Alles nur Datenschutz?

Wissensgenerierung unter Einsatz von Algorithmen ist zwar keine gänzlich neue Praxis, wohl aber eine, deren Bedeutung zunimmt und deren Reichweite erst langsam in den Fokus der rechtswissenschaftlichen Beobachtung rückt. Anders als in den USA, wo es seit Jahren eine lebhafte Debatte um den Einsatz und mögliche Regulierungsnotwendigkeiten von Algorithmen gibt, dominiert in Deutschland der datenschutzrechtliche Aspekt. Damit wird eine inputorientierte Problemperspektive gewählt. Es liegt allerdings auf der Hand, dass zentrale Prämissen des Datenschutzrechts brüchig werden, in einer digitalisierten Welt, in der der Einzelne nicht selten „freiwillig“ und freigiebig Datenspuren hinterlässt. Am Beispiel von Scoring-Technologien (etwa bei der Beurteilung der Kreditwürdigkeit) wird deutlich, dass es oftmals nicht auf personenbezogene Daten (und ihre Kumulation) ankommt. Die anonymisierte Clusterbildung über algorithmisierte Wissensgenerierung kann zur Bildung von Klassifikationen führen, die dem Einzelnen als Wissensbestände einer Risikoeinschätzung gegenübertreten, ohne dass die Betroffenen die Konstitutionsbedingungen übersehen können. Über die Begrenzung des Inputs an personenbezogenen Daten ist dies nicht zu steuern.