 Kurzer Überblick, worum geht es? Es geht einfach darum, dem Kapitalismus wurde ja schon mehrfach sein Ende vorausgesagt und das auch von Menschen, die jetzt nicht unbedingt zum sozialistischen Lager gehören. Unter anderem wurde das schon vorausgesagt vor 30 Jahren von der amerikanischen Wirtschaftsprofessorin Shoshona Zuboff, die vor 30 Jahren schon drei Thesen aufgestellt hat, bekannt als Shoshonas Gesetze, Shoshonas Laws. Diese Voraussagen, auf die ich noch näher eingehen werde, haben sich, denke ich, mehr als bewahrheitet. Ganz kurz, ich fange an mit einer kurzen Einführung in das Thema Data Mining, stelle die Productive Analytics als Technologie vor und erkläre, wie das funktioniert und mache dann den Übergang zum Thema Überwachungs-Sovilons-Capitalism. Was ist das? Warum sollten wir uns dagegen wehren und wie können wir uns dagegen wehren zu den digitalen Sklaven, der, ich habe sie mal Herr der Ringe genannt, are you aware? Bist du dir bewusst? Die meisten Amerikaner sind sich nicht darüber bewusst, dass sie permanent überwacht und geträgt werden und die andere Minderheit hat sich mehr oder weniger damit abgefunden. Dieses Statement stammt nicht, wie man glauben könnte von einem Datenschützer oder einem Informatiker. Nein, das stammt von einem Vertreter einer Kfz-Versicherung und wer die Werbung verfolgt, es gibt ja bereits hier diverse Anbieter, die damit werben, zahlen nur noch für den gefahrenen Kilometer oder wir haben so nante Telematdiktariefe, Trifepay-SU-TRIVE, wo ich mich also bereit erklären muss, einen Sensor im Fahrzeug, eine Art Blackbox in meinem Fahrzeug zu dulden und anhand der dort aufgezeichneten Fahrdaten, Beschleunigung, Bremsverhalten, Lenkverhalten, etc. berechnet sich dann meine Versicherungsprämie. Mark auf den ersten Blick harmlos klingen, lässt aber aufgrund der Menge und des Umfangs der dort erfassten Daten erheblichen Spielraum zu, diese Daten auszuhörten, Rückklüsse zu ziehen, die mit dem Fahrverhalten alleine gar nichts zu tun haben und für den Versicherer eher irrelevant sind. Allerdings für andere durchaus sehr interessant sind und da Daten heute eine Handelsware sind, die man kann sagen in Gold aufgewogen wird, kann man sich natürlich denken, dass diese Versicherer diese Daten auch fleißig weiter verkaufen. Ja, Data Mining, Predictive Analytics, Surveillance Capitalism, die Definition. Data Mining ist ja so ein Schlagwort im Moment in aller Munde, aber keiner weiß so wirklich, was damit gemeint ist. Es geht im Wesentlichen darum aus einer sehr großen Menge unsortierter und unaufbereiteter Datenanomalien, Muster, Korrelationen zu finden, um daraus Rückklüsse ziehen zu können, indem ich diese Daten entsprechend bereinige und mittels sogenannte intelligente Algorithmen, Stichwort KI oder auch Machine Learning, daraus Rückklüsseziehe aus gemachten Erfahrungen, aus vorhandenen Daten, aus vorhandenen Mustern. Predictive Analytics, nun Datenerhebung ist ja nichts Neues, die gab es ja schon zu Zeiten Jesu Christi, ja, wir erinnern uns, das Volk sollte wieder mal gezählt werden. Dann gab es in der alten Bundesrepublik verschiedene Volkszählungen, ich glaube die letzte, bei der es zu erheblichen Widerstand damals kam, war 1984. Dann gab es nochmal hier, glaube ich, Servos, siehst das oder Zeus, siehst es, wo bestimmte Personengruppen befragt wurden, aber bisher war es so, dass man aus diesen Erhebungen nur Rückschlüsse ziehen konnte, indem man in die Vergangenheit geschaut hat und sich angeschaut hat, was ist in der Vergangenheit passiert, was hatten wir in der Vergangenheit für Erfahrungswerte, was haben wir in der Vergangenheit getan. Predictive Analytics geht nun einen komplett anderen Weg, Predictive