Datenkapitalismus - Persönliche Daten als Währung?

Zielsetzung:

Die Lernenden analysieren das Konzept des Datenkapitalismus, identifizieren den ökonomischen Wert persönlicher Daten und bewerten die zentralen Chancen und Risiken des Datenhandels.

Inhalte und Methoden:

Das Arbeitsblatt behandelt den Datenkapitalismus und die Rolle persönlicher Daten als "Währung". Anhand des Beispiels der fiktiven Person Nala werden die Arten freigegebener Daten und deren wirtschaftliches Interesse für Unternehmen untersucht. Der ökonomische Wert der Daten, die Rolle von Datenbrokern und die Nutzung der Profile-Unternehmen werden thematisiert. Durch eine Sortierübung wird der Datenfluss von der Freigabe bis zur Unternehmensnutzung nachvollzogen. Anschließend werden in Argumentationstexten die Perspektiven von Konsumentenvertreter:innen, Wirtschaftsvertreter:innen und Kleinunternehmer:innen zu den Chancen und Risiken des Datenhandels beleuchtet, um in einer abschließenden Tabelle die wichtigsten Argumente zusammenzufassen und eine begründete Stellungnahme zu verfassen.

Kompetenzen:

Analyse des Datenflusses und der wirtschaftlichen Verflechtungen im Datenkapitalismus
Bewertung der Chancen und Risiken des Handels mit persönlichen Daten aus verschiedenen Perspektiven
Begründete Stellungnahme zu einem gesellschaftlich relevanten Wirtschaftsthema
Zusammenfassung und Strukturierung komplexer Sachtexte

Zielgruppe und Niveau:

ab Klasse 9

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Target group and level

ab Klasse 9

Subjects

EconomicsPoliticsEthics

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Datenkapitalismus - Persönliche Daten als Währung?

Einleitung

„Daten sind das neue Öl“: Die EU-Politikerin Meglena Kuneva prägte im Jahr 2009 diese Aussage zur Bedeutung von Daten für die Weltwirtschaft.

Aber stimmt dieser Vergleich? Öl war der Treibstoff für den industriellen Fortschritt, wie es jetzt vielleicht Daten sein könnten? Während Öl jedoch verbraucht wird, können Daten unendlich oft kopiert und genutzt werden, ohne dass sie weniger werden. Unternehmen wie Google, Meta (Facebook) oder Amazon sehen in unserem digitalen Fußabdruck – jeder Klick, jede Suche, jeder Standort – einen unerschöpflichen Rohstoff. Sie sammeln diese Daten, verfeinern sie mit künstlicher Intelligenz (KI) und schaffen daraus ein enormes Vermögen.

Die entscheidende Frage ist: Wenn Daten das neue Öl sind, bist du dann der Öllieferant?

Heute sprechen Ökonomen vom Datenkapitalismus. Er basiert auf der Idee, dass deine persönlichen Informationen nicht nur Rohstoff, sondern deine Währung sind. Jedes Mal, wenn du einen kostenlosen Dienst nutzt, bezahlst du nicht mit Geld, sondern mit deinen Daten. Aber ist dieser Tausch fair? Wer bestimmt den Preis deiner digitalen Privatsphäre? Und was passiert, wenn dieser "Rohstoff" in die falschen Hände gerät? In diesem Arbeitsblatt erfährst du mehr darüber.

📝 Lies den Text und erfahre etwas über Nalas Tag. Erfülle anschließend die Aufgaben

Nala

Der Wecker ist Nalas Smartwatch, die ihr sofort die Schlafanalyse der letzten Nacht präsentiert. Bevor sie aufsteht, tippt sie schnell ihr Frühstück in die Ernährungs-App und trägt in ihrem digitalen Zykluskalender ein, dass sie sich heute etwas müde fühlt. Auf dem Weg zur Arbeit googelt sie „Symptome Eisenmangel“ und bestellt in einer Online-Apotheke direkt ein passendes Präparat – praktisch, dass die App ihre Adresse schon kennt. Am Abend zeichnet ihr Fitnesstracker die Joggingrunde auf, inklusive Herzfrequenz und exakter GPS-Route. Diese teilt sie stolz als Screenshot in ihrer Insta-Story. Bevor sie das Licht ausmacht, beantwortet sie noch ein paar Fragen in einem Online-Gesundheitsforum zu ihren gelegentlichen Kopfschmerzen. Super, wie einfach man heute alles im Blick behalten kann.

