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Bernhard Kohl

• In der Sozialen Arbeit – hier fokussiert auf den Bereich der Jugendhilfe – scheint der Umgang mit Daten oder datenverarbeitenden Technologien ambivalent. Je nach Perspektive werden sie entweder als notwendige Anpassung an gesellschaftliche Digitalisierungsprozesse oder als Bedrohung der sozialarbeiterischen Profession wahrgenommen. Beide Perspektiven eint ein ideologischer Blick auf Daten, der Digitalisierungsprojekte in Bereichen der Sozialen Arbeit oft zum Scheitern verurteilt. Im Beitrag wird deswegen zunächst ein Blick auf die Entstehung des modernen Verständnisses von Daten geworfen, um nachvollziehen zu können, wie es zu einem solch ambivalenten bzw. ideologischen Blick in Bezug auf Daten kam und wie sich dieser auswirkt. Darauf aufbauend wird am Beispiel eines Datenprojekts in der Berliner Jugendhilfe aufgezeigt, wie Daten soziale Realität nicht nur abbilden, sondern auch (re)konstruieren. Es wird argumentiert, dass eine ideologiekritische Data Literacy erforderlich ist, um datenverarbeitende Technologien nicht nur zu nutzen,In der Sozialen Arbeit – hier fokussiert auf den Bereich der Jugendhilfe – scheint der Umgang mit Daten oder datenverarbeitenden Technologien ambivalent. Je nach Perspektive werden sie entweder als notwendige Anpassung an gesellschaftliche Digitalisierungsprozesse oder als Bedrohung der sozialarbeiterischen Profession wahrgenommen. Beide Perspektiven eint ein ideologischer Blick auf Daten, der Digitalisierungsprojekte in Bereichen der Sozialen Arbeit oft zum Scheitern verurteilt. Im Beitrag wird deswegen zunächst ein Blick auf die Entstehung des modernen Verständnisses von Daten geworfen, um nachvollziehen zu können, wie es zu einem solch ambivalenten bzw. ideologischen Blick in Bezug auf Daten kam und wie sich dieser auswirkt. Darauf aufbauend wird am Beispiel eines Datenprojekts in der Berliner Jugendhilfe aufgezeigt, wie Daten soziale Realität nicht nur abbilden, sondern auch (re)konstruieren. Es wird argumentiert, dass eine ideologiekritische Data Literacy erforderlich ist, um datenverarbeitende Technologien nicht nur zu nutzen, sondern auch in ihren Bedingungen, Implikationen und möglichen Alternativen zu durchdringen.…