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âą Ăberwachung: Infolge der VerknĂŒpfung von immer mehr Daten zu lĂŒcken-
losen Persönlichkeitsprofilen droht der Verlust der PrivatsphÀre. Unter
bestimmten Bedingungen lassen sich auch anonymisierte Datenanalysen
re-anonymisieren.
âą Kontrollverlust: Die Nutzer wissen nicht mehr, welche Daten ĂŒber sie
gespeichert werden. Wenn automatisierte Entscheidungen mit Hilfe von
Algorithmen vollzogen werden, so können diese Entscheidungen falsch sein.
AuĂerdem leidet das Vertrauen in Entscheidungsprozesse, wenn sie mit Hilfe
von Algorithmen vollzogen werden, die kaum jemand versteht.
âą Manipulation (Filterblasen): So zeigt der Newsstream auf Facebook dem User
vor allem die BeitrĂ€ge an, die mit seiner politischen Meinung ĂŒbereinstimmen.
VerstĂ€rkt wird das durch Social Bots, die in der Lage sind, natĂŒrliche Sprache
zu produzieren und sinnvolle Texte zu schreiben und die mit Hilfe von Algo-
rithmen automatisch in sozialen Netzen die ârichtigeâ Message fĂŒr ihr jeweili-
ges Publikum posten.
âą Diskriminierung: Bei der Klassifizierung von Menschen anhand von Sco-
rewerten, wie sie Banken zur Bewertung der KreditwĂŒrdigkeit prinzipiell
schon seit Langem vornehmen, besteht die Gefahr, dass angesichts von Big
Data auch Faktoren einflieĂen, die den Vorgaben des Gleichbehandlungsrechts
widersprechen, wie etwa Geschlecht, ethnische Herkunft, Religion, Haut-
farbe und sexuelle Orientierung. So können besondere User-Gruppen bei der
Wohnungsvermietung, Kreditvergabe, Wartedauer in einer Hotline ober der
Eingruppierung in Versicherungstarife benachteiligt werden.
âą Negative Verteilungseffekte: Bei individualisierten Preisen besteht die Gefahr,
dass diejenigen Verbraucher mehr zahlen mĂŒssen, aus deren Profil zu schlie-
Ăen ist, dass sie in einer Notlage und besonders auf ein Produkt oder eine
Dienstleistung angewiesen sind. Spezifische genetische Dispositionen können
durch diesen Mechanismus zum Ausschluss von einer Versicherungsleistung
oder zu einem teureren Tarif fĂŒhren.
⹠Lock-in-Effekte: Da Facebook, WhatsApp, LinkedIn, Xing und andere Àhn-
lich geartete Social-Media-Plattformen die Kommunikation nur innerhalb der
eigenen Mitgliedschaft gestatten, werde den Nutzern erschwert, den Anbieter
zu wechseln und es den Sozialen Medien ermöglicht, âden Mitgliedern ein-
seitig die Bedingungen zu diktieren, unter denen ihre Daten verarbeitet und
ausgewertet werdenâ (Schaar 2017b, S. 2). Stattdessen gelte es, die Kommuni-
kation ĂŒber die Plattformgrenzen hinweg zu ermöglichen.
âą Digitale Daten- und Machtkonzentration: Die groĂen Internetplattformen und
Social-Media-KanÀle hÀtten Vorteile beim Datenzugang (etwa durch Netz-
werkeffekte) und dadurch auch bei datenbezogenen GeschÀftsmodellen. Diese
Asymmetrie am Markt fĂŒhre zu Marktverzerrungen.
