Datenschutz und Privatsphäre

Die Umfragen zur Wichtigkeit des Datenschutzes lassen keinen Zweifel: Für die Mehrheit der Deutschen ist die eigene Privatsphäre ein schützenswertes Gut. Wer aber denkt, dieses Kapitel würde aufzeigen, wie die Privatsphäre in den kommenden Jahren durch die Digitalisierung besser geschützt werden wird, hat bisher nicht aufgepasst. Dieses Kapitel zeigt nichts anderes als die Gründe, warum es in der Zukunft keine Privatsphäre mehr geben wird.

Die Europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) und die E-Privacy-Verordnung sind Versuche, bisherige Eingriffsmöglichkeiten in die Privatsphäre zu verhindern. Doch bestimmte Details der Verordnungen führen genau zum gegenteiligen Ergebnis. Wie immer steckt der Teufel im Detail. So ist es durch die Datenschutzgrundverordnung z. B. jedem Nutzer möglich, von einem Unternehmen seine persönlichen Daten anzufordern. Google, Facebook und eine Schar weiterer Firmen stellen hierzu Onlineschnittstellen zur Verfügung, mit denen jeder Nutzer alle gesammelten Daten auf einen Schlag in einer Datei herunterladen kann. Hier kann jeder Nutzer auswählen, welche Daten er haben möchte. Nach diesem Auswahlprozess wird ein Archiv mit den persönlichen Daten erstellt, das der Nutzer herunterladen kann.

Was hindert nun Firmen daran, diese Daten von Kunden anzufordern, wenn die z. B. einen vergünstigten Kredit haben möchten? Genau, gar nichts. Denn je mehr Daten der Kunde im weiteren Prozess freigibt, desto besser werden seine Chancen, einen Kredit zu bekommen. Ein bekanntes Unternehmen, das die privaten Daten von potenziellen Kunden durchsucht, ist Kreditech. Bei einer Kreditabfrage achtet dieses Unternehmen auf nahezu alles: die Standortdaten, die Facebook-Freunde, FacebookSeiten oder Beiträge, die der Nutzer erstellt oder mit denen er interagiert hat, welche Hardware verwendet wird, sogar welche Schriftarten auf seinem Computer installiert sind. Dass selbst etwas so Nebensächliches wie eine Schriftart wichtige Indizien liefern kann, ist vielen wahrscheinlich unbekannt. Hierzu erzählte der Gründer von Kreditech, Sebastian Diemer, im Interview mit der Welt eine aufschlussreiche Anekdote. Er sagte: „Wir haben festgestellt, dass Leute, die ihren Kredit nicht zurückzahlen, eine ganz bestimmte Schriftart auf ihrem Computer hatten.“ Eine Schriftart, die nur von Casino- und Poker-Programmen verwendet wird. Kreditech ist nur ein Beispiel unter vielen für Firmen, die ähnliche Geschäftsmodelle verwenden, um zu überprüfen, ob Personen kreditwürdig sind. Andere Unternehmen sind z. B. ZestFinance, Kabbage, Wonga, Lenddo und Big Data Scoring.

Auch die geplante E-Privacy-Verordnung ist ein zweischneidiges Schwert, denn sie besagt, dass der Nutzer eines Produkts immer um Zustimmung gefragt werden muss, wenn persönliche Daten erhoben werden. Zudem schreibt sie ein Koppelungsverbot vor. Damit ist gemeint, dass ein Unternehmen nicht den Zugang zu einer Website verweigern darf, wenn der Besucher die Zustimmung zur Nutzung von persönlichen Daten verweigert. Was nach einer guten Sache klingt, könnte sich im Nachhinein als schlecht erweisen. Wie auch bei der DSGVO liegt der Teufel im Detail.

