Partizipation, Energieversorgung, öffentliche Sicherheit – die bisher von uns vorgestellten Projekte befassen sich mit den unterschiedlichsten Bereichen der Stadtentwicklung. Die spanische Küstenstadt Santander versucht nun, mit rund 12.000 in der Stadt platzierten Sensoren einige dieser Bereiche gleichzeitig zu optimieren. Das letzte Projekt unserer Reihe zeigt, dass das Konzept der Smart City nicht nur auf Metropolen anwendbar ist.

Mit ihren rund 175.000 Einwohnerinnen und Einwohnern gilt die spanische Küstenstadt Santander per Definition zwar nicht mehr als Kleinstadt, dennoch sind ihre Einwohnerzahlen nicht mit denen großer Metropolen vergleichbar. Trotz seiner verhältnismäßig bescheidenen Größe gilt Santander aber als Vorreiter der Smart-City-Bewegung. Mit dem Projekt SmartSantander gründete sich 2009 ein technologisches Versuchslabor, das sich über ganze Städte erstreckt. Neben dem spanischen Santander sind auch die Städte Lübeck, Belgrad und Guildford Teil des Projektes. Ziel ist es, mit Hilfe von verschiedenen in der Stadt installierten Geräten Daten über das Leben in der Stadt zu sammeln und so öffentliche Dienstleistungen zu verbessern. Das geschieht hauptsächlich durch verschiedenen Arten von Sensoren, aber auch Kameras oder von den Bürgerinnen und Bürgern selbst bereitgestellte Daten tragen zum Aufbau der Datenbank bei. Gesammelt werden die Daten auf einer zentralen Plattform, die öffentlich zugänglich ist. Damit versucht Santander, ähnlich wie die Stadt Kopenhagen, datenbasierte Lösungen für die Stadt der Zukunft zu entwickeln. Im Gegensatz zur dänischen Hauptstadt verlässt sich die spanische Küstenstadt dabei allerdings nicht auf das Open-Data-Konzept, sondern sammelt seine Daten lieber selbst. Durch das Projekt habe sich Santander zu „einem wahrhaftigen urbanen Labor“ entwickelt, so die Bürgermeisterin gegenüber dem Berliner Tagesspiegel. Die Küstenstadt beweist also, dass auch weniger große Städte im Rennen um die Stadt von Morgen mit um die vordersten Plätze buhlen.

Mehr Sensoren, weniger Probleme?

Ein Fokus des SmartSantander-Projektes liegt auf der Verteilung von Sensoren in der Stadt. An verschiedenen Stellen sollen diese Verkehrsaufkommen, Lärm, Luftverschmutzung oder andere Parameter messen. So sollen Probleme in der Stadt schneller erkannt und behoben werden. Die Sensoren sind dabei über die ganze Stadt verteilt und decken die unterschiedlichsten Bereiche des alltäglichen Lebens ab. So melden Santanders Müllcontainer beispielsweise selbständig ab einer Füllhöhe von 90%, dass sie geleert werden müssen. Die lokale Müllabfuhr fährt also nur Tonnen an, die auch wirklich geleert werden müssen – so wird nicht nur Geld, sondern auch Zeit gespart. Auch bei der Parkplatzsuche hilft der Datenpool der Stadt. Per App oder digitaler Anzeigetafel werden Autos zu freien Parkplätzen gelotst. Wo sich der freie Parkplatz befindet, wurde vorher ebenfalls per Sensor ermittelt. Doch nicht nur die Sensoren, sondern auch die Bürgerinnen und Bürger Santanders füttern die Datenbank ihrer Stadt. Mit Hilfe einer App können die Santanderinos beispielsweise Schlaglöcher oder andere Schäden an öffentlichem Eigentum mit Hilfe eines Fotos melden. Im Anschluss kann online und damit öffentlich verfolgt werden, wann das Problem behoben wurde. So versucht die Stadt neben den Informationen zur Verbesserung der öffentlichen Dienstleistungen auch die Bürgerbeteiligung vor Ort zu stärken. Auch in Deutschland gibt es Konzepte, Schäden im öffentlichen Raum durch Apps zu melden, wie beispielsweise mit dem Maerker in Brandenburg.

Wissen ist Macht

Das SmartSantander-Projekt verlässt sich mit seiner sensorgesteuerten Stadtentwicklungspolitik darauf, dass datenbasierte Lösungen den zentralen Weg zu mehr Fortschritt darstellen. Das Konzept, die Daten selbst vor Ort zu erheben, bietet dabei einen entscheidenden Vorteil: Maßgeschneiderte Lösungen. Nicht alle Smart-City-Lösungen sind auf alle Städte dieser Welt gleichermaßen anwendbar. Ein Projekt, das eine Stadt smarter macht, kann in einer anderen kaum oder nur schwer umsetzbar sein oder wenig Verbesserung nach sich ziehen. Berücksichtig werden müssen neben den offensichtlichen Parametern, wie der Größe oder dem Entwicklungsgrad einer Stadt, auch weniger offensichtliche Eigenheiten, wie beispielsweise Luftverschmutzung oder Energieverbrauch. Letztendlich gilt es also die Bedürfnisse einer Stadt und ihrer Bewohnerinnen und Bewohner so genau wie möglich zu analysieren, um die Stadt fit für eine smarte Zukunft zu machen. Das SmartSantander-Projekt liefert hier einen ersten Ansatz dafür, wie diese Analyse aussehen könnte.

Neben den Problemen der teilweise einseitigen Finanzierung und des datenschutzgerechten Sammelns der Informationen, stellt sich die grundsätzliche Frage, ob der Ansatz der datenbasierten Lösungsentwicklung nicht den Blick auf andere fortschrittliche Lösungen verstellt. Nicht immer müssen erst Daten gesammelt werden, um ein bestimmtes Problem zu erkennen. Aufgabe einer effizienten Stadtplanung könnte stattdessen auch sein, selbstständig Impulse für ein nachhaltiges Leben in der Stadt zu geben. Ein einfaches Beispiel verdeutlicht, warum die simple Angebot-Nachfrage-Logik rein datenbasierter Ansätze nicht zwangsweise zu mehr Nachhaltigkeit führt: Ein Sensor, der beispielsweise auf allen Straßen ein erhöhtes Verkehrsaufkommen misst, signalisiert das Problem überlasteter Straßen. Auf den Fahrradwegen misst der Sensor allerdings kaum Benutzung. Ein Blick auf ausschließlich diese beiden Messungen suggeriert nach klassischer Angebot-Nachfrage-Logik, mehr Straßen und weniger Fahrradwege zu schaffen. Dass das allerdings nicht die Lösung für das Infrastrukturproblem ist, ist nur von außen klar ersichtlich. Datenbasiertes Stadtplanung kann also nur dann effektiv funktionieren, wenn auch von außen die richtigen Impulse gesetzt werden.

