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Rechtsprechungs- und Literaturanalyse zum Kosten/Nutzen-Verhältnis
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Theresa Angela Kraus
1 Rechtsprechungs- und Literaturanalyse zum Kosten/Nutzen-Verhältnis im Datenschutzbereich im Auftrag von Bundesamt für Justiz ZHAW, Zentrum für Sozialrecht Prof. Dr. iur. Kurt Pärli Sandra Kuratli, BSc in Wirtschaftsrecht in Zusammenarbeit mit der Hochschule Luzern Wirtschaft Prof. Ursula Sury RA Lic. ès sc. pol.; Mag. rer. publ. Michael Derrer Lic. rer. oec.; Mag. rer. pol. Sheron Baumann2 Winterthur, 29. Mai 20133 Inhaltsverzeichnis Zusammenfassung der Literaturanalyse... 1 Teil 1 Literaturanalyse zu ökonomischen Aspekten des Datenschutzes Einführung Struktur Privatheit als Datenschutz im weiteren Sinn Vorgehen Unternehmensseite Nutzen aus der Bearbeitung von Personendaten und aus der Nutzung neuer Technologien Identifizierter Nutzen aus Befragungen von Unternehmen Identifizierter Nutzen aus ökonomischen Modellen Besondere wirtschaftliche Interessen an der Datenbearbeitung Kosten aus der Bearbeitung von Personendaten und aus der Nutzung neuer Technologien Wirtschaftliche Nachteile aus lückenhaftem Datenschutz Welche Branchen und Unternehmen profitieren relativ viel von der Einhaltung des Datenschutzes? Konsumentinnen- und Konsumentenseite Nutzen aus der Bearbeitung von Personendaten und aus der Nutzung neuer Technologien Nicht quantifizierter Nutzen Quantifizierter Nutzen Kosten aus der Bearbeitung von Personendaten und aus der Nutzung neuer Technologien Einfluss der Ausprägung des Datenschutzes auf das Verhalten der Konsumentinnen und Konsumenten Einfluss des exogenen Datenschutzes Einfluss der konsumentenseitigen Kontrolle über den Datenschutz Weitere Ergebnisse zum Einfluss der Ausprägung des Datenschutzes auf das Verhalten der Konsumentinnen und Konsumenten Kosten für den Selbstschutz vor Datenmissbrauch Wirtschaftliche Nachteile durch Datenmissbrauch I4 Teil 2 Rechtsprechungsanalyse zum DSG Bemerkungen zur Fragestellung und zum Vorgehen Bundesgericht Übersicht Ausgewählte Fälle BGE 139 II 7, Urteil BGer 8C_448/2012 vom 17. Januar BGE 138 III 425, Urteil BGer 4A_688/2011 vom 17. April BGE 138 II 346, Urteil BGer 1C_230/2011 vom 31. Mai BGE 136 II 508, Urteil BGer 1C_285/2009 vom 8. September BGer 9C_785/2010 vom 10. Juni BGer 6B_536/2009 vom 12. November Bundesverwaltungsgericht Übersicht Ausgewählte Fälle BVGE 2012/14, Urteil BVGer A-4467/2011 vom 10. April BVGE 2009/44, Urteil BVGer A-3908/2008 vom 4. April BVGE 2008/16, Urteil BVGer A-4086/2007 vom 26. Februar Neuere juristische Literatur zum Datenschutz...35 Anhänge Literaturverzeichnis und elektronischer Anhang Rechtsprechungsverzeichnis und elektronischer Anhang...47 II5 Zusammenfassung der Literaturanalyse Zurzeit gibt es weder eine globale abgeschlossene ökonomische Theorie zur Bedeutung des Datenschutzes noch eine umfassende wirtschaftsbezogene Übersicht der Situation in der Schweiz. Die Forschung hat jedoch zahlreiche logisch-formale und empirische Untersuchungen und Resultate zu ökonomischen Teilaspekten des Datenschutzes vorzuweisen. Der Nutzen, den Unternehmen aus der Bearbeitung von Personendaten und durch den Einsatz der entsprechenden neuen Technologien ziehen können, ist zweifellos gross. Zurzeit nutzen Anbieter von Gütern und Dienstleistungen aller Sektoren Personaldaten hauptsächlich für das Kundenbeziehungsmanagement und die Optimierung sowie Automatisierung von Prozessen. Empirisch gibt es Hinweise für Produktivitätsgewinne und eine Vergrösserung der Wertschöpfung durch datenintensive Verfahren und Anwendungen. Von grosser Bedeutung ist dabei die Tatsache, dass das kostengünstige Sammeln und die computergestützte Auswertung von personenbezogenen Daten einen historisch bisher nie dagewesenen Einblick in das Verhalten und die Neigungen der Konsumentinnen und Konsumenten erlauben. Unter anderem wird das Abschätzen und Abschöpfen der Zahlungsbereitschaften der Konsumentinnen und Konsumenten für bestimmte Güter und Dienstleistungen bedeutend vereinfacht. Diese als Preisdiskriminierung bezeichnete Praxis kann der Differenzierung von Wettbewerbern dienen und muss allgemein nicht mit Wohlfahrtsverlusten einhergehen. Gleichzeitig kann sie aber das Auftreten von strategischem Verhalten bei den Konsumentinnen und Konsumenten fördern, wenn diese wissen, dass Informationen über sie verwendet werden, um höhere Preise erzielen zu können. In der Folge kann der Wert der Informationen sinken und es kann sogar zu Fehleinschätzungen auf Seiten der Anbieter kommen. Da die Wertschöpfung durch die Verwendung hauptsächlich digitaler Informationen über Konsumenten und Konsumentinnen als potentiell hoch eingeschätzt wird und in zahlreichen Wirtschaftszweigen als Voraussetzung für Wachstum gilt, ist es wichtig, das berechtigte Vertrauen der Konsumenten in den Datenschutz zu stärken. Das Wissen um den Schutz der Privatsphäre konnte als Voraussetzung für die Bereitschaft, Daten zur Verfügung zu stellen, empirisch nachgewiesen werden. Neuere Untersuchungen zeigen, dass mindestens 15 % der in der Schweiz lebenden Personen Opfer von Datenmissbrauch geworden sind, global liegen die Zahlen noch höher. Für Konsumentinnen und Konsumenten besteht der Nutzen aus der Bearbeitung ihrer Personendaten und aus der Nutzung neuer Technologien gegenwärtig hauptsächlich in einer verbesserten Bedienfreundlichkeit von computergestützten Anwendungen. Konsumentinnen und Konsumenten profitieren beispielsweise von Entscheidungshilfen und geringeren Suchkosten. Andererseits entsteht auch Verunsicherung durch die permanente Sammlung von Daten. Die Schwierigkeit der Konsumentinnen und Konsumenten, die Folgen der Verwendung von Informationen über sie abschätzen zu können, entsteht ein Gefühl des Kontrollverlustes. Die Forschung erkennt ebenfalls eine Gefahr, dass Konsumentinnen und Konsumenten durch die Preisgabe ihrer Daten zu sehr an einen Anbieter gebunden werden und so nicht mehr von Preisunterschieden und dem Wettbewerb profitieren können. Auch der Ausschluss und die Diskriminierung von bestimmten Segmenten der Bevölkerung sind Gefahren, welche z. B. die Profilbildung mit Hilfe von personenbezogenen Daten erhöhen könnte. 