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Wem gehören Daten? Wer darf sie nutzen? 

Regierungen, der Privatsektor und andere Organisationen sammeln zunehmend grosse Mengen an Daten. Sie dienen dem öffentlichen Interesse, aber auch privaten Geschäften. Dabei zeigt sich klar, dass die Datennutzung nicht ausreichend vor Missbrauch geschützt ist. 

von Aline Blankertz 

Die Datenmengen, die weltweit gesammelt werden, wachsen täglich. Und sie spielen eine immer grössere Rolle im täglichen Leben – angefangen vom Smartphone über vernetzte Autos bis hin zu datengesteuerter industrieller Fertigung. Damit steigen zugleich die Erwartungen: einerseits, dass man mithilfe von Daten Probleme allgemein besser identifizieren kann – man denke an die datenbasierte Wartung von Maschinen, die Früherkennung von Herzinfarkten oder sich abzeichnenden Grippewellen. Andererseits sollen Daten zu neuen Lösungen führen – zum Beispiel die Auswahl von Krebsmedikamenten verbessern oder eine effizientere Verfolgung von Logistik-Containern ermöglichen. 

Doch wie stellt man sicher, dass Daten der gesamten Gesellschaft etwas bringen und nicht nur einer kleinen Gruppe von datensammelnden Organisationen? 

Wer nutzt Daten – und wofür? 
Viele verbinden Gemeinwohl mit Aktivitäten, die nicht auf Wirtschaftlichkeit aus sind. Daraus leiten sie ihre Forderungen ab, dass Forschung und Zivilgesellschaft besser auf Daten zugreifen können sollten und dass der Staat seine Daten sinnvoller nutzen sollte. Denn diese Akteure arbeiten explizit auf gemeinwohlorientierte Ziele hin.

Das heisst jedoch nicht, dass nicht auch an anderer Stelle das Gemeininteresse einer Gesellschaft gefördert wird. Wirtschaftlich orientierte Unternehmen sollten nicht vorschnell ausgeklammert werden, denn Gemeinwohl im Sinne eines Dienstes oder eines Gutes, das über den bezahlten Preis hinaus einen Nutzen hat, entsteht bei ihnen oft zumindest als ein Nebenprodukt.

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Ein solches eher offenes Verständnis von Gemeinwohl hat den Vorteil, dass zunächst alle Interessen berücksichtigt werden. Allzu oft prallen in der Debatte darüber, was der Gesellschaft nütze und das Gemeinwohl fördere, unvereinbare Wertevorstellungen aufeinander. 

Gesellschaftliche und wirtschaftliche Interessen müssen sich nicht gegenseitig ausschliessen. Sie schaffen zum Beispiel neue Formen der Fortbewegung, die wiederum dazu beitragen, die Klimabelastung durch den Verkehr zu verringern. Plattformen wie YODA, die Daten über medizinische Studien austauschen, schliessen auch Industriepartner mit ein, die neue Medikamente mit Profit auf den Markt bringen wollen. Doch liegt es sicherlich auch im Interesse der Gesellschaft, wenn Therapien schneller (und dabei ebenso sicher) entwickelt werden. YODA hat bereits dabei geholfen, die Wirksamkeit von einzelnen Medikamenten zu analysieren oder die Modelle zur Berechnung von Heilungsperspektiven zu verbessern. 

Zudem gibt es eine grosse Anzahl an Plattformen, die Verbrauchern die Suche nach Information erleichtern sollen – von allgemeinen Suchmaschinen wie Google und DuckDuckGo bis zu Reise- und Produkt-Vergleichsplattformen wie Booking, Skyscanner und Idealo. Auch wenn diese Plattformen von den Anbietern Gebühren erheben und somit nicht umsonst sind, wie oft suggeriert wird, schaffen sie darüber hinaus einen Nutzen für die Allgemeinheit: Denn ohne die Plattformen wäre es für Verbraucher oft viel zu aufwendig, eine ähnlich grosse Anzahl an Angeboten einzuholen und miteinander zu vergleichen. Stattdessen blieben sie wohl eher bei der bisherigen Fluglinie oder Marke. 

