Überwachung und Diskriminierung Musterklauseln

Überwachung und Diskriminierung. Die Sammlung und Auswertung von Daten ist eine Kernfunktion von öffentlichen Akteuren in Verwaltung und Daseinsvorsorge. Seit jeher sind sie deshalb mit dem Vorwurf der paternalistischen «Programmierung der Gesellschaft»167 konfrontiert. Betreiber*innen von öffentlichen Mobilitätsplattformen, die auf der Erfas- sung und Verarbeitung personenbezogener Daten basieren, müssen sich umso mehr der berechtigten Skepsis, Überwachung und Fremdbestimmung voran- zutreiben, stellen. Ein besonders hohes Risiko für die Verletzung der Pri- vatsphäre von Nutzer*innen öffentlicher Mobilitätsplatt- formen stellt die Standortermittlung über das Smart- phone dar.168 Die dabei erfassten personenbezogenen und geolokalisierte Nutzerdaten gehören zu den sensi- belsten Daten überhaupt, weil sie weitreichende Schlüs- se auf die Identität und das Verhalten der Betroffenen ermöglichen. Bereits anhand weniger Standort- und Be- wegungsdaten lassen sich ihre Wohnorte, ihre Arbeits- stelle, individuelle Interessen sowie der Besuch einer Demonstration, einer Abtreibungsklinik oder einer Kir- che erfassen. Laut einer Studie reichen schon vier raum- zeitliche Punkte, ungefähre Orte und Zeiten, um aus ei- ner Mobilitätsdatenbank mit 1,5 Millionen Menschen eine bestimmte Person mit einer Trefferwahrscheinlich- keit von 95 Prozent eindeutig zu identifizieren.169 So ließe sich auf Basis von Mobilitätsdaten eine umfassende, bio- politische Gesellschaftskontrolle etablieren, die der frei- en Gesellschaft mit Pressefreiheit und widerständigen Praktiken jede Grundlage entzieht. Es ist zu erwarten, dass sich die Datenschutzproble- matik von Mobilitätsplattformen zukünftig noch weiter verschärft, da sich datenbasierte Dienstleistungen wei- ter ausbreiten. So könnten öffentliche Mobilitätsplatt- formen persönliche Präferenzen hinsichtlich der Rou- tenführung oder Verkehrsmittelwahl erheben, um als «ÖPNV 2.0»170 den Komfort von Bus und Bahn zu ver- bessern. Auch die Analyse und Modellierung von Be- wegungsdaten – beispielsweise im Rahmen urbaner Mobilitätsforschung oder im Dienste der kommunalen Verkehrsplanung – werden mit hoher Wahrscheinlich- keit an Bedeutung gewinnen. Gefährlich ist diese Entwicklung nicht zuletzt auch deshalb, weil viele Schutzmaßnahmen wie Pseudony- misierung und Anonymisierung bei Standort- und Be- wegungsdaten häufig nicht effektiv wirken. Grundsätz- lich gilt: Je mehr Datenpunkte einer Person zugeordnet werden könne, desto eher ist ihre Reidentifizierung möglich. Garantiert w...