Big Data, Google und das Recht auf informationelle Selbstbestimmung

Inhaltsverzeichnis

Kurzfassung

Abkürzungsverzeichnis

A. Einleitung
I. Problemstellung und Relevanz des Themas
II. Hypothese und Ziel der Arbeit

B. Google, ein Big - Data - Unternehmen
I. Big Data und die Digitalisierung der Welt
II. Datenkrake Google
III. Big Data und gesellschaftlicher Wandel

C. Informationelle Selbstbestimmung versus Marktmacht
I. Änderung des Umfangs des Rechts auf informationelle Selbstbestimmung
II. Personenbezogene Daten im wettbewerbsrechtlichen Kontext
III. Verbraucherschutz und Datenschutzrecht
IV. Datenschutz und Änderungen im europäischen Recht

D. Fazit

E. Literaturverzeichnis

F. Rechtsquellenverzeichnis

Anlagen

Kurzfassung

Im Rahmen der vorliegenden Bachelorthesis zur Erlangung des Grades „Bachelor of Laws LL.B.“ wird untersucht, ob die Marktmacht des US-amerikanischen IT-Unternehmens Google Inc. in Deutschland dadurch beschränkt werden kann, indem das Recht auf informationelle Selbstbestimmung als Kern des marktwirtschaftlichen Problems qualifiziert wird.

Zunächst wird die gegebene Problematik analysiert. In diesem Zusammenhang wird unter anderem der technologische Fortschritt durch die Big-Data-Technologie aufgezeigt und definiert. Weiter wird diese Entwicklung mit der derzeitigen Informationsgesellschaft in einen Zusammenhang gebracht. Aufbauend auf der Erkenntnis eines Spannungsverhältnisses zwischen Informationstechnologie, Informationsgesellschaft, kommerziellem Nutzen und dem informationellen Selbstbestimmungsrechts als Basis demokratischen Handelns wird anschließend der Datenschutz als Kern diverser Lösungsansätze positioniert. Das gesellschaftliche sowie marktwirtschaftliche Problem wird folgend dahingehend untersucht, ob der Datenschutz ein entscheidendes Mittel zur Lösung dessen ist. Hierzu werden, nicht abschließende, Ansätze aus dem derzeit geltenden sowie dem geplanten Regelwerk zum Schutz der personenbezogenen Daten untersucht. Neben dem Umfang des Rechts auf in-formationelle Selbstbestimmung und einer möglichen Änderung dessen, wird zur Untersuchung unter anderem das Wettbewerbsrecht herangezogen, um der Kommerzialisierung der Daten entgegen zu wirken. In Folge dessen wird zudem auf den Verbraucherschutz eingegangen. Abschließend wird die derzeitige Debatte um eine europäische Datenschutzgrundverordnung zum Anlass genommen und analysiert, ob sich in den Entwürfen mögliche Ansätze zur Beschränkung der Marktmacht befinden. Die Ansätze werden jeweils auf-gezeigt, erläutert und bewertet. Die Bewertung erfolgt unter anderem in Bezug auf bereits vorhandene Statistiken, um die Ergebnisse zu verdeutlichen. Als Abschluss der Arbeit zieht die Autorin ein persönliches Fazit und verweist auf Handlungsbedarf.

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Von Orwells „Big Brother“^[1] zur „Weltordnung“^[2] Kafkas.

A. Einleitung

I. Problemstellung und Relevanz des Themas

Der Schriftsteller George Orwell schreibt in seinem Roman „1984“ von einer Gesellschaft, welche sich unter der vollständigenüberwachung durch die staatlichen Behörden befindet. Der „große Bruder“ beobachtet die Bürger bis in den intimsten Bereich ihres Lebens und scheint allgegenwärtig zu sein. Heute, fast 80 Jahre nach Veröffentlichung des Romans, wird „Big Brother“ als Synonym für einen staatlichen oder auch privatenüberwachungsapparat gebraucht und seit 2000 werden in Deutschland „Big Brother Awards“ an Institutionen und Personen vergeben, welche die Privatsphäre von Menschen beeinträchtigen oder den Weg zu persönlichen Daten Einzelner zugänglich machen.^[3] Der Umgang mit personenbezogenen Daten hat sich seit der Digitalisierung der Welt verändert und beschleunigt. Die Gesellschaft wird immer mehr zu einer digitalen, virtuellen Gesellschaft, deren Verbindung zur realen Welt einzig allein die personenbezogenen Daten eines jeden darstellen. Diese digitale Gesellschaft beruht auf realem und virtuellem Leben. Seit der Einführung des World Wide Web^[4] 1989 durch Tim Barnes-Lee hat sich dieses Leben entscheidend entwickelt, was erhebliche Erleichterungen der Kommunikation, Informationsbeschaffung und Recherche zur Folge hat. Mobile Endgeräte wie Smartphone oder Tablet-Computer haben diese Entwicklung beschleunigt.

Die USA dominieren auf dem Zukunftsfeld der Digitalisierung und sind den Deutschen im Bereich der technischen Software längstüberlegen.^[5] Dieseüberlegenheit bei IT-Dienstleistungen wie Soziale Netzwerke, Suchmaschinen oder Smartphone - Betriebssystemen droht sich immer mehr auch auf den industriellen Bereich auszuweiten.^[6] Amerikanische Unternehmen haben früh erkannt, dass eine effiziente Tätigkeit in dieser Branche möglich ist. Gerade durch die Big-Data-Technologie konnten diese Unternehmen ihren Vorsprung nutzen und ausbauen. Die Google Inc. hat mit der Suchmaschine für das Internet einen Beitrag zum Wandel in eine digitale Gesellschaft beigetragen. Google Search öffnete den Weg in eine unübersichtliche neue Welt. Diese Suchmaschine indexiert das WWW und ermöglicht eine einfache und schnelle Informationsbeschaffung. Aufwändige Recherchen in Bibliotheken wurden durch eine bequeme Suche im Internet,über PC oder mobile Endgeräte ersetzt. Nach kurzer Zeit wird das Gesuchte erreicht – meist sogar in Echtzeit. Digitale Medien sind unumgänglich geworden. Schnell wachsende digitale Märkte bildeten sich, was zu extremen Konzentrationen auf der Anbieterseite geführt hat. Als Beispiel ist hier der Suchmaschinenmarkt zu nennen. Trotz der Möglichkeit schnell und einfach andere Suchmaschinen zu verwenden, hat sich Google auf dem Markt durchgesetzt und dies mitüberlegenheit. Zum einen begründet durch einen herausragenden Algorithmus^[7] - zum anderen durch das Vertrauen der Nutzer. Auf Basis des enormen Erfolgs entwickelte das Unternehmen weitere Produkte und bietet heute eine Vielzahl an Dienstleistungen für Privatpersonen sowie Unternehmen an. Der Internet-Konzern hat sich innerhalb von wenigen Jahren zu einem der wertvollsten IT-Unternehmen der Welt entwickelt.

Bei Konzentrationen dieser Art ist ein Vorgehen durch die Kartellbehörden unumgänglich, denn marktbeherrschende Stellungen laden zum Missbrauch ein. Im Zusammenhang mit Google Books, Google Street View, Google Shopping, dem Android Betriebssystem oder auch dem Algorithmus der Suchmaschine gab es immer mehr Beschwerden der Marktteilnehmer. Der Grundsatz Googles’, “Don’t be evil!“^[8], wirkt nicht mehr glaubhaft. 2010 wurden Ermittlungen^[9] gegen Google durch die EU-Kommission aufgenommen und auch die amerikanische Behörde FTC^[10] leitete hierzu Schritte ein und kam 2013 zu dem Schluss, dass das Unternehmen den Verbrauchern schadet.^[11] Im April 2015 wurde eine europäische Kartellbeschwerde gegen das Unternehmen wegen Missbrauch der marktbeherrschenden Stellung durch die Suchmaschine erhoben. Google bevorzugt demnach die eigenen Dienste in der Ergebnisliste der Suchmaschine.^[12] Unabhängig der diesjährigen Entwicklungen ist der Konzern vielen Europäern schon seit langem unheimlich. Die Macht des US-amerikanischen Unternehmens basiert auf den Informationen von undüber Nutzer, denn diese helfen zum Aufbau neuer oder zur Verbesserung bestehender Produkte. Diese Informationen ergeben sich aus den personenbezogenen Daten, welche der Einzelne bei der Nutzung digitaler Anwendungen hinterlässt - sei es gewollt oder ungewollt.