Das schliesst nicht aus, dass bestimmte Datennutzungen den gesellschaftlichen Interessen zuwiderlaufen: Verhaltenstracking und Profilerstellung werden aktuell auch auf EU-Ebene sehr intensiv diskutiert. Denn durch sie nimmt die Privatsphäre von Verbrauchern möglicherweise mehr Schaden, als durch die zusätzliche Treffgenauigkeit der Werbung an Wert geschaffen wird. Eine solche Aufrechnung von nicht monetären und wirtschaftlichen Auswirkungen datengetriebener Dienste ist zwar komplex, sollte jedoch mit in die Entscheidung darüber einfliessen, welche Formen der Datensammlung und -nutzung stärker reguliert oder sogar verboten werden sollten.

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Datennutzung ist immer mit Risiken verbunden 
Zugleich birgt die Nutzung von Daten immer auch die Gefahr von Missbrauch – selbst dann, wenn die Daten aus wohlgemeinten Motiven gesammelt und verwendet werden. Ein extremes Beispiel sind Polizeidatenbanken, die eigentlich dem Schutz von Individuen dienen sollen: Sind sie unzureichend abgesichert, können ausgerechnet die Daten derer, die geschützt werden sollen, in die Hände derjenigen gelangen, die sie bedrohen.

Selbst Schulbehörden können ungewollt Diskriminierung verursachen oder sie verstärken, wenn sie es beim Abstecken von Schulbezirken nicht schaffen, für die gewünschte Durchmischung von sozioökonomischen Gruppen zu sorgen.

Datennutzung besser absichern
Allerdings hängen die gesellschaftlichen Risiken stark davon ab, in welchem Kontext Daten erhoben und genutzt werden. Deswegen braucht man einen klaren Rahmen, der sicherstellt, dass Daten im Sinne des Gemeinwohls verwendet werden und zugleich ausreichend vor Missbrauch geschützt sind. Datenschutz und das Verbot von Diskriminierung sind zwei Vorgaben, die das Schadenspotenzial von Datennutzung eindämmen sollen.

Doch es bedarf weiterer Kriterien, damit Datensicherheit, Wahlfreiheit für Verbraucher und ein demokratieverträgliches Mass an Datenmacht garantiert sind. Auch hier gilt: Diese Prinzipien gelten nicht nur für privatwirtschaftliche Akteure, sondern genauso für Zivilgesellschaft, Forschung und den Staat. So spricht beispielsweise vieles dafür, Gesundheitsdaten nicht nur für die Grundlagenforschung zugänglich zu machen, wie im Patientendatenschutzgesetz geplant, sondern auch für kommerzielle Forschung. Voraussetzung dafür ist, dass Patienten hinreichend gut geschützt sind – indem sie eine Wahlmöglichkeit haben und transparent darüber aufgeklärt werden, ob und welche Daten geteilt werden.

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Möglich ist auch eine Beschränkung der gleichzeitig abrufbaren Merkmale, um eine Profilbildung zu verhindern, oder eine Dateninfrastruktur, die gegenüber Hackerangriffen resilient ist. All dies ist sinnvoll und notwendig, selbst wenn die Daten nur in die Hände wohlmeinender Organisationen gegeben werden. 

Wir brauchen also nicht nur ein breites Verständnis vom Nutzen eines offenen Datenzugangs, sondern auch ein breites Verständnis von den damit verbundenen gesellschaftlichen Risiken. Diese können nicht nur durch beabsichtigten Missbrauch entstehen, sondern auch durch eine unzureichende Absicherung gegenüber unbeabsichtigten Risiken wie Diskriminierung. 

