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Die Big-Data-Debatte - Chancen und Risiken der digital vernetzten Gesellschaft
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79 dem Angebot verknĂŒpft. Ebenfalls können sich die Kundenzahl im herkömm- lichen Online-HandelsgeschĂ€ft und die BestellintensitĂ€t bei Amazon durch die angebotenen Mehrwerte erhöhen, sodass weitere Einnahmen erschlossen werden. Die SchlĂŒsselaktivitĂ€ten zur Umsetzung des GeschĂ€ftsmodells liegen in der Bereitstellung der technischen GerĂ€te sowie der App und in den damit geschaffenen Zugangs- und Kontrollfunktionen. Es ist zwingend notwendig, dass das smarte TĂŒrschloss und die Kamera einwandfrei arbeiten. Ebenfalls ist die Absicherung gegen mögliche EinbrĂŒche aufgrund digitaler SicherheitslĂŒcken essenziell. DafĂŒr sind ggf. laufende Updates erforderlich, wenn Schwachstellen erkannt werden. Des Weiteren können die erfassten Verhaltens- und Konsum- daten der Bewohner genutzt werden, um ĂŒber die eigentliche FunktionalitĂ€t von Amazon Key hinaus weitere Mehrwertleistungen anbieten zu können. Zu den SchlĂŒsselpartnern zĂ€hlen die Hersteller der smarten TĂŒrschlösser, bei denen der Nutzer zwischen Schlage, Yale oder Kwikset wĂ€hlen kann. Ebenfalls sind Paket- dienstleister, ĂŒber die eigene Produkte ausgeliefert werden, Partner. ErgĂ€nzend arbeitet Amazon mit ca. 1300 Servicepartnern zusammen, das sind u. a. Hunde- sitter, Handwerker oder Reinigungsunternehmen (Kapalschinski 2017). SchlĂŒsselressourcen sind neben dem smarten TĂŒrschloss und der Überwachungs- kamera vor allem die gesammelten Daten ĂŒber die Nutzer und deren Anwesen- heitsverhalten, Besucher- und Dienstleisterbeziehungen sowie Konsummerkmale. Diese Daten und die damit generierten Informationen ermöglichen es Amazon, das Angebot fĂŒr die Kunden stetig zu verbessern und immer individueller auszu- gestalten (Siethoff 2017). Soweit Amazon auch in die interne Lebenswelt Woh- nen, bspw. ĂŒber Alexa, Einblick erhĂ€lt, ist die Kombination dieser Informationen mit denen aus Amazon Key zentral, um kĂŒnftig noch umfassendere Offerten kre- ieren zu können. Damit schließt sich wiederum der Kreis zu möglichen neuen Wertangeboten. 2.2.2.2 Ubtech Robotics Lynx 1. Beschreibung des GeschĂ€ftsmodells ‚Lynx‘ ist der Roboter des chinesischen Robotic-Herstellers Ubtech, der seit 2017 auf dem Markt angeboten wird. Der datengesteuerte Roboter ist ca. 40 cm groß, kann ĂŒber eingebaute Mikrofone und Lautsprecher hören und sprechen und sich selbststĂ€ndig fortbewegen. Ubtech arbeitet mit Amazon zusammen und ver- wendet die von Amazon entwickelte Sprachsteuerungsfunktion Alexa. Dadurch kann Lynx automatisch Sprache erkennen und anhand seiner VerstĂ€ndnisfunktion antworten (Wollaston 2017). Zudem ist der Kopf des Roboters mit einer Kamera ausgestattet, die sich mithilfe von Gelenkmotoren drehen, senken und erhöhen lĂ€sst und dadurch Bildmaterial aus der Umgebung vollstĂ€ndig erfassen und 2.2 Lebenswelt Wohnen
