Source: http://docplayer.org/951874-International-working-group-on-data-protection-in-telecommunications.html
Timestamp: 2017-06-23 19:21:38+00:00

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1 International Working Group on Data Protection in Telecommunications Arbeitspapier zu Big Data und Datenschutz Bedrohung der Grundsätze des Datenschutzes in Zeiten von Big-Data-Analysen 55. Sitzung, Mai 2014, Skopje - Übersetzung - Einleitung 1 1. Der Begriff Big Data bezeichnet die enorme Zunahme von Zugriffen auf Informationen und deren automatisierte Nutzung 2. Er bezieht sich auf die gigantischen Mengen digitaler Daten, über die Unternehmen, Behörden und andere große Organisationen verfügen und die sie mit Hilfe von Algorithmen umfassend analysieren Big Data gefährdet zentrale Datenschutzgrundsätze. Teilweise wird behauptet, dass eine Durchsetzung dieser Grundsätze in Zeiten von Big Data überhaupt nicht möglich sei 4. Nach dieser Ansicht muss Datenschutz in erster Linie dadurch gewährleistet werden, dass Unternehmen eindeutig und umfassend über die Art und Weise des Umgangs mit personenbezogenen Daten informieren. Die Arbeitsgruppe ist jedoch der Meinung, dass der Schutz der Privatsphäre in Zeiten der Erfassung immer größerer Mengen personenbezogener Daten wichtiger denn je ist 5. Die Datenschutzgrundsätze sind der Garant dafür, dass wir nicht einer umfas- 1 Dieses Arbeitspapier enthält Hinweise zu gesetzlichen Bestimmungen, die möglicherweise nicht in allen in der Arbeitsgruppe repräsentierten Rechtssystemen enthalten sind. 2 Vgl. White (2012): Big Data ist der Begriff für eine Datensammlung, die so groß und komplex ist, dass es schwierig wird, sie mit den vorhandenen Werkzeugen für die Verwaltung von Datenbanken oder traditionellen Datenverarbeitungsanwendungen zu verarbeiten. 3 Vgl. Stellungnahme 03/2013 der Artikel 29-Datenschutzgruppe zur Zweckbindung, S. 35 [der engl. Fassung] 4 Vgl. z. B.: Tene, Omer und Polonetsky, Jules (2012) Big Data for All: Privacy and User Control in the Age of Analytics, Northwestern Journal of Technology and Intellectual Property, im Erscheinen, World Economic Forum (2013), Unlocking the Value of Personal Data: From Collection to Usage, Cate, Fred H. und Mayer-Schönberger, Viktor (2013), Tomorrow s privacy. Notice and consent in a world of Big Data, International Data Privacy Law, 2013, Vol. 3, No Ähnliche Ansichten werden unter anderem von der Kommissarin der Federal Trade Commission Julie Brill (2013) geäußert: Wir können das Potential von Big Data freilegen und seine Vorzüge genießen. Gleichzeitig können wir Datenschutzgrundsätze beachten, die den Konsumenten schützen. ; in: Reclaim Your Name: Privacy in the Age of Big Data, Sloan Cyber Security Lecture, Polytechnic Institute of NYU, October 23, 2013, Secretariat Berliner Beauftragter für Datenschutz und Informationsfreiheit An der Urania 4-10 D Berlin Phone +49 / 30 / Fax: +49 / 30 / Internet: The Working Group has been initiated by Data Protection Commissioners from different countries in order to improve privacy and data protection in telecommunications and media2 - 2 - senden Profilbildung in einem ständig anwachsenden Gefüge neuer Zusammenhänge unterworfen werden. Eine Verwässerung zentraler Datenschutzgrundsätze in Verbindung mit einer immer umfangreicheren Nutzung von Big Data kann sich nachteilig auf den Schutz der Privatsphäre und auf andere wichtige gesellschaftliche Werte wie beispielsweise die Meinungsfreiheit und die Bedingungen für den Austausch von Ideen auswirken. 3. Die OECD und die Europäische Datenschutzrichtlinie haben in einigen Kernprinzipien festgelegt, wie personenbezogene Daten angemessen, korrekt und rechtmäßig verarbeitet werden dürfen 6. Insbesondere die folgenden Grundsätze sind für Big Data von Relevanz: Zweckbeschränkung, Erforderlichkeit und Datenminimierung, Vollständigkeit und Qualität, Transparenz und das Recht auf Auskunft über personenbezogene Daten 7. Geltungsbereich 4. Dieses Arbeitspapier stellt die mit Big Data einhergehenden Gefahren für den Datenschutz insbesondere auf dem Gebiet der Telekommunikation in den Mittelpunkt, damit diese von Datenschutzbehörden und anderen Interessengruppen berücksichtigt werden. Es richtet sich an Entscheidungsträger, Behörden, Wirtschaftsunternehmen und Bürger. 