005 Computerprogrammierung, Programme, Daten
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Projekte des maschinellen Lernens (ML), insbesondere im Bereich der Zeitreihenanalyse, gewinnen heute zunehmend an Bedeutung. Die Bereitstellung solcher Projekte in einer Produktionsumgebung mit dem gleichen Automatisierungsgrad wie bei klassischen Softwareprojekten ist ein komplexes Unterfangen. Die Umsetzung in Produktionsumgebungen erfordert neben klassischen DevOps auch Machine Learning Operation (MLOps) Technologien und Werkzeuge. Ziel dieser Studie ist es, einen umfassenden Überblick über verfügbare MLOps Tools zu bieten und einen spezifischen Techstack für Zeitreihen ML Projekte zu entwickeln. Es werden aktuelle Trends und Werkzeuge im Bereich MLOps durch eine multivokale Literaturrecherche (MLR) untersucht und analysiert. Die Studie identifiziert passende MLOps Werkzeuge und Methoden für die Zeitreihenanalyse und präsentiert eine spezifische Implementierung einer MLOps Pipeline für die Aktienkursprognose des S&P 500. MLOps und DevOps Tools nehmen eine essenzielle Rolle bei der effektiven Konstruktion und Verwaltung von ML Pipelines ein. Bei der Auswahl geeigneter Werkzeuge ist stets eine spezifische Anpassung an die jeweiligen Projektanforderungen erforderlich. Die Bereitstellung einer detaillierten Darstellung der aktuellen MLOps Tool Landschaft erweist sich hierbei als wertvolle Ressource, die es Entwicklern ermöglicht, die Effizienz und Effektivität ihrer ML Projekte zu optimieren.
An der Hochschule Bonn-Rhein-Sieg fand am Donnerstag, den 23.9.21 das erste Verbraucherforum für Verbraucherinformatik statt. Im Rahmen der Online-Tagesveranstaltung diskutierten mehr als 30 Teilnehmer:innen über Themen und Ideen rund um den Bereich Verbraucherdatenschutz. Dabei kamen sowohl Beiträge aus der Informatik, den Verbraucher- und Sozialwissenschaften sowie auch der regulatorischen Perspektive zur Sprache. Der folgende Beitrag stellt den Hintergrund der Veranstaltung dar und berichtet über Inhalte der Vorträge sowie Anknüpfungspunkte für die weitere Konstituierung der Verbraucherinformatik. Veranstalter waren das Institut für Verbraucherinformatik an der H-BRS in Zusammenarbeit mit dem Lehrstuhl IT-Sicherheit der Universität Siegen sowie dem Kompetenzzentrum Verbraucherforschung NRW der Verbraucherzentrale NRW e. V. mit Förderung des Bundesministeriums der Justiz und für Verbraucherschutz.
Die Motive für die Einführung von Public Cloud Services liegen oft im Bereich der Kosteneinsparung und Qualitätsverbesserung. Vielfach werden bei der erstmaligen Einführung vermeidbare Fehler gemacht, die im Nachhinein den Erfolg des Vorhabens schmälern. Der Beitrag beschreibt ein aus Sicht der Beratungspraxis bewährtes Vorgehensmodell für die Einführung und Nutzung von Public Cloud Services unter besonderer Berücksichtigung von Microsoft Cloud Services.
Personal-Information-Management-Systeme (PIMS) gelten als Chance, um die Datensouveränität der Verbraucher zu stärken. Datenschutzbezogene Fragen sind für Verbraucher immer dort relevant, wo sie Verträge und Nutzungsbedingungen mit Diensteanbietern eingehen. Vor diesem Hintergrund diskutiert dieser Beitrag die Potenziale von VRM-Systemen, die nicht nur das Datenmanagement, sondern das gesamte Vertragsmanagement von Verbrauchern unterstützen. Dabei gehen wir der Frage nach, ob diese besser geeignet sind, um Verbraucher zu souveränem Handeln zu befähigen.
