Der Ethics Canvas ermöglicht ein partizipatives und diskursives Brainstorming der ethischen Folgen von Technologien, die im Rahmen von Forschung und Innovation entstehen. Das nicht-kommerzielle Tool eignet sich speziell für Lehrende, Forschende, Unternehmen und politische Entscheidungsträger, – die Zivilgesellschaft wird hier nicht explizit aufgelistet. Man kann den Ethics Canvas ausdrucken und gemeinschaftlich ausfüllen oder online bearbeiten, speichern und teilen. Dafür haben die Entwickler des Canvas eine Webseite samt Handbuch erstellt.

Die zentralen Fragen , die der Ethics Canvas stellt, lauten:

• Welche Personen und Gruppen sind von der Technologie bzw. dem Produkt oder Service betroffen?
• Von welchen möglichen ethischen Folgen sind diese Personen und Gruppen betroffen?
• Wie kann man diese ethischen Probleme lösen?

Berücksichtigt wird auch der problematische Ressourcenbedarf eines Produkts oder Dienstes (Energie, Daten usw.), als auch mögliche Produktfehler und -schwächen.

CC BY-SA 3.0 ADAPT Centre/Trinity College Dublin/DCU 2017

Die Autoren des Ethics Canvas gehen davon aus, dass man ihn in rund 1,5 Stunden gemeinschaftlich ausfüllen kann. Der inhaltliche Aufbau des Canvas beruht auf wissenschaftlichen Ansätzen aus der Technikforschung und Philosophie. Wichtig ist den Autoren, dass Technik nicht deterministisch gedacht wird, sondern Menschen mit der Technik interagieren und sich diese aneignen. Deshalb wird im Ethics Canvas so viel Wert auf Verhalten und Beziehungen gelegt.

Im Unterschied zu MEESTAR ist der Ethics Canvas ein allgemeineres Brainstorming- und Analyse-Tool, das sich nicht mit der konkreten Risikoabschätzung von Technologien befasst. Wie MEESTAR beruht der Ethics Canvas auf dem gemeinsamen Austausch der Stakeholder. Unterschiedliche Perspektiven und Interessen werden sichtbar. Aber auch hier gibt es  – wie bei MEESTAR – keine Lösung für Wert- und Interessenkonflikte, – außer Kompromisse, die in der Diskussion gefunden werden müssen und bei denen sich Machtverhältnisse negativ auswirken können.

Was ich beim Ethics Canvas vermisse, ist die Raumkategorie bzw. die Frage, wie sich eine Technologie auf die Raumbildung  und -gestaltung auswirkt, – ein ganz wichtiges Thema im Hinblick auf Sozialräume bzw. die Smart City-Diskussion.

Was MEESTAR und Ethics Canvas beide nicht bieten, sind Alternativen zu den behandelten Technologien. Man hat nur die Möglichkeit, sich mit einem bestimmten technischen Produkt zu befassen und keine Chance,  über die Sinnhaftigkeit des gesamten Projekts und dessen Annahmen und Ziele zu sprechen. Dieses Denken in Alternativen wird dagegen von Szenario-Methoden gefördert. Hier können Teilnehmer*innen die Frage diskutieren, welche Zukunft und welche Technologien sie sich aus normativer Perspektive wünschen. Mehr zu Szenario-Methoden im nächsten Blog-Artikel.

Unter den Verfassern des oben verlinkten Aufsatzes ist auch Karsten Weber, der 2019 auf der Jahrestagung der Gesellschaft für Informatik praxisorientierte “Methoden der  ethischen Evaluation von IT” vorstellte. In seinem Papier im Tagungsband der INFORMATIK 2019, S. 431-444, stellt er u.a. die MEESTAR-Methode als ein “Modell zur ethischen Evaluation sozio-technischer Arrangements” vor. Die Methode, an deren Entwicklung er mitwirkte, ermöglicht ein partizipatives und diskursethisches Evaluations-Verfahren. Stakeholder, die eine Technik entwickeln, einsetzen und nutzen treten mit ihren ganz unterschiedlichen Interessen und Perspektiven in einen inhaltlichen Austausch untereinander.  Die Vielfalt der Perspektiven ist gewollt. Sie ist eine Bereicherung, weil sie alle möglichen Probleme und Aspekte  eines Technikeinsatzes auf die Agenda bringt.

