Podcasts about datensammlungen

In Südafrika sei ein Genozid an weissen Farmern im Gang. Mit dieser nachweislich falschen Behauptung hat US-Präsident Donald Trump den südafrikanischen Präsidenten Cyril Ramaphosa konfrontiert, vor laufenden Kameras. Dies dürfte das Verhältnis zwischen den beiden Ländern schwer belasten. Weitere Themen: In der US-Hauptstadt Washington hat ein Angreifer zwei Mitarbeiter der israelischen Botschaft erschossen. Noch immer gibt es beim Nachrichtendienst des Bundes NDB Missstände. Drei Jahre nach dem Skandal um illegale Datensammlungen zeigt sich, dass versprochene Massnahmen nicht umgesetzt wurden.

Ein Medienverbund enthüllt, wie dubiose Geschäftemacher riesige Datensammlungen über arglose Bürger feilbieten und die Werbeindustrie dankbar zugreift. Den Stoff liefern ihnen Entwickler von Apps, mit denen sich Handynutzer mithin punktgenau lokalisieren lassen – etwa solche, die den nächsten Schneeschauer nicht abwarten können. Interessant kann das auch für andere Akteure sein: Polizei, Geheimdienste, Militärs, Stalker, Erpresser.Weiterlesen

Die Macht von Daten wird oft erst dann sichtbar, wenn sie missbraucht wird. In Episode 125 des c't-Datenschutz-Podcasts werfen Holger, Joerg und der Datenschutzbeauftragte Markus Sailer einen Blick zurück auf historische Beispiele, in denen Staaten ihre Datensammlungen zur gezielten Verfolgung von Bevölkerungsgruppen genutzt haben. Ein besonders bekanntes Beispiel ist die Volkszählung von 1939 im nationalsozialistischen Deutschland. Mit Hilfe von Lochkarten und Hollerith-Tabelliermaschinen erfassten die Nazis damals die Religionszugehörigkeit der Bürger. In Ergänzungskarten wurden "Mischlinge" "Volljuden", "Geltungsjuden" und "Glaubensjuden" gemäß der Nürnberger Rassengesetze von 1935 systematisch erfasst. Die Daten bildeten später die Grundlage für die Deportation von Juden in Konzentrationslager. In anderen Staaten wie den Niederlanden fielen solche Datensammlungen den deutschen Besatzern in die Hände und wurden für Verfolgungsmaßnahmen missbraucht. Ein weiteres Beispiel ist die systematische Erfassung von Homosexuellen durch die Gestapo ab 1934. Auf Basis von polizeilichen "Rosa Listen" wurden zehntausende Männer in Karteien erfasst, überwacht und verfolgt. Insgesamt 50.000 Verurteilungen erfolgten nach dem berüchtigten Paragraphen 175, der in der Bundesrepublik erst 1994 endgültig abgeschafft wurde. Die Gesprächspartner sind sich einig: Auch wenn sich die Methoden geändert haben, besteht die Gefahr des Datenmissbrauchs durch staatliche Stellen weiterhin. Rasterfahndung, die wieder in Deutschland diskutierte Vorratsdatenspeicherung oder der "Cloud Act" in den USA sind aktuelle Beispiele für weitreichende Zugriffsbefugnisse. Zwar setzt die europäische Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) hier wichtige Grenzen. Doch die Diskutanten bezweifeln, ob sie ausreicht, um die Demokratie langfristig zu schützen. Ihr Wunsch an die Politik ist daher ein stärkeres Bewusstsein für die Missbrauchsgefahren von Datensammlungen. Statt Datenschutz vor allem als Hindernis zu sehen, sollte er auch als Schutzschild der freiheitlichen Gesellschaft begriffen werden. Denn historische Erfahrungen mahnen zur Wachsamkeit - in Zeiten von Big Data und Künstlicher Intelligenz mehr denn je.