Analytics stellt die Frage, was wird in Zukunft passieren und was müssen wir wie beeinflussen, damit es in unserem Sinne passiert, damit also gewisse Dinge sich so entwickeln, wie wir das haben möchten. Sovalence Capitalismus, wie schoner Zubuff es nannte, beschreibt einen Wirtschaftsprozess, der durch diese Beeinflustung angetrieben wird und darauf angewiesen ist und auch nur funktioniert, indem wir diese Daten durch umfassende Massenüberwachung des Internets regelmäßig und unterbrochen liefern, also eine Totalüberwachung. Ja, was ist Big Data? Big Data, die berühmten 4Vs, Volume, Velocity, Variety und Veracity. Auf gut Deutsch die Menge an Daten, die Geschwindigkeit mit der die Daten, ich sag mal Salopp, reinkommen, die Unterschiedlichkeit der Daten und der Datenquellen und natürlich auch die Qualität, die Vertrauenswürdigkeit, die Richtigkeit dieser Daten darin unterscheiden sich die verschiedenen Modelle. Bei diesem Modell Predictive Analytics wird einfach versucht, ja alles abzufischen, was man kriegen kann, man ist da wenig wählerisch und es ist auch durchaus eine gewisse Fehlerquote akzeptabel. Es geht im Wesentlichen einfach darum, Salopp gesagt den Konsumenten in den Kopf zu schauen und man versucht einfach aufgrund dieser Datenerhebung und der daraus gezogenen Rückschlüsse auf das zukünftige Konsumverhalten seiner Kunden zu schließen. Dieses Modell wird nicht nur angewandt im Handel oder bei Produzenten von Konsum oder auch Investitionsgütern, sondern das wird heute angewandt in allen Bereichen, angefangen bei Versicherungen über Wahlkampf, über Meinungsbildung, über alles Mögliche. Es durchdringt alle Bereiche der Wirtschaft und geht auch immer stärker in Richtung der Politik. Ja, was ist Big Data denn? Tatsächlich sind das das Schmuggelware, ist das Hellerware, ist das Gestolen, weil die Technologie mit der das Ganze funktioniert, verstehen die wenigsten so wirklich und die, die glauben sie zu verstehen, verstehen sie meistens miss. Aber vor allen Dingen, wir haben dieser Datenerhebung, dieser Totalüberwachung doch niemals zugestimmt oder vielleicht doch. Ich habe es vorhin gesagt, schon hat vor 30 Jahren diese drei Thesen in die Welt gestellt. Erste These, alles was automatisiert werden kann, wird auch automatisiert werden. Alles, was überwacht werden kann, wird auch überwacht werden und jede digitale Anwendung, die zur Überwachung und Kontrolle benutzt werden kann, wird auch dazu benutzt. Schauen wir uns mal an, inwieweit sie richtig lag. Ja, Business Intelligence versus Advanced Analytics, auch wieder zwei Schlagworte, wie gesagt Datenerhebung, das wurde schon immer gemacht, allerdings immer bezogen auf die Vergangenheit. Advanced oder Preditive Analytics, wie gesagt, geht in Richtung Zukunft, das heißt, wir stellen uns nicht mehr die Frage, was ist passiert, sondern was wird als nächstes passieren. Dazu gibt es dann verschiedene Methoden. Bei der klassischen Datenerhebung, Datenauswertung haben wir einfach Daten aus der Vergangenheit aufgezeichnet. Bei der Advanced oder Preditive Analyse zeichnen wir Daten auf, vorausschauend und beschreibend. Wir brauchen für beide Modelle immense Mengen von Daten, je mehr, desto besser. Bei der klassischen Datenanalyse sind diese Daten überwiegend strukturiert und sortiert und geordnet, manche auch nicht. Bei der vorausschauenden Analyse, da haben wir beides Bild gemischt. Bei der klassischen Analyse stützt es, man sich auf Erfahrungswerte, es wurde manuell ausgewertet. Bei der vorausschauenden Analyse machen das sogenannte intelligente Algorithmen automatisch. Ja, ich habe es schon gesagt, es ist ein Verfahren, das in allen Bereichen der Wirtschaft und der Industrie heute zur