Quo vadis, Smart City?

Blickt man auf alle von uns vorgestellten Projekte, zeigt sich, dass die Debatte rund um die Smart City dort endet, wo sie begonnen hat: Bei den Bewohnerinnen und Bewohnern der Städte. Neben all den Anforderungen, die eine steigende Urbanisierung mit sich bringt, stellt vor allem die transparente Kommunikation mit der lokalen Bevölkerung eine wesentliche Voraussetzung für die Akzeptanz der Smart City dar. Dabei gilt es, Berührungsängste gegenüber moderner Technik abzubauen und den Mehrwert der neuen Entwicklungen zu garantieren und verständlich zu erklären. Das beginnt bei einer Gewährleistung des Datenschutzes der Userinnen und User und endet bei der Festsetzung von ethischen Leitlinien für den Umgang mit moderner Technologie. Unabhängig davon, wie schillernd und prachtvoll, wie effizient oder gewinnbringend eine smarte Stadt auch sein mag – wird sie von ihren Bewohnerinnen und Bewohnern nicht verstanden oder gar nicht akzeptiert wird sie nicht die Stadt der Zukunft sein.

Das war der letzte Teil unserer Smart-City-Sommerreihe. Die anderen Stationen der Reise waren: Rio de Janeiro, Kopenhagen, Dubai und Wien. Zum Übersichtsartikel geht es hier.

Titelbild: Tiia Monto via Wikimedia, CC-BY-SA 3.0, bearbeitet. Manuchi via Pixabay, CC0, bearbeitet.

Bis zum Jahr 2025 soll Dänemarks Hauptstadt nicht nur CO₂-neutral werden, sondern auch zur Smart-City. Um dieses Ziel zu erreichen, müssen möglichst viele Investoren mit anpacken. Mit einem digitalen Marktplatz, auf dem der Kauf und Verkauf sowie die gemeinsame Nutzung von Daten ermöglicht werden soll, versucht Kopenhagen nun, Innovationen im Bereich der Stadtentwicklung voran zu treiben. Die Online-Plattform trägt den Namen „City Data Exchange (CDE)“ und ist eine Kollaboration der Stadt Kopenhagen, der Hauptstadtregion Dänemark und des Technik-Konzerns Hitachi. Ziel des Projektes ist es, eine Plattform zu schaffen, die öffentliche und private Daten kombiniert. So soll der Informationsaustausch zwischen öffentlichem Sektor und Privatwirtschaft gefördert werden.

Aktuell stellt die Plattform hauptsächlich Rohdaten zur Verfügung, im weiteren Verlauf soll das Angebot aber auch durch entsprechende Analysewerkzeuge ergänzt werden. Dabei bietet der CDE Daten in verschiedenen Kategorien an, wie beispielsweise in den Bereichen Infrastruktur, Geschäftsdaten und Wirtschaft, Klima und Umwelt oder Wohnhäuser. Kunden der Plattform sind damit alle, die ein Interesse daran haben, was Kopenhagen, seine Unternehmen und seine Bevölkerung bewegt. Von Behörden über Stadtplanungsämter bis hin zu Telekommunikationsnetzwerken oder Geschäftsinhaberinnen und -inhabern: vielfältige Branchen haben ein potentielles Interesse an den Daten. Kopenhagens digitaler Daten-Marktplatz zeigt, dass die Frage nach dem Umgang mit „Big Data“ letztendlich entscheidend dazu beiträgt, ob sich eine Stadt zur Smart City entwickeln kann.

Ein digitaler Marktplatz für öffentliche und private Daten

Das Prinzip des digitalen Marktplatzes ist nicht neu, sondern setzt letztendlich um, was seit Jahrhunderten auf Marktplätzen rund um den Globus funktioniert. Statt Obst oder Gemüse werden Datenmengen zum verkauften Produkt und finden einfach und transparent Abnehmerinnen und Abnehmer. Das Besondere daran: Datenanalyse ist damit nicht länger nur denen vorbehalten, die in der Lage sind, große Datenmengen selbst zu sammeln. Anders ausgedrückt, nicht jeder der Gemüse verarbeitet, muss nun noch einen Acker besitzen. Kopenhagens digitaler Big-Data-Marktplatz ermöglicht Unternehmen und Privatpersonen exakt die Daten zu erwerben, die sie für ihre Zwecke benötigen. Das schafft mehrere Vorteile. Zum einen müssen Daten nicht für jedes Projekt neu gesammelt werden, sondern können zeitgleich für verschiedene Projekte benutzt werden. Das spart nicht nur Zeit, sondern auch wertvolle Arbeitskraft, die bisher vor jeder Datenanalyse in den Prozess der Datenerhebung fließen musste. Mit den CDE soll also auch kleineren Unternehmen die Chance geboten werden, sich an der Gestaltung der Stadt von morgen zu beteiligen. Zudem ermöglicht der Daten-Marktplatz eine bessere Übersicht bezüglich bisher gesammelter Informationen. Das generiert ein besseres Bewusstsein für Nutzungsbereiche, in denen bisher wenig oder gar keine Daten vorliegen. Schlussendlich, so erhofft sich zumindest die Stadt Kopenhagen, bietet der Big-Data-Marketplace eine Chance, Kreativität und Innovation im Bereich der Stadtentwicklung zu steigern. Probleme, die das Leben in der Stadt erschweren, sind unter Umständen noch gar nicht identifiziert und können an Hand der zur Verfügung gestellten Daten schneller und effizienter lokalisiert werden.

Wer zahlt die Standgebühren?

Mitinitiiert wird das Projekt vom japanischen Technik-Konzern Hitachi. Das Unternehmen entwickelte selbst beispielhaft zwei Anwendungen auf Basis der zur Verfügung gestellten Daten, um den Mehrwert der Plattform zu veranschaulichen. Wie so oft auf dem Markt der „Smart City“ Innovationen, steht also auch hier ein Konzern hinter der Entwicklung und Realisierung des Projektes. Die Problematik der Abhängigkeit besteht daher auch beim CDE. Auch wenn die Plattform in Zusammenarbeit mit der Stadt Kopenhagen und der Hauptstadtregion Dänemark entstand, so birgt die Zusammenarbeit mit Technik-Riesen wie Hitachi immer die Gefahr, die Anwendung des entsprechenden Anbieters zu präferieren. Dass sich der CDE den Austausch von privatwirtschaftlichen und öffentlichen Daten zu Aufgabe macht, erklärt die Kooperation zwischen öffentlichen und privatwirtschaftlichen Trägern des Projektes aber zumindest teilweise. Laufende Kosten der Online-Plattform werden aktuell noch durch Service-Gebühren und Abonnements gedeckt. Auch wenn der Datenzugang damit nicht komplett „for free“ ist, sind die Kosten noch immer um ein vielfacheres geringer als die einer eigenen Datenerhebung.

