deepiction - Dive into your data world

Unser Semesterprojekt setzt sich mit der Thematik, persönliche Daten im Netz, auseinander. Es bietet eine verständliche und plattformübergreifende Lösung, die als digitaler Begleiter durch die unübersichtliche Welt der eigenen Daten zu Seite steht.

Big Data

Die Welt im Lockdown, Online-Services boomen. Nutzer produzieren eine zunehmende Menge an Daten - 16.3 Zetabyte pro Jahr und die Zahl wird sich bis zum Jahre 2025 verdoppeln. Nutzer:innen hinterlassen dabei Spuren im Netz, die auf den ersten Blick von keiner großen Bedeutung sind. Jedoch machen sich Unternehmen diesen Datenmüll zu Nutze, erstellen intime Profile und generieren daraus einen wirtschaftlichen Mehrwert.

Key Issues

1. Fehlendes Wissen & Verständnis
Häufig fehlt es den Nutzer:innen an dem nötigen Wissen die eigenen Datensicherheit richtig handzuhaben oder sich über die Folgen ihrer Online-Aktivitäten bewusst zu sein.

2. Bewusste Verhaltensmanipulation
Plattform-Anbieter gestalten die Einstellungen zur Datensicherheit bewusst kompliziert und irreführend. Dark Patterns werden verwendet um die Nutzer:innen scheinbar autonom Entscheidungen zu den besten Sicherheitseinstellungen treffen zu lassen. Dabei ist jedoch eigentlich das Ziel möglichst genaue und aussagekräftige Informationen über die Nutzer:innen gewinnen zu können.

3. Langwierige Datenanforderung
Nach EU-Richtlinien sind Nutzer:innen dazu berechtigt Einsicht in die gesammelten Daten der Plattform-Anbieter zu erhalten. Die Anforderung ist jedoch in den meisten Fällen kompliziert und braucht lange.

4. Datenübersicht
Sind die angeforderten Daten erhalten bestehen diese aus strukturlosen Datenlisten ohne Orientierungshilfe. Dabei ist der Umfang und die Zusammenhänge der einzelnen Daten ohne Vorwissen kaum ersichtlich

Data-Set und Storytelling

Um nicht mit eigenen Daten arbeiten zu müssen erstellten wir anhand einer Persona und zwei Use Cases einen Datensatz, den wir auch als Datenbank für die programmatische Umsetzung des Projekts nutzen. Ashley spiegelt dabei unsere Nutzergruppe wieder: jung, technikaffin und und hoher digitaler Präsenz.

Ashley hat sich bereits die eigenen Daten beim Plattform-Anbieter Instagram angefordert. Aus der langen Datenliste wird er nicht schlau, sucht nach einer Hilfestellung verständliche Informationen aus seinen eigene Daten zu gewinnen und stößt dabei auf Webseite deepiction.

Registrierung

Die folgenden Inhalte bilden nur Teile unseres Projekts ab. Das vollständige Projekt kann über unsere Dokumentation und unseren Prototypen eingesehen werden.

Vor der Registrierung sollen Nutzer:innen einen Überblick über den Mehrwert des Tools bekommen. Dabei wird auch die Philosophie und die Werte unserer Lösung deutlich kommuniziert. Nutzer:innen durchlaufen im Registrierungsprozess drei verschiedene Schritte:

Schritt 1: Verknüpfung der Konten von externen Anbietern

Hier wird die Möglichkeit gegeben die Daten die auf externen Plattformen entstehen mit in die Analyse der Nutzerdaten mit einzubeziehen. Dabei wird verdeutlicht, dass die Daten nur dazu verwendet werden einen vollständigen Überblick über die eigenen Daten zu geben und zu keinem anderen Zweck weiterverwendet werden. Nutzer:innen haben stets die Möglichkeit die Verknüpfungen wieder aufzuheben - auch nach dem Registrierungsprozess. Außerdem wird auch hier auf die Werte des Unternehmens in Bezug auf den Umgang mit persönlichen Daten aufmerksam gemacht.

Schritt 2: Daten anfragen

Hier wird die Möglichkeit gegeben die Daten die bereits auf externen Plattformen entstanden sind mit in die Analyse der Nutzerdaten mit einzubeziehen. Dabei wird der Nutzer durch unser Tool bei der Datenanforderung unterstützt durch einen Guide, der ihn Schritt für Schritt durch den Prozess der Datenanforderung auf den anderen Plattformen führt.

