Mithilfe einer neuen App sollen Menschen jetzt sehen können, wer um sie herum mit SARS-CoV-2 infiziert ist. Das klingt interessant – und etwas bedenklich.
David Hachuel ist der Entwickler eine prämierten App für Patienten mit gastrointestinalen Erkrankungen. Mithilfe persönlicher Daten soll die App Menschen helfen, den Zusammenhang von gewissen Triggern und ihren gastrointenstinalen Symptomen zu erkennen, und diese daraufhin vermeiden zu können.
Mithilfe der gleichen Technologie enwickelte Hachuel nun mit seinem Partner Opendemic, eine App in der die Benutzer ihren Standort sowie ihren COVID-19-Status anonym angeben sollen. Der persönliche Infektionsstatus basiert jeweils, soweit nicht durch einen Test verifiziert, lediglich auf der eigenen Vermutung. Somit soll jeder sehen können, ob sich um ihn herum möglicherweise Personen mit zweifelhaftem oder sogar bestätigtem Infektionsstatus befinden. Die Erfinder möchten hiermit die fehlenden Informationen bezüglich der Erkrankungsfälle in Echtzeit bereitstellen, um die Bevölkerung zu sensibilisieren, wie schnell sich die Infektionszahlen in jedermanns Umfeld erhöhen.
Auch wenn die zugrundeliegende Idee dieser App auf guten Absichten basiert, etwas gruselig ist das Konzept schon. Man stelle sich vor, man steht an einer Kreuzung und nur eine einzige weitere Person ist in der Nähe – wenn diese Person hustet, sieht man dann auf der App nach, ob sie ansteckend ist? Die ganze Situation hat etwas von einem seltsamen Computerspiel.
Auch Experten sehen das Konzept kritisch: Eine ehemalige Professorin der Entwickler äußert ebenfalls ihre Bedenken: „Es wäre schön, wenn unsere Alumni in Zukunft Projekte realisieren könnten, bei denen keine sensiblen Daten wie die Standort-Übermittlung außerhalb von sicheren Systemen bereitgestellt würden.“ Mithilfe von Standortdaten ließen sich auch Rückschlüsse auf den Wohnort oder die Arbeitsstelle schließen und damit sei keine Anonymität gewährleistet. Ganz abgesehen davon, dass die Daten alles andere als verlässlich sind. Immerhin beruhen sie auf der Selbsteinschätzung der User.
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