16 Neuere Forschungsergebnisse zeigen, dass Konsumentinnen und Konsumenten im Internet einen grossen Wert auf leicht verständliche und einfach auffindbare Hinweise zum Schutz ihrer Daten legen und so eher geneigt sind, Transaktionen durchzuführen. Obwohl beobachtet wird, dass die Mehrheit der Personen, die sich im Internet bewegen, gegen eine oft bescheidene Entschädigung mehr Daten preisgeben, gibt es eine bedeutende Minderheit unter den Konsumentinnen und Konsumenten die nicht gewillt ist, ihre Daten gegen irgendeine Form von Kompensation zur Verfügung zu stellen. Eine weitere Leistung der neueren Forschung liegt im Nachweis des paradoxen Verhaltens, das von den Konsumentinnen und Konsumenten im Zusammenhang mit dem Schutz ihrer Daten an den Tag gelegt wird. So geben sie regelmässig mehr Daten preis, als ihre Einstellung es eigentlich erwarten lässt. Als mögliche Gründe dafür gelten einerseits die Bequemlichkeit bzw. der Verlust von Bedienfreundlichkeit, wenn z. B. gewisse personenbezogene Daten nicht gespeichert werden. Andererseits spielt die Unkenntnis der Möglichkeiten für den Selbstschutz vor Datenmissbrauch und die fehlenden Bedenken bezüglich der Verwendung und des Zugangs zu den Daten eine grosse Rolle. Wiederholt konnten Forscher zeigen, dass Internetbenutzer nicht einmal die einfachsten Datenschutzmassnahmen durchführen können und dass die Kenntnis der Risiken, welche im Zusammenhang mit der Preisgabe ihrer Daten bestehen, Konsumentinnen und Konsumenten vorsichtiger werden lässt. Zur Rechtsprechungsanalyse: Nur ein kleiner Teil der Gerichtsurteile zum Datenschutzgesetz DSG betrifft Datenschutzfragen im Verhältnis Unternehmen zu Konsumenten/innen. Die Fragestellungen an sich sind zudem eher auf die (ökonomische) Literaturanalyse ausgerichtet. Aus den wenigen Urteilen lassen sich keine allgemeinen Aussagen ableiten. Eine eigenständige rechtliche Fragestellung könnte allenfalls zusätzlichen Erkenntnisgewinn bieten. 27 Teil 1 Literaturanalyse zu ökonomischen Aspekten des Datenschutzes 1. Einführung 1.1 Struktur Die Struktur der vorliegenden Literaturanalyse entspricht weitgehend den verschiedenen Fragestellungen des Auftraggebers. Somit soll gewährleistet werden, dass die Resultate bedürfnisgerecht präsentiert werden und problembezogen gegliedert sind. Da es kaum neuere Arbeiten gibt, die ökonomische Fragen des Datenschutzes global angehen, stellt die Literaturübersicht hauptsächlich Resultate dar, welche sich aus der wissenschaftlichen Behandlung von Detailfragen oder Teilaspekten zusammenfassen lassen. 1.2 Privatheit als Datenschutz im weiteren Sinn Der Begriff des Datenschutzes im engeren Sinn wird im Folgenden um das Konzept der Privatheit erweitert. Gemäss der weitverbreiteten Definition von Westin (1967) umfasst Privatheit den Anspruch von Individuen, Gruppen oder Institutionen selbst darüber zu bestimmen, wann, wie und in welchem Ausmass Informationen über sie an andere weitergeleitet werden. Privatheit erfordert wirksame und verfügbare Sicherheitsmechanismen, vertrauensbildende Massnahmen bezüglich der gewünschten Garantien, die Nachvollziehbarkeit der Transaktionen sowie die Fähigkeit, geeignete Sicherheitsverfahren auszuwählen (vgl. Buchmann 2012, S. 27). 1.3 Vorgehen In einem ersten Arbeitsschritt wurden Suchwörter definiert, welche sich in ähnlichen Fragestellungen als relevant erwiesen haben. Darunter fielen folgende Begriffe und ihre deutschen Entsprechungen in verschiedenen Kombinationen: Privacy, data-confidentiality, data protection, secrecy obligation, costbenefit, economics, data, data sharing, growth-driver, digital identity, value, propensity, disclosure. Die Suche wurde auf verschiedenen Datenbanken durchgeführt. Hauptsächlich wurde dabei Thomson Reuters Web of Knowledge, welche u. a. Literatur und Tagungsberichte aus den Sozialwissenschaften enthält, verwendet. Nach Durchsicht der Abstracts wurde entschieden, ob die gefundene Literatur relevant ist und in die Analyse miteinbezogen werden musste. Wo den Autoren der Bezug zu Literatur, welche vor 2008 publiziert worden ist wichtig erschien, wurde diese in der Analyse berücksichtigt. Bedingt durch die kurze Zeit, die zur Erstellung der Analyse zur Verfügung stand und durch den grossen Umfang der entsprechenden neueren Literatur ab 2008 zum Thema, konnte keine Vollständigkeit der Literaturübersicht angestrebt werden. Eine Datenbankabfrage Anfang Mai 2013 bei Web of Science, fand alleine für die Jahre 2008 bis 2013 und die Stichwortkombination privacy und economics 78 Treffer. 38 2. Unternehmensseite 2.1 Nutzen aus der Bearbeitung von Personendaten und aus der Nutzung neuer Technologien In der Literatur wird oft nicht zwischen der Bearbeitung von Personendaten (Beschaffung, Aufbewahrung, Verwendung, Umarbeitung, Archivierung, Vernichtung) und der Nutzung neuer Technologien (Profilbildung, Data Warehousing, Data Mining) unterschieden. Da z. B. die Profilbildung auf Daten, die beschafft und bearbeitet werden müssen, angewiesen ist, überschneiden sich die beiden Themen. Eine scharfe Trennung dürfte auch in der Praxis für die Unternehmen schwierig sein. Im Folgenden wird zuerst auf Nutzen eingegangen, welche bei Befragungen von Unternehmen empirisch belegt werden konnten. Im Anschluss wird Literatur, welche den unternehmensseitigen Nutzen in Modellen analysiert, besprochen. Zum Schluss werden die Resultate einer Berechnung zur Entstehung des Nutzens durch das Wachstum der Wertschöpfung, die auf der Verwendung kundenspezifischer Daten beruht, präsentiert Identifizierter Nutzen aus Befragungen von Unternehmen Die Acatech Studie (Buchmann 2012, S. 158f) nennt als ökonomische Ziele der Nutzung kundenspezifischer Daten: die personalisierte Ansprache von Kunden bei 57 % der befragten Unternehmen, die verstärkte Individualisierung von Verkaufsgesprächen oder Verhandlungen bei 53.8 % der befragten Unternehmen, die Erstellung von Produkten bzw. Dienstleistungen bei 47.4 % der befragten Unternehmen, Optimierung interner Prozesse bei 30.7 % der befragten Unternehmen sowie weitere Ziele bei 36 % der befragten Unternehmen und zitiert dabei Sackmann/Strücker (2005), welche die E-Commerce-Branche im deutschen Wirtschaftraum untersucht haben. Im Weiteren erwähnt die Studie konkrete Nutzen von datenzentrischen Diensten (vgl. Buchmann 2012, S. 153f), welche auf der Datenaggregation aufbauen und von den Unternehmen selbst oder in ihrem Auftrag betrieben werden: die Senkung der Suchkosten für alle, die Schaffung der Voraussetzungen zum Betreiben eines günstigen CRM (Customer Relationship Management 1 ) sowie die Verschaffung des Zugangs zu Daten, welche zu Zwecken der Werbung, der Preisdifferenzierung 2 und Inferenzbildung 3 genutzt werden. 