Was ist die Anonymisierung von Aufnahmen für Medien und Journalisten?

Anonymisierung von Aufnahmen für Medien und Journalisten – Definition

Die Anonymisierung von Aufnahmen für Medien und Journalisten ist ein strukturierter Prozess zur Entfernung oder Einschränkung der Identifizierbarkeit natürlicher Personen in Video- und Bildmaterial, das zur Veröffentlichung, Archivierung oder Weitergabe an Dritte bestimmt ist. In der Praxis betrifft dies vor allem Gesichter sowie im Bild sichtbare Kfz-Kennzeichen. Im redaktionellen Kontext geht es dabei nicht um die Verarbeitung von Dokumenten oder Textdaten, sondern um die Bearbeitung des Bildes, damit das Material rechtmäßig und im Einklang mit dem Grundsatz der Datenminimierung genutzt werden kann.

Aus Sicht des Datenschutzrechts und des Rechts am eigenen Bild ist die Anonymisierung von Aufnahmen eine organisatorische und technische Maßnahme, die das Risiko einer Verletzung der Rechte der im Material gezeigten Personen reduziert. Bei Fotos und Videos kann die Identifizierung nicht nur durch eine Bildunterschrift erfolgen, sondern bereits durch das Bild selbst. Ein Gesicht ist grundsätzlich ein personenbezogenes Datum, wenn es die direkte oder indirekte Identifizierung einer Person ermöglicht. Dies folgt aus Art. 4 Nr. 1 DSGVO; die Pflicht zur Umsetzung geeigneter Datenschutzmaßnahmen und von Privacy by Design ergibt sich insbesondere aus Art. 5 Abs. 1 lit. c, Art. 25 und Art. 32 der Verordnung (EU) 2016/679.

In der Arbeit von Redaktionen und Fotoagenturen erfolgt die Anonymisierung von Videos und Fotos meist durch das Verpixeln oder Unkenntlichmachen von Gesichtern und Kfz-Kennzeichen vor der Veröffentlichung. Ist eine Identifizierung trotz des eingesetzten Filters weiterhin möglich, liegt keine wirksame Anonymisierung vor. In einem solchen Fall handelt es sich eher um eine unzureichende visuelle Maskierung als um eine echte Anonymisierung.

Pflichten von Redaktionen und Fotoagenturen bei der Veröffentlichung von Bildnissen

Die Veröffentlichung von Fotos und Aufnahmen, auf denen Personen zu sehen sind, erfordert eine gleichzeitige Prüfung datenschutzrechtlicher Vorschriften sowie nationaler Regelungen zum Recht am eigenen Bild. Für Redaktionen ist besonders wichtig, dass die Rechtmäßigkeit einer Veröffentlichung nicht immer bedeutet, dass auf eine Anonymisierung verzichtet werden kann. Hat ein Material einen hohen Nachrichtenwert, erfordert jedoch nicht die Darstellung eines erkennbaren Gesichts, kann das Unkenntlichmachen eine verhältnismäßige Lösung sein.

In Polen sind insbesondere die DSGVO, Art. 23 und 24 des Zivilgesetzbuchs zum Schutz persönlicher Rechte sowie Art. 81 des Urheberrechtsgesetzes von 1994 von grundlegender Bedeutung. Letztere Vorschrift statuiert den Grundsatz der Einwilligung zur Verbreitung eines Bildnisses und nennt die wichtigsten Ausnahmen.

• eine allgemein bekannte Person, wenn das Bildnis im Zusammenhang mit der Ausübung öffentlicher Funktionen, insbesondere politischer, gesellschaftlicher oder beruflicher Tätigkeiten, aufgenommen wurde,
• eine Person, die lediglich als Beiwerk zu einer Gesamtheit wie einer Versammlung, einer Landschaft oder einer öffentlichen Veranstaltung erscheint,
• eine Person, die für das Posieren eine vereinbarte Vergütung erhalten hat, sofern nichts anderes vorbehalten wurde.

Außerhalb dieser Fälle sollte die Redaktion prüfen, ob die Veröffentlichung eines erkennbaren Bildnisses erforderlich ist. Ist dies nicht notwendig, entspricht die Anonymisierung von Gesichtern dem Grundsatz der Datenminimierung. Dies gilt insbesondere für Materialien über Kriminalitätsopfer, Minderjährige, Zeugen, Patienten, Beteiligte an Einsätzen sowie unbeteiligte Dritte.

Technologien zur Anonymisierung von Fotos und Videos

In redaktionellen Materialien werden in der Regel zwei technische Schritte eingesetzt: Objekterkennung und Maskierung. Die automatische Erkennung von Gesichtern und Kfz-Kennzeichen basiert heute meist auf Modellen des maschinellen Lernens, einschließlich Deep Learning. Ein KI-Modell dient dazu, visuelle Merkmale von Gesichtern und Kennzeichen unter unterschiedlichen Lichtverhältnissen, Maßstäben, Blickwinkeln und Bildqualitäten zu erkennen. Das Modell selbst anonymisiert das Material jedoch noch nicht. Es markiert lediglich den Bereich, der verpixelt oder unkenntlich gemacht werden soll.

In der Produktionspraxis ist das Tracking des Objekts über einzelne Frames hinweg entscheidend, damit die Maske bei Kamerabewegungen oder teilweiser Verdeckung das Gesicht nicht „verliert“. Bei Fotos ist die präzise Lokalisierung ausschlaggebend, bei Videos zusätzlich die zeitliche Stabilität der Maske.