Wer eine Fitnessuhr trägt, einen Schrittzähler am Handy hat oder ein vernetztes Auto fährt, zeichnet laufend Daten und Fehlermeldungen auf. Aber wie kommt man an diese Daten heran, wenn man die Fitnessuhr wechseln will oder das Auto Pannenhilfe braucht? Welche Regelungen trifft der Data Act der EU in Bezug auf Datensammlungen? Und wie kann das alles konsument:innenfreundlicher werden?Über seine Erfahrungen mit Connected Cars berichtet in dieser Episode Datenschutzrechtsexperte Rainer Knyrim (RA und Partner von Knyrim Trieb Rechtsanwälte) im Gespräch mit Elisabeth Maier (MANZ).Service: Knyrim: Praxishandbuch DatenschutzrechtDako - Datenschutz konkret Gefällt Ihnen, was Sie hören? Dann abonnieren Sie den Podcast und empfehlen Sie ihn weiter. Lob, Kritik und Anregungen: podcast@manz.at

Wie oft sucht man etwas am Tag im Internet oder in Datenbanken? Auch wenn es da keine genauen Zahlen gibt, ist die Antwort auf jeden Fall: oft. Information Retrieval, also die Informationsrückgewinnung, sorgt dafür, dass wir die Informationen in großen, komplexen Datensammlungen überhaupt wiederfinden. Aber wie funktioniert das?In dieser Folge spricht Jacqueline Klusik-Eckert mit Dr. Lisa Dieckmann und Dr. Jürgen Hermes über das interdisziplinäre Fachgebiet Information Retrieval. Ist es nicht ein Problem, dass wir in einer Bildwissenschaft wie der Kunstgeschichte mit Texten suchen? Und woher weiß ich, ob ich alles gefunden habe, was in der Datensammlung drin steckt? Dr. Lisa Diekmann ist promovierte Kunsthistorikerin und Softwareentwicklerin und sorgt mit dem prometheus-Team dafür, dass wir nun schon seit 20 Jahren im prometheus-bildarchiv mit einer Suchanfrage in aktuell 121 Datensammunlungen suchen können. Dr. Jürgen Hermes ist Geschäftsführer des Instituts für Digital Humanities der Universität zu Köln und kennt sich mit sprachlicher Informationsverarbeitung und Suchmaschinen wie Google aus.Gemeinsam möchten wir herausfinden, was hinter dem Suchfeld passiert, warum man manchmal enttäuscht von den Ergebnissen ist und wie Suchmaschinen bei der Suche helfen, ohne dass man es merkt. Wir stellen auch die Frage, was eigentlich Relevanz ist und wie den unterschiedlichen Erwartungshaltungen von Benutzer*innen entgegenkommt.Begleitmaterial zu den Folgen findest du auf der Homepage unter https://www.arthistoricum.net/themen/podcasts/arthistocastAlle Folgen des Podcasts werden bei heidICON mit Metadaten und persistentem Identifier gespeichert. Die Folgen haben die Creative-Commons-Lizenz CC BY 4.0 und können heruntergeladen werden. Du findest sie unterhttps://doi.org/10.11588/heidicon/1747388

Routinedaten aus der Krankenversorgung haben in den vergangenen Jahren an Bedeutung gewonnen. Sie helfen, Prävention, Diagnostik und Therapie zu verbessern und können auch noch viele Jahre nach der Behandlung einen Mehrwert für die gesamte Gesellschaft darstellen.

Hinter dem sehr technischen Begriff „Algorithmisches Management“ stecken zahlreiche Programme und Tools, die zwar futuristisch klingen, aber die Arbeitswelt schon heute stark prägen: Im Logistikzentrum, im Callcenter, im Bewerbungsverfahren, bei der Schulung von Mitarbeitern und und und. Doch können KI-Systeme tatsächlich besser Bewerber auswählen als ein HR-Mitarbeiter? Was sagt die DSGVO zu den Datensammlungen solcher Systeme, die doch der Prozessoptimierung im Unternehmen dienen sollen? Was können solche Tools und was können sie (noch) nicht? Und viel wichtiger: Wann ist ihr Einsatz sinnvoll und was ist rechtlich erlaubt? Dr. Andreas Tinhofer von ZEILER FLOYD ZADKOVICH hat sich das für uns genauer angesehen und wir stellen fest: Algorithmisches Management ist gekommen, um zu bleiben. --- Send in a voice message: https://anchor.fm/lindeverlag/message