„Big Data“ als Konsumgut

Letztendlich beschäftigt sich Kopenhagens digitaler Daten-Marktplatz mit der Frage, ob Datenmengen künftig als „normales“ Konsumgut etabliert werden können. Der Abstraktionsgrad von Begriffen wie „Big Data“ ist nur einer der zahlreichen Gründe, die bisher verhinderten, dass Daten, wie andere Produkte auch, erworben und konsumiert wurden. Datenmengen erscheinen für Fachfremde oft wenig greifbar und laufen daher Gefahr, den Status eines „normalen“ Produkts zu verlieren. Obwohl sich viele Anbieter heutzutage nicht direkt mit der von Ihnen angebotenen Dienstleistung, sondern mit den dabei erworbenen Daten finanzieren, besitzen Datenmengen bisher kaum transparente Preisschilder. Userinnen und User willigen oftmals ein, ihre Daten zu abzugeben und sind sich dabei teilweise nicht bewusst, dass diese Daten überhaupt einen Wert besitzen. „I want to know how much I pay for my data. Do I pay to much?“ so auch Dr. Monika Lessl, Leiterin der Abteilung „Corporate Innovation and Research & Development“ des DAX-Unternehmens BAYER, vergangene Woche bei einer Veranstaltung der Telefonica in Berlin. Wie viel sind meine Daten wert, wem nutzen sie und wie können wir einen transparenten Markt schaffen, auf dem nachvollzogen werden kann, wer welche Daten wie konsumiert? Ein Bewusstsein für den finanziellen Wert von Daten bildet die Grundlage für eine effektive und sichere Nutzung von Big Data. Der City Data Exchange der Stadt Kopenhagen könnte dabei einen ersten Meilenstein am Rande des Weges hin zu einem transparenten, sicheren und nutzerfreundlichen Umgang mit dem Konsumgut „Big Data“ markieren.

Teil 3 befasst sich mit den “Robocops” in Dubai. Die weiteren Stationen auf unserer Smart-City-Reise sind: Rio de Janeiro, Wien und Satander. Zum Übersichtsartikel geht es hier.

Titelbild: saskiakoopmans0 via Pixabay, CC0, bearbeitet. Manuchi via Pixabay, CC0, bearbeitet.

Big Data, Algorithmen und künstliche Intelligenz

„Keine Daten zu benutzen ist so unmöglich wie kein Wasser zu nutzen“, konstatiert Andreas Weigend, ehemaliger Chefwissenschaftler von Amazon. Mit der Digitalisierung entstehen riesige Datenmengen, aus denen gewinnbringende Ergebnisse entstehen können. Seit dem Jahr 2002 existieren mehr digitale als analoge Daten, alle zwei Jahre verdoppelt sich die Anzahl. Sei es der Einkauf auf Amazon, die Nutzung einer Navigations-App, ein „Gefällt mir“- Klick auf Facebook oder der Chatverlauf in sozialen Netzwerken. Mit jeder Internetnutzung vergrößert sich der digitale Fingerabdruck der Internetnutzer. Die Daten werden analysiert und sortiert, um wirtschaftliches Nutzen zu erzeugen, wie zum Beispiel Werbung, die an individuelle Interessen angepasst und personalisiert werden. Die große Masse an Individualdaten im Netz wird als „Big Data“ bezeichnet. Algorithmen haben die Zuständigkeit, die Datensammlungen mithilfe eines Auswertungsprozesses zu analysieren und die relevanten Informationen zu „Smart Data“ zu bündeln.

„Die Korrelationen die ausgerechnet werden, sagen uns nicht warum etwas geschieht, aber sie machen uns darauf aufmerksam das etwas passiert.“ So können Algorithmen Zusammenhänge berechnen, die teilweise für Menschen absurd erscheinen, sich in der Realität jedoch bewahrheiten.

Die Analysemuster der Algorithmen werden in vielen wirtschaftlichen Bereichen genutzt: Kreditunternehmen bewerten durch mathematische Berechnungen die Kreditwürdigkeit ihrer Gläubiger, Polizisten grenzen den Ort bevorstehender Kriminaltaten ein und Unternehmen passen ihre Werbung an die individuellen Bedürfnisse der Konsumenten an.

Das selbstbestimmende Individuum steht vor neuen Herausforderungen. Der Ruf nach mehr Digital- und Medienbildung wird immer lauter. Wie kann der Mensch Aufklärung über Algorithmen, Big Data und künstliche Intelligenz erhalten? Wie reagieren Bundesregierung und Anbieter des politischen Diskurses auf die neue Materie?

Bildung und Medienbildung über Big Data

Das Deutschland dringenden Nachholbedarf bei verschiedenen Facetten der Digitalisierung hat, steht außer Frage. Auch zum Thema Big Data gibt es nur eine geringe Anzahl an Angeboten, die sich mit den Chancen, Funktionen und den Gefahren beschäftigen. Die digitale Agenda 2014-2017 des deutschen Bundestages spricht die Grundsätze der Digitalpolitik in Zeiten des digitalen Wandels an. Big Data wird zwar in dem Papier erwähnt, erhält jedoch nicht die erforderliche Aufmerksamkeit. Nur jedes fünfte Unternehmen in Deutschland nutzt Big Data, während internationale Großkonzerne wie Facebook und Google mit der Verarbeitung von Daten weit fortgeschritten sind. Die Anforderung an die Politik: Weiterbildungs-und berufliche Qualifizierungsangebote mit Fokus auf die Digitalisierung weiter ausbauen.

