Big Data und was wir aus der MP3 Diskussion lernen können

Jedem Bürger sein Recht auf Auskunft und Korrektur seiner digitalen Daten einzuräumen scheint einfach, aber komplexe und vernetzte Big Data Verfahren haben den Datenschutz weit hinter sich gelassen. Im technisch Möglichen und ethisch Vertretbaren von Big Data sieht Prof. Michael Waidner vom Fraunhofer Institut viele Parallelen zur gesellschaftlichen MP3 Diskussion.

Von Prof. Michael Waidner

Big Data führt zu einer neuen Qualität der Datenverarbeitung und somit zu neuen Chancen und Möglichkeiten in unterschiedlichen Bereichen.  Neben diesen Chancen entstehen aber auch neue Herausforderungen im Datenschutz.

Neue Technologien führen immer wieder zu Spannungen zwischen dem technisch Möglichen und dem ethisch Vertretbaren. Die Gesellschaft muss sich erst über die Konsequenzen der Technologie im Klaren werden und dann Regeln für den Umgang mit ihr finden. Ein Beispiel dafür aus der Vergangenheit ist die Situation des Urheberrechts im Internet. Als um das Jahr 2000 herum Dienste wie Napster Musik in Form von MP3 Dateien plötzlich kostenfrei verfügbar machten, begann eine noch heute andauernde Diskussion um eine gerechte Wahrung verschiedener Interessen. Das erlaubte Erstellen einer Privatkopie wurde durch den Stand der Technik so stark vereinfacht, dass Musikverlage ihr Geschäftsmodell gefährdet sahen. Es folgten eine Vielzahl von Studien und Gerichtsverfahren, die zum Ziel hatten, Klarheit über die tatsächlichen Auswirkungen zu schaffen und einen Ausgleich zwischen den unterschiedlichen Interessen zu finden.

Auch Big Data führt zu neuen Herausforderungen im Umgang mit Daten. Konzepte, die ursprünglich als ausreichend zum Schutz der Privatsphäre betrachtet wurden, weichen auf, weil immer mehr Daten miteinander verknüpft werden können. Noch ist nicht abzusehen, welche Zusammenhänge zwischen verschiedenen Informationen noch hergestellt werden können. Klar ist aber heute schon, dass auf die Gesellschaft die Frage zukommt, wer unter welchen Bedingungen welche Daten wozu nutzen darf. Die gleichen Algorithmen, die bei Predictive Policing dazu führen, dass besser vorhergesehen werden kann, wo in naher Zukunft Straftaten begangen werden, können auch dazu führen, dass Prognosen über die Kreditwürdigkeit von Bürgern getroffen werden, die diese benachteiligen. Der Mensch wird zum Gegenstand von Analysen, die ihn zwangsweise auf Zahlenwerte reduzieren. Beim sogenannten Scoring wird dies bereits Praxis. Wichtig ist in diesem Fall, dass die Entscheidungen nachvollziehbar sind. Es muss Transparenz über die Bewertungskriterien und die Datengrundlage geschaffen werden. Und ein betroffener Bürger muss seine Rechte nach Auskunft und Korrektur wahrnehmen können.

Hier besteht heute aber noch großer Nachholbedarf. Während die Big Data Verfahren selbst sich schnell weiterentwickeln und in immer neue Geschäftsfelder Einzug halten, geht die Umsetzung des Datenschutzes im Big Data Kontext nur langsam voran. Ist beispielsweise ein falsches Datum über einen Bürger identifiziert, bleibt noch immer die Frage, ob dieses Datum auch über ein komplexes und verteiltes System hinweg korrigiert oder gelöscht werden kann.

Es ist abzusehen, dass es hier in Zukunft wieder zu einer Reihe von Rechtsstreitigkeiten und Studien kommen wird, die zwischen den Interessen der Betreiber und der Betroffenen abwägen müssen. Nach und nach wird sich ein Konsens entwickeln, welcher Aufwand für den Datenschutz als vertretbar angesehen wird und somit als Stand der Technik von Unternehmen umzusetzen ist. Sich frühzeitig mit diesem Thema zu beschäftigen kann daher nur von Vorteil sein: Die Erfahrung zeigt, dass Sicherheit je schwerer zu implementieren ist, desto später sie in ein bestehendes System eingefügt werden soll.


Über den Autor:

Michael Waidner ist der Leiter des Fraunhofer-Instituts für Sichere Informationstechnologie (Fraunhofer SIT) und zugleich Inhaber des Lehrstuhls für Sicherheit in der Informationstechnik an der Technischen Universität Darmstadt. Er ist auch verantwortlich für zwei in Darmstadt angesiedelte Kompetenzzentren: für das vom BMBF geförderte European Center for Security and Privacy by Design (ECSPRIDE) sowie für das vom Hessischen LOEWE Programm geförderte Center for Advanced Security Research Darmstadt (CASED).
Michael Waidner ist Autor von über 130 wissenschaftlichen Veröffentlichungen, Erfinder von über 20 Patenten. Er ist IEEE Fellow und ACM Distinguished Scientist, und war während seiner Zeit bei IBM ein gewähltes Mitglieder der IBM Academy of Technology.

https://www.sit.fraunhofer.de

Twitter: @FraunhoferSIT


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„XING-Klartext: Big Data und was wir aus der MP3-Diskussion lernen können“
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