Einfache, schnelle und benutzerfreundliche Anwendungen haben dazu geführt, dass die gesamte Informationstechnologie exponentiell wächst. Zertifizierungsleistungen durch Suchmaschinenbetreiber im Austausch mit personenbezogenen Daten führen zu konsenslosen Vertragsbedingungen und eine feste Verbindung des menschlichen Körpers mit der Informationstechnologie führt zur Fremdsteuerung fernab von Autonomie und Willensbildung.^[13] Durch Produkte wie Google Glass, Dienste wie ein Online-Speicherplatz oder auch Anwendungen für Smartphones wird das Leben digitalisiert und automatisiert. Anfang des 21. Jahrhunderts hatte Google erkannt, dass auf Grund der vorliegenden Daten die Möglichkeit besteht künftige Ereignisse festzustellen. Mit „Google Flu Trends“ können bspw. Grippewellen vorhergesagt werden.^[14] Je mehr Daten gegeben sind, desto mehr kann berechnet werden und desto mehr Anweisungen kann uns ein System geben. Durch personenbezogene Daten wird der Einzelne berechenbar. Die Angst derüberwachung im Sinne von Big Brother wandelt sich immer mehr in Angst vor der Manipulation des eigenen Lebens.

Franz Kafka schreibt schon 1925 in seinem Roman „Der Prozess“ von einem jungen Bankprokuristen, der verhaftet und ohne ordnungsgemäßes Verfahren zu Tode verurteilt wird. Josef K, der Betroffene, musste sich seinem Schicksal fügen, ohne jemals zu erfahren, warum gerade ihn dieses Urteil getroffen hatte.^[15] Auch dies scheint heute Realität zu werden. Analysen der personenbezogenen Daten können insbesondere Grippewellen, Verkehrsaufkommen und Einbrüche vorhersagen. Dies sind Erkenntnisse, um schützende, präventive Maßnahmen ergreifen zu können. Sind Zufälle hierüberhaupt noch möglich? Ist ein Mensch hier noch Mensch?

Das Leben und die Entscheidungen werden automatisiert - sei es im Bewerbungsverfahren um einen neuen Job oder der Kreditbeantragung bei einer Bank. Jegliche Szenarien sind vorstellbar und bei allen werden die Entscheidungen nicht mehr durch die gegenüberstehende Person, sondern von Rechnern getroffen. Eine unvorstellbar große Menge an Daten wird durch Nutzer der digitalen Anwendungen pro Tag generiert, von IT-Unternehmen gesammelt und auf verschiedenste Art und Weise analysiert. Je mehr Daten gegeben sind, umso präziser werden die Handlungsempfehlungen, welche auf Analysen und Berechnungen basieren. Der Umgang mit personenbezogenen Daten verändert die Gesellschaft.

Google will seine Nutzer dazu bringen, so viele Daten wie möglich zur Verfügung zu stellen. Mit diesen Daten will das Unternehmen laut Sundar, dem Produkt-Chef des Konzerns, „ eine Verbesserung zum Guten bewirken “.^[16] Mit innovativen Entwicklern und einer Quasi-Monopolstellung auf dem Suchmaschinenmarkt hat das Unternehmen Vorteile gegenüber den europäischen Konkurrenten. Das bedeutet Daten- und Marktmacht. Diese Macht ist bedrohlich - bedrohlich für die Branche der Informationstechnologie, die europäische Konkurrenz, die Politik, die Privatsphäre der Individuen, die Demokratie und den gesellschaftlichen Fortschritt.

Exkurs: Vorratsdatenspeicherung

Während Unternehmen personenbezogene Daten erheben, speichern und verarbeiten und diese Daten zu kommerziellen Zwecken nutzen, wird derzeitüber ein Gesetz zur Vorratsspeicherung im Zusammenhang mit staatlicher Kontrolle debattiert. Das Bundeskabinett hat einen neuen Beschluss zur Vorratsdatenspeicherung gefasst, nachdem die ehemaligen Regelungen als verfassungswidrig eingestuft wurden^[17]. Dieser neue Beschluss, welcher unter Justizminister Maß ausgearbeitet worden ist, wird von der Opposition^[18] scharf kritisiert und auch die Bundesdatenschutzbeauftragte Andrea Voßhoff sieht den Beschluss als nicht vollumfänglich verfassungskonform. Die Maßnahmen, welche der EuGH 2014 und das BVerfG schon 2010 gefordert haben, seien auch hiermit nicht erfüllt. Gegner der Vorratsdatenspeicherung sehen in ihr einen umfangreichen Eingriff in die Freiheitsrechte der Bürger und somit in das Recht auf informationelle Selbstbestimmung.

Kritiker betonen bei diesem Vorhaben die Angst, dass der Bürger von nun an unter Generalverdacht gestellt werden würde.^[19] Das eigentliche Ziel dieser Regelung ist jedoch der Schutz der Allgemeinheit vor schwerer Kriminalität und Terror.^[20] Staatliche Sicherheitsmaßnahmen werden aufs Schärfste kritisiert, während private Unternehmen personenbezogene Daten erheben, speichern, verarbeiten und analysieren und sich zu privatrechtlichenüberwachungsapparaten entwickeln. Verletzungen der Freiheitsgrundrechte sind gerade hier unstrittig gegeben.

II. Hypothese und Ziel der Arbeit

Selten hat die Marktmacht eines Unternehmens zu solch umfangreichen rechtlichen Diskussionen geführt, wie es im Zusammenhang mit der Google Inc. der Fall ist. Dies bot Anlass, das Spannungsverhältnis zwischen freiheitlichen Grundrechten, wirtschaftlichen Vorteilen und rechts- sowie gesellschaftspolitischen Entwicklungen aufzuarbeiten.

Ausgangspunkt dieser Arbeit ist die Hypothese, dass die Marktmacht Googles entscheidend auf dem Umgang mit personenbezogenen Daten basiert und diese Macht dadurch beschränkt werden kann, indem der Fokus auf das Recht auf informationelle Selbstbestimmung gelegt wird. Die Arbeit stellt das wirtschaftliche Problem mit Digitalisierung und Weiterentwicklung der Informationstechnologien in Form von Big Data in den Mittelpunkt.

Entscheidendes rechtliches Instrument, um dieser Entwicklung gerecht zu werden, ist möglicherweise das Datenschutzrecht, welches entstanden ist, um vor Manipulations- und Machtungleichgewicht zu schützen. Als Grundlage der Demokratie ist dieses Rechtsgebiet, welches das 1983 im Volkszählungsurteil entwickelte Recht auf informationelle Selbstbestimmung schützt, ein Weg die einleitende Thematik anzugehen und zu lösen. Ziel dieser Arbeit ist es, zu untersuchen, ob Markt-, Daten- und Informationsmacht des US-Konzerns dadurch zu beschränken sind, indem das Geschäftsfeld Big Data und der damit verbundene Umgang mit personenbezogenen Daten als Ursache zu sehen ist.

