Seite - 51 - in Die Big-Data-Debatte - Chancen und Risiken der digital vernetzten Gesellschaft

51 Darüber hinaus lassen sich aus den hier zugrunde gelegten Darstellungen einige logische Feststellungen (Propositionen) bilden, die ihrerseits dafür genutzt werden können, um Hypothesen für die weitere empirische Arbeit zu bilden. 1. Der öffentliche, insbesondere in den Medien ausgetragene Diskurs zum Umgang mit Datenmassen, mithin zur Frage, wie viel Nutzen wir uns ver- sprechen können und wie viel Schutz wir umgekehrt vor Big Data brauchen, ist von Erzählungen geprägt, die um Konflikte und Kollisionen zwischen den handelnden Akteuren kreisen und nicht über diese hinauskommen. Sie sind als Varianten des Big-Brother-Narrativs einzuordnen und haben überwiegend den Charakter von Dystopien. 2. Umso auffälliger ist es, dass die Nutzer kaum auf diese Furchtappelle reagieren. Sie blicken einerseits skeptisch auf Big Data und konsumieren ausgiebig dystopische Big-Brother-Geschichten, andererseits gehen sie sorglos oder fatalistisch mit ihren Daten um und nehmen angebotene bzw. gesetzlich vorgeschriebene Informations- oder Schutzmöglichkeiten nicht oder nur begrenzt wahr. Diese Beobachtung lässt sich als User-Paradoxon bezeichnen. 3. Der politische Diskurs, insbesondere im Kontext der Gesetzgebung, ist dem- gegenüber von tradierten Idealtypen geprägt, die einerseits auf das Auf- klärungsideal des mündigen Bürgers, andererseits auf das Menschenbild des Homo oeconomicus, des rationalen Akteurs, zurückgreifen. Während der mediale bzw. öffentliche Diskurs also eher von einer pessimistischen Grund- stimmung geprägt ist, geht der politische Diskurs im engeren Sinne weiter- hin von optimistischen, ja idealistischen, Grundannahmen aus, denen mit geeigneten Maßnahmen, nicht zuletzt einer detaillierten Rechtsetzung, Gel- tung verschafft werden könne. Tab. 1.1 Erforderlicher Paradigmenwechsel im (politischen) Umgang mit Big Data Bisheriger Fokus Neuer Fokus Gestaltungsmerkmale Big Data Künstliche Intelligenz Anwendungsorientiert, themen- spezifisch Datenschutz Datensouveränität Handlungsorientiert, offensiv Regulierung Ethik Beziehungsorientiert, vertrauensbasiert Wettbewerbsrecht Open Data-Modelle, Daten-Sha- ring, Dateninfrastruktur Kompetitiv, diskriminierungsfrei 1.6 Ordnungspolitik und Big Data: Den fairen Zugang sichern