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