesehen) neuem Wissen führt, ist eine spezielle Teilklasse von Wissen, das sogenannte „Hintergrundwissen“. Es muss zur Vermeidung von Missverständnissen von dem Wissen, das bei Informationsprozessen im erfolgreichen Fall entsteht, unterschieden werden.
4.3 Daten
Daten sind relativ zum Interpretationsvorgang als gesicherte Entitäten gesetzt, auch wenn sie sich u.U. als falsche oder fehlerhafte Daten herausstellen können. Letzteres könnte beispielsweise passieren, wenn die Daten selbst das Ergebnis einer Mistinterpretation, also „Fehlinformationen“ auf der Grundlage anderer Daten sind.
Im Fall der Kommunikation auf der Basis von natürlicher Sprache sind Daten sowohl vom Sprecher wie auch vom Hörer unabhängig.[34] Als Daten kann im natürlichsprachlichen Fall das ‚Gesagte‘ betrachtet werden, Informationen, zumindest ein Teil davon, sind das ‚Gemeinte‘. Was gesagt wurde, ist normalerweise klar, was gemeint ist, ist interpretationsabhängig. Falls das ‚Gesagte‘ etwa aufgrund akustischer Probleme unklar ist, muss mit dem Interpretationsprozess eine Stufe tiefer angesetzt werden.
Damit könnte man Daten auch als spezielle Informationen betrachten, deren Interpretation in einem gegebenen Kontext als unproblematisch gesetzt wird. Beispiel: Beim Auswerten einer Binärdatei ergibt sich ein Bitmuster der Form „0110101.....“. Diese Folge von Binärzahlen ist ein typischer Fall von in informationstechnologischen Kontexten als gegeben betrachteten Daten. Allerdings stellen technologische Hilfsmittel sicher, dass es sich tatsächlich um eine ganz bestimmte Folge von ‚Nullen‘ und ‚Einsen‘ handelt. Bildlich gesprochen ‚unterhalb‘ dieser Interpretation liegt eine bestimmte elektrische Spannung, die z.B. bis 0,75 µV als Information die Zahl 1 zuordnet, darunter die Zahl 0. Dieser Interpretationsvorgang wird aber normalerweise bei informationswissenschaftlichen Betrachtungen als abgeschlossen vorausgesetzt. Die Informatik liefert Techniken zur Sicherstellung dieser ‚Interpretation‘. Fehlerkorrekturmechanismen wie Prüfsummen oder XOR-Redundanzen dienen zur Absicherung dieser interpretativen Annahmen. Fehlinterpretationen sind sehr unwahrscheinlich aber nicht unmöglich.
Von den Daten zu Informationen gelangt man, indem man eine bestimmte Interpretation in Gang setzt, z.B. durch Laden der Binärdatei in einen ASCII-Editor oder in ein Graphikprogramm. Als Ergebnis mag in einem Fall etwas Sinnvolles herauskommen, im anderen nicht oder umgekehrt.[35] Aus diesem Grund bieten gute Betriebssysteme die Zusatzinformation an, um welchen Dateityp es sich handelt. Doch diese Zusatzinformation kann falsch sein oder verlorengegangen sein. Nur der Interpretationsprozess hilft im Zweifelsfall weiter, wenn es darum geht, die Daten auch wirklich zu verwenden. In diesem elementaren Sinn sind Informationen immer pragmatisch relativ, da ein Interpretationsvorgang an einen bestimmten Kontext mit konkreten Zeichenbenutzern gekoppelt ist.
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Abbildung 2 zeigt den ‚Informationsanstieg‘ in dem soeben geschilderten informationstechnologischen Kontext. Die Umwandlung von Daten zu Informationen geschieht stufen- oder schrittweise. Sobald ein Interpretationsvorgang abgeschlossen ist, können die (ehemaligen) Informationen wieder als Daten betrachtet werden und einem neuen Interpretationsvorgang zugeführt werden. Das Schaubild kann auch für den Fall des ‚linguistischen Informationsanstiegs‘ benützt werden. Statt mit Bits beginnt der Anstieg bei Phonen bzw. Phonemen, geht weiter mit Morphemen, syntaktischen Ausdrücken, Bedeutungen, Sprechhandlungen usw.
