Auch Steven Smith, der Entwickler von ISP Data Pollution, warnt davor, seiner Software allzu viel zuzutrauen. Sie klickt sich zwar auf einmal angesteuerten Websites weiter über die dort gesetzten Links, lädt Daten herunter und besucht Websites auch zweimal, um eine menschengemachte Aktualisierung der Seite zu simulieren, ist nachts weniger aktiv als tagsüber und fälscht den User Agent. Das soll den Eindruck erwecken, verschiedene Menschen würden ein Netzwerk mit verschiedenen Geräten und verschiedenen Browsern nutzen. Aber garantieren, dass diese Nutzungsmuster eine Analysesoftware täuschen, will Smith nicht.

Zudem wird sich die Internetnutzung, wenn es nach Google, Amazon und anderen geht, künftig ohnehin ändern. Menschen werden weniger tippen, was sie suchen, lesen oder kaufen wollen, und es stattdessen einfach einem elektronischen Assistenten wie Google Home oder Amazon Echo sagen. Um dabei eine Profilbildung zu vermeiden, müssten sie analog zu den Browser-Erweiterungen zufällige Suchbegriffe, Zieladressen und Produktbestellungen aussprechen. Mit ihrer eigenen Stimme.

Technisch mag das möglich sein, mit Programmen wie Adobes Project VoCo oder der Software von Lyrebird, die Stimmen anhand weniger Sprechproben synthetisieren kann. Aber das Problem bliebe das alte: Das eigentliche Nutzerprofil bliebe im Rauschen der Zufallswerte erkennbar.

Auch andere Würfelmethoden scheitern schnell an der Realität. So hat der Arbeitskreis Vorratsdatenspeicherung (AK Vorrat) zwar im Jahr 2008 eine SIM-Karten-Tauschbörse gestartet, um zu demonstrieren, wie sich eine Profilbildung anhand von Handydaten erschweren lässt. Teilnehmer schickten ihre Prepaid-Karte an die Tauschbörse und bekamen eine passende, aber zufällig ausgewählte Karte eines anderen Teilnehmers zugesandt – und damit eine Nummer, die nicht mit ihrem Namen verknüpft ist. Die Tauschbörse existiert bis heute, wenn auch an anderer Stelle. Doch gegen eine Metadatenanalyse, wie sie die Vorratsdatenspeicherung ermöglicht, hilft sie nicht. Wer mit wem kommuniziert, bleibt erkennbar. Zumal es Standortdaten noch einmal leichter machen, Menschen auch mit einer neuen Handynummer wiederzuerkennen. Allein der Weg von zu Hause zur Arbeit ist fast schon ein digitaler Fingerabdruck.

Das Einkaufsverhalten und die Konsumvorlieben im Netz zu randomisieren, ist wiederum theoretisch und technisch möglich. Das zeigt der Random Darknet Shopper des Künstlerkollektivs !Mediengruppe Bitnik – eine Software, die einmal pro Woche zufällig irgendein Produkt im Darknet kauft. Mal sind es Ecstasy-Tabletten, mal ein gefälschtes Marken-Shirt, mal 1,8 Millionen E-Mail-Adressen. Dass es deshalb mitunter Ärger mit den Behörden gibt, ist Teil des Kunstprojekts. Natürlich ließe sich das Prinzip auf legale Waren übertragen, zum Beispiel auf einen Random Amazon Shopper. Aber der Kampf gegen die Berechenbarkeit würde damit vor allem eines: teuer.

Derzeit ist es also ziemlich aussichtslos, in der digitalisierten Welt als neuer Dice Man durchzugehen. Möglicherweise können Zufall, Obfuskation und Misrepresentation als Selbstverteidigungsprinzip gegen Datensammler, Tracker, Scoringdienste und Kundenprofiler noch an Bedeutung gewinnen. Aber dazu braucht es mehr als allenfalls symbolisch wirksame Browsererweiterungen und ein paar Kunstprojekte. Die Entwicklung der entsprechenden Würfelwerkzeuge müsste ähnlich professionalisiert werden, wie es die Ökonomie der Mustererkennung längst ist.