5. Big Data bringt ein breites Spektrum von Herausforderungen mit sich, von denen etliche, wie beispielsweise die Gefahr der Re-Identifizierung, bereits für sich allein genommen ein eigenes Thema umfangreicher Berichte darstellen könnten. Dieses Arbeitspapier befasst sich jedoch nicht im Detail mit einzelnen technischen Problemen, sondern mit den zentralen Gefahren für den Schutz der Privatsphäre. Hintergrund 6. Daten sind allgegenwärtig. Weltweit nimmt die Datenmenge von Jahr zu Jahr um 50% zu. Allein in den letzten beiden Jahren wurden 90 % aller weltweit vorhandenen Daten erzeugt 8 ; die meisten davon durch Verbraucher und deren Interaktion mit internetbasierten Diensten. Mit dem Aufkommen des Internets der Dinge 9 werden weitere Datenströme hinzukommen. Man schätzt, dass im Jahr 2015 über 50 Milliarden Sensoren existieren werden 10. Diese werden Informationen darüber, wie Menschen mit den sie umgebenden Dingen interagieren, in Cloud- Computing-Dienste hochladen. Dies kann zu Veränderungen von Märkten und Geschäftsmodellen führen. und von Ann Cavoukian, Alexander Dix und Khaled El Emam (2014), The Unintended Consequences of Privacy Paternalism, March 5, 2014, 6 Vgl. die OECD Richtlinien über den Datenschutz und grenzüberschreitende Ströme personenbezogener Daten (2013) und Richtlinie 95/46/EG des Europäischen Parlaments und des Rates vom 24. Oktober 1995 zum Schutz natürlicher Personen bei der Verarbeitung personenbezogener Daten und zum freien Datenverkehr. Entsprechende Grundsätze sind auch in der Empfehlung CM/Rec(2010)13 des Europarates über den Schutz des Menschen bei der automatischen Verarbeitung personenbezogener Daten im Zusammenhang mit Profiling niedergelegt. 7 Die entsprechenden Grundsätze in den OECD-Richtlinien sind: Der Grundsatz der Beschränkung der Datenerhebung, der Grundsatz der Zweckbestimmung, der Grundsatz der Datenqualität, der Grundsatz der Nutzungsbeschränkung und der Grundsatz der Beteiligung des Einzelnen Internet der Dinge bezeichnet die Entwicklung einer steigenden Anzahl von Gegenständen und Personen, die mit Sensoren ausgestattet sind, die drahtlos miteinander in Netzwerken kommunizieren. 10 The Internet of Things. How the Next Evolution of the Internet Is Changing Everything, Cisco White Paper, 2011,3 Es steht außer Frage, dass die Fähigkeit zur Speicherung und Analyse enormer Datenmengen der Gesellschaft auf unterschiedlichste Weise nützen wird 11. Big Data wird bereits heute in einigem Umfang zur Analyse von Daten mit dem Ziel der Bestimmung und Vorhersage von Trends und Korrelationen genutzt. Mit Hilfe von Big Data können beispielsweise die Ausbreitung von Epidemien vorhergesagt, schwere Nebenwirkungen von Medikamenten festgestellt und die Umweltbelastung in großen Städten bekämpft werden. Analysen dieser Art stellen per se keine Gefährdung der Privatsphäre dar, sofern die Daten hinreichend anonym sind (das Konzept der Anonymisierung wird in diesem Papier an anderer Stelle ausführlich behandelt). Darüber hinaus verwenden einige Big-Data-Analysen überhaupt keine personenbezogenen Daten, beispielsweise Wetterdatenanalysen oder Analysen der Sensordaten von Ölbohrinseln. 8. Big Data kann aber auch dergestalt eingesetzt werden, dass Einzelpersonen direkt betroffen sind. So gibt es Techniken zur Erstellung von Profilen und zur Vorhersage des Verhaltens von Personen und Personengruppen durch Zusammenstellung und Analyse von aus einer Vielzahl unterschiedlicher Quellen stammenden personenbezogenen Daten. Selbst wenn diese Informationen zusammengefasst und anonymisiert werden, kann das Ergebnis der Analyse immer noch Folgen für den Einzelnen haben. 9. Personenbezogene Daten sind alle sich auf eine identifizierte bzw. identifizierbare Person beziehenden Informationen 12. IP-Adressen, Mobiltelefonnummern, RFID-Tags und UDID- Nummern sind Beispiele für als personenbezogene Daten geltende eindeutige Kennungen 13. Daten, die Informationen über Gewohnheiten und Interessen eindeutig identifizierter Personen geben, sind für Unternehmen und Regierungen von großem Interesse. Die Industrie entwickelt daher ständig neue, diesem Ziel dienende Techniken wie etwa das Device Fingerprinting. Dadurch wächst der Umfang von als personenbezogene Daten definierten eindeutigen Kennungen beständig. 