Data-Mining – gesellschaftspolitische und rechtliche Herausforderungen : Endbericht zum TA-Projekt

Datenanalysetechniken, die in den kontinuierlich größer werdenden Datenbeständen (neue) Strukturen erkennen, werden einerseits vielfältige Innovationspotenziale zugeschrieben, weil wichtige Erkenntnisse gewonnen, Prozessabläufe verbessert sowie Geschäftsideen und Informationsdienste entwickelt werden können. Andererseits werden auch Bedenken geäußert: Die Spanne reicht von intransparenten Abläufen über ungleiche Verwertungsmöglichkeiten abgeleiteter Informationen bis zu Veränderungen des gesellschaftlichen Miteinanders und dem Verlust der Privatheit. Bei der Aufgabe, diese technologische Entwicklung für die Allgemeinheit sinnvoll zu gestalten, ergeben sich vielfältige Herausforderungen, u. a. bezüglich der notwendigen Datenbereitstellung, der Konkretisierung von Möglichkeiten und Grenzen der Datenverwendung, des Umgangs mit den Ergebnissen, der Ausgestaltung von Verantwortungs- und Haftungsfragen sowie damit verbundener Finanzierungs- und Geschäftsmodelle. Nicht alle Herausforderungen sind fundamental neu, denn Daten werden seit langem erfasst und analysiert. In Anbetracht der kontinuierlich größer werdenden Datenbestände, deren vielfältigen Verknüpfungsmöglichkeiten und der analytisch-technischen Entwicklungen erscheint eine Auseinandersetzung mit den Möglichkeiten und Grenzen komplexer Datenanalysen und den damit einhergehenden Folgen jedoch erforderlich. Der Ausschuss für Bildung, Forschung und Technikfolgenabschätzung des Deutschen Bundestages hat das Büro für Technikfolgen-Abschätzung beim Deutschen Bundestag (TAB) mit einer Untersuchung zum Thema Data-Mining beauftragt, die mit diesem Bericht abgeschlossen wird. Im Zentrum der Betrachtung stehen Datenbestände, die im Rahmen öffentlicher Aufgaben erhoben und verarbeitet werden, Analysetechniken, die mit dem Begriff Data-Mining assoziiert werden, sowie das rechtliche Fundament, das Möglichkeiten und Grenzen der Datenanalytik teils allgemein, teils bereichsbezogen definiert. Vertiefend betrachtet werden medizinische und gesundheitssystemische Anwendungsbereiche. Dort werden komplexen Datenanalysen regelmäßig besondere Anwendungspotenziale unterstellt, aber auch Defizite in der Digitalisierung zahlreicher Prozessabläufe und folglich bei der Datenbereitstellung attestiert. Ziel dieses Berichts ist es, den Oberbegriff Data-Mining aus unterschiedlichen Perspektiven zu erschließen und in seiner Vielschichtigkeit darzustellen. Damit soll das Verständnis der Möglichkeiten und Grenzen komplexer Datenanalysen erhöht werden. Anhand von unterschiedlichen Anwendungsbeispielen werden derzeitige Möglichkeiten und Herausforderungen in medizinischen und gesundheitssystemischen Kontexten veranschaulicht.