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Promotion abgeschlossen: Neue Methoden für HCI, Datenschutz und Learning Analytics

Unser Kollege Philipp Krieter hat gestern erfolgreich seine Promotion zum Dr.-Ing. abgeschlossen. Die kumulative Dissertation mit dem Titel "Looking Inside: Mobile Screen Recordings as a Privacy Friendly Long-Term Data Source to Analyze User Behavior“ basiert auf fünf Publikationen, die im Rahmen unseres Forschungsprojektes „Musicalytics“ entstanden sind. 


Eine Übersicht zu den Inhalten gibt die Zusammenfassung:

Mobile Geräte sind in vielen Gesellschaften allgegenwärtig und prägen die Art und Weise, wie wir mit Technologie und untereinander interagieren. Die Erforschung der Art und Weise, wie wir Technologie nutzen und wahrnehmen, ist wesentlich, um ihre Auswirkungen zu verstehen. Diese Arbeit verbessert, wie wir das Nutzerverhalten auf mobilen Geräten verfolgen können. Wir kombinieren die Stärke von zwei gängigen Datenquellen für die Beobachtung auf mobilen Geräten, Log-Dateien und Bildschirmaufzeichnungen. Log-Dateien eignen sich für eine langfristige und datenschutzfreundliche Analyse, liefern aber eher allgemeine Daten (z.B. System-Log-Dateien), es sei denn, man hat Zugriff auf den Quellcode der Anwendungen oder Betriebssysteme. Bildschirmaufzeichnungen werden in der Regel für kurzfristige Analysen (z.B. Usability-Tests) verwendet, da die Analyse zeitaufwendig ist, sie liefern aber unabhängig von der Anwendung oder dem Betriebssystem alle Aktivitäten auf dem Bildschirm in hoher Detailtiefe. In dieser Arbeit wird ein Ansatz zur automatischen Generierung von Logdateien aus mobilen Bildschirmaufzeichnungen vorgestellt. Der Ansatz nutzt Methoden der Computer Vision und des maschinellen Lernens, um Bildschirmaufzeichnungen automatisch zu verarbeiten und deren Nutzung zu erweitern. Bildschirmaufzeichnungen offenbaren praktisch alles, was jemand mit einem Gerät macht, was den Datenschutz wichtig macht, besonders in Studien mit Nutzer*innen. Wir stellen ein Datenschutzkonzept und eine Implementierung vor und zeigen, wie das Risiko der Preisgabe privater Daten reduziert werden kann, indem alle Aufzeichnungen lokal auf den mobilen Geräten verarbeitet und die resultierenden Protokolldateien anonymisiert werden. Um die entwickelte Methode in der Praxis anzuwenden, führen wir eine Studie im Bildungskontext durch und zeigen, wie Log-Dateien von Bildschirmaufzeichnungen die bestehende Forschung in learning analytics ergänzen und erweitern können. Diese Arbeit eröffnet neue Perspektiven, wie wir die Mensch-Computer-Interaktion auf mobilen Geräten betrachten können. Wir zeigen, wie man auf datenschutzfreundliche Weise Langzeit-Logdaten mit hoher Detailtiefe und Genauigkeit aus mobilen Bildschirmaufzeichnungen lokal auf mobilen Geräten erzeugen kann.

 

Die Verteidigung vor dem Prüfungsausschuss des Fachbereich 3 (Mathematik und Informatik) der Universität Bremen musste leider aus bekannten Gründen virtuell stattfinden. Wir werden die Feier angemessen nachholen.

 



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