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Die Big-Data-Debatte Chancen und Risiken der digital vernetzten Gesellschaft
Title
Die Big-Data-Debatte
Subtitle
Chancen und Risiken der digital vernetzten Gesellschaft
Authors
Susanne Knorre
Horst MĂŒller-Peters
Publisher
Springer Gabler
Date
2020
Language
German
License
CC BY 4.0
ISBN
978-3-658-27258-6
Size
15.3 x 21.6 cm
Pages
220
Keywords
Economics, Management science, Economic policy, Motivation research (Marketing), Insurance
Category
Informatik

Table of contents

  1. 1 Big Data im öffentlichen Diskurs: Hindernisse und Lösungsangebote fĂŒr eine VerstĂ€ndigung ĂŒber den Umgang mit Massendaten 1
    1. 1.1 Big Data und Datenschutz im politischen Diskurs: EinfĂŒhrung und Bestandsaufnahme 1
      1. 1.1.1 Nutzen und Schutz von Daten: Überlegungen zur Analyse eines politischen Diskurses 2
      2. 1.1.2 Big Data, KĂŒnstliche Intelligenz und Algorithmen: Begriffe und Konzepte in der Diskussion 4
      3. 1.1.3 Arten, Herkunft und Nutzer von Daten: AnnÀherung an eine Dual-Use Technologie 7
      4. 1.1.4 Diffuses Bild: Was bislang ĂŒber die öffentliche EinschĂ€tzung von Datennutzung erhoben wurde 12
    2. 1.2 Von Konflikten und Kollisionen: Big Data als Gegenstand öffentlicher Narrationen 15
      1. 1.2.1 Ein Narrativ wird entdeckt: ‚Big Brother‘ in der Kampagne gegen die VolkszĂ€hlung 1983 16
      2. 1.2.2 ‚Big Brother‘ reloaded: Die ErzĂ€hlung von Edward Snowden 18
      3. 1.2.3 Die Manipulation: Die ErzÀhlung von der Beeinflussung des US-Wahlkampfs 2016 20
      4. 1.2.4 Spione im Kinderzimmer: Die ErzÀhlung vom Verlust der PrivatsphÀre 22
      5. 1.2.5 Die Apokalypse: Die ErzÀhlung vom digitaltotalitÀren Staat 23
      6. 1.2.6 Die VerselbststÀndigung der Maschine: Die ErzÀhlung vom unkontrollierbaren Auto 25
      7. 1.2.7 Die globale Gier: Die ErzĂ€hlung von der Weltherrschaft der ‚Frightful 5‘ 26
    3. 1.3 Nutzen und Schutz von Daten des BĂŒrgers im politischen Diskurs 28
      1. 1.3.1 Datenschutz im Fokus der Gesetzgebung: Rechtliche Regelungen fĂŒr den Umgang mit personenbezogenen Daten 30
      2. 1.3.2 Kritik von allen Seiten: Daten- und VerbraucherschĂŒtzer versus Innovationstreiber 32
    4. 1.4 Vom Heldenbild des rationalen, souverÀnen Nutzers: Narrationen im politischen Diskurs 35
      1. 1.4.1 Von rationaler Ignoranz und anderen Paradoxien: Nutzerverhalten jenseits der Idealtypen 36
        1. 1.4.2 Vom Datenschutz zur DatensouverÀnitÀt: Mit persönlichen Daten eigenverantwortlich umgehen 40
    5. 1.5 Datenethik als neues Paradigma? Handlungsangebote jenseits der Regulierung 42
    6. 1.6 Ordnungspolitik und Big Data: Den fairen Zugang sichern 46
      1. 1.6.1 Propositionen: Wie der öffentliche Diskurs zu Nutzen und Schutz von Daten des souverĂ€nen BĂŒrgers gestaltet werden kann 50
  2. Literatur 55
  3. 2 Big Data, Data Analytics und Smart Services rund um Wohnen, Gesundheit und MobilitĂ€t: BĂŒrgerschreck und HoffnungstrĂ€ger in privaten Lebenswelten 63
    1. 2.1 Grundlagen zum Konzept der Lebenswelten 63