1 Kundenbeziehungsmanagement; CRM ist eine kundenorientierte Unternehmensstrategie, die mit Hilfe moderner Informations- und Kommunikationstechnologien versucht, auf lange Sicht profitable Kundenbeziehungen durch ganzheitliche und individuelle Marketing-, Vertriebs- und Servicekonzepte aufzubauen und zu festigen." (Hippner/Wilde (2003), S. 6). 2 Auch Preisdiskriminierung; liegt vor, wenn ein Anbieter in ihrer Kernleistung identische Produkte, bei denen es sich um Sach- oder Dienstleistungen handeln kann, an verschiedene Nachfrager zu unterschiedlichen Preisen verkauft; dabei resultieren die Preisunterschiede nicht aus unterschiedlichen Produktionskosten. (Klein/Steinhardt 2008, S. 41). 49 Allgemein erachten die Autoren der Studie, dass die Einbindung des Nutzers und die Fusion aller Lebensbereiche in einem Medium es erlauben, eine beinahe vollständige Einsicht in die Lebenswelt der Kunden zu erlangen. Hieraus resultierten für die Unternehmen weniger Fehlplanungen, bessere Bonitätsprüfungen und eine genauere Abschätzung der freien Mittel und der Neigung der Kunden (vgl. Buchmann 2012, S. 162). Die Agentur für Netzwerk und Informationssicherheit der Europäischen Union Enisa identifiziert die Geschäftsinteressenten bzw. Stakeholders in der Dienstleistungskette die auf der Datenbearbeitung aufbaut (vgl. Koorn/Voges/Van der Knaap 2011, S. 10). Vom primären Dienstleister über Datensammeldienste bis hin zum Benutzer, der das Datensubjekt darstellt, werden zwölf Stakeholders mit ihren Geschäftszielen aufgeführt. Im Weiteren nennt Enisa als Motivation der Unternehmen für die Profilbildung die kundenspezifische Anpassung um ihre Einnahmen zu erhöhen (vgl. Koorn/Voges/Van der Knaap 2011, S. 17). Dabei wird ihre Bedeutung am Beispiel von Online Werbe-Systemen veranschaulicht. Diese umfassen Werber, Herausgeber und Online Werbenetzwerke, welche ein besonderes Interesse an einem guten Profil haben, da sie meist per Klick auf eine Werbefläche bezahlt werden. Das Interesse an der Profilbildung im E-Commerce liegt laut Enisa am s. g. Behavioral Tracking, welches erlaubt, den Kunden Produkte vorzuschlagen, welche diese interessieren. In einer weiteren Studie erläutert Enisa (Hamilton et al. 2011, S. 4) die unternehmensseitige Motivation für Tracking. Primär steht dabei das Benutzer-Profiling für Werbung auf individueller Ebene im Vordergrund. Zusätzlich erlaubt Tracking den Einsatz von s. g. Web Analytics welche durch Datenverkehrsanalysen die Messung der Effektivität von Werbekampagnen erlauben. Der Nutzen aus der Datenbearbeitung scheint für die schweizerische E-Commerce Branche noch nicht flächendeckend aufzutreten. Gemäss Wölfle/Leimstoll (2011, vgl. S. 9) stimmen über 91 % der Panelteilnehmer der Aussage zu, dass personalisierte Kundenansprachen und/oder individualisierte Angebote an Bedeutung gewinnen werden. Ein Jahr später (vgl. Wölfle/Leimstoll 2012, S. 40) geben aber nur knapp ein Drittel der Panelteilnehmer an, ihren Kunden individuelle Kaufvorschläge zu unterbreiten. Seit 2009 veröffentlicht die Fachhochschule Nordwestschweiz jährlich eine Studie zum Zustand der schweizerischen E-Commerce Branche und befragt dafür die führenden Unternehmen in der Schweiz. Brynjolfsson/Hitt/Kim (2011) versuchen, die Bedeutung der Sammlung und Bearbeitung von Daten für die Leistung von Unternehmen zu berechnen. Dazu entwickeln sie, basierend auf einer herkömmlicher Cobb-Douglas Produktionsfunktion, ein Modell in welchem der Produktivitätsgewinn aus datenzentrischen Entscheidungen abgeleitet werden kann. Für das Sample von 179 grossen Unternehmen mit durchschnittlich Angestellten, berechnen sie eine fünf bis sechs Prozent höhere Produktivität, wenn datenzentrische Entscheidungen (data-driven decisionmaking) getroffen werden. Diese Unternehmen verarbeiten z. B. Daten über das Konsumentenverhalten. 3 Das Ableiten von Zusammenhängen aus vorliegenden Daten (vgl. Buchmann 2012, S. 172). 510 2.1.2 Identifizierter Nutzen aus ökonomischen Modellen Allgemein kann aus der gefundenen Literatur abgeleitet werden, dass ein besonderer Nutzen der Datenbearbeitung im Zusammenhang mit dem Einsatz neuer Technologien in der Möglichkeit besteht, Preisdiskriminierung bzw. Preisdifferenzierung zu betreiben, d. h. Preise den Zahlungsbereitschaften der individuellen Konsumenten anzupassen. Dabei werden Daten zu individuellen Zahlungsbereitschaften gesammelt und ausgewertet. Zahlreiche Studien befassen sich mit diesem Problem. Einen guten Überblick über die Literatur betreffend verhaltensbasierter Preisdiskriminierung bietet Esteves (2009). Für statische modellhafte Situationen (vgl. Esteves 2009, S. 2ff) kommt die Autorin zum Schluss, dass ein intensiverer Wettbewerb den Haupteffekt darstellt. Dabei steigt die Konsumentenrente 4 auf Kosten der Produzentenrente 5. Nur bei Vorhandensein sehr starker Bindungen der Konsumenten an die Produzenten (z. B. bei Markentreue) lassen sich durch Preisdiskriminierung die Gewinne der Produzenten gegenüber einer Situation ohne Preisdiskriminierung vergrössern. Somit hätten die Unternehmen eigentlich kein Interesse an der Verwendung von Kundendaten zu Zwecken der Preisdiskriminierung, die Konsumenten würden jedoch davon profitieren. Die Literatur für dynamische Situationen beschreibt Esteves (2009, vgl. S. 10ff) als umfangreicher und näher an den heutigen Möglichkeiten, welche sich den Unternehmen durch die kontinuierliche Auswertung individueller Kaufhistorien bietet. Sie unterscheidet anhand der von ihr analysierten Literatur