Bislang wurde die außergewöhnlich schnell entstandene Marktmacht und die damit verbundenen Probleme gegenüber Konkurrenten und Verbrauchern aus rein kartell- sowie wettbewerbsrechtlicher Sicht betrachtet. Mit dieser Arbeit soll nun festgestellt werden, in wie weit Datenschutz einen Beitrag zum marktwirtschaftlichen Problem mit der Google Inc. leisten kann. Anhand Literatur und Forschungsstand bis einschließlich dem 30.05.2015, wird im Rahmen dieser Arbeit untersucht, ob eine Beschränkung der Marktmacht Googles möglich ist, in dem die informationelle Selbstbestimmung aus diversen Sichtweisen als Lösungsansatz gewählt wird.

B. Google, ein Big - Data - Unternehmen

I. Big Data und die Digitalisierung der Welt

Big Data hat Einfluss auf das Geschäftsleben und auf die Märkte genommen und die Macht einzelner Unternehmen, welche diesen Trend nutzen, hat einen gesellschaftlichen Wandel mit Auswirkungen auf das Grundrechteverständnis bewirkt.^[21] Der Kern dieser Entwicklung ist die Big-Data-Technologie, welche folgend betrachtet wird.

1. Definition und Herkunft von Big Data

Weltweit wird versucht das Thema zu definieren und Lösungen für eine Handhabung zu erarbeiten, während sich das Phänomen selbst ständig weiter entwickelt.

Dan Ariely, Professor für Psychologie und Verhaltensökonomik in den USA, führte aus, dass es mit Big Data genauso ist wie mit Sex im Teenager-Alter: „Jeder spricht darüber aber keiner weiß, wie es wirklich geht.“^[22] Grundlegend basiert das Verständnis von „Big Data“ auf Datenerzeugung, Datenverarbeitung und Datennutzung. Erst die Erkenntnis vom Zusammenhang dieser Vorgänge kann zu einem Gesamtverständnis verhelfen. Die Auswirkungen der Informationsgesellschaft und ihrer rasanten Entwicklung durch neuartige Technologien sind markant. Ein halbes Jahrhundert nach dem Einzug des Computers führt, so scheint es, fast jeder Smartphones, Tablet-Computer, digitale Uhren, Laptops u.a. elektronische Geräte mit sich. Durch die schnelle und weltweite Verbreitung der Internettechnologie sind seit Mitte der 1990 er Jahre alle diese Geräte und ihre Informationen miteinander verknüpft.^[23] In den Naturwissenschaften, insbesondere in der Genetik und der Astronomie wurde diese Explosion an Daten und Informationen schon früh bemerkbar und dort entwickelte sich der Begriff Big Data - benutzt von einem Forscher an der Universität von Pennsylvania.^[24] Im Jahr 2000 wurde ein Teleskop in Betrieb genommen, welches schon in den ersten beiden Wochen mehr Daten gesammelt und aufgezeichnet hatte, als bis dato in der gesamten Geschichte der Astronomie möglich war. Der Oxford Professor Viktor Mayer-Schönberger erwähnte in einem Vortragüber Big Data in Salzburg, dass ein Nachfolgeteleskop, welches im Jahr 2016 in Betrieb genommen werden soll, diese Datenmenge alle fünf Tage aufzeichnen wird.^[25] Es wird deutlich, dass eine Eigenschaft von Big Data die stetig ansteigende Menge an Daten sein muss.

Die Definition von Big Data ist aus diversen Sichtweisen möglich. Die fachlich-datenbezogene Seite stellt Big Data als eine Erschließung neuartiger Datenquellen zum Zwecke der Analyse und Gewinnung neuartiger Informationen dar. Gerade Anbieter von Hard- sowie Software sehen dagegen in Big Data lediglich die technische Umsetzung.^[26] Die Gartner Inc.^[27] hat zur Definition des Phänomens drei zentrale Aspekte gewählt und damit das umstrittene V-Modell aufgestellt.^[28] Oftmals wird dieser Definitionsansatz als zu technisch-orientiert angesehen. Kritiker stellen der von Gartner aufgestellten Definition einen nutzer-orientierteren Ansatz gegenüber. Hierbei ist insbesondere Freytag zu erwähnen, der Big Data anhand einer „3-F-Methode“ definiert. Hier stehen die drei „F“ für „fast“, „flexible“ und „focused“.^[29] Als Grundlage dieser Arbeit und mit Blick auf ihren Zweck möchte sich die Autorin jedoch dem Ansatz nach der Gartner Inc. anschließen, nach welchem Big Data folgend definiert wird:

“Big Data is high-volume, high-velocity and high-variety information assets that demand cost-effective, innovative forms of information processing for enhanced insight and decision making.“^[30]

a) High - Volume / Datenvolumen

Die erste Basis des V-Modells nach der Gartner Inc. stellt das Datenvolumen dar. In den letzten zehn Jahren wurden Datenmengen aggregiert, welche sich im Größenbereich von Giga- oder Terabyte^[31] befinden. Die Datenmenge steigt weiter an, denn insbesondere die Quelle „Internet“^[32] lässt die Anzahl der Daten explodieren. Beim Umfang aller jemals gefassten Texte, nach den Schätzungen der Berkeley School of Information, müsste es sich um knapp 50 Petabyte^[33] handeln.^[34] Dies entspricht einer Datenmenge, die durch die Google Inc. alleine im Jahr 2013 an fast zwei Tagen verarbeitet wurde.^[35] Aktuellen Berechnungen zufolge wird dieses Volumen alle zwei Jahre auf Grund der zunehmenden maschinellen Erzeugung vorangetrieben.^[36] Seit 1965 kann zur vereinfachten Darstellung der Entwicklung des Datenvolumens das Moor’sche Gesetz herangezogen werden. Laut Gordon Moore verdoppelt sich die Rechenleistung eines IT-Systems je nach Interpretationsraum alle 12 bis 24 Monate. Immer kleinere leistungsstärkere Technologien dringen in immer mehr Lebensbereiche vor und sammeln dort digitale Daten. Demnach steigt entsprechend dem Moor’schen Gesetz ebenfalls das Datenvolumen an.^[37] Dieses Phänomen - das riesige Datenvolumen - ist die erste Grundlage von Big Data.

b) High - Velocity / Geschwindigkeit der Datenverarbeitung und der Veränderungsdynamik

Ein weiterer Aspekt ist die Geschwindigkeit der Datenverarbeitung und der Veränderungsdynamik. Im Falle von Big Data hat sich diese um ein Vielfaches erhöht. Velocity steht in engem Zusammenhang zum ersten Phänomen „Volume“. Um die Veränderung der Datenverarbeitungsgeschwindigkeit zu verstehen, ist es notwendig die Technik zu betrachten.

In der Vergangenheit wurden Daten gesammelt und diese auf Festplatten gespeichert. Anschließend wurden diese Daten sequentiell verarbeitet. Bei Big Data wird anders vorgegangen. Auf Grund der „In-Memory-Technik“ entstand eine neue Verarbeitungsweise und Verarbeitungsdimension. Die Daten werden nicht erst gesammelt, geordnet, gespeichert und anschließend verarbeitet, sondern es ist möglich die Daten in Echtzeit zu verarbeiten.^[38] Neben der sich beschleunigenden Verarbeitung hat sich auch die Veränderungsdynamik der Daten und ihrer Bedeutung beschleunigt. In diesem Zusammenhang kann, nach Dorschel, von einer verkürzten Halbwertszeit der Daten gesprochen werden.^[39] Hierbei ist zwischen der zeitlichen und der semantischen Veränderungsdynamik zu unterscheiden.

