Psychiatr Prax 2021; 48(S 01): S16-S20
DOI: 10.1055/a-1364-5551
Originalarbeit

„Allowing the data to ‚speak for themselves‘“– Die Klassifikation psychischer Störungen und das Imaginäre der computationalen Psychiatrie

„Allowing the Data to ‚Speak for Themselves‘“ – The Classification of Mental Disorders and the Imaginary of Computational Psychiatry
Jonas Rüppel
Institut für Soziologie, Goethe-Universität Frankfurt
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Zusammenfassung

Im Mittelpunkt dieses Artikels stehen Hoffnungen und Erwartungen, die angesichts der gegenwärtigen „Krise der psychiatrischen Diagnostik“ diskursiv mit computationalen Technologien verknüpft werden. Auf der Grundlage von Dokumentenanalysen, qualitativen Expertinneninterviews sowie ergänzenden Labor- und Konferenzethnografien wird die Fiktion eines „unvoreingenommenen Blicks“ herausgearbeitet. Demnach haben die Verfahren der „Künstlichen Intelligenz“ das Potenzial, die Tatsachen selbst zur Sprache kommen zu lassen. Da jedoch auch die „datengetriebene“ Forschung von konzeptuellen und normativen Entscheidungen durchzogen ist, droht diese Vorstellung, epistemische Hierarchisierungen und ontologischen Priorisierungen zu verdecken. Vor diesem Hintergrund wird für eine Position argumentiert, die Abhängigkeiten und Selektivitäten nicht negiert, sondern zum Gegenstand einer offensiven Debatte macht.

Abstract

This article focuses on hopes and expectations that are discursively linked to computational technologies in the face of the current „crisis of psychiatric diagnostics“. On the basis of document analyses, expert interviews as well as laboratory and conference ethnographies, the fiction of an „unprejudiced gaze“ is worked out. According to this imagination, the procedures of „artificial intelligence“ may let the data – and ultimately the facts – speak for themselves. However, since „data-driven“ research is also determined by conceptual and normative decisions, this fiction could obscure epistemic hierarchizations and ontological prioritizations in psychiatric discourse. Against this backdrop, dependencies and selectivities of research should not be denied but made transparent allowing for a controversial debate.



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Publication Date:
02 March 2021 (online)

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