Bürgerschreck und Hoffnungsträger in privaten Lebenswelten
Utopien und Dystopien
Utopien: Möglichkeiten und gesellschaftlicher Nutzen
Die Beschreibung der Smart Services und die Analyse bestehender Geschäftsmodelle in den Lebenswelten Wohnen, Gesundheit und Mobilität haben gezeigt, dass die Analysen von Daten – auch von personenbezogenen Daten – für die Entwicklung neuer, umfassender Mehrwerte für die Bürger genutzt werden können. Die Sicherheit der Menschen kann durch smarte Lösungen erhöht, der Komfort kann gesteigert und Ressourcen können effizienter eingesetzt werden. Schon heute besteht z. B. die Möglichkeit, einen Großteil der Wohnumgebung so zu steuern, dass alltägliche Arbeit und Aufgaben des Bewohners entfallen und durch datenbasierte Systeme übernommen werden können.
Durch den Einsatz smarter Sensoren können Risiken wie Feuer (smarte Rauchmelder) und Feuchtigkeit (Leckage-Sensoren) nicht nur frühzeitig erkannt werden, vielmehr können sensorgesteuert auch präventive Maßnahmen ergriffen und Schäden von vornherein verhindert werden. Ergänzend können z. B. smarte Thermostate und Lichtsysteme die Wohnumgebung per App oder Sprachsteuerung auf die individuellen Bedürfnisse des Bewohners anpassen und damit den Lebenskomfort erhöhen und die Energieeffizienz steigern. Doch gerade in der Lebenswelt Wohnen stecken die Smart Services noch in den Kinderschuhen; vieles ist zwar theoretisch schon möglich, kommt aber – gerade in Deutschland – bislang kaum zum Einsatz. Die Gründe dafür sind vielfältig und reichen von einer teils noch komplizierten Handhabung (Stichworte: Installation und Konnektivität) bis hin zu Sicherheits- und Datenschutzbedenken der potenziellen Nutzer. Während aktuell noch ein gewisser Grad an technischer Versiertheit als Grundvoraussetzung für die Nutzung von Smart Home-Technologien gilt, die eher bei den jüngeren ‚Digital Natives‘ anzutreffen ist (die vielfach noch gar keine eigene Wohnung besitzen), adressieren die Angebote künftig mehr und mehr auch Familien und ältere Menschen, die ohne nennenswerte Technologieaffinität und mittels einer immer intuitiveren Bedienbarkeit die Nutzenpotenziale der Smart Home-Lösungen erkennen. Durch smarte Assistenten wie Amazon Alexa oder Lingxi Voice Assistant können die Funktionen auch allein über die Sprache gesteuert werden. Der nächste Entwicklungsschritt nach der Sprachsteuerung ist die Gestensteuerung. Statt Alexa zu bitten, die Musik etwas leiser zu stellen, reichen dann einfache Handbewegungen, mit der die Lautstärke reguliert (wie bereits bei den AirPods, den Bluetooth-Kopfhörern von Apple, möglich), die Tür geöffnet oder das Rollo nach unten gefahren werden können.
