Die Verankerung neuer Themen in den Hochschul-Curricula

Ein ergänzender Kommentar zur Big Data- Ausgabe des KM Magazin Nr. 120 vom März 2017.

Wer kennt nicht seit Jahren solche Hinweise auf Seiten wie Amazon: Kunden, die dies gekauft haben, kauften auch. Und schwupps, wieder ist ein Artikel im Warenkorb gelandet, von dem man Sekunden zuvor noch gar nicht wusste, dass man ihn brauchen könnte, geschweige denn, dass es ihn gibt. Alle sind froh, der Kunde, der Hersteller und natürlich die Verkaufsplattform.

Algorithmen sind im Zeitalter der Digitalisierung allgegenwärtig. Das gesamte System von Google, Facebook, Instagram und Co. basiert auf solchen automatisierten Handlungsvorschriften, die dem Nutzer meist unbekannt bleiben, als sensibelste aller Firmengeheimnisse ge- und behütet werden und damit bewusst oder unbewusst Millionen von Nutzern beeinflussen. Im Internet gibt (fast) jeder früher oder später, freiwillig oder unfreiwillig zahlreiche Daten preis. Sucht man eine Ferienwohnung in Frankreich, kann man davon ausgehen, auf anderen Internetseiten dank unerkanntem Hintergrund-Tracking passende Werbungen angezeigt zu bekommen. Was die einen als praktischen Service empfinden, ist für viele noch immer erschreckend.

Musik hören, Daten generieren

Auch die Musik ist ein Spielfeld von Big Data, dem neuen Modewort der Digitalisierung, geworden. Denn auch unser Musikgeschmack und -kaufverhalten wird gespeichert, analysiert und so die Hoffnung der gesamten Branche in neue, gewinnbringende Geschäftsmodelle umgewandelt. Am signifikantesten ist diese Datenanalyse bei Streaminganbietern wie Spotify oder Deezer. Streaming ist definitiv zum neuen Trend geworden. In vielen Ländern dominiert diese Art der Musiknutzung bereits den Markt und Deutschland auch wenn noch immer die CD Umsatzbringer Nr. 1 ist holt mächtig auf. Es ist absehbar, dass hierzulande Streaming in wenigen Jahren ebenfalls der relevanteste Rezeptionskanal werden wird. Und das Angebot ist auch wirklich zu verlockend: 40 Millionen Titel, 10 Euro monatlich, das gesamte Weltrepertoire für einen Preis, der minimal über dem Einzelhandelspreis einer CD liegt.

Ganz nebenbei generiert jeder Stream der Kunden riesige Mengen an Daten und diese nutzen die Anbieter, um daraus maßgeschneiderte Empfehlungen für die Nutzer zu kreieren, passende Playlists nach Uhrzeit, Wetter, Stimmung zu erstellen, den Hörer im Flow (Deezer) zu lassen, ihn auf der Plattform zu halten, Musik zum ständigen Begleiter zu machen, bei dem altes und neues einen individualisierten Sound ergeben. Ob dies zur Vielfalt beiträgt, ist ein Thema, zudem sich schon mancher Blogger kritisch geäußert hat (zum Beispiel Franziska Knupper). Auch andere Anwendungsoptionen der Datenanalyse sind denkbar bzw. werden bereits durchgeführt, so z.B. im Live-Sektor beim Ticketing, in sozialen Medien usw. Auch die Majors unter den Plattenfirmen betreiben bereits seit Jahren eigene Abteilungen für Datenanalyse, um Werbe- und Promotionaktivitäten zielgerichteter zu steuern.

Die Big-Dataisierung der Studiengänge

Wie können und müssen sich branchen- und damit anwendungsspezifische Studiengänge wie Musik- und Kulturmanagement auf diese neue datenbasierte Herangehensweise einstellen?

