Startseite
Podcasts
re:publica 18 - Alle Sessions Podcast
OpenSCHUFA - Crowdsourcing algorithmic accountability

OpenSCHUFA - Crowdsourcing algorithmic accountability

re:publica 18 - Alle Sessions vor 8 Jahren

Ob Kredite, Handyverträge oder Wohnungsbewerbungen - bei wichtigen Verbraucherfragen spielt der Schufa-Score eine zentrale Rolle. Wer zu wenige Punkte hat, geht oft leer aus. Das Scoring-Verfahren des Privatunternehmens Schufa ist allerdings höchst intran

0:00

25:03

Walter Palmetshofer, Lorenz Matzat Es gibt wenig private
Unternehmen, deren Entscheidungen so großen Einfluss auf das Leben
so vieler Bürgerinnen und Bürger in Deutschland haben wie die
SCHUFA Holding AG. Egal, ob es um einen Handyvertrag, eine
Mietwohnung oder einen Baukredit geht - fast immer ist es der Score
der Schufa, der über hop oder topp entscheidet. Obwohl die Schufa
öffentlicher Kontrolle unterliegt, sind die Ergebnisse dieser
Kontrollen geheim - doch nicht nur das: Auch wie die zu ihren
Scores kommt, darf die SCHUFA weitgehend geheim halten. Der
Rechtsstreit einer Betroffenen auf Auskunft scheiterte in allen
Instanzen bis zum BGH. Kann man mit Methoden von Crowdsourcing und
Algorithmic Accountability Reporting dafür sorgen, dass mehr
Geheimnisse der Schufa gelüftet werden und wir erfahren, auf
welcher Grundlage sie ihre nahezu unbegrenzte Macht ausübt? Bei der
rp18 werden wir erste Ergebnisse unserer Recherche.Kampagne
OpenSCHUFA vorstellen und sie mit der Community diskutieren.
Hintergrund: Die Frage, welchen Einfluss automatisierte Systeme auf
unsere Rechte und Freiheiten haben, ist in den vergangenen Jahren
intensiv diskutiert worden. Allein: Es fehlt die Evidenz. Weltweit
gibt es noch immer zu wenige Beispiele dafür, wie derartige Systeme
in der Praxis tatsächlich untersucht wurden. Mit dem Projekt
Datenspende zur Bundestagswahl 2017 hat AlgorithmWatch gezeigt,
dass man auch komplexen Systemen von außen auf den Zahn fühlen
kann. Das ist aufwändig und erfordert viel Phantasie, aber es ist
möglich. OpenSCHUFA ist ein Beispiel dafür.