Goldstaub

7.6.2019 | Von:
Jörn Lamla

Selbstbestimmung und Verbraucherschutz in der Datenökonomie

Selbstbestimmung durch Daten?

Ein (scheinbar) extremer Fall ist in diesem Zusammenhang die sogenannte Quantified-self-Bewegung. Deren Motto lautet: Selbstbestimmung durch Daten – womit vor allem quantifizierende Informationen über Körperzustände, Leistungsfähigkeiten, statistische Vergleichsmaße, Scores und so weiter gemeint sind. Ein gutes Beispiel ist das Fitnesstracking, das heißt die Nutzung von Apps wie Runtastic. Diese ermöglichen in Verbindung mit "smarter" Sensortechnologie in Mobiltelefonen oder speziellen Uhren beziehungsweise Fitnessarmbändern durch Auswertung von Körper- und Bewegungsdaten sowie den ständigen Vergleich mit anderen Personen, die eigene Fitness zu überwachen, anderen im sozialen Netzwerk zu demonstrieren und gezielt zu verbessern.[5]

Eine Vielzahl von Tools verspricht heute Unterstützung dabei, self-tracking beziehungsweise lifelogging als Mittel der Selbsterkenntnis und -beherrschung zu nutzen.[6] Der Typus des Informationssammlers erscheint dabei nicht länger als außengeleitet, sondern als selbstbestimmt und souverän im Umgang mit Informationen. Daten werden hierfür als Rohstoff gebraucht, und die für die Datenproduktion erforderliche Entäußerung der Person wird – entgegen der verbreiteten Assoziation des Rechts auf informationelle Selbstbestimmung mit Datensparsamkeit – zur Notwendigkeit, wenn nicht gar zur allgemeinen Pflicht erklärt. Die gesteigerte Abhängigkeit von jenen Plattformunternehmen und Datendienstleistern, die diese Daten erheben, aufbereiten, klassifizieren, korrelieren, interpretieren, damit personenbezogene Profile erstellen und das soziale beziehungsweise algorithmisch generierte Feedback organisieren, wird dabei ausgeblendet. Dies wäre sicherlich nicht weiter beachtenswert, wenn es sich tatsächlich um eine Ausnahmeerscheinung handeln würde. In der Datenökonomie jedoch gewinnt dieses Modell der informationsbasierten Lebensführung paradigmatische Qualität.

Die Bestimmung des Selbst mittels digital aufbereiteter Daten und Informationen weist darin viele Facetten auf, die in ihrer Zusammenschau zu erkennen geben, wie sich die Autonomie der Individuen in Fremdbestimmung aufzulösen droht. In der Aufmerksamkeitsökonomie der sozialen Medien herrscht ein gesteigerter sozialer Druck zur Inszenierung des Selbst als singuläre und authentische Person.[7] Die Angewiesenheit auf Feedback und Anerkennung durch andere macht es dabei erforderlich, ein feines Sensorium für Meinungsumschwünge zu entwickeln, und ein Großteil der Kommunikation dreht sich um aktuelle Trends und kulturelle Moden. Schon dies ist eine Form medial vermittelter Selbstbestimmung, die durch die datenökonomische Verwertbarkeit von Traffic und Nutzungszeiten, Netzwerkeffekten, Skalierungserfolgen und kulturellen Bedeutungen maßgeblich mitbestimmt ist. Diese vielfältigen Daten werden über die gezielt eingesetzten Bindungskräfte sozialer Netzwerke hinaus erfasst und verknüpft, um Verhalten zu beobachten und vorherzusagen, Nutzerprofile zu erstellen, neue Marktchancen zu erschließen, Erlebnisse zu personalisieren, vielleicht auch Preise zu individualisieren – alles mit dem Ziel, Zugriffschancen auf die Verbraucherinnen und Verbraucher zu erhöhen.

Auch diese, häufig automatisierten Prozesse bestimmen das jeweilige Selbst mit, das sich in passgenauen (Werbe-)Angeboten wiedererkennen kann und soll. Empfehlungsalgorithmen von Musikstreamingdiensten wie Spotify etwa kombinieren Daten zu individuellen Hörgewohnheiten mit einem riesigen Datenpool, der statistische Klassifikationen von Musikstilen erlaubt. Damit unterstützt der Dienst die Verbraucherinnen und Verbraucher bei der Entwicklung ihres ganz eigenen Musikgeschmacks.[8] Aber dieser Aspekt singulärer Identität ist dann kaum mehr als selbstbestimmt zu bezeichnen.

