Zusammenfassung
Um die vorgenannten Forschungsfragen zu adressieren, ist die Analyse in dieser Arbeit in zwei Teile untergliedert: (1) in die Chronologie des Diskurses und (2) die Rekonstruktion hybrider Foren als Räume kollektiver Wissensprozesse. Dieser sequentielle Aufbau soll dem Leser zunächst ein Verständnis für die Entwicklung der Datenökonomie in Deutschland und einen Überblick über die verschiedenen Kontroversen, die den Diskurs begleitet haben, vermitteln. Darauf aufbauend wird der Frage nachgegangen, welche hybriden Foren in dem Diskurs eine Rolle spielen, wie sie organisiert sind und welchen Einfluss sie auf die Entwicklung der Datenökonomie haben.
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Notes
- 1.
So schreiben beispielsweise auch Knorre und Kollegen (2020): „In fast allen gesellschaftspolitischen Debatten über staatliche (oder jetzt auch: unternehmerische) Erfassung und Verarbeitung persönlicher Daten diente und dient ‚Big Brother‘ als Metapher für Überwachung und Verlust von Privatheit.“ (Knorre et al., 2020, S. 16–17).
- 2.
Die Welt verfasste am 08.12.2012 einen Beitrag, in dem auf die Geheimdienstaktivitäten und die Datensammlungs- und Datennutzungspraktiken von Technologieunternehmen hingewiesen wurde, um zu mehr Regulierung im Internet aufzurufen. Erst nach den Enthüllungen über die NSA bekamen die Vorwürfe eine stärkere Resonanz im öffentlichen Diskurs und fließen im Folgenden in die Argumentation mit ein.
- 3.
Ronald Poffala erklärte im August 2013 öffentlich, der Vorwurf der vermeintlichen Totalausspähung in Deutschland sei „vom Tisch“ (Die Zeit, 22.08.2013; Schulze, 2015, S. 209).
- 4.
Im April 2016 verabschiedet das Europäische Parlament die DSGVO, die unter anderem das Erfordernis der Zustimmung zur Datennutzung vorschreibt sowie ein „Recht auf Vergessenwerden“ und auf Widerspruch gegen Profilerstellungen für Verbraucher einführt. Unternehmen erhalten das Recht auf Datenübertragbarkeit, das den Wettbewerb zwischen Diensteanbietern stärken soll. Die Verpflichtung von Unternehmen zur Benennung eines Datenschutzbeauftragten und zur Erstellung einer Datenschutz-Folgenabschätzung sollen die Einhaltung der DSGVO sicherstellen. Technologieentwickler sollen die Datenschutzanforderungen so früh wie möglich in ein Produkt oder einen Dienst einbauen („Privacy by Design“ und „Privacy by Default“). Für EU- und Nicht-EU-Unternehmen, die mit Daten von EU-Bürgern arbeiten, gelten durch das Marktortprinzip einheitliche Datenschutz-Vorschriften.
- 5.
Die folgenden Ausführungen sind angelehnt an einen Beitrag des Smart Data Forums, der die Kontroverse wie folgt beschreibt: „Rechtliche Fragen bilden den kontroversesten Aspekt der Debatten um Datensouveränität. Hier beschreibt Datensouveränität häufig den Ansatz, Daten aufgrund der wertvollen Erkenntnisse, die sich aus ihnen gewinnen lassen, weniger als individuelles Eigentum, sondern als kollektives Gut zu betrachten. Daraus würde auch folgen, die Widersprüche zwischen den Grundsätzen des aktuellen Datenschutzes (Datensparsamkeit, Einwilligungserfordernis und Zweckbindung) und den Anforderungen von Massendatenanalysen (Datenreichtum, automatischer Musterkennung ohne vorentworfenes Ziel und Rekontextualisierung) zugunsten letzterer aufzulösen. Nutzer von Digitaltechnologien sollten aber auch unter Big-Data-freundlichen Bedingungen in der Lage sein, informiert und selbstbestimmt zu entscheiden, was mit ihren Daten geschieht. Dazu müsste nicht nur Transparenz in den Prozessen etabliert, sondern auch Einschränkungs- und Wahlmöglichkeiten im Verlauf des Datenanalyseprozesses ermöglicht werden. Datenschützer befürchten jedoch den Verlust der im Datenschutzrecht verankerten informationellen Selbstbestimmung.“ (BMWK, 2018, S. 1).