Laut dem aktuellen Entwurf der E-Privacy-Verordnung sollen Nutzer die Möglichkeit haben, alle sechs Monate erteilte Einwilligungen zu widerrufen. Dies bedeutet für die Unternehmen einen schwierigen Implementierungsprozess. Die Datenbanken müssen so angelegt werden, dass jederzeit gezielt einzelne Einträge entfernt werden können. Gemeinhin verfügen Unternehmen aber auch über Backup-Systeme, die pauschal Daten sichern. Auch aus diesen müssen die Daten entfernt werden. Der Aufwand, der hierfür erforderlich wäre, sprengt mit Sicherheit die Grenzen des wirtschaftlich Sinnvollen. Deshalb bleibt den Unternehmen in letzter Instanz nur eine Möglichkeit: die Daten anonym zu speichern. Anonyme Daten sind aber das Gegenteil von dem, was sich viele Unternehmen wünschen, denn sie möchten Handlungsempfehlungen ermitteln, wie sie die Kundenbeziehungen individuell verbessern können. Dies erklärt auch, warum der Großteil der deutschen Unternehmen diese Verordnung ablehnt. Es könnte dazu führen, dass die Firmen, die ohnehin schon eine Monopolstellung haben, diese festigen können, da sie weniger auf neue Daten angewiesen sind. Zudem erschwert es die Entwicklung innovativer Produkte. Alternativ müssten Unternehmen mit neuen, kreativen Ansätzen aufwarten – nicht nur bei dem Back-up-Problem, sondern auch dahingehend, wie sie die Zustimmung der Nutzer bekommen.

Eine offensichtliche Möglichkeit wäre, den Nutzer mit Anforderungen zu erschlagen. Zwar muss das Unternehmen dem Nutzer auch Zugriff gewähren, wenn er es ablehnt, dass persönliche Daten erhoben werden. Doch es spricht nichts dagegen, dem Nutzer den Zugang zu dem Produkt nur zu erlauben, wenn er die unzähligen verschiedenen Möglichkeiten, die es gibt, um personalisierte Daten aufzunehmen, einzeln ablehnt. Alternativ würde er natürlich sofort Zugriff bekommen, wenn er auf den Button klickt, mit dem er mit nur einem Klick allem zustimmt. Eine Mehrzahl der Nutzer würde wahrscheinlich aus Bequemlichkeit die Ein-Klick-Möglichkeit wählen.

Während die EU eine Rolle rückwärts macht und dem ausufernden Datensammeln Einhalt gebieten möchte, geht China in die andere Richtung und führt ab 2020 ein landesweites Bewertungssystem ein. Jede Person startet hierbei mit der gleichen Punktzahl. Diese wird mit der Zeit auf Grundlage des individuellen Verhaltens der jeweiligen Person nach oben oder nach unten korrigiert. Erwünschtes Verhalten wird belohnt, unerwünschtes Verhalten mit einem Punktabzug bestraft. Großen Einfluss auf die Punktzahl sollen Straftaten haben, aber auch kleinere Delikte wie das Überqueren einer Straße, während die Ampel rot zeigt oder nicht gesellschaftskonformes Verhalten beeinflussen die Zahl. Positive Auswirkungen sollen z. B. gemeinnütziges Engagement oder das pünktliche Bezahlen von Rechnungen haben. Besitzt nun eine Person in China einen negativen Wert, kann dies auch spürbare Folgen wie z. B. ein Reiseverbot mit Schnellzügen oder Flugzeugen haben. Ebenfalls kann den Personen auch der Zugang zu einer schnellen Internetanbindung verwehrt werden.

Die Chancen, dass so ein System von staatlicher Seite in Deutschland eingeführt wird, sind gering. Das heißt aber nicht, dass Unternehmen nicht zu solchen Systemen greifen. Ganz im Gegenteil: Schon heute bewerten Firmen ihre Nutzer und passen die Preise dem Nutzer an. Hierbei spielt z. B. die Hardware, die der Nutzer verwendet, eine Rolle. So wurde Amazon unterstellt, dass Nutzer von Apple-Produkten teurere Preise angezeigt wurden, weil diese Nutzer als zahlungswilliger angesehen werden. Amazon stritt diese Behauptung konsequent ab, lieferte jedoch keine plausible Erklärung dafür, warum die Verbraucherzentrale NRW und die SWR-Sendung Marktcheck bei ihrem Test dieses Verhalten beobachtet hatten.

