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Die Big-Data-Debatte - Chancen und Risiken der digital vernetzten Gesellschaft
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81 Sicherheit dient Lynx vor allem dem Komfort: Er unterstĂŒtzt seinen Anwender bei einfachen und alltĂ€glichen Aufgaben zu Hause, unterhĂ€lt ihn und dient als Steuerungszentrale des Smart Home (Business Panorama 2017). 2. GeschĂ€ftsmodellanalyse nach dem Business Model Canvas Das Wertangebot von Lynx besteht in der UnterstĂŒtzung bei verschiedenen TĂ€tigkeiten in der erweiterten Lebenswelt Wohnen: AblĂ€ufe im Alltag werden vereinfacht und beschleunigt, es sind Unterhaltungsfunktionen enthalten und im Überwachungsmodus ist eine bewegungs- und videodatenbasierte Überwachung möglich, im Rahmen derer sich der Roboter auch aus der Ferne steuern lĂ€sst. Es handelt sich bei Lynx damit um einen smarten Assistenten, der nicht nur das Smart Home steuert, sondern das Leben zu Hause erleichtert. Durch die Kom- bination von Robotertechnik und digitaler Sprachassistenten-Funktionen wird eine persönliche Schnittstelle zwischen Mensch und Maschine geschaffen. Die Serviceleistungen von Lynx richten sich an das B2C-, aber durchaus auch an das B2B-Kundensegment, da Lynx sowohl im privaten Zuhause als auch in sonsti- gen Umgebungen einsetzbar ist. Im B2B-Bereich kann Lynx bspw. in Alten- heimen oder KindergĂ€rten genutzt oder zur Überwachung von BĂŒrogebĂ€uden oder Industrieanlagen eingesetzt werden. Der Distributionskanal ist vor allem der Online-Verkauf. Bei Amazon ist Lynx fĂŒr 800 US$ bestellbar. Aktuell wird der Roboter nur in den USA verkauft; weitere LĂ€nder sollen aber zeitnah folgen. Die zugehörige App ist im Google Playstore und im App Store von Apple kostenfrei erhĂ€ltlich (Ubtech 2018). Die Kundenbeziehung ist vor allem durch die persön- liche Interaktion mit Lynx gekennzeichnet. Außerdem kann der Kunde ĂŒber die App mit dem Hersteller in Verbindung treten. Daneben ist der Kundenservice per E-Mail und Telefon erreichbar. Nicht nur Ubtech, sondern auch Amazon steht mit dem Kunden in enger Beziehung. Alle Daten, die im Zusammenhang mit der Alexa-Nutzung entstehen, laufen ĂŒber das Rechenzentrum von Amazon und dienen dem Unternehmen als Kundenschnittstelle. PrimĂ€re Einnahmequelle ist zunĂ€chst der (jeweils einmalige) Verkaufspreis des Roboters. Jedoch steht derzeit die Monetarisierung von Lynx nicht im alleinigen Fokus. Insbesondere geht es darum, den Markt zu erobern, Wettbewerbsvorteile zu erzielen und die Roboter- technik sowie die enthaltene KĂŒnstliche Intelligenz zu verbessern. Mit steigenden Nutzerzahlen werden nicht nur höhere Einnahmen generiert, sondern es können vor allem auch mehr Daten gesammelt und ausgewertet werden, die zu einer Ver- besserung der Leistungen nutzbar sind. Durch die Datensammlung sind sowohl Amazon als auch Ubtech in der Lage, die Kommunikation, das Wohn- und Kaufverhalten, die Mediennutzung etc. jedes Nutzers besser zu verstehen. Mittels entsprechender Datenanalyse können 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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