auch mit den Haftungsmöglichkeiten der noch jungen Europäischen Datenschutz-Grundverordnung. Zudem enthält die Untersuchung den Vorstoß, die Produzentenhaftung sowohl auf die Hersteller von Predictive Analytic-Software als auch auf deren Anwender anzuwenden.
1 Kurz/Rieger, Die Datenfresser, 2011, S. 57. 2 S. die Erwägungen des Europäisches Parlaments, Entschließung des Europäischen Parlaments vom 14. März 2017 zu den Folgen von Massendaten für die Grundrechte, P 8 TA(2017)0076. 3 Freie Übersetzung von Predictive Analytic; zur Definition s. sogleich unter B. II. 4 Zur Bedeutung richtiger und falscher Ergebnisse im Rahmen von Wahrscheinlichkeitsrechnungen s. unter D. I. 5 Bezogen auf Scoring-Verfahren allgemein Weichert, ZRP 2014, 168, 169 f. 6 Vgl. den Tagungsbericht zur 4. Predictive Analytic World Konferenz Berlin von Mentel, ZD-Aktuell 2016, 384525, abrufbar unter https://rsw.beck.de/cms/?toc=mmr.130&docid=384636, zuletzt abgerufen am 27.6.2018, wonach das Schlagwort Predictive Analytic bereits mehrere Jahre in Folge bei den vom Analystenhaus Gartner identifizierten Trends gelistet ist. 7 S. hierzu genauer bei den Anwendungsgebieten unter B. IV. 3. g). 8 S. Biermann, Noch hat niemand bewiesen, dass Data Mining der Polizei hilft, 29.3.2015, http://www.zeit.de/digital/datenschutz/2015-03/predictive-policing-software-polizei-precobs, zuletzt abgerufen am 27.6.2018; zurückhaltend auch Gerstner, Predictive Policing als Instrument zur Prävention von Wohnungseinbruchsdiebstahl, Evaluationsergebnisse zum Baden-Württembergischen Pilotprojekt P4, 2017, S. 87, wonach der getesteten Prognosesoftware lediglich eine „gewisse“ Wirkung unterstellt wird. 9 S. z.B. den als Appell zu verstehenden Artikel von Antes, Frankfurter Allgemeine Zeitung, Die Medizin im Datenrausch, 2.1.2018; ebenso Beuth, Zeit Online, Wie mache ich mich unberechenbar?, 18.6.2017, https://www.zeit.de/digital/datenschutz/2017-04/konsumverhalten-browser-daten-zufall, zuletzt abgerufen am 27.6.2018. 10 Bekannt vor allem Siegel, Predictive Analytics: the power to predict who will click, buy, lie, or die, 2013; Davenport, Enterprise analytics: optimize performance, process, and decisions through big data, 2013. 11 S. nur die folgende Auswahl Gadatsch/Landrock, Big Data für Entscheider, 2017; Hoeren, Big Data und Recht, 2014; Klausnitzer, Das Ende des Zufalls, 2013; Mayer-Schönberger/Cukier, Big Data: Die Revolution, die unser Leben verändern wird, 2013. 12 S. zur Abgrenzung sogleich unter B. II. 13 In deutscher Sprache beschäftigen sich speziell mit Predictive Analytic u.a. Dastani, Sales Management Review 2016, 66; Iffert, Controlling & Management Review, Sonderheft 1/2016, 16; Big Data Insider, Whitepaper Predictive Analytics, 2016. 14 Lediglich mit der Haftung des Big Data-Anwenders für fehlerhafte Informationen/Daten hat sich die Literatur vereinzelt beschäftigt, so Andrees/Bitter/Buchmüller/Uecker, in: Hoeren, Big Data und Recht, 2014, S. 104 ff.; zur Frage der Datenqualität Hoeren, MMR 2016, 8; jüngst auch Kirchner, in: Tagungsband Herbstakademie (DSRI), Big Data Management: Die Haftung des Big Data-Anwenders für Datenfehler, 2017, S. 747. 15 Eine der letzten umfangreichen Auseinandersetzungen mit dem Themenkreis findet sich bei Günther, Produkthaftung für Informationsgüter, 2001; in kürzerer Form auch Spindler/Klöhn, VersR 2003, 410. 16 S. hierzu unter dem Gliederungspunkt F. IV. und V.
