Warum Daten nicht das „Öl des 21. Jahrhunderts“ sind
Daten sind kein knapper Rohstoff wie Öl, sondern nahezu unbegrenzt vorhanden und beliebig kopierbar. Jede und jeder von uns erzeugt täglich unzählige Daten – bewusst und unbewusst. Dennoch konzentriert sich die Macht über diese Daten in den Händen weniger großer Unternehmen.
Im Gegensatz zu klassischen Rohstoffen werden Daten nicht verbraucht. Sie können unendlich oft genutzt, verknüpft und neu kombiniert werden. Ihr Wert steigt, je dichter und aussagekräftiger die einzelnen Datensätze miteinander verbunden sind. So entstehen komplexe Profile, die sich wirtschaftlich nutzen lassen – und genau das ist das Geschäftsmodell vieler globaler Konzerne.
Wie Datensammlung funktioniert
Ein Datensatz besteht aus vielen Datenfeldern – etwa Name, E-Mail-Adresse, Einkommen oder Interessen. Mehrere dieser Felder ergeben ein Profil. Dienste wie Amazon, Google oder Meta speichern eigene Profile ihrer Nutzer*innen mit unterschiedlichen Schwerpunkten.
Wir geben im besten Fall nur die nötigsten Informationen preis. Dennoch werden unsere Datensätze über sogenannte IDs (z. B. E-Mail-Adressen oder Gerätekennungen) miteinander verbunden, sodass wir plattformübergreifend wiedererkannt werden können.
Neben den Daten, die wir aktiv angeben, entstehen auch verhaltensbasierte Daten: etwa durch Bewegungen des Mauszeigers, Klick- oder Scroll-Verhalten. Spezialisierte Anbieter wie Lucky Orange oder ähnliche Tracking-Dienste zeichnen solche Nutzungsdaten auf. So entsteht ein hochkomplexes, oft intransparentes Netzwerk der Datenerfassung – das sich immer stärker auf wenige große Player konzentriert.
Die großen Datenkonzerne und ihr Geschäftsmodell
Nicht nur bekannte Plattformen wie Google oder Meta (Facebook, WhatsApp) verdienen an Daten. Auch Unternehmen wie Oracle, Acxiom, Experian oder TransUnion spielen eine wichtige Rolle. Sie entwickeln und betreiben Plattformen, mit denen riesige Datenmengen gespeichert, analysiert und monetarisiert werden - wie die untenstehende Grafik zeigt. Sie basiert auf einem Forschungsprojekt des Wiener Internetforschers Wolfie Christl, der gemeinsam mit Sarah Spiekermann eine beachtenswerte Arbeit über die Networks of control geschrieben hat.
Diese Anbieter treten meist als Software-as-a-Service (SaaS)-Dienstleister auf. Ihre Systeme erfordern hohe Investitionen in Hardware, Rechenleistung und Sicherheit – das schließt kleinere Anbieter weitgehend aus. So entsteht eine starke Zentralisierung der Datenwirtschaft, bei der nur wenige globale Konzerne über die nötigen Ressourcen verfügen, um Daten effektiv zu Geld zu machen.
Wie Datenkapitalismus funktioniert
Im sogenannten Datenkapitalismus geht es nicht nur um das Sammeln von Informationen, sondern um deren Veredelung. Daten werden über eindeutige IDs zu großen, aussagekräftigen Datensätzen zusammengeführt.
Im nächsten Schritt kommen Prognose-Algorithmen zum Einsatz. Diese Programme analysieren die Daten, erkennen Muster und erstellen Vorhersagen über zukünftiges Verhalten – von Kaufentscheidungen bis zu politischen Einstellungen.
Damit entstehen zwei zentrale Wertschöpfungsstufen:
- Verknüpfung und Verdichtung einzelner Datensätze zu umfassenden Profilen.
- Vorhersage über das Verhalten ganzer Nutzer*innengruppen.
Je genauer die Prognosen sind, desto wertvoller werden sie – und desto teurer können Unternehmen sie verkaufen.
Manipulation durch datengetriebene Prognosen
Die großen Plattformen verkaufen in der Regel keine Rohdaten, sondern Zugang zu Verhalten. Facebook oder Google geben keine persönlichen Informationen weiter, sondern bieten Werbetreibenden die Möglichkeit, gezielt Menschen mit bestimmten Profilen zu erreichen.
Das geschieht nicht nur, um Produkte zu verkaufen, sondern auch, um Verhalten zu steuern – etwa durch Nudging, also kleine Impulse, die Entscheidungen beeinflussen. So wird aus Datennutzung ein mächtiges Instrument zur unbewussten Beeinflussung.
Die dahinterliegenden Algorithmen sind meist intransparent. Niemand weiß genau, warum bestimmte Inhalte in einer Timeline erscheinen oder warum Suchergebnisse individuell variieren. Diese fehlende Transparenz ist ein Risiko für Demokratie und Meinungsfreiheit.
Mehr Transparenz und Kontrolle über Daten
Datenhandel ist längst mehr als digitales Marketing – er ist Teil eines mächtigen ökonomischen und gesellschaftlichen Systems. Wir alle müssen daher Transparenz bei datengetriebenen Prognosen und Entscheidungen einfordern.
Es geht nicht mehr nur um die Frage, ob man „etwas zu verbergen hat“. Entscheidend ist, ob man bewusst beeinflusst, berechnet oder gesteuert wurde, ohne es zu merken – etwa durch gezielte Informationsauswahl.
Deshalb braucht es klare gesetzliche Rahmenbedingungen, stärkere Regulierung und ein Bewusstsein dafür, wie sehr Daten heute unser Handeln und Denken prägen.
Quellenhinweis:
Dieser Beitrag basiert auf einem Artikel, der zuerst auf Unionize erschien, sowie auf Forschungsergebnissen von Wolfie Christl und Sarah Spiekermann (Networks of control).