Zeitliche Veränderungsdynamik bezieht sich auf die Veränderung der eigentlich gesammelten Daten. Gerade im Bezug auf Daten, welche im Zusammenhang mit Social Media - Plattformen wie Google+ anfallen oderüber Sensoren, welche Standortdaten von mobilen Endgeräten aufzeichnen und aggregieren, ist diese zeitliche Veränderung sichtbar. Die Informationen, sind hochdynamisch und können sich innerhalb von Sekunden verändern.^[40]

Unter semantischer Veränderungsdynamik ist die Veränderung der Bedeutung der Information zu verstehen, denn durch Aktualisierung der Daten verändert sich auch die Semantik.^[41] Auf Grund der Dynamik der Daten können unterschiedliche Bedeutungen gegeben sein, welche zu interpretieren sind. Je nach Interpretationsblickwinkel führt dies zu unterschiedlichen Ergebnissen, was laut Patil das beabsichtigte Ergebnis dieser Anwendung ist.^[42] Zudem darf nicht außer Acht gelassen werden, dass sich die Daten im Falle von Big Data aus den unterschiedlichsten Informationsquellen ergeben und somit ein Zusammenhang zwischen nicht unbedingt zusammengehörenden Daten geschaffen werden kann, was erheblichen Einfluss auf die letztendliche Bedeutung diser Daten hat. Diese semantische Veränderungsdynamik ist der entscheidende Unterschied zwischen der bekannten Statistik und der neuen Big-Data-Technologie.

„Bei einer klassischen Analyse stellt man eine genaue Frage, auf die man eine Antwort sucht. Bei Big Data weiß man im Gegensatz dazu gar nicht, was manüberhaupt fragen möchte, sondern sucht nach Strukturen und Mustern, die aus irgendeinem Grund, den man vielleicht erst später erkennt, interessant sein könnten.“^[43]

c) High - Variety / Unterschiedliche Datenklassen und Datenstrukturen

Bei den heutzutage aggregierten Daten handelt es sich um Daten unterschiedlichster Art und Struktur. Kennzeichnend ist, dass sich diese Daten in verschiedene Kategorien einteilen lassen.^[44] Es kann zwischen personenbezogenen Daten, Gesundheitsdaten und Standort-, Bestands- sowie Nutzungsdaten unterschieden werden. Auf Grund dieser Vielfalt muss die Informationstechnologie neue Systeme entwickeln. Zudem sind gerade die aus dem Internet stammenden Daten teils halb- oder unstrukturiert. Herkömmliche Datenbanken und Verarbeitungsprogramme können diese Datenvielfalt nicht mehr bewältigen. Der klassische Ansatz der Verarbeitung ist nicht mehr praktikabel.^[45] Big Data funktioniert nur unter der Verwendung neuartiger Technologien.

d) Erweiterung um Value / Datenwert

Sicular erklärt, dass die Gartner Inc. neben den drei Vs (Volume, Velocity, Variety) einen weiteren Aspekt zur Beschreibung von Big Data verwendet. Daten werden mit Informationskapital gleich gesetzt. Es liegen nicht nur Daten vor, welche auf Grund laufender Geschäftsmodelle generiert werden, es handelt sich vielmehr um Daten, welche die Basis der Geschäftsmodelle stellen. Es ist davon auszugehen, dass Daten das eigentliche Unternehmenskapital sind. Insbesondere bei Start-Up-Unternehmen, welche sich auf neuartige Geschäftsmodelle spezialisieren, ist dies der Fall.^[46] Somit kann aus dem 3-V-Modell durch den kommerziellen Wert, mit dem Aspekt Value ein „vier V-Modell“ entwickelt werden.

Unter Big Data ist somit die Verarbeitung und die Analyse großer Datenmengen aus verschiedenen Datenquellen in enormer Geschwindigkeit mit dem Ziel der Erzeugung von wirtschaftlichem Nutzen zu verstehen.^[47] Kausalität wird durch Korrelation ersetzt. Ursachen und Gründe werden nicht erklärt und aufgezeigt. Es werden lediglich Verbindungen und Verbindungsmuster dargestellt. Big Data erklärt somit das „Was“ und nicht das „Warum“. Die meist aus vertraglichen Verhältnissen angefallenen Informationen werden aus ihrem ursprünglichen Zusammenhang gerissen und mit nicht bekannter Zielrichtung ausgewertet.^[48] Wie auch Dorschel erwähnt, handelt es sich bei Big Data also um eine facettenreiche Erscheinung im technischen, wirtschaftlichen und sozialen Kontext.^[49]

2. Technische Hintergründe zu Big Data

Das Ziel der Big - Data - Technologie ist es, Daten in entscheidungsrelevante Informationen umzuwandeln. So komplex die Definition von Big Data ist, so komplex gestalten sich auch die Technologien. Die Taxonomie ist mehrschichtig und enthält unterschiedliche Werkzeuge.^[50] Insbesondere die Phasen Datenhaltung, Datenzugriff und Datenanalyse sind hier zu nennen.

Die Datenhaltung ist die Basis. Hierunter ist die Speicherung der Daten anhand von diversen Systemen zu verstehen. Bekanntestes System ist Hadoop, ein Framework^[51] basierend auf dem MapReduce-Algorithmus^[52] der Google Inc.. Dieser Algorithmus verarbeitet große Datenmengen unter Parallelberechnungüber einen Rechnerverbund.^[53] Es ist möglich, Daten billig zu speichern, auf diverse Art und Weise zu befragen, Erkenntnisse zu gewinnen und zeitnah an diese Erkenntnisse zu gelangen. Eine besondere Kategorie bilden hier die InMemory Datenbanken, die den Zugriff auf Informationen in Echtzeit ermöglichen.^[54] Diese Phase des Daten-Zugriffs baut auf der Datenhaltung auf und kann als das Lesen bestimmter Informationen auf den Speichergeräten definiert werden.über Stapelverarbeitungen werden Daten automatisch verarbeitet. Der Benutzer greift nicht ein, sondern lässt das System selbstständig arbeiten. Es handelt sich um Suchmaschinen, deren Kern Algorithmen sind, welche „Text-Matching“ durchführen und Indizes zur Durchsuchung mit Schlagworten bauen.^[55] Nachdem die Daten durch verschiedene Programme gelesen wurden, werden sie analytisch verarbeitet. Diese Analytische Verarbeitung ist die Kernaufgabe von Big Data, erst durch sie kann nach Lanquillon und Mallow ein ökonomischer Nutzen aus der Big-Data-Technologie gezogen werden.^[56] Es werden geschäftsrelevante Ergebnisse gewonnen, auf welchen wiederum neue Geschäftsfelder entstehen können.

Oftmals werden Analyse sowie Analytik synonym verwendet, was inkorrekt ist. Unter Analyse ist eine systematische Untersuchung einer Frage- oder Problemstellung zu verstehen. Die Analyse von Daten würde die Analyse der einzelnen Datenbestandteile umfassen. Analytik umfasst dagegen die Kunst oder auch die Lehre des Analysierens. Analytik ist somit der Oberbegriff mehrerer Analysemethoden und beschreibt laut Lanquillon und Mallow die Art und Weise der Durchführung der Datenanalysen.^[57] Unter anderem können folgende Werkzeuge unterschieden werden:

Unter Data Mining ist die klassische statistische Analyse zu verstehen. Daneben sind auch Modelle umfasst, welche Muster in großen Datenmengen auffinden. Die Audio- / Videoanalyse beschäftigt sich mit multimedialen Inhalten. Sie analysiert, extrahiert und erkennt Fakten und Zusammenhänge in Bildern und Videos. Hierbei werden Audio-Dateien in Textform konvertiert und anhand von Verfahren mit Textanalyseinstrumenten analysiert. Geospatial Analysen beschäftigen sich mit der Auswertung von geographischen Daten mit Hilfe von mathematischen Verfahren. Meist handelt es sich um Daten, die mit GPS^[58] -Informationen versehen sind. Die Besonderheit von Predictive Analysis liegt darin, dass sie nicht mehr rückwärts analysieren, sondern Vorhersagen treffen. Durch diese Analysen können künftige Ereignisse und Entwicklungen erkannt werden, und so wird die Vergangenheit nicht mehr aufgearbeitet, sondern die Zukunft vorbearbeitet. Unter Web Analysen sind mehrere Schritte zu verstehen, die sich mit den direkten Internetdaten beschäftigen. Hiervon sind die Messung, die Erhebung und die anschließende Analyse dieser Daten umfasst. Von der Web Analyse ist z.B. die Social Media Analyse, also die Analyse von Social Media Plattformen, wie Google+ umfasst. Hierbei werden die Informationen, die online vom Nutzer der Plattform preisgegeben werden analysiert.^[59]