📌Schauen wir uns nun genauer an, wer Interesse an Nalas Daten haben könnte, wie viel diese wert sein können und was genau mit ihren Daten passiert. Lies dafür den Text.

Der ökonomische Wert von Nalas Gesundheitsdaten

Nala hat im Laufe ihres Tages zahlreiche Gesundheits- und Lifestyle-Daten preisgegeben, darunter Schlafmuster, Ernährungsgewohnheiten, Menstruationszyklus, Suchanfragen zu Gesundheitsproblemen, Fitnessaktivitäten und Standortdaten. Diese Daten sind von erheblichem ökonomischem Wert, da sie ein detailliertes Bild ihrer individuellen Gesundheit und Lebensweise zeichnen. Der Wert dieser Daten ergibt sich aus ihrer Fähigkeit, personalisierte Profile zu erstellen, die für Unternehmen von großem Interesse sind. Daten über physiologische und Lifestyle-Gewohnheiten können individuell nur wenige Euro wert sein, aber in aggregierter Form, insbesondere wenn sie von seltenen oder spezifischen Nutzer:innen stammen, können sie mehrere hundert Euro pro Profil erreichen.

Pharmaunternehmen nutzen solche Daten, um gezielte Werbung zu schalten und Forschungsstudien effizienter zu gestalten. Versicherungen können damit Risikobewertungen optimieren und personalisierte Tarife entwickeln, während Fitness- und Gesundheits-Apps ihre Angebote besser auf die Bedürfnisse ihrer Nutzer:innen zuschneiden können. Die detaillierte Kenntnis der individuellen Gesundheitsprofile eröffnet diesen Unternehmen die Möglichkeit, maßgeschneiderte Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln, die sowohl den Umsatz steigern als auch die Kundenzufriedenheit erhöhen.

Datenbroker, Unternehmen, die sich darauf spezialisiert haben, personenbezogene Daten zu sammeln und zu handeln, spielen eine zentrale Rolle in diesem Prozess. Sie sammeln die von Nala und anderen Nutzer:innen generierten Daten über verschiedene Plattformen und Geräte hinweg. Diese Daten werden durch Algorithmen analysiert, um wertvolle Informationen zu extrahieren und in veredelten Datensätzen zu bündeln. Diese verarbeiteten Profile werden dann an interessierte Unternehmen verkauft, die sie für gezielte Marketingstrategien, Forschungszwecke oder zur Verbesserung ihrer Dienstleistungen nutzen.

Der Transfer der Daten von Nalas Handy zu den Datenhändler:innen erfolgt oft über App-Berechtigungen und Nutzungsbedingungen, denen sie beim Installieren der Apps zugestimmt hat. Datenbroker aggregieren diese Daten aus verschiedenen Quellen und kombinieren sie zu umfassenden Profilen. Diese Profile sind für Unternehmen besonders wertvoll, da sie tiefere Einblicke in das Verhalten und die Bedürfnisse von Konsument:innen bieten und somit die Grundlage für datengetriebene Entscheidungen und Strategien bilden können. Der Handel mit diesen Daten treibt nicht nur die digitale Wirtschaft voran, sondern stellt auch die Grundlage für innovative Entwicklungen und personalisierte Dienstleistungen dar.

📝 Bringe die Abschnitte in die richtige Reihenfolge.

📌 Lies die Texte, um mehr über die Chancen und Risiken vom Handel mit persönlichen Daten zu erfahren.