Die Kombination von Touchscreens, Sprach- und Gestensteuerung in allen Lebenswelten stellt fast den Höhepunkt an Komfort für die Nutzer dar, die nur noch durch direkte Gedankensteuerung übertroffen werden kann (was inzwischen als Ergebnis neurologischer Forschungen auch nicht mehr unmöglich scheint). Und in der Lebenswelt Gesundheit entstehen dadurch Potenziale für eine effiziente computergesteuerte Unterstützung und Versorgung eingeschränkter Menschen z. B. mittels Roboter und Künstlicher Intelligenz. Noch weitergehend ist gar an die heute noch utopisch anmutende Möglichkeit zu denken, querschnittsgelähmten Menschen über Gehirnsignale, die unter Überbrückung der geschädigten Wirbelsäule über einen externen Sensor an die Nerven in den Beinen weitergeleitet werden, wieder zum Gehen zu verhelfen. Voraussetzung dafür sind weitere Forschungen über die Zusammenhänge von Gedanken und Gehirnströmen, die in datengesteuerte Systeme zu übersetzen sind. Gerade die Skepsis, die der Technologie entgegengebracht wird, hemmt aber die Entstehung umfassender Mehrwerte und den gesellschaftlichen Nutzen. Datenanalyse und Künstliche Intelligenz sind auf Big Data angewiesen. Bspw. können in der Lebenswelt Wohnen zwar die individuellen Gewohnheiten und Routinen eines Nutzers analysiert werden, und das smarte Home kann sich auf die Bewohner einstellen. Allgemeingültige Regeln können bisher jedoch nur thesenbasiert aufgestellt und nicht vom System selbst erlernt werden, da die Datenbasis zu gering ist. Wäre jedes Haus ein Smart Home und jedes Auto mobil ein Connected Car, könnten alle Wohnungen, Gebäude, Fahrzeuge sowie ganze Städte und Infrastrukturen miteinander kommunizieren, Daten kombiniert und ausgewertet werden. Mit immer mehr Datenquellen entstünden immer mehr nutzenstiftende Anwendungspotenziale. Sogenannte Smart Cities verknüpfen alle in der vernetzten Stadt vorhandenen Daten. Luft-, Wasser- und Energieverbrauch der verschiedenen Gebäude, Bewegungsdaten der in der Stadt befindlichen Menschen und Informationen über die Verkehrssituation werden zentral zusammengefasst und ausgewertet. Dadurch wird eine gesamthafte Analyse der Verhältnisse in der smarten Stadt ermöglicht, zahlreiche Risiken werden erkannt, Verkehrsflüsse optimiert und der Energieverbrauch maximal effizient gestaltet. Schon heute gibt es in China solche Smart Cities, in denen vielerlei Daten zusammengeführt und ausgewertet werden. Dabei ist eine Ausweitung der Nutzung über Zwecke der Stadtverwaltung hinaus für geschäftliche und auch soziale Zwecke denkbar. So können akute Engpässe oder Hilfebedarfe frühzeitig erkannt und gedeckt werden – z. B. der Bedarf nach zusätzlicher (Mobilitäts-) Kapazität bei hoher Auslastungsrate der Fahrzeuge in einem bestimmten Gebiet oder nach zusätzlicher ärztlicher (Gesundheits-)Versorgung im Fall einer beginnenden Pandemie.
Was die Mobilität angeht, wird nach dem autonomen Fahren das autonome Fliegen den nächsten Entwicklungsschritt darstellen. Autonom fliegende Drohnen können z. B. die medizinische Versorgung in ländlichen Gebieten sicherstellen, und zwar mit datenbasierten Echtzeitanalysen ebenfalls auch in Akutsituationen. Dasselbe gilt für weitere Arten von Rettungseinsätzen, z. B. bei der Feuerbekämpfung oder Lawinenbergung, wenn Sensoren selbsttätig autonome Fluggeräte (Löschflugzeuge oder Bergungsdrohnen mit Robotics-Ausstattung) anfordern und effizient steuern. Auch die mobile Alltagssicherheit kann durch eine intelligente datenbasierte Steuerung erheblich gesteigert