10. Die Wertschöpfungskette von Big Data umfasst mehrere Schritte, angefangen bei der Datenerhebung bis hin zu deren Speicherung und Verdichtung, ihrer Analyse sowie die Nutzung der Analyseergebnisse (siehe die Darstellung der Wertschöpfungskette am Ende des Dokuments). Auf diese einzelnen Schritte wird im Folgenden eingegangen. 11. Den ersten Schritt der Wertschöpfungskette bildet die Datenerhebung. Beispiele potenzieller Quellen personenbezogener Daten sind unter anderem Mobiltelefon-Apps, Smart-Grids, Straßenmaut-Transponder in Fahrzeugen, Patientenakten, Standortdaten, soziale Netzwerke, Flugzeugpassagierdaten, öffentliche Verzeichnisse, Kundenbindungsprogramme, Genomsequenzen, Einkaufshistorien etc. Aufgrund der zunehmenden Verbreitung der Sensortechnologie können Informationen von einer Vielzahl mobiler Geräte, darunter intelligente Zahnbürsten, Regenschirme, Kühlschränke, Schuhe, Fernsehgeräte etc. erhoben werden. Derartige Datenquellen können Informationen liefern, die potenziell sehr viel über die Lebensweise jedes Einzelnen preisgeben könnten. 12. Personenbezogene Daten können beispielsweise auf die folgende Weise erhoben werden: 11 McKinsey Global Institute (2011), Big Data: The next frontier for innovation, competition, and productivity 12 So definiert in den OECD-Richtlinien über den Datenschutz und grenzüberschreitende Ströme personenbezogener Daten (2013), und in der Europäischen Richtlinie 95/46/EG des Europäischen Parlaments und des Rates vom 24. Oktober 1995 zum Schutz natürlicher Personen bei der Verarbeitung personenbezogener Daten und zum freien Datenverkehr. 13 Stellungnahme 04/2007 der Artikel 29-Datenschutzgruppe zum Begriff personenbezogene Daten.4 - 4 - i. Personenbezogene Daten können vom Bürger selbst (beispielsweise durch Veröffentlichen persönlicher Angaben in sozialen Netzwerken) übermittelt werden. ii. Personenbezogene Daten können als Voraussetzung für die Erbringung einer Dienstleistung erhoben werden. iii. Personenbezogene Daten können aufgrund gesetzlicher Vorschriften erhoben werden. iv. Personenbezogene Daten können in Verbindung mit der Inanspruchnahme spezifischer Dienstleistungen (beispielsweise Transaktions- und Standortdaten von Mautzahlstellen) automatisiert erhoben werden. Diese Datenerhebung kann auch ohne Wissen des Betroffenen erfolgen (beispielsweise bei der Erhebung von Daten aus Hot Spots an Flughäfen zur Verfolgung von Reisenden 14 ). v. Personenbezogene Daten können durch Verarbeitung und Analyse von für frühere und andere Zwecke erhobene Daten abgeleitet werden. Weiterhin können personenbezogene Daten aus verschiedenen, vermeintlich anonymen Datensätzen abgeleitet werden. vi. Personenbezogene Daten (beispielsweise Kundendaten (Costumer Relationship Management)) können aus externen Quellen hinzugefügt werden, um (zuvor erhobene) Datenbestände zu erweitern. vii. Personenbezogene Daten (beispielsweise (detaillierte) Kundendatensätze) können an externe Stellen weitergegeben werden, um (personenbezogene) Datenbestände von Partnerunternehmen anzureichern. 13. Im Zusammenhang mit Big Data sind über Internetnutzer gesammelte Informationen äußerst attraktiv, da sie detaillierte Informationen über deren Interessen, Netzwerke, Gewohnheiten und Verhaltensmuster enthalten können. Derartige Informationen können explizit (beispielsweise bei der Registrierung eines sozialen Profils im Internet) oder eher verdeckt durch den Einsatz verschiedener Tracking-Technologien erhoben werden Der zweite Schritt ist die Verdichtung und Speicherung 16 der Daten nach ihrer Erhebung. Einige Stellen verdichten und anonymisieren die Daten vor deren Speicherung; andere speichern Daten zusammen mit personenbezogenen Kennungen. Die enorme Steigerung der Speicherund Analyseleistung bei immer niedrigeren Kosten bedeutet, dass Big Data nicht mehr einigen wenigen Branchenriesen vorbehalten ist. Big Data ist heute ein Werkzeug, das sowohl kleinen als auch großen Unternehmen aller Wirtschaftsbereiche zugänglich ist. Die Big Data- Technologie bedeutet eine Abkehr vom bisherigen Denken zur Datenspeicherung und - verarbeitung mithilfe von Großrechenanlagen. Dank neuer Technologien ist es möglich, neue und unstrukturierte Datenquellen zu verarbeiten und daraus Wert zu schöpfen. 