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Das Internet of Behaviors: Was ist das und wie beunruhigt sollten wir sein?

Was passiert mit den riesigen Mengen an Daten, die von IoT-Geräten gesammelt werden, und wie würden Sie sich fühlen, wenn diese Daten dazu...

Ed Randall / Rackspace Technology

Das Internet of Things – eine kurze Zusammenfassung

Um ein regelmäßiger Nutzer des Internet of Things (IoT) zu sein, muss man heute weder ein Fan von technischen Spielereien noch ein „Early Adopter“ sein – man muss noch nicht einmal wissen, was das Internet der Dinge überhaupt ist. Stetig steigt die Anzahl der „Smart“-Geräte, die wir in unserem täglichen Leben verwenden, und somit auch unsere Einbindung in das Internet of Things. Internetfähige Türklingeln, vernetzte Autos, intelligente Lautsprecher, Sicherheitssysteme und Fitness-Tracker sind nur einige IoT-Geräte, die mittlerweile im Mainstream angekommen sind und die viele technologisch nicht unbedingt affine Menschen im Alltag nutzen.

Doch das IoT ist nicht ausschließlich den Verbrauchern vorbehalten. Auch in der Industrie und im Handel finden sich viele Anwendungsmöglichkeiten dafür. Inventarverfolgung, Logistikmanagement, Produktionssensoren, Stimmungsanalysen und die Sicherung von Standorten oder Anlagen sind einige Beispiele dafür, wie im Rahmen der IoT-Revolution über alle Sektoren hinweg Prozesse gestrafft und Veränderungen vorangetrieben werden.

Die IoT-Revolution hat zwei wichtige Veränderungen angestoßen – für unseren Alltag und hinsichtlich unserer Anwendung von vernetzten Technologien:

1. Die versprochene Funktionalität und der wahrgenommene Nutzen

Auch wenn Sie nicht gleich 400 Euro für einen internetfähigen Entsafter oder eine IoT-Zahnbürste ausgegeben haben, erfüllen Ihre IoT-Geräte doch wahrscheinlich eine halbwegs nützliche Funktion und stellen dadurch einen gewissen Nutzen für Sie dar. Fitness-Tracker etwa unterstützen die Aufrechterhaltung unserer körperlichen Fitness durch die Gamifizierung unserer täglichen Trainingseinheiten und indem sie uns regelmäßig daran erinnern, dass es mal wieder „Zeit für Bewegung“ ist. Diese Hilfestellung gilt allgemein als eine Bereicherung für den Alltag. Dann gibt es noch die Smart-Lautsprecher, denen wir einfach nur „Gute Nacht“ sagen müssen, damit sie automatisch die Innenbeleuchtung abschalten und die Bewegungssensoren an unseren externen Kameras aktivieren. Sie geben uns Sicherheit und einen gewissen Komfort. Ähnliche Vorteile werden auch im Unternehmensbereich realisiert, wenn auch in einem anderen Maßstab.

2. Die Generierung großer Datenmengen

IoT-Anbieter verkaufen Ihnen nicht nur ein interessantes neues Gerät, das eine scheinbar nützliche Aufgabe erfüllt, sondern generieren und erfassen auch riesige Mengen an Daten über unsere Interaktionen mit diesen Geräten. Cisco prognostiziert, dass IoT-Geräte bis Ende 2021 über 800 Zettabytes pro Jahr an Daten generieren werden, wobei in den Jahren danach ein exponentielles Wachstum stattfinden wird. Ein einziges Zettabyte entspricht etwa einer Billion Gigabyte.

Diese riesigen Datenmengen können entsprechend verarbeitet werden, um aufschlussreiche Erkenntnisse zu unserem kollektiven Verhalten in konkreten Situationen zu liefern. Diese Art von Erkenntnissen ist unglaublich wertvoll für Unternehmen, die ihre Produktentwicklung und Marketingstrategien möglichst präzise am Verbraucherverhalten ausrichten möchten. Indem sie Daten sammeln und nützliche Informationen herausarbeiten, können sie genaue Prognosen darüber erstellen, wie sich Menschen in bestimmten Situationen verhalten werden.

