POST-PRIVACY : Der Flaschenhals heißt Facebook
Unternehmen sind nicht mächtig, weil sie viele Daten sammeln, sondern weil sie andere von ihrem exklusiven Datenreichtum ausschließen können
Wenn wir über Big Data sprechen, taucht meistens als erstes die bange Frage nach der Privatsphäre auf. Wie können wir unsere Privatheit in Zeiten von Big Data schützen? Diese Frage verstellt jedoch die wirklichen Herausforderungen, wenn es um Big Data geht. Big Data heißt erstmal nur das, was der Name verspricht: Es geht um das Auswerten großer Datenmengen. Groß ist relativ, aber der Einfachheit halber kann man sagen, dass Big Data dort anfängt, wo ein einzelner Rechner zur Bewältigung der Daten nicht mehr ausreicht. MapReduce, das algorithmische Verfahren, das Google zum Zweck der Auswertung großer Datenmengen entwickelt hat, erlaubt es, Datenmengen auf verschiedene Rechner aufzuteilen (Map), sie dort parallel zu sortieren und die Ergebnisse zusammenzuführen (Reduce).
Mithilfe von Big Data lassen sich sogar Erkenntnisse in großen Datenmengen finden, an die Forscher vorher gar nicht gedacht haben. Fällt ihnen eine Korrelation ins Auge, ist das oft ein Ansatzpunkt, um danach weiter zu forschen. Chris Andersons bekannte These vom "Ende der Theorie" rührt genau von diesem Umstand her. Tatsächlich findet in vielen Wissensgebieten ein Umbruch statt: erst die Daten, dann die Theorie.
Die Bedrohungen für die Privatsphäre liegen auf der Hand: Mithilfe von Big Data können eine Menge Informationen aus Daten herausgelesen werden, die darin gar nicht zu vermuten sind. So konnten 2008 Studenten aus einer Clusteranalyse des Facebook-Freundeskreises herauslesen, ob jemand homosexuell ist. Startups aus dem Medizinbereich suchen nach Korrelationen, die das Risiko von Herzinfarkten sichtbar machen. Neuronale Netze prägen sich Gesichter ein und können Personen auf jedem beliebigen Foto oder auf Videoaufzeichnungen wiedererkennen.
Die Gefährdungen der Privatsphäre sind real. Und trotzdem führt die Frage nach der Privatsphäre in eine gefährlich falsche Richtung. Sie verfehlt die Macht von Big Data komplett.
Chancen und Risiken Big Data ist in erster Linie ein Paradigmenwechsel bei der Frage, wie wir die Welt deuten. Darin liegt das eigentlich revolutionäre Potenzial, dort liegen die Chancen genauso wie die Risiken. Und das Problem zeichnet sich bereits deutlich ab: Die neue Deutungsmacht liegt in den Händen von Wenigen. Sie bestimmen, was wir zum Frühstück in unseren Newsfeeds lesen (Facebook), welche Prozesse bei der Arbeit eingeführt werden (Big Data Management), wie Lieferketten funktionieren und wie Städte geplant werden. Data Scientists beraten sogar Politiker bei der Planung und Durchführung von neuen Regulierungskonzepten (Behavioral Economics/Nudging). Die "Data Scientists" sind als neue, sehr mächtige Akteure in den demokratischen Diskurs getreten. Sie sind die neuen Priester der Wahrheit.
Diese Ungleichverteilung der neuen Deutungsmacht hat viele Ursachen und die meisten sind der Tatsache geschuldet, dass wir es hier noch mit einem recht jungen Wissensfeld zu tun haben. Und vieles lässt sich ebenso leicht beheben. Die Ausbildung wird nachziehen und mehr und mehr qualifizierte Data Scientists ausbilden. Der Zugang zur Technologie wird außerdem immer günstiger. Viele Software ist heute schon Open Source und für jeden verfügbar. Nur ein Flaschenhals wird sich auch in Zukunft weiter verengen, wenn wir nicht umdenken: der beschränkte Zugang zu Daten.
Nehmen wir Facebook. Das Unternehmen hat viele Daten über viele Menschen. Wer sich für Fragen der Privatsphäre interessiert, wird sich nun mit Facebook darüber streiten, wie man den Zugriff auf diese Daten beschränken kann. Das Paradoxe: Damit stärkt der Datenschutz Facebooks Monopolanspruch auf die Daten.
Der blinde Fleck des Datenschutzes ist folgender: Facebook ist nicht so mächtig, weil es so viele Daten hat. Es ist mächtig, weil es die Daten exklusiv hat, sie exklusiv auswerten darf und damit exklusive Inhalte erstellen kann. Facebook kann durch den Algorithmus seines Newsfeeds die Weltsicht von 1,5 Milliarden Menschen entscheidend beeinflussen; ohne, dass diese das je merken würden. Niemand ist in der Lage mit Facebooks Newsstream zu konkurrieren. Niemand kann überprüfen, in welche Richtung Facebooks Algorithmen Meinungen manipulieren. Das ginge nur, wenn Dritte Zugriff auf Facebooks Daten hätten. Das aber wollen weder Facebook, noch Datenschützer.
Die besorgte Frage nach der Privatsphäre hilft den Datenmonopolisten. Sie ist eine prima Rechtfertigungsgrundlage, andere von ihrem Datenreichtum auszuschließen.
Wir sollten in der Debatte um Big Data aufhören, immer nur nach der Privatsphäre zu fragen und anfangen, das große Ganze zu sehen. Wie können wir die Macht der Datenmonopole beschränken, ohne dass wir deren nützliche Services verbannen oder unmöglich machen? Das geht nicht dadurch, den Zugang zu Daten weiter einzuengen. Im Gegenteil: Wir müssen den Zugang zu den Datenreichtümern öffnen. Für Wettbewerber, für Privatpersonen, für möglichst viele.
Der Autor betreibt den Podcast wir.muessenreden.de und schreibt unter anderem für "Zeit Online" und "Spiegel Online".