folgende Wettbewerbs-Situationen (Duopole): Für homogene Produkte und dem Vorhandensein von Wechselkosten, welche den Konsumenten entstehen, wenn sie den Anbieter wechseln, werden drei Modelle zusammengefasst (Nilssen 1992, Chen 1997 und Taylor 2003). Sie zeigen, dass preisdiskriminierende Unternehmen in der ersten Periode einen tieferen Preis als ihre nicht diskriminierenden Wettbewerber verlangen und dann die Preise erhöhen, sobald Kunden durch Wechselkosten gebunden sind. Für den Fall von differenzierten Produkten und starken Markenpräferenzen der Konsumenten werden vier Modelle zusammengefasst (Villas-Boas (1999), Fudenberg/Tirole (2000), Esteves (2007), Chen/Zhang (2009)). Während zwei Modelle zeigen, dass durch die Preisdiskriminierung die Gewinne und Gesamtwohlfahrt leiden und die Konsumenten tiefere Preise bezahlen, folgt aus Chen/Zhang (2009), dass v. a. die Unternehmen von der Preisdiskriminierung profitieren. Die Resultate von Esteves (2007) hängen von den Marktanteilen der Wettbewerber ab. Bei stark asymmetrischen Marktanteilen verzichten die Unternehmen auf Preisdifferenzierung und maximieren auf Kosten der Konsumenten ihre Preise und Profite. In symmetrischen Marktsituationen werden aufgrund der Preisdiskriminierung tiefere Preise und Profite realisiert, sobald die Präferenzen der Konsumenten aufgedeckt sind. In Situationen mit homogenen Produkten, Werbung und unvollständig informierten Konsumenten zeigt Esteves (2009b) in einem Zweiperiodenmodell, in welchem 4 Aggregierter Nutzen den Konsumenten durch die Inanspruchnahme einer Leistung beziehungsweise dem Verbrauch eines Gutes nach Abzug des Preises erhalten (vgl. Buchmann 2012, S. 171). 5 Differenz zwischen dem Gleichgewichtspreis und einem tieferen Preis zu dem der Produzent auch verkaufen könnte (vgl. Buchmann 2012, S. 171). 611 diskriminierende und nicht-diskriminierende Unternehmen agieren, verschiedene Effekte. Unter anderem bewirken Profite und Wohlfahrtseffekte 6, dass bei tiefen Werbekosten die Konsumentenrente im Diskriminierungsfall fällt. Als Gemeinsamkeiten der von Esteves (2009) überprüften Modelle kann folgendes festgestellt werden: Schlussfolgerungen betreffend Gewinn und Wohlfahrteffekten der Preisdiskriminierung hängen von der Heterogenität der Kunden, der Marktstruktur (z. B. Anzahl Anbieter) und den zur Verfügung stehenden Instrumenten für die Preisdiskriminierung ab. Kollektiv wäre es für Unternehmen besser, keine Preisdiskriminierung zu betreiben, individuell ist aber die Preisdiskriminierung die dominante Strategie. Somit befinden sich Unternehmen im s.g. Gefangenendilemma 7. Konsumenten können sich strategisch verhalten, sobald sie wissen, dass Unternehmen zum Zweck von Preisdiskriminierung Informationen über sie sammeln. Sie versuchen dabei z. B. falsche Angaben über sich zu machen oder ihre Kaufentscheidung aufzuschieben, um keine Signale über ihre Zahlungsbereitschaft abzugeben. Taylor (2004) untersucht solche Situationen mit Preisdiskriminierung und strategischem Verhalten der Konsumierenden. Er kommt in einem Zweiperiodenmodell mit zwei Monopolisten deren Güter von den Kunden korrelierend positiv bewertet werden und in dem die Anbieter Kundeninformationen verkaufen können, zum Schluss, dass es für einige Nachfrager optimal ist, keine Käufe zu tätigen, um ihre hohen Zahlungsbereitschaften nicht preiszugeben. Das führt dazu, dass Kundeninfos an Wert verlieren und bewirkt eine elastischere Gesamtnachfrage, was zu tieferen Gleichgewichtspreisen 8 und höherer Wohlfahrt führt. In einer Situation mit strategischem Kundenverhalten ist es für die Firmen besser, die Kundeninfos nicht zu verkaufen. Neben Acquisti/Varian (2005) und Villas-Boas (2004) gehen auch Chen/Zhang (2009) der Frage nach, ob gezielte Preisbildung (targeted pricing) aufgrund von Kundendaten trotz strategischem Verhalten der Kunden für Unternehmen nützlich sein kann. Die Resultate ihres Modells zeigen, dass die wettbewerbsbedingte Suche nach Kunden mit speziellen Eigenschaften in Gegenwart von strategischen Kunden zu weniger Preiskampf führt. In Branchen, in denen die Kunden wenig geduldig sind z. B. wegen tiefen Preisen, langen Kaufvorgängen oder wo die Preisempfindlichkeit klein ist, kann die gezielte Preisbildung den grössten Nutzen für die Wettbewerber auslösen. Ein kurzer Überblick über die mikroökonomische Theorie betreffend verhaltensbasierter Preisdiskriminierung, welche den beschriebenen Studien zugrunde liegt, findet sich in der Studie Study on monetising privacy der Enisa (vgl. Jentzsch/Preibusch/Harasser 2012, S. 13f). Die Boston Consulting Group hat in ihrer umfangreichen Studie The Value of Digital Identity (BCG 2012) den Nutzen aus der Datenbearbeitung und dem Einsatz neuer Technologien für verschiedene Branchen innerhalb der EU-27 zu quantifizieren versucht. Die Autoren beziehen sich dabei auf verschiedene öffentliche Zahlenquellen bzw. eigene Modellierungen und präsentieren Prognosen für das durchschnittliche jährliche Wachstum der Branchen aufgrund der Verwendung der Digitalen Identität. Das Konzept der digita- 6 Auswirkungen auf die Produzenten- und/oder Konsumentenrente. 7 Situation in der die individuelle Nutzenmaximierung nicht zu einem optimalen Gesamtnutzen führt bzw. die gemeinsame optimale Strategie wird durch individuelles Streben unterlaufen (Basieux 2011, S. 276). 8 Preis bei dem die Nachfrage gleich dem Angebot ist (vgl. Buchmann 2012, S. 171). 