Ziel des Verfahrens ist eine Kompromissfindung unter den Stakeholdern. Die Ergebnisse aus dem Verfahren sollen dann in die Forschung und Entwicklung zurückfliessen, – im Idealfall nicht erst am Ende, sondern schon während der Technikentwicklung. MEESTAR kann und soll mehrmals während eines Technikprojektes eingesetzt werden (“iterativ”), und kann übrigens auch in technikfernen Situationen, in denen moralische Konflikte vorliegen, sehr gute Dienste leisten.

MEESTAR wurde als Instrument der angewandten Ethik für konkrete Technikeinsätze in der Praxis entwickelt, nicht zur allgemeinen Reflexion moralischer Aspekte von Technologien. Entstanden ist die Evaluations-Methode im Rahmen eines Technikprojektes in der Pflege. Sie wird zwischenzeitlich öfters bei öffentlichen Forschungs- und Entwicklungsvorhaben eingesetzt.

MEESTAR funktioniert wie folgt:

Für die Bewertung der Technik braucht man moralische Dimensionen wie: Selbstbestimmung, Sicherheit, Gerechtigkeit, Privatheit usw.  Diese Dimensionen sind nicht fest vorgegeben. Man erhält sie durch

1. eine Literaturrecherche in Bezug auf die konkrete Technologie und ihre möglichen Folgen
2. Action Sheets: hier setzen sich die Beteiligten mit den Anwendungsszenarien der einzusetzenden Technik im Detail auseinander. Welche Gefahren und Probleme könnten auftreten? Alternativ kann auch ein Ethics Canvas genutzt werden. Dazu mehr im nächsten Blogartikel.

Betrachtet werden die moralischen Dimensionen aus drei Perspektiven: der individuellen, organisationalen und gesellschaftlichen. Je nach Perspektive werden manche moralische Dimensionen  ganz unterschiedlich bewertet. Weber führt das Beispiel der “Privatheit” an: während Nutzer darunter z.B. eine Wohnung ohne Beobachtungstechnologie verstehen, können kommerzielle Dienstleister Privatheit mit Sensoren in Smart Homes in Einklang bringen, sofern deren Einsatz den Vorgaben der DSGVO entspricht. Hier muss man einen Kompromiss unter den Beteiligten finden.

Zur ethischen Risikoabschätzung dienen dann die folgenden vier Stufen (siehe Weber 2019, S. 434):

• Stufe 1: Anwendung ist aus ethischer Sicht völlig unbedenklich
• Stufe 2: Anwendung weist ethische Sensibilität auf
• Stufe 3: Anwendung ist ethisch äußerst sensibel
• Stufe 4: Anwendung ist aus ethischer Sicht abzulehnen

Wobei es auch hier um Kompromissfindung geht, denn bei einer Anwendung können Werte wie Selbstbestimmung und Privatheit berücksichtigt, aber Gerechtigkeit und Teilhabe verletzt sein. Man muss – um Stufe 1 zu erreichen – dann bei den beiden letzten Punkten nachbessern. Wenn das nicht möglich ist, dann wird auch eine Anwendung nicht klar in eine Stufe eingeordnet werden können, sondern in sich Wertekonflikte bzw. – kompromisse tragen, – so zumindest mein Eindruck.

Laut Weber ist ein partizipatives ethisches Evaluationsverfahren von Technik wichtig, nicht nur aus Gründen der Ethik selbst, sondern um eine hohe Gebrauchstauglichkeit bzw. usability von Technologien zu erzielen. Ihm zufolge ist aber die Bereitschaft, möglichst viele und vielfältige Stakeholder in ethische Bewertungsprozesse einzubeziehen in der Praxis “oftmals nicht gegeben” (Weber 2019, 442).

Sozialorganisationen, die zunehmend in ihrem Alltag mit Technik konfrontiert sind und diese im Umgang mit ihren Klienten anwenden, sollten unbedingt ein ethisches Assessment von Technologien vornehmen, um die richtige Auswahl an Tools treffen zu können. Gerade wo Anwendungen in Auftrag gegeben oder eingekauft werden, hat man die Wahl oder muss sich eine Wahlsituation schaffen. Ethische Aspekte sollten in Ausschreibungen ihren Platz finden. Einrichtungen und ihre Verbände brauchen ethische Leitlinien für den Umgang mit Technik, Daten und Algorithmen.

Wer noch weitere Informationen zu MEESTAR sucht, wird bei der Fachstelle für Ethik und Anthropologie im Gesundheitswesen fündig.