Ziel der Bundesregierung ist die Förderung digitaler Bildung in Deutschland. Das Bundesministerium für Bildung und Forschung  will mithilfe von „Learning Analytics“, also Auswertungen von Benutzerdaten, digitale Kompetenzen an Bürger vermitteln. Auch Landesregierungen wie in Nordrheinwestfalen legen einen Medienkompetenzrahmen vor, der folgende Absicht definiert: „Ziel des Medienkompetenzrahmen NRW ist es, alle Kinder und Jugendlichen zu einem sicheren, kreativen und verantwortungsvollen Umgang mit Medien zu befähigen und neben einer umfassenden Medienkompetenz auch eine informatische Grundbildung zu vermitteln”. Außer-sowie innerschulische Bildungsangebote sollen ermöglichen, die Kompetenzen der Schüler sowie der Lehrer im Umgang mit Big Data und digitaler Bildung zu fördern.

Akteure der politischen Bildung wie die “Bundeszentrale für politische Bildung (bpb)“ bieten ebenfalls umfangreiche Angebote zum Thema „Big Data“ an. Darunter Dossiers, Experteninterviews und medienpädagogische Angebote. Auch Landeszentralen zeigen durch Kurzvideos und Mini-Games zur Datenerfassungen Möglichkeiten auf, dem Thema „Big Data“ näher zu kommen.

Zielgruppe Schüler

Das Ergebnis einer Studie der ICILS-2013 lautete: Die Achtklässler verfügen nur über ein mittleres Kompetenzniveau zum Thema „Computer- und informationsbezogene Fertigkeiten.“ Viele Schüler sind nicht in der Lage, sicher und selbstständig erhaltene Informationen zu bewerten. 99% der Schüler fordern ein vermehrtes Angebot zu digitalen Themen wie rechtliche Fragen im Internet und Programmieren. Ein interessantes Ergebnis des Gutachtens betrifft die Privacy-Kompetenz und die Datenpreisgabe. Die bisherige Annahme lautete, dass die Datenpreisgabe gering ist, sobald ein User über eine hohe Privacy-Kompetenz besitzt. Doch dem ist nicht so. Je größer das Wissen ist, dass die eigenen Daten verarbeitet und analysiert werden, desto höher ist die Datenpreisgabe.
Das Gutachten zeigt, dass Themen wie Big Data nicht fester Bestandteil des Lehrplans sind, sondern nur in Zusatzangeboten der Schulen oder außerschulischen Projekten bereitgestellt werden. Schon jetzt befassen sich viele Anbieter mit der Digitalisierung und tragen dazu bei, das Thema in einem gerechten Kontext zu vermitteln. Die Unterrichtsinhalte in Schulen zu Big Data stehen jedoch noch am Anfang. Es wird dringend gut ausgebildetes Personal benötigt, dass  die Rolle des Wissensvermittlers einnimmt. Daher lautet eine zentrale Erkenntnis der Studie: Wir brauchen mehr Aus-und Weiterbildungsangebote, die kontinuierlich die verschiedenen Aspekte der Digitalisierung behandeln.

Titelbild: geralt via Pixabay, CCO, bearbeitet.

In der aktuellen Studie werden die neuen Auflagen hinsichtlich der Verarbeitung, Löschung, Anonymisierung und der Transparenz von Daten untersucht und innovationsspolitische Empfehlungen gegeben.

Die Rohfassung der Studie wurde auf Discuto.io online publiziert und soll nun öffentlich diskutiert werden. Das Forschungsteam möchte Wissen, Meinungen und Expertise von außen einholen und lädt interessierte BürgerInnen, Unternehmen und ExpertInnen dazu ein, an der Diskussion “Big Data, Innovation und Datenschutz” teilzunehmen. Die Studie kann online eingesehen werden. TeilnehmerInnen können bis zum 09.10.2017 einzelne Absätze kommentieren und bewerten.

Titelbild: Copyright by Henrik Andree/ meko factory

Welche Möglichkeiten gibt es, Verbrechen präventiv zu bekämpfen? Diese Frage ist für den Rechtsstaat zeitlos in ihrer Aktualität. Ein Blick auf die polizeiliche Kriminalstatistik zeigt, dass die Anzahl an Wohnungseinbrüchen trotz eines Rückgangs von 10 % zwischen den Jahren 2015 und 2016 mit rund 151.000 Einbrüchen deutlich höher liegt, als noch vor zehn Jahren. Um diesem Trend etwas entgegen zu setzen, nutzen die deutschen Bundesländer Predicitive Policing Software. Diese, ursprünglich aus den USA stammende, Technologie kommt dort seit nunmehr zehn Jahren in diversen Bundesstaaten zum Einsatz.

Der Grundgedanke fußt darauf, über Big Data-Analysen vergangener, für die Verbrechensprävention relevanter Daten Aussagen über die Wahrscheinlichkeit zukünftiger Straftaten zu treffen. In Analogie zu seismologischen Aktivitäten kommt es nach dieser Vorstellung häufiger zu Verbrechen an Orten, die bereits Tatort waren. Die verwendeten Programme nutzen dabei unterschiedliche Vorgehensweisen. PredPol, das unter anderem von der Polizei in Los Angeles eingesetzt wird, nutzt einen selbst lernenden Algorithmus nach einem „Epidemic Type Aftershock Sequence Model“. Dabei werden täglich erhobene Daten mit bereits existierenden Datenbänken abgeglichen und auf wiederkehrende Muster untersucht, um auf einem Gitternetz des Stadtgebietes festzulegen, wo vermehrte Polizeipräsenz notwendig sein könnte.

Bisher nur dürftige Ergebnislage

Ergebnisse des amerikanischen Predictive Policing lassen sich in Ermangelung objektiver Langzeitstudien zum jetzigen Zeitpunkt noch nicht absehen. Alexander Gluba, Referent des Landeskriminalamts Niedersachsen, bemerkt dabei zu Recht, dass die Erfolgsmeldungen aus Übersee zumeist auf „dünnen Pressemitteilungen“ oder euphorischen Angaben der Software-Hersteller basieren. Auch sei die Messung der Wirkung im Echtbetrieb schwierig, wenn auf eine Prognose fußende Maßnahmen schlussendlich dazu führen würden, dass diese gar nicht mehr zuträfe.

In Deutschland gibt es verschiedene Ansätze: Während einige Bundesländer eigene Softwarelösungen probieren, nutzt die Polizei in Bayern und Baden-Württemberg das Programm PRECOBS. Letzteres wurde vom Max Planck Institut für ausländisches und internationales Strafrecht im Rahmen eines baden-württembergischen Pilotprojektes evaluiert. Der Abschlussbericht der Studie, die einen Zeitraum vom Oktober 2015 bis April 2016 abdeckt, liegt jetzt vor.

