Bei Mord ist das Opfer tot. Dies ist unausweichlich. Rufmord mündet in eine zerstörte Reputation, ein lebloses Renommee, den Endpunkt gesellschaftlicher Wahrnehmung. Schluss, aus. Es ist die Sackgasse öffentlicher Wertschätzung. Wer dies beschönigt, sagt nicht die Wahrheit. Es ist ein Dead End, wie der englische Begriff für Sackgassen so treffend lautet.

Das Internet sei eine Nebenwelt, so heißt es, sozusagen eine Wirklichkeit mit doppeltem Boden. Das ist falsch. Es gibt keine virtuelle Realität. Wer das glaubt, der glaubt auch an Gespenster. Wer das glaubt, der bildet sich auch ein, seine personenbezogenen Daten hätten nichts mit ihm zu tun. Hier das körperliche Leben, dort die Phantasie der nicht greifbaren Informationen?

Soweit der TK-Anbieter seine Analyse lediglich auf Basis anonymisierter Daten aufbauen möchte, ist dies binnen 7 Tagen unter Nutzung der Verkehrsdaten gemäß § 101 (1) TKG möglich.

Wenn der TK-Anbieter ingegen für die Kundenansparche o. ä. teilnerhmerhbzogenen Verkehrsdaten beötigt, ist eine Einwilligung gemäß § 96 (3) TKG ogligatorsich einzuholen.

Weitere Erkenntnisse kann der TK-Anbieter unter Umständen aus den nach § 97 (2) und (3) TKG erhobenen und für 6 Monate nach Rechnungsschluss gespeicherten Daten erlangen.

Der „Like it“ Button bewirkt einen Abruf von Daten auf den Facebook Servern. Dabei wird zurzeit ein Cookie von Facebook gesetzt. Wenn der Nutzer beim weiteren Surfen im Netz Seiten aufruft, die ebenfalls Facebook eingebunden haben, kann Facebook den Cookie wieder auslesen und damit den Nutzer reidentifizieren bzw. den Weg des Users im Web nachverfolgen. In rechtlicher Hinsicht handelt es sich beim dem im Cookie enthaltenen Daten um Nutzungsdaten gemäß § 15 (1) Nr. 1 TMG.

90 Prozent der in der Welt verfügbaren Informationen sind nach IBM-Angaben in den vergangenen zwei Jahren entstanden. Allein im Jahr 2011 wuchs nach Schätzungen das weltweite Datenvolumen um 1,8 Zetabyte– eine Zahl mit 21 Nullen. Und diese Datenflut wird weiter anschwellen. Dafür sorgt vor allem der technische Fortschritt im Bereich von Rechnerleistungen und Speicherkapazitäten (Cloud Computing). Hinzu kommen neue Erkenntnisse und Fortschritte bei der Datenanalyse (Data Analytics) und Auswertung großer Datenbestände (Data Mining).
Für Unternehmen lässt sich jedoch mit geeigneten Datenverarbeitungsprogrammen aus dem immensen Datenwust gewinnbringendes Kapital schlagen. Dies geschieht mit Methoden und Analysen, die unter der allgemeinen Bezeichnung „Big Data“ bekannt sind.

Umfassende Analysen und Prognosen

So soll Big Data die Datenflut nutzbringend verknüpfen, um aussagefähige Analysen erstellen und valide Prognosen treffen zu können. Beispielsweise gleichen Supermarktketten wie Wal-Mart schon heute Wetter- und Bondaten ihrer Filialen ab und verlagern dementsprechend bestimmte Warenströme rechtzeitig an Orte mit der wahrscheinlich größten Nachfrage. Zu den breiten Anwendungsfeldern gehören beispielsweise die zeitnahe Auswertung von Webstatistiken, die Anpassung von Online-Werbemaßnahmen, Realtime-Cross- und Upselling im E-Commerce und stationären Vertrieb, die Entdeckung von Unregelmäßigkeiten bei Finanztransaktionen oder auch der Aufbau flexibler Billingsysteme in der Telekommunikation.
Hinter allen Big Data-Datenverarbeitungsprozessen steht das Ziel, die Produktivität der angesammelten Datenberge zu steigern, die Transparenz in Unternehmen zu verbessern und die Grenzen der vorhersehbaren Zukunft zu erweitern. Einsparungspotentiale sollen generiert, neue Kunden gewonnen und weitere Geschäftsfelder erschlossen werden.