Seit dem 3. Dezember 2018 ist es in der EU verboten, sogenanntes Geoblocking durchzuführen. Damit ist gemeint, dass ein Händler aus Deutschland einem Kunden aus Deutschland keinen anderen Preis geben darf als einem anderen Kunden aus Deutschland. Dies gilt jedoch nicht für digitale Produkte. Wer daraus ableitet, allen Kunden würde der gleiche Preis angezeigt werden, der irrt. Onlinehändler können ihre Preise und ihre Marketingtätigkeiten weiterhin frei gestalten und beispielsweise Angebote auf bestimmte Kundengruppen ausrichten. Dies können z. B. Angebote für junge Menschen sein. Unternehmen dürfen nur nicht auf Grundlage der Nationalität, des Wohnsitzes oder der Niederlassung diskriminieren.

Wie aus den verschiedenen Beispielen zu erkennen ist, gibt es bei der Verarbeitung von persönlichen Daten schon heute eine ganze Anzahl von verschiedenen Regelungen, an die sich die Unternehmen halten müssen. Anonymisierte Daten können jedoch in Deutschland einschränkungslos erhoben und verwendet werden, da sie nicht auf den Verbraucher rückführbar sind. Diese Daten können auch ohne Probleme von anderen Unternehmen eingekauft, getauscht oder verkauft werden. Es ist jedoch ein Mythos, dass durch die Entfernung von personenbestimmenden Merkmalen wie z. B. Name oder Adresse keine Identifizierung der Nutzer vorgenommen werden kann. Der Gesetzestext der Verordnung (EU) 2018/1807 ist dazu eindeutig: „Ist es durch technologische Neuentwicklungen möglich, anonymisierte Daten wieder in personenbezogene Daten umzuwandeln, müssen diese Daten als personenbezogene Daten behandelt werden, und die Verordnung (EU) 2016/679 muss entsprechend gelten.“

Dass genau dies möglich ist, zeigen verschiedene Beispiele der jüngeren Vergangenheit. So gelang es z. B. Wissenschaftlern an der Universität Texas, einen anonymisierten Netflix-Datensatz mit den Filmbewertungen von 500.000 Nutzern teilweise zu de-anonymisieren. Dies geschah dadurch, dass diese anonymen Daten mit nicht anonymisierten Filmbewertungen der Internet Movie Database abgeglichen wurden. Durch Korrelationen konnte so die Identität einzelner Nutzer bestimmt werden. Zwei Datenbanken nebeneinander zu legen und zu schauen, welche Übereinstimmungen es gibt, ist hierbei ein typisches Verfahren.

Auch der Inhalt der Daten selbst lässt in vielen Fällen Rückschlüsse zu, die bei der Identifizierung der Personen helfen. Reportern des Norddeutschen Rundfunks (NDR) gelang es, einen von Datenhändlern erworbenen Datensatz durch die detaillierte Analyse des Surfverhaltens zu de-anonymisieren. Konkrete Personen wurden identifiziert und anschließend befragt. Dabei stellte sich heraus, dass die untersuchten Daten von den Personen nicht freiwillig zur Verfügung gestellt worden waren, sondern im Geheimen über eine Browser-Erweiterung abgegriffen wurden.

Dies offenbart die Wurzel eines noch größeren Problems. Es ist heute nahezu unmöglich festzustellen, welche Daten verarbeitet und ohne das Wissen des Nutzers an Dritte versendet werden. Auf dem Smartphone wird zwar angezeigt, welche Berechtigungen eine App benötigt, doch was sie mit den Berechtigungen macht, ist nicht ersichtlich. Die Kommunikation erfolgt in der Regel über eine verschlüsselte Verbindung, sodass der Datenstrom nicht einfach mitgelesen werden kann. Diese verschlüsselte Verbindung lässt sich zwar durch Man-in-the-Middle-Attacken aufbrechen, aber nur, wenn der Programmierer die App nicht gesondert dagegen geschützt hat. Deshalb ist es für einen normalen Nutzer unmöglich, zu identifizieren, welches Unternehmen welche Daten von einer Person besitzt.