Unsere interdisziplinäre Forschungsarbeit „Die Gestaltung wirksamer Bildsymbole für Verarbeitungszwecke und ihre Folgen für Betroffene“ („Designing Effective Privacy Icons through an Interdisciplinary Research Methodology“) baut auf dem „Data Protection by Design“-Ansatz (Art. 25(1) DSGVO) auf und zielt auf folgende Forschungsfragen ab: Wie müssen das Transparenzprinzip (Art. 5(1)(a) DSGVO) und die Informationspflichten (Art. 12-14 DSGVO) insbesondere im Hinblick auf die Festlegung der Verarbeitungszwecke (Art. 5(1)(b) DSGVO) umgesetzt werden, damit sie die Nutzer:innen effektiv vor Risiken der Datenverarbeitung schützen? Mit welchen Methoden lässt sich die Wirksamkeit der Umsetzung ermitteln und diese auch durchsetzen?1 Im vorliegenden Projekt erweitern wir juristische Methoden um solche aus der HCI-Forschung (Human Computer Interaction) und der Visuellen Gestaltung. In einer ersten Phase haben wir mit empirischen Methoden der HCI-Forschung untersucht, welche Datennutzungstypen Nutzer:innen technologieübergreifend als relevant empfinden. Diese Erkenntnisse können als Ausgangspunkt für eine neue Zweckbestimmung dienen, die bestimmte Datennutzungstypen deutlicher ein- oder ausschließt. Erste Umformulierungen von Zweckbestimmungen haben wir in zwei Praxisworkshops mit Verantwortlichen der Datenverarbeitung getestet. In einer darauffolgenden qualitativen Studie untersuchten wir dann die Einstellungen und Erwartungen von Internetnutzerinnen und -nutzern am Beispiel der Personalisierung von Internetinhalten, um die entsprechenden Zwecke anhand eines konkreten Beispiels, in unserem Fall der personalisierten Werbung, neu zu formulieren. Auf dieser Basis haben wir nun die zweite Forschungsphase begonnen, in der wir Designs für Datenschutzhinweise und Kontrollmöglichkeiten unter besonderer Berücksichtigung des Verarbeitungszwecks entwickeln. Da der Einsatz von Cookies eine wichtige Rolle bei der Personalisierung von Werbung spielt, ist eine zentrale Aufgaben die Neugestaltung des sogenannten „Cookie-Banners“.
Hinreichende Datensouveränität gestaltet sich für Verbraucher:innen in der Praxis als äußerst schwierig. Die Europäische Datenschutzgrundverordnung garantiert umfassende Betroffenenrechte, die von verwantwortlichen Stellen durch technisch-organisatorische Maßnahmen umzusetzen sind. Traditionelle Vorgehensweisen wie die Bereitstellung länglicher Datenschutzerklärungen oder der ohne weitere Hilfestellungen angebotene Download von personenbezogenen Rohdaten werden dem Anspruch der informationellen Selbstbestimmung nicht gerecht. Die im Folgenden aufgezeigten neuen technischen Ansätze insbesondere KI-basierter Transparenz- und Auskunftsmodalitäten zeigen die Praktikabilität wirksamer und vielseitiger Mechanismen. Hierzu werden die relevanten Transparenzangaben teilautomatisiert extrahiert, maschinenlesbar repräsentiert und anschließend über diverse Kanäle wie virtuelle Assistenten oder die Anreicherung von Suchergebnissen ausgespielt. Ergänzt werden außerdem automatisierte und leicht zugängliche Methoden für Auskunftsersuchen und deren Aufbereitung nach Art. 15 DSGVO. Abschließend werden konkrete Regulierungsimplikationen diskutiert.
