Big Data, Big Brother

3,785 views

Published on

Vortrag über die Chancen und Risiken massenhafter elektronischer Datenverarbeitung bei "Am Puls", Albert-Schweitzer-Haus, Wien, 29. April 2014

Published in: Internet
0 Comments
1 Like
Statistics
Notes
  • Be the first to comment

No Downloads
Views
Total views
3,785
On SlideShare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
1,648
Actions
Shares
0
Downloads
49
Comments
0
Likes
1
Embeds 0
No embeds

No notes for slide

Big Data, Big Brother

  1. 1. Big Data, Big Brother Chancen und Risiken massenhafter elektronischer Datenverarbeitung! ! Jakob Steinschaden, Wien, 29. April 2014
 Am Puls, Albert Schweitzer Haus
  2. 2. Wo ich publiziere:
  3. 3. Was ist Big Data eigentlich??
  4. 4. „Big data is like teenage sex: 
 Everyone talks about it, 
 nobody really knows how to do it, 
 everyone thinks everyone else is doing it, 
 so everyone claims they are doing it.“ - Dan Ariely, Duke University, 
 6. Jänner 2013
  5. 5. Die nächsten 20 Minuten: • Definition und Erklärungsversuch • Big Data der IT-Riesen • Big Data für österreichische KMU • Big Data in der Politik • Big Data bei der NSA
  6. 6. Datensammeln ist nichts Neues:! „Es geschah […] in jenen Tagen, dass eine Verordnung vom Kaiser Augustus ausging, den ganzen Erdkreis einzuschreiben. Und alle gingen hin, um sich einschreiben zu lassen, ein jeder in seine Stadt. Es ging aber auch Josef von Galiläa, aus der Stadt Nazareth, hinauf nach Judäa, in Davids Stadt, die Bethlehem heißt, weil er aus dem Haus und Geschlecht Davids war, um sich einschreiben zu lassen mit Maria, seiner Verlobten, die schwanger war.“
 - Lukas 2,1-5, Neues Testament „Volkszählung zu Bethlehem“, © Pieter Bruegel der Ältere, 1566 = Daten bedeuteten bereits vor 2000 Jahren Macht und Geld
  7. 7. Neue Qualität: Social Mobile Local
  8. 8. Datensammeln heute • Datenmengen: Jeden Tag 
 werden 2,5 Quintillionen 
 (10 hoch 18) Bytes produziert (IBM) • Datenfirmen: Google, Facebook, Amazon etc. machen Milliardenumsätze mit Big Data (v.a. Real Time Advertising) • Datenwissenschaftler: Bis 2015 werden 4,4 Mio. Forscher gebraucht, um diese Datenmengen zu analysieren (Gartner) Quellen: saferinternet.at, Universität Mainz, McAfee © Facebook, Google
  9. 9. The 4 Big V`s of Big Data: •Volume: Die meisten US-Firmen haben bereits mehr als 100
 Petabytes an Daten gespeichert
 •Velocity: Daten werden heute in ungeheurer Geschwindigkeit
 produziert. NYSE: 1 Terabyte Daten / Trading Session
 •Variety: Von Facebook-Likes über Herzschlagfrequenz, Aktienkurs, Webvideos, Location-Data bis zu Gesichts-Tags
 •Veracity/Validity/Volatility: Schlechte Datenqualität kostet Weltwirtschaft IBM zufolge pro Jahr 3,1 Bio. Dollar/Jahr Quelle: IBM, http://www.ibmbigdatahub.com/infographic/four-vs-big-data
  10. 10. Was kann Big Data? • „Big Data bringt eine neue Qualität der Beobachtung“ • „Unser Leben ist bereits in vielen Bereichen durch Big Data bestimmt“ • „Big Data liefert bessere Entscheidungsgrundlagen“ • „Wir beginnen in einer Welt zu leben, in der Minority Report Realität wird“ © Viktor Mayer-Schönberger
  11. 11. Beispiel 1: Google Flu Trends http://www.google.org/flutrends/ • 45 Suchbegriffe werden getrackt • täglich aktuelle Werte für 29 Länder weltweit • Kritik: Grippefälle wurden überschätzt
