Neue Datenschutzvereinbarung: Doch kein Mitlesen bei Evernote

Die Idee, dass Evernote-Mitarbeiter die Notizen der Nutzer zur Verbesserung neuer Maschinenlernfunktionen mitlesen können, ist nicht gut angekommen: Nach Beschwerden zieht das Unternehmen die Pläne zurück. Stattdessen müssen Nutzer der Praxis künftig explizit zustimmen.

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Evernote will nun doch nicht mehr die Notizen der Nutzer lesen.
Evernote will nun doch nicht mehr die Notizen der Nutzer lesen. (Bild: Evernote/Foto: Andreas Donath)

Evernote hat auf eine Welle von Beschwerden der Nutzer reagiert, die die neue Datenschutzvereinbarung kritisiert haben. Ein Punkt in der Vereinbarung sieht vor, dass Evernote-Mitarbeiter Notizen der Nutzer mitlesen können, um die Umsetzung neuer Maschinenlernfunktionen zu überprüfen.

Mitarbeiter hätten alle Notizen lesen können

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Dieser Praxis hätten die Anwender pauschal zustimmen müssen, in Kraft treten sollte die neue Datenschutzvereinbarung ab dem 23. Januar 2017. In einem Blogpost macht Evernote einen Rückzieher und widerruft seine Entscheidung. Auch die vorige Ankündigung der Änderungen wurde aktualisiert.

"Evernote bekräftigt seine Verpflichtung, den Datenschutz im Zentrum dessen zu belassen, was wir machen", schreibt das Unternehmen. "Wir werden die zuvor angekündigten Änderungen in der Datenschutzvereinbarung, die am 23. Januar 2017 in Kraft treten sollte, nicht umsetzen."

Mitlesen wird optional

Stattdessen soll die bisherige Vereinbarung bestehen bleiben. In den kommenden Monaten will Evernote die Vereinbarung so überarbeiten, dass der Datenschutz der Nutzer gesichert bleibt und dennoch neue Maschinenlernfunktionen eingebaut und von den Mitarbeitern bewertet werden können. Evernote betont, dass kein Mitarbeiter die Notizen der Nutzer lesen können wird, solange diese dem nicht explizit zustimmen.

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Die neuen Maschinenlernfunktionen sollen dennoch kommen, die Bewertung durch die Nutzer wird offenbar im Rahmen eines freiwilligen Programms erfolgen. Stimmen Nutzer diesem zu, werden Evernote-Mitarbeiter Notizen lesen können, um zu beurteilen, wie gut der Algorithmus arbeitet.

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