PRECOBS arbeitet auf Grundlage des „Near Repeat“-Phänomens, welches Straftaten wie Wohnungseinbrüche als Folgetaten innerhalb kurzer zeitlicher Abstände von bis zu sieben Tagen beschreibt. Speziell Reihenhäuser und Doppelhaushälften seien nach kriminologischer Sicht anfällig für wiederkehrende Einbruchsdelikte. PRECOBS gleicht aktuelle Daten der Polizei mit vergangenen Datensätzen über Tathergänge und Tatbegehungsweisen nach Wenn-Dann-Entscheidungen ab, um die Wahrscheinlichkeit eines „Near Repeat“-Phänomens zu bestimmen.

Laut der Studie wurden im Evaluationszeitraum in den Polizeipräsidien von Stuttgart und Karlsruhe 183 Alarme durch PRECOBS ausgelöst. Auf einen ausgelösten Alarm kamen damit im Durchschnitt bis zu 48 Arbeitsstunden für die Polizeibeamten. In Stuttgart haben die Wissenschaftler einen besonders starken Rückgang der Wohnungseinbruchszahlen in den durch PRECOBS ausgemachten „Near Repeat Areas“ festgestellt, während in Karlsruhe die Fallzahlen über den Beobachtungszeitraum konstant blieben. Laut den Autoren der Studie lässt sich die Wirksamkeit von Predictive Policing trotzdem nicht eindeutig nachweisen. Das würde vor allem an Schwankungen und methodischen Einschränkungen liegen. So sei der Evaluationszeitraum recht kurz gewesen und ginge mit einem Verzicht auf ein experimentelles Design und eine eingeschränkte Anzahl an Testgebieten einher. Zudem würde sich PRECOBS in ländlichen Gebieten aufgrund eines geringeren Ballungsgebietes nach Expertenmeinung weniger eignen. Außerdem lässt sich die Wirksamkeit nicht losgelöst von den polizeilichen Folgemaßnahmen ermitteln.

Während die Hälfte der befragten Polizeibeamten den Einsatz befürwortet, haben vor allem Beamte, die mit einer Vielzahl von Alarmen konfrontiert wurden, eine negative Meinung über PRECOBS. Die Wissenschaftler gehen davon aus, dass diese Meinung wegen einer gefühlten Mehrbelastung zustande kommt, da die Beamten im Alarmfall andere Arbeiten liegen ließen.

Einsatz contra Datenschutz?

Für Alexander Gluba ist es daher wichtig, dass dem Personal die Skepsis gegenüber der Technologie genommen wird – auch weil damit Ängste vor einem Know how-Verfall oder vor Stellenabbau begegnet würde. Das Problem liegt hier überspitzt in einem Informationsdefizit der Beamten gegenüber den Analysten und der Notwendigkeit, die Funktionsweise der Algorithmen transparent zu gestalten. Auch aus der Perspektive des Datenschutzes ist dies wünschenswert. Alexander Sander vom Verein Digitale Gesellschaft weist in diesem Zusammenhang auf die Gefahr einer Verlagerung der Kriminalität hin. Wenn nur schon vorhandene Daten in die Prognosen einfließen würden, könnten andere Verbrechen übersehen werden. Auch gelten Daten, die bei der Einbruchsprävention helfen, nicht als sensibel, aber anhand des Testlaufs für die Gesichtserkennungssoftware am Berliner Bahnhof Südkreuz erkennt Sander auch in Deutschland eine Tendenz zu verstärkter Verhaltenskontrolle bei Personen. Zumindest in China ist die Gesichtserkennung schon im Einsatz, um Rotsünder durch Social Shaming zu disziplinieren.

Ob sich in Deutschland der Einsatz von Predictive Policing ähnlich entwickeln wird, bleibt kontrovers, denn personenbezogene Daten dürfen bisher aus Datenschutzgründen nicht genutzt werden. Deshalb wurde die Software PRECOBS vom Bayerischen Landesbeauftragten für den Datenschutz, Dr. Thomas Petri, auch nicht beanstandet. Eine eher negative Perzeption der Software liegt vielleicht auch an dem überschwänglichen Erfolgsmarketing der Hersteller und reißerischen Medienberichte á la „Minority Report“. Die Technologie ist nicht in der Lage, die Zukunft vorherzusehen. Das Risiko für mögliche Verbrechen wird auf der Grundlage von Mustern in vorhandenen Daten errechnet. Damit arbeiten die Algorithmen nur so gut, wie ihre Datenbasis es zulässt. Auch stellt sich die Frage, welche Arten von Verbrechen sich vorhersagen lassen – und welche nicht. Letztendlich müssen menschliche Analysten die Handlungsentscheidungen treffen. Predictive Policing könnte ohne die Verwendung personenbezogener Daten eine sinnvolle und legitime Ergänzung der polizeilichen Arbeit darstellen. Ob sich der Einsatz aber wirklich auszahlt, kann nur durch Langzeitstudien geklärt werden.

Titelbild: Tarot by Rirriz via Flickr, CC0

Big Data. Ein Wort in aller Munde. Spätestens nach Trumps Wahlsieg auch mit Unsicherheit behaftet. Ein Versuch dieses Wahlergebnis in irgendeiner Form zu rechtfertigen. Da allein Unzufriedenheit und das Verlangen nach irgendeiner Art von Wandel bei BürgerInnen ja nun diesen Ausgang wirklich nicht erklären vermag, oder vielleicht doch? Aber wie kann man Big Data wirklich nutzen?

In den USA werden neben dem Nutzen von sozialen Medien auch Abermillionen von Emails geschrieben, in denen auch auf nicht so saubere Art für Stimmen geworben werden. Zwar werden dabei Daten genutzt, um die BürgerInnen persönlich zu kontaktieren. Dieses sind aber meist Kontaktdaten aus parteiinternen Datenbänken. Denn es scheint nach wie vor eine große Herausforderung zu sein, große Datenmengen effektiv zu nutzen.

Das Problem für die WahkämpferInnen ist, dass 80 % der Daten unstrukturiert sind. Nur 20 % seien daher vorerst brauchbar, aber diese müsse man erst einmal finden, meint Frank Pörschmann von Digital Analytics Association e.V. Das sei nicht einfach. Noch schwieriger sei es, sie dann zu analysieren, um sie beispielweise für einen Wahlkampf zu nutzen. Dabei spielen die richtigen Algorithmen eine entscheidende Rolle. Doch auch Algorithmen können keine Wunder vollbringen, schlussendlich sind sie immer noch vom Menschen konzipiert und aus einem Modell entstanden. Daher auch fehlerhaft und voreingenommen. Da Algorithmen bis dato nur nach Korrelationen suchen, aber die Kausalität und den Kontext nicht erkennen können, ist ihre Wirksamkeit derzeit noch fragwürdig.