Doch nicht nur Apps oder Browser-Erweiterungen spionieren ihre Nutzer aus, Unternehmen machen dies genauso bei ihren Angestellten. Das Bundesarbeitsgericht hat im August 2018 entschieden: Videoaufzeichnungen von offen angebrachten Kameras, beispielsweise in Geschäften, müssen nicht täglich kontrolliert werden, um als Beleg für den Griff einer Mitarbeiterin in die Kasse zu dienen. Mit dieser Grundsatzentscheidung lassen sich ohne Weiteres Videodaten für längere Zeiträume speichern. Videoaufnahmen können nicht nur zur Feststellung von Diebstählen verwendet, sondern auch dazu genutzt werden, zu überprüfen, wie gut ein Angestellter seine Arbeit macht. Dies kann durch Personen geschehen, die die Videos auswerten. Es kann aber auch eine künstliche Intelligenz trainiert werden, die die Tätigkeiten des Angestellten klassifiziert und daraus einen Performance-Bericht erstellt. Ist eine anlasslose Videoüberwachung in Deutschland erlaubt? Nein, ist sie definitiv nicht. Dennoch hat es Unternehmen in der Vergangenheit nicht davon abgehalten, genau dies zu tun. Für den wohl bekanntesten Skandal ist der Discounter Lidl verantwortlich, der über mehrere Jahre hinweg seine Angestellten ausspionierte.

Die Einführung einer Videoüberwachung oder eines ähnlichen Überwachungssystems in einem Unternehmen darf nicht zur Überwachung der Mitarbeiter geschehen, sondern muss betriebswirtschaftliche Gründe haben. Dies gilt auch für Positionssysteme wie z. B. GPS. Auch hier darf es nicht darum gehen, den Mitarbeiter zu überwachen, sondern der Fokus des Systems sollte darauf liegen, die Produkte und Services des Unternehmens zu verbessern. Als triftiger Grund könnte z. B. gelten, die Routenplanung verbessern zu wollen, um dadurch mehr Kundenaufträge annehmen und abwickeln zu können. Für Unternehmen ist es vorteilhaft, eine Einverständniserklärung einzuholen, da ansonsten die erhobenen Daten nicht personenbezogen sein dürfen. Das heißt, dass das Fahrzeug eine eigene Bezeichnung bekommt und dass nicht gespeichert wird, welcher Fahrer welches Fahrzeug zu welcher Zeit benutzt hat. Werden diese personenbezogenen Daten nicht aufgezeichnet, handelt es sich nicht um persönliche Daten – und deshalb fallen sie auch nicht unter den Datenschutz. Dadurch ist es dem Unternehmen möglich, die Daten ohne Einschränkungen auch mit externen Firmen zu tauschen, allerdings nur solange es keine Möglichkeit gibt, die Daten zu de-anonymisieren. Heute ist es bereits durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz möglich, Personen nur an ihrem Gang zu identifizieren. Deshalb ist es technisch kein Problem, im Nachhinein aus diesen vermeintlich anonymen Daten festzustellen, welcher Fahrer mit welchem Fahrzeug gefahren ist. Erlaubt wäre dies natürlich nicht, doch wie soll ein Arbeitnehmer vor Gericht beweisen, dass es keine betriebsbedingte Notwendigkeit war, sondern eine illegale Leistungsmessung, die zur Entlassung geführt hatte?

