Seite - 66 - in Die Big-Data-Debatte - Chancen und Risiken der digital vernetzten Gesellschaft

66 2 Big Data, Data Analytics und Smart Services … Innerhalb einer Lebenswelt kann weiter differenziert werden. In Freizeit und Sport (die sich vielfach überlappen) können etwa die Lebenswelten des Fußballs und des Motorrads unterschieden werden. Unter den Motorradfahrern grenzen sich viele Harley Davidson-Fahrer vermutlich mit dem Empfinden einer eigenen Lebenswelt ab. Zugleich verschwimmen Lebenswelten, wenn z. B. Arbeit und Freizeit räumlich und zeitlich nicht mehr strikt getrennt werden. Die Orientie- rung, in der eine Lebenswelt wahrgenommen wird, ist also ebenfalls ein wichtiger Faktor, um die richtigen Schlüsse zu ziehen. Aus den übergeordneten Lebenswelten stechen Wohnen, Gesundheit und Mobilität aus dem Grund besonders hervor, weil der Bürger mit ihnen perma- nent konfrontiert wird. Zudem betreffen diese Lebenswelten nicht nur einzelne Gruppen, sondern jeder Bürger ist von ihnen betroffen. Darüber hinaus stehen die Lebenswelten Wohnen und Gesundheit für sehr persönliche Themen und müs- sen daher – gerade im Hinblick auf die Nutzung von Daten – besonders sensibel gehandhabt werden. Auch die Mobilität ist sensibel, soweit aus entsprechenden Daten Bewegungsprofile abgeleitet werden können. In der vorliegenden Arbeit, die das Spannungsfeld zwischen ‚Datennutzung‘ und ‚Datenschutz‘ beleuchtet, werden daher Smart Services und verschiedene Geschäftsmodelle in gerade die- sen drei Lebenswelten exemplarisch analysiert. Da es in den drei Lebenswelten Wohnen, Gesundheit und Mobilität Über- schneidungen gibt, sind nicht alle für eine Lebenswelt vorgenommenen Analysen trennscharf zu denen einer anderen Lebenswelt. So sind beispielsweise smarte Assistenz-systeme für immobile Personen sowohl der Lebenswelt Wohnen als auch Gesundheit zuzuordnen. 2.1.3 Big Data und Data Analytics in den Lebenswelten 2.1.3.1 Big Data ‚Big Data‘ steht für die Verfügbarkeit großer digitaler Datenmengen und deren technologische Auswertungsmöglichkeiten. Der Trend zu ‚Big Data‘ wird durch die zunehmenden Speicherkapazitäten und die steigende Verarbeitungs- geschwindigkeit neuer Computertechnologien getrieben und beschleunigt. Zur Charakterisierung von ‚Big Data‘ können vier Dimensionen von Kriterien herangezogen werden: Volume, Velocity, Variety und Value (IBM 2019).