Heute werden zahlreiche persönliche Daten, darunter auch zahllose Bilder, online gestellt. Gesichtserkennungsalgorithmen ermöglichen es dem Seitenbetreiber im grossen Stil, Bilder den darauf abgebildeten Personen zuzuordnen sowie Verbindungen zwischen Personen aufzudecken. Ein erhöhtes Problembewusstsein seitens der Nutzer ist nötig, doch können auch technische Massnahmen helfen, dieses Risiko zu minimieren. Wir stellen ein Verfahren vor, das es dem Benutzer ermöglicht, vor dem Hochladen von Bildern die Gesichter automatisch so zu modifizieren, dass sie zwar optisch nur wenig verändert wirken, gleichzeitig allerdings von gängigen Gesichtserkennungsalgorithmen nur noch schwer zugeordnet werden können. Dies kann einen Betrag dazu leisten, die Privatsphäre der Nutzer zu schützen, ohne ganz auf die Benutzung von sozialen Netzwerken verzichten zu müssen.

«Big Data» ist zurzeit ein Schlagwort, das aber viel mehr Zündstoff für den Datenschutz enthält, als bisher gesehen wird. Bei «Big Data» ist davon auszugehen, dass auch anonyme Daten potenziell einen Personenbezug aufweisen. Will man dies berücksichtigen, würden Datenschutzgesetze generell bei allen Daten zur Anwendung gelangen. Diese Auslegung ist heute nicht Praxis, weshalb «Big Data» ins Niemandsland des Datenschutzes zu liegen kommt: Anonyme Daten fallen nicht unter die Datenschutzgesetzgebung. Je grösser die Datenmenge wird, desto höher wird indessen die Wahrscheinlichkeit einer Reidentifizierung.