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Big Data, Innovation und Datenschutz

Wirtschaftspolitische Empfehlungen diskutieren

Starting: 23 Sep Ending

0 days left (ends 23 Oct)

Jetzt liegt der Endbericht vor. Vielen Dank für die Unterstützung!

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Update: Feedback eingearbeitet, Endbericht und "Change-Report" zum Download

Vielen Dank für das umfangreiche Feedback zur Rohfassung der Studie. Dieses wurde in der Zwischenzeit eingearbeitet. Welche Änderungen vorgenommen wurden, können im "Change-Report" nachvollzogen werden.

Die Studie wurde mittlerweile dem BMVIT übermittelt und abgenommen.

Wir glauben, dass eine konsequente Umsetzung der Datenschutz-Grundverordnung - trotz aller noch offenen Punkte - ein wesentlicher Schritt in Richtung einer eigenständigen europäischen Digitalisierungsstrategie sein kann und daher deutlich mehr Aufmerksamkeit erhalten sollte als bisher.

Für weitere Diskussionen und Anregungen stehen wir gerne zur Verfügung (Mail: office(at)cbased.com).

 

 

Kann man Big Data, Innovation und Datenschutz unter einen Hut bringen?

Das war - salopp formuliert - die Aufgabenstellung für den hier zur Diskussion gestellten Entwurf unserer Studie für das Bundesministerium für Verkehr, Innovation und Technologie (BMVIT):

  • Ist Big Data mit dem Inkrafttreten der neuen Datenschutz-Grundverordnung (DS-GVO) im Mai 2018 in Europa Geschichte? Wenn ja, ist das gut so? 
  • Wird Innovation massiv behindert oder gibt es Wege trotzdem neue Produkte und Dienstleistungen einzuführen?
  • Etabliert die DS-GVO ein neues Paradigma und stellt sich Europa damit vollends ins Abseits in der Welt der digitalen Plattformökomie?

Die Fragen zum Thema sind vielfältig und fundamental. Wir stellen daher unsere Sicht der Dinge auf den Prüfstand, versuchen unterschiedliche Sichtweisen, neue Einsichten oder schlicht Fehler zu finden, mißverständliche Aussagen zu korrigieren etc. und die grundlegenden Handlungslinien festzuzurren - wenn Sie uns dabei helfen.

Die Empfehlungen der Studie können hier bis zum 09.10.17 diskutiert werden. Danach werden Sie von uns überarbeitet und an das BMVIT übermittelt. Wir geben Feedback, was wir aus der Diskussion übernommen und eingebaut haben bzw. wo wir einen anderen Standpunkt vertreten.  

Wir freuen uns auf Ihr Feedback!

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P165

Insgesamt muss sich aber auch Europa als Modell für wirksamen Datenschutz positionieren, wenn man die ökonomischen Chancen realisieren will. Dies heißt auch, dass man Personen die das europäische Datenschutzniveau „genießen“ wollen eine Art eResidency gewährt wie es bereit Estland macht. Österreich könnte hier nachziehen und eine flächendeckende europäische Lösung vorwegnehmen. Letztendlich müssen – wie bereits erwähnt – alle Unternehmen die DS-GVO einhalten, wenn sie europäische KundInnen haben. Wenn man die Zahl der datenschutzrechtlichen Europäer über eResidency erhöht, dann verbreitet sich europäisches Datenschutzrecht über Europa hinaus und kann so zum Standard werden. Man kann auch überlegen, mit Ländern zwischen den geopolitischen Machtblöcken (z.B. Südamerika, Japan, Teile Asiens) Allianzen zur Übernahme der europäischen Datenschutzregeln zu bilden.

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P166

Abschließend – und auf Innovation bezogen - wurde die DS-GVO nicht konzipiert, um Innovation zu verhindern, sondern um Datenschutz zu verbessern. Das ist ebenfalls eine Innovation, die mit beachtlichen Kosten für die Organisationen, die sie implementieren müssen, verbunden ist. Daher sollte man jetzt alle begleitenden Maßnahmen setzen, damit die Umstellung möglichst einfach über die Bühne geht und erfolgreich verläuft. Dazu gehören Informationskampagnen für die Organisationen die dazu verpflichtet sind. Aufklärung ist auch bei den KonsumentInnen notwendig, damit diese die neuen Möglichkeiten annehmen und damit umgehen können. Nur wenn informierte NutzerInnen von den neuen Möglichkeiten Gebrauch machen, kann das oft beachtete Daten-Paradoxon verhindert werden.