3. Ökonomische Chancen

Wie auch Gartner durch die Erweiterung zu einem 4-V-Modell festgestellt hatte, hat Big Data das Potential, Wertschöpfungsketten zu verändern und neue Geschäftsmodelle zu entwickeln. Die Möglichkeit, Wissen durch die Analyse von riesigen Datenmengen zu generieren, ermöglicht es einem Unternehmen sich zu einem „Analytic Competitor“ zu entwickeln.^[60] Ist dies der Fall, so können die Geschäftsmodelleüber die Informationsvorherrschaft bis zur Deutungshoheit eines Unternehmens wachsen, was einem Unternehmen dauerhaft entscheidende Anteile am Markt sichern kann.“^[61]

Durch das Fortschreiten der Technologie ist es für viele Unternehmen zu einem Hauptziel geworden, Daten zu sammeln und diese durch ihre hochspeziellen Maschinen aggregieren und analysieren zu lassen. Die eigentliche Geschäftsidee dieser Unternehmen ist oftmals nicht die von ihnen angebotene Plattform, sondern die Datensammlung und Analyse die dahinter steckt. Big Data erzeugt bedeutende Impulse für neue Absatz- und Nachfragemärkte. In diesem Zusammenhang verweist Dorschel darauf, dass Internetkonzerne wie die Google Inc. bereits in klassische Finanzmärkte eingedrungen sind.^[62] Datenanalyse gilt als Rohöl des Informationszeitalters – es muss nur verstanden werden, dieses richtig zu nutzen.^[63] Nur zehn bis fünfzehn Prozent aller Unternehmen nutzen diese Technik heute.^[64] Diejenigen, die es tun, sind innovativ und erfolgreich. Ein beispielhaftes Unternehmen auf diesem Gebiet ist die Google Inc., welcher sich zu einem „Analytic Competitor“ entwickelt hat.

II. Datenkrake Google

1. Der Google Konzern

Das Unternehmen Google Inc. ist ein US-amerikanischer Konzern für Internet-Dienstleistungen, welcher im September 1998 gegründet wurde. Durch die gleichnamige Suchmaschine wurde das Unternehmen, mit Hauptsitz in den USA, weltweit bekannt. Die Gründer Larry Page und Sergey Brin entwickelten schon im Jahr 1996 eine Suchmaschine mit dem Namen „BackRup“. Diese Suchmaschine wurde später in Google^[65] umbenannt und 1997 unter „google.com“ eingetragen.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten^[66]

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten^[67]

Seit der Gründung der Google Inc. konnte das Unternehmen Umsatz sowie Gewinn von Jahr zu Jahr steigern. Im Jahr 2010 wurde ein Umsatz von 29,4 Milliarden US-Dollar sowie ein Gewinn von 8,5 Milliarden US-Dollar erreicht.^[68] In nur vier Jahren konnte der Umsatz auf 66 Milliarden US-Dollar und der Gewinn auf 14,4 Milliarden US-Dollar gesteigert werden.^[69] Begonnen mit einem Mitarbeiter und einem Büro in einer Garage, beschäftigt der Konzern heute mehr als 50.000 Mitarbeiter in 70 Niederlassungen in weltweit 40 Ländern. Im Jahr 2000 hat das Unternehmen begonnen Werbeplätze auf den Seiten der Ergebnisliste anzubieten. Das Unternehmen verfolgt den Grundsatz: „Werbung soll keine nervende Unterbrechung darstellen“.^[70] Im Gegensatz zu den konkurrierenden Suchmaschinenbetreibern wurde die Werbung in den Ergebnislisten der Suchmaschine geschaltet um das minimalistische und nutzerfreundliche Suchfenster der Suchmaschine beizubehalten. Zu den Werbedienstleistungen gehören „Google AdWords“ sowie „Google AdSense“.

Durch das Google-AdWords-Programm verkauft Google für Suchbegriffe das Einblenden von Verlinkungen. Hierbei handelt es sich um Werbung im Textformat, welche speziell am Rand der Suchergebnisliste hervorgehoben wird. Durch diese Verknüpfung der Suchergebnisse mit den Text-Werbeanzeigen werden Suchender und Werbender zusammengebracht, um so die Wahrscheinlichkeit des passenden Klientels zu erhöhen. Der Werbende zahlt pro Klick auf die Verlinkung eine Provision an die Google Inc.. Diese Provision legt der Kunde selbst fest. Je höher, desto besser ist der Werbeplatz.^[71]

AdSense ist eine kontextabhängige Werbung, die auf Webseiten eingebunden werden kann. Seit Juni 2005 können die Kundenüber das „Site Targeting“ gezielt auf bestimmten Seiten werben, statische und animierte Werbebanner einsetzen und dieseüber die Zahl der Abrufe bezahlen. Bislang war nur eine Bezahlung pro Klick möglich.^[72]

2. Die Google Dienste

Das Unternehmen beherrscht einen Markt, den es selbst mit aufgebaut hat – den Suchmaschinensektor. Google Search war nicht die erste Suchmaschine, jedoch bot sie durch eine minimalistische Startseite und der PageRank-Technologie entscheidende Vorteile gegenüber Konkurrenten. Während Altavista^[73] die eigene Startseite mit Werbeflächen füllte und so die Suchleiste nicht mehr erkennbar war, zeigt sich Google seit jeher durch eine weiße Startseite mit dem Fokus auf der Suchleiste nutzerfreundlich. Google bewertet und gewichtet Webseiten anhand ihrer Verlinkungsstruktur. Diese Gewichtung nennt sich PageRank. Der Algorithmus, welcher zu Grunde liegt, legt fest, wie bedeutend eine Webseite im Internet ist. Je mehr Links auf diese Seite verweisen, desto bedeutender muss sie sein und desto höher ist ihr Platz in der Suchergebnisliste.^[74] Dieser Algorithmus wird stetig weiter entwickelt und wie das Handelsblatt am 21. April 2015 berichtete, wurde das Bewertungsverfahren des Algorithmus erneut verändert. Die mobile Freundlichkeit von Webseiten ist ein weiterer Faktor des Bewertungsverfahrens. Der neue Algorithmus bewertet nun nur noch Webseiten, welche auf mobilen Endgeräten nutzerfreundlich angezeigt werden können und ermöglicht nur diesen einen besseren Platz in der Suchergebnisliste. Alle andern Seiten erscheinen weiter hinten und werden vom Nutzer womöglich gar nicht wahrgenommen.^[75]

Die Nutzerfreundlichkeit der Google-Suchmaschine verbreitete sich schnell. Die Ergebnisse waren sehr genau auf die eigentliche Suche abgestimmt.über die Jahre hat sich Google dadurch zu einer Gattungsbezeichnung gewandelt. Wer heute nach etwas suchen oder recherchieren möchte, der googelt, denn Google hat sich zu einem Synonym für Informationssuche entwickelt.^[76] Diese Suchmaschine veränderte das Verhalten von Milliarden von Menschen weltweit. „Google ist die revolutionärste Erfindung seit der Erfindung des Buchdrucks von Gutenberg.“, erklärte der Journalist David A. Weise.^[77]

