Spatiotemporal Visualization of Personal Data Exports to Increase Privacy Awareness

Science-Fiction-Autoren haben in der Vergangenheit Dystopien beschrieben, die von Überwachung geprägt sind. Je nach Interpretation kommen die Datensammlungsaktivitäten einiger Unternehmen diesen dystopischen Visionen gefährlich nahe. Die Datenexporte dieser Unternehmen enthalten Informationen, deren voller Umfang den Nutzern oft unbekannt ist. Diese Arbeit konzentriert sich auf eine detaillierte Untersuchung eines solchen Datensatzes. Insbesondere enthalten die Datenexporte von Google den Standortverlauf eines Nutzers. Das Ziel dieser Arbeit ist es, diese Daten für die Nutzer zu visualisieren und somit die Arten von Informationen zu beleuchten, die in diesem Datensatz enthalten sind. Diese Arbeit entwickelt daher einen Prototypen, der eine detaillierte Visualisierung der Standortverläufe der Nutzer bietet. Zusätzlich wird ein erweiterbares Framework geschaffen, das für weitere Analysen und Visualisierungen auf Basis von Standortdaten in der Zukunft genutzt werden kann. Techniken des nutzerzentrierten Designs wurden angewendet, um die Visualisierung zu erstellen. Nach einer ersten Analyse der Bedürfnisse der Nutzer wurden diese zuerst in einem Mockup konzeptualisiert. Nach einer erfolgreichen Auswertung der Mockups wurden diese dann implementiert. Zunächst wurde eine detaillierte Analyse der Struktur der Standortdaten aus Googles Datenexport durchgeführt. Erkenntnisse aus dieser Analyse flossen in einen Clusteransatz ein, der auf DBSCAN und umgekehrten Standortsuchen mit Nominatim basiert. Auf dieser Grundlage wurden weitere Analysen, wie Bewegungsstatistiken und der CO2-Fußabdruck des Nutzers, an den Daten durchgeführt. Daraus wurde eine kartenbasierte raumzeitliche Visualisierung erstellt. Diese beinhaltet unter anderem einen Überblick über Standorte, Listen zurückgelegter Wege, detaillierte Statistiken über die Bewegung des Nutzers und deren CO2-Fußabdruck. Die Visualisierung wurde anschließend im Rahmen dieser Arbeit durch eine qualitative Evaluation mit neun Teilnehmern unter Verwendung ihrer eigenen Standortverläufe evaluiert. Obwohl keine Veränderungen in der Einstellung der Nutzer zur Privatsphäre festgestellt werden konnten, wahrscheinlich aufgrund der begrenzten Anzahl an Teilnehmern, waren sehr zufrieden mit der Visualisierung und verbrachten viel Zeit damit, ihre eigenen Daten zu erkunden.