712 len Identität erklären die Autoren als die Summe aller digital erhältlichen Informationen über ein Individuum. Die Voraussagen zu den durchschnittlichen jährlichen Wachstumsraten sowie die wichtigsten Gründe dafür sind in Tabelle 1 zusammengefasst. Branche Traditionelle Produktionsbetriebe (vgl. S. 57ff) Detailhandel (vgl. S. 61ff) Finanzdienstleister (vgl. S. 67ff) Telekom und Medien (vgl. S. 74ff) Service Public und Gesundheitssektor (vgl. S. 77ff) Web 2.0 (vgl. S. 85ff) E-Commerce (vgl. S. 91ff) Online Info/Unterhaltung, (vgl. S. 95ff) Durchschnittliche jährliche Wachstumsrate % 22 % 21 % 16 % 35 % 35 % 20 % 16 % Nutzen durch digitale Identität Verbesserter Einblick in Bedürfnisse der Konsumenten, Innovation wird vereinfacht, zusätzliche Dienste bzw. Produktverbesserungen, gezielteres Marketing durch Personalisierung analog E-Commerce, 30% Steigerung der Effizienz durch vernetzte Geräte und M2M Verbindungen. Durch Einblick in Konsumentenverhalten, Verbesserung der Dienstleistungen, Treueprogramme und gezieltes Marketing. Prozessautomatisierung (Kunden können müssen nicht mehr am Telefon oder vor Ort Dienstleistungen abholen, Personalisierung erlaubt es z. B. Versicherungen zu verbessern, Personen können besser bewertet und überwacht werden um Betrug und Gesundheitsrisiken zu identifizieren, gezielteres Marketing, Digitales Portemonnaie ermöglicht es Transaktionsgebühren zu verlangen und Werbung aufgrund dieser Daten zu schalten. Prozessautomatisierung, Verbesserung der Dienstleistungen, gezieltes Marketing und Monetisierung der Einblicke durch Datensammlung und Verkauf an Dritte. Unternehmen können Kunden besser binden z. B. durch Fokus auf einflussreiche Kunden. Partnerschaften mit Sektoren, die datengetriebene Dienstleistungen anbieten. Mehreinnahmen bei Besteuerung der Schattenwirtschaft, aber auch durch automatisierte Medizinische Entscheidfindung, Nutzung von Verhaltensdaten und Gentischen Infos durch Gesundheitswesen. V. a. durch gezielte Werbung, Monetisierung persönlicher Daten, Verwendung der Social Media als Standard Identität im Web. Kauf-Empfehlungen und Reviews anderer Benutzer, gezielte Werbung, Verkauf von Einsichten in Kundenverhalten. Bessere Information und Unterhaltung durch Personalisierung, Verkauf von Benutzer-generierten Daten. Tabelle 1: Branchenspezifischer Nutzen der digitalen Identität für Unternehmen Zusammenfassend unterscheidet die Studie (BCG 2012) quantifizierbare und nichtquantifizierbare Nutzenkategorien, die durch die Verwendung der Digitalen Identität für die Privatwirtschaft entstehen. Während effizientere Werbung zu Kostenreduktionen führt und personalisierte Produkte die Einnahmen der Unternehmen steigern, bleibt der Effekt der zweiten Ordnung, grössere Konsumausgaben durch länger lebende, gesündere Menschen nicht-quantifizierbar. 813 2.2 Besondere wirtschaftliche Interessen an der Datenbearbeitung Zu der Frage, wer relativ mehr von den wirtschaftlichen Möglichkeiten der Datenbearbeitung profitiert, wurde direkt keine Literatur gefunden. Eine Antwort lässt sich aus den weiter oben beschriebenen Arbeiten teilweise ableiten. Die von der Boston Consulting Group berechneten durchschnittlichen Wachstumsquoten (BCG 2012) zeigen, dass nicht alle Branchen gleichviel von der Verwendung von personenbezogenen, digital erhältlichen Informationen profitieren können. Während die Studie für die Jahre 2008 bis 2011 für die Branchen der traditionellen Produktion, des Detailhandels, der Telekommunikation und der Medien sowie die Finanzdienstleister negative Einnahmeentwicklungen ausweist, werden für Web 2.0 Gemeinschaften, den E-Commerce sowie die Online Information und Unterhaltung im gleichen Zeitraum positive Wachstumsraten berechnet. Die relative Bedeutung der Trends in der Verwendung der digitalen Identität für die Wertschöpfung der verschiedenen Branchen bis ins Jahr 2020 fasst die Boston Consulting Group wie folgt zusammen (vgl. BCG 2012, S. 108). Online Info/Unterhaltung Prozessautomatisierung Benutzer- Enablement Personalisierung Verbesserte Leistungserbringung F+E mit persönlichen Daten Sekundäre Monetisierung Trad. Produktionsbetriebe Detailhandel Finanzdientleister Telekom und Medien Web 2.0 Service Public und Gesundheitssektor E-Commerce Mittel Mittel Mittel Mittel Hoch Tief Tief Tief Tief Tief Tief Hoch Hoch Tief Tief Tief Mittel Mittel Hoch Hoch Tief Mittel Hoch Hoch Hoch Mittel Hoch Hoch Hoch Mittel Mittel Mittel Hoch Tief Mittel Tief Tief Tief Tief Tief Tief Mittel Hoch Hoch Mittel Hoch Mittel Mittel Tabelle 2: Bedeutung der Trends in der Verwendung der Digitalen Identität Ein weiterer Hinweis zur relativen Bedeutung der Datenbearbeitung lässt sich in der Studie der Deutschen Akademie der Technikwissenschaften (vgl. Buchmann 2012, S. 143ff) finden. Da die Dienste des Web 2.0, welche als datenzentrische Dienste bezeichnet werden, die Datensammlung und verarbeitung zum Geschäftsmodell haben, wird die in Tabelle 2 als hoch ausgewiesene Bedeutung der sekundären Monetisierung für Web 2.0 Dienste bestätigt. Besondere wirtschaftliche Interessen an der Datenbearbeitung finden sich nachgewiesenermassen in der Schweiz in der E-Commerce Branche (siehe dazu auch Abschnitt 2.5). Im jährlichen Bericht zu diesem Wirtschaftszweig der Fachhochschule Nordwestschweiz gaben % der Befragten Panelteilnehmer an, dass sie seit 2007 den Kundendaten einen höheren Stellenwert zurechnen, weil sie als Grundlage für ein wirksames CRM dienen (vgl. Wölfle/Leimstoll 2012, S. 30). 914 2.3 Kosten aus der Bearbeitung von Personendaten und aus der Nutzung neuer Technologien Wie in Kapitel 2.1 dargestellt, liegt ein Nutzen der Bearbeitung und Nutzung von persönlichen Daten in der Schaffung der Voraussetzungen zum Betreiben eines günstigen CRM. Ein Bericht der Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften (vgl. Bodmer et al. 2011), stellt verschiedene CRM-Lösungen, welche sich für kleine und mittelgrosse Unternehmen eignen, dar. Dabei wurden auch die Kosten (ohne Personalkosten) für die Beschaffung bzw. für das Lösen einer Benutzerlizenz von neun verschiedenen Lösungen untersucht. Acht der untersuchten CRM-Systeme basieren auf einer Cloud-Lösung. Ihre Kosten geben die Autoren mit Fr. 25/Monat bis ca. Fr. 800/Jahr an (vgl. Bodmer et al. 2011, S. 7ff). Weitere Anhaltspunkte zu den Kosten, welche durch die Bearbeitung von Personendaten und der Nutzung neuer Technologien entstehen, gibt die Studie der Deutschen Akademie der Technikwissenschaften (vgl. Buchmann, S. 159f). Sie zitiert Sackmann/Strücker (2005) bezüglich der unternehmensseitigen Hürden, welche für die Nutzung von kundenspezifischen Daten bestehen, und zwar bei Unternehmen, die bereits Kundendaten sammeln und nutzen und solchen, die das noch nicht machen. Bei der Überwindung der Hürden entstehen Kosten, welche teilweise durch den Datenschutz bedingt sind. Hürde Bestehende IT-Infrastruktur