Die Entwicklung von Künstlicher Intelligenz (KI) nimmt in einem beeindruckenden Tempo zu, wobei Unternehmen wie Meta eine wichtige Rolle spielen. Facebook, Instagram und WhatsApp sind bereits seit geraumer Zeit Teil des digitalen Alltags von Milliarden Menschen weltweit. Dabei fragen sich immer mehr Nutzerinnen und Nutzer: Was geschieht eigentlich mit meinen Daten? In den vergangenen Monaten wurde es zunehmend offensichtlich, dass Meta öffentliche Daten aus seinen Plattformen absichtlich zur Entwicklung und zum Training eigener KI-Modelle verwendet. Betroffen hiervon sind vor allem öffentliche Likes, Kommentare und Beiträge sowie Interaktionen mit KI-gestützten Funktionen auf Instagram und Facebook.
Diese Methode wirft nicht nur datenschutzrechtliche, sondern auch ethische Fragen auf. Zwar hebt Meta hervor, dass private Chatnachrichten – wie über WhatsApp – nicht für das KI-Training genutzt werden. Allerdings ist für viele nicht immer klar, was genau unter „öffentlichen Inhalten“ zu verstehen ist. Meta trägt gleichzeitig nicht gerade dazu bei, dass Nutzerinnen und Nutzer dieser Datennutzung widersprechen können. Der Widerspruch muss für Facebook und Instagram separat eingelegt werden, er ist teilweise gut verborgen und erfordert eine aktive Beschäftigung mit den Datenschutzeinstellungen.
Darüber hinaus haben viele Nutzerinnen und Nutzer kein Bewusstsein dafür, wie umfangreich ihre Daten verwendet werden und wie daraus KI-Anwendungen hervorgehen. Meta steckt Milliarden in die Weiterentwicklung seiner KI-Systeme – jedoch basieren diese oft auf genau den Inhalten, die Menschen freiwillig und ohne ihr Wissen bereitstellen. Dadurch vergrößert sich das Spannungsfeld zwischen technologischem Fortschritt und individuellem Datenschutz.
In diesem Artikel wird detailliert dargelegt, wie Meta Daten zur KI-Entwicklung verwendet. Zugleich demonstriert er konkret und anhand praktischer Beispiele, welche Optionen den Betroffenen zur Verfügung stehen, um sich gegen diese Verwendung zu wehren. Es handelt sich dabei nicht nur um technische Aspekte, sondern auch um Rechte, Transparenz und Selbstbestimmung in der digitalen Welt.
Metas Strategie für KI: Daten als Antrieb für ML
Meta arbeitet an einer ambitionierten KI-Strategie, deren Entwicklung sich in den vergangenen Jahren deutlich beschleunigt hat. Es sollen eigene KI-Modelle entwickelt werden, die in verschiedenen Bereichen eingesetzt werden – von der Bilderkennung über die Sprachverarbeitung bis zur Generierung von Inhalten. Damit diese Systeme funktionieren, sind sie auf enorme Mengen an Trainingsdaten angewiesen. Und hier kommen die Plattformen Facebook und Instagram ins Spiel.
Alle öffentlich sichtbaren Kommentare, geteilten Bilder, Likes und Reaktionen bieten Informationen, die Meta analysieren und maschinell verarbeiten kann. Daten, die im Austausch mit KI-gestützten Funktionen entstehen, sind besonders wertvoll – dazu gehören automatische Bildunterschriften, generierte Antworten oder Vorschläge für Beiträge. Diese werden mit dem Ziel einer Optimierung bestehender KI-Modelle und der Entwicklung neuer Anwendungen ausgewertet.
Die Sammlung und Verwertung dieser Daten erfolgt auf Grundlage der Datenschutzrichtlinie, der Nutzerinnen und Nutzer beim Erstellen eines Kontos zustimmen. Meta behält sich innerhalb dieses Rahmens das Recht vor, öffentliche Inhalte auch für Forschungs- und Entwicklungszwecke zu verwenden. Oft wird dabei mit dem Argument geworben, dass die Nutzererfahrung verbessert werde. Aber in Wirklichkeit handelt es sich nicht nur um Bequemlichkeit – es geht um einen strategischen Vorteil im weltweiten KI-Rennen.