Kontrolle, Überwachung, Manipulation – negative Folgen von Datensammlungen werden oft diskutiert. Doch welche Vorteile bringen sie mit sich? Und welche Rolle spielen Daten im Journalismus? Besonders in Krisenzeiten wie der jetzigen, in denen sich die Nachrichten stündlich ändern? Können sie uns dabei helfen, die Welt ein wenig besser zu verstehen? Wahlergebnisse, Verkehrsplanung oder auch die Corona-Infektionswelle lassen sich durch die akribische Daten-Aufbereitung von Journalist*innen, Entwickler*innen und Designer*innen besser nachvollziehen. Wie können Big Data und Open Data die Informationsfreiheit unterstützen? Was verbindet Journalismus und Technologie und wie unterscheiden sich redaktionelle von datengetriebenen Inhalten? Die Moderatorin Katja Weber (radioeins, Deutschlandfunk Nova) diskutiert mit: - Wiebke Loosen, Senior Researcher Journalismusforschung am Hans-Bredow-Institut - Sandra Rendgen, Visualisation Strategist und Head of Design bei Sapera - Elena Erdmann, Redakteurin im Datenteam bei ZEIT Online und Mitglied bei Journocode Tina Krell führt in das Thema ein, sie ist wissenschaftliche Mitarbeiterin in der Gruppe „Innovation und Unternehmertum“ und Koordinatorin des Forschungsprojekts „Task Force: European Platform Economy“ am HIIG.

Was noch vor ein paar Jahren das Navigationsgerät war, ist heute das Smartphone. Die Navi-Apps sind bereits vorinstalliert und kennen nicht nur den richtigen Weg, sondern auch Staus und Verkehrsaufkommen.

Wir melden uns wieder zurück und blicken auf die umstrittene Neuregelung des Telemediengesetzes in Bezug auf die Störerhaftung. Es bleibt offen, ob das Ziel erreicht wurde aber wir beklatschen ein wenig ein neues Gesetz, das ausnahmsweise ein paar gute Neuerungen mit sich bringt zumindest keine Verschlechterungen schafft. Weiterhin interessieren wir uns für die bemerkenswerte und potentiell wegweisende Entscheidung des Bundesverfassungsgerichts zum Thema Sampling und reden über neue Begehrlichkeiten des FBIs für automatische Datensammlungen auf Android-Telefonen. Wir schütteln ein wenig den Kopf über Pressemitteilungen des BSI und schlagen ihn danach auf den Tisch nachdem wir uns die jüngste Initiative Berlins ein "freies WLAN" zu schaffen genauer anschauen.

Ein Spotter ist eine Person, die sich mit dem gezielten Beobachten von Objekten oder Phänomenen, dem sogenannten Spotting beschäftigt. Die sogenannten Trainspotter sammeln Aufnahmen von Lokomotiven, Waggons und deren Kennzeichen. Dabei ist ihnen wichtig, diese auch selbst gesehen zu haben, Aufnahmen von anderen reichen nicht aus. Ein Trainspotter benutzt als Hilfsmittel vor Ort in der Regel Prismenfernglas, Notizblock/PDA und Fotoapparat/Videokamera. Bei der häuslichen Nachbereitung werden die gemachten Beobachtungen und Fotos dann mit Datensammlungen (wie Produktionslisten und Fahrplänen) abgeglichen und in Datenbanken organisiert und archiviert. Heute dienen häufig spezielle Internet-Foren und Community-Websites als Medium zum Austausch mit anderen Spottern und zur Veröffentlichung der eigenen Fotos und Beobachtung. Quelle: Wikipedia

Ein Spotter ist eine Person, die sich mit dem gezielten Beobachten von Objekten oder Phänomenen, dem sogenannten Spotting beschäftigt. Die sogenannten Trainspotter sammeln Aufnahmen von Lokomotiven, Waggons und deren Kennzeichen. Dabei ist ihnen wichtig, diese auch selbst gesehen zu haben, Aufnahmen von anderen reichen nicht aus. Ein Trainspotter benutzt als Hilfsmittel vor Ort in der Regel Prismenfernglas, Notizblock/PDA und Fotoapparat/Videokamera. Bei der häuslichen Nachbereitung werden die gemachten Beobachtungen und Fotos dann mit Datensammlungen (wie Produktionslisten und Fahrplänen) abgeglichen und in Datenbanken organisiert und archiviert. Heute dienen häufig spezielle Internet-Foren und Community-Websites als Medium zum Austausch mit anderen Spottern und zur Veröffentlichung der eigenen Fotos und Beobachtung. Quelle: Wikipedia