Die Zahl von Online-Marketing-Vorkehren verschiedenster Art steigt rasant an; dadurch erhöhen sich die Risiken für die Einhaltung der Datenschutzprinzipien. Der Gesetzgeber kann zwar zu reagieren versuchen, dürfte aber oft zu spät sein. Deshalb sind neue rechtliche Konzepte in Betracht zu ziehen, z.B. die Fruchtbarmachung des UWG. Überdies wird sich in der Praxis ein Nutzer nur dann gegen lange Datenschatten und Persönlichkeitsprofile wehren können, wenn die Bereitschaft besteht, selbst Schutzmassnahmen zu treffen.

Mit den Fortschritten bei neuronalen Netzen hat die maschinelle Gesichtserkennung eine bis dato unerreichte Genauigkeit erlangt. Mit der Fähigkeit, menschliche Gesichter zu erkennen, zu unterscheiden, zu verifizieren und zu verstehen, hat sie Eingang in ein breites Spektrum von Anwendungen in den Bereichen zivile Sicherheit, Strafverfolgung und innere Sicherheit gefunden. Es sind aber immer noch erhebliche technische Hürden bei der Genauigkeit dieser Systeme zu überwinden, insbesondere in uneingeschränkten Umgebungen, zurückzuführt auf verzerrende Faktoren in Bezug auf Pose, Auflösung, Beleuchtung, Verdeckung und Blickwinkel. Auch sollten die Ergebnisse nicht für unterschiedliche Personen oder Bevölkerungsgruppen variieren, abhängig von den Daten, mit denen die Algorithmen trainiert wurden.

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.