In einer zunehmend digitalisierten Welt sind datengetriebene Lösungen aus dem Alltag kaum noch wegzudenken. Städte implementieren immer häufiger Anwendungen, Dienste und Geräte, die große Mengen an Daten nutzen, um Verkehrssysteme zu optimieren, öffentliche Gesundheitssysteme zu verbessern oder Umweltschutzmaßnahmen zu koordinieren. Doch mit dem wachsenden Einsatz solcher Technologien stellt sich eine fundamentale Frage: Wie lässt sich der Datenschutz der Individuen gewährleisten, während gleichzeitig die Potenziale und Vorteile von Dateninnovationen bestmöglich ausgeschöpft werden? Hier setzt das Konzept der „Data Slots“ an, ein innovatives, spielerisch gestaltetes Forschungsinstrument, mit dem die komplexen Abwägungen zwischen Datenschutzbedenken und wahrgenommenem Nutzen von datengetriebenen Lösungen erfasst werden. Entwickelt von internationalen Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern, wurde Data Slots bisher in über 79 Ländern mit mehr als 2000 Teilnehmerinnen und Teilnehmern gespielt. Ziel war es, die Einstellungen verschiedenster Bevölkerungsschichten zu den Kompromissen zwischen Privatsphäre und Vorteilen datenbasierter Anwendungen zu verstehen und daraus relevante Erkenntnisse für Politik, Wirtschaft und Gesellschaft abzuleiten.
Die grundlegende Herausforderung besteht darin, dass Datenschutzbedenken und Nutzen solcher Lösungen keine festen Größen darstellen. Vielmehr verändern sie sich abhängig vom konkreten Kontext, den verwendeten Datentypen, den Kombinationen dieser Daten sowie der spezifischen Anwendungssituation. So zeigen die Ergebnisse von Data Slots, dass Daten wie Gesundheitsinformationen, Standortdaten oder Transaktionsdaten je nach Anwendungsszenario und Meinung der Betroffenen sehr unterschiedlich bewertet werden können. Beispielsweise wird Standort- oder Mobilitätsdaten in öffentlichen Raum-Szenarien häufig als besonders wertvoll wahrgenommen, wohingegen Gesundheitsdaten insbesondere in Arbeitskontexten als essenziell gelten. Im Gegensatz dazu erfährt das Thema „Tierbewegungsdaten“ durchweg eine geringere Wertschätzung – nicht nur bezogen auf den wahrgenommenen Nutzen, sondern auch hinsichtlich der potenziellen Bedenken bezüglich der Privatsphäre.
Die Spielmechanik hinter Data Slots trägt wesentlich zum Erkenntnisgewinn bei. Jede Teilnehmerin und jeder Teilnehmer erhält zufällig Karten, die verschiedene Datentypen symbolisieren. Im Verlauf des Spiels tauschen sie Karten, wählen welche sie behalten oder abgeben wollen und erarbeiten datenbasierte Lösungsansätze für konkrete Szenarien, etwa den Arbeitsplatz, das Zuhause oder öffentliche Räume. Die selbst entwickelten Ideen werden anschließend durch andere bewertet, sowohl hinsichtlich ihres erwarteten Nutzens als auch der wahrgenommenen Privatsphäre-Einschränkungen. Abschließend entscheiden die Spielerinnen und Spieler mittels Einsatz von Chips, welche Vorschläge sie am erfolgversprechendsten finden.
Von besonderem Interesse ist dabei die Erkenntnis, dass es nicht einzelne Datenarten sind, die den Nutzen oder die Bedenken überwiegen oder ausschlaggebend sind, sondern vielmehr die Kombinationen mehrerer Datentypen. Datensätze wirken zusammenspielsabhängig und dieser „komplexe Zusammenhang der Datenkomposition“ führt zu sehr variablen Einschätzungen. So kann dieselbe Art von Daten, wenn sie in Kombination mit bestimmten anderen Datentypen verwendet wird, mal als besonders invasiv und mal als sehr nützlich empfunden werden. Darüber hinaus sind die Bewertungen stark situationsabhängig. Wie gravierend oder akzeptabel die Privatsphäre-Einschränkungen empfunden werden, hängt von der individuellen Rolle der Person im Spiel ab.
Die Spieler bewerten ihre eigenen Vorschläge meist positiver, sowohl was den erwarteten Nutzen als auch die Privatsphäre betrifft, als die eingereichten Ideen anderer. Diese subjektive Perspektive zeigt, wie stark persönliche Interessen und Selbstwahrnehmung die Bereitschaft beeinflussen, Daten preiszugeben. Zudem variiert die Sichtweise auf Datenschutz und Nutzen je nach kulturellem Kontext signifikant. Die Studie zeigte beispielsweise, dass Datenschutzbedenken in Ländern mit geringerem Vertrauen in Regierungen oder Unternehmen allgemein verbreiteter sind als in Staaten mit stabilem Datenschutzrahmen. Dies verweist auf die Notwendigkeit, Datenschutzregeln und datengetriebene Initiativen nicht nur technisch, sondern auch kulturell differenziert zu gestalten.