Aufwendige Integration in bestehende Abläufe/Organisation Möglicher Image- oder Reputationsverlust Erwartete negative Kundenreaktion aufgrund einer Verletzung ihrer Privatsphäre Datenschutzrechtliche Bedenken Kosten übersteigen den Nutzen Unternehmen, die Kundendaten sammeln und nutzen Unternehmen, die keine Kundendaten sammeln oder nutzen 40.1 % 48.6 % 41.4 % 46.3 % 17.4 % 27.1 % 37.0 % 37.7 % 32.0 % 37.7 % 38.6 % 46.4 % Tabelle 3: Hürden nach Nutzung kundenspezifischer Daten (vgl. Sackmann/Strücker 2005, zit. in Buchmann 2012, S. 160) 2.4 Wirtschaftliche Nachteile aus lückenhaftem Datenschutz Antworten auf die Frage, welche wirtschaftlichen Nachteile für Unternehmen aus einem lückenhaften Datenschutz entstehen, können nur wenige direkt aus der untersuchten Literatur entnommen werden. In einer Fallstudie zeigt Dwyer (2009), dass der Vertrauensverlust von markenbewussten Konsumentinnen und Konsumenten einen wichtigen Nachteil darstellt. Die Autorin zeigt für Online-Einkäufe, dass wenn mehr Daten gesammelt und mit Dritten geteilt werden als auf der Internetseite des Anbieters angegeben wird, erleidet das Vertrauen in die Marke einen Schaden (vgl. Dwyer 2009, S. 8), welcher 1015 jedoch nicht genau quantifiziert wird. Es wird jedoch betont, dass der Aufbau des Markenvertrauens oft ein langwieriger und teurer Prozess ist. Aus der Studie der Boston Consulting Group zum Wert der Digitalen Identität (BCG 2012) lässt sich ableiten, dass die wirtschaftlichen Nachteile eines lückenhaften Datenschutzes vor allem dort gross sind, wo die Empfindlichkeit betreffend dem Teilen von persönlichen Angaben mit Unternehmen relativ gross ist. Die Autoren haben dazu im August 2012 über Personen befragt. Tabelle 4 gibt die privatwirtschaftlichen Branchen wieder in denen gemäss einer Umfrage der Boston Consulting Group auf Seiten der Konsumentinnen und Konsumenten mittlere bis sehr hohe Empfindlichkeiten betreffend den Daten, welche den Unternehmen zur Verfügung stehen herrscht. Zusätzlich gibt die Tabelle die Methode der Datenbeschaffung wieder, durch die die Wertschöpfung bis im Jahr 2020 hauptsächlich stattfinden soll. Empfindlichkeit der Konsumentinnen und Konsumenten Branche Mittel Hoch Sehr hoch Traditionelle Produktionsbetriebe Detailhandel Finanzdienstleister Telekom und Medien Web 2.0 E-Commerce Online Information/Unterhaltung Grosse Wertschöpfung dank Produktverbesserungen durch Datentracking Grosse Wertschöpfung dank gezieltem Marketing durch Profiling Grosse Wertschöpfung dank Treueprogrammen durch Datentracking Grosse Wertschöpfung dank Scoring & Rating durch Profiling Grosse Wertschöpfung dank gezieltem Marketing durch Profiling Grosse Wertschöpfung dank gezieltem Marketing durch Profiling Grosse Wertschöpfung durch Monetisierung von benutzergenerierten Inhalten Grosse Wertschöpfung dank Monetisierung von Erkenntnissen über Konsumenten durch Tracking Grosse Wertschöpfung durch Erkenntnisse über Konsumenten durch Tracking Sehr grosse Wertschöpfung durch Empfehlungen durch Profiling Sehr grosse Wertschöpfung dank gezieltem Marketing durch Profiling Sehr grosse Wertschöpfung dank Personalisierung durch Tracking Grosse Wertschöpfung dank Empfehlungen durch Profiling Sehr grosse Wertschöpfung dank gezieltem Marketing durch Profiling Grosse Wertschöpfung dank gezieltem Marketing durch Profiling Grosse Wertschöpfung dank Personalisierung durch Tracking und obligatorischen Angaben Grosse Wertschöpfung dank Service-Verbesserungen durch Profiling Grosse Wertschöpfung dank gezieltem Marketing durch Profiling von Dritten Kleine Wertschöpfung dank Bereitstellung einer Standardidentität durch obligatorische Angaben Grosse Wertschöpfung dank Monetisierung von Erkenntnissen über Konsumenten durch Tracking 1116 Grosse Wertschöpfung durch Monetisierung von Einsichten über Konsumenten durch Tracking Tabelle 4: Wertschöpfung der Branchen und Empfindlichkeit der Konsumenten gegenüber Datenschutzverletzungen (vgl. BCG 2012, S. 48ff) Ein bedeutender Nachteil aus einem lückenhaften Datenschutz bei Unternehmen liegt im Verlust von Marktanteilen. Hierzu fasst ein Bericht des Wirtschaftsmagazins The Economist aus der im Januar und Februar 2013 erfolgten globalen Befragung von über 750 Erwachsenen zusammen, dass 23 % der Befragten bereits einmal Opfer einer Verletzung der Datensicherheit geworden sind (vgl. EIU 2013, S. 12). Hiervon haben 43 % ihre Familien und Freunde gewarnt, Vorsicht im Umgang mit der betroffenen Organisation walten zu lassen. Der Bericht zeigt ebenfalls, dass die aktivsten Internet-Shopper, welche wöchentlich mindestens eine Transaktion online tätigen, und Opfer einer Datenpanne geworden sind, in 59 % der Fälle ihre Beziehung zum betroffenen Online-Anbieter abgebrochen haben (vgl. EIU 2013, S. 4). 2.5 Welche Branchen und Unternehmen profitieren relativ viel von der Einhaltung des Datenschutzes? Die Fragestellung dieses Abschnitts hängt stark mit der Fragestellung im Abschnitt 2.2 zusammen. Es kann angenommen werden, dass Unternehmen, die ein besonderes wirtschaftliches Interesse an der Datenbearbeitung haben, relativ viel von der Einhaltung des Datenschutzes profitieren. Aus der Literatur konnten keine Ergebnisse zur Kosten- Nutzen-Schwelle für die Einhaltung des Datenschutzes gefunden werden. Zur Frage, wer besonderes Interesse an der Verletzung des Datenschutzes hat, wurde ebenfalls keine neuere Literatur gefunden. Die Boston Consulting Group schätzt, dass nur ein Drittel des potentiellen, durch die Verwendung der digitalen Identität ermöglichten Wachstums der Wertschöpfung realisiert werden kann, wenn bedienungsfreundliche Kontrollen und Datenschutzoptionen nicht die Bereitschaft der europäischen Konsumentinnen und Konsumenten, ihre persönlichen Daten zur Verfügung zu stellen, erhöhen (vgl. BCG 2012, S. 111f). Die Studie unterscheidet dabei nicht zwischen verschiedenen Branchen. Die Studie der Fachhochschule Nordwestschweiz zur E-Commerce Branche in der Schweiz besagt für das Jahr 2011 jedoch, dass der Datenschutz in keiner der zehn meistgenannten Aktivitäten zur Verbesserung der Erfolgsaussichten im E- Commerce eine Rolle spielt (vgl. Wölfle/Leimstoll 2012, S. 