Big Data

Farbliche Darstellung der Aktivität eines Wikipedia-Bots über einen längeren Zeitraum: typisches Beispiel der Veranschaulichung von „Big Data“ mit einer Visualisierung

Der aus dem englischen Sprachraum stammende Begriff Big Data [ˈbɪɡ ˈdeɪtə] (von englisch big ‚groß‘ und data ‚Daten‘) bezeichnet Datenmengen, welche beispielsweise zu groß, zu komplex, zu schnelllebig oder zu schwach strukturiert sind, um sie mit manuellen und herkömmlichen Methoden der Datenverarbeitung auszuwerten. Im deutschsprachigen Raum ist der traditionellere Begriff Massendaten gebräuchlich.

„Big Data“ wird häufig als Sammelbegriff für digitale Technologien verwendet, die in technischer Hinsicht für eine neue Ära digitaler Kommunikation und Verarbeitung und in sozialer Hinsicht für einen gesellschaftlichen Umbruch verantwortlich gemacht werden. Dabei unterliegt der Begriff als Schlagwort einem kontinuierlichen Wandel; so wird mit ihm ergänzend auch oft der Komplex der Technologien beschrieben, die zum Sammeln und Auswerten dieser Datenmengen verwendet werden.

In der Definition von Big Data bezieht sich das „Big“ auf die drei Dimensionen

• volume (Umfang, Datenvolumen),
• velocity (Geschwindigkeit, mit der die Datenmengen generiert und transferiert werden) sowie
• variety (Bandbreite der Datentypen und -quellen).

Erweitert wird diese Definition um die zwei V value und validity, welche für einen unternehmerischen Mehrwert und die Sicherstellung der Datenqualität stehen.

Die gesammelten Daten können dabei aus verschiedensten Quellen stammen (Auswahl):

• Aufzeichnungen verschiedenster Überwachungssysteme.
• die Nutzung von Kunden- oder Bank- bzw. Bezahlkarten (Giro („EC“)-, Kreditkarte),
• jegliche elektronische Kommunikation, dabei auch die persönlich geprägte, individuell unterschiedliche Art und Weise der Benutzung z. B. eines Smartphones (sowohl manuelle wie geografische Bewegungsmuster),
• geschäftliche bzw. private Nutzung elektronischer Geräte oder Systeme wie „Fitness“- bzw. „Gesundheitsarmbänder“ bzw. „Wearables“ wie „Activity Tracker“ oder „Smartwatches“, „Ambient Assisted Living“ („umgebungsunterstütztes Leben“) oder globaler Navigationssysteme wie „GPS“, Smartphones, Computer usw.,
• die Nutzung von Social-Media-Informationen und -Interaktionen,
• Kraftfahrzeuge (insbesondere im Kontext „Vernetztes Auto“),
• vernetzte Technik in Häusern („Smart Homes“, „Smart Meter“),
• von Behörden und Unternehmen erhobene und gesammelte Daten.

„Big Data“ umfasst auch Bereiche, die als „intim“ bzw. „privat“ gelten: Der Wunsch der Industrie und bestimmter Behörden, möglichst freien Zugriff auf diese Daten zu erhalten, sie besser analysieren zu können und die gewonnenen Erkenntnisse zu nutzen, gerät dabei unweigerlich in Konflikt mit geschützten Persönlichkeitsrechten der Einzelnen. Ein Ausweg ist allein durch eine Anonymisierung der Daten zu erreichen. Klassische Anwender sind Provider sozialer Netzwerke und von Suchmaschinen. Die Analyse, Erfassung und Verarbeitung von großen Datenmengen ist heute in vielen Bereichen alltäglich.