1.3 Nutzen und Schutz von Daten des BĂŒrgers âŠ
Die Big-Data-Debatte
Chancen und Risiken der digital vernetzten Gesellschaft
- Titel
- Die Big-Data-Debatte
- Untertitel
- Chancen und Risiken der digital vernetzten Gesellschaft
- Autoren
- Susanne Knorre
- Horst MĂŒller-Peters
- Verlag
- Springer Gabler
- Datum
- 2020
- Sprache
- deutsch
- Lizenz
- CC BY 4.0
- ISBN
- 978-3-658-27258-6
- Abmessungen
- 15.3 x 21.6 cm
- Seiten
- 220
- Schlagwörter
- Economics, Management science, Economic policy, Motivation research (Marketing), Insurance
- Kategorie
- Informatik
Inhaltsverzeichnis
- 1 Big Data im öffentlichen Diskurs: Hindernisse und Lösungsangebote fĂŒr eine VerstĂ€ndigung ĂŒber den Umgang mit Massendaten 1
- 1.1 Big Data und Datenschutz im politischen Diskurs: EinfĂŒhrung und Bestandsaufnahme 1
- 1.1.1 Nutzen und Schutz von Daten: Ăberlegungen zur Analyse eines politischen Diskurses 2
- 1.1.2 Big Data, KĂŒnstliche Intelligenz und Algorithmen: Begriffe und Konzepte in der Diskussion 4
- 1.1.3 Arten, Herkunft und Nutzer von Daten: AnnÀherung an eine Dual-Use Technologie 7
- 1.1.4 Diffuses Bild: Was bislang ĂŒber die öffentliche EinschĂ€tzung von Datennutzung erhoben wurde 12
- 1.2 Von Konflikten und Kollisionen: Big Data als Gegenstand öffentlicher Narrationen 15
- 1.2.1 Ein Narrativ wird entdeckt: âBig Brotherâ in der Kampagne gegen die VolkszĂ€hlung 1983 16
- 1.2.2 âBig Brotherâ reloaded: Die ErzĂ€hlung von Edward Snowden 18
- 1.2.3 Die Manipulation: Die ErzÀhlung von der Beeinflussung des US-Wahlkampfs 2016 20
- 1.2.4 Spione im Kinderzimmer: Die ErzÀhlung vom Verlust der PrivatsphÀre 22
- 1.2.5 Die Apokalypse: Die ErzÀhlung vom digitaltotalitÀren Staat 23
- 1.2.6 Die VerselbststÀndigung der Maschine: Die ErzÀhlung vom unkontrollierbaren Auto 25
- 1.2.7 Die globale Gier: Die ErzĂ€hlung von der Weltherrschaft der âFrightful 5â 26
- 1.3 Nutzen und Schutz von Daten des BĂŒrgers im politischen Diskurs 28
- 1.4 Vom Heldenbild des rationalen, souverÀnen Nutzers: Narrationen im politischen Diskurs 35
- 1.5 Datenethik als neues Paradigma? Handlungsangebote jenseits der Regulierung 42
- 1.6 Ordnungspolitik und Big Data: Den fairen Zugang sichern 46
- 1.1 Big Data und Datenschutz im politischen Diskurs: EinfĂŒhrung und Bestandsaufnahme 1
- Literatur 55
- 2 Big Data, Data Analytics und Smart Services rund um Wohnen, Gesundheit und MobilitĂ€t: BĂŒrgerschreck und HoffnungstrĂ€ger in privaten Lebenswelten 63
- 3 Big Data: Chancen und Risiken aus Sicht der BĂŒrger 137
- 3.1 Einleitung 137
- 3.2 Datenwissen 140
- 3.3 Handlungsfreiheit 143
- 3.4 FolgeabschĂ€tzungen, Bewertung von Anwendungsfeldern und Einstellungen zu Datenschutz und Technologie (âWollenâ) 146
- 3.5 Verhalten (âHandelnâ) 160
- 3.6 Datenpolitik und Datenethik (âNeue Paradigmenâ) 169
- 3.7 Alte und neue Narrative 176
- 3.8 Neue Rollen am Beispiel der Versicherungswirtschaft 179
- 3.9 Fazit 187
- Literatur 191
- 4 Big Data: BĂŒrgerschreck und HoffnungstrĂ€ger! Zusammenfassung und Fazit 195
- 4.1 Zur Gestaltung des öffentlichen Diskurses ĂŒber Chancen und Risiken von Big Data: Die Ergebnisse im Ăberblick 196
- 4.2 Zum Nutzen von Big Data in konkreten Lebenswelten:
- Die Ergebnisse im Ăberblick 201
- Anhang 207