Anwendung kommt. Mögliche Anwendungsfälle sind das sogenannte Risk Management, sprich die Einschätzung. Hallo, Test-Test, Commandama, unter Prashen. Ich glaube, wir haben hier eben unseren Speaker verloren. Wirtschaftsprozesse dahingehend zu simulieren, dass ich quasi eine Simulation machen kann. Was wird passieren, wenn ich an diesen oder jenen Paramet dann irgendetwas verändere? Also ich kann hier quasi in die Zukunft schauen, was bisher so nicht möglich war. Ja, da haben wir zum einen das beschreibende Modell, das die Frage stellt, was ist passiert? Das heißt, es bezieht sich auf die Vergangenheit und versucht aus der Vergangenheit die Effekte der Gegenwart zu verstehen. Das zweite ist das diagnostische Modell. Das diagnostische Modell stellt die Frage, warum ist etwas passiert und versucht Antworten auf Fragen zu den Gründen, zu den Ursachen zu finden beziehungsweise Rückschüsse zu ziehen auf die Konsequenzen von Ereignissen. Und das Vorausschauende, das Predictive-Modelling stellt nur Fragen, die in die Zukunft gerichtet sind. Also was wird passieren, wenn beziehungsweise was wird als nächstes passieren? Dieses Modell nutzt die Daten, die es aus dem Data-Meining gewonnen hat, nutzt das Machine-Learning und andere statistische Methoden, um die Wahrscheinlichkeit zukünftiger Ereignisse voraussagen zu können, beispielsweise dem Ausgang einer Wahl. Ja, was müssen wir oder wie müssen wir handeln, damit wir uns in Zukunft über dieses oder jenes Ereignis dann freuen können? Das vorausschauende Modell geht noch ein Schritt weiter als die vorausschauende Analyse. Es macht Vorschläge, wie gehandelt werden sollte und es bietet auf Basis eines sogenannten Monte Carlo Algorithmus verschiedene Möglichkeiten der Vorhersage, was wahrscheinlich oder mit welcher Wahrscheinlichkeit passieren wird, wenn dieses oder jenes so oder so verändert wird. Ja Fazit, man sollte auf das Data-Meining nicht als separates Stand-alone schauen. Data-Meining alleine ist zunächst einmal nicht zielführend, aber in Kombination mit den eben angesprochenen Methoden ist Data-Meining schon eine Technologie mit der sehr genaue Voraussagen gemacht werden können und mit denen es auch möglich ist unser Verhalten entsprechend zu steuern. Ja, was haben wir so an Applikationen, die das möglich machen? Da haben wir zum Beispiel die digitalen Stromzähler, die weitaus mehr können, als jetzt nur unseren Stromverbrauch an den Anbieter zu übermitteln, sondern anhand unseres bisherigen Stromverbrauchs lassen sich Voraussagen treffen einmal über den künftigen Stromverbrauch, aber mittels entsprechender Algorithmen lassen sich aus diesen Daten auch Rückschlüsse über unseren Lebenswandel ziehen, sprich sind wir Nachtarbeiter. Was haben wir etwa an Geräten in unserem Haushalt? Welche Geräte nutzen wir wie? Wann ist unsere Freizeit? Und und und und und. Das nächste sind sogenannte Scoring-Modelle. Wir kennen das alle von der Schufa, wo niemand so genau weiß, wie diese Scorings zustande kommen, aber letztendlich wissen wir alle, was es bedeutet, ein schlechtes oder negatives Scoring zu haben. Du wirst nicht mehr akzeptiert bei Paymentdiensten, du kannst keine Verträge mehr online abschließen, du kriegst keine Bankkredite mehr, du hast Probleme beim Anbieten von Wohnungen und Fahrzeugen etc. Ja und dann haben wir natürlich heute im Zuge der ganzen Smart alles mögliche und Internet of Things. Jede Menge Sensoren, die alle möglichen Messwerte und Daten auf saugen und mehr oder weniger unverschlüsselt weitergeben, tut so was. Das sind einmal Telekommunikationsanbieter als auch Internet-Provider, die natürlich sehr gerne wissen möchten, wer mit wem, wann, wie lange, welche Menge an Daten austauscht. Das