Programm

Einer der wichtigsten Aufgaben des Staates ist es, für die Sicherheit seiner Bevölkerung zu sorgen. Zur Kriminalitätsbekämpfung stehen dem Staat datentechnisch immer fortgeschrittenere Methoden zur Verfügung. Durch intelligente Videoüberwachung mit Gesichtserkennung, das Durchkämmen sozialer Medien und die Auswertung und Überwachung von Handydaten ist die Bekämpfung von Straftaten deutlich effektiver geworden. Auch das Eindämmen von Pandemien kann durch das Sammeln persönlicher Daten gefördert werden. Als Antwort auf die Angriffe am 11. September 2001 haben die Vereinigten Staaten umfassende Gesetze zur Telekommunikationsüberwachung erlassen. Doch die Enthüllungen von Snowden zeigen, wie weitreichend diese tatsächlich sind. Überwacht werden nicht nur verdächtigte Straftäter:innen, sondern alle – auch wenn es keinen Verdacht auf kriminelle Tätigkeiten gibt. Dies wirft zahlreiche Fragen auf. Wie viele Daten dürfen wir sammeln, und unter welchen Umständen? Darf der Staat pauschal Daten aller Bürger:innen speichern, auch ohne Verdachtsgrundlage? Welche Gefahren kann es dabei geben?

Sebastian Krüsmann ist Manager für Cyber and Strategic Risk bei Deloitte und Dozent an der Hochschule Mannheim. Als “BSI IT-Grundschutz-Berater”, ist er einer von etwa 100 vom Bundesamt für Sicherheit in der Informa-tionstechnik (BSI) zertifizierten Expert:innen.

Datenschutz ist ein zutiefst gesellschaftliches Phänomen. Was Menschen darunter verstehen und wie erstrebsam er ist, wird von der Gesellschaft bestimmt. In dieser AG wollen wir einen Blick hinter die gesellschaftlichen Kulissen wagen und versuchen, den sozio-kulturellen Themenkomplex Datenschutz besser zu verstehen. Was unterscheidet Privatheitsschutz, Datenschutz und Datensouveränität? Wie entstand das Bestreben nach Datenschutz und wie wandelte es sich? Welche Prognosen lassen sich angesichts Individualisierung, Singularisierung und dem immer weiter unternehmerischen Selbst treffen? Inwiefern widersprechen sich kapitalistische Verwertungslogiken und ein strengerer Schutz privater Daten? Und was ist das eigentlich: Daten? Diesen Fragen werden wir in der AG nachgehen und einen Schritt zurück treten, um sowohl strukturelle Ursachen als auch Auswirkungen des Überwachungskapitalismus auf unseren Alltag und die Gesellschaft zu erkennen. Bewerbungen auch außerhalb der Gesellschaftswissenschaften sind ausdrücklich erwünscht. Denn eine öffentliche Soziologie profitiert davon, wenn sie interdisziplinär mit diversen Perspektiven Wissen erarbeitet. Genau das wollen wir gemeinsam tun und freuen uns sehr darauf!

PD Dr. Nils Zurawski ist Sozialanthropologe und Kriminologe, leitet die Forschungsstelle für strategische Polizeiforschung an der Akademie der Polizei Hamburg. Er lehrt an der Uni Hamburg zu Kriminologie, Konflikt und Mediation.

Katika Kühnreich ist Politikwissenschaftlerin und Sinologin. Sie beschäftigt sich mit den gesellschaftlichen Auswirkungen der Digitalisierung.

In dieser Arbeitsgruppe wird die Sammlung von Daten zur automatisierten Bewertung menschlichen Verhaltens behandelt und es werden daraus resultierende Potenziale und Risiken untersucht. In allen Bereichen des Lebens generieren wir Daten, die potentiell dazu genutzt werden können unser Verhalten detailliert zu beschreiben und – wenn gewollt – zu bewerten und automatisch Implikationen aus diesen Bewertungen abzuleiten. Smartphones zeichnen unsere Bewegung auf, woraus Implikationen für unser Gesundheitsverhalten abgeleitet werden können. Auf Social Media zeigen wir unsere Persönlichkeit in Wort und Schrift, woraus Arbeitgeberinnen unsere Gewissenhaftigkeit ableiten können. In E-Mail- und Videokonferenzinteraktionen und anhand der Nutzung von Programmen an unseren Arbeitslaptops kann unsere Arbeitsleistung abgeleitet werden und auch, ob wir gestresst sind oder sogar am Rande des Burnouts stehen. Die alltägliche Datensammlung und algorithmische Bewertung unseres Verhaltens in diesen Bereichen wird unter Berücksichtigung unterschiedlicher Interessensgruppen in dieser Arbeitsgruppe näher untersucht. Beispielhafte Themen sind hierbei Problematiken der Privatsphäre, Gamification zur Beeinflussung menschlichen Verhaltens, Kriterien der Güte algorithmischer Bewertung, Biases und Diskriminierung bei algorithmischer Bewertung, und Intransparenz algorithmischer Bewertungen und deren Implikationen.