Ausblick auf den deutschen Wahlkampf

Spielt Big Data für den Wahlkampf im September dann überhaupt eine Rolle? Deutsche Parteien unterstehen zum einen dem deutschen Datenschutzgesetz. An das muss sich gehalten werden. Im Wahlkampf gibt es dann nochmal spezielle Regeln. Beispielsweise können Parteien einige Wochen vor der Wahl die Melderegister der Wahlberechtigten einsehen. Aber mehr als Name, Alter oder gegebenenfalls Todestag steht da nicht drin. Daher eher nicht so nützlich.

Die Post Direkt bietet hingegen detaillierte Datensätze an. Die Reaktion der auf dem Podium vertretenen Parteien (CDU, SPD, Grüne, Die Linke) war einstimmig. Alle Wahlkampf-Manager erklärten, dass sie diese Daten nicht kaufen würden. Zum einen stellten sie die Nutzung und Effektivität der Daten in Frage. Zum anderen wiesen sie aber auch darauf, dass dies bei den deutschen WählerInnen nicht gut ankäme.

Einig waren die anwesenden parteiinternen Wahlkampfleiter oder Auftragnehmer von Agenturen der großen etablierten Parteien darin, dass der Wahlkampf hart geführt werden könne, dabei aber fair bleiben müsse. Ein schmutziger Wahlkampf sei unbedingt zu vermeiden. Die umfangreichste Selbstverpflichtung zur Fairness präsentierte Robert Heinrich von den Grünen: Dark Campaigning oder Posts, also die zielgruppenspezifische Ansprache, seien erlaubt, aber hier müsse klar erkennbar sein, welche Partei dahinter steckt. Zudem wollen die Grünen auf einer Seite alle Dark Posts einsehbar machen, damit auch die WählerInnen außerhalb der Zielgruppen einen Einblick haben. Außerdem solle man sich an deutschen Datenschutz halten, keine Social Bots benutzen oder Lügen verbreiten. Diese selbst auferlegten Regeln seien für die Grünen zwingend, wenn man glaubhaft als datenschutzsensible Partei agieren wolle, erklärte Heinrich, der die anderen Parteien aufrief, sich diesem Kodex anzuschließen.

Wie wird der Wahlkampf also aussehen, wo schmutzig schon mal ausgeschlossen ist? Der Wahlkampf der etablierten Parteien bleibe sauber, behaupten zumindest die Wahlkampf-Manager. Von anderen Parteien, aber auch aus dem Ausland erwarten jedoch alle Podiumsteilnemer, dass etwas passieren wird, nur was wisse man noch nicht.

Dennoch mit was können wir von den Parteien rechnen? Da der Wahlkampf seit Jahren immer professioneller wird, können wir einiges erwarten. Vor allem werden Soziale Medien stärker bespielt. Whatsapp, Instagram, Snapchat, Tinder und Facebook und so weiter. Außerdem setzen gerade die größeren Parteien auf den Tür-zu-Tür-Wahlkampf. Online und vielleicht auch mit App organisiert, wie von der CDU bei der Saarländischen Wahl. Durch das föderale Prinzip der Parteien sei ein zentral durchgeplanter Wahlkampf nicht effektiv, meinte Dr. Stefan Hennewig, die Verbände vor Ort wüssten am besten, wo und wie man WählerInnen gewinnt.

Außerdem gibt es gute Gründe, die gegen einen reinen Online-Wahlkampf sprechen. Der sogenannte Straßenkampf, in dem man Plakate anderer Parteien verunstaltet, ist ein wahres Happening, das einfach dazu gehört, meint Pörschmann. Auch der Häuserkampf, wo Freiwillige von Tür zu Tür gehen und Brötchen verteilen ist bei weitem billiger und effektiver als Daten zu kaufen. Bei dem im Vergleich zu den USA kleinen Budget der Parteien sieht es also nicht danach aus, dass dieser Wandel so schnell vollzogen wird. Allerdings werden Online- und Offline-Wahlkämpfe immer enger verzahnt werden.

Durch den Online-Wahlkampf können die Parteien beispielsweise kreative Memes etc. schneller verbreiten. Daher müssen WahlkämpferInnen Trends in den sozialen Medien beobachten und schnell nutzen. Das Unternehmen Dataswarm, welches soziale Medien für Wahlprognosen analysiert, hatte in dem Zusammenhang angemerkt, dass vor allem emotional geladene Tweets und Memes immer noch am besten ankommen.

Ein schwieriges Thema für alle Parteien ist der Umgang mit Fake News. Die Grünen haben eine „grüne Netzfeuerwehr“ ins Leben gerufen, bei der Freiwillige gegen Falschnachrichten vorgehen, Ähnliches gibt es bei den andern Parteien. Allerdings ist das oft nutztlos, merkt Prof. Martin Grothe von der Complexium GmbH an: Die Richtigstellungen erreichen nur diejenigen, die sie auch sehen wollen – und damit viel weniger Menschen.

Den großen Wandel werden wir also auch diesmal nicht sehen. Da der klassische Wahlkampf auch ein soziales Happening ist, wird der Online-Wahlkampf mit der Nutzung von sozialen Medien den klassischen Wahlkampf ergänzen, ihn aber nicht ersetzen.

Titelbild: Data und Politics von Initiative D21/Schnittstelle Berlin CC by 3.0

v.l.n.r: Julius van de Laar, Mark Seibert (Wahlkampfleiter DIE LINKE), Robert Heinrich (Wahlkampfmanager Bundesgeschäftsstelle BÜNDNIS 90/DIE GRÜN), Mathias Richel (verantwortlich u. a. für Onlinewahlkampf SPD) und Dr. Stefan Hennewig (Leiter Bereich Kampagne und Marketing CDU).

Der Zukunftsmarkt des 21. Jahrhundert liegt weder in Aktien oder Immobilien, sondern in unserer Gesundheit. Laut Bundesministerium für Gesundheit investiert kein anderer Sektor so viel in Forschung und Entwicklung (F&E) wie die Gesundheitsbranche. Im Jahr 2014 führte die Branche der Medizintechnik die Rangliste aller europäischen Patentmeldungen an. Neben neuen Technologien im Praxen- und Krankenhausbetrieb geht es um Gesundheits-Apps, die durch verschiedene Angebote dem Nutzer auf seinem Weg zu einem gesünderen oder fitteren Leben assistieren sollen.