sind vor allen Dingen Versicherungsgesellschaften. Versicherung besteht ja im Wesentlichen nur aus Wahrscheinlichkeitsrechnung. Das sind Bildungseinrichtungen. Das sind Hersteller verschiedenster Güter. Das sind Banken, die natürlich sehr gerne wissen möchten, wie hoch ihr Risiko bei Investments ist bzw. bei der Kreditvergabe. Und das sind letztlich natürlich auch die Händler, die gerne wissen möchten, was wir nächste Woche gerne in welcher Menge kaufen möchten. Ja, wie alle Technologien hat diese Medaille auch zwei Seiten, einmal die Chancen. Das heißt, wenn Entscheidungen getroffen werden müssen, dann habe ich mittels dieser Technologie natürlich ganz andere Möglichkeiten, als ich sie bisher hatte. Ich kann ineffizienz vermeiden und meine Effizienz dadurch steigern. Das heißt, ich kann Produktions- oder sonstige Wirtschaftsprozesse optimieren bei gleichzeitig Reduzierung der Kosten, zum Beispiel im Bereich des Transportes, so n.a. Druggings. Und ich habe natürlich auch die Möglichkeit, mittels dieser Technologie im Bereich Forschung und Entwicklung, entsprechende Trends, Zukunfts- Trends vorauszusagen und entsprechende Möglichkeiten mir anzeigen zu lassen, was das Ganze wohl kosten wird, Kosten-Nutzen-Verhältnis und alles, was damit zusammenhängt. Ja, natürlich haben wir auch Risiken und diese nicht ohne. Diese Technologie darf man, denke ich, mit Fugut recht als Angriff auf unsere Privatsphäre bezeichnen, und zwar in einem Umfang, wie es das bisher noch nie gab. Wir sind heute im Internet, das ist kein Geheimnis mehr eindeutig identifizierbar und umfassend verfolgbar. Es gibt heute ja kaum noch eine Internetseite, die keine Cookies setzen will und kaum eine kommerzielle Seite, die nicht mit Google Analytics und ähnlichen Tools arbeitet, beziehungsweise man will uns tracken, man will uns alles Mögliche antun. Wir müssen uns üben oder sollen uns überall mit möglichst vielen Daten registrieren. Das Ganze bietet natürlich auch kriminellen, aller Art. Jede Menge Möglichkeiten haben sie früher noch versucht, unser Geld zu klauen, versuchen sie weit, unsere Daten zu klauen. Und das nächste Risiko ist natürlich, diese Algorithmen mögen emotionslos sein. Das heißt aber nicht, dass sie immer objektiv sind und dass sie auch immer richtig liegen. Das haben beispielsweise Versuche gezeigt bei Amazon, die also Führungskräfte versucht haben zu rekrutieren über diese Technologien und stellte sich dann raus, dass Frauen in der Regel immer abgelehnt worden sind, selbst bei bester Qualifikation. Man hat dann versucht den Fehler zu analysieren und stellte sich heraus, es hatte damit zu tun, das System wurde trainiert mit so nackten Trainingsdaten, also mit bestehenden Bewerbungen von erfolgreichen Führungskräften und das waren in der Regel alles Männer. So hat der Algorithmus eben gelernt bei einer Frau oder wenn das Wort Frau in der Bewerbung öfters vorkommt, aussortieren. Ja, warum ausgerechnet jetzt? Nun im Moment haben wir die Situation, dass wir immer mehr Daten produzieren und das Netz mit immer mehr Daten überfluten. Rechner werden immer billiger, immer schneller. Die entsprechende Software ist immer einfacher zu bedienen und immer schärfere Wettbewerbsbedingungen setzen einfach entsprechende Differenzierung voraus, sprich wer heute die besten Informationen zuerst hat, der macht es rennen. Ja, warum ist Predictive Analytics denn so wichtig? Zum einen kann ich damit Bedruck entdecken und heute haben wir leider eine Situation, wo Bedruck in vielen Gesellschaften durchaus zum Wirtschaftsgebahn gehört. Das Märchen vom Ehrenbahn Kaufmann gehört doch eher in den Bereich der Fabeln. Marketingkampagnen, Werbekampagnen sind sehr aufwendig und sehr