Die Blockchain-Technologie ist einer der großen Innovationstreiber der letzten Jahre. Mit einer zugrundeliegenden Blockchain-Technologie ist auch der Betrieb von verteilten Anwendungen, sogenannter Decentralized Applications (DApps), bereits technisch umsetzbar. Dieser Beitrag verfolgt das Ziel, Gestaltungsmöglichkeiten der digitalen Verbraucherteilhabe an Blockchain-Anwendungen zu untersuchen. Hierzu enthält der Beitrag eine Einführung in die digitale Verbraucherteilhabe und die technischen Grundlagen und Eigenschaften der Blockchain-Technologie, einschließlich darauf basierender DApps. Abschließend werden technische, ethisch-organisatorische, rechtliche und sonstige Anforderungsbereiche für die Umsetzung von digitaler Verbraucherteilhabe in Blockchain-Anwendungen adressiert.
Künstliche Intelligenz im autonomen Fahrzeug verarbeitet enorme Mengen an Daten. Beim Betrieb eines solchen Fahrzeugs basiert jede Bewegung auf einer datenbasierten, automatisierten und adaptiven Entscheidungsfindung. Aber auch, um Regeln zur Erkennung und Entscheidung in komplexen Situationen wie den hochindividuellen Verkehrsszenarien entwickeln zu können (KI-Training), sind bereits beachtliche Datenmengen von Fahrzeugen im Realverkehr erforderlich – zum Beispiel Videosequenzen aus Kamerafahrten. Für das Training Künstlicher Intelligenz ist es aus Sicht der Fahrzeugentwicklung attraktiv, auf den Datenschatz zuzugreifen, den die Gesamtheit der Fahrzeuge im realen Anwendungskontext erzeugen kann. Als Nutzer:innen und Insassen sind Verbraucher:innen so Teil einer groß angelegten Testdatenerhebung durch Fahrzeughersteller und Anbieter. Das wirft Datenschutzfragen auf. Ziel des vorliegenden Beitrags ist es herauszuarbeiten, inwiefern sich hierdurch Implikationen für die Rechte und Freiheiten von Verbraucher:innen ergeben und welche Mechanismen das geltende Recht sowie aktuelle legislative Entwicklungen bereithalten, den „Datenhunger“ der KI mit den Interessen an Datensouveränität und informationeller Selbstbestimmung in Einklang und Ausgleich zu bringen. Im Fokus steht dabei insbesondere, wie Anforderungen schon im Produktdesign „mitgedacht“ werden und damit für Verbraucher:innen rechts- und vertrauensfördernd wirken können.
Dieser Beitrag betrachtet den Stand der Entwicklung bei der Vernetzung von Fahrzeugen aus Sicht der IT-Sicherheit. Etablierte Kommunikationssysteme und Verkehrstelematikanwendungen im Automobil werden ebenso vorgestellt und diskutiert wie auch zukünftige Kommunikationstechnologien Car-2-Car und Car-2-X. IT-Sicherheit im Automobil ist ein schwieriges Feld, da es hier um eine Integration von neuen innovativen Anwendungen in eine hochkomplexe bestehende Fahrzeugarchitektur geht, die zu keinen neuen Gefährdungen für die Fahrzeuginsassen führen darf. Zudem bleibt die Funktionsweise dieser Anwendungen mit ihren Auswirkungen auf das informationelle Selbstbestimmungsrecht oft intransparent. Die abschließende Diskussion gibt Handlungsempfehlungen aus Sicht der Verbraucher.
Bedingt durch die fortlaufende Digitalisierung und den Big Data-Trend stehen immer mehr Daten zur Verfügung. Daraus resultieren viele Potenziale – gerade für Unternehmen. Die Fähigkeit zur Bewältigung und Auswertung dieser Daten schlägt sich in der Rolle des Data Scientist nieder, welcher aktuell einer der gefragtesten Berufe ist. Allerdings ist die Integration von Daten in Unternehmensstrategie und -kultur eine große Herausforderung. So müssen komplexe Daten und Analyseergebnisse auch nicht datenaffinen Stakeholdern kommuniziert werden. Hier kommt dem Data Storytelling eine entscheidende Rolle zu, denn um mit Daten eine Veränderung hervorrufen zu können, müssen vorerst Verständnis und Motivation für den Sachverhalt zielgruppenspezifisch geschaffen werden. Allerdings handelt es sich bei Data Storytelling noch um ein Nischenthema. Diese Arbeit leitet mithilfe einer systematischen Literaturanalyse die Erfolgsfaktoren von Data Storytelling für eine effektive und effiziente Kommunikation von Daten her, um Data Scientists in Forschung und Praxis bei der Kommunikation der Daten und Ergebnisse zu unterstützen.
