Das Vorurteil ist zu Recht in Verruf geraten. Entscheidungen sollen nach objektiven Kriterien fallen und niemanden auf Grund seiner Religion, seines Geschlechts, seiner Herkunft oder seiner ethnischen Zugehörigkeit benachteiligen. Big Data-Algorithmen klassifizieren Menschen anhand biographischer, wirtschaftlicher und verhaltensbezogener Daten. Diese statistischen Verfahren sind zwar mathematisch nachprüfbar, aber Angehörige traditionell diskriminierter Gruppen erhalten im Ergebnis oft schlechte Kopfnoten. Sie selbst haben jedoch in ihrem Verhalten keinerlei Anlass gegeben, an ihrer Vertrauens- oder Kreditwürdigkeit zu zweifeln. 

Allein die statistische, auf Referenzgruppen bezogene Betrachtung führt zu einer neuen, „objektivierten“ Form der Diskriminierung. Im Vortrag geht Peter Schaar, Bundesbeauftragter für den Datenschutz und die Informationsfreiheit a.D., der Frage nach, wie wir mit diesem verhältnismäßig neuen Phänomen umgehen sollten.

Vortrag und Diskussion: „Diskriminierung mittels Algorithmen? Die gesellschaftlichen Auswirkungen von Big Data“
Termin: Montag, 9. Mai, 18.00 Uhr  
Referenten: Peter Schaar (Bundesbeauftragter für den Datenschutz und die Informationsfreiheit a.D.), Prof. Dr. Simon Hegelich (TUM), Prof. Dr. Stefan Selke (Hochschule für Angewandte Wissenschaften Furtwangen), Priv.-Doz. Dr. Jessica Heesen (Eberhard Karls Universität Tübingen)
Moderation: Prof. Dr. Ursula Münch (Universität der Bundeswehr München, Akademie für Politische Bildung) 
Ort: Bayerische Akademie der Wissenschaften, Alfons-Goppel-Str. 11, 80539 München, Plenarsaal, 1. Stock 
Livestream: www.mcir.badw.de  http://www.mcir.badw.de