Schritt 3: Angefragte Daten hochladen

Nutzer:innen werden nun angeleitet die angeforderten und erhaltenen Daten in das Tool zu laden. Unsere Persona Ashley hat in unserem Falle die Daten bereits vor der Registrierung angefordert, weshalb er hier gleich die Möglichkeit hat sie im Registrierungsprozess hochzuladen.

Search Engine

In verschiedenen Nutzerinteviews haben wir herausgefunden, dass das Desinteresse und die fehlende Eigeninitiative in Bezug auf den Schutz persönlicher Daten häufig daher rührt, dass der richtige Zugang fehlt. Durch das Frage-Antwort-Prinzip als Einstieg in die eigene Welt der Daten wollen wir die Nutzer:innen motivieren zunächst einmal herauszufinden welche Daten über ihn/ sie bereits vorhanden sind und welche Schlüsse daraus gezogen werden können. Für das Projekt wurden zwei Use Cases ausgearbeitet, die durch die Search Engine beantwortet werden sollten.

Ergebnisseite

Use Case 1: Where did I spend my time the last few days?

Hier möchte Ashley über unsere Lösung herausfinden, wo er die letzten Tage Zeit verbracht hat. Dabei geht es darum darzustellen welche Informationen aus dem Bewegungsprofi gezogen werden kann.

1. Filtermöglichkeiten
Um die Suche genauer einzugrenzen kann der Nutzer nun verschiedene Filteroptionen anwenden. Dabei kann (1) Die Zeitspanne aus der die Daten gezogen werden sollen, (2) die Plattformen von denen die Daten kommen sollen, (3) die Auswahl des Endgeräts (Mobile oder Computer) und (4) das Themengebiet genauer eingeschränkt werden

2. Antwortsatz
Der Antwortsatz soll zunächst prägnant die Frage beantworten, bevor Ashley tiefer in die Ergebnisse einsteigt.

3. Interaktive Karte
Die Karte zeigt hier verschiedene Darstellungen die auf der Datengrundlage visualisiert werden können. Dabei kann der Nutzer in der rechten Leiste zwischen (1) allen Locations im eingestellten Zeitraum, (2) häufig besuchten Orten, (3) gespeicherten Orten wie beispielsweise der Arbeit oder dem zu Hause und (4) Routen auswählen.

4. Top 3
Die Top 3 stellen die meist besuchtesten Orte der Nutzer:innen dar.

5. Matching Interests
Hier werden die Daten in Zusammenhang mit den Interessen korreliert. Es werden die verschiedenen Locations Ashleys analysiert und verschiedene Interessen daraus gezogen. Dabei wird dargestellt aus welchen Adressen die Interessen analysiert werden.

6. Uploaded Pictures
Ashley erhält hier eine Übersicht über die Bilder die auf sämtlichen Plattformen hochgeladen wurden und über Location-Taggings Informationen zu seinem Aufenthaltsort verraten. Über einen Hover erhält der Nutzer weitere Informationen wie beispielsweise die Location, das Datum, die Plattform oder mögliche Motive die durch Hintergrund-Analyse erforscht werden konnten.

7. Datenvisualisierung
Die Datenvisualisierung stellt die verschiedenen Locations in einer zeitlichen Reihenfolge ab. Dabei kann durch ein Hover über die einzelnen Elemente mehr Informationen aus dem einzelnen Datenpunkt gezogen werden

8. Actions
Hier wird ein zeitlicher Überblick über die verschiedenen Aktionen dargestellt. Dabei wird zwischen gepostete Inhalten, Likes und Kommentaren unterschieden. Dabei ist wichtig zu erwähnen das hier nur die Inhalte dargestellt werden die aus Aktionen von Ashley entstehen. Da unsere Datenbank nur Zugriff auf die Daten der Nutzer:innen hat können also keine Inhalte abgebildet werden die von anderen Nutzer:innen ausgehen. Lediglich die Reaktion auf nicht-eigenen Content durch ein Like kann hier aufgezählt werden.

9. Avatar
Von der Ergebnisseite wird zum Avatar verwiesen, der sich auf Grundlage der neuesten Daten optisch verändert.

10. Direkte Verweisung zu den Privatsphäre-Einstellungen
Von der Ergebnisseite kann Ashley direkt zu der Hilfestellung zu den Einstellungen der Privatsphäre gelangen. Dabei dient die Verweisung hier als ein kleiner Reminder, nachdem er nun erfahren hat welche Daten von ihm bereits vorhanden sind und welche Schlüsse daraus gezogen werden können.
Im Folgenden sind nur die Inhalte wiedergegebene und erklärt die prägnant für diesen Use Case sind.

Use Case 2: Which party will I vote for in the next federal election?