Big Data kann Geschäftsprozess-Verbesserungen in allen Funktionsbereichen von Unternehmen, vor allem aber im Bereich der Technologieentwicklung und Informationstechnik sowie des Marketings erzeugen. Die Erhebung und Verwertung der Datenmengen dient dabei im Allgemeinen der Umsetzung von Unternehmenszielen oder zur staatlichen Sicherheit. Bisher haben vor allem große Branchen, Unternehmen und Anwendungsbereiche der Wirtschaft, Marktforschung, Vertriebs- und Servicesteuerung, Medizin, Verwaltung und Nachrichtendienste die entsprechenden digitalen Methoden für sich genutzt: Die erfassten Daten sollen weiterentwickelt und nutzbringend eingesetzt werden. Die Erhebung der Daten dient dabei meistens für konzernorientierte Geschäftsmodelle sowie Trendforschung in den sozialen Medien und Werbeanalysen, um zukunftsweisende und möglicherweise gewinnbringende Entwicklungen zu erkennen und in Prognosen umzumünzen.

Hintergrund

Mengen von Massendaten wachsen typischerweise exponentiell. Berechnungen aus dem Jahr 2011 zufolge verdoppelt sich das weltweite erzeugte Datenvolumen alle 2 Jahre. Diese Entwicklung wird vor allem getrieben durch die zunehmende maschinelle Erzeugung von Daten z. B. über Protokolle von Telekommunikationsverbindungen (Call Detail Record, CDR) und Webzugriffen (Logdateien), automatische Erfassungen von RFID-Lesern, Kameras, Mikrofonen und sonstigen Sensoren. Big Data fallen auch in der Finanzindustrie an (Finanztransaktionen, Börsendaten) sowie im Energiesektor (Verbrauchsdaten) und im Gesundheitswesen (Abrechnungsdaten der Krankenkassen). In der Wissenschaft fallen ebenfalls große Datenmengen an, z. B. in der Geologie, Genetik, Klimaforschung und Kernphysik. Der IT-Branchenverband Bitkom hat Big Data als einen Trend im Jahr 2012 bezeichnet. Bei großen Datenkomplexen verbietet sich der unwirtschaftliche Aufwand für ein Speichern auf Vorrat. Dann werden lediglich Metadaten gespeichert oder das Auswerten setzt mitlaufend oder höchstens gering zeitversetzt mit dem Entstehen der Daten auf.

Zugang zu einem entsprechenden Datenvolumen haben die entsprechenden Konzerne, etwa Suchmaschinen, und bestimmte staatliche Institutionen, etwa Geheimdienste.

Weitere Bedeutungen

Big Data bezeichnet primär die Verarbeitung von großen, komplexen und sich schnell ändernden Datenmengen. Als Buzzword wird der Begriff in den Massenmedien aber auch verwendet für

• die zunehmende Überwachung der Menschen durch Geheimdienste auch in westlichen Staaten bspw. durch Vorratsdatenspeicherung
• die Verletzung von Persönlichkeitsrechten von Kunden durch Unternehmen
• die zunehmende Intransparenz der Datenspeicherung durch Delokalisierung (Cloud Computing)
• den Wunsch der Industrie aus den vorhandenen Daten einen Wettbewerbsvorteil erlangen zu können
• die Automatisierung von Produktionsprozessen (Industrie 4.0, Internet der Dinge)
• die intransparente Automatisierung von Entscheidungsprozessen in Software
• den Einsatz neuer Technologien statt Standardsoftware (insbesondere in Unternehmen mit einer konservativen IT oft durch Verwendung von Software as a Service um firmeninterne IT-Einschränkungen zu umgehen)
• die Entwicklung von eigenen Softwarelösungen („inhouse IT“) statt des Einsatzes von „off-the-shelf“ Software durch Fremdunternehmen
• Werbung, basierend auf Daten über die Internet- und Handynutzung
• die Organisation von Zusammenarbeit im Rahmen von People Analytics Projekten

selbst wenn in diesem Zuge teilweise weder große noch komplexe Datenmengen anfallen.