Im letzten Beitrag wurden ethische Grundprinzipien aufgelistet, die im Umgang mit Daten und Algorithmen von Bedeutung sind: die Würde des Menschen, Selbstbestimmung, Privatheit, Sicherheit, Demokratie, Gerechtigkeit und Solidarität, Nachhaltigkeit. Aber wie kann man in der Praxis das ethische Assessment von Technologien durchführen? Wie können Nonprofits ihre IKT-Auswahl, -Nutzung, – Evaluation in ethischer Hinsicht reflektieren oder sich im Hinblick auf Zukunftstechnologien positionieren, am besten gemeinsam mit ihren Stakeholdern?

Wessel Reijers hat dazu gemeinsam mit sechs Kolleg*innen 2018 einen Beitrag in Science and Engineering Ethics  veröffentlicht, der auf der Auswertung von 136 wissenschaftlichen Aufsätzen basiert. Diese stammen aus einem breiten Spektrum, von Medizin über IKT, Nanotechnologie, Agrarwissenschaft, bis hin zu Texten, die sich ganz allgemein mit  Technologien und ihren Folgen befassen. Die Autoren haben in diesen 136 Aufsätzen 35 Methoden gefunden, mit deren Hilfe man ein ethisches Assessment von Technologien durchführen kann. Die Methoden ordnen sie drei Kategorien zu (S. 1448):

• Ex ante (8 Methoden): diese Methoden befassen sich mit Technologien und Anwendungen, die gerade neu aufkommen bzw. sich am Horizont abzeichnen
• Intra (14 Methoden): diese Methoden konzentrieren sich auf Technologien und Anwendungen, die im Moment konkret entwickelt werden
• Ex post (13): diese Methoden befassen sich mit Technologien und Anwendungen, die schon vorliegen und in Organisationen bzw. im Alltag genutzt werden

Bei den Ex ante-Methoden sind Szenario- und Foresight-Ansätze stark vertreten. Sie visualisieren Zukünfte oder verdeutlichen diese durch Geschichten. Diese Methoden richten sich in erster Linie an Experten wie Ethiker. Die Einbeziehung unterschiedlicher Stakeholder ist hier eher selten. Kritisiert wird an Ex ante-Methoden, dass eine Schau in die Zukunft spekulativ ist und Zukunftsanalysen durch unvorhergesehene Ereignisse konterkariert werden.

Bei den Intra-Methoden, die die Technologieentwicklung begleiten, setzt man z.B. auf “value sensitive design” und “human driven design”. Auch diese Methoden wenden sich eher an Experten (Ethiker, Forscher, Designer). Ihre Schwachstelle liegt laut Reijers u.a. darin, dass sie in den Arbeitsalltag von Forschern nur schwer zu integrieren sind und der Zusammenhang zwischen Werten und Design in theoretischer Hinsicht nicht klar ausgearbeitet ist.

Ex post-Methoden, die sich mit vorhandenen Technologien befassen, arbeiten oft mit Checklisten oder einer ethischen Matrix, um die ethischen Fragen zu identifizieren, die von den Technologien aufgeworfen werden.  Auch diese Methoden wenden sich eher an Experten, zum Teil aber auch an größere Stakeholder-Kreise. Speziell bei einer “ethischen Matrix” wird nach den ethischen Auswirkungen einer Technologie auf unterschiedliche Gruppen gefragt. Kritisiert wird von Reijers und Kolleg*innen an Ex post-Methoden, dass Konflikte zwischen Normen (z.B. Sicherheit versus Autonomie) im Rahmen dieser Methoden nicht gelöst werden können, weil sie keine Wertehierarchie zur Verfügung stellen. Und auch die Wertkonflikte zwischen Stakeholdern finden keine Auflösung.

An allen Methoden kritisiert die Forschergruppe, dass sie zu wenig partizipativ seien. Die Methoden könnten die Fragen: “Wie kann man Partizipation organisieren? Wer sind die Stakeholder?” nicht beantworten, weil sie zumeist top down konzipiert sind. Deshalb plädieren die Autor*innen dafür,  auch beim ethischen Technologie-Assessment stärker auf Co-Design und “power sharing” zu setzen (S. 1459).

