In der heutigen Zeit ist oftmals von der „Informationsflut“ die Rede, die immer mehr über uns hereinbricht. War in früheren Zeiten Information noch ein knappes Gut, dessen größtes Problem die Beschaffung war (ihre Verwendung, sollte sie einmal in Besitz sein, jedoch klar), so hat sich diese Situation in unserer heutigen Informationsgesellschaft genau ins Gegenteil verkehrt:

Informationen sind überall, zu (fast) jedem beliebigen Thema, in großer Zahl und leicht erhältlich.
Nun ist es ist die Verarbeitung, die uns vor Probleme stellt. Dies ist auch dadurch bedingt, daß es heute i.d.R. eine Informationsmenge zu sichten gilt, die für Menschen nicht mehr überschaubar ist. Der Einsatz computergestützter Mittel ist daher oftmals der einzige Ausweg.

Dies bedeutet daher, mithilfe statistischer Methoden eine große Menge von zur Verfügung stehenden Informationen nach zusammenhängenden Strukturen zu durchsuchen (etwa nach Person, Sache oder Ereignis), und daraus automatisiert Wissen abzuleiten.
Eine solche zusammenhängende Struktur nennt man ein Profil. Je nachdem, ob das durch das Profil repräsentierte Subjekt eine Person oder eine Gruppe ist kann man zudem weiter verfeinern in persönliche Profile oder Gruppenprofile.

Profiling kann somit auch als „der Prozess der Erstellung oder Anwendung eines Profils einer Gruppe oder einer Person“ bezeichnet werden (freie Übersetzung nach FIDIS ).

Profiling ist zudem mit einem Lernprozess verbunden. Die bloße Anwendung eines Satzes von Regeln ist nicht ausreichend. Deswegen sind aus Profiling gewonnene Erkenntnisse auch immer kritisch zu hinterfragen und sollten nicht automatisch als korrekt angesehen werden. Ihre Qualität ist außerdem auch abhängig von der Menge an Informationen, die zur Analyse zur Verfügung stehen: Je größer die zugrundeliegende Datenbasis, desto besser wird in der Regel auch das Ergebnis sein (auch wenn man das natürlich nicht garantieren kann).

Profiling ist in der heutigen Zeit sehr verbreitet. Beispiele hierfür findet man z.B. auf Shopping-Seiten („Andere Kunden, die dieses Produkt gekauft haben, kauften auch dieses andere Produkt…“), bei Rabattsystemen, die Kunden im Austausch für persönliche Daten bestimmte Vergünstigungen anbieten (Beispiel „Payback“) oder auch bei Kreditkartenfirmen, die Profiling einsetzen, um möglichen Kartenmißbrauch aufzuspüren. Einige der neuen Dienste im Web nutzen Profiling sogar als zentralen Aspekt ihres Angebots, etwa der Musikdienst last.fm. Dieser bietet eine Art persönliche Radiostation an, die nur Titel spielen soll, die einem auch gefallen. Hierzu werden die musikalischen Vorlieben eines Benutzers anhand seiner in der Vergangenheit häufig gespielten Lieder ermittelt, um dann andere Benutzer zu finden, die über einen ähnlichen Musikgeschmack verfügen. Die Titel, die ihn deren persönlicher Abspielliste stehen werden dann auch für die eigene persönliche Radiostation übernommen.

Man kann sich nun leicht vorstellen, warum Profiling ein sehr sensibles Thema ist, und auch eine hohe datenschutzrechtliche Relevanz besitzt:

  • Man arbeitet in der Regel mit einem sehr großen Satz an Daten (heutige Data Warehouses erreichen schon mal mehrere 100 Terabytes)
  • Diese Daten lassen sich alle auf bestimmte Personen oder Gruppen von Personen beziehen
  • Man versucht, durch geeignete Verknüpfung dieser Daten neue Erkenntnisse zu gewinnen, aber
  • Diese Erkenntnisse müssen nicht korrekt sein

Beim Einsatz von Profiling ergeben sich daher eine Reihe von Risiken.

Welche Risiken das sind, und wie man am besten mit ihnen umgeht, wird jedoch Thema von Teil 2 dieses Artikels sein.

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