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Große Herausforderungen - Großes Potenzial

Der Begriff "Big Data" bezeichnet in der Regel sehr große Datenbestände, welche aufgrund ihrer Größe, möglichen Kurzlebigkeit und/oder Komplexität sehr schwer durch herkömmliche Methoden auszuwerten sind. "Big Data" wird demnach oft auch als Sammelbegriff für moderne digitale Technologie verwendet, mit welcher die Datenbestände interpretiert werden können und umfasst neben der Sammlung auch die Nutzung, Verwertung und Vermarktung der Daten. Das geschieht durch Analyse, deswegen wird oft von "Big Data Analytics" gesprochen (vgl. Sarunski 2016: 424; Meier 2018).
Durch Analysen können vormals unbekannte Korrelationen und Schemata erkannt werden. Diese Erkenntnisse können und werden für unterschiedliche Zwecke benutzt. Neben beispielsweise gewinnmaximierenden Analysen wie solche über das Konsum- und/oder Mobilitätsverhalten von Kund*innen bzw. der allgemeinen Bevölkerung, welche sich eher in einer moralischen Grauzone befinden, gibt es sehr viele Analysefelder und daraus erfolgende Nutzen sowohl für die zivile Bevölkerung als auch für militärische Projekte. Demnach können "Big Data" und "Big Data Analytics" durchaus als Dual-Use Gut angesehen werden.
Ein Beispiel hierfür ist die Analyse von Daten, welche in der Stromversorgung anfallen. Durch die Identifizierung von diversen Ausfallwahrscheinlichkeiten kann das Netz deutlich sicherer und stabiler werden. Auf der anderen Seite können solche Erkenntnisse für einen Angriff auf die Energieversorgung und Infrastruktur eines feindlichen Staates genutzt werden (vgl. Welchering 2019).
Bei der Sammlung und Verarbeitung von Personenbezogenen Daten können eben diese neben den oben genannten Marktforschungszwecken auch zu einer weit umfassenden Überwachung und damit einhergehenden Verletzung der Privatsphäre sowie geltender Datenschutzrichtlinien genutzt werden. So können beispielsweise Dissident*innen, Angehörige von Minderheiten oder investigative Journalist*innen in bestimmten Staaten durch diese Überwachung stark in ihrer Arbeit und im Alltag eingeschränkt und darüber hinaus verfolgt und kriminalisiert werden (vgl. Sarunski 2016: 427; Böge 2020).


Es stellt sich in diesem Zusammenhang also die Frage, ob und wie "Big Data Analytics" als Dual-Use Gut von den Gesetzgebern und auch Software-Schaffenden behandelt werden soll. Es gibt zum Beispiel das "Privacy by Design" Prinzip, also Datenschutz durch Technikgestaltung (vgl. Bunk/ Goldschmidt 2016: 465). Welche Regelungen und Richtlinien gibt es sonst für die Verwendung von "Big Data Analytics" als Dual-Use Gut? Welche sollte es geben, und weshalb gibt es diese nicht bereits? Antworten auf diese Fragen und auf viele andere findet ihr in unserem Kongressbeitrag und dessen Ausarbeitung.