Projekte in den Förderprogrammen des BMEL, betreut durch den Projektträger BLE (PT BLE)
Ergebnis der Suche
| Titel: | Verzerrte Wahrnehmung von Privatsphärenrisiken: Bestandsaufnahme und Bewertungshilfen für Verbraucher (Privacy Nudges) |
|---|---|
| Titel (englisch): | Biased Perceptions of Privacy Risks: Status Quo and Decision Aids for Consumers |
| Beschreibung (dt.): | In Anbetracht der zunehmenden Komplexität unserer digitalen Welt und der damit einhergehenden kognitiven Überlastung vieler Verbraucher, verwundert es nicht, dass die Wahrnehmung von Privatsphärenrisiken aus Verbrauchersicht systematischen Verzerrungen unterliegt und Risiken regelmäßig unterschätzt werden. Ziel des beantragten Projekts ist es, diese Verzerrungen mithilfe von Text-Mining-Verfahren und Verbraucherbefragungen in mehreren Technologiefeldern systematisch zu erfassen, um auf diesem Verständnis aufbauend geeignete Bewertungshilfen, sogenannte Nudges, zu konzipieren und experimentell zu evaluieren. Sie sollen die Verbraucherkompetenz im Umgang mit Privatsphärenrisiken spürbar stärken und Verbraucher in die Lage versetzen, derartige Risiken möglichst ganzheitlich zu erfassen und realistisch zu bewerten. So können Verbraucher selbstbestimmt und mündig im Spannungsverhältnis zwischen der Realisierung individueller Vorteile und der Preisgabe persönlicher Daten Entscheidungen treffen. Das Vorhaben ist in vier Arbeitspakete unterteilt, von denen drei empirischer Natur sind. Ziel des ersten Arbeitspaketes ist es, Technologiefelder mit ausgeprägten Privatsphärenrisiken in Bezug auf den Umgang mit personalisierten Daten durch textanalytische Verfahren (Text Mining) von Print- und Onlinemedien zu identifizieren. Aufbauend auf diesen Ergebnissen soll im zweiten Arbeitspaket für mindestens ein spezifisches Technologiefeld mit ausgeprägten Privatsphärenrisiken (z.B. das vernetzte Automobil) die Diskrepanz zwischen tatsächlichen und wahrgenommenen Privatsphärenrisiken als Proxy für Wahrnehmungsverzerrungen der Verbraucher identifiziert und quantifiziert werden. Arbeitspaket 3 integriert die Erkenntnisse der Arbeitspakete 1 und 2, um sogenannte Nudges zu konzipieren und wissenschaftlich zu evaluieren, die Verbraucher bei der Wahrnehmung und Bewertung von Privatsphärenrisiken effektiv unterstützen. Arbeitspaket 4 ist dem übergeordneten Projektmanagement gewidmet. |
| Beschreibung (engl.): | Considering the increasing complexity of our digital world and the resulting cognitive overload of consumers, it is little surprising to note that consumer perceptions of privacy risks tend to be affected by systematic downward biases. The objective of this project is to identify the nature and severity of these biases in a number of technology fields using text mining algorithms and consumer surveys. Grounded in this understanding of prevalent biases, appropriate evaluation and decisions aids - so called nudges - will be developed and tested experimentally. They should help increase consumer competence with regards to privacy risks and enable consumers to evaluate such risks more realistically. In this way, consumers can make privacy-related decisions in a self-determined and responsible manner in view of reconciling the tension between realising individual benefits and losing control of personal data. This project will be subdivided into four work packages, of which three are empirical in nature. The first work package relies on text mining techniques to analyse print and online media in view of identifying technology fields with considerable privacy risks associated with the use of personal data. Building upon these insights, the second work package explores a selected technology field with high privacy risks (e.g. the connected car) in greater detail. In particular, it seeks to quantify a possible gap between actual and perceived privacy risks as a proxy for consumer perception biases. Work package 3 integrates the findings from work packages 1 and 2 in an effort to develop so called nudges and evaluate them scientifically. These promise to serve as effective decision aids supporting consumers in the process of recognizing and evaluating privacy risks. Work package 4 is dedicated to the overarching management of the research project. |