Die rasante Vergrößerung der eHealth Branche erklärt das Zusammenspiel von Angebot und Nachfrage: während auf der einen Seite neue Innovationen in Medizin und Technik und eine immer digitalisiertere Gesellschaft entstehen, gibt es durch demographische Alterung und einem erhöhten gesellschaftlichen Bewusstsein für Gesundheit gleichzeitig mehr Bedarf für ein digitales Gesundheitsangebot. Insbesondere die wachsende Nachfrage und Notwendigkeit für mobile Gesundheitslösungen lässt den eHealth Markt stetig wachsen.

Apple erobert den digitalen Gesundheitsmarkt

Laut einer Studie der BITKOM nutzen bereits 30% aller Smartphone-Besitzer Gesundheits-Apps. Die Funktion der Anwendungen variiert stark: Informationsquelle, Schmerztagebuch, Messgerät für Vitalwerte. Die Selbstvermessung von Körperfunktionen wie Atemfrequenz, Blutdruck oder Körpertemperatur funktioniert über sogenannte „Wearables“, also tragbare Sensoren in Kleidung oder Smartphone, die verschiedene Vitalwerte aufzeichnen können. Inzwischen gibt es mehr als 100.000 dieser Anwendungen. Viele Start-Ups und Webdienste haben das Potenzial erkannt und investieren in die digitalen Gesundheitsangebote.

Zu den prominentesten Anbietern und Investoren in diesen Markt gehört Apple. Das Unternehmen spricht auf seiner Website von einer „Gesundheitsrevolution“. Mit seinem Team für digitale Gesundheit entwickelte Apple bereits „Health“, „ResearchKit“ und „CareKit“. Mit der eigenen Gesundheits-App „Health“ kann jeder iPhone-Nutzer beispielsweise seine Fitness per Schritt- und Kilometerzähler überprüfen, Körpermesswerte eintragen oder den eigenen Schlaf analysieren lassen. Die Open Source-Frameworks „ResearchKit“ und „CareKit“ erlauben hingegen das Sammeln und Zusammentragen von Daten, mit deren Hilfe Apps entwickelt werden, die die Erkenntnisse über Krankheiten und deren Bekämpfung voranbringen. Seit 2015 ermöglicht „ResearchKit“ die einfache Erstellung und Teilnahme an medizinischen Tests und Studien. Seit diesem Jahr gibt es „CareKit“, eine Software mit der der eigene Gesundheitszustand verwaltet werden kann: der Nutzer kann seine Körperwerte, Symptome oder Auswirkungen der Medikation dokumentieren und überwachen und gegebenenfalls die Informationen an seinen Arzt oder Klinikum weiterschicken.

Die bisherige Resonanz auf Apple’s Gesundheitsinnovationen ist sowohl von Verbraucher– als auch von Ärzteseite sehr positiv: In den USA wird die App “Health” schon von vielen Krankenhäuser verwendet, um den Gesundheitszustand von Patienten aus der Distanz zu kontrollieren und gegebenenfalls präventiv Komplikationen zu verhindern. Mit Hilfe des „CareKit“ entstanden bereits zahlreiche Apps wie „One Drop“ für Diabetiker oder „Start“ gegen Depressionen.

Zukunftsmarkt eHealth: Wer profitiert?

Lautet das Allheilmittel gegen zukünftige Erkrankungen also Big Data? Wie wir bereits berichteten, eröffnet der digitale Gesundheitsmarkt große Chancen für eine effizientere und kostengünstigere Gesundheitsversorgung, die auch eine Lösung für den demographischen Wandel und Ärztemangel auf dem Land darstellen können. Das Interesse an neuen Online-Angeboten und Apps liegt sowohl bei Patienten als auch bei Anbietern – Ärzten, Krankenhäusern, Krankenkassen und Unternehmen.

Im Idealfall profitieren von dieser Revolution des Gesundheitssystems also alle Beteiligten. Der Patient, der schneller, besser und individualisierter versorgt und therapiert werden kann. Das Krankenhaus, das digitalisierte und zentralisierte Patientendaten und Möglichkeiten der Telemedizin nutzt. Der Staat und die Privatwirtschaft selbst, die durch Innovation neue Jobmöglichkeiten schaffen und Investitionen generieren. Weltweit könnten so bis 2018 200 Milliarden Euro gespart werden, berichten die „Deutsche Gesundheitsnachrichten“.

eHealth und Datenschutz in Deutschland

Neben all den Vorzügen einer digitalen Gesundheitswelt sind aber vor allem Datenschützer alarmiert. Gesundheitsdaten sind besonders sensibel und bedürfen hoher Sicherheitsstandards, um nicht in den falschen Händen zu landen. Anwendungen, die den Gesundheitszustand einer Person regelmäßig vermessen und dokumentieren, sind wertvolle Daten, an denen insbesondere Krankenkassen und Pharmaunternehmen interessiert sind. Krankenkassen locken bereits mit Prämien für besonders gesunde Lebensweisen ihrer Kunden.

In Deutschland trifft der elektronische Gesundheitssektor auf eine hoffnungsvolle Ausgangssituation. Laut der diesjährigen Veröffentlichung des Sachverständigenrats für Verbraucherfragen nutzen in Deutschland etwa 45 Millionen Menschen Smartphones. Auch bedienen sich fast alle Krankenhäuser und Arztpraxen einer digitalen Datenverarbeitung. Trotz wachsenden Markts blieb der große Boom von eHealth in Deutschland bisher aus. Das liegt einerseits daran, dass die Digitalisierung in Krankenhäusern und Arztpraxen im internationalen Vergleich weiterhin Verbesserungspotenzial hat, also beispielsweise im elektronischen Datenaustausch zwischen Krankenhäusern oder der Digitalisierung von internen Abläufen. Ein zweiter Grund liegt darin, dass viele Start-Ups und innovative Unternehmen durch die unsicheren rechtlichen Rahmenbedingungen abgeschreckt werden. Insbesondere beim Thema Datenschutz werden Sachverhalte teilweise in verschiedenen Bundesländern unterschiedlich ausgelegt und stellen so eine Unsicherheit für Unternehmen dar.

Rechtlicher Rahmen in Deutschland und der EU

Um in seiner medizinischen Digitalisierung nicht von Ländern wie den USA abgehängt zu werden, rüstete Deutschland letztes Jahr mit dem E-Health Gesetz auf: Bis 2018 sollen alle Arztpraxen und Krankenhäuser mit einer Telematik-Infrastruktur verbunden sein und jeder Patient über eine elektronische Patientenakte verfügen. Einfacher Datenverkehr zwischen Krankenhäusern, Fachaustausch über Videokonferenzen und Televisiten von Patienten würden so zum Alltag jedes Arztes und Pflegekraft gehören. Im Zentrum des Gesetzes steht der Ausbau der digitalen Infrastruktur, die für eine bessere Vernetzung und Vereinfachung des Datenaustausches notwendig ist.

