App runterladen, Forschung unterstützen, 50 Euro Gutschein bei Amazon gewinnen
Der enorme Erfolg mobiler Kommunikation hat die Grenzen zwischen den verschiedenen Rollen in unserem Leben verwischt. Wann bin ich privat, wann arbeite ich, welche Informationen brauche ich zu welchem Zeitpunkt? Zwar sind wir dank digitaler Technologien produktiver als je zuvor, aber Smartphone und Co. haben einen großen Einfluss auf unsere Work-Life-Balance.
In einem Forschungsprojekt untersuchen wir daher, ob man Smartphones so erziehen kann, dass sie automatisch verstehen, in welcher Situation eine Information wichtig ist – und wann man seine Ruhe möchte. Dafür untersuchen wir Nutzungs- und Interaktionsmuster zwischen verschiedenen Gesprächspartnern, um anschließend mit Machine-Learning-Verfahren beispielhafte Nutzungsszenarien zu modellieren, mit denen das Smartphone arbeiten kann. Unser Ziel ist es, eine Basis für besseres Smartphone-Nutzungsverhalten zu schaffen.
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Für die Erstellung des Modells werden pro ausgewählte Kontaktperson Daten aus den Anruf- und SMS-Protokollen sowie den Instant-Messaging (IM)-Diensten – WhatsApp und Threema – gesammelt. Außerdem werden logische Standortinformationen (z.B. zu Hause, auf der Arbeit, usw.) auch gesammelt. Aus diesen Kommunikationsdaten werden gewisse Merkmale (bspw. Anzahl von Anrufen an Sonntagen, Anzahl von Emoticons in IM-Nachrichten, Anzahl an gesendeten Nachrichten auf der Arbeit, usw.) extrahiert.
Sie als Nutzer sind gefordert, indem Sie einen Fragebogen jeweils zu bestimmten ausgewählten Kontaktpersonen beantworten (Evaluation) sowie der App mitteilen, an welchem Ort Sie sich gerade befinden. (Hinweis: Wir bestimmen Ihren symbolischen Aufenthaltsort via Mobilfunkzellen – es werden also keine GPS-Koordinaten erfasst.)
Mit den gesammelten Kommunikationsmerkmalen sowie den Angaben zu den Fragebögen wird ein Modell erstellt, mit Hilfe dessen es möglich sein sollte, die Art und Stärke der Beziehung eines Nutzer (Vertrautheit) zu seinen Kontaktpersonen abschätzen zu können. Also beispielsweise, ob es sich um einen (nahen/entfernten) Kollegen, Freund oder ein Familienmitglied handelt.
Wozu soll das alles gut sein? Hier zwei Beispiele, warum es sinnvoll ist, diese Forschungsarbeit zu unterstützen:
– Automatisierung von Entscheidungen: Das Smartphone könnte mithilfe dieser Information entscheiden, ob und wann es Benachrichtigungen durchstellt oder nicht. Ruft beispielsweise der Chef während der Freizeit an, klingelt es nicht.
– Bewahren der Privatsphäre: Teilen Sie in sozialen Netzwerken nur Inhalte mit Leuten, die Sie auch wirklich adressieren möchten. Positiver Nebeneffekt: Im Gegenzug erhalten Sie auch weniger Nachrichten von Leuten, zu denen Sie eigentlich keinen Bezug haben.
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Privacy-Statement:
Bei der Nutzerbefragung wird von der App auf die Kontaktliste der Nutzer zugegriffen, um einen Fragebogen mit Klarnamen zur Einordnung der jeweiligen Kontaktpersonen zu erstellen. Außerdem braucht die App Zugriff auf die Nutzungsdaten sowie die Benachrichtigungen, um die o.g. Merkmale extrahieren zu können. Diese Ergebnisse werden zusammen mit den Kommunikationsmerkmalen von den jeweiligen Kontaktpersonen auf dem mobilen Gerät des Nutzers gespeichert.
Die gesammelten Daten werden auf einen Server geladen, wo sie gemeinsam mit Datensätzen anderer Nutzer maschinell ausgewertet werden. Dabei werden sie völlig anonymisiert behandelt, sodass keine personenbezogene Information aus dem Nutzergerät nach außen kommt. Die Datensätze werden dabei jeweils mit einer abgekürzten Gerät-ID versehen. Es werden also keine Daten auf dem Server gesammelt, welche Rückschlüsse auf die Identität der Nutzer zulassen. Die gesammelten Daten werden ausschließlich zu Forschungszwecken verwendet. Eine Herausgabe von personenbezogenen Daten an unbeteiligte Dritte ist ausgeschlossen.