Ein weiterer spannender Aspekt betrifft die unterschiedlichen Spielmodi. Während die physische Version des Spiels in kleinen Gruppen interaktiv erfolgt und den Austausch zwischen den Teilnehmenden fördert, ist die digitale Variante für Einzelspieler konzipiert, die Ideen asynchron bewerten. Trotz dieser Unterschiede zeichnen sich starke Ähnlichkeiten in den Datenmustern ab, was die Validität des Spiels als Werkzeug zur Erfassung der beschriebenen Einstellungen stärkt. Die Bedeutung solcher Forschungsmethoden wie Data Slots liegt auch darin, dass sie partizipative, bottom-up Ansätze fördern. Anstatt dass Expertinnen und Experten von oben herab definieren, welche Daten in welcher Form genutzt werden sollen, erhalten die Teilnehmenden die Möglichkeit, eigene Sichtweisen, Bedenken und Nutzenvorstellungen einzubringen.
Dies führt zu einer demokratischeren, offen gestalteten Diskussionsgrundlage. Die Ergebnisse werfen zudem ein Licht auf die sogenannte „Datenschutzmüdigkeit“ oder „Privacy Fatigue“ vieler Menschen. Das Gefühl, keine Kontrolle über die eigene Privatsphäre zu besitzen oder ein Verständnis dafür zu haben, wie Daten tatsächlich genutzt werden, kann zu einem resignativen, apathischen Umgang mit Datenschutz führen. Data Slots schafft es, indem es Transparenz schafft und Menschen spielerisch involviert, diesem Trend entgegenzuwirken und ein Bewusstsein für die Verantwortung im Umgang mit Daten zu fördern. Auf politischer Ebene können die Erkenntnisse aus Data Slots wichtige Impulse liefern.
Das Verständnis, dass Datenschutzbedenken und der Nutzen datengetriebener Lösungen nicht statisch sind, sondern kontextuell variieren, fordert flexible, adaptive Regelwerke. Städte, die sich datengetrieben transformieren wollen, etwa Amsterdam oder New York, haben bereits Datenschutzbeauftragte eingesetzt und beteiligen ihre Bevölkerung zunehmend aktiv an Entscheidungsprozessen. Gleichzeitig müssen Unternehmen, die große Datenmengen sammeln und nutzen, ihre Praktiken überdenken und transparenter gestalten. Initiativen wie Facebooks „Data for Good“ oder Googles „Community Mobility Reports“ zeigen erste Ansätze. Allerdings liegt die Entscheidung über die Balance von Nutzen und Datenschutz überwiegend noch bei wenigen privatwirtschaftlichen oder staatlichen Institutionen, weshalb das Risiko einer Machtkonzentration im Bereich der Datenverarbeitung weiterhin besteht.
Die Ergebnisse von Data Slots legen ferner nahe, dass ein universelles Modell zur Bewertung von Datenschutz und Nutzen kaum realistisch ist. Vielmehr sollten politische und technische Standards dazu befähigt sein, unterschiedliche gesellschaftliche Wertvorstellungen abzubilden und eine individuelle Definition von Privatsphäre und Nutzen zuzulassen. Dabei sind auch Fragen der Gerechtigkeit wichtig, da Datenschutz nicht gleich verteilt ist und diejenigen mit mehr Privilegien oft besser geschützt sind als marginalisierte Gruppen. Wichtig ist zudem, dass Datenschutz und Datenöffentlichkeit kein Widerspruch sein müssen. Es geht vielmehr darum, das Zusammenspiel der Datenarten und ihre spezifischen Verwendungsszenarien genau zu verstehen, um maßgeschneiderte Lösungen zu entwickeln, die sowohl den Schutz der Privatsphäre als auch einen gesamtgesellschaftlichen Nutzen gewährleisten.
Zusammenfassend zeigt die Forschung rund um Data Slots, dass es keine einfachen Antworten auf die Frage nach dem optimalen Verhältnis zwischen Datenschutz und Nutzen datengetriebener Lösungen gibt. Vielmehr handelt es sich um ein dynamisches, vielfältiges Feld, das im Dialog zwischen Nutzerinnen und Nutzern, Entwicklerinnen und Entwicklern, politischen Entscheidungsträgern und Wissenschaft offen ausgehandelt werden muss. Der spielerische Ansatz von Data Slots eignet sich besonders dazu, eine größere Öffentlichkeit für diese komplexen Fragen zu sensibilisieren, individuelle Perspektiven sichtbar zu machen und konstruktive Debatten über verantwortungsvollen Datenumgang zu unterstützen. Sie liefern somit einen wertvollen Beitrag, um den Weg in eine datengetriebene Zukunft zu gestalten, in der Datenschutz und technologischer Nutzen nicht als Gegensätze, sondern als harmonisch austarierte Elemente eines nachhaltigen digitalen Fortschritts verstanden werden. Die Herausforderung bleibt, wie die Ergebnisse aus Data Slots in konkrete Politiken und technische Lösungen münden können, welche den situativen, temporären und kulturellen Dimensionen von Datenschutz und Nutzen gerecht werden.
Nur durch solche differenzierte Ansätze ist es möglich, das Vertrauen der Bevölkerung in datenbasierte Lösungen zu erhalten und ihre Vorteile unmittelbar und gerecht zu entfalten.