Hinter der nüchternen Suchmaschine steht eine einzigartige Infrastruktur von Rechnern und Informatik-Spezialisten. Die Suche wird in Sekundenschnelle bearbeitet und gleichzeitig werden Suchbegriff und ausgewählter Link gespeichert. Google selbst erklärte bereits im Jahr 2008, dass die Suchmaschine mehr als 100 bis 500 Milliarden Webseiten indexiert hat. Keine andere Suchmaschine hatte zu dieser Zeit dieselben Möglichkeiten und Kapazitäten.^[78]

Heute stellt die Suchmaschine nur noch das Kernprodukt des Unternehmens dar. Das Unternehmen bietet immer mehr Dienste für Privatnutzer sowie für Unternehmer.^[79] Entscheidend ist, dass bei all seinen Technologien die Nutzer in den Mittelpunkt gestellt werden. Für sie soll es so einfach wie möglich sein, gewünschte Informationen zu finden und damit schnell ans Ziel zu gelangen. Das Unternehmen entwickelt die Produkte mit dem Ziel, den Nutzern die Möglichkeit zu geben, sich auf die wirklich wichtigen Dinge zu konzentrieren. Nach eigenen Aussagen entwickelt Google intuitive und intelligente Produkte, welche den Nutzern Arbeit ersparen sollen. Damit möchte das Unternehmen das Internet verbessern. Zu diesem Zweck passt das Unternehmen die Produkte anhand von Profilen exakt auf den Nutzer an und verknüpft die aus den einzelnen Diensten gezogenen Informationen miteinander, um noch schnellere und nutzer-individuellere Ergebnisse und Anwendungen zu liefern.^[80] Auf der Hausmesse im Mai 2015, stellte das Unternehmen seine neusten Entwicklungen vor. Neben einer neuen Version von Android und einem eigenen Betriebssystem für Haushaltsgeräte wurde ein neuer Fotodienst, welcher auf Wunsch alle Fotos im WWW heraussuchen kann, vorgestellt.^[81]

3. Vorsprung durch Daten

So gut wie jeder, der Computer und Internet nutzt, kennt und verwendet Google. Google hat sich innerhalb von zehn Jahren zur wertvollsten Marke der Welt entwickelt. Das Unternehmen konnte schon in kürzester Zeit nach der Gründung Erfolge verbuchen. Das alles mit Produkten und Dienstleistungen, welche größtenteils kostenlos zur Verfügung gestellt werden.^[82] Auf dem Suchmaschinenmarkt hat das Unternehmen bereits die Produktführerschaftübernommen. Deutschlandweit hat die Suchmaschine im Februar 2015 einen Marktanteil von 94,84%.^[83] Global lag der Anteil im Jahr 2014 bei 71%.

Google verfolgt das Geschäftskonzept der Marktdominanz im Umgang mit allen weltweit zur Verfügung stehenden Daten und Informationen. Danckert und JoachimMayer erfassten schon 2010, dass das Unternehmen auf dem besten Wege ist, das gesamte Wissen zu verwalten.^[84] Der Grundsatz Googles, die Nutzer in den Mittelpunkt ihrer Produkte zu stellen, hat ausgezeichnet funktioniert und dieser Grundsatz wird in allen weiteren Google Produkten ebenfalls beachtet und verfolgt.^[85] Die Verwirklichung der nutzerbezogenen Produkte ist nur möglich, wenn das Unternehmen seine Nutzer und ihre Vorlieben kennt, das bedeutet ,Informationen und Daten erlangt und analysiert. Die Google Inc. sammelt und speichert Daten aus all seinen Produkten. Ein Datenvolumen was jegliche Vorstellungenübersteigt.

Um z.B. personifizierte Werbung durch „AdWords“ auf der Suchergebnisliste zu schalten, sammelt das Unternehmen Informationenüber Alter, Interessen oder Sprachen. Durch „Google Now“^[86] werden bestimmte Dienste wie „G-Mail“ und „Google Maps“ miteinander verbunden und es werden Geo-Daten aufgezeichnet. „Youtube“ schlägt Musik vor, die dem Suchenden noch nicht bekannt war – möglicherweise die neue Lieblingsband. Das Unternehmen speichert jegliche Informationen, welche direkt oder indirekt mit den Produkten und Dienstleistungen in Verbindung stehen, und optimiert diese Dienste zum Vorteil der Nutzer. Ohne die personenbezogenen Informationen wäre z.B. personifizierte Werbung, Werbung, welche die Bedürfnisse direkt ansprechen, nicht möglich.

Google hat verstanden, wie der Rohstoff „Datum“ genutzt werden kann und generiert Gewinne damit. Hofstetter führt hierzu aus, „dass Gerechtigkeit dann gegeben wäre, wenn der Kaufpreis für die persönlichen Daten zuerst den Betroffenen selbst und nur an zweiter Stelle Google - einem Big Data Geschäftsmodell - zustünde.“^[87]

Das Unternehmen hat den Arbeitsalltag und die Lebenswelt von Menschen weltweit verändert. Ein Zukunftslabor, das die Lebensgewohnheiten von Millionen von Menschen erfasst und beeinflusst. Larry Page selbst würde gerne ohne Gesetze und Grenzen experimentieren und sehen, was herauskommt - fernab von Daten-, Urheber-, Kartell- oder Wettbewerbsrecht.

Page sagt: „Es gibt eine Menge Dinge, die wir gerne machen würden, aber leider nicht tun können, weil sie illegal sind. Weil es Gesetze gibt, die sie verbieten. Wir sollten ein paar Orte haben, wo wir sicher sind. Wo wir neue Dinge ausprobieren und herausfinden können, welche Auswirkungen sie auf die Gesellschaft haben.“^[88]

Mit einem intuitiven Sinn für Experimente hat es Google in nur wenigen Jahren aus einem Start-Up-Unternehmen zu einem globalen Konzern und einem der wertvollsten Unternehmen weltweit geschafft.^[89]

III. Big Data und gesellschaftlicher Wandel

Die Digitalisierung hat zu einem gesellschaftlichen Wandel mit Veränderungen in Arbeitsbeziehungen und Ausdrucksformen ökonomischer wie sozialer Austauschbeziehungen geführt.^[90] Der technische Fortschritt in den letzten Jahrzehnten greift immer mehr in Bereiche des gesellschaftlichen Lebens ein. In einer Diskussionsrunde unter dem Motto „Zu viel Goethe – zu wenig Google?“ wurde beispielsweise Anfang Mai im deutschen Fernsehen darüber diskutiert ob moderne Technologien mehr Einhalt in den Schulalltag finden und das Jahrzehnte lang verwendete System ablösen sollte.^[91] Google wurde hier als Oberbegriff dieser neuen Entwicklungen verwendet. Es wird deutlich, dass das Unternehmen einen sehr großen Einfluss auf die verschiedenen gesellschaftlichen Bereiche genommen hat.