Ein wesentliches Problem ist die Intransparenz dieses Prozesses. Es bleibt für die Nutzerinnen und Nutzer unklar, welche ihrer Daten konkret verwendet wurden, in welchem Zusammenhang sie in KI-Modelle eingeflossen sind oder ob sie zur Erzeugung neuer Inhalte beigetragen haben. Der Verbleib der Daten, wie zum Beispiel ihre dauerhafte Speicherung oder Anonymisierung, bleibt ebenfalls oft unklar.
Die Dimension dieser Praxis wird vor allem dann evident, wenn man in Rechnung stellt, dass Meta täglich Milliarden von Datensätzen analysiert. Es entstehen Modelle, die neben der Personalisierung von Werbung auch in der Lage sind, Sprache zu generieren, Bilder zu erkennen oder gar Verhaltensprognosen abzugeben. Und all dies gründet sich auf die scheinbar harmlosen Interaktionen der Nutzerinnen und Nutzer mit ihren Feeds.
Was Meta genau erfasst – und weshalb du betroffen bist
Zwar klingt der Ausdruck „öffentliche Inhalte“ auf den ersten Blick unbedenklich, in der Praxis umfasst er jedoch eine große Bandbreite. Meta aggregiert nicht nur Inhalte, die absichtlich öffentlich gepostet wurden, sondern auch solche, die durch Plattformfunktionen als öffentlich betrachtet werden. Dies umfasst beispielsweise Kommentare unter Seitenbeiträgen, Likes auf öffentlichen Accounts oder für alle sichtbare Antworten in Stories.
Auch KI-Features von Meta selbst, wie die automatische Texterkennung bei Fotos, Empfehlungen basierend auf früheren Interaktionen oder generierte Beiträge, bieten zusätzliche Datenpunkte. Sie werden untersucht, um Verhaltensmuster zu identifizieren, Inhalte zu kategorisieren oder Vorlieben vorherzusagen. Selbst der Zeitpunkt und die Frequenz von Interaktionen werden im Datenschema berücksichtigt.
Besonders heikel ist, dass auch Inhalte von Minderjährigen betroffen sein können, wenn sie öffentlich sichtbar sind. Zwar behauptet Meta, junge Nutzerinnen und Nutzer durch besondere Schutzmaßnahmen zu schützen, doch klare Grenzen sind oft schwer zu erkennen. Die Plattform kann enorme Datenvolumina in sehr kurzer Zeit untersuchen, wobei es für Einzelne nicht möglich ist, den genauen Umgang mit ihren Inhalten nachzuvollziehen.
Weil sich ihre Inhalte nur an Freunde richten, glauben viele Nutzer, sie seien „privat“. Ein einzelner Like bei einem öffentlichen Beitrag kann jedoch bereits in den Datenpool gelangen. Auch Kommentare unter Beiträgen von öffentlichen Seiten oder Profilen können verwendet werden – unabhängig davon, ob sich die Nutzerin oder der Nutzer dessen bewusst war.
Meta verwendet diese Daten nicht nur für interne Zwecke, sondern auch zur Entwicklung von Modellen, die Drittanbietern zugänglich gemacht werden könnten – beispielsweise durch Schnittstellen für KI-Anwendungen. Dadurch wird das wirtschaftliche Potenzial gesteigert, aber auch das Risiko für die Privatsphäre erhöht.
Fast alle aktiven Nutzerinnen und Nutzer sind betroffen, auch wenn sie denken, dass ihre Daten ausreichend geschützt seien. Die im Hintergrund ablaufenden Mechanismen sind automatisiert und kaum zu kontrollieren. Selbst das Löschen von Inhalten garantiert nicht, dass sie nicht schon in einem KI-Modell verarbeitet wurden.
Datenquellen für Metas KI: Facebook und Instagram
Facebook und Instagram werden als Goldminen für das KI-Training angesehen – nicht nur aufgrund ihrer enormen Größe, sondern auch wegen der Vielfalt an Inhalten. Während Facebook zahlreiche Diskussionen und Interaktionen durch textbasierte Beiträge ermöglicht, überzeugt Instagram mit visuellen Inhalten wie Fotos, Reels und Stories. Dank dieser Kombination sind die Plattformen besonders ergiebige Datenquellen.
Meta untersucht auf Facebook, wie Nutzer auf Posts reagieren, welche Kommentare populär sind und welche Inhalte sich viral verbreiten. Diese Daten geben Auskunft über Sprachstile, Themeninteressen und emotionale Tonalität – essentielle Komponenten für das Training von Sprachmodellen. Öffentlich zugängliche Gruppenbeiträge sind ebenfalls Teil des Datenpools.
