Beziehungsweisen

Seyfert, Robert
Robert Seyfert ist Akademischer Rat am Institut für Soziologie der Universität Duisburg Essen. Seine Forschungsfelder sind Soziologische Theorie, Kultursoziologie und Soziologie des Digitalen. Er arbeitet aktuell an folgenden Forschungsprojekten: Soziologie des automatisierten und vernetzten Fahrens sowie Soziologie der 'Quants'. Bei Velbrück Wissenschaft erschienen: Das Leben der Institutionen. Zu einer Allgemeinen Theorie der Institutionalisierung (2011).

Soziale Beziehungen bilden einen der zentralen Untersuchungsgegenstände der Soziologie. Dennoch werden sie dort auf eine merkwürdig eingeschränkte Art und Weise behandelt. Ihre soziologische Erforschung leidet unter einem aktivistischen Vorurteil: Um soziale Beziehungen zu ermöglichen, müssen wir aktiv werden. Wir müssen handeln, kommunizieren, selektieren und konstruieren. Darüber hinaus herrscht ein weit verbreiteter anthropologischer Egoismus, da in der Soziologie in erster Linie Menschen soziale Beziehungen hervorbringen. Beziehungsweisen stellt eine relationale Soziologie vor, die soziale Beziehungen jenseits aktivistischer Vorurteile und anthropologischer Egoismen in den Blick nimmt. Die Existenzweisen und Weltverhältnisse von Subjekten, Systemen und Netzwerken gehen nicht aus deren Aktivität hervor, sondern aus sozialen Beziehungen - und diese können durchaus auch interpassiv sein.
Neben der konzeptuellen Erschließung der Vielfalt interaktiver und interpassiver Beziehungen nimmt diese relationale Soziologie auch die Vielfalt der menschlichen und nicht-menschlichen Akteure und Passeure in den Blick. Neben theoretischen und methodologischen Überlegungen werden zwei empirische Fallstudien präsentiert, die den Perspektivenwechsel dieser relationalen Soziologie illustrieren.
Die zwei sehr heterogenen Beispiele zeigen, dass man mit dieser relationalen Soziologie die Beziehungen zwischen Menschen und Tieren in sogenannten indigenen Gesellschaften genauso verstehen lernen kann wie die immersiven Versenkungen von Hochfrequenzhändlern in ihre algorithmischen Systeme.