Der Ausdruck «Big Data Divide» beschreibt die asymmetrische Beziehung zwischen denjenigen, die grosse Datenmengen sammeln, speichern und auswerten (in der Regel Unternehmen), und denjenigen, die das Ziel der Datenerhebung sind (z. B. Kundinnen und Kunden). In diesem Beitrag wird behauptet, dass die Überwindung der «Big Data Divide» nicht im Mittelpunkt des ethischen Interesses stehen sollte. Vielmehr sollte das Ziel darin bestehen, diejenigen zu schützen, die durch diese Kluft potenziell benachteiligt werden.
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Die «Big Data Divide» ist eine unvermeidliche Folge einer Gesellschaft, die Freiheit und Vielfalt schätzt; die Beseitigung dieser Kluft ist ein falsches politisches Ziel. Stattdessen sollte der Gesetzgeber realistische Schaden-Szenarien identifizieren, die aus der «Big Data Divide» resultieren könnten, und rechtliche Schutzmassnahmen für diejenigen entwickeln, die durch die Kluft benachteiligt werden. Dabei können Werte wie Nichtschaden und Fairness wichtiger sein als Autonomie und Privatsphäre.
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- Eleonora Viganò (Universität Zürich) – Herausgeberin
- Mira Burri (Universität Luzern)
- Markus Christen (Universität Zürich)
- Bernice Elger (Universität Basel)
- Christian Hauser (University of Applied Science of the Grisons)
- Marcello Ienca (EPFL)
- Michele Loi (Universität Zürich)
- Christophe Schneble (Universität Basel)
- David Shaw (Universität Basel)
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Projektbeschreibung auf www.nfp75.ch
http://www.nfp75.ch/en/projects/cross-cutting-activity/elsi-task-force-for-the-national-research-programme