Tile: 4. Datensammlungen und ihre Folgen (Praxisbeispiele) | Big Data

4.1 Big Data und das Internet der Dinge

Im sogenannten „Internet der Dinge“ sammeln Geräte und Objekte Messdaten und Eingaben. Sie sind aus der Ferne ansteuerbar und können miteinander interagieren. Sie sollen den Menschen das Leben erleichtern und es verbessern. Dabei sammeln sie zahlreiche personenbezogene Daten über die Nutzerinnen und Nutzer.

4.1b 📄 Big Data Praxisbeispiel – Internet der Dinge

4.1c 🖼️ Big Data Praxisbeispiel – Internet der Dinge

Inhalt von „Big Data (siemens-stiftung.org)“, © Siemens Stiftung 2023, lizenziert unter CC BY-SA 4.0 international.

4.2 Big Data und Cloud-Computing

Viele individuelle Daten sind mittlerweile über Dienste wie Dropbox oder Google Drive in einer sogenannten Cloud gespeichert. Solche Cloud-Computing-Dienste zeichnen sich dadurch aus, dass sie über das Internet auf eine umfassende IT-Infrastruktur zurückgreifen. Auch Online-Übersetzungsdienste liefern immer präzisere Ergebnisse, weil sie solche Strukturen und Big-Data-Anwendungen nutzen

4.2b 📄 Big Data Praxisbeispiel – Cloud-Computing

4.2c 🖼️ Praxisbeispiel: Big Data und Cloud-Computing

Inhalt von „Big Data (siemens-stiftung.org)“, © Siemens Stiftung 2023, lizenziert unter CC BY-SA 4.0 international.

4.3 Praxisbeispiel: Big Data und virtuelle Spielewelten

Computerspiele bestehen in aller Regel aus einer komplett virtuellen Welt, alles ist programmiert und existiert nur als „Code“. Pokémon Go ist ein Online-Game, das Geodaten der realen Welt als Spielkulisse nutzt und eine virtuelle Welt inklusive Phantasiewesen mit der Realität kombiniert. Die Mitspielenden können in Echtzeit gemeinsam handeln.

4.3b 📄 Big Data Praxisbeispiel – Virtuelle Spielwelten wie Pokémon Go

4.3c 🖼️ Big Data Praxisbeispiel – Virtuelle Spielwelten

Inhalt von „Big Data (siemens-stiftung.org)“, © Siemens Stiftung 2023, lizenziert unter CC BY-SA 4.0 international.

4.4 Praxisbeispiel: Big Data und personalisierte Online-Werbung

Werbung ist nicht nur in Magazinen, auf Plakaten und im Fernsehen zu sehen, sondern auch auf Social-Media-Plattformen, Suchmaschinen, Nachrichten-Webseiten, in Wetter- oder Fußball-Apps. Anders als bei klassischer Werbung sieht online meist nicht jeder dieselben Werbebanner oder
-spots. Diese sind vielmehr auf die Profile der jeweiligen Nutzerinnen und Nutzer zugeschnitten.

4.4b 📄 Big Data Praxisbeispiel – Personalisierte Online-Werbung

4.4c 🖼️ Big Data Praxisbeispiel – Personalisierte Online-Werbung

Inhalt von „Big Data (siemens-stiftung.org)“, © Siemens Stiftung 2023, lizenziert unter CC BY-SA 4.0 international.

4.5 Praxisbeispiel: Big Data und datenbasierter Wahlkampf

Beim Wahlkampf setzen politische Parteien und ihre Kampagnenhelferinnen und -helfer zunehmend auch auf Big Data: Dafür analysieren sie Profildatenbanken, die zum Kauf angeboten werden, setzen selbst Apps und Webseiten auf, die Daten erfassen und bedienen sich zugänglicher Wählerverzeichnisse. Sie nutzen die so gewonnenen und ausgewerteten Daten unter anderem für Social-Media-Kommunikation und können dort zielgerichtet abgrenzbare Gruppen ansprechen.

4.5b 📄 Big Data Praxisbeispiel – Datenbasierter Wahlkampf

4.5c 🖼️ Big Data Praxisbeispiel – Datenbasierter Wahlkampf

4.6 Praxisbeispiel: Big Data und staatliche Überwachung

Auch für den Staat findet Big Data in vielen Bereichen einen sinnvollen Einsatz. Wenn es um die Sicherheit der Bürgerinnen und Bürger und die Abwehr von Gefahren geht, greifen Behörden, Polizei und Geheimdienste mitunter zu Überwachungs- und Auswertungsmethoden, die auf große Datenmengen zurückgehen.

4.6b 📄 Big Data Praxisbeispiel – Staatliche Überwachung

4.6c 🖼️ Big Data Praxisbeispiel – Staatliche Überwachung

4.6 Praxisbeispiel: Big Data und staatliche Überwachung

Auch für den Staat findet Big Data in vielen Bereichen einen sinnvollen Einsatz. Wenn es um die Sicherheit der Bürgerinnen und Bürger und die Abwehr von Gefahren geht, greifen Behörden, Polizei und Geheimdienste mitunter zu Überwachungs- und Auswertungsmethoden, die auf große Datenmengen zurückgehen.

4.7 📝 Arbeitsblatt | Big Data – Tracking während des Unterrichts