Sprachassistenten wie Alexa oder Google Assistant sind aus dem Alltag vieler VerbraucherInnen nicht mehr wegzudenken. Sie überzeugen insbesondere durch die sprachbasierte und somit freihändige Steuerung und mitunter auch den unterhaltsamen Charakter. Als häuslicher Lebensmittelpunkt sind die häufigsten Aufstellungsorte das Wohnzimmer und die Küche, da sich Haushaltsmitglieder dort die meiste Zeit aufhalten und das alltägliche Leben abspielt. Dies bedeutet allerdings ebenso, dass an diesen Orten potenziell viele Daten erfasst und gesammelt werden können, die nicht für den Sprachassistenten bestimmt sind. Demzufolge ist nicht auszuschließen, dass der Sprachassistent – wenn auch versehentlich – durch Gespräche oder Geräusche aktiviert wird und Aufnahmen speichert, selbst wenn eine Aktivierung unbewusst von Anwesenden bzw. von anderen Geräten (z. B. Fernseher) erfolgt oder aus anderen Räumen kommt. Im Rahmen eines Forschungsprojekts haben wir dazu NutzerInnen über Ihre Nutzungs- und Aufstellungspraktiken der Sprachassistenten befragt und zudem einen Prototyp getestet, der die gespeicherten Interaktionen mit dem Sprachassistenten sichtbar macht. Dieser Beitrag präsentiert basierend auf den Erkenntnissen aus den Interviews und abgeleiteten Leitfäden aus den darauffolgenden Nutzungstests des Prototyps eine Anwendung zur Beantragung und Visualisierung der Interaktionsdaten mit dem Sprachassistenten. Diese ermöglicht es, Interaktionen und die damit zusammenhängende Situation darzustellen, indem sie zu jeder Interaktion die Zeit, das verwendete Gerät sowie den Befehl wiedergibt und unerwartete Verhaltensweisen wie die versehentliche oder falsche Aktivierung sichtbar macht. Dadurch möchten wir VerbraucherInnen für die Fehleranfälligkeit dieser Geräte sensibilisieren und einen selbstbestimmteren und sichereren Umgang ermöglichen.
Kompetenzen auf dem Gebiet der Datenbanken gehören zum Pflichtbereich der Informatik. Das Angebot an Lehrbüchern, Vorlesungsformaten und Tools lässt sich jedoch für Lehrende oft nur eingeschränkt in die eigene Lehre integrieren. In diesem Aufsatz schildern wir unsere Erfahrungen in der Nutzung (frei) verfügbarer und der Entwicklung eigener digitaler Inhalte für grundlegende Datenbankveranstaltungen. Die Präferenzen der Studierenden werden mittels Nutzungsanalysen und Befragungen ermittelt. Wir stellen die Anforderungen auf, wie die nicht selten aufwendig herzustellenden digitalen Materialien von Lehrenden in ihre Lehr- und Lernumgebungen integriert werden können. Als konstruktive Antwort auf diese Herausforderung wird das Konzept EILD zur Entwicklung von Inhalten für die Lehre im Fach Datenbanken vorgestellt. Die Inhalte sollen in vielfältigen Lernszenarien eingesetzt werden können und mit einer Creative Commons (CC) Lizenzierung als OER (open educational resources) frei zur Verfügung stehen.