Neue Herausforderungen

Angesichts der riesigen Datenmengen und erforderlichen Geschwindigkeit muss die gesamte Verarbeitungskette der Daten vollständig automatisiert erfolgen. Das beginnt bei der Datenerhebung, geht über zur Verarbeitung und der Bereitstellung der dazu notwendigen Analysejobs und endet schließlich bei der Echtzeitauswertung der Daten und den daraus abzuleitenden Interpretationen und Reaktionen. Die große Herausforderung für Informatiker besteht in der Konfiguration all der dafür notwendigen Programme. Auch die Mitarbeiter müssen entsprechend geschult werden. Sie sollen vor allem wissen, wie sie statistische Methoden sauber anwenden sowie Daten, Kennzahlen und die Ergebnisse statistischer Modelle interpretieren können.

Big Problems

Zugleich jedoch birgt die Zusammenführung großer Datenmengen vielfältige technische und vor allem auch datenschutzrechtliche Risiken und Probleme. Nicht nur, dass die externe Datenverwaltung in Clouds neue Sicherheitsstandards und Management-Prozesse erfordert und Fehlinterpretationen bei der Bewertung unterschiedlicher Datenflüsse fatale Folgen für Unternehmen und Gesellschaft haben können. Es steigt auch die Gefahr, dass Datenpannen und Hackerangriffe mit Datenverlusten, Wirtschaftsspionage oder auch das Ausspähen weit verknüpfter sensibler Persönlichkeitsdaten weit größeren Schaden anrichten als es heute schon der Fall ist.

Umso mehr Daten zusammen geführt werden, umso größer ist auch die Gefahr des gläsernen Menschen. So gab jüngst das Telekommunikationsunternehmen O2 bekannt, Bestandsdaten (Geschlecht, Alter) seiner Kunden mit Bewegungsdaten zu verbinden, die sich aus der Nutzung mobiler Endgeräte ergeben. Diese Daten sollten dann an Kunden zur zielgerichteten Werbung verkauft werden. Das Beispiel zeigt, dass datenschutzrechtliche Fragen wie „Wem gehören diese Daten?”, und “Wer darf diese Daten wie und zu welchen Zwecken aus- und verwerten?” mit Big Data weiter an Bedeutung gewinnen.

Dieses Phänomen geht auf die weltbekannte Barbara Streisand zurück. Der in New York geborene Star ist eine US-Musikerin und Schauspielerin. Streisand ist eine der kommerziell und künstlerisch erfolgreichsten Sängerinnen in der Branche. Nun hat man bei so großem Ruhm auch immer mit vielen Reaktionen auf bestimmte Aktionen zu rechnen.

Barbara Streisand hatte auf dem Rechtsweg versucht die Veröffentlichung eines Bildes Ihrer Villa zu verhindern. Auf diesem Bild konnte die fortschreitende Erosion an der kalifornischen Küste deutlich gemacht werden. Streisand verklagte den Fotografen Kenneth Adelman und die Website Pictopia.com 2003 erfolglos auf 50 Millionen US-Dollar. Damit stellte sie aber erst die Verbindung zwischen sich und dem abgebildeten Gebäude her, woraufhin sich das Foto nach dem Schneeballprinzip im Internet verbreitete.

Durch die große Aufmerksamkeit, die diesem Bild zu teil wurde, wurde es über Länder und Kontinente hinweg so schnell verbreitet, das ein Löschen unmöglich war! Wenn durch den Versuch, eine Information zu zensieren, das Gegenteil erreicht wird, also die Information bekannt gemacht wird, spricht man vom „Streisand Effekt“.