      1. 2.1.1 Begriff der Lebenswelten 63
      2. 2.1.2 TatsĂ€chliche Lebenswelten aus Sicht von BĂŒrgern 64
      3. 2.1.3 Big Data und Data Analytics in den Lebenswelten 66
      4. 2.1.4 Smart Services und GeschÀftsmodellentwicklungen in zentralen Lebenswelten 69
    2. 2.2 Lebenswelt Wohnen 73
      1. 2.2.1 Smart Services im Überblick 73
      2. 2.2.2 AusgewÀhlte GeschÀftsmodelle innerhalb der Smart Services 77
      3. 2.2.3 Spannungsfeld Datennutzung und Datenschutz 82
      4. 2.2.4 Rolle der Versicherer 86
    3. 2.3 Lebenswelt Gesundheit 90
      1. 2.3.1 Smart Services im Überblick 90
      2. 2.3.2 AusgewÀhlte GeschÀftsmodelle innerhalb der Smart Services 94
      3. 2.3.3 Spannungsfeld Datennutzung und Datenschutz 100
      4. 2.3.4 Rolle der Versicherer 102
    4. 2.4 Lebenswelt MobilitÀt 105
      1. 2.4.1 Smart Services im Überblick 105
      2. 2.4.2 AusgewÀhlte GeschÀftsmodelle innerhalb der Smart Services 109
      3. 2.4.3 Spannungsfeld Datennutzung und Datenschutz 115
      4. 2.4.4 Rolle der Versicherer 119
    5. 2.5 Utopien und Dystopien 123
      1. 2.5.1 Utopien: Möglichkeiten und gesellschaftlicher Nutzen 123
      2. 2.5.2 Dystopien: Grenzen und gesellschaftliche Risiken . . . . . . . 126 Literatur 130
  4. 3 Big Data: Chancen und Risiken aus Sicht der BĂŒrger 137
    1. 3.1 Einleitung 137
    2. 3.2 Datenwissen 140
    3. 3.3 Handlungsfreiheit 143
    4. 3.4 FolgeabschĂ€tzungen, Bewertung von Anwendungsfeldern und Einstellungen zu Datenschutz und Technologie (‚Wollen‘) 146
      1. 3.4.1 FolgeabschÀtzungen 146
      2. 3.4.2 Bewertung von Anwendungsfeldern 154
      3. 3.4.3 Einstellungen zu Datenschutz und Technologien 158
    5. 3.5 Verhalten (‚Handeln‘) 160
      1. 3.5.1 Umfang der Online-Nutzung 160
      2. 3.5.2 Selbst- und FremdeinschÀtzung 162
      3. 3.5.3 Maßnahmen zum Datenschutz 163
    6. 3.6 Datenpolitik und Datenethik (‚Neue Paradigmen‘) 169
      1. 3.6.1 Datenpolitik aus Sicht der Bevölkerung 169
      2. 3.6.2 Fairness als Mindestanforderung an Big Data 170
      3. 3.6.3 Bewertung von Paradigmen in der Datenpolitik 172
      4. 3.6.4 ‚Rohstoff‘ Daten 175
    7. 3.7 Alte und neue Narrative 176
    8. 3.8 Neue Rollen am Beispiel der Versicherungswirtschaft 179
      1. 3.8.1 Anwendungsfelder von Big Data 179
      2. 3.8.2 Akzeptanz neuer Rollen 180
    9. 3.9 Fazit 187
      1. 3.9.1 Wissen – Können – Wollen – Handeln 187
      2. 3.9.2 Neue Paradigmen fĂŒr Politik, Wirtschaft und Gesellschaft? 189
      3. 3.9.3 Rollenwandel fĂŒr die Versicherungswirtschaft? 190
      4. 3.9.4 Conclusio 191
  5. Literatur 191
  6. 4 Big Data: BĂŒrgerschreck und HoffnungstrĂ€ger! Zusammenfassung und Fazit 195
    1. 4.1 Zur Gestaltung des öffentlichen Diskurses ĂŒber Chancen und Risiken von Big Data: Die Ergebnisse im Überblick 196
    2. 4.2 Zum Nutzen von Big Data in konkreten Lebenswelten:
  7. Die Ergebnisse im Überblick 201
  8. Anhang 207
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