Das Ziel dieser Arbeit besteht darin, moralische und rechtliche Aspekte und Grenzen von Big Data zu beschreiben und Möglichkeiten aufzuzeigen, Big Data zu verwenden, ohne die Persönlichkeitsrechte der Menschen zu verletzen.
Hierzu werden die ethischen und rechtlichen Aspekte getrennt voneinander betrachtet, obwohl die beiden Themenfelder sich in der Praxis natürlich überschneiden. Außerdem werden für beide Themenfelder und allen Akteuren Lösungsansätze aufgezeigt, wie man dennoch Big Data in Übereinstimmung mit Ethik und Recht zu dem Wohle aller nutzen kann.
Inhaltsverzeichnis
1. Einleitung
1.1 Hintergrund und Motivation
1.2 Aufbau der Arbeit
2. Theoretische Grundlagen
2.1 Big Data
2.2 Akteure
2.3 Ethik
2.4 Datenschutz
3. Big Data und Ethik
3.1 Eigentum und Zugangsberechtigung von Daten
3.2 Privatheit von Daten
3.3 Wahrhaftigkeit von Daten
3.4 Lösungsansätze
4. Big Data und Datenschutz
4.1 Grundsätze
4.2 Lösungsansätze
5. Kritik
6. Zusammenfassung
Zielsetzung & Themen
Die Arbeit untersucht die ethischen und rechtlichen Implikationen von Big Data, um aufzuzeigen, wie Daten unter Einhaltung von Persönlichkeitsrechten verantwortungsvoll genutzt werden können.
- Analyse des Spannungsfeldes zwischen Big Data und Ethik
- Untersuchung datenschutzrechtlicher Rahmenbedingungen
- Bewertung von Eigentumsrechten und Wahrhaftigkeit bei Daten
- Ableitung von Lösungsansätzen für einen verantwortungsvollen Umgang mit Daten
Auszug aus dem Buch
1.1 Hintergrund und Motivation
Sei es der Online-Einkauf, die GPS-Navigation, Social-Media oder die Nutzung sonstiger Apps über Smartphones, jede Person erzeugt und hinterlässt mittlerweile ständig Daten.
Ohne konkrete Zahlen zu nennen sei lediglich vermerkt, dass es sich mittlerweile um viele Zettabyte handelt, ein Zettabyte entspricht 10^21 Byte.
Diese schwer vorstellbare Menge an Daten kommt dabei unterschiedlichsten Quellen: Produktions- und Prozesstechnik, World Wide Web, Sensortechnik, mobile Geräte, RFID-Transponder und nicht zuletzt soziale Netzwerke.
Aufgrund der Vielzahl an unterschiedlichen Datenquellen liegen meist heterogene Datenstrukturen vor. Der Zukunftsrat der bayerischen Wirtschaft gab im Jahr 2016, dass ungefähr 90% der gesamten Daten unstrukturiert seien (vgl. vbw, S. 15, 2016).
Gelingt es nun, diese Daten zu strukturieren und miteinander zu verknüpfen, lassen sich Zusammenhänge und Muster in Datenmengen erkennen und auswerten, „die so groß oder komplex strukturiert sind, dass sie die menschlichen Erkenntnisvermögen überfordern und mit herkömmlichen Methoden der Informationsbearbeitung nicht bearbeitbar wären“ (Wehofsits, S. 7, 2016).
Zusammenfassung der Kapitel
1. Einleitung: Dieses Kapitel motiviert die Relevanz der Big Data-Thematik und stellt den Aufbau der Arbeit vor.
2. Theoretische Grundlagen: Hier werden die Basiskonzepte von Big Data, die beteiligten Akteure, ethische Begriffe sowie die Grundlagen des Datenschutzes theoretisch erläutert.
3. Big Data und Ethik: Das Kapitel verknüpft Big Data mit ethischen Fragestellungen, insbesondere in Bezug auf Dateneigentum, Privatheit und Wahrhaftigkeit.
4. Big Data und Datenschutz: Hier werden die rechtlichen Grundsätze des Datenschutzes auf Big Data angewendet und Lösungsstrategien für den datenschutzkonformen Umgang präsentiert.
5. Kritik: Die Arbeit übt eine kritische Reflexion über die zuvor entwickelten Lösungsansätze und deren praktische Umsetzbarkeit.
6. Zusammenfassung: Dieses Kapitel resümiert die ethischen und rechtlichen Herausforderungen und betont die gemeinsame Verantwortung von Verarbeitern und Nutzern.
Schlüsselwörter
Big Data, Datenschutzgrundverordnung, Ethik, Informationsmanagement, Datensicherheit, Privatsphäre, Algorithmen, Anonymisierung, Pseudonymisierung, Verarbeitungszweck, Dateneigentum, Datensouveränität, Digitale Ethik.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit behandelt die ethischen und rechtlichen Auswirkungen sowie die erforderlichen Rahmenbedingungen für einen verantwortungsvollen Umgang mit Big Data.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Die zentralen Felder sind die Definition und Funktionsweise von Big Data, ethische Prinzipien sowie die datenschutzrechtlichen Anforderungen gemäß DSGVO.
Was ist das Ziel oder die Forschungsfrage?
Das Ziel ist es, Lösungsansätze zu beschreiben, wie Big Data genutzt werden kann, ohne die Persönlichkeitsrechte zu verletzen und ethische Grundsätze zu missachten.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Die Arbeit basiert auf einer fundierten Literaturanalyse und der Anwendung existierender ethischer Konzepte sowie gesetzlicher Vorschriften auf das Phänomen Big Data.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil analysiert theoretische Grundlagen und verknüpft diese anschließend mit den Themenfeldern Ethik und Datenschutz, inklusive konkreter Lösungsansätze für Konfliktpunkte.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Wichtige Schlüsselwörter sind Big Data, Ethik, Datenschutz, Privatsphäre, DSGVO und Datensouveränität.
Wie definiert die Arbeit "Big Data"?
Die Arbeit beschreibt Big Data anhand der "4 V's" (Volume, Velocity, Variety, Veracity) und betont, dass die Komplexität und Heterogenität der Daten wichtiger sind als die reine Menge.
Warum ist Anonymisierung im Kontext von Big Data laut Autor problematisch?
Der Autor weist darauf hin, dass durch steigende Rechenleistung und immer größere Datenmengen eine Re-Identifizierung von eigentlich anonymisierten Daten zunehmend möglich wird.
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- Arne Fröning (Author), 2018, Big Data. Auswirkungen auf die Privatheit, Autonomie und Freiheit des Einzelnen, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1245078
