Wem gehören Informationen?

Märkte benötigen klare Eigentumsformate. Aber diese strenge Bedingung ist nicht immer eindeutig; das wird z.B. in der digital economy unklar. Beim Such- und Kaufverhalten im Internet (e-commerce) werden Daten generiert, über die die Nutzer nicht verfügen, die aber in ihrer Menge und Auswertung von den Big-Data-Unternehmen für die unmittelbare Analyse von weiteren Kaufoptionen verwertet werden.

„Die meisten dieser Daten haben die Benutzer niemals willentlich an Internetfirmen übertragen, sie bilden ein kollektives Gut, das aber nicht als Gemeineigentum verfügbar ist. Die Firmen entscheiden, wie und ob die Gemeinschaft von der Nutzung dieser Daten profitiert. Sie pochen auf ihr Eigentum an ‚ihren’ Daten. Vorausschauend versuchen die Internetunternehmen daher, ihre Nutzer dazu zu bewegen, sich ausdrücklich zu registrieren und eingeloggt zu bleiben. Damit werden die Daten aus unklaren Besitzverhältnissen den Nutzungsbedingungen der Konzerne unterstellt“ (Hofmann / Schölkopf: Vom Monopol auf Daten ist abzuraten, FAZ 29.1.2015, S. 14).

Im Prinzip schenken die Nutzer ihre Daten den Firmen, die sie dann marktlich verwerten. Aber die Geschenke sind nicht einseitig, sondern auf eine eigene Weise reziprozitär. Man kauft etwas im Internet, und die daraus entstehenden Daten (plus der Datenprofile und anderer Informationen) werden als passgenaue Angebote für nächste Käufe ‚rückgegeben’. Wenn man das als Service interpretiert, haben wir es mit einer reziprozitären Beziehung zu tun, die aber ‚keinen Preis’ hat, d.h. nicht marktlich, sondern nach anderen Skalierungen zustande gekommen ist: ein non-market-Prozess mitten im Markt.

Eigentlich wollen wir die Daten gar nicht hergeben; sie sind ja privat. Wenn man es so als unfreiwillige Schenkung deklariert, ist die Offerte passgenauer Kaufoptionen ein Gegengeschenk, das man nicht notwendig ‚haben’ will. Wir haben es dann mit einer ‚negativen Reziprozität’ zu tun, die die Frage aufwirft, inwieweit die Nutzer Verfügungsrechte über die Handhabung ihrer Daten haben, d.h. wie sie diesen Prozess abstellen bzw. abbestellen können: ‚Rückkehr zur Hoheit über die Daten’. (vgl. Hofmann/Schölkopf a.a.O.).

Was hier nur als ein Beispiel dient für unscharfe Eigentum/Transaktion-Beziehungen, beruht auf einer Gewohnheit der Internetwelt, Informationen generell als unbepreist bzw. ‚kostenlos’ einzufordern: eine hochdimensionierte Gabenökonomie. Was bei der open source-Bewegung auf Gemeinschaftlichkeitsideen beruht, wird von den Internetkonzernen aber als Ressource marktlicher Prozesse genutzt (big-data-economy), ohne dass Ressourcenmärkte entstanden sind, d.h. ohne Entgelt für die Datennutzung – ein Geschenk/Nutzungs-Hybrid. Jaron Lanier besteht darauf, dass Google, Amazon etc. ihre Kunden für die Nutzung der Daten jedesmal Geld zahlen sollten. Die Informationen, die sie für Angebot und Verkauf ihrer Leistungen brauchen, müssen den Kunden vorher abgekauft werden.

Laniers Argument ist insoweit richtig, als man private Daten nicht einfach ‚klauen’ kann. Doch gibt es eine ganz andere Argumentation: die Preisgabe privaten Daten und Informationen ist die Bezahlung – nun in anderer Währung – für die Nutzung des Internets. In dem Sinne ist das Internet überhaupt nicht kostenlos. Aber die Transaktionen laufen nicht direkt über Geld/Leistungs-Beziehungen, sondern indirekt über Nehmen (Gratisnutzung) und Geben (Informationen). Hier verschränken sich Güter- und Informationsmärkte in indirekter Kopplung.