Dr. Markus Langer forscht an der Universität Saarland im Bereich der Arbeits- und Organisationspsychologie, unter anderem mit dem Schwerpunkt der Beziehung zwischen künstlicher Intelligenz, Algorithmen und Menschen.

Wir wollen in dieser Arbeitsgruppe die Potenziale und Risiken der Datensammlung für die Wissenschaft untersuchen. Die Potenziale für die Forschung und Entwicklung sind enorm und ein wettbewerbsfähiger Fortschritt im Bereich der Medizin und in Technologieunternehmen hängt zunehmend von der Nutzung von Big Data und KI ab. Die Entwicklung dieser Technologien benötigt wiederum in der Regel große Mengen zum Teil hochsensibler Daten. Doch welche Formen des Missbrauchs kann es geben und welche Tragweiten können sie haben? Bis zu welchem Grad ist die Sammlung von Daten für forschungsbezogene Tätigkeiten vertretbar, auch unter Berücksichtigung eines globalen Forschungsnetzwerkes? Welche Rechte müssen Verbrauchende haben, welche Pflichten Forschungsinstitutionen?

[Noch unklare:r Dozent:in] Sobald die Personalie feststeht, werden wir die AG auf unserer Webseiteaktualisieren und Angenommene per E-Mail benachrichtigen.

Cambridge Analytica hat uns mehrfach eindrucksvoll gezeigt, wie einfach ganze Bevölkerungsgruppen durch gezielte personalisierte Werbung bei demokratischen Wahlen beeinflusst werden können. Autoritäre Regime nutzen Zensur und Überwachung, um potenzielle Gegner:innen systematisch untergraben zu können. Handelt es sich bei gezielter Werbung um eine normale politische Kampagne oder um eine Gefährdung freier Wahlen? Welche Instrumente kann es geben, Demokratie zu fördern und vor Konsequenzen der Filterblase zu schützen, ohne notwendigerweise auf das Sammeln von Daten vollständig verzichten zu müssen? Welches Risiko des Machtmissbrauchs durch den Staat besteht in Bezug auf die Pressefreiheit? Es werden neben gesellschaftshistorischen, theoretischen und empirischen Programmpunkten auch medienethische und normative Fragen fokussiert werden.

Dr. Carsten Ochs ist wissenschaftlicher Mitarbeiter im BMBF-Projekt „Demokratieent- wicklung, Künstliche Intelligenz und Privatheit“.

Dr. Ingrid Stapf ist Medienethikerin am Internationalen Zentrum für Ethik in den Wissenschaften an der Universität Tübingen und leitet ein BMBF-Projekt zur Sicherheit von Kindern in der Online- Kommunikation (SIKID). Zu Privatheitsfragen hat sie davor im Forum Privatheit geforscht und dazu einen Band zur Privatheit von Kindern im Kontext der Digitalisierung herausgegeben.

Immer mehr Unternehmen lagern ihre IT Prozesse und Datenbanken in die Cloud aus. Die größten Anbieter in diesem Bereich sind die amerikanischen Konzerne Amazon, Google und Microsoft. Doch vor allem in Banken und im Gesundheitssektor wird viel mit streng vertraulichen persönlichen Informationen gearbeitet. Seit einigen Jahren gibt es in der Kryptografie einen Fachbereich, der sich mit genau dieser Problematik beschäftigt. Mithilfe von “Secure Multi-Party Computation” (MPC) ist es möglich, dass mehrere Parteien mit jeweils geheimem Input gemeinsam eine öffentliche Funktion berechnen, ohne ihren Input mit den anderen zu teilen. “Yao’s Millionaire Problem” beispielsweise beschäftigt sich mit der Frage, wie zwei Millionäre gemeinsam feststellen können, wer von ihnen mehr Geld hat, ohne dass mitgeteilt werden muss, wie viel Geld die Person eigentlich hat.

Die Teilnehmenden sollen zunächst während der ersten Hälfte der Akademie die theoretischen Grundlagen der MPC erlernen, dann aber ab der zweiten Hälfte mit Unterstützung durch den Dozenten in kleinen Gruppen an praktischen Projekten arbeiten. Aufgrund der thematischen Tiefe setzen wir ein Mathematik- oder Informatikstudium voraus. Kryptografische Vorkenntnisse sind hilfreich, aber keine Voraussetzung.

Dr. Marcel Keller ist leitender Wissenschaftler bei CSIRO’s Data61 und Entwickler der MP-SPDZ Library für Multi-Party Computation.