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Privacy- Bildung - und die Rolle der Informatik Bettina Berendt, KU Leuven Gebhard Dettmar, Helmut- Schmidt-Gymnasium Hamburg GI-FIBBB 2014, 6.3.2014.

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1 Privacy- Bildung - und die Rolle der Informatik Bettina Berendt, KU Leuven Gebhard Dettmar, Helmut- Schmidt-Gymnasium Hamburg GI-FIBBB 2014,

2 Wer bin ich? Folien & Quellen meine Webseite

3 Ziele schulischer (Aus)bildung hier: Berliner Rahmenlehrplan Informatik Sek II Datenbanken und Datenschutz... Modellierung... Algorithmen... Computernetze Die Grundlagen für das Zusammenleben und -arbeiten in einer demokratischen Gesellschaft [...] sind [den Schüler/innen] vertraut. Eigene und gesellschaftliche Perspektiven werden von ihnen [...] sachgerecht eingeschätzt. Sie setzen sich mit wissenschaftlichen, technischen, rechtlichen, politischen, sozialen und ökonomischen Entwicklungen auseinander, nutzen deren Möglichkeiten und schätzen Handlungsspielräume, Perspektiven und Folgen [...] sachgerecht ein. Sie gestalten Meinungsbildungsprozesse und Entscheidungen mit und eröffnen sich somit vielfältige Handlungsalternativen. Arbeitsmethoden der Informatik und [...] Erkenntnis fachübergreifender Zusammenhänge

4 Unsere spezifischen Ziele Privacy-Bildung in die Informatik bringen Informatik in die Privacy-Ausbildung bringen Das Resultat in schulische und universitäre Ausbildung integrieren *) Ansatz Soziotechnische Systeme Und jetzt: Konzepte, Unterrichts-Beispiele

5 Privacy- Bildung – gibts das nicht schon?

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7 Also das sind Privacy... und Medienkompetenz?

8 Nun ja

9 Was denken Jugendliche?

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12 Was geschieht da draußen?

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16 Wie definieren wir Privacy? Grenzregulierungsprozesse: sozialer Kontakt soziales Zurückziehen gegenüber anderen Menschen Unternehmen Regierungen the right to be let alone Das Recht des Individuums, zu entscheiden, welche Information über dieses Individuum anderen mitgeteilt wird und unter welchen Umständen Die Freiheit von unzulässigen Beschränkungen der Identitätskonstruktion

17 Umsetzung Modellierung von Datenflüssen Ideen für den Unterricht Entwicklungen in SPION

18 Trackers

19 Unterrichtsprojekt Kameras (Dank an David Phillips!) 1. SchülerInnen notieren Sichtungen Name, Datum+Zeit, Ort, # Kameras, Bemerkungen 2. Sichtungen werden zusammengestellt Schritte 1+2 auch programmierbar durch SchülerInnen 3. Daten werden visualisiert (z.B. Google Fusion Tables) und analysiert, z.B. Häufungen von Kameras in bestimmten Teilen der Stadt Clusteranalysen Zusammenhang mit Einzelhandel / Kultur / Transport /...? z.B. OpenStreetMap, z.B. Assoziationsregeln 4. Und nun: Analysieren wir die Sichtungsdaten! 5. bessere Systemdesign-Entscheidungen?

20 Tracking: Online- Szenario

21 Was passiert da?

22 Tracker

23 Was geschieht? Wie? Warum? (Wer will das?) Warum nicht? (Wer will das nicht?) Wie vermeiden? Tracking des Online- Verhaltens Tracker

24 Cookies, Profiling, Real-time bidding,... Tracker Was geschieht? Wie? Warum? (Wer will das?) Warum nicht? (Wer will das nicht?) Wie vermeiden?

25 Zielgruppen- spezifische Werbung Tracker Was geschieht? Wie? Warum? (Wer will das?) Warum nicht? (Wer will das nicht?) Wie vermeiden?

26 Privacy! Tracker Was geschieht? Wie? Warum? (Wer will das?) Warum nicht? (Wer will das nicht?) Wie vermeiden?

27 Anti-Tracker, z.B. Ghostery; AdBlockers Tracker Was geschieht? Wie? Warum? (Wer will das?) Warum nicht? (Wer will das nicht?) Wie vermeiden?

28 Übrigens:Adblock Software is Piracy: How Adblockers Hurt The Ones You Love Was geschieht? Wie? Warum? (Wer will das?) Warum nicht? (Wer will das nicht?) Wie vermeiden?

29 Anonymisie- rung ggb. der Webseite selbst: Tor Tracker Was geschieht? Wie? Warum? (Wer will das?) Warum nicht? (Wer will das nicht?) Wie vermeiden?

30 Information flow control: FlowFox Tracker Was geschieht? Wie? Warum? (Wer will das?) Warum nicht? (Wer will das nicht?) Wie vermeiden?

