Page - 172 - in Limina - Grazer theologische Perspektiven, Volume 1:1

172 | www.limina-graz.eu dings sammeln wir selbst diese ergänzenden Daten selbst und stellen sie quasi öffentlich zur Verfügung: Und zwar im Wege der Social Media. So häufen sich Bilder und Texte über bestimmte Inhalte etwa vor der Bil- dung von Demonstrationen (etwa im Umfeld der Wall Street-Proteste15 in New York 2017). Und mit diesen selbst veröffentlichen, weiterveröffentlich- ten (etwa „Retweets“ auf Twitter oder „teilen“ auf Facebook) sowie mit den Geo-Daten sowie mit der Unterstützung von Bild-/Texterkennung in Fotos entsteht ein zeitnahes Lagebild. Sicherheitsdienste setzen diese Da- ten, Analysen und Prognosen schon seit mehreren Jahren ein –die Systeme entwickeln sich mit immer mehr Daten teilautonom weiter und erreichen immer bessere Genauigkeiten. Nicht nur in Social Media „gespiegeltes Leben“ und Verbindungen zu an- deren „ähnlichen“ Publikationen und Produzenten („Likes“) sagen sehr viel über die Nutzerinnen und Nutzer aus. Dazu kommt noch die „Selbst- vermessung“ durch Dinge wie Fitness-Tracker, regelmäßige Laufstre- cken,16 Gesundheitsdaten und viele mehr. Vielfach sind wir also selbst die Sensoren – und sorgen gleichzeitig für eine strukturierte Publikation die- ser Daten. Mit Funktionen wie Geo-Bezügen etwa auf Bild- und Videomaterial und der Erkennung und Klassifizierung dieser Medieninhalte, entstehen hier weitere Daten (aus dem Bereich Content und Meta). Datensammeln? Das machen andere! Die meisten Daten sammeln wir also letztlich selbst, oder stellen sie selbst zur Verfügung. Welche Bahn- oder Flugtickets wir wann mit welchem Zah- lungsmittel und welchen Beginn- und Endpunkten wir (für wen) buchen, welche Telefonnummern oder Internet-Adressen wir (wiederholt) abrufen, von wo wir das tun – und welche Arten von Inhalten wir dabei konsumieren – all das geht noch wesentlich ohne detailliertes Wissen über die „echten“ Nutzinhalte oder Motivationen. Andererseits werden unsere Daten im Alltag ja intensiv „geerntet“. Maut- systeme der Autobahn erkennen KFZ-Kennzeichen und damit Zeit und Ort Christian Ekhart | Big Data und Metadaten 15 Vgl. https://en.wikipedia.org/ wiki/Occupy_Wall_Street. 16 Über häufige und regelmäßige Lauf-Trackings in wenig bewohnten Gebieten konnten unlängst mit hoher Wahrscheinlichkeit die Stan- dorte geheimer Militärstützpunkte „erraten“ werden. Vgl. https:// www.theguardian.com/world/2018/ jan/28/fitness-tracking-app-gives- away-location-of-secret-us-army- bases. Viele Daten für Profile entstehen als „Nebenprodukte“ fast unbewusst durch die Nutzung von standardmäßig eingerichteten und durchaus nützlichen Services bzw. Apps.