Der „Wert einer Person“ online bezieht sich nicht auf eine moralische oder philosophische Qualität. Der Begriff beschreibt eine Reihe von Metriken, die durch Algorithmen berechnet werden: Rufscore, geschätztes kommerzielles Potenzial basierend auf persönlichen Daten oder auch fiktive Preise, die von unterhaltsamen Websites vergeben werden. Diese Berechnungen basieren auf realen Daten, und ihr rechtlicher Rahmen hat sich seit Inkrafttreten der europäischen Verordnung über künstliche Intelligenz grundlegend verändert.
Personenbezogene Daten und Einzelpreis: Was ein digitales Profil wert ist
Jede Interaktion online erzeugt Daten. Ein Datenbroker aggregiert diese Fragmente, um ein verwertbares Profil zu erstellen: Browserverlauf, Geolokalisierung, Kaufgewohnheiten, Interaktionen in sozialen Netzwerken. Isoliert betrachtet hat ein Datenpunkt einen vernachlässigbaren Marktwert.
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Der Wert steigt, wenn diese Fragmente kombiniert werden. Ein vollständiges Set an persönlich identifizierbaren Informationen (PII) ist laut spezialisierten Marktanalysen tausendmal mehr wert als die Summe seiner Teile. Die E-Mail-Adresse allein ist nur ein paar Cent wert, aber das vollständige Profil (Identität, Gesundheit, Finanzen, Interessen) erreicht deutlich höhere Beträge auf den Wiederverkaufsmarkt, einschließlich im Dark Web.
Einige aktuelle Projekte bieten Nutzern die Möglichkeit, die Kontrolle zurückzugewinnen, indem sie ihre Daten selbst monetarisieren. Das Startup Verb ermöglicht es beispielsweise, Daten direkt an KI-Labore zum Training von Modellen zu verkaufen. Die Zahlungen bleiben bescheiden, aber das Prinzip kehrt die gewohnte Logik um, bei der nur die Broker von diesen Informationen profitieren.
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Um einen spielerischen Aspekt dieser Frage zu erkunden, beschreibt eine Seite was ich auf Les Affaires du Net wert bin, indem sie einen Preis basierend auf persönlichen Kriterien simuliert.
Online-Rufscore: Berechnungsmethoden und Grenzen
Das Scoring des digitalen Rufs funktioniert, indem mehrere öffentliche Signale aggregiert werden: Kundenbewertungen, Erwähnungen in der Presse, Aktivität in sozialen Netzwerken, Konsistenz der Informationen zwischen Plattformen. Spezialisierte Tools vergeben dann eine zusammenfassende Note, manchmal auf einer Skala von 100, manchmal in Form eines Buchstabens.
Für Unternehmen hat diese Note direkte Auswirkungen auf die Bewertung. Der Online-Ruf wird mittlerweile als immaterieller Vermögenswert in den Bewertungspraktiken von Unternehmen behandelt. Ein Geschäftsführer, der ein KMU verkauft, weiß, dass unbehandelte negative Bewertungen einen Abschlag bei der Preisverhandlung rechtfertigen können.
Für Privatpersonen ist der Mechanismus weniger formalisiert, aber ebenso konkret. Ein gut platziertes LinkedIn-Profil, konsistente Veröffentlichungen und eine Historie von Empfehlungen bilden ein reputationskapital. Recruiter, Geschäftspartner und Algorithmen von Plattformen stützen sich auf diese Signale, um zu sortieren, zu klassifizieren und auszuwählen.
Falsche Bewertungen und Manipulation: Das Rauschen im Signal
Das Scoring basiert auf öffentlichen Daten, was es anfällig für Manipulation macht. Falsche Google-Bewertungen stellen ein strukturelles Problem dar. Ein Konkurrent kann seine Bewertung künstlich aufblähen oder die eines Rivalen mit ein paar Dutzend Fake-Accounts herabsetzen.