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Bereits in Episode 2a berichtet ein Artikel in der WirtschaftsWoche vom 07.11.2016 über das psychografische Microtargeting von Cambridge Analytica als „Trumps Geheimwaffe“. Im Manager Magazin 01.12.2017, im Handelsblatt 24.05.2017 und in der taz 24.07.2017 wird über das geplante Sozialkreditsystem in China berichtet. Während diese Beiträge eher neutral bis positiv berichten, bekommt der Einsatz von Algorithmen erst nach den Enthüllungen über Cambridge Analytica eine kritischere Note und die Implikationen werden breiter diskutiert.
- 7.
Eine ähnliche Darstellung findet sich beispielsweise im Bericht der Enquete-Kommission Künstliche Intelligenz: „In der Betrachtung der Relevanz von KI für die Wertschöpfung und das Wachstumspotenzial kann bei grundsätzlicher Betrachtung unterschieden werden zwischen KI-Anwendungen zu Effizienzsteigerungen der laufenden Prozesse – der sogenannten Prozessinnovation – und zum anderen der Nutzung von KI zur sogenannten Geschäftsmodellinnovation. Insgesamt setzen deutsche Unternehmen im internationalen Vergleich überdurchschnittlich oft Process-Robotic-Automation-Anwendungen (robotergesteuerte Prozessautomatisierung) ein, um vorhandene Abläufe, welche heute noch manuelle Dateneingaben von Menschen erfordern, intelligenter zu automatisieren. Parallel arbeiten Unternehmen daran, datenbasierte und intelligente Geschäftsmodellinnovationen voranzubringen. Insbesondere reicht es nicht mehr aus, bloß Daten zu sammeln; diese müssen strukturiert und ausgewertet werden, um zu einem „digitalen Asset“ für ein Unternehmen zu werden. Nur so können tragfähige Geschäftsmodelle aus der Analyse der Daten entstehen. Dies erfordert Kooperationen der Träger des jeweiligen sektorspezifischen Spezialwissens und der spezialisierten Unternehmen im Feld der Datenanalyse, oft auch in Form einer Kooperation oder einer Akquise von Start-ups.“ (Deutscher Bundestag, 2020, S. 144).
- 8.
Die Kommission Wettbewerbsrecht 4.0 greift in ihrem Bericht vom September 2019 Empfehlungen der DEK in Bezug auf eine notwendige Open-Data-Gesetzgebung und die Erarbeitung übergreifender Datenstrategien (BMWi, 2019b, S. 6) sowie die Einrichtung von Datentreuhändern (BMWi, 2019b, S. 35–47) auf und unterstreicht das Zusammenspiel dieser Faktoren für Wettbewerbsfragen in der Datenökonomie: „Ein Charakteristikum der digitalen Ökonomie ist das Zusammenspiel dieser verschiedenen Aspekte in einem Prozess, der zur Entstehung neuer Machtpositionen, zu deren ständiger Verstärkung und zu einer Fähigkeit der Ausdehnung von Machtpositionen über herkömmliche Marktgrenzen hinaus führen kann.“ (BMWi, 2019, S. 6).
- 9.
GAFAM steht für die fünf großen Konzerne der Tech-Branche: Google, Amazon, Facebook, Apple und Microsoft (Deutscher Bundestag, 2020, S. 134). Die Abkürzung BAT steht für die chinesischen Unternehmen Baidu, Alibaba und Tencent (Deutscher Bundestag, 2020, S. 180).
- 10.
Der Abschlussbericht beschreibt insgesamt sieben Technologiefelder, von denen in dieser Arbeit nur auf die beiden näher eingegangen wird, die einen direkten Bezug zum Datenökonomie-Diskurs haben (FZI Forschungszentrum Informatik et al., 2017).
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Reinecke, P.C.M. (2023). Analyse. In: Diskurse der Datenökonomie. Springer Gabler, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-43513-4_4
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Publisher Name: Springer Gabler, Wiesbaden
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