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Das umfangreiche Sammeln persönlicher Daten im Internet hat in den letzten zwei Jahrzehnten einen großen Markt für personalisierte Inhalte ermöglicht. Tausende kleine und große Unternehmen arbeiten an der Sammlung und Zusammenführung von Daten über das Nutzer*innenverhalten auf Websites, um über Eigenschaften und -Interessen von Nutzer*innen zu lernen. Ganz an der Spitze befinden sich digitale Unternehmen wie Alphabet (Google), Amazon und Meta (Facebook), die den Großteil ihrer Umsätze durch Online-Werbung erwirtschaften. Diese Studie zeigt empirisch, dass eine steigende Menge an Daten zu einer besseren Vorhersagequalität von Personenmerkmalen führt, die für personalisierte Inhalte essenziell sind. Dennoch nehmen die Verbesserungen der Vorhersagequalität ab. Je mehr Daten dazukommen, desto weniger zusätzlichen Nutzen haben sie. Man kann hier von abnehmenden Skalenerträgen sprechen. Google, was bisher Klick-gewichtet auf über 80 Prozent der gängigsten Websites Nutzer*innenverhalten beobachten konnte, erreichte, bei gleichzeitig steigenden Nutzer*innenzahlen und beobachteten Websitebesuchen, jedoch signifikant weniger stark abnehmende Skalenerträge als seine Wettbewerber. Wenn aber Google allein von weiteren Daten durchweg mehr profitieren kann als seine Wettbewerber, können selbst innovative kleinere Unternehmen mangels Daten nur geringe Chancen haben, konkurrenzfähige Produkte zu vermarkten. Es würde sich eine uneinholbare Marktposition für den Google-Konzern ergeben, was zu Nachteilen für Konsument*innen führt., DIW Wochenbericht