Information privacy in the sharing economy : towards improving the transparency of data practices

Sensibilisierung ist in allen Fragen des Datenschutzes von entscheidender Bedeutung. Dies zeigt sich beispielsweise in Datenschutzvorschriften wie der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO), da Privatpersonen die in der DSGVO festgelegten Rechte nur dann einfordern können, wenn sie von einer ungerechtfertigten, nicht genehmigten oder unangemessenen Erhebung und Verarbeitung ihrer Daten Kenntnis haben, wie in Artikel 79 Absatz 1 festgelegt. In dieser Arbeit gehen wir der Frage nach, warum die Sensibilisierung so wichtig ist, um ein Problem im Zusammenhang mit dem Schutz der Privatsphäre zu lösen, und wir geben einen Überblick über den aktuellen Stand der Forschung in Bezug auf Datenschutzbelange und Tools für die Entscheidungsunterstützung. Dazu gehören auch aktuelle Datenverarbeitungs-Standards in der Industrie und insbesondere die Datenpraktiken digitaler Dienste. In dieser Arbeit wird ein neues Tool zur Entscheidungsunterstützung vorgestellt, das für digitale Dienstleistungen in der Sharing Economy entwickelt wurde. Auf diesen Märkten ist der Schutz der Privatsphäre aus zwei Gründen eine komplexe Angelegenheit. Einerseits müssen Personen, die an einem Sharing-Markt teilnehmen möchten, persönliche Informationen über sich preisgeben. Andererseits werden Transaktionen mit unbekannten Personen durchgeführt und nicht mit einem zentralen Anbieter. Um die Nutzer bei der Entscheidung zu unterstützen, welche Daten sie preisgeben wollen, haben wir ein neues Tool zur Entscheidungsunterstützung entwickelt, das die zugrunde liegenden Datenpraktiken eines bestimmten Dienstes für den Nutzer transparent macht.

Dazu haben wir eine Reihe von Diensten analysiert und deren Datenpraktiken bewertet. Da die Sharing Economy aus einer Vielzahl verschiedener Sektoren besteht, haben wir den Transportsektor und insbesondere Mitfahrgelegenheiten als Schwerpunkt für diese Arbeit gewählt. Unsere Analyse zeigt, dass es den Diensten an einer Standardisierung ihrer Datenpraktiken mangelt, da z. B. die Menge der einbezogenen Datenattribute und die Offenlegung dieser Attribute stark voneinander abweichen. Wir haben jedoch eine Reihe von Schlüsselmerkmalen der Datenpraktiken identifiziert, die für die Nutzer relevant sind, wenn sie mit dem Dienst interagieren.

Anschließend haben wir ein neues Tool zur Entscheidungshilfe entworfen und implementiert, das es den Nutzern ermöglicht, die Datenpraktiken eines bestimmten Dienstes direkt zum Zeitpunkt der Datenweitergabe zu bewerten. Wir haben unser Tool als Browsererweiterung implementiert, die eine direkte Integration von datenschutzrelevanten Informationen in die Website des Dienstes ermöglicht. Um möglichst viele Informationen zu vermitteln und die kognitive Belastung des Nutzers zu begrenzen, haben wir uns entschieden, visuelle Hinweise in Form von Icons zu verwenden, um unsere Informationen zu vermitteln.

Abschließend evaluieren wir unseren Ansatz und unser Tool mit einem Szenario-basierten Experiment. Wir haben eine große, für die deutsche Bevölkerung repräsentative Nutzerstichprobe rekrutiert, um die Zuverlässigkeit unserer Ergebnisse zu erhöhen. Das Hauptziel dieses Experiments ist es, festzustellen, ob sich das Verhalten eines Nutzers und die geäußerten Datenschutzbedenken ändern, wenn der Nutzer mit unserem Tool interagiert. Die Ergebnisse zeigen, dass unser Tool den Nutzern hilft, indem es ihrer Bedenken über Datenschutzprobleme deutlich reduziert, während es ihre Offenlegungsrate für bestimmte Attribute persönlicher Daten nur teilweise reduziert. Letzteres ist besonders wichtig für Unternehmen, die z. B. Mitfahrdienste anbieten, da diese Unternehmen einen Teil ihrer Einnahmen auf der Grundlage der von ihnen erhobenen Nutzerdaten erzielen. Darüber hinaus hat eine Studie zur Benutzerfreundlichkeit gezeigt, dass unser Tool sehr intuitiv zu bedienen ist, die Entscheidungen der Benutzer zum Schutz der Privatsphäre effizient unterstützt und vertrauenswürdige Informationen vermittelt.