Datenpolitik

Der technologische Wandel (z.B. Internet der Dinge, Künstliche Intelligenz) wird die Datafizierung sämtlicher Lebensbereiche weiter vorantreiben. In einigen Bereichen sind wir bereits auf einem guten Weg, unser Verhältnis zu diesem Phänomen so zu klären, dass wir als Gesellschaft maximal davon profitieren können. Ein Beispiel ist die kostenlose Bereitstellung von Daten, die im Rahmen der öffentlichen Daseinsvorsorge anfallen (Open Government Data). Dafür hat die Bundesregierung durch Verabschiedung des sogenannten Open-Data-Gesetzes kürzlich eine gute Grundlage gelegt.

Aber es bleiben zahlreiche offene datenpolitische Fragen, auf die wir Antworten finden müssen. Wer soll bzw. darf beispielsweise Zugang zu Sensordaten haben, die bei vernetzten Fahrzeugen und in allen anderen Bereichen smarter Städte und Kommunen anfallen? Wie gehen wir mit der Machtasymmetrie um, die aus den gewaltigen Datenerhebungs- und -auswertungskapazitäten der großen Technologiekonzerne erwachsen ist? Wie können die Menschen vom Gefühl (und von der Realität) der Ohnmacht befreit werden, was die Kontrolle ihrer digitalen Daten betrifft?

Der Schutz der Privatsphäre ist ein wichtiges datenpolitisches Thema, das trotz der im kommenden Jahr in Kraft tretenden Datenschutzgrundverordnung eine zentrale Herausforderung bleibt. Denn im Kern beruht der klassische Datenschutz auf Mechanismen der Zuteilung und des Schutzes von Rechten, die im Datenzeitalter zunehmend ins Leere laufen: Die Kenntnisnahme des Nutzers, seine Zustimmung zur Verarbeitung seiner Daten und die Einschränkung des Verwendungsbereichs für den Datenverarbeiter fordern im Grunde das Gegenteil derjenigen Praktiken, die wir mit dem Begriff „Big Data“ ansprechen. Innovationen aus Daten sind - unabhängig vom Zweck - offene Entdeckungsverfahren. Im Grunde kann bei der Datenerhebung heute niemand vorab klar eingrenzen, was sich aus diesen Daten einmal wird ableiten und was sich mit ihnen wird machen lassen.  

Daten haben einen ewigen Horizont und auch ohne direkte Verwendung einen potentiellen Wert. Aktualisiert wird dieser durch die algorithmische Auswertung in großer Geschwindigkeit. Auch hier bestehen zahlreiche gesellschaftliche Probleme, die wir gerade erst zu diskutieren begonnen haben - etwa was den Black-Box-Charakter algorithmischer Erkennungs- und Entscheidungssysteme in der  Kommunikation, im sozialpolitischen Aufgabenbereich, im Sicherheitsbereich, im Gesundheitssystem und in anderen Bereichen angeht. Hier brauchen wir einen fundierten intersektoralen Austausch, der es nicht bei einfachen Diagnosen und wohlfeilen Forderungen belässt.

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