Anders als bei Meta ist es Instagram möglich, visuelle Muster zu identifizieren. Das Unternehmen untersucht hier neben den Bildern auch die dazugehörigen Beschreibungen, Hashtags und Reaktionen. Auf diese Weise werden multimodale KI-Modelle entwickelt, die in der Lage sind, Text und Bild gemeinsam zu analysieren. Automatische Inhaltserkennung und personalisierte Bildvorschläge basieren auf diesen Modellen.
Ein weiterer Gesichtspunkt ist das Nutzerverhalten: Welche Beiträge werden abgespeichert, wie lange bleibt jemand bei einem Video, welche Inhalte werden nicht beachtet? Diese Informationen tragen dazu bei, KI-Systeme so zu entwickeln, dass sie Inhalte noch gezielter ausspielen oder sogar selbst generieren können – wie zum Beispiel bei der automatischen Erstellung von Empfehlungen oder virtuellen Avataren.
Außerdem testet Meta regelmäßig neue KI-Funktionen direkt auf seinen Plattformen, wie Chatbots, KI-generierte Story-Ideen oder Bildbearbeitungen mit Künstlicher Intelligenz. Wer solche Funktionen testet, generiert damit automatisch neue Trainingsdaten. Solche Interaktionen sind von besonderem Wert, da sie demonstrieren, wie Menschen mit KI umgehen, was ihnen gefällt und was nicht.
Die Einbindung von KI in die Plattformen ist also ein wechselseitiger Prozess: Nutzerinnen und Nutzer profitieren von neuen Funktionen, tragen aber auch durch ihre Daten zu einer Weiterentwicklung dieser Technologien bei. Die Abgrenzung zwischen Trainingsobjekt und Nutzer wird immer undeutlicher.
Einspruch gegen die Verwendung von KI-Daten: So läuft es ab
Meta gibt seinen Nutzerinnen und Nutzern die Möglichkeit, der Verwendung ihrer Daten zum KI-Training zu widersprechen – zumindest theoretisch. In der Praxis gestaltet sich dieser Vorgang jedoch nicht besonders benutzerfreundlich, da aktives Handeln auf beiden Plattformen separat erforderlich ist: Facebook und Instagram.
Der Prozess auf Facebook startet im eigenen Profil. Oben rechts auf die drei Striche tippen, dann „Einstellungen und Privatsphäre“ sowie anschließend „Einstellungen“ auswählen. Danach geht man zur „Datenschutzrichtlinie“ und verwendet die Suchfunktion mit dem Wort „Widerspruch“. In der Ergebnisliste wird die Option „Widerspruchsrecht“ angezeigt. Ein Link führt zu dem Formular, in das man seine E-Mail-Adresse einträgt und den Widerspruch versendet.
Auch bei Instagram ist der Weg ähnlich. Auch hier beginnt man im Profil mit den drei Strichen, wählt dann „Einstellungen“ und anschließend „Datenschutzrichtlinie“. Über die Suchfunktion kann man „Widerspruch“ finden, auf „Widerspruchsrecht“ klicken und ebenfalls zum Formular gelangen.
Es ist wichtig zu beachten, dass für jede Plattform ein eigener Widerspruch notwendig ist. Wer lediglich auf Facebook widerspricht, dessen Instagram-Daten können weiterhin für KI-Zwecke verwendet werden – und umgekehrt.
Ein weiterer Nachteil: Der Widerspruch hat keine rückwirkende Gültigkeit. Dies hat zur Folge, dass Daten aus der Vergangenheit, die schon genutzt wurden, normalerweise Teil der bestehenden KI-Modelle bleiben. Nur die zukünftige Nutzung wird eingeschränkt – vorausgesetzt, Meta setzt den Widerspruch tatsächlich um.
Der Status des Widerspruchs ist kaum transparent. In der Regel bekommen Anwender keine Bestätigung darüber, welche Daten genau ausgeschlossen wurden oder ob ihre Inhalte aus den Trainingsdatenbanken entfernt wurden. Bisher gibt es auch keine Kontrolle durch unabhängige Stellen.
Der Widerspruch stellt trotz dieser Einschränkungen ein bedeutendes Signal dar. Er demonstriert, dass sich Betroffene nicht gänzlich der intransparenten Datenverwertung durch große Unternehmen ausliefern wollen und ihre Rechte wahrnehmen. Jede Person, die von diesem Recht Gebrauch macht, erhöht den Druck auf Meta, datenschutzfreundlichere Optionen anzubieten.