21). Im gleichen Jahr gaben 67.6 % der befragten Unternehmen ausserdem an, dass die Sicherheit kein oder eher kein Risiko für die Entwicklung im E-Commerce-Bereich darstellt (vgl. Wölfle/Leimstoll 2012, S. 27). Aus der Befragung für die Studie im Jahr 2009 (Wölfle/Leimstoll 2010) kann geschlossen werden, dass Datenschutz kein dringendes Thema im Business-to- Consumer E-Commerce darstellt, jedoch ein starkes Bewusstsein für den verantwortungsvollen Umgang mit Kundendaten existiert, da er als Voraussetzung für eine erfolgreiche Geschäftstätigkeit gesehen wird. Im Zusammenhang mit SwissID sagen rund ein Viertel der Befragten aus, dass Sicherheitsaspekte für den Kunden keine grosse Rolle spielen und eine nicht unbedeutende Minderheit ist der Überzeugung, gar keine relevanten Sicherheitsprobleme zu haben. Die Autoren fassen drei zentrale Punkte im gemein- 1217 samen Datenschutz-Verständnis der befragten Branchenmitglieder zusammen (Wölfle/ Leimstoll 2010, S. 23): 1- Kundendaten sollen für den Betroffenen transparent sein, gegenüber Dritten müssen sie vertraulich sein. 2- Kunden sollen praktischen Nutzen wie vorausgefüllte Formularfelder oder willkommene Inspiration durch relevante Vorschläge als Gegenwert aus der Preisgabe ihrer Daten erfahren. 3- Kunden sollen jederzeit die Kontrolle über ihre Daten und deren Verwendung haben, das heisst z.b. die Möglichkeit der Einsicht und Korrektur, Transparenz über die Datenverwendung und Opt-in- oder Opt-out-Optionen für fakultative Funktionen. Die Studie beschreibt im Weiteren die eingesetzten technischen und organisatorischen Instrumente des Datenschutzes der Studienteilnehmer. 3. Konsumentinnen- und Konsumentenseite 3.1 Nutzen aus der Bearbeitung von Personendaten und aus der Nutzung neuer Technologien Wie Beresford/Kübler/Preibusch (2010) in ihrer Analyse zum Datenschutz festhalten, sind die Resultate nicht eindeutig. Aus Sicht der Chicagoer Schule schadet der Schutz von Privatheit der Effizienz. Andere Ökonomen hingegen behaupten, dass die Vergabe von Eigentumsrechten der Individuen über ihre privaten Daten zu effizienten Resultaten führe. Die Autoren argumentieren jedoch, dass Konsumentinnen und Konsumenten beim Abschliessen von Verträgen mit Unternehmen über die Verwendung ihrer privaten Daten grundsätzlich benachteiligt seien, da sie nicht wissen, für welche Drittzwecke die Daten verwendet werden Nicht quantifizierter Nutzen Evans (2009) stellt grundsätzlich fest, dass durch die gezieltere individualisierte Werbung die Werbekosten für das Unternehmen sinken, was wiederum die Produktpreise für die Konsumenten senkt. Ohne den Nutzen aus der Datenspeicherung für E-Commerce-Kunden zu quantifizieren, fassen Wölfle/Leimstoll (2010) die Aussagen der Panelteilnehmer aus der E- Commerce Studie der FHNW betreffend den Nutzen für die Kunden wie folgt zusammen (vgl. S. 28): Erleichterung der Kundenprozesse durch: o Einfachere Abwicklung der Bestellung dank gespeicherten Daten o Einsicht in die Transaktionshistorie o Erstellung von Einkauflisten o Überprüfung des Lieferstatus o Einfachere Bearbeitung von Kundenanfragen durch Zugriff der Servicemitarbeitenden auf Kundendaten o Mutieren der Daten durch die Kunden Verkaufsförderung: 1318 o Generierung individueller Inhalte oder Funktionen für die Kunden (z. B. Newsletter) o kundenspezifische Angebote durch Personalisierung Treiblmaier/Pollach (2011) identifizieren aus qualitativen Interviews mit 25 Personen aus den Bereichen Konsumentenschutz, Verkauf und Beratung von CRM-Software, Marktforschung und dem akademischen Umfeld folgende Nutzen für Konsumenten aus der Personalisierung: Entscheidungshilfe: gezielte Angebote sollten Kundenbedürfnisse decken. Spezialangebote und Geschenke: Regelmässige Kunden erhalten bessere Konditionen und erhalten Spezialangebote um ihre Loyalität zu sichern. Schnellere Kommunikation: Entscheidungszeit für Konsumenten verkürzt, da Angebote besser zugeschnitten. Relevantere Kommunikation: irrelevante Angebote (wie sie z. B. durch Massenversand von Werbung entstehen) werden von den Anbietern eliminiert. Mehr als 400 Personen wurden danach von den Autoren zum identifizierten Nutzen aus der Personalisierung befragt. Es zeigt sich, dass die Zustimmung für die verschiedenen Nutzenkategorien auf einer Skala von im Durchschnitt bei 46 bis 69 % liegt. Die Autoren identifizieren auch konsumentenseitige Kosten aus der Personalisierung auf die im Abschnitt 3.2 eingegangen wird. Die Autoren der Studie der Boston Consulting Group (BCG 2012) leiten als unquantifizierbare Nutzen von Digital Identity-Anwendungen ein längeres Leben und bessere Gesundheit sowie eine angenehmere Bedienung ab (vgl. BCG 2012, S. 103). Ein weiterer Nutzen, der in der Studie nicht quantifiziert wird, stellt die Kompensation dar, welche Konsumentinnen und Konsumenten für persönliche Angaben erhalten, sie erhöht gemäss der Studie die Bereitschaft, Daten zur Verfügung zu stellen (vgl. BCG 2012, S. 44). Laut den Umfrageergebnissen der Studie würden nur 0.1 % der Befragten ihre Daten gratis preisgeben Quantifizierter Nutzen In der Studie der Boston Consulting Group (BCG 2012) wird der branchenunspezifische quantifizierbare Wert der digitalen Identität, welche alle digital erhältlichen Informationen über ein Individuum umfasst, durch tiefere Preise (dank tieferen Kosten der Anbieter) und Zeitersparnissen angegeben (vgl. BCG 2012, S. 103). Dieser Wert generiert einen entsprechenden Nutzen. Analog zu Tabelle 1 wird in Tabelle 5 eine durchschnittliche Wachstumsrate für die Wertschöpfung, die durch die Verwendung der digitalen Identität für die Konsumentinnen und Konsumenten entsteht, ausgewiesen. Branche Durchschnittliche jährliche Wachstumsrate Nutzen durch digitale Identität Traditionelle Produktionsbetriebe (vgl. S. 57ff) 25 % Personalisierte Produkte bringen Zeit- und Energieersparnis, Fehlfunktionen lassen sich vermehrt durch M2M Verbindungen verhindern. 