| Ergebnis (dt.): | Ziel des Projekts war es, zu untersuchen ob Konsumenten in der Lage sind, Privatsphärenrisiken zu verstehen und ob die Methode des Nudgings sich eignet, um verantwortungsvollen Umgang mit diesen Risiken zu fördern. Eine systematische Analyse des öffentlichen Privatsphärendiskurses ergab, dass Privatsphärenrisiken vielfältig sind und in verschiedenen technologischen Bereichen auftreten. Intelligente Produkte (z.B. Vernetzte Fahrzeuge und tragbare Technologie) gehören zu den jüngsten Treibern dieser Risiken. Insbesondere in diesen Kontexten zeigt sich jedoch, dass Konsumenten Privatsphärenrisiken nicht ausreichend gut in ihren Entscheidungen antizipieren. Dies liegt daran, dass ihnen das Wissen über die technologischen, organisatorischen und rechtlichen Aspekte fehlt, die solche Risiken determinieren. Personalisiertes Nudging (insbesondere in Form von Smart Defaults) stellt einen vielversprechenden Ansatz dar, um der Schutzbedürftigkeit von Verbrauchern in diesem Bereich zu begegnen und einen verantwortungsvollen Umgang mit zunehmend allgegenwärtigen Privatsphärenrisiken im digitalen Zeitalter zu fördern. |
| Ergebnis (engl.): | This project explored whether consumers are able to understand privacy related risks and if nudging is suitable to encourage responsible privacy decision-making. A systematic analysis of the public privacy discourse revealed that privacy related risks are manifold and occur in various technological fields. Smart products (e.g. connected cars, wearables) are among the most recent drivers of such risks. Particularly in these contexts, consumers often aren’t able to anticipate privacy related risks in their decisions sufficiently well. This is because they lack knowledge in the technological, organizational and legal aspects that determine such risks. Personalized nudges (in particular smart defaults) are well-suited to compensate for this vulnerability and assist consumers in dealing with privacy related risks that are increasingly ubiquitous in the digital age. |
| Laufzeit: | Beginn: 01.08.2016 / Ende: 31.07.2018 |
| Ausf. Einrichtung: | Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen - Lehrstuhl für Innovation, Strategie und Organisation, Aachen |
| Förderprogramme: | Entscheidungshilfe für das BMUV |
| Förderkennzeichen: | 28V21002 |
| Dokument zum Download: | Kein Dokument vorhanden! |
Kontakt: |
Benutzen Sie unser Kontaktformular
oder E-Mail an innovation@ble.de |
Such-Tipps:
Stichwortsuche:
Mehrere Begriffe werden automatisch verknüpft. Auch Wortbestandteile werden in folgenden Datenfeldern gesucht:
Projekttiteln und Beschreibungen (in deutsch, englisch, französich), Förderkennzeichen, Schlagworten und Zielländern.
Die folgenden Beispiele veranschaulichen einige Such-Strings, die boolesche Volltextoperatoren verwenden:
Weizen Stroh
Findet Datensätze, die mindestens eines der beiden Wörter enthalten.
+Weizen +Züchtung
Findet Datensätze, die beide Wörter enthalten.
Weizen +Sorte
Findet Datensätze, die das Wort "Weizen" enthalten, stuft aber solche Datensätze höher ein, die auch "Sorte" enthalten.
+Weizen -Gerste
Findet Datensätze, die das Wort "Weizen", aber nicht das Wort "Gerste" enthalten.
Weizen*
Findet Datensätze, die Wörter wie "Weizen", "Weizenmehl", "Weizenbier" oder "Weizenanbau" enthalten.
"Kleegras und Grünland"
Findet Datensätze, die die exakte Phrase "Kleegras und Grünland" enthalten. Dies wäre etwa "Stickstoffkreisläufe in Kleegras und Grünland", nicht aber "Stickstoffkreisläufe in Kleegras oder Grünland".
Beachten Sie, dass die (")-Anführungszeichen, die die Phrase umschließen, Operatorzeichen sind, die der Trennung der Phrase dienen. Es handelt sich hierbei nicht um Anführungszeichen, die den Such-String selbst umfassen.
Erweiterte Suche
Hier gibt es die Möglichkeit, nach Stichworten, Themenfeldern, Projektstatus, Förderprogrammen, Laufzeiten und Einrichtungen zu suchen:
