Page - 68 - in WAS BITS UND BÄUME VERBINDET - Digitalisierung nachhaltig gestalten

} ///<quote> Mehr Wissen übersetzt sich nicht zwingend in schnelles Handeln. ///</quote> grenzung menschlicher Eingriffe in die Natur in den Hintergrund treten lassen.19 Schlussendlich ist an- zumerken, dass die modernen IKT selbst über einen erheblichen ökologischen Fußabdruck verfügen (siehe Kapitel ‹Wie schwer wiegt ein Bit›). Der Einsatz digita- ler Technologien im Sinne einer nachhaltigen Entwicklung sollte daher das Prinzip der Sparsam- keit beachten. FAZIT Moderne IKT haben bereits in der Vergangenheit wichtige Dienste für die Bearbeitung von Umweltproblematiken geleistet. Digitale Innova- tionen können nun dazu beitragen, die Komplexi- tät des Erdsystems noch besser zu verstehen und die Wissens basis für zielgerichtetes Handeln weiter zu vergrößern. Mehr Wissen übersetzt sich jedoch nicht zwingend in schnelles Handeln, das zeigt etwa das jahrzehntelange Ringen um effektive und verbindli- che Schritte für den globalen Klima schutz. Eine Wun- derwaffe gegen die oft langwierigen diplomatischen und bürokratischen Pfade der globalen Umweltgo- vernance stellen digitale Technologien trotz aller Er- kenntnis- und Effizienzgewinne durch sie also nicht dar. Zudem sind sie mit Herausforderungen verbun- den, die sorgfältig bedacht werden müssen. Jedoch eröffnen sie vielfältige Möglichkeiten, Umweltdaten gemeinschaftlich zu erstellen und auszuwerten und diese auch für ein fachfernes Publikum zu öffnen. Um- weltgovernance könnte so partizipativer und transpa- renter werden und damit den gemeinschaftlichen Er- halt der natürlichen Umwelt stärken. DIE AUTOR*INNEN /// Kerstin Fritzsche ist wissenschaftliche Mitarbeiterin am Institut für transformative Nachhaltigkeitsforschung (IASS), Potsdam. Ihre Themen schwerpunkte sind Auswirkungen der Digitalisierung auf Nachhaltigkeitstransformationen und digitaler Wandel in Entwicklungs- und Schwellenländern. https://www.iass-potsdam.de/de/menschen/kerstin-fritzsche /// Silke Niehoff ist wissenschaftliche Mitarbeiterin am IASS. Ihre Themenschwerpunkte sind Auswirkungen der Digitalisierung auf Nach- haltigkeit, Digitalisierung industrieller Produktion und Nachhaltigkeitsmanagement. https://www.iass-potsdam.de/de/menschen/silke-niehoff /// Andreas Krug ist Doktorand im Bereich Machine Learning in Cognitive Science an der Universität Potsdam. Seine Themenschwerpunkte sind Interpretierbarkeit von künstlichen neuronalen Netzwerken und Explainable AI. https://www.uni-potsdam.de/mlcog/members.html LITERATUR /// 1 Lemos, M. C., & Agrawal, A. Environmental Governance. Annual Review of Environment and Resources 31, 297–325 (2006). /// 2 Rockström, J., et al. Planetary Boundaries: Exploring the Safe Operating Space for Humanity. Ecology and Society 14 (2009). /// 3 Biermann, F. Institutions for Scientific Advice: Global Environmental Assessments and Their Influence in Developing Countries. Global Governance 8, 195–219 (2002). /// 4 Bakker, K., & Ritts, M. Smart Earth. A Meta-review and Implications for Environmental Governance. Global Environmental Change 52, 201–211(2018). /// 5 McSweeney, R., & Hausfather, Z. Q&A: How do climate models work? https://www.carbonbrief.org/qa-how-do-climate-models-work (2017). /// 6 Gabrys, J. Program Earth: Environmental Sensing Technology and the Making of a Computational planet. Electronic mediations Vol. 49. (University of Minnesota Press, 2016). /// 7 Economic Forum. Harnessing Artificial Intelligence for the Earth. http://www3.weforum.org/docs/Harnessing_Artificial_Intelligence_for_the_Earth_report_2018.pdf (2018). Bei dem Zitat handelt es sich um eine Übersetzung der Autor*innen. /// 8 Morreale, P., et al. Real-Time Environmental Monitoring and Notification for Public Safety. IEEE Multimedia 17, 4–11 (2010). /// 9 Ross, S. R. P.-J., et al. Listening to Ecosystems: Data-rich Acoustic Monitoring through Landscape-scale Sensor Network. Ecological Research 33, 135–147 (2018). /// 10 Gale, F., Ascui, F., & Lovell, H. Sensing Reality? New Monitoring Technologies for Global Sustainability Standards. Global Environmental Politics 17, 65–83 (2017). /// 11 Bakker et al. (2018). /// 12 Vitolo, C., et al. Web Technologies for Environmental Big Data. Environmental Modelling & Software 63, 185–198 (2015). /// 13 Bakker et al. (2018). /// 14 Mol, A. P. J. Environmental Governance in the Information Age: The Emergence of Informational Governance. Environment and Planning C: Government and Policy, 24, 497–514 (2016). /// 15 Hino, M., Benami, E., & Brooks, N. Machine Learning for Environmental Monitoring. Nature Sustainability 1, 583–588 (2018). /// 16 Bakker et al. (2018). /// 17 Kemper, J., & Kolkman, D. Transparent to Whom? No Algorithmic Accountability without a Critical Audience. Information, Communication & Society 19, 1–16 (2018). /// 18 Bakker et al. (2018). /// 19 Lemos et al. (2006). /// 068 1 0 0 0 1 0 0