Beispiele

In der Forschung können durch Verknüpfung großer Datenmengen und statistische Auswertungen neue Erkenntnisse gewonnen werden, insbesondere in Disziplinen, in denen bisher viele Daten noch von Hand ausgewertet wurden; Unternehmen beispielsweise erhoffen sich von der Analyse von Big Data Möglichkeiten zur Erlangung von Wettbewerbsvorteilen, zur Generierung von Einsparungspotentialen und zur Schaffung neuer Geschäftsfelder, staatliche Stellen erhoffen sich bessere Ergebnisse in der Kriminalistik und Terrorismusbekämpfung. Beispiele für erwartete Vorteile sind:

• Aufbau flexibler Billingsysteme in der Telekommunikation
• Auffinden von Fachkräften durch datengestützte Webanalysen
• Bessere, schnellere Marktforschung
• Bonitätsprüfung (Big-Data-Kreditscoring)
• Datenzugriff und -analyse raumzeitlicher Rasterdaten in Wissenschaft und Industrie, beispielsweise nach dem Open-Geospatial-Consortium-Standard („Web Coverage Service“)
• Direktmarketing: direkte, persönliche Ansprache von z. B. Kunden oder beispielsweise Wählern zur Beeinflussung von Kauf- bzw. Wahlentscheidungen oder mit dem Ziel sonstiger Meinungs- oder Verhaltensbeeinflussung
• Entdeckung von Unregelmäßigkeiten bei Finanztransaktionen (Fraud-Detection)
• Einführung und Optimierung einer intelligenten Energieverbrauchssteuerung (Smart Metering)
• Erkennen von Zusammenhängen in der medizinischen Diagnostik
• Erstellung von Bewegungs-, Kauf-, Persönlichkeitsprofilen (siehe z. B. Big Five (Psychologie))
• Echtzeit-Cross- und Upselling im E-Commerce und stationären Vertrieb
• Fabriksteuerung, Produktionsplanung und vorausschauende Wartungsmaßnahmen im Kontext von Industrie 4.0
• Geheimdienstliches Erstellen von Bewegungsprofilen mit Programmen wie Boundless Informant
• IT Operations Analytics: Das Anwenden der „Big Data“-Prozesse auf IT-Systeme, um effizientes und innovatives IT-Management zu betreiben.
• Nutzbarmachung von großen Datenmengen in der Landwirtschaft (im Zuge von Smart Farming)
• Risikobewertung und Anpassung von Versicherungsbeiträgen in Abhängigkeit vom Verhaltensmuster (Beitragsgestaltung PKW je nach Fahrweise, für die Krankenversicherung je nach gesundheitsbezogenem Verhalten)
• Vorhersage von Epidemien
• Verbesserungen der Arbeitsbedingungen für Mitarbeiter, etwa die Reduzierung von Burnout Raten, durch datenbasierte Change Projekte
• Verarbeitung von Daten aus Wettersatelliten und anderen naturwissenschaftlich eingesetzten Sensoren
• Zeitnahe Auswertung von Webstatistiken und Anpassung von Onlinewerbemaßnahmen (wird seit Längerem angewandt)

Die reine Analyse von Kundendaten ist jedoch noch nicht automatisch Big Data – oft handelt es sich bei vielen Anwendungen aus dem Marketing viel mehr um „Small-Data“-Analytics.

Verarbeitung von Big Data

Klassische relationale Datenbanksysteme sowie Statistik- und Visualisierungsprogramme sind oft nicht in der Lage, derart große Datenmengen zu verarbeiten. Für Big Data kommen daher neue Arten von Datenspeicher- und Analyse-Systemen zum Einsatz, die parallel auf bis zu Hunderten oder Tausenden von Prozessoren bzw. Servern arbeiten. Dabei gibt es u. a. folgende Herausforderungen:

• Verarbeitung vieler Datensätze
• Verarbeitung vieler Spalten innerhalb eines Datensatzes
• Schneller Import großer Datenmengen
• Sofortige Abfrage importierter Daten (Realtime Processing)
• Kurze Antwortzeiten (Latenz und Verarbeitungsdauer) auch bei komplexen Abfragen
• Möglichkeit zur Verarbeitung vieler gleichzeitiger Abfragen (Concurrent Queries)
• Analyse verschiedenartiger Informationstypen (Zahlen, Texte, Bilder, …)

Die Entwicklung von Software für die Verarbeitung von Big Data befindet sich noch in einer frühen Phase. Bekannt ist der MapReduce-Ansatz, der bei Open-Source-Software (Apache Hadoop und MongoDB) sowie bei einigen kommerziellen Produkten (Aster Data, Greenplum u. a.) zum Einsatz kommt.

Anwendung (Auswahl)

Politische Wahlen

Bei der Präsidentschaftswahl in den Vereinigten Staaten 2016 sowie bei dem Volksentscheid in Großbritannien über den Austritt aus der Europäischen Union im selben Jahr („Brexit“) hatten die überraschenden Gewinner jeweils die Firma [Cambridge] engagiert, die sich mit der Erhebung, Auswertung, Anwendung und Zuordnung sowie mit dem Verkauf hauptsächlich im Internet gewonnener persönlicher Daten beschäftigt und Methoden der Psychometrik anwendet, einem Ableger der Psychologie (siehe Psychografie).

Social scoring

Gesammelte Daten werden zur Bewertung z. B. der Kreditwürdigkeit (-> Kreditscoring), der Gesundheit (und entsprechender Risiken, woraus z. B. auch die Gestaltung entsprechend angepasster Versicherungsprämien folgt) oder des Konsum- und Einkaufsverhaltens von Verbrauchern herangezogen, auch zum Versuch entsprechender Voraussagen ("Predicting"); in China baut auf ihnen das "Social scoring"-System auf, mit dem auch das soziale Verhalten der Einwohner kontrolliert und bewertet wird und verbessert werden soll.

Bildungswesen

Der Einsatz von Big Data eröffnet für das Bildungswesen neue Möglichkeiten. Die Technik kann zur Optimierung von Lernformen und Bildungsprogrammen genutzt werden. Experten wie Mayer-Schönberger und Cukier rechnen mit einem grundlegenden Umbruch des Bildungssektors durch den Einsatz von Big Data.

Forschung

Durch die Fortschritte in der Datenverarbeitung können anhand großer Datenmenge wesentlich zuverlässigere Ergebnisse erzielt werden. Beispiele sind eine Studie mit rund 16.000 Kindern, in der Zusammenhänge zwischen Übergewicht und Diabetes untersucht wurden, und eine Fall-Kontroll-Studie zum Einfluss von Fluglärm, bei der die Krankenkassendaten von über einer Millionen Patienten ausgewertet wurden.

Messewesen

Die digitale Transformation macht auch vor Messen und Ausstellern nicht halt. Die Messen reagieren und nutzen etwa in der Kommunikation bereits Technologien wie Blogs, Social Media, Apps, analoge und digitale Screens. Und sie haben das Besuchermanagement digitalisiert und sammeln so immens viele Daten. Mit Big Data Analysen sind Messen in der Lage, wirtschaftliche und messespezifische Fragen zu beantworten, indem sie Messedaten systematisch verknüpfen, auswerten und darstellen. Kennzahlen und Auswertungen zu spezifischen Zeitpunkten vor, während und nach einer Messe unterstützen in Kombination mit Soll-Ist-Vergleichen das Management dabei, bessere operative oder strategische Entscheidungen zu treffen.