Die Kontrollpotenziale sind dabei asymmetrisch verteilt, und die Schere zwischen Nutzenden und Diensteanbietern öffnet sich weiter.[9] Innengeleiteten Menschen, die nach eigenen Relevanzkriterien konsumieren und verhindern wollen, dass sich ihre Datenspuren ablösen und als Datenselbst ein Eigenleben entwickeln, bleibt oft nur die Selbstexklusion von Angeboten und Nutzungspraktiken. Jene, die der Ansicht sind, die Strategien kommerzieller Datenkraken taktisch durchkreuzen zu können, indem sie mit konstruierten Identitäten oder Falschinformationen spielen, unterschätzen indes die Möglichkeiten der Anbieter, Daten unterschiedlicher Quellen abzugleichen und in Beziehung zu setzen. Demgegenüber wird die Akzeptanz von Außenlenkung vermutlich noch zunehmen, wenn Unterstützungsangebote durch Datenreichtum, größere Rechenleistung und verbessertes machine learning immer treffsicherer werden. Es ist allerdings fraglich, ob der Komfort datenökonomischer Navigationshilfen, die bei identitätsrelevanten Problemen der Partnersuche oder der politischen Wahl ähnlich agieren wie beim Konsum oder Autofahren, den erlittenen Autonomieverlust ausgleichen kann.

Die derzeit führende Disziplin in der Entwicklung solch datenbasierter Navigationshilfen ist die Verhaltensökonomik, deren Expertise im "Anstupsen" (nudging) von Entscheidungen besteht: Durch Umgebungsreize, die bestimmte Emotionen auslösen sollen (affektives priming), oder gezielte Situationsrahmungen werden Bedeutungen und Attraktivitätswerte von Optionen verschoben, um das Verhalten in eine bestimmte Richtung zu lenken.[10] Schon heute beschäftigen Unternehmen professionelle Verhaltensformer, die mit solcher Expertise die Kundenbindung und Zahlungsbereitschaft effektiv zu steigern versprechen.[11] Beispielsweise werden über sogenanntes A/B-Testing verschiedene App-Versionen getestet, indem unbemerkt Nutzungsdaten erhoben und ausgewertet werden, um durch Designverbesserungen Nutzungszeiten und Umsätze zu erhöhen. Bei Online-Spielen wird auf diese Weise das Suchtpotenzial gezielt gesteigert.[12] In der Datenökonomie entwickeln sich diese Techniken zum hypernudging, das durch umfassendes sensorgestütztes Monitoring, Big-Data-Analysen, verbesserte Vorhersagemodelle und die Möglichkeit zur Echtzeitreaktion, zum Beispiel abhängig von emotionalen Erregungszuständen, immer präzisere Verhaltensimpulse zu setzen vermag.[13] Nicht nur Privatunternehmen und Krankenkassen, sondern auch Regierungen sind an solchem Beeinflussungswissen äußerst interessiert.

Fußnoten

5.
Vgl. Ramón Reichert, Die Vermessung des Selbst. Self-Tracking in der digitalen Kontrollgesellschaft, in: Michael Friedewald/Jörn Lamla/Alexander Roßnagel (Hrsg.), Informationelle Selbstbestimmung im digitalen Wandel, Wiesbaden 2017, S. 91–107.
6.
Vgl. Steffen Mau, Das metrische Wir. Über die Quantifizierung des Sozialen, Berlin 2017, S. 167.
7.
Vgl. Andreas Reckwitz, Die Gesellschaft der Singularitäten. Zum Strukturwandel der Moderne, Berlin 2017, insb. S. 225ff.
8.
Vgl. Jonathan Kropf, Recommender Systems in der populären Musik. Kritik und Gestaltungsoptionen, in: ders./Stefan Laser (Hrsg.), Digitale Bewertungspraktiken. Für eine Bewertungssoziologie des Digitalen, Wiesbaden 2018, S. 127–163.
9.
Vgl. Jörn Lamla/Carsten Ochs, Selbstbestimmungspraktiken in der Datenökonomie: Gesellschaftlicher Widerspruch oder "privates" Paradox?, in: Birgit Blättel-Mink/Peter Kenning (Hrsg.), Paradoxien des Verbraucherverhaltens, Wiesbaden 2019, S. 25–39, hier S. 31ff.
10.
Vgl. Richard H. Thaler/Cass R. Sunstein, Nudge. Wie man kluge Entscheidungen anstößt, Berlin 2011.
11.
Vgl. Nir Eyal, Hooked. Wie Sie Produkte erschaffen, die süchtig machen, München 2014.
12.
Vgl. Katharina Zweig et al., Kontinuierliches A/B-Testing zur Optimierung von Spielerbindung und Monetarisierung bei "Freemium"-Spielen, in: Birgit Blättel-Mink/Peter Kenning (Hrsg.), Paradoxien des Verbraucherverhaltens, Wiesbaden 2019, S. 43–57.
13.
Vgl. Karen Yeung, "Hypernudge": Big Data as a Mode of Regulation by Design, in: Information, Communication & Society 1/2017, S. 118–136.
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