teuer und hier möchte ich natürlich als Auftraggeber wissen mit welchem Cashflow ich dann rechnen darf beziehungsweise ich möchte meine Zielgruppe gezielt ansprechen und möglichst wenig Streuverlöste haben. Natürlich versucht jedes Unternehmen aus den Gegebenheiten des Marktes das Maximum rauszuholen, so zum Beispiel Preise entsprechend der Nachfraher festzusetzen und so nutzen zum Beispiel Airlines und Hotels diese Technologie um ja hier entsprechende Preisfindung zu realisieren. Schon angesprochen, dass Sonate Credit Scoring, also sprich aus den ganzen Datenwust über eine Person einen entsprechenden Kreditwürdigkeitswert zu ermitteln und damit das Risiko von Zahlungsausfällen zu minimieren. Ja, wir Deutschen, wir sind ja die Skeptiker sowieso und haben den strengsten Datenschutz innerhalb der EU. Wenn ich mit meinen amerikanischen oder britischen Kollegen über Privacy Protection oder Data Protection reden möchte, dann halte ich meistens ganz verwunderte Blicke, weil mit dem Begriff allein kann man nur wenig dort anfangen. Wie es in anderen Ländern aussieht, da muss ich mich jetzt auf das verlassen, was ich recherchiert habe. In Ländern wie Indonesien oder Brasilien wächst Facebook stärker als in anderen. In Deutschland und Europa fällt auf, dass Microsoft sehr dominant ist. Wir haben momentan die Diskussion, Digitalisierung in Schulen und man möchte ja unbedingt Office 365 in den Schulen einführen, weil die das ja unbedingt haben wollen. Wenn ich dann erzähle, ich bin weder bei Facebook noch bei WhatsApp, dann werde ich auch mitleidig angeschaut und von vielen Menschen in die Schubblade der Verschwörungstheoretiker gesteckt. Sie verstehen überhaupt nicht, warum ich allein bei dem Namen schon Bauchschmerzen bekomme. Wenn ich dann noch erwähne, dass es andere Suchmaschinen als Google gibt und ich Google nicht verwende, weder als Suchmaschine noch den Google Store noch sonstige Google Services, dann ist das Erstaunen sehr, sehr groß. Denn machen wir uns nichts vor, mehr oder weniger sind wir unter deren Knute. Für viele Menschen bedeutet Suchmaschinen nur noch Google. Ohne WhatsApp glauben sie nicht mehr leben zu können. Betriebssystem ist grundsätzlich nur Windows 10. Microsoft hat den Computer erfunden, ja und wenn du nicht in Facebook bist, dann bist du ja von der Welt und allen Ereignissen abgeschnitten. Ja, wer hat Interesse daran verstärkt zu verfolgen, wie der Absatz von Windeln oder Rasenmähern oder Diätpillen ist? Nun, die Smartwatch, das Drecking-Armband, das Smartphone, das Tablet, das Notebook, der PC, der gehört noch uns. Ihnen gehören aber die Server. Sie haben gewonnen. Dabei ist die Maus keinen Faden mehr ab. Die neuen Herren der Ringe, ich habe sie einfach mal so genannt. Da haben wir zum ersten Alphabet, der Mutterkonzern von Google, da haben wir Yahoo, da haben wir Facebook, da haben wir Microsoft und da haben wir Apple. Manche Leute behaupten ja letztere wären kein Computerhersteller, sondern eher eine Sekte. Was stellen wir denn eigentlich als Konsumenten für diese Herren der Ringe da? Nun, wir sind weder ihre Kunden noch ihre Mitarbeiter. Wir sind ihre Quellen. Wir generieren die Daten, die sie ernten. Sie nehmen unsere Daten, sie handeln damit, das ist ihr Geschäft. Was heißt das? Die verkaufen uns unsere Gewohnheiten, sexuelle Orientierung, politische Orientierung, unsere Interessen, unsere Vorlieben, religiöse Überzeugung, einfach alles. Und wir sind offensichtlich der Meinung, na, stimmt schon so, passt schon so, das ist halt der Preis dafür. Ja, richtig, das ist der Preis dafür. Der Preis für kostenlose E-Mail, der Preis für soziales Netzwerk, der Preis für Messagingdienste, der Preis für Auskünfte und