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Menschen im digitalen Datenstrom.

Empfehlungen: Einbrüche ins Private

Online-Shops und soziale Netzwerke gehen mit den Daten ihrer Nutzer nicht immer sorgfältig um. Laut US-Forschern liegt dem ein Prinzip zugrunde: Bliebe die Privatsphäre konsequent geschützt, würden die automatisierten Empfehlungsdienste nicht funktionieren.

Internet 10.05.2010

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Wer jemals bei Amazon Bücher oder CDs gekauft hat, kennt das: Dem Kauf folgen Empfehlungen per Email für weitere Einkäufe. Manchmal liegen die Vorschläge völlig daneben, aber meistens treffen sie ganz gut den Geschmack des Kunden - und erreichen früher oder später ihr intendiertes Ziel: mehr Konsum im selben Online-Store.

In der Prä-Internetära wurden Empfehlungen von Verkäufern gegeben, die die Vorlieben ihrer Kunden einzuschätzen wussten. Heute widmet sich ein wachstumsträchtiger Industriezweig dieser Aufgabe, die Arbeit in diesem Geschäft übernehmen längst automatisierte Programme: recommendation engines, zu deutsch: Empfehlungsdienste.

Amazon ist natürlich nicht das einzig mögliche Beispiel. Das Sozialnetzwerk Facebook schlägt neue Kontakte mit Hilfe dieser Technologie vor, selbiges tut der Online-Anbieter Netflix, wenn er Filme empfiehlt sowie Apples Musikprogramm iTunes, wenn es per "Genius-Funktion" Playlists zusammenstellt. Wo online konsumiert wird, sind in der Regel immer recommendation engines am Werk.

Öffentliche Daten

Empfehlungsdienste arbeiten wie Wühlmäuse, sie durchforsten Netzwerke und analysieren das Konsumverhalten von Kunden, um möglichst viele Informationen anzusammeln und ihre Empfehlungen präziser zu machen. So weit, so im Interesse des Konsumenten. Allerdings birgt die Sammelwut der Programme auch Risiken. Wenn die angelegten Profile - also persönliche Daten - an die Öffentlichkeit geraten, mag das in den meisten Fällen völlig harmlos sein.

Doch hier geht es um das Prinzip. Ob etwas privat bleibt oder nicht, sollte im Entscheidungsbereich der Betroffenen liegen und nicht von Dritten mit kommerziellen Interessen bestimmt werden.

Privat oder präzise

Die Studie "On the (Im)possibility of Preserving Utility and Privacy in Personalized Social Recommendations" wurde auf dem Preprintserver "arXiv" (Abstract) veröffentlicht.

Die Ambivalenz der allgegenwärtigen Datensammlung haben sich nun drei Forscher genauer angesehen. Aleksandra Korolova von der Stanford University und ihre Kollegen Ashwin Machanavajjhala und Atish Das Sarma gingen der Frage nach, ob Empfehlungsdienste überhaupt funktionieren können, wenn die Privatsphäre der User konsequent geschützt wird. Das Ergebnis ist einigermaßen ernüchternd: Wenn die Dienste präzise arbeiten sollen, geht das notwendigerweise auf Kosten der Privatsphäre. Zwischen beiden Größen gibt es offenbar einen "Trade-off", beides zugleich ist nicht zu bekommen.

Korolovas und ihr Team kommen zu diesem Schluss aufgrund einer theoretischen Netzwerkanalyse, die auch für die Praxis gewisse Schlüsse zulässt. Wenn etwa Facebook oder dessen Äquivalent Buzz aus dem Hause Google in den letzten Jahren immer wieder wegen ihres fragwürdigen Umgangs mit Benutzerdaten ins Gerede gekommen sind, hat das nicht nur mit offensiven Geschäftspraktiken zu tun.

Den US-Forschern zufolge ist der Einbruch der Privatsphäre eine geradezu zwingende Folge der Datenakkumulation - Zitat aus der Studie: "Unsere Ergebnisse stellen stark in Frage, dass es jemals Empfehlungsmaschinen geben wird, die gleichermaßen präzise sind und die Privatsphäre unangetastet lassen."

Dazu passt, leider, auch eine Wortmeldung von Facebook-Gründer Mark Zuckerberg, seines Zeichens jüngster Milliardär der Welt. Er meinte zu Beginn des Jahres im Gespräch mit dem Weblog "Tech Crunch", dass er die Privatsphäre für ein "überholtes Konzept" halte. Sie sei, so Zuckerberg, "nicht mehr zeitgemäß".

Robert Czepel, science.ORF.at

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