Studie | Big Data braucht Datenfairness

 

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Umfrageergebnisse: Bei konkreten Anwendungsvorteilen sind Bürger bereit, Zugang zu eigenen Daten zu gewähren – Aktualisierte Studie bietet verständliche Einführung zu Chancen und Risiken bei der Nutzung großer Datenmengen. Die Studie erläutert nicht nur die Umfrageergebnisse, sondern bietet eine leicht verständliche Einführung ins Thema Big Data. Sie beschreibt Anwendungsbeispiele wie die Ermittlung von Grippetrends oder die Vorhersage von Einbrüchen und erklärt deren technische Grundlagen, Potenziale und Datenschutzrisiken.

Die Umfrageteilnehmer sahen die Anwendung von Big Data in der Medizin überwiegend als sinnvoll an. Hier ist es mithilfe entsprechender Verfahren in Pilotprojekten zum Beispiel gelungen, die Krebsfrüherkennung wesentlich zu verbessern. Kritisch sahen die Bürger hingegen oft den Einsatz von Big Data bei Scoring-Verfahren, in denen automatische Bewertungsmechanismen Menschen benachteiligen können – etwa bei der Kreditvergabe. „Wenn man den Nutzern konkrete persönliche Vorteile aufzeigen kann, steigt bei vielen jedoch die Bereitschaft, Zugang zu den eigenen Daten zu gewähren“, sagt Steinebach. „Wichtig ist, dass der Nutzer das Gefühl hat, der Tausch lohnt sich, es herrscht Datenfairness.“ Um den Bürgern die Ängste vor Big Data zu nehmen, sind sinnvolle und faire Regeln im Umgang mit personenbezogenen Daten nötig, schlussfolgern die Wissenschaftler. Die geltenden Datenschutzgesetze sind hierfür in den Augen der Teilnehmer der Online-Umfrage nicht ausreichend: 69 Prozent halten sie für überholt und wünschen sich eine Modernisierung der Gesetze.

Die Ergebnisse entstanden im Rahmen eines Forschungsprojekts  zu Big Data und Privatsphärenschutz am European Center for Security and Privacy by Design (EC SPRIDE), dem größten vom Bund finanzierten Kompetenzzentrum für Cybersicherheit, das von TU Darmstadt und Fraunhofer SIT gemeinsam betrieben wird. (Quelle:Fraunhofer SIT).

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