Studie über die Auswirkungen des Teilens von Big Data auf das Wohlergehen von Individuen – aus der Perspektive von Konsum und Privatsphäre

Warum Ihre Daten und Ihr Portemonnaie zusammenhängen

Jedes Mal, wenn Sie online einkaufen, eine Karten-App benutzen oder durch soziale Medien scrollen, entstehen Daten. Diese Daten können Unternehmen helfen, bessere Produkte zu entwickeln, Dienstleistungen auf Ihre Bedürfnisse zuzuschneiden und die Gesamtwirtschaft anzukurbeln. Sie können aber auch Ihr Privatleben offenlegen und das Gefühl erzeugen, beobachtet zu werden. Dieses Papier stellt eine einfache, aber drängende Frage: Wenn all diese Daten im großen Stil geteilt und analysiert werden, macht das gewöhnliche Menschen letztlich besser oder schlechter dran?

Daten als eine neue Art wirtschaftlicher Energie

Die Autorinnen und Autoren betrachten Big Data als mehr als bloße Informationen auf einer Festplatte. In ihrem Modell wird Daten zu einem grundlegenden Produktionsfaktor – ähnlich wie Arbeit, Maschinen oder Energie. Im Gegensatz zu physischen Ressourcen verschleißen Daten nicht bei der Nutzung und lassen sich nahezu kostenfrei kopieren. Unternehmen können ein und dasselbe Datenset wiederholt verwenden – zum Beispiel, um Software zu trainieren, Roboter zu steuern oder Nachfrage zu prognostizieren – ohne anderen den Zugang zu entziehen. Diese besondere Eigenschaft bedeutet, dass mit weitverbreitetem Datenaustausch viele unterschiedliche Aktivitäten gleichzeitig gestärkt werden können, von Logistik über Einzelhandel bis zu Finanzdienstleistungen, und so das gesamte Wirtschaftsvolumen potenziell anheben.

Wie mehr Daten unser Kaufverhalten verändern

Um zu verstehen, wie sich das im Alltag auswirkt, verfolgt das Papier die Kette von Daten über Produktion bis zum Konsum. Wenn Unternehmen Daten mit Arbeit und Zwischenprodukten (den Werkzeugen und Komponenten zur Herstellung von Endprodukten) kombinieren, können sie mit denselben Ressourcen mehr oder höherwertige Güter produzieren. Je mehr Produkte hergestellt und verkauft werden, desto mehr Daten entstehen wiederum – was eine Rückkopplungsschleife erzeugt. Die Autorinnen und Autoren entwickeln ein makroökonomisches Modell, das diese Schleife erfasst und zeigt, wie Daten einige traditionelle Inputs ersetzen und die Qualität anderer erhöhen können. In ihrem Rahmen hängt das Wohlergehen der Menschen weitgehend davon ab, wie viel sie sich leisten können zu konsumieren; alles, was die Produktion effizienter macht, sollte prinzipiell die Lebensstandards heben.

Die versteckten Kosten des Beobachtetwerdens

Doch derselbe Datenaustausch, der dieses Wachstum antreibt, kann die Privatsphäre verletzen. Das Modell ordnet dem Verlust der Kontrolle über persönliche Informationen einen klaren „Kostenpunkt“ zu, sei es durch eigene Daten oder durch von anderen Firmen gesammelte Daten, die trotzdem Rückschlüsse auf eine Person zulassen. Wenn Unternehmen auf größere gemeinsame Datenpools zurückgreifen, steigen diese Privatsphärekosten und verringern das Gesamtniveau des Wohlergehens, selbst wenn der Konsum zunimmt. Weil die Vorteile der Datennutzung und die Schäden durch Datenexposition über unterschiedliche Pfade akkumulieren, ist maximales Teilen von Daten nicht automatisch die beste gesellschaftliche Lösung. Ab einem bestimmten Punkt fügt mehr Teilen mehr Unbehagen und Risiko hinzu als wirtschaftlichen Gewinn.

Das richtige Maß des Teilens finden

Der Kern des Papiers ist die Suche nach dem „optimalen“ Grad des Datenaustauschs – dem Niveau, bei dem die Gewinne durch bessere Produkte und höhere Produktivität genau gegen die Verluste durch geringere Privatsphäre aufgewogen sind. Die Autorinnen und Autoren zeigen mithilfe von Gleichungen und simulierten Szenarien, dass ein solcher Sweet Spot existiert und davon abhängt, wie wichtig Daten in der Produktion sind und wie schmerzhaft Menschen den Verlust ihrer Privatsphäre empfinden. Sie heben außerdem zwei Kräfte hervor, die langfristige Gewinne antreiben: einen „Multiplikatoreffekt“, bei dem Daten jede Innovationswelle nach und nach wirkungsvoller machen, und eine Verschiebung in der Organisation von Forschung und Entwicklung, weil Unternehmen lernen, neue Produkte und Prozesse um datengetriebene Methoden herum zu gestalten.

Warum der langfristige Nutzen eine steinige Strecke nehmen kann

Das Modell liefert eine nuancierte Antwort auf die eingangs gestellte Frage. Kurzfristig kann die Verbreitung von Big Data das Wachstum des Wohlergehens der Menschen tatsächlich bremsen. Unternehmen müssen in neue Werkzeuge investieren, ihre Forschung umstrukturieren und den Umgang mit Daten erlernen – all das ist kostspielig und kann die unmittelbaren Vorteile dämpfen. Gleichzeitig steigen die Datenschutzrisiken schnell mit wachsendem Teilen. Langfristig jedoch, sobald datenbasierte Methoden ausgereift sind und der Multiplikatoreffekt greift, wächst die Wirtschaft schneller und die Individuen werden insgesamt besser gestellt – vorausgesetzt, der Datenaustausch bleibt in der Nähe seines optimalen Niveaus. Die Autorinnen und Autoren argumentieren, dass kluge Politik sowohl die Privatsphäre schützen als auch den Übergang zu effektiver Datennutzung beschleunigen sollte, damit Gesellschaften die schwierige Anfangsphase zügiger durchlaufen und eine Zukunft erreichen können, in der Daten wirklich dem Wohlergehen der Menschen dienen.

Zitation: Dong, H., Li, X., Liu, Y. et al. Study on the impact of big data sharing on individuals’ welfare—from the perspective of consumption and privacy. Humanit Soc Sci Commun 13, 612 (2026). https://doi.org/10.1057/s41599-026-06747-6

Schlüsselwörter: Teilen von Big Data, Privatsphäre und Wohlergehen, digitale Ökonomie, datengetriebene Innovation, Wirtschaftswachstum