werden. Eine smarte Verkehrsüberwachung und -lenkung verhilft dazu, Ordnungswidrigkeiten aufzudecken bzw. präventiv zu vermeiden, Verkehrsflüsse zu optimieren und Unfallzahlen massiv zu senken. Straftaten können mithilfe der Gesichtserkennung und Abgleich mit einem großen Datensatz schnell aufgeklärt und mit Aussicht darauf ebenfalls von vornherein vermieden werden. Die Polizei kann dorthin geschickt werden, wo das Risiko von Übergriffen oder öffentlicher Unruhen nach aktueller Datenlage am größten ist. Dies alles führt nicht nur im Bereich Mobilität/ Verkehr zu mehr Sicherheit, sondern im gesamten öffentlichen Leben. Zudem führt die umfassende Datenerhebung in allen Lebenswelten der Bürger zu einem umfassenderen Verständnis individueller Wünsche und Bedürfnisse. Damit können Produkte, Dienstleistungen und Prozesse optimiert und auf die jeweiligen Bedürfnisse ausgerichtet werden. Im smarten Supermarkt (online oder offline) werden dem Kunden nur noch Produkte angeboten bzw. hervorgehoben angezeigt, die für ihn relevant sind. Tiernahrung wird nur Tierbesitzern präsentiert, Vegetarier erhalten nur fleischlose Rezeptvorschläge und gegenüber Allergikern werden die für sie ungeeigneten Produkte markiert. Denkbar ist auch ein digitaler Assistent, der die Finanzen und Versicherungsbedarfe überwacht, analysiert und sich selbstständig um die individuell besten Lösungen kümmert. Dies alles beschreibt eine Welt, in der sich die Bürger sicherer fühlen können, in der sie von Alltagsaufgaben entlastet sind, viele Annehmlichkeiten den Lebenskomfort erhöhen und dabei ressourceneffizient noch Zeit und Geld gespart werden können. Alles in allem ist die Utopie ein merklich erhöhtes Maß an Freiheit der Menschen, ihr Leben nach den eigenen Vorstellungen und Wünschen zu gestalten.
Dystopien: Grenzen und gesellschaftliche Risiken
Bei allen Utopien über Nutzenpotenziale, die Big Data, Data Analytics und die künstliche Intelligenz mit sich bringen, stellt sich jedoch die Frage, wer über den Einsatz der Daten entscheidet und wer damit auch bestimmt, was damit angefangen wird. Je nachdem ergibt sich auch ein Spannungsfeld, ob mit den Anwendungen eine Verbesserung oder möglicherweise auch eine Verschlechterung der Lebenssituation von Bürgern in einer Gesellschaft verbunden ist. Als Ausgangsfrage ist zunächst zu erörtern, wem die Daten über Verhaltensweisen und Vorlieben der Menschen gehören. Die Diskussion darüber zieht sich bereits heute durch Politik, Gesellschaft und sämtliche Branchen. Einigkeit herrscht oft darüber, dass die Datenhoheit bei den Bürgern selbst liegen sollte, deren Verhältnisse und Verhaltensweisen damit repräsentiert werden. Das heißt, die Bürger selbst sollen individuell entscheiden und steuern können, welche Daten wem und für welche Zweck preisgegeben werden. Doch was bedeutet das konkret? Und steht diese Anforderung nicht gerade im Widerspruch zu den Potenzialen einer umfassenden, zunächst noch nicht zweckgebundenen Auswertung durch Behörden und Anbieter verschiedener Smart Services, um neue Anwendungsfelder überhaupt erst zu identifizieren? Der potenzielle Nutzen einer Datenanalyse wird naturgemäß umso größer, je mehr Daten (Big Data) miteinander verknüpft und kombiniert ausgewertet werden. Voraussetzung dafür ist wiederum, dass die Daten möglichst an einer Stelle zusammenlaufen und gepoolt werden. Dadurch bilden sich jedoch Monopolisten, bei denen die Daten nicht nur erfasst, gespeichert und ausgewertet werden, sondern die auch die Einsatzfelder kontrollieren können.