Wie geht es mit deinen Daten weiter, nachdem du Widerspruch eingelegt hast?
Obgleich der Einspruch gegen die Verwendung deiner Daten für KI-Zwecke bei Meta einen ersten Schritt darstellt, garantiert er noch nicht, dass alle Informationen aus sämtlichen relevanten Systemen entfernt werden. Zwar gesteht der Konzern ein, dass er dem Widerspruch grundsätzlich nachkommt, doch lässt er bezüglich der konkreten Umsetzung ungenaue Angaben. In der Praxis bedeutet dies: Zukünftige öffentliche Inhalte sollen zwar nicht mehr zum Training von KI-Modellen verwendet werden, jedoch verbleiben bereits gesammelte Daten möglicherweise weiterhin in bestehenden Modellen.
Ein technisches Problem ist, dass KI-Modelle, die einmal trainiert wurden, nicht einfach rückgängig gemacht oder verändert werden können. Millionen bis Milliarden von Datensätzen werden von Systemen des maschinellen Lernens verarbeitet. Wurde ein KI-Modell also schon mit deinen öffentlichen Likes, Bildern oder Kommentaren trainiert, ist es kaum möglich, diesen Input später wieder herauszurechnen. Das ist auf die Funktionsweise neuronaler Netze zurückzuführen: Sie lernen aus statistischen Mustern, ohne dass einzelne Datenpunkte vollständig rückverfolgbar oder entfernbar sind.
Meta gibt keine präzisen Informationen darüber, ob oder wie oft Daten, die bereits verwendet wurden, nach einem Widerspruch aus Trainingspools entfernt werden. Es ist ebenfalls unklar, ob bereits vorhandene KI-Modelle nachträglich angepasst werden. Nur eines steht fest: Der Widerspruch hat in erster Linie Auswirkungen auf die künftige Nutzung von Inhalten – nicht auf deren Verwendung in der Vergangenheit.
Außerdem stellt ein Widerspruch nicht die gesamte Datenverarbeitung bei Meta ein. Inhalte werden weiterhin verwendet, um die Plattform zu verbessern, personalisierte Werbung zu schalten oder andere Analysen durchzuführen – es sei denn, es wurde individuell widersprochen oder gesetzliche Bestimmungen finden Anwendung. Der Widerspruch betrifft nur die Verwendung zur Entwicklung und zum Training von KI-Systemen.
Außerdem: Der Widerspruch bezieht sich nur auf Daten, die mit dem jeweiligen Konto verbunden sind. Dies bedeutet, dass Inhalte, die beispielsweise von anderen Nutzerinnen oder Nutzern öffentlich geteilt wurden und dich betreffen (z. B. Bilder mit Markierungen können möglicherweise weiterhin verarbeitet werden, es sei denn, andere Personen haben dies selbst widersprochen.
Die Existenz dieser Grauzonen verdeutlicht, dass die gegenwärtige Regulierung nicht ausreichend ist, um eine vollständige Kontrolle über personenbezogene Daten zu gewährleisten. Meta operiert rechtlich im Einklang mit dem Datenschutzrecht, schöpft jedoch zahlreiche Spielräume aus. Deswegen besteht für Betroffene ein gewisses Restrisiko – selbst wenn sie offiziell Widerspruch eingelegt haben.
Hintergründe des Datenschutzrechts: Welche Genehmigungen für die Datennutzung hat Meta?
Die Verwendung personenbezogener Daten für das KI-Training durch Unternehmen wie Meta wirft nicht nur ethische, sondern vor allem rechtliche Fragen auf. Die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) stellt in der Europäischen Union ein weltweit führendes Regelwerk zum Schutz personenbezogener Daten dar. Aber Meta nutzt innerhalb dieses Regelwerks bestimmte Ausnahmen und rechtliche Interpretationen, um die Datenverarbeitung zu legitimieren.
Das zentrale Element von Metas Vorgehen ist das „berechtigte Interesse“ nach Artikel 6 Absatz 1 lit. f DSGVO. Es ermöglicht Unternehmen, personenbezogene Daten unter bestimmten Bedingungen zu verarbeiten, ohne dass eine ausdrückliche Zustimmung der betroffenen Person notwendig ist – sofern die Interessen des Unternehmens nicht die Grundrechte und Freiheiten der Nutzerinnen und Nutzer überwiegen.