31 FLOWFOX Javascript Sendet viel Aber überall + oft erforderlich f. Funktionalität Sende, aber sende Unfug Secure multi- execution

32 Mobilfunkdaten

33 Ortsdaten im Mobilfunknetz (MI.Lab) (Unterrichtsprojekt Carsten Schulte) 1. Struktur und Funktion des Mobilfunknetzes Lernaufgabe: Rollenspiel zum Aufbau des Mobilfunknetzes Was sind die Bestandteile des Mobilfunknetzes und was tun diese? Wie wirken die Bestandteile zusammen? Welche personenbezogenen Ortsdaten entstehen (und werden gespeichert)? 2. Daten und Information Lernaufgabe: Kreatives Softwareprojekt: Visualisierung in Processing Wie(so) werden Daten visualisiert? Wie können Daten in interaktive Visualisierungen verwandelt werden? Welche Informationen können Visualisierungen von Orts- und Verbindungsdaten liefern? 3. Das Mobilfunknetz als soziotechnisches Informatiksystem Lernaufgabe: Begriffspuzzle und Debatte: Ortsdaten als Schlüsselproblem Was sind Datenschutz und Privatsphäre? Wo liegen Chancen und Gefahren beim Speichern von Orts- und Verbindungsdaten auf Vorrat? Welche ortsbasierten Dienste, die nach Daten verlangen gibt es? Und wieso entstehen immer neue?

34 Mehr Informationsflüsse - und dieselben Fragen

35 Was geschieht? Wie? Warum? (Wer will das?) Warum nicht? (Wer will das nicht?) Wie vermeiden? Menschen kommunizieren, Provider hört mit Tracker Komm. plattform

36 Nutzer selbst tracken mit Tracker Komm. plattform

37 Verkauf von Daten oder von Zugang zu Personen Tracker Bank,... Komm. plattform

38 InformatikWirtschaft – Anwendungen der Informatik Gesellschaft und Politik – Auswirkungen von Anwendungen der Informatik und Gestaltung von Rahmenbedingungen für solche Anwendungen Trackers (Webtechnologien – Anwendung in Tools ) Profil- und Verhaltensdaten (Data Mining / Web-Mining – Theorie/Modelle ) Grundstruktur von Data-Mining-Modellen (Data Mining, korrelative Statistik, Big-Data- Ideologie statt kausaler Modelle – Theorie/Modelle ) Verwendung von Daten durch Facebook für Dritte (Geschäftsmodelle und Kundenbindung) - Datennutzung für Werbung Anwendung deskriptiver Modelle zur Vorhersage (Data Mining – Theorie/Modelle ) VIDAV (vollständige Intransparenz von Datenanalyse und –verarbeitung) Kundensegmentierung und Weblining (Nutzung des Data Mining durch die Dritten) - Datennutzung zur Steuerung des Zugangs z.B. Zu Krediten – Interessenkonflikte, v.a. kommerzielle Bsp. 1: Assoziationsregel-Lernen mit Apriori (Data Mining, (Web-API) - Algorithmus ) Bsp. 2: Regressionsanalyse und ihre Anwendung zur Vorhersage (Statistik/Data Mining – Anwendung in Tools ) Nutzungskontexte weiterer Dritter - Datennutzung zur Steuerung des Zugangs zu Bildung, Arbeitsplätzen,...? Das Grundrecht auf Informationelle Selbstbestimmung und seine Gefährdung: Chilling-Effekte durch Panoptismus und VIDAV Meinungspluralismus als Kernmerkmal der Demokratie und seine Gefährdung: Weblining durch VIDAV Vertragsfreiheit vs. Grundrechte als vom Staat positiv zu schützende Teilhaberechte – Interessenkonflikte breiterer gesellschaftlicher Art

39 ... last but not least Tracker Bank,... Komm. plattform

40 Informatik ist Design: Wie wollen wir leben? Unterrichtsprojekt Entwurf einer Mitfahrgelegenheit für die Stadt Unterrichtsprojekt Entwurf einer Mitfahrgelegenheit für die Stadt

41 Und... Veränderung beginnt zu Hause. Vernetzt euch!

42 Herzlichen Dank! Banksy, Marble Arch, London, 2005

43 Quellen Bilder- / Screenshotnachweise: s. die Powerpoint-Kommentar-Felder der Folien S.2: Berendt, B., Günther, O., & Spiekermann, S. (2005). Privacy in E-Commerce: Stated preferences vs. actual behavior. Communications of the ACM, 48(4), S.16: Berendt, B. (2012). More than modelling and hiding: Towards a comprehensive view of Web mining and privacy. Data Mining and Knowledge Discovery, 24 (3), S.18: Peetz, T. and Berendt, B. (2012). A tracker manual for high school teachers. Technical report, KU Leuven. S.30: https://distrinet.cs.kuleuven.be/software/FlowFox/https://distrinet.cs.kuleuven.be/software/FlowFox/ S.33: S.38: und


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