Datenschutz und informationelle Selbstbestimmung sind Bestandteile aktueller Leitbilder einer Digitalen Bildung in der Schule. Im Kontext der Schulschließungen und der vorrangigen Nutzung digitaler Medien zeigte sich jedoch, dass Datenschutz weder als Thema noch als Gestaltungsprinzip digitaler Lernumgebungen in der bildungsadministrativen und pädagogisch-praktischen Schulwirklichkeit systematisch verankert ist. Die Diskrepanz zwischen aktuellen Leitbildern einer digitalen Bildung und der sichtbar problematischen Praxis des digitalen Notfalldistanzunterrichts markiert den Ausgangspunkt des Beitrages, der sich der übergeordneten Frage widmet, welche Herausforderungen sich bei der Realisierung von Datenschutz in der Schul- und Unterrichtswirklichkeit in einer digital geprägten Welt stellen. Im Sinne einer Problemfeldanalyse werden prototypische Handlungsprobleme der Schule herausgearbeitet. Fokussiert betrachtet werden exemplarische Herausforderungen und Anforderungen an Technologien und Akteur:innen der inneren und äußeren Schulentwicklung auf den Ebenen der Unterrichtsentwicklung, der Personalentwicklung, der Technologieentwicklung und der Organisationsentwicklung.
Der technische Fortschritt im Bereich der Erhebung, Speicherung und Verarbeitung von Daten macht es erforderlich, neue Fragen zu sozialverträglichen Datenmärkten aufzuwerfen. So gibt es sowohl eine Tendenz zur vereinfachten Datenteilung als auch die Forderung, die informationelle Selbstbestimmung besser zu schützen. Innerhalb dieses Spannungsfeldes bewegt sich die Idee von Datentreuhändern. Ziel des Beitrags ist darzulegen, dass zwischen verschiedenen Formen der Datentreuhänderschaft unterschieden werden sollte, um der Komplexität des Themas gerecht zu werden. Insbesondere bedarf es neben der mehrseitigen Treuhänderschaft, mit dem Treuhänder als neutraler Instanz, auch der einseitigen Treuhänderschaft, bei dem der Treuhänder als Anwalt der Verbraucherinteressen fungiert. Aus dieser Perspektive wird das Modell der Datentreuhänderschaft als stellvertretende Deutung der Interessen individueller und kollektiver Identitäten systematisch entwickelt.
Angesichts der raschen Entwicklungen und der Besonderheiten von Softwaresystemen, welche Künstliche Intelligenz (KI) nutzen, ist ein angepasstes Requirements Engineering (RE) erforderlich. Die spezifischen Anforderungen von KI-Projekten müssen dabei erkannt und angegangen werden. Hierfür wird eine systematische Überprufung bestehender Herausforderungen des RE in KI-Projekten durchgeführt. Darauf aufbauend werden neue RE-Ansätze und Empfehlungen präsentiert, die auf die Datensicht von KI-Projekten abzielen. Mithilfe der Analyse bestehender Lösungsansatze, Methoden, Frameworks und Tools soll aufgezeigt werden, inwiefern die Herausforderungen im RE bewältigt werden können. Noch bestehende Lücken im Forschungsstand werden identifiziert und aufgezeigt.
An der Hochschule Bonn-Rhein-Sieg fand am Donnerstag, den 23.9.21 das erste Verbraucherforum für Verbraucherinformatik statt. Im Rahmen der Online-Tagesveranstaltung diskutierten mehr als 30 Teilnehmer:innen über Themen und Ideen rund um den Bereich Verbraucherdatenschutz. Dabei kamen sowohl Beiträge aus der Informatik, den Verbraucher- und Sozialwissenschaften sowie auch der regulatorischen Perspektive zur Sprache. Der folgende Beitrag stellt den Hintergrund der Veranstaltung dar und berichtet über Inhalte der Vorträge sowie Anknüpfungspunkte für die weitere Konstituierung der Verbraucherinformatik. Veranstalter waren das Institut für Verbraucherinformatik an der H-BRS in Zusammenarbeit mit dem Lehrstuhl IT-Sicherheit der Universität Siegen sowie dem Kompetenzzentrum Verbraucherforschung NRW der Verbraucherzentrale NRW e. V. mit Förderung des Bundesministeriums der Justiz und für Verbraucherschutz.