Informationen. Das sind unsere Daten, das sind wir. Das ist unsere komplette Privatsphäre. Das ist nicht nur ihr Geschäft, das ist erst der Anfang. Was ist denn ihre Intention? Was wollen die Herren der Ringe? Nun, sie wollen nicht nur wissen, wie wir uns in der Vergangenheit verhalten haben und sie wissen nicht nur, wie wir uns im Moment verhalten, sondern sie möchten wissen oder sie sind sogar schon in der Lage, unser zukünftiges Verhalten entsprechend zu beeinflussen. Anlass gesagt, sie möchten unser zukünftiges Verhalten so beeinflussen, so manipulieren, dass es zu ihrem Vorteil gerecht, dass wir zum Beispiel das glauben, was sie möchten, dass wir glauben sollen, dass wir das kaufen, was sie möchten, dass wir kaufen sollen und so weiter. Alles, was automatisiert werden kann, wird auch automatisiert. Ja, mein Beispiel ist Smart Home. Ja, alles und jedes ist mit dem Internet verbunden. Sensoren registrieren alle unsere Aktivitäten, Mikrofone, Alexa, überall. Ja, vielen Dank. Das ist doch wohl das Ende des Privatlebens. Herzlich willkommen in der totalen Überwachung. Auch schön Smart Watch, sämtliche Körperfunktionen und das in Echtzeit, das heißt die wissen genau, wie wir uns im Moment fühlen, ob es uns gut geht oder schlecht geht, mit welchen Erkrankungen wir zu rechnen haben werden, wie hoch unsere Lebenserwartungen voraus wie ich sein wird und so weiter und so fort. Ja, und irgendwann wird die Smart Watch uns dann noch sagen, so, das ist aber jetzt der letzte Spear, ja, weil ich weiß, was gut für dich ist. Mächten wir das. Und hier mein Lieblingsgerät, das sogenannte Smartphone, ich nenn es immer Spyphone. Ich glaube, dazu brauche ich eigentlich nichts mehr zu sagen. James Bond war ein Treck dagegen, der hätte niemals herausfinden können, was dieses Gerät herausfindet und an seinen Auftraggeber weiter schickt. Ja, und wenn wir uns nicht dagegen wehren, dann sind wir irgendwo hier in der digitalen Sklaverei. Ja, hallo? Ja, okay. Ja, okay, dann breche ich das, dann breche ich das mal ab. Es ist noch nicht so wichtig. Also, sie sagt hier, was hier unten quasi steht. Sie beschreibt kurz, was sie mit surveillance capitalism, was sie damit meint. Und ja, sie ist wahrscheinlich eine Verschwörungstheoretikerin, weil sie sagt, zuerst geben sie uns, was wir dringend brauchen, nämlich den Zugang zu Informationen und Teilhabe. Dann tun sie so, als wenn es keine andere Möglichkeit keinen anderen Weg gäbe. Wir nutzen ihre Dienste im Austausch für unsere Daten und unsere Daten müssen wir im Gegenzug dafür komplett hergeben. Ich finde, wir müssen unsere Daten besser schützen und uns von dem Gedanken verabschieden, dass wir im Netz irgendetwas ohne Gegenleistung bekämen. Ja, warum ist der Überwachungskapitalismus so gefährlich? Mit einem Wort gesagt, es ist einfach gefährlich, seine Daten im Gegenzug für Informationen und Teilhabe herzugeben. Und zwar ohne unsere Zustimmung, ohne dass wir den Umfang begrenzen könnten, ohne dass wir die Möglichkeit haben, diese Daten jemals wieder zurückzuerhalten. Was Google einmal in seinem Herr Schatzkammer hat, das behält es. Verteidigung Strategien. Was können wir tun, um uns dagegen zu wehren? Nun, jede Information, die diese Leute haben möchten, müssen wir ihnen geben. Es liegt in unserem Ermessen, in unserem freien Willen, ob wir das tun oder ob wir das nicht tun. Ich habe eben gesagt, wir sollten uns von dem Gedanken verabschieden, dass es im Netz irgendetwas ohne Gegenleistung gibt. Das gab es noch nie und das wird es auch nie geben. Also fangen wir an, für entsprechende Services auch entsprechende Preise zu bezahlen. Beispiele dafür, zum Beispiel für Messengerdienste, Streamer, für E-Mails, Anbieter wie