B. Einführung in Predictive Analytic
I. Herkunft des Begriffes und Annäherung
Der aus dem Englischen stammende Begriff der Predictive Analytic lässt sich als vorhersagende oder prophezeiende Analyse frei ins Deutsche übersetzen. Der Duden versteht unter Analyse eine Untersuchung, die ein Ganzes in seine Bestandteile zerlegt.17 Dieses klassische Verständnis bezieht den Begriff der Untersuchung auf einen bestehenden Sachverhalt, welcher in seinen Einzelteilen ergründet werden kann. Eine solche Auslegung erfasst jedoch nicht die Eigenschaft einer Predictive Analytic. Deren Zweck ist es nicht, vergangene Ereignisse zu analysieren, sondern Sachverhalte, Ereignisse sowie Verhalten in der Zukunft vorherzusagen. Der Wortteil Predictive (prediction, engl. für Vorhersage/Prognose) charakterisiert die Analyse als zukunftsgerichtet und stellt damit den entscheidenden Unterschied zur sog. Descriptive Analytic dar. Unter dieser ist eine rein beschreibende Analyse zu verstehen, welche sich entsprechend dem oben genannten Verständnis einer Analyse damit befasst, die Vergangenheit zu untersuchen. Descriptive Analytic liefern, ebenso wie Predictive Analytic beide keine Erkenntnisse darüber, warum eine Entwicklung stattgefunden hat.18 Dies ist Aufgabe der sog. Prescriptive Analytic. Im Unterschied zur erklärenden (Prescriptive) und beschreibenden (Descriptive) Analyse stellen Predictive Analytic reine Vorhersagen für in der Zukunft liegende Ereignisse auf. Das Ergebnis einer solchen Vorhersage ist ein Wahrscheinlichkeitswert, der ausschließlich auf Korrelationen beruht, jedoch keine Aussage über die Kausalität des vorhergesagten Ereignisses trifft.19 Dieses Grundverständnis muss für die folgenden Überlegungen stets im Hinterkopf behalten werden.
II. Definition
Für den Begriff Predictive Analytic gibt es erst wenige Versuche, diesen zu definieren. Noch wenigere von diesen wurden im wissenschaftlichen Kontext geäußert. Definitionsversuche werden meist sehr reduziert gehalten wie jener, nach dem es sich bei Predictive Analytic um analytische Verfahren handelt, die künftiges Verhalten vorhersagen.20 Häufig werden Predictive Analytic auch als Teilgebiet21 der sog. Business-Intelligence (BI) erfasst oder als „Technik, die auf BI basiert“.22 Der Begriff Predictive Analytic wird teilweise auch mit Big Data-Analyse umschrieben oder als Prognoseanwendung bezeichnet, die auf Big Data basiert.23 Dieser Definitionsversuch vermengt Big Data und Predictive Analytic, ohne auf die beiden Begriffe näher einzugehen. Das gleiche geschieht mit Begriffen wie Data Mining oder Business Intelligence, die ebenfalls häufig in einem Atemzug mit Predictive Analytic genannt werden.24 Richtig ist, dass sich alle diese Schlagwörter auf das gegenwärtige Phänomen beziehen, Daten nutzbar zu machen und Erkenntnisse aus ihnen abzuleiten. Der heute allerorts verwendete Begriff Big Data sollte jedoch nicht für alle Phänomene der modernen Datenanalyse verwendet werden. Das Schlagwort Big Data stand zunächst lediglich für eine „große Ansammlung möglichst vieler unterschiedlicher Daten, die aus möglichst vielen Quellen stammen.“25 Das „Big“ in Big Data bezog sich darauf, dass diese Daten zu voluminös oder zu unstrukturiert sind, um von gewöhnlichen Datenbanken verarbeitet zu werden.26 Inzwischen, mehrere Jahre nach dem ersten Aufflammen der Big Data-Bewegung, werden unter dem Begriff Big Data zuweilen auch die computergestützten Methoden und Programme gezählt, die zur Analyse der Daten genutzt werden.27 Nichtsdestotrotz sollten einzelne Verfahren, die sich aufgrund ihrer Vorgehensweise von anderen Datenanalyseverfahren unterscheiden, nicht durch die viel zu breit gefasste Bezeichnung als Big Data verallgemeinert werden.28 Predictive Analytic stellen eine konkrete technische Möglichkeit dar, um Vorhersagen für die Zukunft aus Datenmengen gleich welcher Größe zu generieren.29 Die Verwendung von Big Data im Sinne einer sehr großen und heterogenen Datenmasse kann Teil eines Predictive Analytic-Prozesses sein, dies ist jedoch nicht zwingend.
Eine Definition von Predictive Analytic könnte im Deutschen daher wie folgt verwendet werden:
„Predictive