  12. 12. Beispiel 2: Amazon Fire TV • Fire TV ist eine Set-Top-Box, die TV-Streaming via Internet auf den Flat-TV bringt • zusätzlich zu Daten über Verkäufe und Umsatz hat Amazon Nutzermeinungen zu Produkten • gestaltet seine eigenen Produkte auf Basis dieser Daten und bietet sie billiger 
 an als die Konkurrenz © Amazon
  13. 13. Beispiel 3: Facebook • positive und negative Worte in Statusmeldungen von Mitgliedern werden aggregiert und ausgewertet • Sentimentanalyse von Statusmeldungen auch während US-Vorwahlen der Republikaner 2012 • Big-Data-Analysen werden nicht mehr öffentlich kommuniziert Facebook Gross National Happiness Index Measure GOP Candidate Buzz for Politico
  14. 14. Beispiel 3: Runtastic • Das österreichische Start-up kann 70 Mio. App-Downloads vorweisen, 27 Mio. davon in der kostenpflichtigen Variante • Apps erfassen Alter, Größe, Gewicht, Speed, Route und den „Power Song“ des Users • Runtastic brachte kürzlich gemeinsam mit Universal „Runtastic Music Running 
 Vol. 1“ © Runtastic
  15. 15. Beispiel 4: mySugr • Die Smartphone-App für Diabetiker hilft, die eigenen Blutzuckerwerte zu dokumentieren • Daten können anonymisiert Wissenschaftlern zugänglich gemacht werden • Partnerschaften mit Pharmafirmen, die Interesse an den Nutzerdaten haben © mySugr
  16. 16. Beispiel 5: Obama • Datenwissenschaftler waren wichtiger Bestandteil des Wahlkampfteams • Nicht nur, mit wem (Alter, Geschlecht, Einkommen, Wahlbezirk etc.) man kommuniziert, sondern wie • z.B. Single-Haushalte wurden per Telefon adressiert, bei Familien funktionierte das nicht so gut (Zeitfaktor)
  17. 17. Beispiel 6: Mahü • Auch rund um die Volksbefragung zur Zukunft der Mariahilferstraße wehte ein Hauch von Obama durch Neubau • Agentur mindworker analysierte für die Grünen Daten von 25.000 Wahlberechtigten • Mailings wurden auf Basis dieser Daten hinsichtlich Alter, Geschlecht und Nationalität personalisiert
  18. 18. Big Brother NSA • 5 Milliarden Daten über Handy-Standortdaten pro Tag • 200 Millionen SMS pro Tag • Kapazitäten, um eine Milliarde Telefongespräche pro Tag zu speichern • Datencenter in Utah soll Yottabytes oder zumindest hunderte Petabytes Daten speichern können
  19. 19. Der „Chilling Effect“ • 86 Prozent der US-Nutzer haben schon ersucht, ihre Spuren im Web zu verwischen • 22 Interessensverbände berichten, dass Konsumenten heikle Telefonate vermeiden • Jeder sechste US- Schriftsteller des PEN- Verbands vermeidet, über heikle Themen zu sprechen oder zu schreiben © Jakob Steinschaden
  20. 20. Big Brother entkommen? • Janet Vertesi, Soziologin an der Princeton University, machte den Versuch während ihrer Schwangerschaft • entfreundete Onkel, weil er via Facebook-Direktnachricht zur Schwangerschaft gratulierte • surfte mit per TOR- Anonymisierung auf Baby- Webseiten • kaufte auf Amazon nur mit im Voraus bezahlten Gutscheinen mit Extra-Account © janet.vertesi.com
  21. 21. Fazit: • Big Data prägt schon viel länger unseren Alltag, als das Hype-Wort die Runde machte • Big Data wird durch Sensorisierung noch viel mehr an Bedeutung gewinnen • Es entstehen neue Berufe: Datenwissenschaftler, 
 Datenjournalisten sind künftig sehr gefragt • Big Data hilft nicht nur Forschung, Marketing und Konsumenten, sondern auch den Überwachern, was wiederum soziale Folgen hat
  22. 22. Danke für die Aufmerksamkeit!
  23. 23. Kontakt:! jakob.steinschaden@gmx.at @jakkse ! Folien ab morgen unter www.jakkse.com

×