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Zwischen Komfort und Vulnerabilität: Potentielle Grundrechtsrisiken personalisierter Online-Dienste

Author: Lukat, M., Feldhusen, G., Hagen, P., & Thor, L.
Published in:
Year: 2025
Type: Working paper
DOI: 10.5281/zenodo.17551804

Personalisierte Werbung kann Risiken bergen, die die in der EU Grundrechtecharta zugesicherten Grundrechte betreffen (von Grafenstein, 2025). Personalisierung findet jedoch nicht nur bei Werbung, sondern auch bei anderen Online-Diensten statt, beispielsweise um Inhalte auszuwählen oder Empfehlungen auszugeben. In diesem Text wollen wir uns mit den Grundrechtsrisiken befassen, die bei der Personalisierung durch verschiedene Verarbeitungsweisen in den Bereichen Kultur, Nachrichten und Gesundheit auftreten könnten. Diese Verarbeitungsweisen werden in Einwilligungen zur Datenverarbeitung als Verarbeitungszwecke bezeichnet. Bei den hier besprochenen Risiken handelt es sich um potenzielle Risiken, die als Anhaltspunkte für je eine Literaturanalyse pro Bereich (Kultur, Nachrichten, Gesundheit) dienen sollen. In diesen Analysen sollen die tatsächlichen Risiken ermittelt werden. Die Auswahl der prominentesten Verarbeitungszwecke sowie die Zuordnung der Grundrechtsrisiken zu den Verarbeitungszwecken erfolgte in einem projektinternen Workshop. Der Text ist nach den Verarbeitungszwecken gegliedert, um an die vorangegangene Analyse der Grundrechtsrisiken von personalisierter Werbung anzuschließen. Bei der Betrachtung der Risiken über alle besprochenen Verarbeitungszwecke hinweg fällt auf, dass für den jeweiligen Bereich meistens die gleichen Risiken denkbar sind. Da die Datenverarbeitungsweisen in ihrer Funktion und ihren Ergebnissen jedoch sukzessive gröber werden und weniger personenbezogene Daten verwenden, könnte sich auch die Qualität oder Intensität der Risiken minimieren. Die Ergebnisse der weiterführenden Analysen sollen im weiteren Projektverlauf mit unserer vorherigen Untersuchung zu den subjektiv wahrgenommenen Risiken von Nutzer*innen und Expert*innen im Hinblick auf Personalisierung und personalisierte Werbung (Lukat et. al., 2025) zusammengeführt werden, um ein umfassendes Risikomodell zu erstellen.

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Maximilian Lukat

Wissenschaftlicher Mitarbeiter: Daten, Akteure, Infrastrukturen

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