Ashley möchte hier herausfinden, welches politische Profil über seine Internetaktivität analysiert wird und stellt sich die Frage, welche Partei er wohl bei der nächsten Bundestagswahl wählen wird.

1. Interaktive Karte
Die interaktive Karte zeigt hier die Wahlbezirke des Nutzers und deren Wahlprognosen. Dabei wird die Home-Adresse der Nutzer:innen angezeigt. Beim Hover kann mehr darüber herausgefunden werden, für welche Partei die Farben stehen.

2. Top 3
Die Top 3 stellen im Use Case 2 die Parteien dar, die seinem politischen Profil auf Grund seiner Daten am ehesten entsprechen. Da unser Tool nur auf Grundlage von der eigenen Daten antwortet, wird hier ein Spektrum abgebildet.

3. Matching Interests
Hier werden die Daten in Zusammenhang mit den Interessen Ashley’s dargestellt.
In diesem Fall werden verschiedene Interessens-Ausprägungen des Nutzers, z.B dem Sozialen oder der Bildung, die auch bestimmten Parteien zugeschrieben werden können. Dabei werden beispielsweise Nutzerdaten wie Likes von bestimmten politischen Profilen verwendet.

4. Datenvisualisierung
Hier werden die Interessen und die der Parteien nochmals mit Zahlen in einer interaktiven Datenvisualisierung dargestellt. Dabei sind die Parteien nach der Wahl Wahrscheinlichkeit Ashley’s angeordnet (rechts) und auf der linken Seite wie viel Prozent der verschiedenen Interessen des Nutzers von der Partei vertreten werden.

Overview

Übersicht
Die Übersichtsseite dient dazu dem Nutzer einen Überblick über seine Daten zu verschaffen ohne das eine Frage gestellt werden muss. Dabei werden zunächst drei Facts aus dem Datensatz analysiert die für den eingestellten Zeitraum analysiert werden konnten und dem Nutzer einen Einblick darin geben, welche Schlüsse aus seinen Daten gezogen werden können.

Avatar
Darauf folgend wird der Avatar gezeigt. Wie bereits erwähnt verändert sich der Avatar visuell je nachdem was die Daten über den Nutzer verraten. Im Falle unseres Use Cases ist unsere Persona Ashley dargestellt der gerne Zeit in der Natur verbringt, in seiner Freizeit malt, Sport macht und sich einen neuen City Roller gekauft hat.

Visualisierung
Der letzte abgebildete Inhalt besteht aus einer einfachen und übersichtlichen Visualisierung der Rohdaten der Nutzer:innen. Hier geht es darum den Nutzer:innen ein Gefühl über seine Datenmenge zu vermitteln. Über einen Hover kann dann noch weitere Information zum jeweiligen Datenpunkt abgerufen werden.

Datenverwaltung

Die Datenverwaltung stellt ein weiteres Feature der Lösung dar. Da die eigentliche Verwaltung der Privatsphäre-Einstellungen nur auf den Plattformen der externer Anbieter erfolgen kann, übernimmt unser Tool hier die Hilfestellung den Nutzer:innen zu den richtigen Einstellungen zu gelangen.

Dabei werden zunächst Informationen zum Profil und zu der letzten Sicherheitseinstellung gegeben. Die Bestätigung das die Einstellungen erfolgt sind muss manuell durch ein Häkchen bestätigen. Die Bestätigung wird speichert und lockt dann das Häkchen bis sich die Datenschutzrichtlinien auf der externen Plattformen verändern. In diesem Fall bekommt die Nutzer:innen eine Notification.

Sollte der Plattformanbieter einen direkten Link zu den Einstellungen zur Verfügung gestellt haben, wird dieser in unserem Tool eingebunden. Somit können Nutzer:innen dann direkt zu den Einstellungen der jeweiligen Plattform gelangen. Sollte kein direkter Link bestehen wird im Guide beschrieben wie man zu den gewünschten Einstellungen gelangt.

Als zusätzliche Unterstützung informiert das Tool die Nutzer:innen über mögliche Veränderungen von Datenschutzrichtlinien der verknüpften Plattformen. Dies geschieht über Notifications und ein visuelles Hilfsmittel innerhalb der Navigation-Bar.

Technische Umsetzung

Der Fokus bei dem Proof of Concept wurde dabei auf das Main Feature der Suchmaschine gelegt. Es handelt es sich um einen vorerst lokalen Server der das Backend für eine Website bildet, auf der Fragen über sich selbst gestellt werden können. Diese Fragen werden dann mithilfe einer Fulltext-Search in der Datenbank ausgewertet.