15. Den dritten Schritt der Wertschöpfungskette stellen der Abgleich und die Analyse der erhobenen und gespeicherten Daten dar. Ein zentrales Element der Wertschöpfung dieser Stufe ist das Zusammenführen von Daten aus einer Vielzahl verschiedener Quellen zur Herstellung von Profilen sowie der Einsatz von Analysewerkzeugen zur Ableitung von ansonsten nicht verfügbaren Informationen. Die Nutzer von Big Data können entweder nur ihre eigenen internen Unternehmensdaten zusammentragen oder Daten von Dritten (oder aus öffentlich zugänglichen Innerhalb der EU ist jetzt für den Einsatz bestimmter Cookies eine Einwilligung erforderlich, um das Sammeln von Daten für den Nutzer transparent zu machen und sicherzustellen, dass dieser mehr Kontrolle darüber erlangt. 16 Aggregierung ist in diesem Zusammenhang zu verstehen als das Sich-Verschaffen von Erkenntnissen über eine Gruppe von Personen, nicht über Einzelpersonen. Aggregierung beinhaltet die Darstellung der Gesamtheit der Daten. Daten, die einer Einzelperson zugeordnet werden könnten oder diese identifizieren würden, werden nicht angezeigt. Abweichende Werte werden oft verborgen, indem sie als unclear dargestellt oder gelöscht werden. Ein Beispiel für Aggregierung ist das Verwenden von Durchschnittswerten.5 - 5 - Quellen) erwerben und diese mit eigenen Daten verbinden. Einige Beispiele von Analysetechniken in Verbindung mit Big Data sind Data Mining, maschinelles Lernen, soziale Netzwerkanalyse, prädiktive Analyse, Sensemaking, die Verarbeitung natürlicher Sprache und Visualisierung. 16. Der vierte Schritt der Wertschöpfungskette ist die Nutzung der Ergebnisse der Analyse. Big Data kann auf vielfältige Weise genutzt werden. Immer mehr Akteure, darunter beispielsweise Banken, Versicherungen, Ratingagenturen, Arbeitgeber sowie die Polizei sind im Interesse besserer und fundierterer Entscheidungen an einer Nutzung des durch die Analyse von Big Data erworbenen Wissens interessiert. 17. Eine Vielzahl von Interessengruppen ist an der gesamten Big-Data-Wertschöpfungskette beteiligt (siehe Abb.1 der Anlage). Einige Interessengruppen sind lediglich an ausgewählten Teilen der Wertschöpfungskette beteiligt. So nutzen beispielsweise Datenmakler personenbezogene Daten in der Regel nicht selbst, sondern verarbeiten und verkaufen sie lediglich weiter. Andere Interessengruppen können demgegenüber an sämtlichen Schritten der Wertschöpfungskette beteiligt sein. Ein Einzelhändler kann beispielsweise personenbezogene Daten mit Hilfe eines Kundenbindungsprogramms erheben, diese sodann speichern und verdichten und schließlich in seinem eigenen Geschäftsmodell verarbeiten und nutzen Personenbezogene Daten sind schon seit langer Zeit ein begehrtes Wirtschaftsgut und Anlass für die Entwicklung neuer, internetbasierter Dienstleistungen. Internetnutzer erhalten in der Regel Dienstleistungen kostenfrei, indem sie mit ihren personenbezogenen Daten dafür zahlen. Durch Big Data und die zunehmende Verbreitung des Internets der Dinge wird der Markt für personenbezogene Daten an Volumen zunehmen und möglicherweise auch neue Wirtschaftsbereiche erschließen. So könnten beispielsweise intelligente Schuhe mit Sensoren gratis angeboten werden, wenn der Benutzer der Erfassung und Analyse der Daten seiner Laufgewohnheiten zustimmt. Ein Zahnarzt könnte seinen Patienten (vom Hersteller gratis zur Verfügung gestellte) intelligente Zahnbürsten kostenfrei überlassen, wenn die Patienten die von der Zahnbürste erhobenen Daten diversen interessierten Unternehmen zur Nutzung überlassen. Neue Unternehmen und Geschäftsmodelle werden entstehen, um den Mehrwert der gigantischen Mengen in einer ständig wachsenden Zahl von Situationen entstehenden personenbezogenen Daten abzuschöpfen. Konsequenzen