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Förderbeginn 01.07.2006

Integratives benutzeradaptives Informationsportal

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Die für den Benutzer im Internet zur Verfügung stehende Informationsflut wächst von Tag zu Tag. Neben statischen Inhalten bieten Content Provider heutzutage zunehmend auch dynamische Inhalte wie Web-Anwendungen (Web Services), RSS-Feeds oder Podcasts an, was selbst für Suchmaschinen das Auffinden der richtigen Information bzw. des richtigen Dienstes zur richtigen Zeit erschwert. Auf der anderen Seite ist das Internet gleichzeitig verantwortlich für die wachsende Zahl persönlicher Informationen, die der Benutzer täglich durch zahlreiche E-Mails und Downloads lokal sammelt und speichert. Dadurch wird selbst das Finden lokaler Informationen im Posteingang oder im lokalen Dateisystem des Benutzers zu einer Herausforderung.

Das Ziel dieses Projektes ist die Modellierung und prototypische Implementierung eines persönlichen Informationsportals, das den Benutzer bei der Organisation lokaler Informationen unterstützt und gleichzeitig semantisch annotierte Web-Inhalte automatisch integriert. Dabei soll mithilfe von Text Mining und Information Extraction Techniken aus den persönlichen Informationen des Benutzers ein Benutzermodell erlernt werden. Basierend auf den erlernten Eigenschaften des Benutzers soll das Portal automatisch relevante Web-Inhalte einbinden. Da die Verarbeitung persönlicher Benutzerinformationen sicherheitssensible Daten enthält, wird bei der Entwicklung ein besonderes Augenmerk auf Datenschutz und die Wahrung der Privatsphäre der Benutzer gelegt werden.

Abschlussbericht
Die über Nutzer von Dienstleistungen im Internet erhobenen persönlichen Daten wachsen von Tag zu Tag. Viele der im Internet angebotenen Dienstleistungen verlangen die Angabe persönlicher Daten und der Datenhunger der Anbieter führt zunehmend zu unerwünschten Auswirkungen auf den Datenschutz. Die Gefahr ist evident, dass persönliche Daten beispielsweise an Dritte verkauft, personalisierte Werbeangebote erstellt oder Daten nicht zweckbestimmt verwendet werden.

Datenschutzfördernde Technologien (PET) zielen darauf ab, den Nutzer bei der Wahrung seiner Datenschutzinteressen zu unterstützen. Erste PET-Systeme existieren bereits, allerdings ist die Akzeptanz bei den Nutzern nicht sehr hoch. In diesem BaCaTeC-Projekt haben wir die Schwächen der bestehenden PET adressiert und eine benutzerzentrierte Architektur zum Austausch persönlicher Daten zwischen Nutzer und Dienstleister erstellt. Zentrale Elemente dieser Architektur sind ein Forum zum Austausch zwischen datenschutzaffinen Nutzern von Informationen über potentielle Anbieter , ein freier Informationsraum und ein Wiki zur kollaborativen Erfassung von Anbieterinformationen, wie z.B. Empfehlungen, Bewertungen, Erfahrungswissen. Darüber hinaus wurden drei weitere PET-Komponenten entwickelt, die den Nutzer vor, während und nach der Weitergabe seiner persönlichen Daten unterstützen: Datenschutzpräferenzgenerator, Agent für Datenschutz, Visualisierung bisheriger Datenflüsse. Die Ergebnisse des Projektes liegen als SW-Prototyp vor. Alle Komponenten wurden in mehreren Tests auf Benutzerfreundlichkeit und Akzeptanz evaluiert.