Einführung in die Datenethik

Name

Rajiv Chandra

Updated on 19.8.2023

Die Datenwissenschaft, eine sich schnell entwickelnde Disziplin, bietet bemerkenswerte Möglichkeiten für Organisationen und die Gesellschaft im Allgemeinen. Mit diesen Möglichkeiten gehen jedoch erhebliche ethische Überlegungen einher. Dieser Artikel hat zum Ziel, die Konzepte, Grundsätze und Herausforderungen in Bezug auf Ethik in der Datenwissenschaft zu untersuchen und anhand von Fallstudien reale Auswirkungen zu verdeutlichen.

Wichtige ethische Konzepte in der Datenwissenschaft

Ethische Grundsätze in der Datenwissenschaft

Ethische Grundsätze dienen als gemeinsame Werte, die das akzeptable Verhalten in Datenwissenschafts- und KI-Projekten leiten. Sie werden in der Regel auf Unternehmensebene definiert und in allen Teams innerhalb großer Organisationen durchgesetzt.

Diese Grundsätze umfassen:

• Verantwortlichkeit: Datenpraktiker sind für ihre Handlungen und ihre Einhaltung ethischer Grundsätze verantwortlich.
• Transparenz: Datenaktionen müssen für Benutzer verständlich und interpretierbar sein.
• Fairness: KI-Systeme sollten alle Menschen gerecht behandeln und vorhandene Voreingenommenheiten in Daten und Systemen angehen.
• Zuverlässigkeit und Sicherheit: KI muss kontinuierlich innerhalb definierter Werte funktionieren und mögliche Schäden oder unbeabsichtigte Folgen minimieren.
• Datenschutz und Sicherheit: Das Verständnis der Datenherkunft sowie der Schutz der Datenprivatsphäre von Benutzern ist von entscheidender Bedeutung.
• Inklusivität: KI-Lösungen sollten absichtlich entwickelt werden, um eine breite Palette menschlicher Bedürfnisse und Fähigkeiten zu erfüllen.

Große Tech-Unternehmen wie Microsoft, IBM, Google und Facebook haben ihre ethischen KI-Rahmenwerke auf der Grundlage dieser Grundsätze entwickelt.

Herausforderungen in der Datenethik

Sobald ethische Grundsätze festgelegt sind, besteht der nächste Schritt darin zu bewerten, ob unsere Datenwissenschaftsaktionen mit diesen gemeinsamen Werten übereinstimmen. Diese Bewertung umfasst die Evaluierung zweier entscheidender Bereiche: Datensammlung und Algorithmusdesign.

Die Datensammlung beinhaltet oft personenbezogene Informationen (PII) und stellt ethische Herausforderungen in Bezug auf den Datenschutz, das Datenrecht, die informierte Einwilligung und die geistigen Eigentumsrechte für Benutzer.

Das Algorithmusdesign wiederum präsentiert ethische Hürden in Form von Datensatzvoreingenommenheit, Problemen bei der Datenqualität, Ungerechtigkeit und Fehldarstellungen in Algorithmen.

Tiefergehende Betrachtung der Herausforderungen in der Datenethik

Das Verständnis und die Bewältigung ethischer Herausforderungen in der Datenwissenschaft sind bei der verantwortungsbewussten Gestaltung und Implementierung von Datenpraktiken von entscheidender Bedeutung. Diese Herausforderungen drehen sich oft um den Datenbesitz, die informierte Einwilligung, die geistigen Eigentumsrechte, den Datenschutz, die Benutzerrechte wie das Recht auf Vergessenwerden, die Voreingenommenheit des Datensatzes, die Datenqualität, die Fairness des Algorithmus und die Fehldarstellung.

Datenbesitz

In der digitalen Ära ist Daten ein wertvolles Gut, und Fragen des Datenbesitzes sind von großer Bedeutung. Datenbesitz bezieht sich auf die Kontrolle und Rechte in Bezug auf die Erstellung, Verarbeitung und Verbreitung von Daten.

Wem gehören die Daten? In vielen Fällen handelt es sich dabei um eine rechtliche Frage, bei der verschiedene Rechtsprechungen unterschiedliche Regelungen haben. Allerdings gilt als allgemein akzeptierter Grundsatz, dass Daten über eine Person dieser Person gehören sollten, auch wenn sie anderen unter bestimmten Bedingungen Nutzungsrechte gewähren kann.

Welche Rechte haben Datenanbieter und Organisationen über die Daten? In der Regel haben Einzelpersonen das Recht, auf ihre Daten zuzugreifen, Unrichtigkeiten zu korrigieren und in einigen Fällen deren Löschung zu fordern. Organisationen hingegen können Daten unter bestimmten Bedingungen wie der Einwilligung nutzen und tragen Verantwortung für deren Sicherheit und ordnungsgemäße Nutzung.

Informierte Einwilligung

Die informierte Einwilligung bezieht sich darauf, dass Benutzer der Datensammlung und -nutzung zustimmen und dabei vollständig den Zweck, potenzielle Risiken und Alternativen verstehen.

Hat der Benutzer seine Einwilligung gegeben? Die DSGVO und andere Vorschriften schreiben vor, dass die Einwilligung des Benutzers freiwillig, konkret, informiert und eindeutig sein sollte. Das bedeutet, dass Benutzer angemessen darüber informiert werden müssen, wie ihre Daten verwendet werden, und aktiv zustimmen müssen.

