Big Data: Der Datenschutz als Auslaufmodell?

Während die Chancen von Big Data ausser Frage stehen, herrscht bei den Risiken noch weitgehend Uneinigkeit. Der Datenschutz wird durch Big Data wie kaum zuvor herausgefordert. Konventionelle Lösungsmodelle versagen, und innovative Ansätze sind gefragt.

» Von Roland Mathys*, 03.08.2017 14:53.

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* Roland Mathys ist Partner und Rechtsanwalt bei der Schweizer Wirtschaftsanwaltskanzlei Schellenberg Wittmer AG. Der Artikel wurde ursprünglich auf «weka.ch» publiziert.

«You have zero privacy anyway – Get over it!» -- Dieses Zitat aus dem Jahre 1999 (!) von Scott McNealy, dem damaligen CEO von Sun Microsystems, scheint im Zeitalter von Big Data aktueller denn je. Hat der Datenschutz ausgedient? Oder muss er revidiert werden? In diesem Beitrag werden die datenschutzrechtlichen Herausforderungen von Big Data aufgezeigt. Es wird dargelegt, weshalb traditionelle Lösungsmuster an Grenzen stossen und wie den Herausforderungen mit neuartigen Ansätzen begegnet werden kann.

Big Data: Herausforderungen an den Datenschutz

Die Datenbearbeitung im Zusammenhang mit Big Data steht im offenen Konflikt zu einer Reihe von Grundsätzen des Datenschutzrechts, wobei die Prinzipien der Verhältnismässigkeit, Zweckbindung und Transparenz (Art. 4 Abs. 2-4 Datenschutzgesetz; DSG) und der Datenrichtigkeit (Art. 5 DSG) im Vordergrund stehen:

  • Big Data dreht sich praktisch immer um Personendaten; ein Personenbezug besteht gemäss bundesgerichtlicher Rechtsprechung beispielsweise bereits bei einer IP-Adresse. Diese Daten werden in grosser Zahl gesammelt, was dem Grundsatz der Datenminimierung als Ausfluss des Verhältnismässigkeitsprinzips entgegen läuft. Zudem geht es oft um besonders sensible Daten (z.B. aus dem Gesundheitsbereich) oder um Persönlichkeitsprofile, wo jeweils erhöhte Datenschutzvorschriften gelten (z.B. betreffend Zustimmung oder Weitergabe an Dritte).
  • Die Datenbeschaffung erfolgt meist nicht auf einen bestimmten Zweck hin, sondern auf Vorrat, was dem Grundsatz der Zweckbindung widerspricht. Die Daten werden aus unterschiedlichen Quellen zusammengetragen und oft beiläufig als Nebenprodukt und für den Einzelnen kaum erkennbar gesammelt (z.B. Fitness-Tracker, Geolokalisierung). Damit wird gegen den Transparenzgrundsatz bei der Datenbeschaffung verstossen.
  • Die Datenanalyse und -auswertung erfolgt durch Kombination von Datenbeständen und Suche nach Gesetzmässigkeiten mittels ausgefeilter Algorithmen. Korrelation tritt anstelle von Kausalität, und Fehlinterpretationen werden im Einzelfall hingenommen. Für den Einzelnen ist kaum nachvollziehbar, welche Rückschlüsse aufgrund welcher Daten und Methoden hergeleitet werden, was wiederum den Transparenzgrundsatz strapaziert. Wo falsche Schlüsse gezogen werden, ist zudem der Grundsatz der Datenrichtigkeit verletzt.
  • Sowohl Rohdaten als auch Auswertungen werden regelmässig an Dritte bekannt gegeben und kaum je entsorgt, was auch wieder gegen das Verhältnismässigkeitsprinzip verstösst.

Der Datenschutz wird durch Big Data somit ernsthaft auf die Probe gestellt. Es fragt sich, ob und wie das Gleichgewicht wiederhergestellt werden kann. 

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