Oxford-Professor Viktor Mayer-Schönberger
(Foto: privat)Viktor Mayer-Schönberger, 1966 in Österreich geboren, ist Professor für Internet Governance and Regulation in Oxford. 1986 gründete er eine Software-Firma, mittlerweile berät er Unternehmen, Regierungen und internationale Organisationen. In seinem jetzt auf Deutsch erschienen Buch "Big Data. Die Revolution, die unser Leben verändern wird" (gemeinsam mit Kenneth Cukier, Redline Verlag) beschreibt er Chancen und Gefahren.
SZ.de: Ihr neues Werk erschien zunächst nicht auf Deutsch, dafür wollten es viele chinesische Spitzenbeamte lesen. Wie erklären Sie sich das?
Viktor Mayer-Schönberger: Big Data wird in China als ein wichtiges Werkzeug für die wirtschaftliche Entwicklung des Landes betrachtet. Und in einem bisher ideologisch geprägten Land steht der Umgang mit Daten für Sachlichkeit und rationales Handeln. Tatsächlich ist es so, dass der deutsche und der französische Markt am schwierigsten zu bedienen waren. Es war gar nicht so einfach, einen guten Verlag zu finden. Mir wurde auch gesagt, dass es leichter wäre, einen Verlag für eine Anti-Big-Data-Polemik zu finden. Aber daran hatte ich kein Interesse. Mein Buch soll eben nicht nur die Nachteile, sondern auch die Vorteile von Big Data darstellen.
Es werden unglaubliche viele Daten gesammelt, sei es über das Kaufverhalten der Konsumenten oder über Grippewellen. Datenbanken gelten als die Goldminen des 21. Jahrhunderts, was fasziniert Sie daran?
Das Beeindruckende daran ist, dass die Daten, anders als Goldminen, nie versiegen, sie wachsen quasi nach. Und sie verändern die Welt, so wie wir sie sehen. Durch die Masse an Daten können wir besser verstehen, wie die Wirklichkeit in all ihrer Komplexität tatsächlich ist.
Zum Beispiel?
Das gelingt etwa in der Medizin, wenn neue Diagnosemethoden entwickelt werden, indem man nicht nach Kausalzusammenhängen sucht, sondern nach Korrelationen, also scheinbaren Zusammenhängen in den Daten. So konnten in einer Studie Infektionen bei Frühgeborenen mit hoher Wahrscheinlichkeit 24 Stunden bevor Symptome auftraten nur durch Datenanalyse der Vitalfunktionen vorgesagt werden.
Damit ließ sich erkennen, zu welchem Zeitpunkt eine Antibiotikagabe sinnvoll ist. Die Ärzte wissen nicht, warum das so ist, aber es funktioniert. Auch Aspirin wirkt, ohne dass wir ganz genau wissen, warum. Indem wir erkennen, was passiert, lässt sich mit Big Data die Komplexität der Welt besser erfassen, und dabei detailreicher als das mit repräsentativen Stichproben möglich wäre. Insoweit ist Daten sammeln richtig.
Das sieht nun nicht jeder so. Gegen die Datensammelwut von Unternehmen wie Google und Co. oder eben die der NSA mit Milliarden gespeicherten Mails regt sich ja Widerstand. Big Data macht doch auch eine Überwachung des Einzelnen möglich.
Ja, die Überwachung ist ein großes Problem, vor allem deshalb, weil bei Big Data die Gefahr besteht, aus den gesammelten Daten zukünftiges Verhalten vorhersagen zu wollen und dem Einzelnen so Schuld zuzuweisen. Das kennt man aus dem Hollywood-Film "Minority Report", in dem die Polizei Prognosen erstellt, wer möglicherweise ein Verbrechen begehen wird, und diese potenziellen Kriminellen dann verhaftet.
Aus der Fiktion ist ja bereits Realität geworden. NSA-Chef Keith Alexander sagt auch, um die Nadel im Heuhaufen zu finden, muss man erst einmal den Heuhaufen haben. Also sind alle verdächtig?
Ja, das könnte uns blühen. In den USA gibt es bereits Predictive Policing. So wird in manchen Orten die Polizei verstärkt dorthin geschickt, wo der Big-Data-Algorithmus Verbrechen vorhersagt. Das sieht auf den ersten Blick vernünftig aus, wird aber schnell zur selbsterfüllenden Prophezeiung. Ebenso problematisch ist, wenn mit Hilfe von Big Data entschieden wird, wer auf Bewährung aus dem Gefängnis entlassen wird und wer nicht. Da werden dann Hunderte demografische Details verknüpft in einem Verfahren, das völlig intransparent ist.
Als Daumenregel lässt sich sagen, dass Big-Data-Ergebnisse, die auf Korrelationen beruhen, immer dann missbraucht werden, wenn aus ihnen auf Ursachen geschlossen wird. Und auch dann, wenn Versicherungen aufgrund einer Big-Data-Analyse meiner DNA zukünftige Leistungen ausschließen, weil die Analyse mit hoher Wahrscheinlichkeit zukünftige Krankheiten bei mir vorhersagt. Denn das widerspricht dem Grundsatz, dass Versicherungen zukünftiges Risiko zusammenfassen, ohne zu wissen, wer genau welches Risiko hat.
Aber ist es nicht geradezu menschlich, nach der Ursache einer Wirkung zu suchen, gerade auch in einer Welt, die immer komplexer zu werden scheint?
Das Erkennen oder eben auch das vermeintliche Erkennen von Kausalzusammenhängen kommt unserem Wunsch nach Sicherheit entgegen. Wir wollen zukünftige Risiken meiden und Vorhersagen erlauben das. Hochproblematisch aber ist diese Risikovermeidung, wenn damit der Einzelne nicht mehr für seine Handlungen verantwortlich ist. Wenn angenommen wird, dass der Einzelne sich gar nicht anders hätte entscheiden können.
Geht also mit Big Data der tote Winkel, wo Freiheit oder der freie Wille wohnen, verloren?
Die Gefahr besteht und deshalb müssen wir Big Data kontrollierbar machen. Das heißt erstens, dass wir den Datenschutz wieder effektiv und anwendbar machen müssen. Wir müssen den Datenschutz weiterentwickeln. Den Fokus nicht bloß auf die Sammlung der Daten richten, sondern auf ihre Verwendung und darauf, dass die Verwender in die Pflicht genommen werden.
Das bedeutet zweitens aber auch, dass wir den menschlichen freien Willen und unsere Handlungsfreiheit stärker auch grundrechtlich bewehren müssen. Und von Big-Data-Vorhersagen Betroffenen eine klare Möglichkeit geben, die Analyse von Experten - wir nennen Sie Algorithmiker - prüfen und hinterfragen zu lassen. Wir können die Betroffenen beim Datenschutz nicht alleinlassen. Der Staat muss hier eingreifen und das regeln.
Ist der Staat schon so weit?
In der neuen EU-Datenschutznovelle sind erste Anzeichen dieser Forderungen enthalten. Allerdings gibt es viele Bremser.