Was aus scheinbar unbedeutenden Daten herausgelesen werden kann, zeigten Forscher der FH Münster mit Untersuchungen zu sogenannten Smart-Metern. Hierbei handelt es sich um intelligente Stromzähler, die den Stromverbrauch eines gesamten Haushalts alle zwei Sekunden messen und aufzeichnen. Die Forscher schafften es, nachträglich nur durch den Stromverbrauch festzustellen, welche Fernsehsender und welche DVDs zu welcher Zeit geschaut wurden. Diese Erkenntnisse stammen aus dem Jahr 2011. Der heutige Stand der Technik, gerade im Bereich der künstlichen Intelligenz, lässt z. B. durch den Einsatz von Deep Learning sogar eine deutlich genauere Identifizierung zu. Forscher des MIT demonstrierten beispielsweise, dass es durch die Verarbeitung von Funksignalen möglich ist, eine oder mehrere Personen in einem Raum auch bei Dunkelheit zu identifizieren. Es ließ sich aber nicht nur die Anzahl der Menschen identifizieren, sondern es ließen sich auch ihre Körperbewegungen identifizieren, inklusive die der Arme und Beine. Das System funktionierte sogar durch Wände hindurch – und das Funksignal, das für die Versuche genutzt wurde, war tausendmal schwächer als das eines normalen WiFi-Netzwerks. Ein Forscherteam um Yanzi Zhu von der University of California in Santa Barbara hat zudem gezeigt, dass für die Ortung kein spezielles Equipment notwendig ist. Sie entwickelten ein Ortungsverfahren, bei dem nur die normalen WLAN-Signale der Umgebung und ein handelsübliches Smartphone benötigt werden. Dies erlaubt es, Personen nur durch die Reflexionen der WLAN-Übertragungen durch Wände hindurch zu lokalisieren und zu verfolgen.

Mit Einführung des 5G-Standards und der steigenden Anzahl von IoT-Geräten (Internet of Things) ist es in bewohnten Gebieten mit Funkmasten nahezu unmöglich, einer totalen Überwachung zu entfliehen. In den kommenden Jahren wird nahezu jedes Gerät intelligent sein und eine Sende-/ Empfangseinheit besitzen, sei es der Kühlschrank, die Kaffeemaschine oder der Toaster. Mit jedem zusätzlichen Gerät, das ein Signal aussendet, wird die Bestimmung genauer.

Ein anderer Aspekt, der beim Datenschutz heutzutage kaum beachtet wird, ist die Einordnung von Personen in Schubladen. Es sollte klar sein, dass diese Schubladen nicht immer korrekt sind. Dennoch sind sie oft ein nützlicher Indikator. In der Psychologie gibt es verschiedene Modelle, um Personen in bestimmte Kategorien zu klassifizieren. Die wohl bekanntesten Modelle sind:

• Fünf-Faktoren-Modell
• DISG
• Myers-Briggs-Typenindikator
• Reiss-Profile

Hiervon ist das Fünffaktorenmodell, das auch als Big-Five- oder OCEAN-Modell bezeichnet wird, am meisten verbreitet. Bei diesem Modell wird die Persönlichkeit in fünf Persönlichkeitsfaktoren zerlegt. Diese lauten:

• Offenheit
• Gewissenhaftigkeit
• Extraversion
• Verträglichkeit
• Neurotizismus

Offenheit (Openness) beschreibt die Offenheit für Erfahrungen sowie die Vorliebe für Abwechslung. Personen, die eine stark ausgeprägte Offenheit haben, sind eher wissbegierig und neugierig, während Personen mit weniger stark ausgeprägter Offenheit eher vorsichtig und konservativ sind.

Beim Persönlichkeitsfaktor Gewissenhaftigkeit (Conscientiousness) wird die Selbstkontrolle, Genauigkeit und Zielstrebigkeit beschrieben. Personen, die besonders gewissenhaft sind, sind sorgfältig, gut organisiert und vorausschauend, während weniger gewissenhafte Menschen eher spontan und unbekümmert handeln.

Die Extraversion beschreibt, ob eine Person eher extrovertiert oder introvertiert ist. Extrovertierte Personen sind eher gesellig und gehen offen auf andere Menschen zu, während introvertierte Menschen lieber allein und unabhängig sind.