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P167

Die DS-GVO bringt Einschränkungen für Big Data Strategien, wenn persönliche Daten betroffen sind. Dies gilt nicht, wenn Unternehmensdaten oder Nutzungsdaten verarbeitet werden. Klar ist auch, dass bei Innovationen und Big Data Analysen nicht taxativ aufgezählt werden kann, welche Daten notwendig sind. Hier sollte die Möglichkeit für ausreichend breite Big Data- und Innovationsstrategien über entsprechend weit gefasste Einverständniserklärungen ermöglicht werden, im Vertrauen, dass die NutzerInnen nur zustimmen, wenn es sich aus ihrer Sicht um eine vertrauenswürdige Organisation handelt.

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P168

Europa ist aber auch gefordert, die strengen Datenschutzbestimmungen auch in Abkommen mit Drittstaaten einzuhalten. Dies gilt natürlich für die DS-GVO selbst, aber auch für das aufgehobene Safe Harbor Abkommen mit den USA und anderen Datenaustauschübereinkommen (z.B. Fluggastdaten) bei den die bisherigen Bestimmungen nicht eingehalten wurde. Europa muss hier auf der ganzen Linie konsequent sein, die eigenen Gesetze auf allen Ebenen einhalten und damit seine Autonomie wahren.

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P169

Accorsi, R., On the relationship of privacy and secure remote logging in dynamic systems. In IFIP International Information Security Conference, 2006

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P170

Acquisti, A., Adjerid, I., Brandimarte, L., "Gone in 15 seconds: The limits of privacy transparency and control." IEEE Security & Privacy 11.4 (2013): 72-74.

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P171

Acquisti, A., Taylor, C., Wagman, L., the Economics of Privacy, Journal of Economic Literature, Vol. 52, No. 2, 2016.

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P172

Acquisti, A., H. R. Varian (2005). Conditioning prices on purchase history. Marketing Science 24 (3), 367{381.

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P173

Adams, T., Surge Pricing Comes to the Supermarket, Guardian, 4. Junie 2017, https://www.theguardian.com/technology/2017/jun/04/surge-pricing-comes-to-the-supermarket-dynamic-personal-data.

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P174

Albrecht, J. P., & Jotzo, F. (2017). Das neue Datenschutzrecht der EU. Grundlagen, Gesetzgebungsverfahren, Synopse, Baden-Baden.

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P175

Arieli, D., Predictably Irrational, The Hidden Forces That Shape Our Decisions, Harper Collins Publisher, 2010.

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P176

Article 29 Data Protection Working Party (2004), Opinion 10/2004 on More Harmonised Information Provisions: Adopted on 25th November 2004. 11987/04/EN. Available at:http://ec.europa.eu/justice/policies/privacy/docs/wpdocs/2004/wp100_en.pdf.

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P177

Bartolini, C., Muthuri, R., Cristiana, S., "Using ontologies to model data protection requirements in workflows", 2015.

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P178

Bellare M. and B. Yee. Forward integrity for secure audit logs. Technical report, Technical report, Computer Science and Engineering Department, University of California at San Diego, 1997.

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P179

Bernd, M., Kieseberg, P., Weippl, E. R., Holzinger, A., "The Right to Be Forgotten: Towards Machine Learning on Perturbed Knowledge Bases," in International Conference on Availability, Reliability, and Security, 2016.

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P180

Blank, S., Dorf, B., The Startup Owner´s Manual, K&S Ranch Press, 2012.

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P181

Blättel-Mink B., Menez R., Kompendium der Innovationsforschung, 2015.

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P182

Bonatti, P. A., & Olmedilla, D., Rule-based policy representation and reasoning for the semantic web. Proceedings of the Third International Summer School Conference on Reasoning Web, RW’07, pp. 240-268. Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg, 2007.

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P183

Bonatti P., De Capitani di Vimercati, S., Samarati, P., An algebra for composing access control policies. ACM Transactions on Information and System Security (TISSEC) , 5(1), 2002.

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