Online-Bewertungen, Online-Shopping oder eine Online-Buchung gehen heute oft mit der Preisgabe privater Informationen einher. Gerade Empfehlungsdienste basieren nun mal auf Profilen, die vom Internetnutzer erstellt werden, wobei nicht immer klar ist, wie viele Informationen bei einem Klick gesammelt werden. Dieses Problem hat Mahsa Taziki (Bild), eine Forscherin der ETH Lausanne nun angegangen. Sie hat basierend auf einem Algorithmus ein System entwickelt, dass in Echtzeit ausweist, wie viel Privatsphäre man durch einen Klick oder eine Bewertung preisgibt.
Taziki erklärt, dass 80 Prozent aller Klicks ein Trade-off von Privatsphäre gegen Nutzwert darstellen. «Manche Klicks sind sehr wertvoll, ohne die Privatsphäre zu kompromittieren, und andere sind genau das Gegenteil.» Ihr Ziel sei es gewesen, das Kosten-Nutzen-Verhältnis eines jeden Klicks darzustellen. Dazu misst das System, wie viele Daten bei einem Klick gesendet werden, welchen potentiellen Effekt dies auf die Privatsphäre hat und wie viel Nutzen ein Klick bringt. Das Resultat dieser Erhebung wird in Echtzeit mittels Farbcode in einem Klick-Berater angezeigt.
Taziki will das System, das sie patentiert hat, nun weiterentwickeln. Unter anderem will sie eine Browser-Erweiterung bereitstellen, die warnt, wenn sich eine Website zu viele Freiheiten mit den Nutzerdaten herausnimmt. «Das Ziel ist es, dass die Nutzer die Vorteile von Online-Empfehlungen nutzen können, während sie maximale Kontrolle über die Daten, die sie teilen, und damit über ihre Privatsphäre behalten», so Taziki. Wie lange es dauern wird, bis das System von Nutzern verwendet oder zumindest getestet werden kann, schreibt die
EPFL in der
Mitteilung zu Taziki’s Projekt nicht.
(mw)