für den Schutz der Privatsphäre 19. Anhand der obigen Darstellung lassen sich die folgenden zentralen Herausforderungen für den Schutz der Privatsphäre durch die Nutzung von Big Data formulieren. Datennutzung für neue Zwecke: 20. Big Data bedeutet zu weiten Teilen die Wiederverwendung von Daten. Dies stellt insoweit ein Problem für den Schutz personenbezogener Daten dar, als eine Nutzung erhobener Daten nicht für Zwecke zulässig ist, die nicht mit dem ursprünglichen Zweck der Erhebung vereinbar sind 18. Das Potenzial von Big Data, durch die Aufbereitung immer größerer Datensätze wertvolles Wissen zu erschließen, stellt diesen Grundsatz der Zweckbindung infrage. Dieser Grundsatz besagt, dass ein Unternehmen, das erhobene personenbezogene Daten als Grundlage für vorausschauende Analysen nutzt, dafür Sorge zu tragen hat, dass die Analyse mit 17 OECD (2013), Exploring the Economics of Personal Data: A Survey of Methodologies for Measuring Monetary Value, OECD Digital Economy Papers, No. 220, OECD Publishing, 18 Vgl. Artikel 6 Abs. 1 Bst. b der Richtlinie 95/46/EG.6 - 6 - dem ursprünglichen Zweck der Erhebung dieser Daten vereinbar ist. Eine Person, die Daten an Dritte weitergibt, stellt bestimmte natürliche Erwartungen an die Zwecke, für die diese Daten genutzt werden. Man überlässt einem Unternehmen oder dem Staat keine Informationen, wenn diese damit nach Belieben verfahren. Dies könnte eine erhebliche Herausforderung für die kommerzielle Nutzung von Big Data darstellen. Datenmaximierung: 21. Big Data bedeutet Datenmaximierung. Big Data ist im Wesentlichen der absolute Gegenentwurf zu den Datenschutzgrundsätzen von Erforderlichkeit und Datenminimierung 19. Diese Grundsätze sollen gewährleisten, dass nicht mehr personenbezogene Informationen erhoben und gespeichert werden, als für die Erreichung eindeutig definierter Zwecke erforderlich sind. Sobald die Daten nicht mehr für den ursprünglichen Zweck benötigt werden, sind sie zu löschen. Big Data bedeutet eine neue Betrachtungsweise von Daten, bei der diese einen Wert an sich erhalten. Der Wert von Daten wird mit ihren potenziellen zukünftigen Nutzungen verbunden. Diese Sicht auf Daten könnte den datenschutzrechtlichen Grundsatz infrage stellen, der besagt, dass die Verarbeitung von Daten für die zum Zeitpunkt ihrer Erfassung definierten und erklärten Zwecke angemessen, erforderlich und nicht übermäßig sein muss. Sie könnte auch den Wunsch und die Motivation der für die Datenverarbeitung verantwortlichen Stellen hinsichtlich des Löschens von Daten beeinflussen. Es ist denkbar, dass private Unternehmen und öffentliche Einrichtungen abgeneigt sind, Daten zu löschen, die sich irgendwann in der Zukunft als Quelle neuer Erkenntnisse und Einkünfte erweisen könnten. Die immer weiter verbreitete Nutzung von Big Data wird es den Datenschutzbehörden zunehmend erschweren, die Verpflichtung zur Löschung von Daten durchzusetzen. Mangelnde Transparenz: 22. Das Recht auf Auskunft über die eigenen personenbezogenen Daten sowie über deren Verarbeitung ist ein wichtiger Grundsatz des Datenschutzes. Mangelnde Offenheit und fehlende Informationen hinsichtlich der Art der Erhebung und Nutzung von Daten können dazu führen, dass die Betroffenen Opfer von Entscheidungen werden, die für sie nicht nachvollziehbar sind und auf die sie keinen Einfluss haben. So weiß beispielsweise der durchschnittliche Internetnutzer nur sehr wenig darüber, wie der Online-Werbemarkt funktioniert und wie dort seine personenbezogenen Daten von einem breiten Spektrum kommerzieller Akteure gesammelt und genutzt werden 20. Die meisten Bürger wissen nichts über etliche der auf diesem Markt tätigen Akteure, insbesondere über Datenmakler und Analysefirmen 21, wodurch die Wahrnehmung des Rechts des Einzelnen erschwert wird, Auskunft über seine Daten zu verlangen. Aufdeckung sensitiver Informationen durch Kombination von Daten: 23. Ein bedenklicher Aspekt in Verbindung mit der Analyse von Big Data besteht darin, dass die Kombination erfasster Teilinformationen, die jeweils für sich genommen nicht notwendigerwei- 19 Artikel 6 Abs. 1 Bst. c der Richtlinie 95/46/EG. 20 Turow, Joseph (2011): The Daily You. How the New Advertising Industry Is Defining Your Identity and Your Worth, Yale University Press, New Haven & London 21 Acxiom ist einer der großen Datenmakler. Es handelt sich um ein US-Unternehmen, das für seine Klienten deren Kunden- und Firmendaten sammelt, analysiert und sie bei gezielten Werbekampagnen etc. unterstützt. Der Kundenstamm in den Vereinigten Staaten besteht vorwiegend aus Unternehmen aus den Bereichen Finanzwesen, Versicherungen, Direktmarketing, Medien, Vertrieb, Technologie, Gesundheit, Telekommunikation und Behörden. Das Unternehmen ist einer der weltweit größten Verarbeiter von Kundeninformationen. Es verfügt angeblich über 20 Milliarden Datensätze über Kunden und Informationen über 96 Prozent aller Haushalte in den Vereinigten Staaten.7 - 7 - se sensibel sind, zu einem sensitiven Ergebnis führen kann 22. Mithilfe von Big-Data- Werkzeugen ist es möglich, Muster zu erkennen, die eine Vorhersage von Präferenzen Betroffener ermöglichen, beispielsweise in Bezug auf Gesundheit, politische Ansichten oder sexuelle Orientierung. Dies sind besonders schützenswerte Informationen. Die verarbeitenden Stellen müssen sich dieses Risikos bei der Kombination und Analyse von Daten bewusst sein 23. Risiko der Re-Identifizierung: 24. Eines der größten Risiken in Verbindung mit der Analyse von Big Data ist das der Re- Identifizierung. Durch die Zusammenstellung von Daten aus verschiedenen Quellen besteht das Risiko, dass eine Person anhand von Datensätzen identifiziert werden kann, die auf den ersten Blick anonym zu sein scheinen. Dies beeinträchtigt die Effektivität der Anonymisierung als Methode zur Verhinderung von Problemen für die Privatsphäre in Verbindung mit Profilbildung und mit anderen Datenanalysen Das Risiko der Re-Identifizierung lässt sich dadurch verringern, dass gewährleistet wird, dass zur Analyse ausschließlich anonymisierte Daten verwendet werden. Allerdings kann nicht immer ohne Weiteres festgestellt werden, ob ein Datensatz ausreichend und belastbar anonymisiert ist. Dies kann aus zwei Gründen schwierig sein: Erstens ist der Begriff identifizieren und damit auch anonymisieren komplex, weil eine Person auf viele verschiedene Arten identifiziert werden kann 26. Hierzu gehören die direkte Identifizierung, bei der die Person anhand einer einzigen Datenquelle (beispielsweise einer Liste mit ihrem vollständigen Namen) eindeutig identifiziert wird, sowie die indirekte Identifizierung, bei der zwei oder mehr Datenquellen kombiniert werden müssen, um eine Identifizierung zu ermöglichen. Zweitens kann ein Unternehmen, das einen vermeintlich anonymisierten Datensatz verwendet, nicht mit letzter Sicherheit sagen, ob nicht noch weitere Datensätze existieren, aufgrund derer es einem Dritten möglich wird, Einzelpersonen in dem anonymisierten Datenbestand zu identifizieren. Selbst nach Löschung der identifizierenden Informationen ist es unter Umständen immer noch möglich, spezifische Informationen anhand von Verbindungen innerhalb verschiedener Sammlungen von Big Data einzelnen Personen zuzuordnen. Ein reales Beispiel hierfür enthält der Aufsatz How to break anonymity of the Netflix Prize Dataset Ein häufig zur Verdeutlichung dieses Problems herangezogenes Beispiel ist der sogenannte Schwangerschafts-Algorithmus der US-Kette Target. Target hat einen Algorithmus entwickelt, der auf der Grundlage der von ihnen gekauften Produkte bestimmen konnte, welche Kundinnen schwanger waren. Target sendete dann Gutscheine für Schwangerschaftsprodukte an diese Kundinnen. In einem Fall führte das Versenden dieser Gutscheine dazu, dass ein Vater auf Schwangerschaft seiner Tochter aufmerksam wurde, bevor diese die Möglichkeit hatte, ihn darüber zu unterrichten. 24 Anonymisierung entsteht durch eine die Identifizierung irreversibel verhindernde Verarbeitung personenbezogener Daten, vgl. Richtlinie 95/46/EG. Anonymisierung wird zudem in internationalen Regelungsstandards wie ISO definiert als Prozess, bei dem Informationen, die einer Person zugeordnet werden können, so modifiziert werden, dass diese Informationen weder direkt noch indirekt von dem Halter der Information allein oder im Zusammenwirken mit einer anderen Stelle eine Person identifizieren können. (ISO 29100:2011). 