Als Fazit kann man festhalten, dass es im Moment noch nicht die optimale Methode gibt, um die ethische Wirkung von Technologien zu klären, seien die Technologien “Zukunftsmusik”, in der Entwicklung oder schon in der Anwendung. Dennoch wäre es wichtig, dass sich die soziale Profession, die Wohlfahrtsverbände und ihre Einrichtungen und die ganze Zivilgesellschaft, mit ethischen Fragen bezüglich neuer Technologien auseinandersetzten (siehe dazu meinen Vorschlag der Digitalwerkstätten).

Im nächsten Beitrag stelle ich diskursethische Methoden für die Evaluation von Technologien vor, die in der hiesigen Forschungspraxis erfolgreich erprobt wurden und vielleicht eine Alternative für Nonprofits darstellen.

• als Sozialunternehmen selbst Daten generieren, verarbeiten und nutzen, u.a. von pflege- und schutzbedürftigen Menschen und Mitarbeiter*innen
• unter Umständen selbst an automatisierten Assistenzsystemen beteiligen sind, die Algorithmen einsetzen, oder als Kooperationspartner der Leistungsverwaltung mit den Auswirkungen von Algorithmen bzw. automatisierten Entscheidungen befasst sind
• als gesellschaftliche Akteure auf die humane Ausgestaltung der Digitalisierung Einfluss nehmen wollen
• als lokale Akteure mit der Digitalisierung von Sozialräumen und Infrastrukturen konfrontiert sind.

Die Datenethikkommission (DEK) legt ihrem Gutachten die folgenden Leitgedanken zugrunde:

• menschenzentrierte und werteorientierte Gestaltung von Technologie
• Förderung digitaler Kompetenzen und kritischer Reflexion in der digitalen Welt
• Stärkung des Schutzes von persönlicher Freiheit, Selbstbestimmung und Integrität
• Förderung verantwortungsvoller und gemeinwohlverträglicher Datennutzungen
• Risikoadaptierte Regulierung und wirksame Kontrolle algorithmischer Systeme
• Wahrung und Förderung von Demokratie und gesellschaftlichem Zusammenhalt
• Ausrichtung digitaler Strategien an Zielen der Nachhaltigkeit
• Stärkung der digitalen Souveränität Deutschlands und Europas

(DEK Kurzfassung, S. 5). Handlungsmaßstäbe für die Ausgestaltung digitaler Technologien sollen Werte und Rechte sein, die in unserer Verfassung und der europäischen Charta der Grundrechte festgelegt sind: die Würde des Menschen, Selbstbestimmung, Privatheit, Sicherheit, Demokratie, Gerechtigkeit und Solidarität sowie Nachhaltigkeit.

Weil viele unterschiedliche Akteure an der Datengenerierung beteiligt sind, soll es kein Eigentumsrecht an Daten, sondern Mitsprache- und Teilhaberechte geben. Um die Datenrechte des einzelnen zu klären, sind Umfang und Art seines Beitrags an der Datengenerierung zu untersuchen, sein Individualinteresse zu gewichten und mit konfligierenden Interessen abzuwägen, die Interessen der Allgemeinheit zu beachten und die Machtverteilung zwischen den Akteuren in den Blick zu nehmen (Kurzfassung, S. 9).

Die DEK empfiehlt u.a. Maßnahmen gegen eine ethisch nicht-vertretbare Datennutzung, Leitlinien für den Umgang mit den Daten pflege- und schutzbedürftiger Menschen, datenschutzfreundliche Produkte und Designs, sowie eine Förderung des Beschäftigtendatenschutzes. Personalisierte Tarife bei Versicherungen soll es nur in engen Grenzen geben.

Algorithmen können menschliche Entscheidungen unterstützen. Sie können aber auch menschliche Entscheidungen so prägen, dass die Selbstbestimmung von Menschen eingeschränkt wird. Und schließlich können sie Entscheidung ganz übernehmen, so dass Menschen im Entscheidungsprozess  keine Rolle mehr spielen (= automated decision making, ADM)

Bei algorithmischen Systemen empfiehlt die Kommission eine fünfstufige Bewertungsskala, die das Schädigungspotenzial dieser Systeme und Regulierungsmöglichkeiten auflistet: in einer niedrigen Gefährdungsstufe sollen z.B. eine Risikofolgenabschätzung des algorithmischen Systems durchgeführt und Transparenzpflichten, Kontrollen und Auditverfahren etabliert werden. In einer höheren Gefährdungsstufe empfiehlt die Kommission ex-ante-Zulassungsverfahren für Algorithmen, Live-Schnittstellen für Aufsichtsinstitutionen oder sogar vollständige und teilweise Verbote von algorithmischen Systemen (DEK-Kurzfassung, S. 19). Wichtig ist hier, dass nicht nur die Algorithmen als solche im Fokus stehen, sondern das ganze “sozio-technische System”, d.h. auch die beteiligten Menschen und die unterschiedlichen Phasen der Entwicklung, Implementierung und Evaluation algorithmischer Systeme.

