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<title>DS2012: Max Mustermann und Du</title>
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<span class="normal">Index</span>
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<span class="normal">Samstag - 2012-10-13</span>
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<li>
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<a href="../day_2012-10-14.de.html">
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<span class="normal">Sonntag - 2012-10-14</span>
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<li>
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<span class="normal">Technik</span>
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</li>
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<span class="normal">Workshop</span>
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</li>
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</ul>
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</div>
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<div id="content">
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<p class="release">DS2012 - 0.9_kappa</p>
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<p class="intro">
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<strong>Datenspuren 2012</strong>
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<br/>
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<em>Voll Verwanzt!</em>
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</p>
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<div class="section vevent" id="event">
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<div id="infobox">
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<th colspan="2">Referenten</th>
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<td>
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<a href="../speakers/3754.de.html">
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<img height="32" width="32" src="../images/person-0-32x32.png"/>
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</a>
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</td>
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<td>
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<a href="../speakers/3754.de.html">Martin Pilpul</a>
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</td>
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</tr>
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</table>
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<table>
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<tr>
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<th colspan="2">Programm</th>
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<td class="keyword">Tag</td>
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<td class="value">Samstag - 2012-10-13</td>
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<td class="keyword">Raum</td>
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<td class="value location">Großer Saal</td>
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</tr>
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<tr>
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<td class="keyword">Beginn</td>
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<td class="value dtstart" title="2012-10-08T17:30:00+02:00">17:30</td>
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</tr>
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<tr>
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<td class="keyword">Dauer</td>
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<td class="value duration" title="P01H00M00S">01:00</td>
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<tr>
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<th colspan="2">Info</th>
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</tr>
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<tr>
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<td class="keyword">ID</td>
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<td class="value" title="5072@DS2012@pentabarf.org">5072</td>
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<tr>
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<td class="keyword">Track</td>
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<td class="value">Gesellschaft</td>
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<tr>
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<td class="keyword">Sprache der Veranstaltung</td>
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<td class="value">deutsch</td>
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</tr>
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</div>
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<h1 class="title summary">Max Mustermann und Du</h1>
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<p class="subtitle">The Panoptic Sort</p>
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<img class="event-image" src="../images/event-5072-128x128.png"/>
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<div class="abstract">
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<p>Informationelle Selbstbestimmung setzt die Kontrolle von personenbezogenen Daten durch die User voraus. Wenn aber die neue Informationen später auf Basis von Data Mining erzeugt werden schlägt der Datenschutz fehl. "The Panoptic Sort" beschreibt die Folgen von Data Mining und übermäßiger Statistigläubigkeit. Der Vortrag stellt aktuelle Verfahren vor und soll die Diskussion über Gegenmaßnahmen und Alternativen anregen.</p> </div>
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<div class="description">
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<p>Seit 1983 werden „personenbezogene Informationen“ als Teil der Persönlichkeit verstanden und im Datenschutz institutionalisiert. Dabei werden (nur) solche Daten als schützenswert betrachtet, die einer "bestimmten oder bestimmbaren" Person zugeordnet werden können. Kern der Idee der informationellen Selbstbestimmung ist die Kontrolle der Informationen über eine Person durch eben diese selbst. Knapp 30 Jahre später gilt es Vielen als unmöglich, dieses Recht wahrzunehmen und die Kontrolle über die eigene Selbstbeschreibung durch Informationen aufrecht zu erhalten. </p>
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<p>Eines der Probleme ist dabei, dass nicht mehr die klassischen personenbezogen Informationen - wie Namen und Merkmale - zur „Kontrolle“ des Selbstbildes ausreichen, sondern die Beschreibung von der anderen Seite her erfolgt. Der Kontrollverlust erfolgt nicht nur durch das, vom User aktivierte, frictionless sharing mit nicht kontrollierbarer Weiterverbreitung, sondern auch dadurch, dass die den User beschreibenden Informationen durch Data Mining generiert und durch die, die Computer bedienendene Menschen, verbreitet werden. Die Höhe eines Einkommens ist also nicht deswegen öffentlich, weil es getwittert oder sonst wie veröffentlicht wird, sondern weil aus einer Statistik über das durchschnittliche Einkommen von Max Mustermann in jenem Wohnblock, bei jenem Geschlecht und jener Nationalität berechnet wird.</p>
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<p>Diese informationelle Fremdbestimmung findet ihrer Sinn darin, dass Informationen, die eine Person beschreiben, nicht nur einen Wert für den_die Einzelne haben, sondern zunehmend auch einen ökonomischen. Die Wertschöpfung erfolgt dabei über die Transformation von Daten – für sich selbst genommen wertlose Datenkolonnen – in verwertbare Informationen, die oft konform mit dem Datenschutzrecht – etwa auf Basis anonymisierter Daten – arbeiten. Durch Profiling und statistische Analysen werden auch pseudonyme oder anonyme Daten zu Informationen, die Auswirkungen auf die Freiheit in der Lebensgestaltung der Einzelnen haben, wenn sie wieder mit personenbezogenen Daten zusammengeführt werden. Vom behavioural targeting und Empfehlungen, wie sie etwa Amazon benutzt, bis zum Scoring der Schufa werden Einzelne immer wieder automatisch kategorisiert, einsortiert und Handlungsmöglichkeiten - z.B. was du von welchem Geld kaufen kannst - eingegrenzt.
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Weil solche Techniken besonders gerne für Marketingzwecke benutzt werden, sind die Folgen dieser Kategorisierung auf Grund von Statistiken und Prognosen – schon 1993 von Oscar H. Gandy als “panoptic sort“ beschrieben - meist ökonomische. Durch Preisdiskriminierung werden etwa unterschiedliche Preise für unterschiedliche 'Zielgruppen' berechnet oder bei Marktdiskriminierung ein Produkt einer bestimmten Gruppen gar nicht angeboten.</p>
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<p>Gleichzeitig funktioniert das Einsortieren nie perfekt, das zeigen immer wieder Beispiele schlecht gezielter Marketingaktionen. Gefährlich ist der panoptic sort aber gerade dann, wenn er unbemerkt – vermeintlich gut - funktioniert. Die Folgen sinid dabei unterschiedlich weitreichend. Ob man etwa ständig an der Kasse im Supermarkt das Unterschrift- oder das PIN-Verfahren bei Kartenzahlung angeboten bekommt oder die Wohnung nach SCHUFA Abfrage doch nicht kriegt. Unbemerkte Diskriminierung sorgen für sich selbst erfüllende Prognose und die Festigung von bestehenden Verhältnisse.</p>
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<p>Der Vortrag beschreibt Beispiele von gelungenem und misslungenem panoptic sort, sowie die theoretischen Hintergründe, will aber auch (technische) Gegenstrategien diskutiere.</p> </div>
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<div id="navigation">
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<a href="../events/5147.de.html">
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<span class="previous" title="Lightning Talks"><<<</span>
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</a>
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<a href="../events/5144.de.html">
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<span class="next" title="Meldegesetz">>>></span>
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