Full text: Kommerzielle digitale Überwachung im Alltag

69 / 88                             Kommerzielle Digitale Überwachung im Alltag | Studie im Auftrag der österreichischen Bundesarbeitskammer | 2014 
  
 
Immer mehr Geräte mit einer Vielzahl an Sensoren liefern die Basis für diese permanenten 
Datenflüsse. Neben den in Smartphones schon üblichen Sensoren wie Mikrofon, Kamera, GPS-
Empfänger, Bewegungs-, Lage-, Licht-, Näherungs-, Magnetfeld- oder Fingerabdrucksensoren 
vermessen Fitness-Tracker, Smartwatches und andere Wearables nicht mehr nur Schritte, Puls 
oder Schlaf, sondern auch Atmung, Hautwiderstand, Blutdruck oder Blutzucker - und verfügen 
über Barometer, Temperatur- oder Luftfeuchtigkeitssensoren. Im Internet der Dinge werden 
vernetzte Sensoren allgegenwärtig: E-Book-Reader übertragen detaillierte Informationen zum 
Leseverhalten an Unternehmen, vernetzte TV-Geräte Daten zum Fernsehverhalten. Vernetzte 
Autos, Stromzähler, Thermostaten, Brandmelder, Kühlschränke oder Badewannen liefern um-
fassende Daten über unser Alltagsverhalten. Die NutzerInnen überwachen nicht nur sich selbst, 
sondern auch andere - etwa ihre Kinder oder ihre Angestellten, die entweder Geräte mit Senso-
ren mit sich tragen oder sich an Orten bewegen, die mit Sensoren ausgestattet sind. Datenbril-
len und Wearables zur digitalen Vermessung von Körper, Gesundheit, Verhalten und Umgebung 
werden unauffälliger - etwa in Form von Pulssensoren in biometrischen Kopfhörern, Temperatur- 
und Feuchtigkeitssensoren in elektronischen Tattoos oder durch mit Sensoren ausgestattete 
Ringe, Socken, T-Shirts, Büstenhalter, Zahnbürsten oder Gabeln. 
 
6.2. Gesellschaftliche Implikationen von kommerzieller digitaler Überwachung 
Durch aktuelle Informationstechnologie und deren Einsatz wird Überwachung zum beiläufigen 
Nebenprodukt alltäglicher Transaktionen und Handlungen (vgl. De Zwart 2014). Bei der Betrach-
tung der im vorigen Kapitel zusammengefassten Entwicklungen wird klar, dass die von David 
Lyon (1994) beschriebene „Überwachungsgesellschaft“ schon längst Realität geworden ist. Das 
von ihm beschriebene „Social Sorting“ in Form einer ständigen Klassifikation und Sortierung 
der Bevölkerung durch Informationstechnologie und Software-Algorithmen auf Basis persönli-
cher Daten ist heute an der Tagesordnung. 
Viele dieser Technologien bieten gleichzeitig große Chancen und Möglichkeiten – soziale Netz-
werke, Personalisierung oder Empfehlungssysteme haben etwa unseren Alltag auch sehr positiv 
geprägt. Trotzdem ergeben sich aus den dargestellten Entwicklungen auf mehreren Ebenen 
massive gesellschaftliche und individuelle Problematiken und Risiken: 
? Kontrollverlust: Wenn persönliche Daten einmal digital erfasst und gespeichert sind, kön-
nen sie nur schwer wieder gelöscht oder geändert werden. Viele internationale Datenhan-
dels-Unternehmen speichern persönliche Daten oder daraus abgeleitete persönliche Daten 
auf unbeschränkte Zeit (vgl. FTC 2014). Außerdem sind durch zeitgenössische Analyse-
Technologien scheinbar anonymisierte Daten heute zunehmend de-anonymisierbar. Je 
mehr einzelne Datenpunkte über eine Person oder deren Verhalten vorliegen, desto ein-
deutiger lässt sich daraus eine Art „digitaler Fingerabdruck“ erzeugen, der zur Identifikation 
und Wiedererkennung benutzt werden kann. 
? Mangel an Transparenz: KonsumentInnen können oft nicht nachvollziehen, welche per-
sönlichen Daten über sie und ihr Verhalten von Unternehmen digital erfasst und gespeichert 
werden, wie diese Daten verarbeitet werden, an wen sie weitergegeben oder verkauft wer-
den, welche Schlüsse daraus gezogen werden und welche Entscheidungen auf Basis die-
ser Schlüsse über sie gefällt werden. Sowohl die international dominanten Plattformen wie 
auch kleinere Anbieter von Websites, Services, Apps und Plattformen agieren intransparent 
und informieren die NutzerInnen oft unvollständig, unzugänglich, fehlerhaft oder gar nicht 
über die Speicherung, Verarbeitung und Verwertung ihrer Daten. Viele Unternehmen er-
möglichen den NutzerInnen nicht einmal den vollständigen Zugriff auf ihre eigenen Daten 
und betrachten ihre Algorithmen als Betriebs- und Geschäftsgeheimnisse (vgl. Weichert 
permanente 
Datenflüsse 
durch vernetzte 
Sensoren 
Gesellschaftli-
che Problemati-
ken und Risiken 
Intransparente 
Unternehmen
        

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