Dieser Einfluss zeigt sich unter anderem durch die Maschinen, welche Einfluss auf menschliche Entscheidungen nehmen oder ihnen diese Entscheidungen sogar abnehmen. Die Entwicklung der Informationstechnologien, der Soft- und Hardware, wird immer schneller - das Maximum des Möglichen soll erreicht werden. Dieses Maximum wird, wie es Eric Schmidt^[92] beschreibt, dadurch erreicht, dass einfache, schnelle und bedienerfreundliche Informationstechnologie angeboten wird.^[93] Mit dem Fortschreiten der Technologie kann dieses Maximum erweitert werden. Der technische Fortschritt ist, so scheint es, unaufhaltbar. Es ist davon auszugehen, dass diese Maschinen lediglich von hochspezialisierten Fachkräften programmiert werden können. Dies soll jedoch für den Nutzer nicht mehr erkennbar sein, erklärt Frau Dr. Indra Spiecker, Professorin der Universität Köln.^[94] Diese Entwicklung istübereinstimmend mit der Modellvorstellung eines idealen, ausschließlich rational, nach wirtschaftlichen Gesichtspunkten handelnden Menschen, dem Homo Oeconomicus. Google ermöglicht dies. Durch Digitalisierung ist es möglich, die Kundenwünsche schon weit vor deren Bewusstsein beim Kunden festzustellen.^[95] Dieses Phänomen lässt sich in einem Primärkreislauf beschreiben, der wiederspiegelt, wie Datengeneratoren zusammenhängen. Durch den Gebrauch der technischen Geräte, Kommunikationsmedien und der Inanspruchnahme von Services sind alle am Prozess der Datengenerierung beteiligt.über Mobiltelefone und IP-Adressen können Aufenthaltsorte ermittelt werden undüber Kreditkartenzahlungen, Unterschriftenlisten, Aktivitäten in sozialen Netzwerken, Einkäufe via Internet und viele weitere Aktivitäten werden Daten generiert. Diese Daten werden von Big Data Unternehmen verarbeitet und analysiert, um Geschäftsfelder aufzubauen oder ihre Produkte zu optimieren.

Mit Hilfe der personenbezogenen Daten wird ein digitales „Ich“ geschaffen. Dieser Online-Bürger wird durchschaubar, kontrollierbar und manipulierbar. Je komfortabler und bequemer diese Services auf den Nutzer abgestimmt sein sollen und somit für den homo oeconomicus den größten Nutzen erbringen sollen, desto mehr Daten und Datenverknüpfungen sind dem Unternehmen offen zu legen. Die datenverarbeitende Stelle erlangt dadurch Kontrollmacht und kann lenken und manipulieren. Die Daten, welche hiervon betroffen sind, umfassen Informationenüber Standort, Kommunikationspartner, -zeitraum, -thema, Gesundheitsstatus, Vorlieben bezüglich Filmen, Büchern, Kleidung und vielem mehr. All diese Informationen können dazu genutzt werden, Verhaltensanalysen durchzuführen und Profile zu erstellen, anhand derer Prognosen für zukünftiges Verhalten erstellt werden können.^[96]

Die Prognosen sind die Basis und der Kern von Big Data Unternehmen. Hierbei handelt es sich um zunächst personenbezogene Daten^[97], die je nach Anwendungsart auch personenbezogen bleiben oder anonymisiert^[98] sowie pseudonymisiert^[99] werden können. Im bedeutendsten Fall werden die personenbezogenen Daten sogar dazu genutzt, Services zu generieren, welche sich an dieselbe Person richten. Grundlegend stellen also in allen Anwendungsklassen von „Big Data“ personenbezogene Daten die Basis. Die Digitalisierung der Daten mit Blick auf Technik und wirtschaftliche Möglichkeit hat womöglich das Potential zu einer Revolution.

In öffentlichen Debatten wird des Öfteren der Vergleich zwischen Big Data und „Big Brother“ gezogen. Die Digitalisierung der Daten führt dazu, dass eine unbegrenzte Datenspeicherungen vorliegen und somit ein digitales Gedächtnis vorherrscht. Es liegt ein nicht zuübersehenderüberwachungs- und Kontrollcharakter vor - ausgehend von Unternehmen der freien Wirtschaft. Immer mehr wird deutlich, dass durch Big Data die Privatsphäre, die Intimsphäre und auch die Sozialsphäre des „Ichs“ erfasst werden kann.^[100] Die Big Data- Technologie zerstört das Vertrauen in die fundamentalen Grundsätze, die Freiheitsgrundrechte und die Demokratie. Es stellt sich die Frage, in wie weit dies gehen kann, gehen darf und noch gehen wird. Hofstetter führt aus, dass die menschliche Freiheit eine schützenswerte Errungenschaft bleiben soll und sie gegen Big Data verteidigt werden muss.^[101] Laut Danckert und Joachim Mayr muss sich jeder auf veränderte Bedingungen in Bezug auf das eigene Handeln einstellen.^[102] Dies hat auch der deutsche Bundestag erkannt und hat 2010 die Enquete Kommission „Internet und digitale Gesellschaft“^[103] eingesetzt, sowie im Jahr 2013 die „Stiftung Datenschutz“^[104] gegründet. Datenschützer sprechen derzeit von einem der größten Datenskandale der Nachkriegszeit auf Grund perfekterüberwachungsinfrastrukturen im privaten Sektor. Auch wenn durch Big Data die Daten nicht immer personenbezogen verwendet werden, bedroht die Anhäufung und Zusammenführung der Daten und die daraus resultierenden Profilbildungen das Recht auf informationelle Selbstbestimmung, also den Schutz der personenbezogenen Daten.

Die moderneüberwachung durch mächtige Unternehmen auf Grund der neuen Möglichkeiten von Geschäftsmodellen, stößt im Bezug auf die Vorstellung sozialer sowie auch juristischer Normen an Grenzen. Die Ohnmacht und die Tatsache, dass sich bis jetzt kaum einer wehrt und in den Umgang mit Daten scheinbar gedankenlos einwilligt, scheint ein Ausdruck von Hilfslosigkeit und Nichtverständnis zu sein - womöglich sogar entstandene Akzeptanz.

Die personenbezogenen Daten und der Umgang mit ihnen ist die Grundlage einer Demokratie und wird durch das 1983 entwickelte Recht auf informationelle Selbstbestimmung geschützt. Durch die Macht der Unternehmen, welche die Datenhoheit erlangt haben, verschiebt sich dieses fundamentale Gedankengut. Der demokratische Grundbaustein geht dann verloren, wenn der Einzelne nicht mehr die Machtüber seine Daten hat, sondern Unternehmen diese beansprucht haben.^[105]

[...]

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^[1] Vgl. Orwell (1949) , Kap. 1 S. 3

^[2] Vgl. Kafka (1925) S. 388

^[3] Vgl. Digitalcourage e.V. (o.J.) [abgerufen am 23.05.2015]

^[4] folgend WWW

^[5] Vgl. EU-Komissar Oettinger (2015) [abgerufen am 22.05.2015]

^[6] z.B. möchte Google noch vor 2030 ein autonomes Fahrzeug auf den Markt bringen

^[7] Eine präzise, d.h. in einer festgelegten Sprache abgefasste, endliche Beschreibung eines allgemeinen Verfahrens unter Verwendung elementarer Verarbeitungsschritte zur Lösung einer gegebenen Aufgabe. (Gabler Wirtschaftslexikon)

^[8] Vgl. Google Grundsatz, (o.J.) [abgerufen am 28.05.2015]

^[9] Vgl. Komission 1 (2010) [abgerufen am 30.05.2015

^[10] Federal Trade Comission

^[11] Vgl. Werner (2015) [abgerufen am 08.06.2015]

^[12] Vgl. Komission 2 (2015) [abgerufen am 30.05.2015]

^[13] Vgl. Spiecker (2014), S. 62

^[14] Vgl. Google Grippe Trends [abgerufen am 08.06.2015]

^[15] Vgl. Kafka (1925)

^[16] Kleinz, (2015) [abgerufen am 05.06.2015]

^[17] deutsche Regelung wurde im Jahr 2010 als verfassungswidrig und die EU Richtlinie zur Vorratsdatenspeicherung wurde im April 2014 für unvereinbar mit der Charta der EU Menschenrechte erklärt

^[18] parlamentarische Opposition: Die Linke, Die Grünen; außerparlamentarisch: FDP , AfD

^[19] Vgl. Schaar (2015) [abgerufen am 08.06.2015]

^[20] Vgl. o.A., heise.de (2015) [abgerufen am 08.06.2015]

^[21] Vgl. Cukier & Mayer-Schönberger (2013), S. 11f.