Der Persönlichkeitsfaktor Verträglichkeit (Agreeableness) beschreibt, wie kooperativ und kompromissbereit eine Person ist. Personen, die hohe Verträglichkeitswerte besitzen, sind eher mitfühlend und hilfsbereit, während Personen mit niedrigen Verträglichkeitswerten eher auf Wettbewerb ausgelegt und misstrauischer und egozentrischer sind.

Neurotizismus (Neuroticism) beschreibt, wie eine Person mit negativen Erlebnissen umgeht und wie emotional stabil sie ist. Personen, die hohe Werte im Bereich des Neurotizismus besitzen, sind ängstlicher, nervöser und unsicherer, während Personen mit niedrigen Werten eher ruhiger und selbstsicherer sind.

Keines dieser Merkmale ist von sich aus gut oder schlecht. Sie sollen nur dazu dienen, eine Person besser zu klassifizieren.

Die Persönlichkeit der Nutzer lässt sich jedoch nicht nur durch Psychologen, sondern auch durch Algorithmen bestimmen. Ein Beispiel dafür liefert die Arbeit von Assistenzprofessor Michal Kosinski von der Stanford University. An seiner Studie beteiligten sich 86.220 Freiwillige, die einen Persönlichkeitstest mit 100 Fragen ausfüllten und zusätzlich Zugriff auf ihren Facebook Account gewährten. 103 Das Resultat der Studie war ein Computer-Modell, das die Persönlichkeit einer Person besser voraussagen konnte als der eigene Partner dieser Person, wenn sie auf Facebook mehr als 300 „Gefällt mir“-Angaben getätigt hatte. Wenige Wochen nach der Veröffentlichung dieser Studie änderte Facebook die Sichtbarkeit von „Gefällt Mir“- Angaben von „öffentlich“ auf „privat“. 104

Genau solche Daten nutzt die durch den Facebook-Datenskandal bekannt gewordene Firma Cambridge Analytica, um die Persönlichkeit der Nutzer zu bestimmen und dadurch die politische Meinung gezielt zu beeinflussen. Dass diese Einflussnahme tatsächlich einen Effekt auf die Präsidentschaftswahlen in den USA im Jahr 2016 hatte, ist zwar stark umstritten, es lässt sich aber zweifelsfrei nachweisen, dass eine persönlichkeitsbasierte Ansprache in der Werbung einen deutlichen Unterschied ausmacht. In einer Studie, in der drei Millionen Personen auf Facebook bestimmten Werbeanzeigen ausgesetzt wurden, stellte sich heraus, dass auf persönlichkeitsbasierte Merkmale abgestimmte Werbeanzeigen um 50 % höhere Käufe generierten als unpassende oder nicht personalisierte Anzeigen. 105

Die wahrscheinlich grenzwertigste Studie, die Michal Kosinski veröffentlichte, trägt den Namen: „Deep neural networks are more accurate than humans at detecting sexual orientation from facial images.“ In ihr konnte er zeigen, dass ein neuronales Netzwerk nur auf Grundlage eines einzigen Fotos des Gesichts in 81 % der Fälle korrekt entscheiden konnte, ob es sich um einen homo- oder einen heterosexuellen Mann handelte. Bei Frauen lag die korrekte Erkennungsquote bei 71 %. Bei fünf Fotos der Person stieg die Erkennungsrate bei Männern auf 91 % und bei Frauen auf 83 %. Schätzen Menschen die sexuelle Orientierung anhand eines Fotos ein, wird eine viel geringere Genauigkeit erreicht: 61 % für Männer und 54 % für Frauen. Es gibt verschiedene Gründe, dieser Studie kritisch gegenüberzustehen – insbesondere angesichts der Methoden, die verwendet wurden. So konnte z. B. nicht verifiziert werden, ob die Personen aus dem heterosexuellen Testdatensatz tatsächlich heterosexuell sind. Zum anderen wurden für den homosexuellen Testdatensatz nur Profilfotos von Personen verwendet, die öffentlich angaben, homosexuell zu sein. Dieses öffentliche Outing könnte jedoch zur Folge haben, dass diese Personen sich z. B. anders schminken als Homosexuelle, die dies nicht öffentlich machen. Dennoch könnte es tatsächlich auch reale Unterschiede in der Gesichtsstruktur geben, die eventuell auf ein anderes Hormonlevel zurückzuführen sind. Zum aktuellen Zeitpunkt ist dies jedoch Spekulation. Die Forschungen zeigen aber eine Sache deutlich: Jahr für Jahr nehmen die Möglichkeiten für die Klassifizierung von Personen zu.