Die DEK empfiehlt der Bundesregierung, die bestehenden  Aufsichtsinstitutionen zu stärken und ein neues Kompetenzzentrum für algorithmische Systeme auf Bundesebene zu schaffen. Aber auch die Ko- und Selbstregulierung wird empfohlen, wie DIN Normen und  Gütesiegel, sowie Kennzeichnungspflichten und ein bindender Codex für die Betreiber von algorithmischen Systemen. Sowohl bei der Ausarbeitung des bindenden Codex als auch in den Aufsichtsbehörden solle es Beiräte geben, in denen die Zivilgesellschaft vertreten ist.

Das Gutachten der DEK ist ein beeindruckender Beitrag zur Ethik der Digitalisierung. Die DEK unterstützt mit ihrem Gutachten den “europäischen Weg”, d.h. die europäische Strategie, Technologieentwicklung und Technologieeinsatz mit europäischen Werten und Grundrechten in Verbindung zu bringen. Was im Bericht meines Erachtens noch etwas zu kurz kommt, ist die kollektive Dimension: Datenrechte werden aus individueller Perspektive betrachtet. Es wird nicht klar, inwieweit die Gesellschaft an der Entwicklung digitaler Infrastrukturen und Tools mitwirken kann, welche Möglichkeiten also bspw. lokale Communities haben, ein smartes Quartier und eine smarte Stadt mitzugestalten. Über die Grenzen der Partizipation in eben diesen Smart Cities wurde hier im Blog schon an anderer Stelle geschrieben.

Bei den AAL (Altersgerechten Assistenzsystemen) und Smart Services kommunizieren Geräte nicht nur untereinander, sondern auch mit den Bewohner*innen selbst und mit deren sozialem Umfeld (Angehörige, Pflegedienste). Sensoren an Gegenständen, an der Kleidung sowie Videokameras und Mikrophone ermöglichen eine Überwachung in Echtzeit und generieren fortlaufend Daten über die Bewegungsabläufe und den Gesundheitszustand der Bewohner*innen. Die intelligenten Geräte erinnern an die Einnahme von Medikamenten und an Verabredungen („nudging“). Sie ermöglichen den Kontakt zwischen dem Bewohner, seinem sozialen Umfeld und seinen pflegerischen und medizinischen Dienstleistern.

Smart Home-Technologien werfen ethische Fragen auf: einerseits unterstützen sie das selbstständige Wohnen, andererseits bedrohen sie die Privatsphäre des einzelnen angesichts des allgegenwärtigen Sensoring und Monitorings. Brolcháin/Gordijn setzen sich in ihrem Aufsatz „Privacy challenges in smart homes for people with dementia and people with intellectual disabilities“ (2019) mit den ethischen Herausforderungen von Smart Homes mit Blick auf die Privatheit auseinander. Die Fragen, die sie aufwerfen, berühren nicht nur die Zielgruppe „Menschen mit Demenz/mit Lernbehinderung“, sondern sind für alle Stakeholder des Smart Home-Themas relevant, d.h. für Bürger*innen, Technologieentwickler*innen, Smart Home-Anbieter, Stadtplaner*innen, soziale Dienste usw.

Brolcháin/Gordijn beleuchten fünf Dimensionen von Privatheit:

• Informational privacy: in Smart Homes werden Daten gesammelt und gespeichert.
  Wer hat Zugriff auf die Daten, wie sicher sind sie gespeichert? Wie steht es um die Informationskontrolle seitens der Bewohner*innen? Auch bei einer Anonymisierung der Daten besteht die Gefahr einer Re-Identifizierung. Werden die vorhandenen Daten für das „Nudging“ eingesetzt, also das Verhalten des Bewohners manipuliert?
• Physical privacy: inwieweit werden die häusliche und körperliche Intimität durch Sensoren, Kameras und Audioaufzeichnungen gefährdet?
• Associational privacy: wer erhält über Kameras Einblick in den Haushalt eines Bewohners und ist über Monitore präsent in dessen vier Wänden?
• Proprietary privacy: nicht nur die körperliche Privatsphäre, auch die seelische und geistige wird durch Gesichts- und Emotionserkennungs-Software bedroht
• Decisional privacy: einerseits soll das Smart Home Bewohner*innen bei den Aufgaben des Alltags unterstützen. Andererseits gehen bei automatisierter Unterstützung Kompetenzen verloren und können aufgrund des Nudgings und des Monitorings Entscheidungen nicht mehr autonom gefällt werden.

