02.11.2020 | Pressemitteilung

Tech­nik im Span­nungs­feld zwi­schen Un­ter­stüt­zung oder Über­wa­chung

Informatiker und Rechtswissenschaftler der Universität Kassel forschen im interdisziplinären DFG-Projekt „NORA“ zur datenschutzgerechten Erkennung und Vorhersage von Kontexten mobiler kollaborativer Anwendungen

Bild: Paavo Blafield.

Wie wäre es, wenn Ihr Handy automatisch erkennt, ob Sie gerade konzentriert arbeiten und nicht gestört werden möchten? Klingt nach einer guten Idee, finden Sie nicht? Was aber, wenn das Handy dazu auf Ihre Bewegungsdaten und außerdem auf die Interaktionen mit den Handys anderer Nutzer zugreift? Das klingt plötzlich zu sehr nach Überwachung?

In genau diesem Spannungsfeld ist das neue interdisziplinäre Forschungsprojekt NORA angesiedelt, das Anfang Oktober an der Universität Kassel gestartet ist. „Wenn IT-Anwendungen den Kontext eines Nutzenden erkennen können, etwa wo er sich befindet, an was er gerade arbeitet oder ob er gerade kommuniziert, können sie ihn passend zu der jeweiligen Situation mit notwendigen oder hilfreichen Diensten und Funktionen unterstützen“, sagt Prof. Dr.-Ing. Klaus David, der an der Universität Kassel das Fachgebiet Kommunikationstechnik (ComTec) leitet und einer der beiden Projektleiter von NORA ist.

Der zweite Projektleiter ist Prof. Dr. Alexander Roßnagel, Professor für Öffentliches Recht an der Universität Kassel. Er beurteilt die neuen Anwendungen vor allem hinsichtlich datenschutz-rechtlicher Fragen. „Häufig kommt es dort zu Defiziten, wo aggregierte Informationen verarbeitet und verknüpft werden, um Gemeinsamkeiten, ähnliche Verhaltensweisen oder Aktivitäten von Personen zu identifizieren“, schildert Prof. Roßnagel. Er wird in dem Projekt vor allem seine Expertise im Hinblick auf die Datenkontrolle der Nutzer sowie die datenschutzgerechte Gestaltung einbringen.

„Das Ziel des Projekts NORA ist es, diese Risiken zu adressieren und eine praktikable Methode zu entwickeln, mit der kollaborative kontextsensitive Anwendungen und Algorithmen des maschinellen Lernens nach normativen Anforderungen des Datenschutzrechts und der Informatik gestaltet werden können. Dies soll nicht nachträglich, sondern bereits während der Konzipierung von Anwendungssystemen erfolgen“, erklärt Prof. David.

Das Projekt wird von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) gefördert, ist auf zwei Jahre angelegt und wird im Wissenschaftlichen Zentrum für Informationstechnikgestaltung (ITeG) durchgeführt.

Konkret werden seit dem 1. Oktober 2020 Anforderungen und Kriterien aus der Rechtwissenschaft und der Informatik erarbeitet, interdisziplinär in ausgleichender Weise zusammengeführt und zu Gestaltungsvorschlägen auf Implementierungsebene vereint (Privacy-by-Design). Dabei gewährleistet die Anwendung der Methode zur Konkretisierung normativer Anforderungen (KONA), dass sowohl Normen und Kriterien des Rechts (u.a. Zweckbindung, Datensparsamkeit, Transparenz) als auch normative Anforderungen der Informatik (u.a. hohe Erkennungsgenauigkeiten, lange Laufzeiten bei mobilen Geräten) beachtet werden.

Ein Fokus des Projekts NORA liegt auf dem digitalen Arbeitsplatz als spezifischem Anwendungsfeld für kollaborative kontextsensitive mobile Anwendungen. So wird auch die erarbeitete Methode exemplarisch an zwei Erprobungsszenarien zur Erkennung und Vorhersage von Kontexten evaluiert, die sich am digitalen Arbeitsplatz abspielen. Im ersten Szenario werden Kommunikationsereignisse kontextsensitiv gesteuert, um Unterbrechungen während konzentrierter Arbeit zu minimieren und somit negativen (gesundheitlichen) Auswirkungen (z.B. Stress) entgegenzuwirken. Die Anwendung verarbeitet kontextuelle Informationen anderer Nutzer (u. a. Aufenthaltsorte, Applikationen, Beziehungen), um die Erkennung und Vorhersage von unterbrechbaren Zeitpunkten zu verbessern. Im zweiten Szenario werden Emotionen von Personen auf Basis physiologischer Signale (u.a. Hauttemperatur, Blutvolumenpuls, elektrodermale Aktivität) erkannt. Um die Erkennung von Emotionen und Stresssituation gegenüber physikalischen Einflüssen zu verbessern, werden physiologische Daten zur Erkennung von Gemeinsamkeiten kollaborativ verarbeitet.