Ein deutsches Start-up, das eine solche Klassifizierung im Bereich HR anbietet, ist Precire. Große Unternehmen sind in vielen Fällen attraktive Arbeitgeber und bekommen deshalb normalerweise viele Bewerbungen. Wird die Software von Precire eingesetzt, muss der Bewerber ein automatisches telefonisches Interview durchlaufen. Dabei stellt die Software den Bewerbern verschiedene Fragen und analysiert die Antworten. Daraufhin werden z. B. die Stimme, die Tonvarianz und die Füllwörter analysiert, woraus die Software ein psychologisches Profil erstellt. Dieses psychologische Profil bekommt der potenzielle Arbeitgeber und kann auf dieser Grundlage entscheiden, ob er die Person einstellt oder lieber nicht.

Natürlich kann die Regierung Gesetze erlassen, die solche Dinge einschränken oder die Weitergabe von Daten verhindern. Doch was passiert, wenn Unternehmen einfach gekauft werden? Auch hier gibt es selbstverständlich Bestimmungen. Facebook hatte z. B. bei der Übernahme von WhatsApp zugesagt, keine Daten auszutauschen. Zwei Jahre später änderten sie jedoch die Nutzungsbedingungen, um die Daten auszutauschen. Dies gefiel den deutschen Datenschützern verständlicherweise nicht, sie zogen in Deutschland vor Gericht – und gewannen. Doch mit Einführung einer einheitlichen europäischen Datenschutzgrundverordnung hat das bisherige deutsche Urteil keine Gültigkeit mehr. Die Datenschutzbehörde in Irland ist nun für die Einhaltung des Datenschutzes zuständig, da Facebook dort seinen Sitz für die europäischen Nutzer hat. Seit diesem Zeitpunkt werden wieder persönliche Daten von WhatsApp an Facebook übertragen.

Doch selbst wenn es den Regierungen gelingen sollte, die Unternehmen soweit zu regulieren, dass keine Daten mehr an andere Unternehmen weitergegeben werden: Was passiert, wenn diese Unternehmen gehackt werden und die Angreifer große Mengen an persönlichen Daten stehlen und danach veröffentlichen? Hiergegen hilft keine Regulierung der Welt. Wenn es selbst Regierungsorganisationen wie die NSA in Amerika nicht schaffen, ihre als streng geheim eingestuften Dokumente ausreichend zu schützen, sollte jedem klar sein, dass es in der heutigen Zeit nahezu unmöglich ist, die eigenen Systeme gegen jeden möglichen Angriff abzusichern. Zusammengefasst lässt sich sagen: Jedes Jahr werden mehr und mehr Daten generiert. Es wird prognostiziert, dass im Jahr 2025 zehnmal so viele Daten generiert werden wie im Jahr 2016.107 Diese Daten enthalten kleine Brotkrümel, die gesammelt und extrahiert werden können. Dadurch ist es möglich, vollständige Persönlichkeitsund Leistungsprofile zu erstellen. Ein Verstecken vor diesen Algorithmen ist nahezu unmöglich, da immer mehr Geräte intelligent werden und Daten selbst durch Wände hindurch aufzeichnen. Dies kann man ablehnen und als eine schreckliche Zukunft empfinden, doch aufhalten können wird man es nicht. Deshalb bleibt einem in letzter Instanz nichts anderes übrig, als sich damit abzufinden, dass es keine Privatsphäre mehr geben wird.