Kritik

Die US-amerikanische Wirtschaftswissenschaftlerin Shoshana Zuboff prägte im Zusammenhang mit der Sammlung von personenbezogenen Daten durch Internetkonzerne wie Google und Facebook den Begriff Überwachungskapitalismus und sieht darin eine Mutation des Industriekapitalismus, der die private menschliche Erfahrung für frei verfügbares Rohmaterial für die kapitalistische Produktion und den Warenaustausch hält und der die Errungenschaften der Digitalen Revolution zur konspirativen Überwachung, Speicherung, Manipulation und Vorhersage menschlichen Verhaltens nutzt. Zuboff befürwortet die Zerschlagung der derartige Datenmonopole bildenden Konzerne und Verbote, um die Bildung von Datenkonzentrationen zu unterbrechen. Ihr Buch Das Zeitalter des Überwachungskapitalismus erschien 2018 in deutscher Sprache.

Datenschutz

→ Hauptartikel: Datenschutz

Der Datenwissenschaftler Andreas Dewes hat in einer Untersuchung gezeigt, dass anonymisierte Daten von Internetnutzern, die von Firmen gesammelt und verkauft wurden, wieder entschlüsselt und Personen zugeordnet werden können. Aus den von Dewes im Rahmen seiner Untersuchung von Werbefirmen gekauften, angeblich „anonymen“ Daten von ca. drei Millionen Deutschen waren Mitglieder des Deutschen Bundestags und von Landesparlamenten sowie weitere Personen des öffentlichen Lebens wie Richter, Polizeibeamte oder andere Funktionäre.

Der Europäische Datenschutzbeauftragte Giovanni Buttarelli betonte im März 2013, persönliche Informationen seien keine Ware.

Mit Bezug auf die Versicherungsbeitragsanpassung mittels Big Data wird unter anderem die „Gefahr einer schleichenden Entsolidarisierung in der Versicherung“ hervorgehoben.

Unzureichende Regulierung

Eine entscheidende Frage ist, wem die von Privatpersonen gesammelten Daten gehören, wer die Verfügungshoheit über sie behält und wer ihre Nutzung kontrolliert. Inwieweit die europäische Datenschutz-Grundverordnung, die ab 25. Mai 2018 anzuwenden ist, ausreicht, wird in der Öffentlichkeit diskutiert.

Der schleswig-holsteinische Datenschutzbeauftragte Thilo Weichert warnte 2013: „Big Data eröffnet Möglichkeiten des informationellen Machtmissbrauchs durch Manipulation, Diskriminierung und informationelle ökonomische Ausbeutung – verbunden mit der Verletzung der Grundrechte der Menschen.“

Dirk Helbing, Professor für Computational Social Science an der ETH Zurich, warnte im Januar 2018 vor möglichen Technologien subtiler Manipulation auf Basis von Big Data. Der Technikfolgenabschätzer Armin Grunwald, Leiter des Institut für Technikfolgenabschätzung und Systemanalyse (ITAS) in Karlsruhe, warnt, es habe zu keiner Zeit in der Menschheitsgeschichte „derart gute Bedingungen für eine totalitäre Diktatur“ gegeben wie heute.

Mangelhafte Grundlage für Auswertungen

Kritik gibt es vor allem daran, dass die Datenerhebung und -auswertung praktisch ausschließlich nach technischen Aspekten erfolgt und beispielsweise der technisch einfachste Weg gewählt wird, die Daten zu erheben. Statistische Grundprinzipien wie das einer repräsentativen Stichprobe werden oft vernachlässigt. So kritisierte die Sozialforscherin Danah Boyd:

• Größere Datenmengen müssten nicht qualitativ bessere Daten sein
• Nicht alle Daten seien gleichermaßen wertvoll
• „Was“ und „Warum“ seien zwei unterschiedliche Fragen
• Bei Interpretationen sei Vorsicht geboten
• Nur weil es verfügbar ist, sei es nicht ethisch vertretbar.

Ein Forscher ermittelte beispielsweise, dass Menschen nicht mehr als 150 Freundschaften pflegen (Dunbar-Zahl), was sodann als technische Begrenzung in sozialen Netzwerken eingeführt wurde – in der falschen Annahme, als „Freunde“ bezeichnete Bekanntschaften würden echte Freundschaften widerspiegeln. Sicherlich würde nicht jeder alle seine Facebook-Freunde in einem Interview als Freunde benennen – der Begriff eines „Freundes“ signalisiert bei Facebook lediglich eine Kommunikationsbereitschaft.