Mit der Kontrolle aller möglichen Daten geht auch die Kontrolle über die Bürger selbst einher. Von daher ist die Frage zu stellen, wem die Datenverantwortung obliegen darf und ob und inwiefern Kontrollmechanismen etabliert werden können, um den Missbrauch der Daten zu verhindern. In breiten Kreisen der Bevölkerung herrschen inzwischen erhebliche Skepsis, ein steigendes Unwohlsein und sich verstärkende Kontrollängste vor der zunehmenden Macht der großen amerikanischen Datengiganten, wie insbesondere Amazon, Apple, Facebook und Google. Beispielsweise gewinnt Amazon durch zahlreiche Schnittstellen zwischen Alexa und Hausgeräten, Smartwatches sowie Überwachungssystemen aller Art Informationen über persönliche Aktivitäten, Gewohnheiten und intime Bedürfnisse, die zusammenlaufen und ausgewertet werden können. Mit vielen weiteren Smart Services erhält Amazon schon heute Zugang zu verschiedensten Informationen: Durch Amazon Video oder Amazon Music kennt das Unternehmen den Musik- und Filmgeschmack seiner Nutzer, durch Amazon Marketplace das Einkaufsverhalten, durch Amazon Pay das Zahlungsverhalten und die Bonität und dank Amazon Fresh und Amazon Go sind die Essgewohnheiten des Nutzers bekannt. Daneben liefern Amazon Dash, Amazon Smile, Amazon Publishing, der Amazon App Store und viele weitere Amazon-Services wertvolle Informationen über die Interessen, das Konsumverhalten und die Bedürfnisse der Nutzer, die durch Kombination ein umfassendes Persönlichkeitsprofil des Bürgers ergeben. Dadurch kann Amazon jedem Nutzer die individuell passenden Produkte empfehlen und mit dem eigenen Kurierdienst (Amazon Logistik) in die Amazon Packstation oder dank Amazon Key direkt in dessen Wohnung bringen. Heute wählt der Kunde diese Produkte und den Anbieter noch selbst aus und startet nach eigenem Wunsch den Bestellvorgang. Weitergedacht entstehen durch die Datenmonopolisierung und die Perfektionierung von individuellen Offerten auch Monopole von Anbietern. Und wenn der Anbieter mithilfe künstlicher Intelligenz womöglich noch vor dem Nutzer selbst weiß, welche Produkte dieser braucht und wie die Dienstleistungen für ihn ausgestaltet sein müssen, wird letzten Endes auch die Mündigkeit des Konsumenten immer weiter eingeschränkt. Schon heute steuert auch Google Maps das Verhalten seiner Nutzer – nicht nur durch die vorgeschlagene Reiseroute und das Angebot besonders gut passender Verkehrsmittel, sondern auch z. B. durch individuelle Vorschläge eines nah gelegenen Restaurants oder sonstige Dienstleistungen. Der Streamingdienst Netflix wertet genau aus, welche Filme sich die Nutzer zu welcher Tageszeit anschauen, welche Genres sie präferieren, an welchen Stellen abgeschaltet wird, bis hin zur konkreten Aufmerksamkeit, die der Zuschauer einzelnen Szenen schenkt. Basierend auf diesen Erkenntnissen produziert Netflix mit großem Erfolg eigene Filme und Serien, die den Kunden individuell empfohlen werden.