Meta führt an, dass die Entwicklung von Künstlicher Intelligenz im Sinne der Nutzer sei – beispielsweise durch verbesserte Produktempfehlungen, robustere Sicherheitsmechanismen oder innovativere Funktionen. Zugleich hebt das Unternehmen hervor, dass nur Inhalte von öffentlichem Zugang analysiert würden. Meta äußerte dazu, dass diese nicht als besonders schützenswert angesehen werden können, da sie absichtlich für eine breite Öffentlichkeit veröffentlicht wurden.
Die Datenschutzaufsichtsbehörden in Europa, einschließlich der irischen Datenschutzkommission (die für Meta in der EU zuständig ist), betrachten dies teilweise kritisch. Es sind mehrere Verfahren im Gange, die untersuchen sollen, ob Metas Handhabung von Nutzerdaten für das KI-Training rechtlich zulässig ist. Auch die deutschen Datenschutzbehörden haben Ratschläge herausgegeben, wie Nutzerinnen und Nutzer von ihrem Widerspruchsrecht Gebrauch machen können.
Eine weitere unklare Zone betrifft die Zweckbindung. Daten dürfen gemäß DSGVO nur für den Zweck genutzt werden, zu dem sie ursprünglich erhoben wurden. Es ist umstritten, ob die Verwendung für KI-Training mit dem ursprünglichen Zweck der Nutzung, wie zum Beispiel dem Posten eines Fotos auf Instagram, vereinbar ist. Hier verlangen Datenschützer eindeutige Zweckbestimmungen und transparente Informationen darüber, was genau mit welchen Daten passiert.
Rechtlich gesehen haben Nutzerinnen und Nutzer durchaus Einflussmöglichkeiten. Zusätzlich zum Widerspruchsrecht besteht das Recht auf Auskunft (Art. 15 DSGVO), Berichtigung (Art. 16), das Recht auf Löschung (Art. 17) sowie das Recht auf Einschränkung der Verarbeitung (Art. 18). Die Hürden, um diese Rechte effektiv durchzusetzen, sind jedoch hoch – auch weil Unternehmen wie Meta komplexe Strukturen und Geschäftsbedingungen nutzen, um sich abzusichern.
Welche Meta-Dienste-Alternativen existieren?
Viele Menschen fragen sich angesichts der wachsenden Datennutzung durch Meta, ob und wie sie sich zumindest teilweise unabhängig machen können. Obwohl Facebook, Instagram und WhatsApp weit verbreitet sind, gibt es durchaus Alternativen, die Datenschutz und Transparenz priorisieren. Einige dieser Dienste basieren auf Geschäftsmodellen, die nicht auf Werbung oder Datenhandel beruhen, sondern auf Abonnements oder Open-Source-Prinzipien.
Mastodon stellt im Bereich sozialer Netzwerke eine interessante Alternative dar. Das dezentrale Netzwerk ähnelt Twitter, besteht jedoch aus unabhängigen Servern („Instanzen“) und hat keine zentrale Datenverwertung. Nutzer behalten größtenteils die Kontrolle über ihre Inhalte, und es existiert keine zentrale Instanz wie Meta, die Daten zur KI-Entwicklung nutzen könnte.
Pixelfed bietet ein alternatives Modell zu Instagram für den Austausch von Bildern. Datenschutz und offene Standards stehen im Fokus der Plattform. Die Nutzer behalten die Kontrolle über Inhalte, und eine kommerzielle Nutzung der Daten erfolgt nicht. Auch die Plattform funktioniert dezentral, was sie weniger verwundbar für zentrale Datenspeicherung macht.
Im Bereich der Nachrichtenübermittlung ist Signal eine datenschutzfreundliche Alternative zu WhatsApp. Der Messenger bietet Ende-zu-Ende-Verschlüsselung für Nachrichten, speichert keine Metadaten und ist ein Open-Source-Projekt. Auch Threema, ein Dienst mit Sitz in der Schweiz, zeichnet sich durch hohe Sicherheit und eine transparente Datenpolitik aus.
Selbstverständlich weisen diese Alternativen einen anderen Funktionsumfang und eine andere Nutzerbasis als Meta-Produkte auf. Für den Wechsel muss Aufwand betrieben werden, und es kann nötig sein, im Freundes- und Familienkreis Überzeugungsarbeit zu leisten. Aber für viele ist der Schritt lohnenswert – sei es aus Überzeugung oder aus einem gestärkten Bewusstsein für digitale Selbstbestimmung.
