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Big Data, Innovation und Datenschutz

Wirtschaftspolitische Empfehlungen diskutieren

Starting: 23 Sep Ending

1 day left (ends 23 Oct)

Danke für die bisherigen Beiträge! Wir verlängern, weil die Diskussion gerade richtig anläuft. Hier geht es direkt zur Diskussion der Studie "Big Data, Innovation und Datenschutz" 

description

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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Big Data, Innovation und Datenschutz

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P1

im Auftrag des BM für Verkehr, Innovation und Technologie

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P2

ENTWURF

P3

unter Mitarbeit von
Clemens Appl (Donau-Universität Krems)
Andreas Ekelhart (sba)
Natascha Fenz (cbased)
Peter Kieseberg (sba)
Hannes Leo (cbased, Koordination)
Sabrina Kirrane (Wirtschaftsuniversität Wien)
Axel Polleres (Wirtschaftsuniversität Wien)
Alfred Taudes (Wirtschaftsuniversität Wien)
Veronika Treitl (Wirtschaftsuniversität Wien)
Christian Singer (BMVIT)
Martin Winner (Wirtschaftsuniversität Wien)

P4

Wien, September 2017

P5

Die wichtigste Ressource der Welt ist nicht mehr Rohöl, sondern Daten - so der Titel des Economists vom 6. Mai 2017. Dieser Aufmacher bringt die derzeitige Bewertung von Big Data gut zum Ausdruck, wenn auch der Umfang von Daten stärk wächst während Rohöl eine definitiv begrenzte Ressource ist. Big Data - ein Begriff für den keine allgemein akzeptierte Definition vorliegt - wird hier pragmatisch als eine große Datenmenge gesehen, deren Analyse den Einsatz von Tools erfordert, die über die klassischen Anwendungsprogramme (z.B. Excel) hinausgeht. Die Erfassung, Speicherung, Analyse, Wartung, Suche, Verteilung, Übertragung, Visualisierung, Abfrage, Update und der Datenschutz sind dabei aufgrund der Größe des Datenbestands Herausforderungen. Ziel ist es Strukturen in den Daten zu finden die beobachtetes Verhalten erklären oder Verhalten vorhersagen können[1].

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P6

Big Data erhält ausgesprochen viel Aufmerksamkeit, weil

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P7

  • es mittlerweile technisch möglich ist, das offline und online Verhalten von Personen oder Unternehmen über Datenspuren im Netz praktisch global zu erfassen, zu speichern und zu analysieren. Über die technischen Möglichkeiten dazu verfügen einerseits Geheimdienste, andererseits einige große US-amerikanische und (potentiell auch) chinesische Unternehmen. Darüber hinaus sammeln und handeln eine Vielzahl von Unternehmen mit persönlichen Daten.
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P8

  • in Wirtschaft und Gesellschaft bei vielen Transaktionen sensible Daten entstehen, die eine den Datenschutzbestimmungen entsprechende Behandlung verlangen. Adäquate Technologien und Prozesse werden daher nicht nur von „Datenmultis“ verlangt, sondern von allen Personen und Unternehmen die mit persönlichen Daten umgehen. Angewandter Datenschutz ist daher kein Randgruppenphänomen, sondern betrifft eine breite Gruppe an Akteuren.
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P9

  • die Digitalisierung aller Gesellschaftsbereiche es deutlich einfacher macht, das Verhalten von Personen zu erfassen aber auch wirtschaftliche und technische Vorgänge mit weniger Aufwand digital abgebildet werden können. Neue digitale Produkte und Dienstleistungen sowie die Digitalisierung von (traditionellen) Produktions- und Vertriebsprozessen (Stichwort: Industrie 4.0) erlauben es, viele Dinge im Detail zu erfassen, zu überwachen, zu steuern etc., und produzieren dabei große Datenmengen, die geradezu danach rufen, ausgewertet zu werden.
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P10

Die landläufige Vorstellung, dass man im über die Zeit aufgebauten Datenpool ohne Einschränkungen in methodischer oder technischer Hinsicht nach verwertbaren Informationen fischen kann, beflügelt viele Big Data-Phantasien und Strategien. Anläufe, das vorhandene Material zu sichten, strukturieren, vervollständigen oder die Sammelaktivitäten auszuweiten, sind vielfach Teil von Unternehmensstrategien. Dieser Ansatz muss mit dem Inkrafttreten der Datenschutzgrundverordnung (DS-GVO 2016/679) in Europa im Mai 2018 überarbeitet werden. Die DS-GVO ist - so viel kann vorweg festgehalten werden - ein strenges, europaweit einheitliches Regime für den Umgang mit personenbezogenen Daten. Folgende Herausforderungen und Auflagen kommen damit auf die Verarbeiter von persönlichen Daten zu:

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P11

  • Explizite und informierte Zustimmung zur Verarbeitung von Daten, wobei schon das Speichern oder Anonymisieren der Daten als Verarbeitung gesehen wird. Praktisch jede Manipulation der Daten stellt demnach eine Weiterverarbeitung dar, für welche die explizite Zustimmung der Person, deren persönliche Daten betroffen sind, notwendig ist.
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P12

  • Die Daten - und das ist im Zusammenhang mit Big Data interessant - können analysiert werden, wenn sie anonym weiterverarbeitet werden. Für die Anonymisierung ist - wie schon erwähnt - die Zustimmung notwendig.
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P13

  • Die DS-GVO bringt auch das Recht auf „Vergessenwerden“ und damit die Löschung von Daten und Informationen mit sich, ebenso wird Transparenz bei der Datenverarbeitung und Datensparsamkeit - wonach eine grundlose Speicherung auf Vorrat nicht erlaubt ist - verlangt. Diese Forderungen - so sehr sie auf einer abstrakten Ebene nachvollziehbar und verständlich sind - bringen beachtliche Herausforderungen in juristischer/legistischer und technischer Hinsicht mit sich. Zum einen sind diese Tatbestände nicht hinreichend definiert - auch weil sich die technischen Möglichkeiten laufend ändern und sich die tatsächliche Interpretation erst aus Gerichtsentscheidungen ergibt. Ein nicht unproblematischer Umstand, wenn man bedenkt, dass Verstöße gegen die DS-GVO mit einer Strafe von 4% des Umsatzes oder maximal €20 Millionen bestraft werden können. Andererseits bestehen Zielkonflikte zwischen diesen Vorgaben. Beispielsweise können sich die Forderung nach Transparenz und das Recht auf Vergessenwerden widersprechen. Hinzu kommt, dass auch die technische Umsetzung vieler Vorgaben noch Forschung benötigt, um definitive Aussagen zu den Wirkungen zuzulassen.
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P14

Die DS-GVO etabliert damit strengere Regeln als sie beispielsweise in weiten Teilen der USA gelten. Schon in der Entstehungsphase des Gesetzestextes wurde eingewandt, dass strenger Datenschutz Innovation behindert. Diese Kritik ist auch nach der Verabschiedung nicht abgeebbt und nicht zuletzt das Kernthema dieser Arbeit. Aus der Innovationsforschung ist aber bekannt, dass Regulierungen - wie beispielsweise die DS-GVO - durchaus auch zu Innovationen beitragen können. Strenge Auflagen durch die Umweltgesetzgebung haben das Wirtschaftswachstum nicht negativ beeinflusst haben, aber die Nachfrage nach innovativen Umwelttechnologien erhöht. Dadurch wird ein Markt für Umwelttechnologien geschaffen und potentielle Produzenten für die nunmehr nachgefragten Umwelttechnologien hatten Anreize hier innovative Angebote zu entwickeln. Kann ähnliches auch durch die DV-GVO passieren?

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P15

Die Frage lautet also, ob strenger Datenschutz Unternehmen bei Innovationen behindert oder ob er dazu beiträgt, dass sie neue Angebote, Business Modelle und Technologien entwickeln, die sowohl die regulatorischen Vorgaben als auch die Wünsche der AbnehmerInnen erfüllen. Grundsätzlich darf davon ausgegangen werden, dass die meisten NutzerInnen durchaus Wert auf Datenschutz legen, auch wenn Sie selten große Bürden auf sich nehmen, um dieser Forderung Nachdruck zu verleihen.

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P16

Um Evidenz zur Klärung dieser Frage zu präsentieren, wurde folgende Vorgangsweise gewählt:

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P17

1. Die rechtlichen Bestimmungen wurden auf ihre technischen Implikationen hin untersucht. Dabei sollte herausgearbeitet werden, ob es bereits Technologien und Strategien gibt, die dabei helfen explizite Zustimmung einzuholen, das Recht auf Vergessenwerden umzusetzen - also Daten zu löschen, Daten zu anonymisieren um dann Big Data-Auswertungen ohne Einschränkungen laufen zu lassen, und die Transparenzanforderungen zu erfüllen.

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P18

2. Der Bewertung der technischen Möglichkeiten bildet den Ausgangspunkt für die Abschätzung der Wirkungen auf Innovationen. Dabei wird vor allem versucht, jene Faktoren zu identifizieren die sowohl positive als auch negative Effekte auf Innovation haben können. Diese Aufgabe zwingt zu einer sehr pragmatischen Vorgangsweise, weil die Effekte der DS-GVO natürlich erst beobachtbar sind, wenn diese ab Mai 2018 unmittelbar anwendbar ist und auch dann werden die Wirkungen erst nach mehreren Jahren sichtbar.

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