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Wie häufig bündelt auch hier der englische Begriff zahllose deutsche Entsprechungen, die von „Störung“ über „Bruch“, „Riss“ und „Spaltung“ bis zu „Zersprengen“ reichen. Dieses Spektrum gibt zum Inhalt einen ersten Anhaltspunkt, denn Disruption kann sich in all diesen Dimensionen zeigen. Verschiedene Theorien liefern zudem Erklärungen für die Geschehnisse rund um Disruption.
Die bekannteste Theorie stammt vom Professor der ‚Harvard Business School‘, Clayton Christensen. Er nutzt den Begriff „Disruptive Innovation“ und erklärt mit seiner Theorie den Erfolg von Unternehmen wie Netflix, Apple und Co. Eine Betrachtung der Grundüberlegungen seiner Theorie kann nicht ausbleiben, wenn man sich mit dem Thema näher beschäftigen und die Fragen nach der Bedeutung von Disruption für das eigene Unternehmen diskutieren möchte.
Personal user data is collected and processed at large scale by a handful of big providers of Internet services. This is detrimental to users, who often do not understand the privacy implications of this data collection, as well as to small parties interested in gaining insights from this data pool, e.g., research groups or small and middle-sized enterprises. To remedy this situation, we propose a transparent and user-controlled data market in which users can directly and consensually share their personal data with interested parties for monetary compensation. We define a simple model for such an ecosystem and identify pressing challenges arising within this model with respect to the user and data processor demands, legal obligations, and technological limits. We propose myneData as a conceptual architecture for a trusted online platform to overcome these challenges. Our work provides an initial investigation of the resulting myneData ecosystem as a foundation to subsequently realize our envisioned data market via the myneData platform.
Das vorherrschende Geschäftsmodell führender Internetfirmen besteht darin, persönliche Daten in großem Maße zu sammeln und in bare Münze zu verwandeln. Die weitreichende Erfassung und Verarbeitung von (persönlichen) Daten lässt zwar einerseits „den Rubel rollen“ und kann zudem hilfreich sein bei der Unterstützung der Behörden im Rahmen der Verbrechensbekämpfung, kann aber andererseits für den Einzelnen mehr von Schaden als von Nutzen sein – zumal er oder sie häufig keinerlei Kontrolle über das jeweilige Maß an gewahrter Privatsphäre hat, oft in völliger Unkenntnis über die Weiterverarbeitung und ggf. -veräußerung der Datenbestände gehalten und selten an dem aus seinen oder ihren Daten erwirtschafteten Gewinn beteiligt wird. Eine gesetzliche Regelung, mittels derer die Interessen beider Seiten berücksichtigt werden, ist bisher nicht in Sicht.
Eines der grundlegenden Geschäftsmodelle im Umfeld der digitalen Technologien stellt eine der größten Bedrohungen der Privatsphäre von Kunden dar: die Monetarisierung sensitiver Daten, ermöglicht durch das Sammeln und die Speicherung von Nutzerdaten. Unternehmen haben verschiedene Anwendungsfelder für die Verwendung von personenbezogenen Daten identifiziert, sei es die Berechnung von Absatzmärkten, die Prognose von Kundenverhalten oder das individuelle Pricing eines Produkts. Gleichzeitig sind sich Kunden zwar bewusst darüber, dass ihre privaten Daten gespeichert und verwertet werden, sie wissen jedoch überraschend wenig über die Art der Daten und den Umfang, in welchem die Verwertung stattfindet. Zentraler Bestandteil des geplanten Forschungsprojekts myneData ist ein Datencockpit, das Unternehmen und Kunden hilft, den vorliegenden Zielkonflikt zwischen der Nutzbarkeit von Daten und den Privatsphäreanforderungen zu überwinden und einen völlig neuen Gestaltungsspielraum für Technologien und (Daten-)Wirtschaft zu ermöglichen.