Um die Privatheit in Smart Homes zu wahren, schlagen Brolcháin/Gordijn folgendes vor:

Eine informierte Einwilligung („informed consent“) der Bewohner*innen von Smart Homes in die Datenerhebung, – verarbeitung und -speicherung muss eingeholt werden, – ist aber nicht ausreichend,

• denn nicht nur der Bewohner, sondern auch seine Gäste werden vom Sensoring und Monitoring berührt
• eine Einwilligungserklärung kann nicht die Bandbreite der Privatheitswünsche für ganz unterschiedliche Situationen abdecken.

Brolcháin/Gordijn plädieren deshalb für folgendes (S. 261):

1. Für eine kontextabhängige Bestimmung der Privatsphäre, die der Bewohner je nach Situation vornehmen soll
2. Für eine kontextabhängige Bestimmung, wer Zugriff auf welche Daten hat oder ob die Datenerhebung und -verarbeitung im Einzelfall blockiert werden soll

In der Praxis bedeutet dies: der Bewohner eines Smart Homes wird mehrmals täglich in wechselnden Situationen um seine Einwilligung in die privacy-Settings gebeten, die er/sie dann je nach Situation unterschiedlich bestimmen kann. Die Einwilligungsformulare sollen digital vorliegen, d.h. auf tablets oder auf Bildschirmen in der Wohnung eingespielt werden. Auch Besucher*innen werden um ihre Einwilligung in die Datenerhebung und -verarbeitung gebeten. Bewohner*innen und Gäste sollen mehrmals täglich daran erinnert werden, dass eine Überwachung durch Sensoren und Kameras stattfindet. Brolcháin/Gordijn räumen ein, dass solch eine situativ zu erteilende Einwilligung für die Bewohner*innen zur echten Bürde werden kann, – sehen aber im Einzelfall keine andere Lösung.

Kritiker der informierten Einwilligung würden Brolcháin/Gordijn aus folgenden Gründen widersprechen:

Bei einer permanenten Abfrage von Privatheitswüschen wird die informierte Einwilligung schnell zu einem Ritual, bei dem man Fragen einfach „wegklickt“, um seine Ruhe zu haben, in diesem Fall erfolgt die Einwilligung faktisch uninformiert (Hofmann/Bergemann 2017). Der einzelne ist auch deshalb mit einer solchen Individualisierung der Datenschutzverantwortung überfordert, weil unser Urteil situativ ist (und laut Brolcháin/Gordijn explizit auch situativ sein soll). Wir überblicken aber in der Regel nicht den Wert unserer Daten, der sich durch deren Zusammenführungen ergibt (Big Data) und in Zukunft ergeben kann. Durch das Machtungleichgewicht zwischen dem einzelnen und den digitalen Anbietern können letztere ihre Datenforderungen „nahezu unbegrenzt“ (Hofmann/Bergemann) anheben, – der einzelne wird zustimmen, wenn er die digitale Leistung oder das Smarte Home nicht verlieren will. Viele individuelle uninformierte Einwilligungen können aber im Endergebnis zu negativen Folgen für das Gemeinwohl führen. Deshalb plädieren Hofmann/Bergemann (2017) dafür, das „Datenschutzphantom“ der informierten Einwilligung von seinem Sockel als zentrales Datenschutzinstrument zu stoßen und andere Regulierungsformen in den Blick zu nehmen.