Es sind auch hybride Lösungen denkbar: Wer Instagram weiterhin nutzen möchte, kann sein Profil auf „privat“ einstellen, nur ausgewählte Freunde zulassen und seine Beiträge bewusst zurückhalten. Das trifft auch auf Facebook zu: Wer Gruppen verwendet, sollte die Sichtbarkeit dieser Gruppen kontrollieren und sich darüber im Klaren sein, wo und in welcher Form Beiträge angezeigt werden.
Der Schlüssel zum langfristigen Erfolg liegt im bewussten Umgang mit digitalen Plattformen. Wer seine digitale Identität und Daten nicht gänzlich einem Unternehmen anvertrauen möchte, kann Alternativen finden oder zumindest seinen digitalen Fußabdruck bewusst reduzieren.
Wie du deine Sichtbarkeit auf Facebook und Instagram wirksam reduzierst
Nutzerinnen und Nutzer können neben einem formellen Widerspruch gegen die Verwendung ihrer Daten für KI-Zwecke auch durch gezielte Einstellungen Einfluss auf ihre Sichtbarkeit und damit indirekt auf die Nutzung ihrer Daten nehmen. Denn je weniger ein Profil öffentlich sichtbar ist, desto geringer ist die Wahrscheinlichkeit, dass Inhalte automatisch in Metas Trainingsdatenbanken gelangen.
Als erster Schritt kann das eigene Profil auf „privat“ gesetzt werden – sowohl bei Instagram als auch bei Facebook. Bei Instagram erfolgt dies über „Einstellungen“ → „Privatsphäre“ → „Privates Konto“. Unter „Einstellungen und Privatsphäre“ → „Privatsphäre“ bei Facebook wird genau festgelegt, wer Berechtigung hat, Beiträge anzusehen. Dort kann man festlegen, ob Inhalte nur für Freunde oder bestimmte Listen sichtbar sind.
Die Sichtbarkeit einzelner Beiträge kann ebenfalls individuell angepasst werden. Auf beiden Plattformen kann vor der Veröffentlichung eines Posts bestimmt werden, wer berechtigt ist, den Beitrag zu sehen. Öffentliche Inhalte können dadurch gezielt vermieden werden, insbesondere bei Fotos, Videos oder Kommentaren mit persönlichem Bezug.
Ein Bereich, der häufig nicht beachtet wird, ist die Sichtbarkeit von Likes, Kommentaren und geteilten Inhalten. Auf Instagram können diese unter „Einstellungen“ → „Privatsphäre“ → „Beiträge“ und „Story“ festgelegt werden. In den Einstellungen zur Chronik und Markierungen auf Facebook kann man genau bestimmen, wer auf Beiträge reagieren oder diese kommentieren darf.
Auch der Umgang mit markierten Inhalten ist von Bedeutung: Auf Instagram können Markierungen von anderen Nutzern vor der Veröffentlichung überprüft werden. Bei Facebook gibt es unter „Chronik und Markierungen“ die Möglichkeit, festzulegen, ob Markierungen automatisch veröffentlicht oder zunächst manuell geprüft werden sollen.
Darüber hinaus ist es ratsam, das persönliche Aktivitätsprotokoll in regelmäßigen Abständen durchzugehen und ältere öffentliche Inhalte zu entfernen oder deren Sichtbarkeit einzuschränken. Meta stellt eigene Funktionen zur Verfügung, um Beiträge nachträglich auf privat zu setzen oder zu löschen – beispielsweise über das „Aktivitätenprotokoll“ auf Facebook.
Um besonders vorsichtig zu sein, besteht die Möglichkeit, bestimmte Inhalte gänzlich aus dem digitalen Raum zu löschen. Eine kritische Überprüfung ist insbesondere bei älteren Beiträgen angebracht: Welche Inhalte müssen tatsächlich noch sichtbar sein? Welche könnten unbeabsichtigt in KI-Trainingssystemen gelangen?
Diese Maßnahmen ermöglichen eine gezielte Reduzierung der Sichtbarkeit. Auch wenn sie nicht den offiziellen Widerspruch ersetzen, helfen sie dabei, den eigenen digitalen Fußabdruck zu reduzieren – und damit auch die Menge an verwertbaren Daten, die Meta zur Verfügung steht. Dadurch wird es möglich, die eigene Online-Präsenz besser zu steuern – ohne dass man gänzlich auf soziale Netzwerke verzichten muss.
