Über dieses Projekt

Das BMBF-geförderte Verbundprojekt freemove arbeitete drei Jahre lang am Themenkomplex Anonymisierung von Mobilitätsdaten. Damit diese wissenschaftlichen Ergebnisse einfacher Einzug in die Praxis erhalten, haben wir auf Basis der gemeinsamen Arbeit diese Webseite zusammengestellt. Die Handreichungen und Informationen sollen sowohl Datenanalyst:innen als auch Datenschutzbeauftragten in ihrem Entscheidungsprozess bezüglich der Wahl von Anonymisierungstechnologien unterstützen.

Warum ist dieses Tool sinnvoll?

Mobilitätsdaten sind überall!
Der Bedarf Anonymisierungstechnologien und -maßnahmen in die Praxis zu kommunizieren, gerade im Mobilitätsbereich, ist hoch. Daten werden in unterschiedlichsten Kontexten gesammelt, und Teilung oder Veröffentlichung der Daten in Richtung Zivilgesellschaft & Verwaltung teils normativ gefordert. Mobilitätsdaten stellen im Datenschutzdiskurs einen qualitativen Sonderfall dar, während sie als ein häufiges Thema öffentlicher Debatten dienen und als Hoffnungsträger von Mobilitätsinnovationen gelten.
Es ist kompliziert!
Die Rechtsunsicherheit in der Praxis ist groß. Taugliche Leitfäden und Hilfswerke sind selten und der akademische Datensicherheits-Diskurs über bspw. Privatsphäre-erhaltende Technologien (PETs) sehr voraussetzungsreich und teils sehr streng, ausgehend von wenig Anwendungs-nahen Kontexten.
Datenschutz und Datenwissenschaften müssen kommunizieren!
Die DSGVO ist in der Praxis schwierig für Nichtexpert:innen im Datenschutzbereich auszulegen; gleichzeitig wissen Datenschutzbeauftragte teils schlecht über datenwissenschaftliche Praxis, bspw. utility-Anforderungen und PETs Bescheid. Die Verbindung rechtlicher und datenwissenschaftlicher Perspektiven ist sinnvoll und richtig, um sowohl rechtlichen als auch Auswertungsanforderungen zu genügen.
Anonymisierung ist ein stetiger, multi-dimensionaler Prozess!
Adäquate Anonymisierung hängt vom jeweiligen Kontext ab, und eine strukturierte Aufarbeitung dieses Kontextes zur Ermöglichung einer informierten Entscheidung ist aufwändig - wir wollen dabei unterstützen! Dabei spielen Transparenz, Ethik und Einbindung aller Stakeholdern eine zentrale Rolle.

Quellenangaben und Basiswerke

Der Großteil der hier gezeigten Inhalte basiert auf dem Anonymization Decisionmaking Framework der britischen Organisation UKAN. Deren Vorarbeiten im Bereich selbstbewusster und evidenzbasierter Entscheidungsgrundlagen für Datenanonymisierungen dienten uns als Inspiration und Grundlage, auf der wir aufbauen konnten und welche wir um unsere, mobilitätsdatenspezifischen Erkenntnisse anreicherten.

Großer Dank geht an der Stelle an Mark Elliott und Elaine Mackey.

Elliot, M., Mackey, E., & O'Hara, K. (2020). The Anonymisation Decision-Making Framework 2nd Edition: European Practitioners' Guide. Manchester: UKAN.