Ein anderer kritischer Ansatz setzt sich mit der Frage auseinander, ob Big Data das Ende aller Theorie bedeutet. Chris Anderson, Chefredakteur beim Magazin Wired beschrieb 2008 das Glaubwürdigkeitsproblem jeder wissenschaftlichen Hypothese und jedes Modells bei gleichzeitiger Echtzeitanalyse lebender und nicht lebender Systeme. Korrelationen werden wichtiger als kausale Erklärungsansätze, die sich oft erst später bewahrheiten oder falsifizieren lassen.

Hype, Schwammiger Begriff

Der Begriff „Big Data“ wird gelegentlich auch dann verwendet, wenn Daten weder groß noch komplex sind oder sich nicht schnell ändern oder mit herkömmlichen Techniken problemlos verarbeitet werden können. Die zunehmende Aufweichung des Begriffs führt dazu, dass er immer mehr ein aussageloser Marketingbegriff wird und vielen Prognosen zufolge innerhalb der nächsten Jahre eine starke Abwertung erfahren wird („Tal der Enttäuschungen“ im Hypezyklus).

Rezeption

• Kongress Alte Feuerwache Köln, September/Oktober 2016: Leben ist kein Algorithmus – Solidarische Perspektiven gegen den technologischen Zugriff

Kunst

• Florian Mehnert, September/Oktober 2016 Basel/Hüningen/Weil am Rhein, Juni 2018 Stuttgart: Großinstallation Freiheit 2.0

Siehe auch

• Charta der Digitalen Grundrechte der Europäischen Union
• Data-Mining, Data Science, Data-Warehouse, unstrukturierte Daten
• Filterblase
• INDECT
• Informationelle Selbstbestimmung
• Internet der Dinge
• Künstliche Intelligenz
• Nudging, Profiling, Tracking
• Predictive Policing
• Psychometrie

Literatur

Sachbücher

• Ronald Bachmann, Guido Kemper, Thomas Gerzer: Big Data – Fluch oder Segen? Unternehmen im Spiegel gesellschaftlichen Wandels. Mitp, Heidelberg/ München/ Landsberg/ Frechen/ Hamburg 2014, ISBN 978-3-8266-9690-9.
• Pavlo Baron: Big data für IT-Entscheider – riesige Datenmengen und moderne Technologien gewinnbringend nutzen. Hanser, München 2013, ISBN 978-3-446-43339-7.
• Konrad Becker u. a.: Die Politik der Infosphäre. Springer Fachmedien, Wiesbaden 2003, ISBN 3-8100-3866-0.
• Heinrich Geiselberger, Tobias Moorstedt (Redaktion): Big Data. Das neue Versprechen der Allwissenheit. edition unseld SV Sonderdruck. 2. Auflage. Suhrkamp, Berlin 2013, ISBN 978-3-518-06453-5.
• Yvonne Hofstetter: Sie wissen alles – Wie intelligente Maschinen in unser Leben eindringen und warum wir für unsere Freiheit kämpfen müssen. C. Bertelsmann Verlag, 2014, ISBN 978-3-570-10216-9.
• Rudolf Klausnitzer: Das Ende des Zufalls, wie Big Data uns und unser Leben vorhersagbar macht. Ecowin, Salzburg 2013, ISBN 978-3-7110-0040-8.
• Jaron Lanier: Wem gehört die Zukunft? „Du bist nicht der Kunde der Internetkonzerne. Du bist ihr Produkt“. Hoffmann & Campe, 2014, ISBN 978-3-455-50318-0.
• Jure Leskovec, Anand Rajaraman, Jeffrey David Ullman: Mining of Massive Datasets. 2. Auflage. Cambridge University Press, Cambridge 2014, ISBN 978-1-107-07723-2 (englisch). 
• Klaus Mainzer: Die Berechnung der Welt: von der Weltformel zu Big Data. Beck, München 2014, ISBN 978-3-406-66130-3.
• Mario Martini: Big Data als Herausforderung für den Persönlichkeitsschutz und das Datenschutzrecht. DVBl. 2014, S. 1481–1489.
• Viktor Mayer-Schönberger: Big Data: die Revolution, die unser Leben verändern wird. Redline, München 2013, ISBN 978-3-86881-506-1.
• Ramón Reichert (Hrsg.): Big Data: Analysen zum digitalen Wandel von Wissen, Macht und Ökonomie. transcript Verlag, Bielefeld 2014, ISBN 978-3-8376-2592-9.
• Gregor Ritschel, Thomas Müller (Redaktion): Themenschwerpunkt Big Data als Theorieersatz, in: Berliner Debatte Initial, Heft 4/2016, ISBN 978-3-945878-11-8.
• Christian Rudder: Inside Big Data – Unsere Daten zeigen, wer wir wirklich sind. Aus dem Englischen von Kathleen Mallett. Hanser-Verlag, 2016, ISBN 978-3-446-44459-1.
• Torsten Schwarz (Hrsg.): Big Data im Marketing: Chancen und Möglichkeiten für eine effektive Kundenansprache. Haufe, Freiburg 2015, ISBN 978-3-648-06585-3.