Mailbox, Org oder andere. Wir sollten aufhören, unsere privaten Daten, vor allen Dingen Adressen und Ähnliches, vor allen Dingen unsere echten Adressen, in irgendwelchen Online-Formularen zu versenden. Wir sollten Facebook am besten eliminieren. Wir sollten auf keinen Fall sensible Daten wie Telefonnummern, Geburtsdaten, Bankdaten und ähnliches über das Internet, über ungesierte Verbindungen oder unverschlüsselt übertragen. Wir sollten nach Möglichkeit Cookies zurückweisen, vor allen Dingen die sogenannten Third-Party Cookies, also Cookies, die mit der eigentlichen Seite nichts zu tun haben. Wir sollten möglichst Open Source Software verwenden, wo immer es möglich ist. Ich finde es schlimm, diese Dominanz, proprietärer Anbieter, vor allen Dingen im Bereich unserer Schule. Wir sollten freie Betriebssysteme verwenden. Es muss nicht unbedingt genug sein. Es gibt auch noch andere. Es gibt andere Suchmaschinen als Google und vor allen Dingen sollten wir uns eins ins Stammbuch schreiben. Das Einzige, was es auf der Welt umsonst gibt, das ist der Käse oder der Speck in der Mausefalle. Aber wenn du Maus bist, ist das ein sehr, sehr schlechtes Angebot. Wer etwas tiefer in dieses Thema eintauchen möchte, dem seien diese Links empfohlen. Unter dem Link da unten kann man sich die Slides dann auch mit den Videos von meinem Server runter laden. Ich bedanke mich für eure Aufmerksamkeit. Ich hoffe, ich habe euch jetzt nicht allzu sehr gelangweilt und würde mich über Fragen freuen. Dankeschön. So, ich nehme mal jetzt hier beide Mikrofonen. Ich hoffe, es rückkoppelt gerade bei dir nicht. Sonst ein Sach bitte Bescheid. Aber so hört man das hier auf dem Kamerastream nämlich gut. Gut, jo, Fragen aus dem Chat oder so sind mir jetzt leider nicht bekannt. Das wird der Kopf geschüttelt. Vielen herzlichen Dank für deinen Vortrag. Also ich denke, dass wir auch uns über neue Modelle, wie man Dienste finanziert und dass Dienste finanziert werden müssen. Also nicht die Geheimdienste, sondern irgendwie die ganz anderen Dienste. Da muss man sich darüber Gedanken machen, wie die Entwickler und so genau davon leben können und die Entwicklerinnen. Alles klar. Ja, herzlichen Dank. Wenn du möchtest, dann kommen noch ein bisschen bei uns im Workadventure. Da können dann auch noch Leute Fragen stellen im Nachhinein. Ansonsten, genau. Von deiner Seite noch irgendwas, was du sagen möchtest? Von meiner Seite kann ich dir nur zustimmen, was du eben gesagt hast. Wir müssen uns wirklich ernsthaft überlegen, wie wir solche Dienste finanzieren. Und ich finde es eigentlich sehr, sehr schlimm, dass im Land der Dichter und Denker, ich sitze hier in Baden-Württemberg, also im Land der Tüftler und Bastler, dass wir es nicht hinbekommen, eine eigene Suchmaschine zu implementieren, einen eigenen Messenger-Dienst zu implementieren, ein eigenes soziales Netzwerk zu implementieren, dass den Anforderungen des Datenschutzes und den ethischen Anforderungen solcher Technologien gerecht wird. Also, da ich selbst nur Administrator und kein Entwickler bin, ruf ich auf dazu, sich darüber vielleicht mal Gedanken zu machen, ob man da nicht ein cooles Projekt implementieren könnte. Ich selbst arbeite im Moment an einer Sprachunterstützung mit Mit-Cloud und ohne, die auch in der Lage sein soll, Mundarten zu verstehen, um einfach diese sehr interessante Technologie verwenden zu können, ohne in Abhängigkeit zu geraten mit einem amerikanischen Unternehmen. Wer sich daran beteiligen möchte, darf mich auch sehr gern kontaktieren. Ich bin da für jede Hilfe dankbar. Nochmals vielen Dank für die Aufmerksamkeit und mal viel Spaß auf dem Datenschirm. Ja, vielen Dank. Also dann nochmal ein Ender-Blaus für dich.