Machtmaschinen: Warum Datenmonopole unsere Zukunft gefährden und wie wir sie brechen

· Murmann Publishers GmbH
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Digitalen Superstarfirmen ist es in den vergangenen zwanzig Jahren gelungen, die meisten und relevantesten Daten auf ihren Servern zu zentralisieren. Diese Datenmonopole mögen zwar gut für die Aktionäre von Facebook, Amazon und Google sein, aber sie sind schlecht für den Fortschritt. Denn damit wir Alzheimer besiegen, die Bahn pünktlich machen und Armut erfolgreich bekämpfen können, müssen alle Zugriff auf Daten haben – vom Wissenschaftler über den innovativen Mittelständler bis zum Sozialarbeiter. Es wird also Zeit, die datenreichen Superstarfirmen zu verpflichten, ihre Datenschätze mit anderen zu teilen – und Datenschutz neu zu denken. Thomas Ramge und Viktor Mayer-Schönberger fordern eine Abkehr vom Datenschutz deutscher Prägung und machen sich stark für eine Datennutz-Grundverordnung, die für unseren Wohlstand so notwendig wie die Datenschutz-Grundverordnung für unsere bürgerlichen Rechte ist. "Machtmaschinen" ist ein ökonomisch kluges, technisch kompetentes und politisch streitbares Buch für eine neue Kultur des Daten-Teilens.

Авторы туралы

Spiegel-Bestseller-Autor Thomas Ramge hat mehr als ein Dutzend Sachbücher und einen Roman veröffentlicht. Er ist Research Fellow am Center of Advanced Internet Studies (CAIS NRW). Seine Texte zu den großen digitalen Veränderungen unserer Zeit erscheinen u. a. in brand eins, The Economist, Harvard Business Review und Foreign Affairs. Für seine Bücher und Reportagen wurde er mit diversen Preisen ausgezeichnet, u.a. dem Best Business Book Award on Innovation and Technology, dem Axiom Business Book Award, dem getAbstract International Book Award, dem Deutschen Wirtschaftsbuchpreis und dem Herbert Quandt Medienpreis. Viktor Mayer-Schönberger ist Professor für Internetregulierung an der Oxford University, zuvor war er zehn Jahre lang Professor in Harvard. Im Deutschen Digitalrat berät er die Bundesregierung zu Datenpolitik. Er ist Autor der Weltbestseller "Delete" und "Big Data".

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