Auch auf europäischer Ebene bildet eHealth ein zentrales Element der Digitalen Agenda, die 2010 von der Europäischen Kommission vorgestellt wurde. Eine verstärkte und effizientere Nutzung von Technologien soll zu höheren Gesundheitsleistungen beitragen, deren Kosten senken und gleichzeitig neue Jobs schaffen.

Herausforderung der Finanzierung

Viele Bereiche des eHealth Sektors wie Gesundheits-Apps oder -Software werden sich in den nächsten Jahren weiter vergrößern. Die Finanzierung der Telematik-Infrastruktur bleibt wohl die größte Herausforderung. Denn die Umstellung von analog auf digital ist teuer und auf große Investitionen angewiesen – Geld, das viele Krankenhäuser nicht haben. Langfristig werden sich die Investitionen auszahlen, denn das Einsparpotenzial von eHealth ist groß: eine bessere digitale Verwaltung und Vernetzung von Daten bedeutet unter anderem weniger Arztbesuche, individueller zugeschnittene Therapien, weniger Verdopplung von Arbeit und Untersuchungen. Die gesteigerte Effizienz des Krankensystems, beispielsweise durch Ferndiagnosen oder Online-Rezeptausstellungen, würde die Gesamtkosten der pro-Kopf-Krankenkassenbeiträge senken.

Um das ganze Potenzial von eHealth auszuschöpfen, müssen Nutzer bereitwillig ihre Daten an Ärzte und Krankenhäuser weitergeben. Im Krankheitsfall sind dazu sogar 75% aller Deutschen bereit, berichtet die BITKOM. Um das Vertrauen weiter zu steigern, braucht es mehr Sicherheit und Transparenz bezüglich der Speicherung und Verwendung von Daten der digitalen Apps oder Programme. Außerdem verlangt es nach entsprechenden Rahmenbedingungen, um den Standort Deutschland für Investoren attraktiver zu machen. Das eHealth-Gesetz bildet eine gute Grundlage für Deutschlands digitalen Gesundheitsmarkt; aber nur bei konsequenter Umsetzung der neuen Richtlinien hat Deutschland eine Chance, im internationalen Vergleich aufzuholen.

Titelbild: NEC-Medical-137 von NEC Corporation of America via flickr, licenced CC BY 2.0

Das Anliegen der Studie, die in acht europäischen Ländern durchgeführt wurde, war herauszufinden, wie Europäer zu „Big Data“ stehen, also zum Sammeln von persönlichen Daten in großem Ausmaß. Diese persönlichen Daten können das Internetnutzungsverhalten widerspiegeln, aber auch GPS-Daten oder Gesundheitsdaten fallen darunter.

Datenfreigiebigkeit, aber nur wenn es etwas bringt

Eines der interessantesten Ergebnisse der Studie ist, dass es einen großen Unterschied zwischen der Einstellung gegenüber Big Data im Allgemeinen und der Einstellung zur konkreten Verarbeitung persönlicher Daten gibt. Über die Hälfte der Europäer glaubt, dass das Sammeln großer Datenmengen eher Nachteile als Vorteile mit sich bringt, nur ein Drittel sieht mehr Vorteile. Auch ihr Vertrauen in die Art der Nutzung der Daten durch Staat, Unternehmen oder Arbeitgeber ist nicht besonders hoch. Das könnte zu der Annahme führen, dass die europäischen Bürger Probleme damit haben ihre Daten preiszugeben. Befragt nach konkreten Szenarien, antworteten sie jedoch unerwartet. Eine Mehrheit der Bürger stimmt etwa zu, dass eine Regierung zum Schutz vor Terrorismus oder Straftaten persönliche Daten anfordern können sollte. Auch im privaten Bereich findet die Sammlung von Daten größeren Zuspruch, wenn sich die Befragten daraus einen konkreten Nutzen versprechen. So wird etwa die Verarbeitung von GPS-Daten befürwortet, wenn das zu individuellen Verkehrsempfehlungen führt, genauso wie der Einsatz eines Smart Meters, wenn das zu einer präzisen Abrechnung des Stromverbrauchs führt.

Unsicherheit, wie die eigenen Daten verwendet werden

Die Studie kommt zu dem Schluss, dass konkrete Anwendungen befürwortet werden, Big Data als Konzept aber abgelehnt wird. Das mag vor allem an einer Unsicherheit der Bürger über den Umgang der Datensammler mit persönlichen Daten herrschen und einem Gefühl mangelnder Souveränität über die eigenen Daten. Grade ältere Menschen und solche mit niedrigem Bildungsabschluss haben laut der Studie das Gefühl, nicht zu wissen, was mit ihren Daten geschieht und auch keinen Einfluss darauf zu haben. Die Verfasser der Studie kommen zu dem Schluss, dass hier die herkömmliche Informationspolitik der Unternehmen versagt. Zum Beispiel gibt zwar fast die Hälfte der Befragten an, die allgemeinen Geschäftsbedingungen zu lesen, bevor sie ein Programm oder eine App installiert. Ähnlich viele geben aber auch an dies nicht zu tun. Frederik A. Richter vom Vorstand der Stiftung Datenschutz hat dafür Verständnis, da AGBs zwar informieren könnten, aber einem trotzdem nicht mehr Hoheit über die eigenen Daten gäben. Da man nicht einzelne Teile der AGBs ablehnen könnte, sei die einzige Option das Programm überhaupt nicht zu installieren. Dafür hätte man sich aber eigentlich schon beim Herunterladen entschieden. Laut der Studie könnte die Angst vor inkorrekter Nutzung der Daten vor allem durch transparenten und verständlich erklärten Umgang mit den Daten genommen werden, sowie durch erweiterte Möglichkeiten für den Nutzer, Einfluss darauf zu nehmen, welche Daten genutzt werden dürfen. Das kann zum Beispiel durch Privatsphären-Einstellungen oder gezielte Freigabe bestimmter Daten zum eigenen Nutzen geschehen.

Die gesamte Studie des Vodafone Instituts für Gesellschaft und Kommunikation können sie hier lesen (PDF, englisch).

Bild: Duncan Hull, CC BY-SA 2.0