Datenschutz in der empirischen IT-Forschung

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1 Datenschutz in der empirischen IT-Forschung Rahmenprogramm der provet e.v. Mitgliederversammlung 2014, Kassel

2 Übersicht Empirische Forschung in der Informatik Forschungsfreiheit und informationelle Selbstbestimmung Datenschutzrecht Bewertung Anforderungen Datenschutz IT Forschung/ Dr. Silke Jandt 2

3 Empirische Forschung Empirische Forschung Wissenschaftliche Methodik, durch die Aussagen über die Realität durch Befragung, Beobachtung und Messung im Labor oder in Feldtests gewonnen werden Theoretische Hypothesen werden durch geeignete Instrumentarien, welche die erforderlichen Informationen aus der Realität erbringen, überprüft Vorrang quantitativer Methoden in der Informatik Grundvoraussetzungen Datenerhebung, Datensammlung Messungen, vorhandene Datenbestände, Big Data Datenanalyse statistische und stochastische Methoden, z.b. Mittelwerte, Varianzen, Stichprobengrößen oder Signfikanztests. Datenschutz IT Forschung/ Dr. Silke Jandt 3

4 Empirische Forschung in der Informatik Grundprobleme der Softwareentwicklung Kosten-Nutzenrechnung der Software(-herstellung) Zykluszeit der Softwareherstellung Verlässlichkeit der Software Brauchbarkeit der Software Empirischer Lösungsansatz Praktische Verwendung und Erprobung der Softwareartefakte (eines Werkzeuges, eines Modells oder einer Methode), um deren Eigenschaften verstehen, beschreiben und optimieren zu können. Forschungsmethoden Fallstudie, Feldstudie, Umfrage, Metastudie, kontrolliertes Experiment Datenschutz IT Forschung/ Dr. Silke Jandt 4

5 Beispiele Feldstudie Smarte Büros zur Reduzierung des Energieverbrauchs (PINTA) Usability Analyse von Webseiten, z.b. auch durch Google Analyse des Aussage-und Informationsverhaltens der Nutzer eines medizinischen Online-Forums Analyse von Open-Source-Softwarearchiven Datenschutz IT Forschung/ Dr. Silke Jandt 5

6 Interessenkollision Forschungseinrichtung Forschungsfreiheit gem. Art. 5 III GG Proband Informationelle Selbstbestimmung Recht am eigenen Wort und Bild Datenschutz IT Forschung/ Dr. Silke Jandt 6

7 Personenbezug, Pseudonymität und Anonymität Personenbezogene Daten Einzelangaben über persönliche oder sachliche Verhältnisse einer bestimmten oder bestimmbaren natürlichen Person, Probanden, Patienten, Feldtestteilnehmer Pseudonymisierung Identifikationsmerkmal wird durch ein Pseudonym ersetzt, um die Identifizierung des Betroffenen auszuschließen oder wesentlich zu erschweren, z.b. Nutzer von Internetplattformen Anonymisierung Verändern personenbezogener Daten derart, dass diese Daten nicht mehr einer Person zugeordnet werden können Datenschutz IT Forschung/ Dr. Silke Jandt 7

8 Sondervorschriften für die Forschung Primärerhebung von personenbezogenen Daten durch Hochschulen Erforderlichkeit Unverhältnismäßiger Aufwand (teilweise) Vorrang der Einwilligung in LDSG Frühestmögliche Anonymisierung und Pseudonymisierung Strenge Zweckbindung Sekundärverwertung vorhandener Datenbestände, 14 II Nr. 9, V Nr. 2, 28 II Nr. 3, VI Nr. 4 BDSG Personenbezogene Daten: Erforderlichkeit, überwiegendes Forschungsinteresse und unverhältnismäßiger Aufwand Besondere Arten personenbezogener Daten: Erforderlichkeit für Eigenforschung, überwiegendes Forschungsinteresse und unverhältnismäßiger Aufwand Privilegierung bezüglich Schriftform der Einwilligung, 4a II BDSG Keine Benachrichtigungspflicht gem. 33 II Nr. 5 BDSG Datenschutz IT Forschung/ Dr. Silke Jandt 8

9 Auswertung von Online-Foren zu Forschungszwecken Auswertung öffentlich zugänglicher Archive des Online-Forums der Deutschen Gesellschaft für Multiple Sklerose. Datenschutzrechtliche Einordnung Forum öffentlich zugänglich Nutzer agieren unter Pseudonym Probleme: wenn bürgerliche Namen verwendet werden Person durch Zusatzwissen identifiziert wird Daten über Gesundheit besonderes schutzwürdig Keine zusätzlichen Informationen, wie z.b. IP-Adressen, - Adressen, Datum der Registrierung Grundsatz: Pseudonyme Nutzung in Ordnung Ausnahme: Personenbezug nicht vermeidbar Erlaubnisvorschrift oder Einwilligung erforderlich Datenschutz IT Forschung/ Dr. Silke Jandt 9

10 Tracking der Webseitennutzung Aufzeichnung der Benutzung von zwei verschiedenen Uni-Webseiten (Gruppenwebseiten und Bewerbungsportal für Studierende) und Auswertung der Daten zur Verbesserung der Nutzbarkeit der Webseiten Datenschutzrechtliche Einordnung Erhebung personenbezogener Daten von Mitarbeitern und Studierenden Pseudonymisierte Aufzeichnung (Gruppenwebseite) Auswertung des Masterportals ist Zweckänderung Zulässigkeitsvoraussetzungen: Einwilligung, Erlaubnisvorschrift oder überwiegendes öffentliches Interesse (Ergebnis und Begründung sind aufzuzeichnen und Information des Datenschutzbeauftragten) Gewährleistung der Datensicherheit ggbfs. Personalrat bei Mitarbeiterdaten Datenschutz IT Forschung/ Dr. Silke Jandt 10

11 Diskussion Welche Forschungsinfrastrukturen braucht die Forschung oder welche Infrastrukturen nutzt die Forschung? Sind Anonymität und Pseudonymität weiterführende Lösungsansätze in der Forschung? Wie kann beides technische realisiert werden? Gibt es Mechanismen oder Kriterien, um bei Big Data-Analysen die (ungewollte) Herstellung eines Personenbezugs sicher zu vermeiden? Wird und muss der Datenschutzbeauftragte der Forschungseinrichtung einbezogen werden? Sind zusätzliche Kontrollinstanzen zur Gewährleistung des Datenschutzes in der Informatik vergleichbar der Ethikkommission in der medizinischen Forschung notwendig? Datenschutz IT Forschung/ Dr. Silke Jandt 11

12 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit. Universität Kassel, Projektgruppe verfassungsverträgliche Technikgestaltung (provet) Dr. Silke Jandt Pfannkuchstraße Kassel Tel: +49 (0)561/ Fax: +49 (0)561/ s.jandt@uni-kassel.de Datenschutz IT Forschung/ Dr. Silke Jandt 12