Hat der Benutzer den Zweck und die potenziellen Risiken der Datensammlung verstanden? Die Erklärung komplexer Datenverwendungen in klaren und verständlichen Begriffen kann eine Herausforderung sein, ist aber für eine echte informierte Einwilligung entscheidend. Potenzielle Risiken sollten ebenfalls kommuniziert werden, wie z. B. Datenverletzungen.

Geistiges Eigentum

Geistige Eigentumsrechte für Daten betreffen oft den wirtschaftlichen Wert von Daten für Benutzer oder Unternehmen. Wenn die gesammelten Daten einen wirtschaftlichen Wert haben, wer hat dann die geistigen Eigentumsrechte und wie werden diese Rechte geschützt?

Von Benutzern gesammelte Daten können zur Entwicklung lukrativer Produkte oder Dienstleistungen verwendet werden. Unternehmen könnten geistige Eigentumsrechte an diesen Produkten oder Dienstleistungen geltend machen, doch was ist mit den Benutzern, deren Daten verwendet wurden? Das bleibt ein komplexes und sich entwickelndes Thema, bei dem gefordert wird, dass Benutzer mehr Kontrolle über ihre Daten haben und davon profitieren.

Datenschutz

Datenschutz beinhaltet den Schutz der Benutzeridentität in Bezug auf personenbezogene Informationen (PII). Datensicherheit ist entscheidend, um die Privatsphäre zu gewährleisten und erfordert robuste Maßnahmen, um unbefugten Zugriff oder Datenverletzungen zu verhindern. Zugriffsbeschränkungen sind essentiell und begrenzen, wer die Daten sehen und nutzen kann.

Die Wahrung der Anonymität der Benutzer ist eine weitere wichtige Frage, insbesondere bei großen Datensätzen, in denen Einzelpersonen aufgrund einzigartiger Attributkombinationen immer noch identifizierbar sein können. Die Fähigkeit, Benutzer aus anonymisierten Datensätzen zu deidentifizieren, oft durch Techniken wie Datenmaskierung oder Pseudonymisierung, ist ein wesentlicher Bestandteil des Datenschutzes.

Recht auf Vergessenwerden

Das Recht auf Vergessenwerden, das in Vorschriften wie der DSGVO verankert ist, bietet Benutzern einen persönlichen Datenschutz und ermöglicht es ihnen, unter bestimmten Umständen die Löschung oder Entfernung personenbezogener Daten zu beantragen. Dieses Recht verdeutlicht das Machtgefälle zwischen Individuen und Organisationen und versucht, es durch eine größere Kontrolle der Benutzer über ihre Daten auszugleichen.

Datensatz-Bias

Datensatz-Bias bezieht sich auf die Verwendung einer nicht repräsentativen Teilmenge von Daten für die Entwicklung von Algorithmen. Dieser Bias kann zu unfaireren Ergebnissen führen, insbesondere für marginalisierte Gruppen. Die Vermeidung von Bias bei der Datensammlung und die Sicherstellung von Vielfalt sind entscheidend für die Entwicklung fairer und effektiver Algorithmen.

Datenqualität

Die Datenqualität spielt eine grundlegende Rolle bei der Entwicklung von Algorithmen und beeinflusst deren Zuverlässigkeit und Gültigkeit. Die Sicherstellung der Datenqualität umfasst die Aufrechterhaltung der Gültigkeit, Konsistenz und Vollständigkeit des Datensatzes. Eine schlechte Datenqualität kann zu ungenauen Ergebnissen und potenziell schädlichen Entscheidungen führen, was die Bedeutung einer ordnungsgemäßen Datenverwaltung unterstreicht.

Algorithmische Fairness

Algorithmische Fairness beinhaltet die Überprüfung, ob ein Algorithmus systematisch bestimmte Gruppen diskriminiert. Algorithmen können trotz ihres neutralen Erscheinungsbilds bestehende Vorurteile in der Gesellschaft verstärken. Es ist entscheidend, dass Organisationen Mechanismen entwickeln, um algorithmischen Bias zu testen und zu mildern.

Fehlinterpretation

Fehlinterpretationen in den Datenwissenschaften können auftreten, wenn Daten in einer Weise präsentiert oder interpretiert werden, die zu falschen Schlussfolgerungen führen kann. Dies kann durch das Präsentieren von Daten außerhalb des Kontexts, die Auswahl nur bequemer Daten oder das Ignorieren signifikanter Einschränkungen oder Annahmen geschehen. Transparenz und Ehrlichkeit bei der Darstellung und Interpretation von Daten sind entscheidend, um Vertrauen aufrechtzuerhalten und Schaden zu vermeiden.

Schlussfolgerung

Da die Datenwissenschaft weiterhin jeden Aspekt unseres Lebens beeinflusst, gewinnen die ethischen Herausforderungen, die sie mit sich bringt, zunehmend an Bedeutung. Von Eigentum und Einwilligung über Privatsphäre bis hin zur algorithmischen Fairness müssen wir diese Herausforderungen sorgfältig navigieren, um die Vorteile der Datenwissenschaft zu maximieren und Schaden zu minimieren. Als Datenpraktiker haben wir eine entscheidende Rolle bei der Gestaltung einer ethischen Datenlandschaft inne, die individuelle Rechte respektiert, Transparenz fördert und nach Fairness strebt. Der Dialog über diese ethischen Herausforderungen sollte fortlaufend stattfinden und nicht nur Datenpraktiker, sondern auch politische Entscheidungsträger, Organisationen und die breite Öffentlichkeit einbeziehen. Gemeinsam können wir eine datengetriebene Zukunft schaffen, die nicht nur mächtig, sondern auch ethisch und gerecht ist.