^[22] Vgl. Ders., S. 18ff.

^[23] Vgl. R eppesgard (2008), S. 12

^[24] Vgl. Cukier & Mayer-Schönberger (2013), S. 12

^[25] Vgl. Mayer-Schönberger (2014) [abgerufen am 05.04.2015]

^[26] Vgl. Apel, u.A. (2015), S. 94

^[27] ein Marktforschungsunternehmen auf dem Gebiet der Informationstechnologie

^[28] Vgl. Gartner Inc. (o.J.) [abgerufen am 20.04.2015]

^[29] Vgl. Freytag, (2014), S. 100

^[30] Vgl. Sicular, (2013)

^[31] Tera als Dezimalpräfix beschreibt eine Zahl mit 10 Nullen

^[32] ein weltumspannendes und heterogenes Computernetzwerk

^[33] 1 Petabyte entspricht 1000 Terabyte

^[34] Vgl . Schaar ( 2014), S. 81

^[35] Vgl. Mainzer (2013)

^[36] Vgl. Gerzer, u.A. (2014), S. 24

^[37] Vgl. Moore (1965)

^[38] Vgl. Mainzer ( 2013)

^[39] Vgl. Dorschel (2015), S. 7

^[40] Vgl. Malirsch (2010), S. 24

^[41] Semantik ist die Beziehung zwischen den Daten und ihrer Bedeutung.

^[42] Vgl. Patil (2012)

^[43] Gerzer, u.A. (2014), S. 25

^[44] Vgl. Sieber & Hoeren (2014), Rn. 12 – 27

^[45] Vgl. Apel, u.A ( 2015), S. 101

^[46] Vgl. Bundesministerium des Innern (2014)

^[47] Vgl. BITKOM (2014), S. 22f. [abgerufen am 08. Mai 2015]

^[48] Vgl. Helbing (2015), S. 146f.

^[49] Vgl. Dorschel (2015), S. 1

^[50] Vgl. BITKOM (2014), S. 22 [abgerufen am 08. Mai 2015]

^[51] im deutschen: Rahmenstruktur iSe Programmiergerüstes

^[52] Unter Algorithmus ist in der Informatik ein schrittweise vorgehendes Verfahren zu verstehen. Vogt erklärt, dass für dieses Verfahren charakteristisch ist, dass eine Folge von Schritten festgelegt wird. Diese Schrittfolge wird ermittelt wobei Eingabewerte zu Ausgabewerten verarbeitet werden.

^[53] Vgl. Mainzer (2013), Kap. 4

^[54] Vgl. BITKOM (2014), S. 34 – 42 [abgerufen am 08. Mai 2015]

^[55] Vgl. Ders., S. 43 - 55 [abgerufen am 08. Mai 2015]

^[56] Vgl. Lanquillon & Mallow (2015), S. 55

^[57] Vgl. Lanquillon & Mallow (2015), S. 55

^[58] Global Positioning System

^[59] Vgl. BITKOM (2014), S. 47 – 70 [abgerufen am 08. Mai 2015]

^[60] Vgl. Gerzer, u.A. (2014), S. 59

^[61] Vgl. Gerzer, u.A. (2014), S. 49ff.

^[62] Vgl. Dorschel (2015), S. 4

^[63] Vgl. Stange (2013)

^[64] Vgl. Bundesministerium des Innern (2014) [abgerufen am: 16. Mai 2015]

^[65] Google leitet sich aus dem Namen Googol ab. Googol ist die englische Bezeichnung für die Zahl 10100 , welcher 1938 durch den Mathematiker Edward Kasner etabliert wurde.

^[66] Vgl. Studie Mitarbeiter (2015) [abgerufen am 08. Mai 2015], siehe Anlage 1: Mitarbeiter 2007 - 2014

^[67] Vgl. siehe Anlage 2: Umsatzentwicklung Google Inc. 2002 - 2014

^[68] Vgl. Financial Tables (2010) [abgerufen am 01. Mai 2015]

^[69] Vgl. Financial Tables (2014) [abgerufen am 01. Mai 2015]

^[70] Vgl. Google (o.J.) [abgerufen am 02. Mai 2015]

^[71] Vgl. Google AdWords [abgerufen am 03.05.2015]

^[72] seit 2004 im Duden mit folgender Bedeutung aufgenommen: Mit der Google Suchmaschine im Internet nach etwas suchen oder recherchieren.

^[73] Eine Suchmaschine, deren Suchanfragen seit 2010 auf yahoo umgeleitet wurden

^[74] Vgl. Sobek (o.J.) [abgerufen am 03.05.2015]

^[75] Vgl. Kolf & Kerkmann (2015) [aberufen am 24.04.2015]

^[76] Vgl. Reppesgard (2008), S. 16 ff.

^[77] Vgl, Wise (2005)

^[78] Vgl. Google (2008) [abgerufen am 24. 04.2015]

^[79] Siehe Anlage 3:übersicht Google Produkt e- erstellt anhand Google Produkte http://www.google.de/about/products/ [abgerufen am 25.04.2105]

^[80] Vgl. Google Dienste, Privatnutzer (2015) [abgerufen am 15.04.2015]

^[81] Vgl. Kleinz (2015) [abgerufen am 05.06.2015]

^[82] Vgl. Reppesgard (2008), S.12

^[83] Vgl. Marktanteile Suchmaschine (2015) [abgerufen am 20.05.2015]

^[84] Vgl. Danckert & JoachimMayer (2010)

^[85] Vgl. Google Info, (o.J.) [abgerufen am 20. April 2015]

^[86] Erweiterung der Google Search durch eine Spracherkennungssoftware

^[87] Hofstetter (2014), S. 293

^[88] Döpfner (2014) [abgerufen am 20. April 2015]

^[89] Vgl. Die geheime Macht von Google (2015) [abgerufen am 15. April 2015]

^[90] Vgl. Gerzer, a.A. (2014), S. 48

^[91] Vgl. ARD, Hart aber Fair 04.05.2015 (2015) [abgerufen am 05.05.2015]

^[92] seit 2011 CEO bei Google

^[93] Vgl. Schmidt E. ( 2014) [abgerufen am 05. Mai 2015]

^[94] Vgl . Spiecker (2014), S. 62

^[95] Vgl. van Damme (2015) [abgerufen am 04. Mai 2015]

^[96] Vgl. Hofstetter (2014), S. 234

^[97] Personenbezogene Daten sind gem. § 3 I BDSG Einzelangabenüber persönliche oder sachliche Verhältnisse einer bestimmten oder bestimmbaren natürlichen Person

^[98] iSd § 3 VI BDSG: Anonymisieren ist das Verändern personenbezogener Daten derart, dass die Einzelangabenüber persönliche oder sachliche Verhältnisse nicht mehr oder nur mit einem unverhältnismäßig großen Aufwand an Zeit, Kosten und Arbeitskraft einer bestimmten oder bestimmbaren natürlichen Person zugeordnet werden können.

^[99] iSd § 3 Via BDSG: Pseudonymisieren ist das Ersetzen des Namens und anderer Identifikationsmerkmale durch ein Kennzeichen zu dem Zweck, die Bestimmung des Betroffenen auszuschließen oder wesentlich zu erschweren.

^[100] Vgl. Malirsch (2010), S. 9

^[101] Hofstetter (2014), S. 230

^[102] Vgl. Danckert & JoachimMayer (2010), S. 71

^[103] Vgl . Internet-Enquete Deutscher Bundestag (2010) [abgerufen am 23. April 2015]

^[104] Vgl. Stiftung Datenschutz – Deutscher Bundestag (2013) [abgerufen am 12. April 2014]

^[105] Vgl. Malirsch (2010), S. 10f.