Fakt ist, dass diese seit der Einführung des Bachelor- und Mastersystems alle paar Jahre (in der Regel fünf) programmakkreditiert werden müssen. Das gilt zumindest für private Anbieter von Studiengängen. Durchschnittlich sind knapp über 50 % aller Studiengänge akkreditiert. Je nach Bundesland beträgt die Quote zwischen 12,3 % (Saarland) und 81,4 % (Niedersachsen). In Zukunft wird die Programmakkreditierung, also die Akkreditierung einzelner Studiengänge, durch eine Systemakkreditierung ersetzt werden. Dabei werden nicht mehr die einzelnen Programme überprüft, sondern das interne Qualitätssicherungssystem der Hochschule. Der Akkreditierungsprozess ist in seiner konkreten Umsetzung komplex, zeit- und personenintensiv, denn die Hochschule durchlaufen gemeinsam mit den Akkreditierungsagenturen ein langwieriges und oftmals auch kostspieliges Prozedere. Zugleich, und das ist der Segen daran, ist das für viele Hochschulen der geeignete Zeitpunkt, ihre Curricula auf Aktualität zu überprüfen.

Vor allem Studiengänge, die sich mit aktuellen Phänomenen beschäftigen und praxisorientiert für den späteren Arbeitsmarkt ausbilden, müssen sich früher oder später mit der Frage auseinandersetzen, ob Modethemen wie Big Data in das bestehende Curriculum integriert werden müssen. Doch da sich die Zahl der zu vergebenden Credit Points (CP) nicht verändern darf (ein 6-semestriges BA-Studium verfügt über 180 CP, ein 4-semestriger Master 120 CP), muss man sich gleichzeitig die Frage stellen, welche Module (also Inhalte) in Zukunft nicht mehr vermittelt werden sollen. Und wie lange bleiben Modethemen wohl aktuell? Heute gehen alle davon aus, dass Big Data für die Musikwirtschaft the next big thing wird doch das haben beim Thema Klingeltöne auch schon alle gesagt. Gleichzeitig muss gefragt werden, ob Studiengänge mit ihrer bisherigen Stellenbesetzung überhaupt die nötigen Kompetenzen besitzen, um das Thema in seiner Gänze zu erfassen und in einen Modulkatalog zu implementieren. Big Data benötigt Kompetenzen, von Lehrenden- wie Studierendenseite, die nicht leicht zu unterrichten und zugleich in den bisherigen Studienangeboten nicht anzutreffen sind. Dazu gehören beispielsweise grundlegende Informatikkenntnisse für die Programmierung und Auswertung von Algorithmen.

Verantwortung für künftige Berufswege

Trotz dieser kritischen Darstellung ist der Autor klar der Auffassung, dass sich alle Studiengänge, die praxisorientiert für die Musikwirtschaft ausbilden, intensiv mit den aufgeworfenen Fragen auseinandersetzen müssen. Es geht dabei schlicht und ergreifend um die Zukunftsfähigkeit der Absolventen, die für einen immer komplexer erscheinenden Markt adäquat ausgebildet werden müssen. Kenntnisse in Datenanalyse sind beispielsweise bei großen Unternehmen wie Universal inzwischen ein must have in fast jeder Stellenbeschreibung. Und auch im öffentlichen Musikbereich wird die Erfassung und Auswertung von Nutzer- und Besucherdaten künftig immer unverzichtbarer werden.

Wichtig wäre es daher, dass sich Hochschulen und Unternehmen an einen Tisch setzen und gemeinsam überlegen, welche Inhalte (in Bezug auf Big Data) in ein Curriculum integriert werden müssen und wie z.B. Mitarbeiter aus Unternehmen dieser Bereiche als Dozenten aushelfen können. Dieses Miteinander wäre eine Win-Win-Situation für beide Seiten, denn (vielleicht) liegt die Zukunft einer ganzen, in den letzten zwei Jahrzehnten stark gebeutelten Branche, in Big Data eine für viele derzeit noch leere Begriffshülle, die unbedingt auch von Hochschulseite mit konkreten Inhalten gefüllt werden muss.