Berliner Beauftragter für Datenschutz und Informationsfreiheit Datenschutz und Big Data Potenziale und Grenzen

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1 Datenschutz und Big Data Potenziale und Grenzen Dr. Alexander Dix Berliner Beauftragter für Datenschutz und Informationsfreiheit Big Data im Public Sector führungskräfte forum Berlin, 20. Februar 2014

2 Übersicht Bisheriger Fokus der Diskussion Datenschutzprinzipien im öffentlichen Bereich Gesetzliche Grundlage, Zweckbindung Anonymisierung, Pseudonymisierung Transparenz im öffentlichen Sektor Sonderproblem: Nachrichtendienste Fazit

3 Bisheriger Fokus der Diskussion Analyse unstrukturierter Rohdaten durch Unternehmen des privaten Sektors Internet of Things, of Everything Sensornetzwerke Kurs der Aktie von Cray (Supercomputer) explodiert (40 %, FAZ v ) Aber Hauptkunden: öffentliche Hand und private Forschungszentren

4 Datenschutzprinzipien im Bereich der Wirtschaft Erforderlichkeit für bestimmte (vertragliche) Geschäftszwecke Einwilligung des Vertragspartners bzw. des Probanden primäre Legitimation In Zeiten von Big Data noch tragfähig?

5 Datenschutzprinzipien im öffentlichen Bereich (Grund-)Recht auf informationelle Selbstbestimmung Der einzelne Mensch muss grundsätzlich selbst darüber bestimmen können, was er welcher staatlichen Stelle für welche Zwecke offenbart, es sei denn, der Gesetzgeber hat ihn normenklar und in verhältnismäßiger Weise zur Offenbarung verpflichtet.

6 Gesetzliche Grundlage und Zweckbindung Das BVerfG verlangt eine normenklare und bereichsspezifische Grundlage für die Verarbeitung personenbezogener Daten Die Daten dürfen nur zu dem Zweck verarbeitet werden, zu dem sie ursprünglich erhoben wurden Jede Zweckentfremdung bedarf ihrerseits einer Legitimation Dies schränkt Big Data-Anwendungen bei personenbezogenen Daten im öffentlichen Sektor sehr viel stärker ein als in der Wirtschaft

7 Nützlichkeit Erforderlichkeit - Notwendigkeit Der mögliche Nutzen (das Potenzial) von Big Data? Heuhaufen-Mentalität Aber: Nützlichkeit reicht zur Rechtfertigung von staatlichen Grundrechtseingriffen nicht (Vorratsdatenspeicherung) Diese müssen mehr als erforderlich sein: Notwendig in einer demokratischen Gesellschaft (EMRK)

8 Grenzen der staatlichen Registrierung Es gehört zur verfassungsrechtlichen Identität unseres Landes, dass die Freiheitswahrnehmung der Bürger nicht total erfasst und registriert werden darf. BVerfG, Urteil v (Vorratsdaten) Das schließt auch einen unbegrenzten Rückgriff auf Big Data-Bestände bei Wirtschaftsunternehmen aus

9 Unterschiedliche Rechtsstandards? Materielles Datenschutz-Gefälle in Deutschland (höheres Schutzniveau im öffentlichen Bereich Weitgehend einheitliches Niveau nach der EG-Richtlinie 46/95 Vorschlag der Kommission von 2012 für Datenschutz-GrundVO Ablehnend: Bundesregierung

10 Beispiel: Smart Grids Kommunale Versorgungsunternehmen als mögliche Interessenten an Verbrauchsdaten (über die Abrechnung hinaus) 21g EnWG lässt Big Data-Auswertungen nur eingeschränkt zu, um Missbrauch der Messsystem bekämpfen zu können Im übrigen sind personenbezogene Daten soweit möglich zu anonymisieren und zu pseudonymisieren RVO steht noch aus