Im Ergebnis entscheidet der Nutzer kaum noch selbst, welche Filme er sieht. Ähnlich zu Amazon verfügt auch das chinesische Pendant Alibaba über verschiedene Smart Services, wie einen Online-Markplatz und ein eigenes Bezahlsystem (Alipay). Alibaba kombiniert dabei die Daten, die innerhalb der verschiedenen Services gewonnen werden, und generiert daraus einen Scoring- Wert. In diesem Scoring-Wert werden das Konsum- und Zahlungsverhalten des Nutzers bewertet. Parallel lassen sich Punkte sammeln, die z. B. zum Entfall der Kaution bei Anmietung eines Fahrzeugs oder einer Wohnung genutzt werden können. Darüber hinaus könn(t)en zahlreiche weitere Daten in den Scoring- Wert integriert werden: der Bildungsgrad, der Beruf, das Konsum- und Zahlungsverhalten von Familienmitgliedern, Freizeitbeschäftigungen oder die politische Gesinnung. Neben einem System von Belohnungen durch Entfall von Kautionen oder z. B. vergünstigten Kreditkonditionen ist ebenso ein Bestrafungssystem denkbar. Beispielsweise könnten Kunden von bestimmten Produkten oder Smart Services ausgeschlossen werden, wenn sie für das Unternehmen einen bestimmten Mindestumsatz nicht überschreiten oder Kerndienste nicht in Anspruch nehmen. Mit der Macht der Anbieter entsteht die Gefahr, dass die Nutzer manipuliert und selbstbestimmtes Verhalten beschnitten werden. Diese Gefahr steigt mit der immer größeren Bereitschaft breiter Bevölkerungskreise, trotz aller Datenschutzskepsis persönliche Daten freizugeben, um günstigere Angebote oder mehr Komfort zu erhalten, und mit der Tendenz zu oligopolistischen Datenpools oder sogar eines Datenmonopols. Schon heute verfügen nur wenige Unternehmen nahezu monopolartig über äußerst große Datensätze. Diese Konzentration der Daten bei wenigen Unternehmen resultiert in einer gewaltigen Macht, die zu einer Verletzung der Persönlichkeitsrechte der Bürger, einem Verlust von Freiheit, Demokratie und sozialen Bindungen führen könnte.
Nicht nur Wirtschaftsunternehmen, sondern auch Behörden und staatliche Einrichtungen können die Daten und Informationen über ihre Bürger missbrauchen. Die Sozialkreditberichte, wie sie aktuell in China bereits getestet werden, sind ein Beispiel dafür. Hier ist es der Staat, der Daten sammelt, wer sich wohin bewegt hat, mit welchem Verkehrsmittel, wer dabei zu schnell gefahren ist oder bei Rot die Straße überquert hat. Übersetzt wird das ebenfalls in einen Punktestand (‚Social Scoring‘), der bei der Vergabe von Jobs herangezogen wird, die Festlegung von Kreditkonditionen bestimmen und auf Dating-Plattformen angegeben werden kann. Zudem kommen Konzepte in Betracht, die Bürger bei unerwünschtem Verhalten zu bestrafen, indem ihnen z. B. der Kauf von Luxusgütern oder Auslandsaufenthalte verboten werden. Aber wie erfolgt die Bewertung der Daten und damit die Übersetzung in ein Punktesystem? Während dies bei Verkehrsverstößen noch relativ objektiv möglich ist, wird es schwierig, wenn auch andere Datenquellen herangezogen und ausgewertet werden – z. B. wer wie lange das Licht anhat, wer sich mit wem getroffen, welche Filme geschaut, welche Produkte gekauft, an welchen Veranstaltungen teilgenommen oder welche Partei gewählt hat. Auch daran könnten wieder Belohnungs- aber auch Bestrafungssysteme geknüpft werden. So könnten z. B. das Anmieten einer Wohnung, der Zugang zu Verkehrsmitteln, bestimmte Sozialleistungen usw. eingeschränkt oder gänzlich unterbunden werden. Die informationelle Überwachung und digitale Bevormundung können im Zuge von Big Data und Data Analytics zu einer starken Einflussnahme auf die Gesellschaft und zu einer Verschiebung ihrer Strukturen führen. Es drohen der ‚Gläserne Bürger‘, d. h. der Verlust von Privatsphäre und die Manipulation von Denken und Handeln der Menschen mittels gezielter Anreiz- und Bestrafungsmechanismen. Alles in allem ist die Dystopie ein merklich eingeschränktes Maß an Freiheit. der Menschen, ihr Leben nach den eigenen Vorstellungen und Wünschen zu gestalten.
Zur einfacheren Lesbarkeit wurden die Quellenverweise entfernt.
Fred Wagner, Theresa Jost in: Die Big Data-Debatte; Springer, 2019
https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-658-27258-6_2