Erhebung und Evaluation von Patterns für Privatsphäreeinstellungen in Social Software zum Einsatz in einer Geschäftsanwendung

Thema:
Erhebung und Evaluation von Patterns für Privatsphäreeinstellungen in Social Software zum Einsatz in einer Geschäftsanwendung
Art:
MA
Betreuer:
Thomas Wilhelm
Student:
Johannes Vogl
Professor:
Christian Wolff
Status:
abgeschlossen
Stichworte:
eKulturPortal, Social Media, Usability Engineering
angelegt:
2016-07-01
Anmeldung:
2016-12-22
Antrittsvortrag:
2016-10-31
Abschlussvortrag:
2017-01-23

Hintergrund

Im Rahmen des eKulturPortals entsteht eine web-basierte Geschäftsanwendung, die in der Tourneetheaterbranche tätige Anbieter und Veranstalter eine effizientere Zusammenarbeit ermöglichen soll. In der Geschäftsanwendung werden sensible Daten (personenbezogen, geschäftsintern, finanziell) verwaltet und in der Zusammenarbeit der versch. Marktteilnehmer genutzt.

In diesem Zusammenhang spielt insbesondere der Datenschutz eine Rolle. Neben rechtlichen Aspekten stellt sich auch die Frage nach dem subjektiv empfundenen Schutz persönlicher oder geschäftsbezogener sensibler Daten und Informationen (Recht auf informationelle Selbstbestimmung).

Im Bereich der sozialen Netzwerke kann die Sichtbarkeit von Inhalten entsprechend angepasst werden, um es den Nutzenden zu erlauben, die Kontrolle zu behalten. Hier haben sich in den letzten Jahren unterschiedliche Patterns am Markt etabliert. Ein Ziel der Arbeit ist es, diese systematisch zu erfassen und diese anhand der Anforderungen des oben genannten Kontexts zu evaluieren.

Zielsetzung der Arbeit

Erstellung eines Inventars von Patterns (Prozesse, Darstellungsmittel, Rollenmodelle) zur Steuerung der Sichtbarkeit von sensiblen Informationen in einer kollaborativen Geschäftsanwendung.

Konkrete Aufgaben

  • Systematische Erfassung und Auswertung bestehender Patterns zur Steuerung der Sichtbarkeit von Inhalten in sozialer Software
  • Studie zur Anwendbarkeit der Patterns in einer Geschäftsanwendung, in der besondere Anforderungen gelten. Hierzu gehören unter anderem die Einhaltung gesetzlicher Rahmenbedingungen, das Vertrauen der Nutzenden, das Recht auf informationelle Selbstbestimmung (dritter), Individualisierbarkeit der Sichtbarkeiten.

Erwartete Vorkenntnisse

Grundkenntnisse:

  • Usability Engineering
  • qualitative Erhebungsmethoden und Auswertung

(zumindest geringfügige Affinität zum Thema Datenschutz)

Weiterführende Quellen

Allg. Informationen zum Datenschutz in Deutschland: http://www.bfdi.bund.de/DE/Datenschutz/Ueberblick/Was_ist_Datenschutz/was_ist_datenschutz-node.html

„Privacy by Design“ http://www.bfdi.bund.de/DE/Datenschutz/Themen/Technische_Anwendungen/TechnischeAnwendungenArtikel/PrivacyByDesign.html?nn=5217386

Beckers, K., & Heisel, M. (2012). A Foundation for Requirements Analysis of Privacy Preserving Software (pp. 93–107). Springer Berlin Heidelberg. http://doi.org/10.1007/978-3-642-32498-7_8

Díaz Ferreyra, N. E., & Schäwel, J. (2016). Self-disclosure in Social Media: An opportunity for Self-Adaptive Systems. Joint Proceedings of the Workshops and Doctoral Symposium on Requirements Engineering - Foundation of Software Quality (REFSQ 2016), Gothenburg, Sweden, March 14-15, 2016, Paper 14. http://ceur-ws.org/Vol-1564/paper14.pdf

arbeiten/patterns_im_angewandten_datenschutz_in_social_software.txt · Zuletzt geändert: 18.05.2017 09:43 von Thomas Wilhelm
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