Michael Sandel sieht einen anderen Tausch: „Wer über Fitness-Armbänder und sein Smartphone individuelle Gesundheitsdaten an seine Krankenkasse sendet, könne für dieses Entgegenkommen und einen entsprechend gesunden Lebensstil mit der Reduzierung seiner Beiträge belohnt werden. Oder mit einer frühen Diagnose einer Krankheit“ (Michael Sandel, in: G. Wagner: Souverän ist, wer über seinen Handy-Vertrag bestimmt, in: FAZ Nr. 140 / 2016, S. 14, Sp. 3). Doch sind das alles noch individuelle Anreize. Ein anderer Diskurs läuft auf öffentliche Interessen an diesen Kooperationsformen heraus: „Je mehr Kunden ihre Daten hergeben, desto informativer werden die daraus generierten Wissensformen, etwa zur Entwicklung frühzeitiger Präventivprogramme, die allen zugutekämen“ (dito).

Selbst wenn kein individueller Nutzen aus der Datenhergabe generiert wird, nützt er allen zusammen über die statistische Musterauswertungen – eine joint utility als Ethik der Aggregation. Das aber ist ein neues Argument: Aus der unbefragten Datenentnahme wird jetzt eine Wohlfahrtspflicht: selbst wenn Big-Data dir persönlich nichts nützt (private utility), ist das allgemeine großflächige Datensammeln immerhin anderen, d.h. über die statistische Musterauswertung allen nützlich (joint utility). Diese neue Ethik des Aggregates entwickelt sich als Kehrseite der Transparenz: wenn von den Konzernen gefordert wird, dass sie offenlegen sollen, welche Daten sie erheben und wie verwenden, wird nun reziprok gefordert, dass auch alle Individuen ihre Daten transparent, d.h. alle offen legen sollen, um aus den großen Datenclustern Muster zu erkennen, die allen zugute kommen können.

Alexander Pentland (MIT Media Lab) spricht in diesem Zusammenhang von der neuen ‚social physics’ (2014). Hier entsteht eine neue Ökonomie: wenn die großen Datensammlungen dazu verwendet werden, den Konsumenten individuell zugeschnittene Angebote (und letztlich auch Preise) zu machen – wir stehen hier erst am Anfang! – , dann unterscheiden sich alle Transaktionen, je nach Person, Biographie, Umstand, Situation, Verhaltensmuster etc. Soweit die individuell zugeschnittene Datennutzung. Alle anderen Daten werden auf Muster hin analysiert – welche Trends sich abzeichnen, welche Schwarm- oder Herdeneffekte, welche Abweichungen / Brüche von bisherigen Konventionen etc.

Es geht dann nur noch um Verhalten, nicht mehr um Rationalität. Faktisch alle Verhalten – spontan, emotional, konventionell, opportunistisch, überlegt, irrational, letztlich aber auch, wenn gar selten, rational etc. – werden nüchtern registriert. Es kommt dann nicht mehr darauf an, dass rational gehandelt wird, sondern darauf, dass eine Transaktion stattfindet (und dass gezahlt wird). Man kann ergänzen: was jeweils in den Transaktionen stattfindet, ist den Big-Data-Systemen egal, Hauptsache es finden Transaktionen statt. Jedes Motiv, jeder Grund ist gültig. Je mehr man von seinen Motiven, Gründen, Einstellungen preisgibt, desto besser wird man informational bedient. Das ist ein starker Anreiz, letztlich alles preiszugeben.

Hier wirken sich Geben & Nehmen negativ aus: weil man alles mit-nehmen will, muss man gegebenenfalls mehr geben als man eigentlich will. Da hilft nur schweigen: manche Informationen einfach nicht zu geben.

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