Datenmaskierung mittels Pseudo- und Anonymisierung reicht nicht! Methodische, ethische und datenschutzrechtliche Kriterien bei der KI-gestützten Verarbeitung qualitativer Daten

Abstract

Die Nutzung von KI-Diensten für die Analyse qualitativer Forschungsdaten wirft eine ethisch und daten-schutzrechtlich relevante Grundsatzfrage auf: Unter welchen Bedingungen dürfen Selbstauskünfte von Beforschten, wie etwa Interviewtranskripte oder Audio- bzw. Videomitschnitte an externe Anbieter, z.B. KI-Dienste, Transkriptionsdienste oder QDA-Software, übermittelt werden? In diesem Beitrag argumentieren wir, dass die beiden in der qualitativen Forschung gängigen Umgangsformen mit sensiblem Datenmaterial, die Pseudo- und die Anonymisierung bei qualitativen Daten unter den heutigen technologischen Bedingungen und den rechtlichen Rahmenbedingungen an Grenzen stoßen. Das zugrunde liegende Abwägungsdilemma zwischen Transparenz der Daten einerseits und der Identifizierbarkeit von qualitativ beforschten Personen und Kontexten andererseits kann so nicht gelöst werden. Im Gegenteil: Werden externe KI-Dienste von qualitativ Forschenden genutzt - so die zentrale These dieses Beitrages - verschärft sich dieses Abwägungsdilemma. Denn mittels KI-Systemen lassen sich Merkmalskombinationen systematisch auswerten und Personenprofile erstellen. Mit dem vorliegenden Beitrag wollen wir ein Bewusstsein dafür schaffen, dass gängige Ano- und Pseudonymisierungspraktiken in der qualitativen Forschung nicht mehr up to date sind und sogar DSGVO-Grundsätze unterlaufen, wenn Daten an externe KI-Dienstleister weitergegeben werden. Als Ausweg gibt es u.E. zwei Möglichkeiten. Entweder wird die Einbeziehung von externen KI-Dienstleistern und deren mögliche Folgen den Beforschten gegenüber transparent gemacht - etwa in den Einverständniserklärungen zur Studienteilnahme. Oder erhobene Daten werden ausschließlich auf den eigenen Rechnern verarbeitet, also eine Weitergabe an dritte wird konsequent unterbunden.