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Folgen der Digitalisierung Diskriminierung mittels Algorithmen?

Big Data-Algorithmen klassifizieren Menschen anhand biographischer, wirtschaftlicher und verhaltensbezogener Daten. Die computergenerierte Einschätzung arbeitet mit Klischees und Vorurteilen.

Stand: 07.01.2017

Diese statistischen Verfahren sind zwar mathematisch nachprüfbar, aber Angehörige traditionell diskriminierter Gruppen erhalten als Folge oft schlechte Kopfnoten, nur aufgrund ihrer Herkunft oder sozialen Schicht. Allein die statistische, auf Referenzgruppen bezogene Betrachtung führt also zu einer neuen Form der „objektivierten“ Diskriminierung. In seinem Vortrag geht Peter Schaar, ehemaliger Bundesbeauftragter für den Datenschutz und die Informationsfreiheit, bei einer Veranstaltung des Munich Center for Internet Research der Frage nach, wie Gesellschaft und Politik mit diesem neuen Phänomen umgehen können.

Gliederung

  • Klassische Diskriminierung
  • Diskriminierungsverbote sind Ausdruck einer gesellschaftlichen politischen Wertung
  • Big Data ermöglicht eine Individualisierung
  • Scheinobjektivität mittels Algorithmen
  • Welche Entscheidungen sind gesellschaftlich vertretbar?

Der Referent

Peter Schaar ist Vorsitzender der Europäischen Akademie für Informationsfreiheit und Datenschutz (EAID) in Berlin und war von 2003 bis 2013 Bundesbeauftragter für den Datenschutz und die Informationsfreiheit. Schaar ist Autor mehrerer Bücher zum Thema, darunter „Das Ende der Privatsphäre“ (2007), „Überwachung total – wie wir in Zukunft unsere Daten schützen“ (2014) und D“as digitale Wir – der Weg in die transparente Gesellschaft“ (2015).

Zur Sendereihe

Das MCIR - Munich Center for Internet Research ist das Forschungszentrum der Bayerischen Akademie der Wissenschaften. Neben Forschungsaktivitäten veranstaltet das MCIR interaktive Vorträge und Diskussionen mit renommierten Experten. Die Gesellschaftlichen Folgen der Digitalisierung stehen hier im Mittelpunkt.


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