DIVSI Studie Digitalisierte urbane Mobilität

nicht ohne ausdrückliche Zustimmung an Dritte weitergegeben werden. Aber selbst die Zustimmung,
sein Fahrverhalten tracken zu lassen, wird eventuell leichtfertig von den Nutzern gegeben, weil diese
sich des Wertes ihrer Daten nicht bewusst sind“ (Tobias O. Keber, zit. nach DIVSI 2016:65). Bei den
meisten Smart-Service-Diensten ist bekanntlich diese Nutzer-Leichtfertigkeit mit der „Zustimmung
auf Mausklick“ gegeben, weshalb im Rahmen eines „Nutzerschutzes“ allgemeine und spezielle Verbraucherschutzbestimmungen
vorzusehen sind.
Bereits erfolgreich haben US-Versicherungen neue Modelle entwickelt, die dem Versicherungsnehmer
dienen sollen. Auch in der DIVSI-Studie sieht iRights.Lab Chancen für den Verbraucher: „Im
Bereich Smart Mobility sind telematikbasierte Kfz-Versicherungen ein aktuelles Anwendungsfeld.
Tarife werden dabei unter anderem auf Basis des tatsächlichen Fahrverhaltens des Versicherungsnehmers
angepasst. Zu diesem Zweck wird zumeist eine Blackbox in das Auto des Kunden eingebaut,
die das Fahrverhalten des Fahrers verfolgt und aufzeichnet. Auf Basis einer Datenanalyse werden
schließlich die Prämien errechnet und entsprechend angepasst. Diese Art von Versicherungsmodell
verspricht eine Reihe von Chancen. So werden die Autoversicherer in die Lage versetzt, profitablere
Versicherungsmodelle anbieten zu können. Zugleich können die Autofahrer profitieren, insbesondere
jene, die bislang aufgrund ihrer Zuordnung zu einer bestimmten Gruppe – wie beispielsweise Fahranfänger
– ungeachtet ihres individuellen Fahrstils hohe Prämien zahlen mussten“ (DIVSI 2016:11). Die
Erfassung des „tatsächlichen Fahrverhaltens“ lässt allerdings die schon bekannten Auswirkungen
u.a. auf die Privatheit der Menschen erwarten: „Zugleich birgt ein solches Modell Risiken. So ermöglicht
das Tracking, umfassende Bewegungsprofile von Autofahrern zu erstellen. Darüber hinaus ist an
Personengruppen zu denken, die beispielsweise im Schichtdienst arbeiten und deshalb ihr Fahrzeug
zu Zeiten nutzen müssen, die als risikobehaftet identifiziert werden, und deshalb höhere Tarife zahlen
müssen“ (ebd.).
Über die tatsächlichen – absehbar erheblichen 60 – Auswirkungen auf den Versicherungsnehmer
liegen hingegen weder aus den USA noch aus Europa Erfahrungsberichte und Analysen vor. Es liegt
auf der Hand, dass eine Versicherung etwa bei der Schadensabwicklung eines Unfalls mithilfe der
Blackbox-Auswertung zum Beispiel eine ggf. nicht versicherte Mitschuld ihres Kunden feststellt und
bei ihm seine (derzeit 5 % betragende) Policekostensenkung direkt oder über eine Neutarifierung
kompensiert. Auch, was den „individuellen Fahrstil“ betrifft, wird auch unter Big-Data-Bedingungen
selbst die höchstentwickelte Mustererkennung durch Algorithmen deutlich überfordert. Nicht
nur aus Sicht von Verkehrspsychologen, sondern auch aus ganz alltagspraktischer Sicht ist es nicht
möglich, aufgrund beispielsweise des Bremsverhaltens einen „unsicheren“ von einem „rücksichtsvollen“
Fahrer zu unterscheiden. Einem Fahrer „Minuspunkte“ zu geben, der beispielsweise mehrfach
auf einer Vorfahrtsstraße verlangsamt oder gar stoppt, um einen lange wartenden Querverkehr
einscheren zu lassen, wäre unangemessen. Grenzwertig würde es, wenn – was viele ausgesprochene
„Routinefahrer“ tun – schon beim Auftauchen eines Kleinkinds auf dem straßenseitigen Gehweg oder
bei Erkennung eines vorausfahrenden unsicheren Radfahrers das Verlangsamen bzw. Bremsen als
„Fahrunsicherheit“ interpretiert würde. Gerade die erfahrenen „Routinefahrer“ manövrieren in urbanen
Zonen, in denen viele Fußgänger oft unbedacht die Straße betreten, sogar mit Geschwindigkeiten
unter 30 km/h aus einem einfachen Grund: Der Schwächere hat im Zweifelsfall immer ohne Betrachtung
der Schuldfrage den größeren Schaden, und das ist bekanntlich nicht das Auto. Ein „smarter“
Nutzerschutz wäre hier angebracht.
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Die Implikationen dieser Blackbox-Datenauswertung des „tatsächlichen Fahrverhaltens“ sind so umfangreich, dass sie an
dieser Stelle nicht im Einzelnen dargestellt werden.
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