Mehr Datennutzung für die Gesellschaft  
Um mehr Daten zur Förderung des Gemeinwohls nutzen zu können, müssen oftmals nicht mehr von ihnen gesammelt werden, sondern sie müssen vor allem besser zugänglich gemacht werden. Dass Daten noch vielfach bei einzelnen Unternehmen liegen, die gar nicht ihr volles Potenzial ausschöpfen können, ist inzwischen eine weit verbreitete Ansicht. Dennoch stehen wir weiterhin vor der Herausforderung, den Zugang zu Daten so zu gestalten, dass er das Gemeinwohl fördert. 

Der offensichtlichste Ansatzpunkt für den Staat ist, öffentliche Daten zugänglich zu machen. Von staatlichen Behörden gesammelte Daten sind allerdings immer noch lizenzpflichtig, was vor allem zivilgesellschaftliche Organisationen und Start-ups beeinträchtigt. Ähnliche Hürden gibt es bei Geodaten, Wetterdaten und Daten aus dem politischen Prozess. Dabei würde in all diesen Bereichen ein barrierefreier Datenzugang gemeinwohlförderliche Projekte möglich machen. Gemeint sind. Projekte, die die Nutzung des öffentlichen Raums und politische Verantwortlichkeiten transparenter machen. Aktuell fehlt es vor allem am politischen Willen und an Anreizen für diejenigen, die Daten erheben und sie bereitstellen könnten. Dass eine sekundäre Nutzung von öffentlichen Daten selbst in sensiblen Bereichen möglich ist, zeigt beispielsweise die finnische Gesundheits- und Sozialbehörde mit ihrem Projekt Findata, das datenschutzkompatiblen Zugriff auf Gesundheits- und Sozialdaten in hoher Qualität gewährt. 

Bei personenbezogenen Daten steuern idealerweise vor allem die Verbraucher selbst, welche Daten geteilt werden. Dafür braucht es neue Mechanismen, die sie ermächtigen, hier eine aktive Rolle einzunehmen. Beispielsweise erwägt die Europäische Kommission, freiwilliges Datenteilen für das Gemeinwohl zu fördern, damit Bürger ihre eigenen Daten zur Verfügung stellen können, mit denen dann Machine-Learning-Modelle trainiert werden. Solche Datenspenden sind ein sinnvoller erster Schritt, wie erste Versuche zur Analyse von Suchmaschinenpersonalisierung und zur Corona-Forschung gezeigt haben. 

Eine Herausforderung besteht allerdings weiterhin darin, dass Daten oftmals erst ab einer kritischen Masse wertvoll werden. Perspektivisch steigt dadurch das Interesse an neuen Institutionen, die grössere Datenmengen kollektiv zugänglich machen. Ein Datentreuhänder für Verbraucherdaten ist eine Möglichkeit, wie mehr Informationen geteilt werden können, um die Interessen der Allgemeinheit zu fördern; allerdings muss das Konzept weiter ausgearbeitet und praktisch erprobt werden. 

Auch für Unternehmen können Hürden zum Datenteilen gesenkt werden, wenn Technologien zur Anonymisierung von Datensätzen weiter ausgereift sind. Das wird auch in der aktuellen Datenstrategie angestrebt. Damit sinken die Risiken, dass Daten, die vertraulich – weil personenbezogen oder geschäftssensibel – sind, unwillentlich preisgegeben werden. Auch mehr Rechtssicherheit, wann und welche Daten geteilt werden dürfen, kann es Unternehmen erleichtern, diese freiwillig weiterzugeben. So können Staat, Verbraucher und Unternehmen dazu beitragen, dass mehr Daten zur Verfügung stehen. Das verschafft sowohl den explizit gemeinwohlorientierten Organisationen – wie Zivilgesellschaft und Forschung – als auch denjenigen, die das Gemeinwohl eher als Nebeneffekt fördern, mehr Möglichkeiten, aus Daten Werte zu generieren. Gleichzeitig muss bei allen datensammelnden und -nutzenden Organisationen das Missbrauchspotenzial systematisch gering gehalten werden. Das Risiko ist vor allem dort gross, wo Daten potenziell besonders wertvoll sind – beispielsweise bei Gesundheits- oder Finanzdaten.

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