Diese falschen Bewertungen zu erkennen, erfordert das Kreuzen mehrerer Indikatoren:
- Neuere Profile, die nur eine einzige Bewertung abgegeben haben, oft in einem generischen Stil und ohne spezifische Details zur Erfahrung
- Plötzliche Spitzen bei positiven oder negativen Bewertungen, die auf wenige Tage konzentriert sind, ohne Korrelation zu einem realen Ereignis (Beförderung, Eröffnung, Vorfall)
- Fast identische Formulierungen zwischen mehreren Bewertungen, was auf automatisiertes oder koordiniertes Schreiben hindeutet
Diese Verzerrungen beeinträchtigen direkt die Zuverlässigkeit des Scores. Ein Scoring-Tool, das diese Störsignale nicht filtert, liefert eine verzerrte Schätzung, sowohl für ein Unternehmen als auch für einen Selbständigen.
Verbot des Social Scorings in Europa: Der Rahmen der IA-Verordnung
Die Europäische Union hat mit der Verordnung (EU) 2024/1689 über künstliche Intelligenz eine klare Linie gezogen. Artikel 5 verbietet Social-Scoring-Systeme, die Personen basierend auf sozialen Verhaltensweisen oder persönlichen Merkmalen bewerten oder klassifizieren, wenn der Score zu einer nachteiligen Behandlung in einem anderen Kontext führt als dem, in dem die Daten gesammelt wurden.
Dieses Verbot ist seit dem 2. Februar 2025 in Kraft. Es betrifft sowohl öffentliche als auch private Akteure. Die vorgesehenen Sanktionen können bis zu 35 Millionen Euro oder 7 % des weltweiten Umsatzes betragen, je nachdem, welcher Betrag höher ist.
Die regulatorische Unterscheidung ist präzise. Die Bewertung der Kreditwürdigkeit eines Kunden im Bankensektor bleibt erlaubt, da der Score im gleichen Bereich wie die Datensammlung verwendet wird. Die Verwendung eines Verhaltensscores aus sozialen Netzwerken, um eine Anstellung oder eine Wohnung abzulehnen, fällt hingegen unter das Verbot.
Was dieser Rahmen für Schätzungsseiten ändert
Die unterhaltsamen Plattformen, die einem Profil einen „Preis“ zuweisen, sind nicht direkt betroffen, solange das Ergebnis informativ bleibt und keine rechtlichen oder wirtschaftlichen Konsequenzen nach sich zieht. Das Risiko tritt auf, wenn Dritte diese Scores zur Diskriminierung nutzen.
Unternehmen, die Tools zur Bewertung von Profilen entwickeln, müssen nun den Zweck der Verarbeitung dokumentieren und nachweisen, dass der Score nicht kontextfremd verwendet wird. Dieses Prinzip der Verhältnismäßigkeit ergänzt die Verpflichtungen der DSGVO zur Einwilligung und Transparenz.
Den Wert einer Person schätzen: Zwischen Spiel, Daten und Regulierung
Das Konzept des „Werts einer Person online“ umfasst drei verschiedene Realitäten:
- Den Marktwert personenbezogener Daten, der in Cent pro Einheit messbar ist, aber in Dutzenden oder sogar Hunderten von Euro, wenn sie in einem vollständigen Profil aggregiert sind
- Das Reputationskapital, das die Entscheidungen bei der Rekrutierung, Partnerschaft und Bewertung bei einem Unternehmensverkauf beeinflusst
- Den spielerischen oder fiktiven Score, der von Websites angeboten wird, die persönliche Merkmale in einen simulierten Umsatz umwandeln
Diese drei Dimensionen treffen sich an einem Punkt: Sie hängen alle von der Qualität und der Menge der verfügbaren Daten ab. Je weniger ein Profil exponiert ist, desto lückenhafter wird seine Schätzung sein. Die Kontrolle über die eigene digitale Identität, von der Auswahl der öffentlich zugänglichen Informationen bis hin zur aktiven Überwachung von Bewertungen und Erwähnungen, bleibt der einzige reale Hebel, um zu beeinflussen, was die Algorithmen berechnen.