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Zu den diversen Unternehmungen sozialbewegter „Gegenwissenschaft“, die um 1980 auf der Bildfläche der BRD erschienen, zählte der 1982 gegründete Berliner Wissenschaftsladen e. V., kurz WILAB – eine Art „alternatives“ Spin-off der Technischen Universität Berlin. Der vorliegende Beitrag situiert die Ausgründung des „Ladens“ im Kontext zeitgenössischer Fortschritte der (regionalen) Forschungs- und Technologiepolitik. Gezeigt wird, wie der deindustrialisierenden Inselstadt, qua „innovationspolitischer“ Gegensteuerung, dabei sogar eine gewisse Vorreiterrolle zukam: über die Stadtgrenzen hinaus sichtbare Neuerungen wie die Gründermesse BIG TECH oder das 1983 eröffnete Berliner Innovations- und Gründerzentrum (BIG), der erste „Incubator“ [sic] der BRD, etwa gingen auf das Konto der 1977/78 lancierten Technologie-Transferstelle der TU Berlin, TU-transfer.
Anders gesagt: tendenziell bekam man es hier nun mit Verhältnissen zu tun, die immer weniger mit den Träumen einer „kritischen“, nicht-fremdbestimmten (Gegen‑)Wissenschaft kompatibel waren. Latent konträr zur historiographischen Prominenz des wissenschaftskritischen Zeitgeists fristeten „alternativen“ Zielsetzungen verpflichtete Unternehmungen wie „WILAB“ ein relativ marginalisiertes Nischendasein. Dennoch wirft das am WILAB verfolgte, so gesehen wenig aussichtsreiche Anliegen, eine andere, nämlich „humanere“ Informationstechnologie in die Wege zu leiten, ein instruktives Licht auf die Aufbrüche „unternehmerischer“ Wissenschaft in der BRD um 1980.
With the growing importance of the World Wide Web, the major challenges our society faces are also increasingly affecting the digital areas of our lives. Some of the associated problems can be addressed by computer science, and some of these specifically by data-driven research. To do so, however, requires to solve open issues related to archive quality and the large volume and variety of the data contained.
This dissertation contributes data, algorithms, and concepts towards leveraging the big data and temporal provenance capabilities of web archives to tackle societal challenges. We selected three such challenges that highlight the central issues of archive quality, data volume, and data variety, respectively:
(1) For the preservation of digital culture, this thesis investigates and improves the automatic quality assurance of the web page archiving process, as well as the further processing of the resulting archive data for automatic analysis.
(2) For the critical assessment of information, this thesis examines large datasets of Wikipedia and news articles and presents new methods for automatically determining quality and bias.
(3) For digital security and privacy, this thesis exploits the variety of content on the web to quantify the security of mnemonic passwords and analyzes the privacy-aware re-finding of the various seen content through private web archives.