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Soziale Netzwerke wissen mehr, als man preisgibt

Algorithmen können Heimatort aus Fotostream erraten. Algorithmen können Heimatort aus Fotostream erraten. - © AP
Dass Daten, die bei sozialen Netzwerken eingegeben werden, die Erstellung eines recht exakten Nutzerprofils ermöglichen, ist hinlänglich bekannt. Die Erkenntnis, dass dabei auch Daten verwendet werden können, die nie preisgegeben wurden, setzt sich erst langsam durch.

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Clevere Algorithmen ermöglichen es, aus bestehenden Datensätzen Informationen zu extrapolieren. Forscher der Cornell University haben jüngst einen Weg beschrieben, der auf Basis von Flickr-Fotos eine ziemlich genaue Ermittlung des Heimatortes ermöglicht, wie technologyreview.com berichtet.

Hohe Genauigkeit

Auf den ersten Blick mag ein Algorithmus, der aufgrund von Ortsinformationen aus Twitter-Fotos den Heimatort bestimmt, nicht sehr beeindruckend wirken. Das Erreichen einer Genauigkeit von 70 Prozent ist allerdings alles andere als trivial, weil Fotos an verschiedenen Orten in größeren Mengen gemacht werden. Der Algorithmus der Cornell-Forscher trennt den Haufen von Fotos, die zuhause gemacht wurden, von den übrigen. Solche und ähnliche mathematische Methoden ermöglichen es, aus bestehenden Daten einer Person neue Daten zu generieren, die mit hoher Wahrscheinlichkeit korrekt sind.

Auch die Struktur eines persönlichen sozialen Netzwerks kann viel über eine Person aussagen, ohne dass konkrete Informationen vorliegen. Studien haben ergeben, dass die Eigenschaften von Freunden viel über die eigenen Persönlichkeit aussagen. Nach diesem Muster können auch soziale Netzwerke wie Facebook sogenannte Schattenprofile von Personen, die gar nicht registriert sind, erstellen.

Datenschutz greift

“Ob oder in welchem Ausmaß das gemacht wird, kann man nicht sagen, da die betreffenden Firmen diese Informationen selten herausgeben. Ein deutsches Medium hat einmal allein aus meiner Kontaktliste ein Freundesnetzwerk erstellt, aus der meine Gruppen, Vereine, Schulen und Unis herausgelesen werden können. Technisch ist sehr viel möglich”, sagt Max Schrems von http://europe-v-facebook.org gegenüber pressetext. Auf diese Weise kann aus wenigen, verstreuten Informationsstücken ein Nutzer-Profil zusammengebastelt werden. Solche Datensätze sind zwar nicht immer akkurat und vollständig, können aber trotzdem wertvoll sein.

Je besser die mathematischen Methoden und damit auch die errechneten Profile werden, desto interessanter wird diese Vorgehensweise auch für die Wirtschaft. Gegen diese Art des Datensammelns ist kaum kein Kraut gewachsen. Selbst vorsichtige Nutzer können ihre persönlichen Daten nur schwer vor Algorithmen schützen. Zwar gelten auch für extrapolierte Daten Regelungen, inwiefern es sich um persönliche Daten handelt und ob sich alle Unternehmen daran halten, ist aber fraglich.

“Sobald Daten einer Person zugeordnet werden können, fallen sie unter datenschutzrechtliche Bestimmungen. Gerade Start-ups aus den USA, aber auch Firmen wie Facebook, sind mit hohem Tempo unterwegs und entwickeln zuerst, bevor sie sich um Datenschutz Gedanken machen”, sagt Phillipp Kramer von der Hamburger Datenschutzgesellschaft gegenüber pressetext. Unter deutschen Unternehmen sei ihm kein Fall von Missbrauch mit extrapolierten Daten bekannt. Viele Unternehmen versuchen auch, die Auswertung von Daten über ihre AGBs zu legitimieren. Die Erfolgsaussichten in Europa sind aber relativ gering. (pte)



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