Je weiter oben wir uns auf der Informationstreppe befinden, desto indeterminierter wird die Interpretation bzw. desto weniger standardisiert ist sie. Von welcher Art der jeweils nächste Interpretationsvorgang ist, entscheiden der Zeichenbenutzer, dessen Intentionen und die kontextuellen Umstände. Spätestens wenn es um Bedeutungen geht, d.h. um die Zuordnung von Zeichen zur außersprachlichen Realität, verlassen wir den engeren informationstechnologischen Kontext. Die Zuordnung von Bedeutungen zu natürlichsprachlichen Ausdrücken lässt sich derzeit noch nicht maschinell rekonstruieren, sondern setzt die Existenz eines kompetenten Sprechers einer natürlichen Sprache voraus.
Auf der Grundlage der bisherigen Überlegungen sollen nun im letzten Hauptabschnitt weitergehende Überlegungen hinsichtlich der Anwendung der bis hierhin entwickelten Theorie auf die Bereiche menschliche und nicht-menschliche Kommunikation angestellt werden. Als Erweiterung der Theorie dient eine auf den Arbeiten von Peirce, de Sassure und anderen aufgebaute semiotische Theorie.[36]
5 Semiotik – Kommunikation – Informationsaufnahme
Informationsaustausch in unserer Informations- und Kommunikations-Gesellschaft wird in zunehmenden Maße medial gestützt. Insbesondere die Kommunikation im Internet ist immer und grundsätzlich Informationsaustausch auf der Grundlage von Zeichensystemen. Trotz aller multimedialen Informationsaufbereitung stellt aber die natürliche Sprache nach wie vor das privilegierte Medium der Kommunikation dar.
Ähnlich wie die Überzeugung, dass „Information“ zwischen den Begriffen „Daten“ und Wissen“ angesiedelt werden muss, scheint der Konsens zu bestehen, dass die Semiotik bei der Beschreibung von Informationsprozessen wegweisend ist.[37] Informationsprozesse gehen grundsätzlich, zumal wenn es um die Neuen Medien geht, mit Zeichenprozessen einher. Zeichen werden sogar traditionell oft als kleinste Informationsträger angesehen. Dies ist so lange unproblematisch, als sich ein semiotisches System ausmachen lässt, das für die Kodierung und Dekodierung von Informationen herangezogen werden kann. Beispielsweise ist das semiotische System, das für die Kodierung von Information und Wissen in natürlicher Sprache verantwortlich ist, klar auszumachen: die Grammatik der jeweiligen Einzelsprache.[38] Wenn es sich bei der Grammatik einer Einzelsprache auch um ein sehr komplexes Gebilde handelt, so ist es doch wenigstens konzeptuell klar auszumachen. Etwas problematisch ist diese Sichtweise allerdings, wenn es um die Analyse von unadressierten Informationen[39] geht sowie um Informationen, die durch nicht-verbale Kommunikationsmittel transportiert werden. Der Grund dafür ist wohl, dass andere Zeichensysteme neben der natürlichen Sprache bei weitem nicht so gut erforscht sind wie diese. Weiterhin scheint es eigentlich unmöglich, andere Zeichensysteme unabhängig von der natürlichen Sprache zu beschreiben oder überhaupt zu interpretieren. Bestimmte Zeichensysteme erhalten erst in Kombination mit der natürlichen Sprache eine voll entfaltete Semantik.[40] Auf alle Fälle ist klar, dass die Neuen Medien nicht-verbale Zeichensysteme in Kombination mit natürlicher Sprache einsetzen, um Informationen zu transportieren. Die Übertragung von Information von einem Zeichenbenutzer zu einem oder mehreren Zeichenbenutzern wird gemeinhin Kommunikation genannt. Im Vordergrund steht hier daher zunächst der wichtige Grundbegriff jeder Semiose, der der Kommunikation. Durch die bisherigen Überlegungen ist es jetzt möglich, auf der Grundlage der entwickelten Begriffe 'Daten', 'Information' und 'Wissen' den Begriff der Kommunikation zu entwickeln und mit den anderen Grundbegriffen in Beziehung zu setzen.
5.1 Kommunikation
Kommunikation ist also die Übertragung von Information von einem Sender zu einem oder mehreren Empfängern. Daraus folgt, dass es sehr wohl Informationsprozesse gibt, ohne dass tatsächlich ein Kommunikationsvorgang von statten geht. Dies ist z.B. der Fall, wenn ein Informationsempfänger Informationen durch sinnliche Wahrnehmung bzw. kognitiv gefilterte Beobachtung aus der Umwelt aufnimmt.[41] Umgekehrt gibt es aber keine Kommunikation, ohne dass Daten übertragen werden, die vom Sender und Empfänger interpretiert werden. Vom Sender wird normalerweise eine bestimmte Interpretation intendiert. Für den Fall, dass sich die Interpretation des Empfängers ausreichend nahe an der vom Sender intendierten Interpretation befindet, handelt es sich um eine geglückte Kommunikation, im anderen Fall um eine missglückte Kommunikation (umgangssprachlich ‚Missverständnis‘).