Herr Murat

Ich bin ein Vertreter der Konsument:innen und möchte auf die erheblichen Risiken hinweisen, die der Handel mit Gesundheitsdaten mit sich bringt. Besonders besorgniserregend ist die Entwicklung durch künstliche Intelligenz (KI), die nicht nur Chancen, sondern auch Gefahren birgt. Daten, die durch Wearables und Apps gesammelt werden, bieten Unternehmen die Möglichkeit, maßgeschneiderte Produkte und Dienstleistungen anzubieten. Doch die Konsument:innen sind sich oft nicht bewusst, welchen Wert ihre Daten tatsächlich haben und wie sie verwendet werden. Diese Informationsasymmetrie führt dazu, dass sie ihre Daten zu einem zu niedrigen Preis abgeben, während Unternehmen enorme Profite erzielen. Diese Situation kann als Marktversagen angesehen werden, da die Konsument:innen nicht in der Lage sind, die wahren Kosten ihrer Datenfreigabe zu verstehen. Die Gefahr der Diskriminierung durch KI-Systeme, die genetische Informationen oder Verhaltensdaten analysieren, ist real. Versicherungen könnten Menschen mit erhöhtem Gesundheitsrisiko benachteiligen, was das Solidarprinzip der Gesundheitssysteme untergräbt. Wir müssen sicherstellen, dass die Privatsphäre der Konsument:innen geschützt wird und sie eine faire Entschädigung für den Wert ihrer Daten erhalten.

Frau Sadowsky

Als Wirtschaftsvertreterin eines großen Unternehmens sehe ich in der Nutzung von Gesundheitsdaten enorme Potenziale für Innovationen und wirtschaftliche Entwicklung. Durch die Analyse großer Datenmengen können wir Forschung und Entwicklung präziser ausrichten und Produkte besser auf die Bedürfnisse der Konsument:innen zuschneiden. Dies ermöglicht nicht nur die Entwicklung neuer Therapien, sondern auch die Verbesserung der Lebensqualität durch personalisierte Medizin. Die Daten helfen uns, effizientere und kostengünstigere Lösungen anzubieten, was sowohl den Konsument:innen als auch der Gesellschaft zugutekommt. Durch dynamische Versicherungsmodelle können gesunde Lebensstile belohnt werden, was langfristig zu einer gesünderen Gesellschaft führt. Natürlich müssen wir die Risiken im Blick behalten und sicherstellen, dass KI-Systeme transparent und ethisch eingesetzt werden. Letztendlich profitieren alle von den Fortschritten, die durch den verantwortungsvollen Umgang mit Gesundheitsdaten möglich sind.

Frau Bodbudaki

Ich vertrete ein kleines Unternehmen und sehe die Risiken und Herausforderungen, die der Handel mit Gesundheitsdaten mit sich bringt. Ein großes Problem ist die Monopolbildung durch große Technologiekonzerne, die über riesige Datenmengen verfügen. Dies schafft hohe Markteintrittsbarrieren für kleinere Unternehmen, die nicht über die gleichen Ressourcen verfügen. Die Gefahr besteht, dass diese Datenmonopole die Preise und Bedingungen diktieren, was zu Wohlfahrtsverlusten führt, die letztlich von den Konsument:innen getragen werden. Besonders problematisch ist der Einsatz von KI, die auf großen Datenmengen trainiert wird und somit einen Wettbewerbsvorteil für große Unternehmen darstellt. Es besteht die Gefahr, dass kleinere Unternehmen nicht in der Lage sind, mit den technologischen Entwicklungen Schritt zu halten, was Innovationen hemmt. Wir müssen sicherstellen, dass der Zugang zu Gesundheitsdaten fair und transparent bleibt, um den Wettbewerb zu fördern und die negativen Auswirkungen der Monopolbildung zu minimieren. Es ist entscheidend, dass gesetzliche Regelungen und datenschutzrechtliche Maßnahmen die Interessen aller Marktteilnehmer:innen berücksichtigen.

📝 Ergänze die folgende Tabelle, indem du zentrale Chancen und Risiken des Handels mit Daten notierst. Zusatz: Ordne alle genannten Argumente innerhalb der beiden Kategorien (Chancen und Risiken) nach ihrer Wichtigkeit. Beginne jeweils mit dem wichtigsten Argument.

✅ Beispieltabelle

📝 Ergänze die folgende Tabelle, indem du zentrale Chancen und Risiken des Handels mit Daten notierst. Zusatz: Ordne anschließend alle genannten Argumente innerhalb der beiden Kategorien (Chancen und Risiken) nach ihrer Wichtigkeit. Beginne jeweils mit dem wichtigsten Argument.

Hinweis für die Lehrkraft

Du kannst zusätzlich unseren Arbeitsbogen "Methodentraining: Urteilskompetenz" nutzen, wenn du mit deinen Schülerinnen und Schülerm üben möchtest systematische Urteile zu fällen.