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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 />

26

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