25 In dem Arbeitspapier Webtracking und Privatsphäre: Die Beachtung von Kontext, Transparenz und Kontrolle bleibt unverzichtbar (15./16. April 2013, Prag (Tschechische Republik)), werden die Herausforderungen im Zusammenhang mit der Re-Identifizierung als Game-Changer bezeichnet. 26 Stellungnahme 05/2014 der Artikel 29-Datenschutzgruppe zu Anonymisierungstechniken 278 - 8 - Konsequenzen für die Informationssicherheit 25. Big Data bringt auch Probleme für die Informationssicherheit und damit möglicherweise auch für den Schutz der Privatsphäre mit sich. Beispiele für derartige Sicherheitsprobleme sind die Nutzung mehrerer Infrastrukturebenen zur Verarbeitung von Big Data, neue Infrastrukturtypen zur Bewältigung des enormen Datenstroms sowie die nicht skalierbare Verschlüsselung großer Datensätze. Darüber hinaus kann eine Verletzung des Schutzes personenbezogener Daten schwerwiegende Folgen haben, wenn sehr große Datenbestände gespeichert sind. Ein Unternehmen, das eine große Menge personenbezogener Daten erwirbt und speichert, muss ein verantwortungsvoller Verwalter dieser Informationen sein. Unrichtige Daten: 26. Ein wichtiger Grundsatz des Datenschutzes besagt, dass Personen betreffende Entscheidungen auf zutreffenden Informationen basieren müssen. Die Anwendung leistungsfähiger Data- Mining-Techniken ist beispielsweise in der Versicherungswirtschaft und bei Ratingagenturen zunehmend beliebt. Big Data erleichtert die Nutzung eines weitaus größeren Spektrums sowie neuer Arten von Datenquellen bei der Erstellung von Bonitätsbeurteilungen und Risikoprofilen. Neue, auf die Nutzung von Big Data spezialisierte Ratingagenturen sind auf den Markt getreten. Diese Agenturen erstellen Profile von Personen auf der Grundlage von ausschließlich aus Onlinequellen bezogenen Informationen. 27. Entscheidungen aufgrund von Informationen zu treffen, die beispielsweise aus sozialen Medien gewonnen und zusammengestellt wurden, beinhaltet jedoch die Gefahr, dass diesen Entscheidungen ungenaue Informationen zugrunde liegen. Auf derartigen Informationen basierende Entscheidungen sind weniger transparent und nachprüfbar als auf der Grundlage von Informationen aus offiziellen Registern getroffene Entscheidungen. Eine Schwäche von Big- Data-Analysen liegt darin, dass der Kontext oftmals unberücksichtigt bleibt 28. Selbst bei richtigen Daten können sich Probleme für die Privatsphäre dadurch ergeben, dass die Daten außerhalb ihres ursprünglichen Zusammenhangs verwendet werden. Eine Entscheidungsfindung aufgrund von für andere Zwecke gesammelten und in anderen Zusammenhängen erzeugten Informationen kann zu Ergebnissen führen, die der tatsächlichen Situation nicht gerecht werden. Es ist wichtig zu betonen, dass die Nutzung von für andere Zwecke bestimmte Informationen unter Datenschutzgesichtspunkten per se rechtswidrig ist, es sei denn, diese anderen Zwecke sind mit den ursprünglichen Zwecken vereinbar oder die Daten sind anonymisiert. 28. Transparenz, beispielsweise in Form des Rechts des Betroffenen auf Auskunft zu den über ihn verarbeiteten Informationen, ist eine Voraussetzung dafür, dass der Betroffene in der Lage ist, seine eigenen Interessen wahrzunehmen. Es ist ein zentraler Grundsatz des Datenschutzes, dass Betroffene die Berichtigung oder Löschung von nachweislich unrichtigen Informationen, Beurteilungen und Behauptungen verlangen können. Ungleichgewicht der Kräfte: 29. Der Einzelne hat grundsätzlich kaum Einflussmöglichkeiten auf das Verhalten von Großunternehmen. Die extensive Nutzung von Big-Data-Analysen kann das Ungleichgewicht zwischen Großunternehmen und Verbrauchern noch weiter verstärken 29. Es sind doch die Unternehmen, die personenbezogene Daten sammeln und in den Genuss des der Analyse und Verarbeitung 28 danah boyd und Kate Crawford sind zwei Forscherinnen, die die Wichtigkeit der Einbeziehung des Kontextes in Big Data-Analysen hervorgehoben haben. boyd, danah u. Crawford, Kate (2012), Critical Questions for Big Data, Information, Communication & Society 