Das Internet of Behaviors (IoB)

Die Entwicklung des Konzepts des „Internet of Behaviors“ wird Professor Göte Nyman von der Universität von Helsinki zugeschrieben, der den Ausdruck 2012 in seinem Blog prägte. In seinem ersten Artikel, in dem er die psychologischen Aspekte des Internet of Behaviors beschreibt, erklärt er:

„Ich bin der Meinung, dass es in nicht allzu ferner Zukunft eine Fülle an Apps und Services geben wird, die auf Informationen und die Anleitung von Individuen und Communities angewiesen sind, um die Beantwortung von Fragen, den Datenzugriff, die Kommunikation, die Informationsbereitstellung, die Interaktion, das Entertainment, die Services und Funktionen bereitstellen zu können, die ein hervorragendes Kundenerlebnis ausmachen.“

Wichtig ist hier zu bedenken, dass Nyman diese Konzepte vorbrachte, bevor die IoT-Revolution so richtig in Schwung kam und bevor es diese Unmengen an Datenerfassungsgeräten gab, die uns heute beobachten.

Beim Konzept des IoB geht es darum, menschliche Aktivitäten in einem verhaltenspsychologischen Kontext zu analysieren. Die Nutzung von Big Data zur Verhaltensanalyse ist für große Organisationen (einschließlich Unternehmen und Regierungen) auf der ganzen Welt unglaublich nützlich.

In seinen „Top Strategic Predictions for 2020 and Beyond“ (Die wichtigsten Strategieprognosen für 2020 und darüber hinaus) erwähnt das Team von Gartner sowohl IoB als auch das Konzept der „Hyperpersonalisierung“, ermöglicht durch die fortgesetzte Datenerhebung zwecks Erkennung von Verbraucheremotionen, sowie die Nutzung des herausgearbeiteten Wissens zur Umsatzsteigerung. Gartner prognostiziert: „Bis 2023 werden individuelle Aktivitäten digital von einem Internet of Behavior nachverfolgt. 40 % der Menschheit werden die Auswirkungen dieser Datenerhebung in ihrem Alltag zu spüren bekommen, da sie ihre Anspruchsberechtigung für Sozialleistungen und Services beeinflussen werden.“

Die verschiedenen Stufen des IoB

Das Konzept des IoB kann ganz grob in zwei Schritte eingeteilt werden:

1. Messung: Datenerhebung und -analyse

Es werden weiterhin Big Data erfasst (auch über das IoT, aber nicht nur), um das kollektive Verhalten der Verbraucher in bestimmten Situationen zu messen und zu verstehen.

2. Beeinflussung: Verhaltenssteuerung

Die gesammelten Erkenntnisse können anschließend genutzt und bearbeitet werden, um unser Verhalten in bestimmten Situationen zu beeinflussen. Diese Taktik wird wohl vor allem im kommerziellen Bereich Anwendung finden (wahrscheinlich hauptsächlich im Retail-Sektor). Allerdings gibt es einige Beispiele weltweit, in denen diese Art der Hyperkonnektivität über mehrere Datenpunkte hinweg auch von Regierungen genutzt wird. Ein äußerst beunruhigendes Beispiel sind die chinesischen „Sozialkredit“-Systeme, über die in letzter Zeit viel berichtet wird und von denen einige meinen, dass sie auch in anderen Ländern ein realistisches Zukunftsszenario darstellen.

Offensichtliche Sicherheits- und Datenschutzbedenken

Während viele diese detaillierten Einblicke in das Verhalten von Individuen als ein Instrument positiver Veränderungen verstehen (besonders in den Bereichen Marketing, Handel und Social Media), gibt es natürlich große Bedenken hinsichtlich der Art und Weise, wie diese Daten erhoben und verarbeitet werden. Praktisch jede Diskussion über die Erhebung von Daten und Extraktion von Erkenntnissen wirft früher oder später Fragen zu den Themen Datenschutz, Ethik und Vertrauen auf.