Dass dabei gesetzliche Regelungen eine ganz zentrale Rolle spielen sollten, wird auch von Brolcháin/Gordijn vertreten. Denn sie räumen ein, dass ihr Vorschlag einer situativ zu erteilenden Einwilligung die Zunahme der Datenerhebung und Verletzung der Privatsphäre letztlich gar nicht verhindern kann, weil Unternehmen dazu neigen, nach und nach ständig mehr Daten einzusammeln und sich dafür sukzessive die Zustimmung einzuholen. Kritiker sehen in der informierten Einwilligung denn auch eine ideale Grundlage für den zeitgenössischen Datenkapitalismus. Brolcháin/Gordijn fordern, dass Regierungen der Wirtschaft verbindlich vorgeben, welche Art von Daten überhaupt erhoben werden dürfen und wie viele Einwilligungen mit welchem Umfang Bürger*innen vorgelegt werden können, – unter besonderer Berücksichtigung derjenigen, die beeinträchtigt und hilfsbedürftig sind.

Drei Beispiele für ethische Herausforderungen durch die Digitalisierung:
Würde: Inwieweit verliert der einzelne seinen Status als ganzheitliche “Person”, wenn er/sie durch algorithmisches Profiling und automatisierte Entscheidungen als “Datenaggregat” oder bloßer “Datenpunkt” behandelt wird?
Autonomie: Wie sehr wird man durch persuasive Technologien manipuliert, die das menschliche Verhalten steuern?
Gleichheit: Inwieweit diskriminieren automatisierte Entscheidungen den einzelnen?

Auch in der internationalen Sozialarbeit sind automatisierte Informations- und Entscheidungssysteme auf dem Vormarsch.  Die gemeinnützige Organisation Algorithm Watch hat im Januar 2019 einen Bericht über den Stand des “automated decision-making” (ADM) in zwölf europäischen Ländern veröffentlicht und im April 2019 einen Atlas über das ADM in Deutschland.  In immer mehr Feldern kommen ADM-Systeme zum Einsatz, – auch im Wohlfahrtsbereich, wo Quartiere nach Risiko-Indikatoren “bepunktet” werden wie in Dänemark oder Daten aggregiert werden, um Risikofaktoren in der Kinder- und Jugendarbeit herauszufinden (Finnland).

An der Entwicklung und Einführung elektronischer Informationssysteme zur Falldokumentation ist die hiesige Sozialarbeit nur mangelhaft beteiligt. Zu wenig fordert sie ihre Teilhabe in diesem Feld ein und zu wenig wird die Digitalisierung auf Professions- und Einrichtungsebene systematisch reflektiert. Die Auseinandersetzung mit IuK-Technologien ist nicht im “Kerncurriculum Soziale Arbeit” der Deutschen Gesellschaft für Sozialarbeit verankert, ebenso fehlen der sozialen Profession Standards, wie im Alltag mit den neuen Technologien umzugehen ist, – in einem anderen Blogartikel habe ich mich mit diesem Thema befasst bzw. mit den amerikanischen “Standards for Technology in Social Work Practice”.

Beide Säulen (IuK in Kerncurriculum, Technologiestandards in der sozialarbeiterischen Praxis) bräuchte die Profession dringend. Und ebenso notwendig sind ethische Leitlinien auf Professions- aber auch auf Einrichtungsebene, um eine Richtschnur mit Werten und richtigem Handeln für den Umgang mit den neuen technologischen Herausforderungen zu haben.

Solche Leitlinien müssten vor Ort partizipativ erarbeitet werden: da Sozialleistungen durch Koproduktion entstehen, müssen auch ethische Leitlinien im Rahmen eines Co-Design-Prozesses formuliert werden, d.h. gemeinsam mit Klienten, Angehörigen, Unterstützern, Ehrenamtlichen usw. So würde das Thema “digitale Ethik” auch stärker in die lokale Zivilgesellschaft getragen werden, wo es momentan noch nicht verankert ist, mit äußerst negativen Folgen im Hinblick auf die Machtbalance zwischen Staat und Firmen als wichtige (big data)-Player auf der einen und der Zivilgesellschaft auf der anderen Seite . Neue Bündnisse könnten entstehen und die Sozialarbeit würde ihrem Selbstanspruch als “Menschenrechtsprofession” gerecht.

Momentan ist da, wo eine kritische professionelle Diskussion über die Chancen, Gefahren und ethischen Herausforderungen der Digitalisierung sein sollte, aber noch eine große Leerstelle, bei der nicht klar ist, ob und wann die Profession sie füllen wird. Auch in den Einrichtungen selbst ist es mit dieser Diskussion nicht weit her.  “Digitalwerkstätten” auf lokaler Ebene mit allen Stakeholdern einer Einrichtung könnten hier Abhilfe schaffen.