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Data Access Initiative

Informationsintermediäre besitzen eine Macht, die auf dem exklusiven Zugang zu Nutzerdaten beruht. Plattformen wie Facebook und Google sammeln Informationen über Interessen und soziale Aktivitäten, über unsere Gewohnheiten sowie expliziten und impliziten Meinungen und Wünsche. Im Kontext von Infosphären und sozialen Netzwerken erhalten sie genauestens Einblick in die Verflechtung privater und öffentlicher Kommunikation der Bürger, was zur Entstehung von Meinungen und Maßnahmen führt.

Diese Daten, insbesondere durch eine gespeicherte Untersuchung, geben in großem Umfang Einblick in die Meinungsbildung und Mediennutzungsgewohnheiten. So wird auf kollektiver Ebene Wissen über individuelle Datenspuren sowie über das politische und soziale Verhalten der Bürger bereitgestellt. Die Informationsasymmetrie, die aus der offengelegten Analyse dieser Daten resultiert, lässt eine Reihe von Fragen entstehen, wie z. B.: Werden bestimmte Inhalte im Vergleich zu anderen bevorzugt angezeigt, und wie beeinflusst diese Auswahl unsere Wahrnehmung von Informationen bzw. die Qualität von öffentlichen Diskursen?

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Auf der Suche nach Schutzmaßnahmen

Der Staat und die Regulierungsbehörden suchen noch immer nach Instrumenten, um demokratische Rechte hinsichtlich des wachsenden Einflusses von Intermediären zu überwachen und zu sichern. Grund dafür ist nicht nur die reaktive Natur der Politikgestaltung, sondern auch die Komplexität dieser Aufgabe.

Das Projekt #Datenspende von AlgorithmWatch.org und Prof. Dr. Katharina Zweig, das von verschiedenen Medienanstalten gefördert wurde, zeigt auf, inwieweit sich Suchergebnisse zu politischen Suchbegriffen im Zeitraum der Bundestagswahl 2017 bei verschiedenen Nutzern unterschieden. Indem mithilfe eines von den Nutzern freiwillig installierten Online-Tools Daten erhoben wurden, lieferte die Studie neue und wichtige Einblicke in den Grad der Personalisierung politischer Suchergebnisse.

Trotz der signifikanten Studienergebnisse bleiben andere Fragen ungeklärt. Zum Beispiel: Sorgen Intermediäre für freien Zugang? Mit welchen Kriterien sammeln Algorithmen die Informationen, die uns angezeigt werden? Sind diese unbekannten Kriterien frei von Manipulation? Wie kann Diskriminierungsfreiheit überwacht und sichergestellt werden?

Schritte zum Ausgleichen der Informationsasymmetrie

Forschung, die es sich zum Ziel setzt, weiterhin diese Black Box der intermediären Macht auseinanderzunehmen, sieht sich mit der Schwierigkeit des beschränkten Informationszugangs konfrontiert. Forscher kämpfen mit Hindernissen wie hohen Kosten oder sogar der Gefahr von Strafen und Ermittlungsverfahren aufgrund ihrer Datensammlung. Die Daten der Intermediäre werden wie Eigentum geschützt – jedoch nicht wie das Eigentum der Bürger, sondern wie das Eigentum dieser privaten Konzerne. Unabhängig davon, ob die Daten tatsächlich Eigentum der Unternehmen sind, ruft diese Asymmetrie dringende Fragen für Aufsichtsbehörden und Wissenschaftler hervor.

Das Ziel dieser Initiative

Die Data Access Initiative wurde vom Media Policy Lab, einem Projekt der Medienanstalt Berlin-Brandenburg (mabb) gegründet. Es ist eine Initiative mit der Bestrebung, Regulierungsfragen mit Aufsichtsbehörden, NGOs und Forschungsinstitutionen in Deutschland und anderen europäischen Ländern zu formulieren und zu diskutieren. Einige dieser Fragen lauten:

  • Wie sollte ein effizienter und transparenter Prozess gestaltet werden, um digitale Medienvielfalt im Rahmen von Intermediären zu schützen?
  • Welche Behörden sollten als Teil des Überwachungsprozesses involviert sein?
  • Welche Rollen sollte die Zivilgesellschaft in diesem Kontext einnehmen?
  • Welche Informationen müssen bereitgestellt werden, um sicherzustellen, dass Manipulation und Diskriminierung nicht auftreten?
  • Inwieweit ist Transparenz möglich und notwendig?
  • Zugang zu welchen konkreten Daten wäre notwendig und ausreichend, um die Schutzfunktion zu erfüllen?
  • Wie können Datenschutz und private Eigentumsrechte in diesem Prozess gegeneinander abgewogen werden, um demokratischen Werten so gut wie möglich zu dienen?

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Zum Bericht des ersten Workshops

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