11 Beispiel: Gesundheitsfonds Datenerhebung für den Risikostrukturausgleich (RSA) nur ohne Versichertenbezug in aggregierter Form ( 267 Abs. 1,3 SGB V) Weiterentwicklung des RSA nur mit pseudonymisierten Daten ( 268 Abs. 2 Satz 3,4 SGB V)

12 Beispiel: Krebsfrüherkennungs- und -registergesetz 2013 Aus den Krebsfrüherkennungsprogrammen dürfen nur anonymisierte Daten für die Forschung verwendet werden ( 25a Abs. 5 SGBV) Das gilt auch für die Qualitätssicherung der onkologischen Forschung, für die nur anonymisierte Daten übermittelt werden dürfen ( 65c Abs. 7 SGB V)

13 Anonymisierung, Pseudonymisierung Im öffentlichen wie im privaten Sektor sind Anonymisierung und Pseudonymisierung zentrale Voraussetzungen für datenschutzkonforme Big Data- Anwendungen Das gilt auch für den Zugang zu Informationen den öffentlichen Sektors und ihre Weiterverwendung (Open Data) Nexus zwischen Datenschutz und Informationsfreiheit

14 Open Data-Papier der Art. 29-Gruppe Opinion 06/2013 on open data and public sector information ('PSI') reuse Aggregation und Anonymisierung sind wesentliche Voraussetzung für die Weiterverwendung ursprünglich personenbezogener Daten Problem: Anonymisierung ist angesichts der technischen Entwicklung nicht leicht aufrechtzuerhalten

15 Reidentifizierungsrisiko Die technische Entwicklung und das rasant steigende Ausmaß der online u. offline verfügbaren Daten erhöhen das Risiko der Deanonymisierung oder Reidentifizierung permanent (jigsaw identification) Deshalb: Einmalige Anonymisierung oder Pseudonymisierung reicht nicht aus Das Risiko der Reidentifizierung muss im Rahmen eines Privacy Impact Assessment periodisch neu beurteilt werden.

16 Korrelation vs. Kausalität Unabhängig vom Personenbezug (also auch bei der Nutzung anonymisierter Daten) bergen Big Data-Anwendungen stets die Gefahr, dass Korrelation mit Kausalität verwechselt wird. Dr. Alexander Dix, führungskräfte forum 2014

17 Social sorting Gerade die öffentliche Verwaltung muss alles vermeiden, was zur Diskriminierung bestimmter Gruppen (social sorting) führen würde (z.b. aufgrund der Vermengung von Korrelation und Kausalität). Das spricht rechtspolitisch für eine Erweiterung des Anwendungsbereichs der Datenschutzgesetze auf Gruppen von Betroffenen

18 Informationelles Gleichgewicht Datenschutzgesetze in Berlin und Hessen sollen nicht nur die informationelle Selbstbestimmung sichern, sondern auch die Gewaltenteilung vor Gefährdungen durch die ADV bewahren Das bezieht sich nicht nur auf die klassische Gewaltenteilung (Legislative-Exekutive), sondern auch auf die Machtverteilung zwischen den Datenverarbeitern und den Betroffenen Wissen ist Macht => Big Data ist noch mehr Macht

19 Transparenzunterschiede In der Wirtschaft stoßen Transparenzforderungen hinsichtlich der Algorithmen an Grenzen (Betriebs- und Geschäftsgeheimnisse) Diese Grenzen gelten für die Verwaltung nicht, sie kann allenfalls ausnahmsweise in bestimmten Sicherheitsszenarien (vorübergehend) die Offenlegung ihrer Berechnungsgrundlagen für Big Data-Anwendungen verweigern

20 Was tun? Big Data-Potenziale können (nur) mit anonymisierten/pseudonymisierten Daten ausgeschöpft werden Das muss zügig in der Europäischen Datenschutz-Grundverordnung verankert werden Der Diskriminierung (social sorting) und einem wachsendem Informations- /Machtungleichgewicht muss u.a. durch größere Transparenz vorgebeugt werden

21 Vielen Dank!

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