1419 Detailhandel (vgl. S. 61ff) Finanzdienstleister (vgl. S. 67ff) Telekom und Medien (vgl. S. 74ff) 25 % 8 % 17 % Service Public und Gesundheitssektor (vgl. S. 77ff) 19 % Web 2.0 (vgl. S. 85ff) E-Commerce (vgl. S. 91ff) Online Info/Unterhaltung, (vgl. S. 95ff) 19 % 9 % 4 % Verbesserung der Dienstleistungen, Treueprogramme und gezieltes Marketing. Prozessautomatisierungen und gezielteres Marketing bringen Zeit- und Energieersparnis, durch Telemetriefähige Geräte und die bessere Abklärung von Betrug und Gesundheitsrisiken werden Prämien risikogerechter. Prozessautomatisierungen und gezielteres Marketing bringen Zeit- und Energieersparnis, Verbesserung der Dienstleistungen. Bessere Gesundheit durch automatisierte medizinische Entscheidungen, Nutzung von Verhaltensdaten und Gentischen Infos durch Gesundheitswesen. Gezielteres Marketing und die Verwendung des Social Media Kontos als Standard Identität im Web bringen Zeitund Energieersparnis. Plattform um sich selber zu präsentieren, Inhalte zu teilen und mit anderen zu kommunizieren ist kostenlos. Kauf-Empfehlungen und Reviews anderer Benutzer erhöhen Vertrauen der Konsumentinnen und Konsumenten, gezielteres Marketing bringt Zeit- und Energieersparnis. Bessere Information und Unterhaltung durch Personalisierung. Kostenloser oder günstiger Zugang zu Inhalten. Empfehlungen helfen bei der Navigation durch die Angebote. Tabelle 5: Branchenspezifischer Nutzen der digitalen Identität für Konsumentinnen und Konsumenten 3.2 Kosten aus der Bearbeitung von Personendaten und aus der Nutzung neuer Technologien In der analysierten Literatur lassen sich keine quantitativen Angaben zu den Kosten finden, welche Konsumentinnen und Konsumenten aus der Bearbeitung von Personendaten und aus der Nutzung neuer Technologien erwachsen. Mehrere Studien untersuchen jedoch solche Kosten, ohne finanzielle Aspekte zu berücksichtigen. In der Studie von Treiblmaier/Pollach (2011), welche quantitative und qualitative Methoden kombiniert, wurden durch eine Befragung von Experten folgende Kosten für Kundinnen und Kunden erkannt: Verunsicherung, da durch die unsichtbare, permanente Datensammlung oft nicht klar ist, wann was gesammelt und für wie lange gespeichert wird. Unzureichende Information über die Verwendung der Daten und Bedenken betreffend Preisdiskriminierung. Kontrollverlust da Konsumentinnen und Konsumenten sich nicht im Klaren über den Wert ihrer Info sind. Vermehrte ungewollte Kommunikation, welche durch die technischen Möglichkeiten erlaubt wird, jedoch ohne Berücksichtigung der Häufigkeit der Käufe erfolgt (z. B. erhalten Individuen wöchentlich eine mit Angeboten, obwohl sie ihren jährlichen Kauf bereits vor zwei Wochen getätigt haben). Durch die quantitative Befragung von mehr als 400 Personen zu den oben aufgeführten Kosten können Zustimmungen im Bereich von durchschnittlich 65 bis 78 % ausgewiesen werden. In sechs Szenarien betreffend Kosten und Nutzen der Personalisierung und der 1520 Konsumentenhaltung gegenüber der Verwendung von persönlichen Daten leiten die Autoren im Anschluss Empfehlungen für die Management-Praxis ab. Die Agentur für Netzwerk und Informationssicherheit der Europäischen Union beschreibt in ihrer Studie zur Monetisierung von Privatheit Kosten, die konsumentenseitig durch die Personalisierung entstehen. Darunter fallen die Dateneingabe, die Überwindung der Aversion gegenüber der Preisgabe ihrer Angaben sowie die Erhöhung der Kosten für einen Anbieterwechsel (vgl. Enisa 2012, S. 18). Unter den letzten Punkt fällt auch die Tatsache, dass Benutzerprofile nicht auf neue Anbieter übertragen werden können und die Konsumentinnen und Konsumenten daran gehindert werden, von Preisunterschieden profitieren zu können (vgl. Enisa 2012, S. 42). Die Enisa weist auch auf das Risiko der s. g. Filter Bubble hin (vgl. Castelluccia/Narayanan 2012, S. 14). Hierbei werden Internet Benutzerinnen und Benutzern Suchresultate von Suchmaschinen vorenthalten, weil ein Filter die Resultate aufgrund der früheren Sucheingaben modifiziert. Als weitere mögliche Kosten der Profilbildung zitiert Enisa Hildebrandt (2006), welche eine Umverteilung der Macht zwischen den meist grossen Organisationen, die sich Profilbildung leisten können, und den individuellen Bürgern sieht. Als Grund dafür wird der fehlende Zugang der profilierten Individuen auf das Wissen der Profilbildenden genannt (vgl. Koorn/Voges/Van der Knaap 2011, S. 17f). 3.3 Einfluss der Ausprägung des Datenschutzes auf das Verhalten der Konsumentinnen und Konsumenten Zahlreiche neuere Studien untersuchen, wie die Konsumentinnen und Konsumenten durch die Ausgestaltung des Datenschutzes in ihrem Verhalten beeinflusst werden. Hierbei dominieren experimentelle Ansätze, die entweder einen gegebenen (exogenen) Schutz, wie z. B. Datenschutzrichtlinien auf Websites oder einen wählbaren Schutz, wie z. B. die Datenschutzeinstellungen von sozialen Netzwerken als Einflussvariablen für Kaufentscheide erforschen. Beresford/Kübler/Preibusch (2010) beobachten oftmals einen Widerspruch zwischen den Resultaten von Umfragen und von Experimenten: Kunden sagen, der Schutz ihrer privaten Daten sei ihnen wichtig. Im Experiment gibt jedoch ein geringerer Teil unter ihnen jenen Unternehmen den Vorzug, welche einen höheren Datenschutz gewährleistet. Diese Beobachtung wird Privatheits-Paradoxon genannt und in Abschnitt ausgeführt Einfluss des exogenen Datenschutzes Srinivasan/Barker (2012) untersuchen das Vertrauen der Konsumenten in visuelle Hinweise zum Datenschutz und zählen über Tausend Studien zum Thema Vertrauen und Angabe von persönlichen Daten. Sie folgern aus ihrer Literaturübersicht zum Thema Vertrauen und Kontrolle im Kontext von E-Commerce, dass Sicherheit eine der wichtigsten Faktoren ist, um Vertrauen herzustellen. Ihre Hypothese, dass Konsumenten grossen Wert auf visuelle Hinweise zur Sicherheit der Daten legen, bestätigen sie in einer Umfrage bei über Studierenden in den USA. Während nur 40 % der Befragten das Internet generell als sicheres Umfeld für Transaktionen beurteilten, würden 74 % ihre Kreditkarten auf Seiten mit einem Vertrauenssiegel benutzen und über 90 % finden das Vorhandensein des Browser-Symbols für gesicherte Verbindungen als wichtig. Eine Mehrheit der Befragten gab ausserdem an, dass sie keine Käufe bei Anbietern tätigen würden, 16 Mehr anzeigen
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