Gallio PRO macht automatisch ausschließlich Gesichter und Kfz-Kennzeichen unkenntlich. Firmenlogos, Tätowierungen, Namensschilder, Dokumente oder Bildinhalte auf Monitoren werden nicht automatisch erkannt. Solche Elemente können mit dem integrierten Editor manuell unkenntlich gemacht werden. Die Software führt keine Echtzeit-Anonymisierung und keine Anonymisierung von Videostreams durch. Sie ist für die Verarbeitung von Dateien ausgelegt.

Wichtige Parameter und Kennzahlen der Anonymisierung von Aufnahmen

Die Bewertung der Wirksamkeit einer Anonymisierung von Aufnahmen sollte sich nicht ausschließlich auf die subjektive Einschätzung des Operators stützen. Für Compliance-Abteilungen und Datenschutzbeauftragte sind messbare Qualitätsparameter der Erkennung sowie das Risiko einer Re-Identifizierung nach der Veröffentlichung entscheidend.

Parameter

Praktische Bedeutung

Typische Interpretation

Precision

Anteil korrekter Erkennungen an allen Erkennungen

Eine niedrige Precision bedeutet zu viele falsche Maskierungen

Recall

Anteil erkannter Gesichter oder Kennzeichen an allen im Material vorhandenen

Ein niedriger Recall bedeutet das Risiko, dass Daten unmaskiert bleiben

IoU – Intersection over Union

Grad der Übereinstimmung zwischen Erkennungsrahmen und Objekt

Beeinflusst, ob die Maske das Gesicht oder Kennzeichen tatsächlich abdeckt

Tracking-Stabilität

Beibehaltung der Maske auf dem Objekt zwischen den Frames

Entscheidend bei dynamischen Videos

Dateiverarbeitungszeit

Zeit, die für Analyse und abschließendes Rendering benötigt wird

Beeinflusst die Effizienz im Newsroom

Bei der Risikobewertung kann eine einfache operative Regel gelten: Je höher der Recall und je weniger Fälle, in denen ein Gesicht auch nur für einzelne Frames sichtbar bleibt, desto geringer das Verletzungsrisiko. Im redaktionellen Umfeld sind False Negatives in der Regel problematischer als False Positives, weil ein nicht erkanntes Gesicht die Identifizierung einer Person ermöglichen kann.

Kfz-Kennzeichen und Gesichter – Umfang der Anonymisierung

In journalistischem Material sind neben Gesichtern häufig auch Kfz-Kennzeichen zu sehen. In einigen europäischen Staaten gilt deren Unkenntlichmachung als vorsorglicher Standard zur Einhaltung nationaler Vorschriften, der Praxis von Aufsichtsbehörden oder redaktioneller Richtlinien. In Polen ist die Rechtslage jedoch nicht vollständig einheitlich.

Einerseits stützen die polnische Datenschutzbehörde UODO, der Europäische Datenschutzausschuss sowie die Rechtsprechung des EuGH ein weites Verständnis personenbezogener Daten, wenn eine Identifizierung mittelbar möglich ist. Andererseits findet sich in Teilen der verwaltungsgerichtlichen Rechtsprechung die Auffassung, dass ein Kfz-Kennzeichen nicht in jedem Fall ein personenbezogenes Datum darstellt. Für die redaktionelle Praxis bedeutet dies, dass stets der konkrete Kontext zu prüfen ist. Kann die Nummer zur Identifizierung des Halters oder Nutzers des Fahrzeugs führen, ist das Unkenntlichmachen eine vorsichtige und risikominimierende Lösung.

Datensicherheit und On-Premise-Modell

Für Redaktionen, die sensibles Material verarbeiten, ist nicht nur das visuelle Ergebnis wichtig, sondern auch die Art und Weise der Dateiverarbeitung. On-Premise-Software zur Anonymisierung begrenzt die Übertragung von Aufnahmen außerhalb der Organisation und erleichtert die Erfüllung der Sicherheitsanforderungen aus Art. 32 DSGVO. Das ist besonders relevant bei investigativen Materialien, Aufnahmen von Tatorten oder Inhalten mit Minderjährigen oder Informanten.

Gallio PRO wird als On-Premise-Software betrieben. Darüber hinaus sammelt die Lösung keine Logs, die Erkennungen von Gesichtern und Kfz-Kennzeichen enthalten, und speichert keine Protokolle mit personenbezogenen Daten oder Daten besonderer Kategorien. Aus Sicht eines Datenschutzbeauftragten verringert dies die Angriffsfläche und den Umfang operativer Daten, die zusätzlich abgesichert werden müssten.

Normative Bezüge und Quellen

Die Definition und Praxis der Anonymisierung von Aufnahmen für Medien sollte auf Rechtsakten und Leitlinien beruhen, nicht auf bloßer redaktioneller Gewohnheit. Die folgenden Quellen sind für die Veröffentlichung von Fotos und Videos unmittelbar oder auslegungserheblich relevant.

• Verordnung (EU) 2016/679 des Europäischen Parlaments und des Rates vom 27. April 2016 – DSGVO, insbesondere Art. 4, 5, 25 und 32
• Gesetz vom 23. April 1964 – Zivilgesetzbuch, Art. 23 und 24
• Gesetz vom 4. Februar 1994 über Urheberrecht und verwandte Schutzrechte, Art. 81
• EDSA-Leitlinien 4/2019 zu Art. 25 DSGVO – Data Protection by Design and by Default, endgültig angenommen im Jahr 2020
• Rechtsprechung des EuGH zum weiten Verständnis der Identifizierbarkeit von Personen sowie Praxis der Aufsichtsbehörden im Bereich visueller Daten

Siehe auch

• Gesichter verpixeln
• Kfz-Kennzeichen unkenntlich machen
• DSGVO-Konformität bei der Anonymisierung von Videos und Fotos
• On-Premise-Software zur Anonymisierung visueller Daten