15:5, , 29 Vgl. Stellungnahme 03/2013 der Artikel 29-Datenschutzgruppe zur Zweckbindung9 - 9 - dieser Informationen innewohnenden, ständig wachsenden Werts kommen, und nicht der Einzelne, von dem diese Informationen stammen. Die Datenverarbeitung kann sich vielmehr sogar zum Nachteil des Verbrauchers auswirken, indem sie ihn dem Risiko zukünftiger potenzieller Benachteiligungen (beispielsweise im Hinblick auf Beschäftigungschancen, Bankkredite oder Wahlmöglichkeiten bei Krankenversicherungen) aussetzt 30. Datendeterminismus und Diskriminierung: 30. Die Big-Data-Haltung basiert auf der Annahme, dass man, je mehr Daten man sammelt und auf je mehr Daten man Zugriff hat, desto bessere, fundiertere und genauere Entscheidungen treffen kann. Mehr Daten zu sammeln, bedeutet jedoch nicht notwendigerweise mehr Wissen. Mehr Daten können auch zu mehr Verwirrung und zu mehr falsch positiven Ergebnissen führen 31. Ein übermäßiger Gebrauch von automatisierten Entscheidungen und Prädikatorenanalyse kann nachteilige Folgen für Betroffene haben. Algorithmen sind nicht neutral, sondern Ausdruck von Entscheidungen unter anderem in Bezug auf Daten, Verknüpfungen, Schlussfolgerungen, ihre Interpretation und Schwellenwerte für ihre Berücksichtigung, die einem spezifischen Zweck förderlich sind 32. Big Data kann somit bestehende Vorurteile und Stereotypen bestätigen sowie soziale Ausgrenzung und Isolierung verstärken. Korrelationsanalysen können darüber hinaus im Einzelfall zu vollkommen falschen Ergebnissen führen. Korrelation wird oftmals mit Kausalität verwechselt. Wenn Analysen ergeben, dass Personen, die X mögen, mit einer Wahrscheinlichkeit von 80 % Y ausgesetzt werden, kann daraus unmöglich geschlossen werden, dass dies in 100 % der Fälle eintritt. Diskriminierungen auf der Grundlage statistischer Analysen kann daher zu einer Frage des Schutzes der Privatsphäre werden. Eine Entwicklung, bei der immer mehr gesellschaftliche Entscheidungen auf Algorithmen basieren, kann zu einer Diktatur der Daten 33 führen, in der wir nicht mehr anhand tatsächlicher Handlungen, sondern anhand dessen, was nach Datenlage die wahrscheinlichen Handlungen sein werden, beurteilt werden. Der Einschüchterungseffekt ( chilling effect ): 31. Wenn eine Entwicklung einsetzt, durch die Bonitätsbewertungen und Versicherungsprämien ausschließlich oder vorwiegend auf den Informationen basieren, die Nutzer in diversen Zusammenhängen im Internet und anderen Bereichen des Alltags hinterlassen, kann dies Folgen für den Schutz der Privatsphäre haben und für die Art und Weise, wie wir uns verhalten. So ist es möglich, dass unsere Kinder in zehn Jahren keinen Versicherungsschutz mehr bekommen, nur weil ihre Eltern beispielsweise in einem sozialen Netzwerk gepostet haben, eine Veranla- 30 Die OECD hat diesem Thema ihre Aufmerksamkeit gewidmet und einen Bericht veröffentlicht, in dem auf die Methoden zur Schätzung des finanziellen Wertes personenbezogener Daten eingegangen wird. Nach diesem Bericht könnten die Methoden zur Bestimmung des Wertes personenbezogener Daten helfen, Transparenz zu gewährleiten und einen Einblick in den Markt für den Handel mit Daten zu erlangen. Zudem wird in dem Bericht argumentiert, dass ein gesteigertes Bewusstsein der Konsumenten über den Wert ihrer personenbezogenen Daten helfen könnte, das ökonomische Ungleichgewicht zwischen den Unternehmen und den Konsumenten auszugleichen. Dies könnte dem Konsumenten auch helfen, höhere Ansprüche und Erwartungen an den Umgang mit seinen personenbezogenen Daten zu stellen. OECD (2013), Exploring the Economics of Personal Data: A survey of methodologies for measuring monetary value, OECD Digital Economy Papers, No. 220, OECD Publishing. 31 Google Grippe-Trends war kürzlich Gegenstand einiger genauerer Untersuchungen; 32 Dwork, Cynthia and Mulligan, Deirdre K. (2013), It s not privacy, and it s not fair, 66 Stanford Law Review, Online 35, September 3, 2013, 33 Mayer-Schönberger, Viktor u. Cukier, Kenneth (2013), Big Data. A Revolution That Will Transform How We Live, Work and Think, John Murray, London Mehr anzeigen
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