Kommunikation ist in dieser Sichtweise der Vorgang oder Prozess des Informierens aus der Perspektive des Senders, des Informiert-Werdens aus der Sicht des Empfängers. Die Rollen von Empfänger und Sender können natürlich jederzeit wechseln, müssen es sogar, wenn es darum geht, Rückversicherung über das Glücken der Kommunikation zu erhalten. Dies ist gerade ein wichtiger Unterschied von herkömmlichen, älteren Massenmedien wie Fernsehen oder Tageszeitungen zu den neuen Medien, insbesondere zum Internet. Im Falle des Internet ist es stets möglich, nicht nur mit sehr vielen Empfängern gleichzeitig zu kommunizieren, sondern auch direktes Feedback über Email oder Antworten in News-Foren zu erhalten.
5.1.1 Menschliche und nicht-menschliche Kommunikation
Kommunikation setzt (bewusstseinsfähige) Sender und Empfänger von Informationen voraus. Ein Fall von bloßer Informationsaufnahme liegt beispielsweise vor, wenn Tiere für ihr Überleben relevante Daten aus der Umwelt aufnehmen. Bloße Informationsaufnahme ist noch keine Kommunikation.[42] Nur bei höheren Tieren (wie z.B. den Schimpansen) können tatsächliche Versuche der Kommunikation im Sinne der Informationsübertragung zwischen Artgenossen beobachtet werden. Je weniger entwickelt die Tierart ist, desto einfacher sind die Methoden des Informationsaustausches untereinander. Der Übergang von echter Kommunikation, die immer eine Wahlfreiheit voraussetzt, und einem automatisch ablaufenden Austausch von Informationen wie bei Bienen (sogen. Bienensprache) ist sicherlich fließend und soll hier nicht näher untersucht werden.
5.1.2 Menschen versus Maschinen
Mensch-Maschine-Kommunikation (eigentlich ist gemeint Interaktion) ist eine Metapher.[43] Ob eine Maschine tatsächlich Daten so interpretieren kann wie das ein Mensch tut, sei dahingestellt. Das Programm der Forschungen zur Künstlichen Intelligenz ist noch nicht abschließend bewertbar.
Zur Übertragung von Information dient bei Maschinen grundsätzlich ein Trägermedium. Das Trägermedium stellt die Ebene der Daten zu Verfügung und kann beispielsweise eine Folge von elektrischen Signalen, Nullen und Einsen oder auch alphanumerischen Zeichen sein. Das Trägermedium dient dazu, (Folgen von) Zeichen zu repräsentieren. In welchen Relationen die Zeichen zueinander stehen hängt vom semiotischen System ab. Die Relationen sind offensichtlich von ganz anderer Art, wenn es sich um Verkehrsschilder oder natürliche Sprache handelt. Ebenso sind die Relationen andere, wenn es sich beispielsweise um Deutsch oder Englisch handelt. Im Vorgang der Interpretation erkennt ein Empfänger die Relationen oder erzeugt sie erst, u.U. fälschlicherweise, wenn ein ‚Missverständnis‘ vorliegt.
6 Fazit und Ausblick
Bei eingehender Analyse zeigt sich, dass Informationen an ein Realitäts- und Zeichensystem gebunden sind. Wissen wurde im analytisch-philosophischen Sinn als gerechtfertigter, wahrer Glaube („justified true belief“) rekonstruiert. Sofern Maschinen so konstruiert werden, dass sie zeichenverarbeitende Maschinen sind, kann man von einer Nachbildung von Informationsprozessen sprechen. Normalerweise dienen aber Maschinen nur als Medium, um Informationen auf der Grundlage von Daten von Mensch zu Mensch zu transportieren.
Weitergehende Studien müssen sich mit dem Phänomen des Transportes von Informationen auf der Grundlage von Daten mit nicht-verbalen Zeichensystemen beschäftigen.[44] Es ist zu untersuchen, wie aus solchen Typen von Informationen gegebenenfalls Wissen entsteht oder – was wir anzweifeln – ob nicht-sprachliche Zeichensysteme Wissen im engeren Sinn (und nicht nur Information!) enthalten können.
Die hier entwickelten Begriffe sind eine Grundlage zur weiteren Untersuchung von Kommunikationsphänomenen, auch und gerade in den neuen Medien, mit deren Hilfe zeichengestützte Kommunikations- und Lernprozesse in einem noch nie dagewesenen Umfang realisiert werden können.
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