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Kapitel 1 | Datenschutz, Big Data und Profiling<br />
1_1 Datenschutz / Big Data<br />
1_2 Datenschutz – Arbeitsblätter<br />
<br />
<br />
werden geändert – und damit grundsätzlich die<br />
Spielregeln für die Verwendung. Was passiert in<br />
diesem Fall mit den Daten, die zuvor unter anderen<br />
Bedingungen erfasst wurden?<br />
Die Diktatur der Algorithmen<br />
Überwachung<br />
Fast niemand weiß, welche Daten über ihn im Umlauf<br />
sind und welche Schlussfolgerungen aus ihnen gezogen<br />
werden. Big Data ermöglicht eine umfassende und<br />
permanente Beobachtung sowie die Dokumentation<br />
und Auswertung des Online-Verhaltens – und kann damit<br />
die persönliche Freiheit jedes Einzelnen einschränken.<br />
Das Argument, wer nichts zu verbergen hat, habe<br />
auch nichts zu befürchten, stellt alle unter Generalverdacht.<br />
Denn das „Wesen der Freiheit ist doch gerade,<br />
dass ich nicht verpflichtet bin, all das preiszugeben,<br />
was ich tue, dass ich das Recht auf Diskretion und, ja,<br />
sogar Geheimnisse habe, dass ich selbst bestimmen<br />
kann, was ich von mir preisgebe. Das individuelle<br />
Recht darauf macht eine Demokratie aus. Nur Diktaturen<br />
wollen (...) den gläsernen Bürger.“ 31<br />
Die Tatsache der ständigen Datenerfassung kann Men -<br />
schen dazu veranlassen, sich in ihrem Verhalten einzuschränken,<br />
um nicht aufzufallen. Das wurde bereits<br />
im Volkszählungsurteil festgehalten: „Wer unsicher ist,<br />
ob abweichende Verhaltensweisen jederzeit notiert<br />
und als Information dauerhaft gespeichert, verwendet<br />
oder weitergegeben werden, wird versuchen, nicht<br />
durch solche Verhaltensweisen aufzufallen.“ Sich nur<br />
stromlinienförmig zu verhalten, die eigene Meinung zu<br />
verschweigen oder gar den Kontakt zu Menschen zu<br />
unterbinden, die sich politisch kritisch äußern, hätte fatale<br />
Folgen für eine auf Meinungsfreiheit und Autonomie<br />
begründete Demokratie. Damit würde im digitalen<br />
Zeitalter eine selbstzensorische Schweigespirale in<br />
Gang gesetzt.<br />
4.3 Die Rückkehr zur Autonomie<br />
Ein neues Paradigma?<br />
Korrelationen, die für Bewertungen und Vorhersagen<br />
genutzt werden, scheinen das neue Diktum zu sein,<br />
das paradigmatisch für die Wissensgenerierung im<br />
digitalen Zeitalter steht. Für Alexander Filipović ist damit<br />
eine ethische Problematik verbunden: „Im Wesentlichen<br />
scheint mir dabei bedeutsam, dass wir je mehr<br />
wir auf die Kraft von Big Data vertrauen, immer mehr<br />
auf Korrelationen vertrauen, statt auf Theorien, auf<br />
sozial abgestimmte und ausgehandelte Erkenntnisinteressen<br />
und auf für wahr befundene Gründe. Korrelationen<br />
sind an sich nicht schlecht, etwa funktionieren<br />
Übersetzungsprogramme auf der Basis von Korrelationen<br />
viel besser als auf der Basis von grammatischen<br />
Regeln. Aber wenn es darum geht, Vorhersagen über<br />
Phänomene, etwa über das Verhalten von Menschen<br />
zu machen, und dafür sind Big-Data-Analysen geeignet,<br />
dann rechnen wir damit systematisch Handlungsfreiheit<br />
und Autonomie aus dem menschlichen Verhalten<br />
heraus.“ 33<br />
„Solche Ansätze sind die Anfänge, denen<br />
man wehren muss, denn sie führen direkt<br />
(...) zu einer Welt, in der Entscheidungsfreiheit<br />
und freier Wille nicht mehr existieren,<br />
in der unser moralischer Kompass durch<br />
Vorhersagealgorithmen ersetzt worden ist<br />
und in der der Einzelne dem Willen des<br />
Kollektivs schutzlos ausgesetzt ist.<br />
So eingesetzt, droht Big Data uns buchstäblich<br />
zu Gefangenen von Wahrscheinlichkeiten zu<br />
machen.“<br />
Viktor Mayer-Schönberger & Kenneth Cukier,<br />
2013, S. 206<br />
Auch eine Anonymisierung der Daten scheint kein ausreichender<br />
Schutz zu sein, da Big Data mit mehr und<br />
vielfältigeren Daten die Re-Identifikation anonymisierter<br />
Datenbestände ermöglicht. Auch die harmlosesten Angaben<br />
können die Identität eines Menschen enthüllen,<br />
wenn jemand nur ausreichend viele Daten gesammelt<br />
hat. 32<br />
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