Belletristik

• Eugen Ruge: Follower – Vierzehn Sätze über einen fiktiven Enkel. Roman. Rowohlt 2016, ISBN 978-3-498-05805-0.

Weblinks

Commons: Big Data – Sammlung von Bildern, Videos und Audiodateien

• Erklärvideo bei Wikimedia Commons: Big Data einfach erklärt
• Interdisziplinäres Forschungs- und Dialogprojekt zu den gesellschaftlichen Chancen und Risiken von Big Data, gefördert vom BMBF: abida.de
• badische-zeitung.de, 12. November 2017, Savera Kang, Interview Florian Mehnert: Welche Gefahren birgt Big Data?
• Aus Politik und Zeitgeschichte, 11–12/2015, bpb.de: Big Data
• capulcu.blackblogs.org: Tails: The amnesic incognito live system - Anleitung zur Nutzung des Tails-Live-Betriebssystems für sichere Kommunikation, Recherche, Bearbeitung und Veröffentlichung sensibler Dokumente
• deutschlandfunk.de, Dossier, 7. Oktober 2016, Michael Reitz: Digitalisierung: Smarte Welten im Kapitalismus 2.0
  • Hintergrund 1. November 2018, Steffen Wurzel: Big Data ist Chinas neues Gold
  • Umwelt und Verbraucher, Gerd Gigerenzer im Gespräch mit Stefan Römermann: "Viele wissen nicht, dass sie ständig bewertet werden"
• deutschlandfunkkultur.de, Breitband 20. Oktober 2018, Shoshana Zuboff im Gespräch mit Marcus Richter und Vera Linß: "Überwachungskapitalismus" steuert das Verhalten
• Max Planck Institut für Wissenschaftsgeschichte, mpiwg-berlin.mpg.de: Die Geschichte von Big Data
• heise.de, 1. Januar 2017, Philipp von Becker: Im Panoptikum des Datenkapitalismus. Smarte Dinge, Social Scoring und Politik als soziale Physik.
• Soziopolis , 20. Oktober 2016, Jan-Felix Schrape: ‚Big Data‘ als Erwartungsraum
• spiegel.de, 25. März 2018, Christian Stöcker: Das Experiment sind wir
• zeit.de, 49/2016, 24. November 2016, Bernhard Pörksen: Alles vergeben, alles egal?
• BigData Insider: 25. August 2018, Fachartikel: So beflügelt Big Data das Messegeschäft