Warum sollten wir großen Einzelhändlern, Social-Media-Unternehmen und anderen Organisationen all diese Daten über uns anvertrauen? Wir haben bereits erlebt, wie Daten missbraucht wurden, um Einstellungen und Überzeugungen in großem Umfang zu manipulieren und so politische Agenden voranzutreiben – Stichwort Cambridge Analytica. Darüber hinaus sind große Cyberangriffe und Datenlecks heute keine Seltenheit mehr, sodass ein realistisches Risiko besteht, dass diese Daten in die falschen Hände gelangen. Handelt es sich hierbei um eine willkürliche Invasion der Privatsphäre von Millionen von Individuen? Und schlafwandeln wir gerade schnurstracks in eine globale Implementierung eines „Sozialkredit“-Systems, wie es angeblich in China weit verbreitet ist? Vielleicht war Orwells „1984“ tatsächlich eine Prophezeiung …

Argumente gegen Datenschutzbedenken

Es gibt einen Berechnungsprozess namens homomorphe Verschlüsselung, der Berechnungen für verschlüsselte Daten zulässt, ohne dass diese entschlüsselt werden müssen.

Diese Technologie gibt Unternehmen die Möglichkeit, verschlüsselte Daten an Dritte auszulagern, die auf die Big-Data-Analyse und -Verarbeitung spezialisiert sind. Dies wiederum könnte zu Kosteneinsparungen führen, da Unternehmen zum Schutz ihrer Kundeninformationen keine eigenen Big-Data-Experten ausbilden oder anheuern müssten.

Außerdem bietet die Technologie Kunden und Partnern die Gewissheit, dass die erhobenen Daten verschlüsselt und damit anonymisiert sind, was zu mehr Vertrauen und Markentreue führt.

Es ist jedoch egal, ob es hier um 100 % anonymisierte Daten geht oder nicht. Die Diskussion um die ethischen Gesichtspunkte, um die Nutzung von Unmengen an Verhaltensdaten, die aus realen Datenpunkten generiert werden, und um die daraus generierten Erkenntnisse zum Verbraucherverhalten wird weitergehen.

Das größte Hindernis für die breitere Anwendung der homomorphen Verschlüsselung ist, dass sie noch sehr langsam ist – so langsam, dass sie für viele Anwendungen noch nicht alltagstauglich ist. Einige Unternehmen und Forscher arbeiten jedoch daran, diesen Prozess zu beschleunigen, indem sie den Rechenaufwand verringern, der für die homomorphe Verschlüsselung erforderlich ist.

Wichtige Erkenntnisse

Unternehmen müssen besser darüber informieren, ob und wann sie die Daten ihrer Kunden anonymisieren und verschlüsseln. Diese Informationen sollten leicht einsehbar sein und nicht in den verworrenen Paragraphen der allgemeinen Geschäftsbedingungen versteckt werden. Wenn diese Transparenz zur Norm würde, dann würde einer zunehmend datenschutzbewussten Öffentlichkeit die Abwesenheit solcher Erklärungen zum Umgang mit Kundendaten vielleicht auffallen, sodass sie die jeweiligen Dienste meiden würde. Gut, das ist möglicherweise ein bisschen weit hergeholt, aber es regt doch zum Nachdenken an: Wem können wir mit unseren persönlichen Daten vertrauen – und wem eher nicht?

Übrigens: Wissen Sie eigentlich, wohin Ihr kostengünstiges IoT-Gerät (das erst nach 6 Wochen Lieferzeit ankam und jetzt in Ihrem Heim-WLAN-Netzwerk sein Unwesen treibt) Daten über Ihre Internetverbindung sendet? Ich möchte nicht paranoid klingen, doch manchmal können diese Geräte wirklich Dinge tun, die sie nicht sollten. Ich würde sagen, Schluss mit: „Alexa, wann ist mein nächstes Meeting?“

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Über den Verfasser

Consulting ArchitectEd Randall

With nearly 20 years of managed-services experience, Ed Randall has thrived across a variety of IT sectors, from financial services and retail ecommerce to defense and education. With a background in Linux, Ed specializes in operating systems,...

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