Mein Konzept hat das Ziel, zu einer umfassenden Anlaufstelle zu werden, wenn es darum geht, Daten zu verkaufen und zu kaufen, und tritt damit in direkte Konkurrenz mit Konzernen wie Facebook oder Google. Dies könnte durch verschiedene smarte Services erreicht werden, welche den User unterstützen, seine Daten einfach zu erfassen, zu verkaufen und die Übersicht zu behalten.
Dafür gehe ich in meiner Recherche zunächst auf den Ist-Zustand des Datenhandels und der dahinter befindlichen Technologie ein und analysiere die Möglichkeiten, die sich dabei für meine Arbeit bieten. In der darauffolgenden Konzeption betrachte ich den Markt, analysiere die Zielgruppe und arbeite Personas heraus. Aufbauend auf diesen Informationen entwickle ich schließlich mein Konzept mit den dazugehörigen Services, der visuellen Gestaltungen und Funktionalitäten, welche als Vorbild für eine mögliche Umsetzung dienen sollen. Zur Veranschaulichung wird außerdem ein Klick-Dummy erstellt, dessen technische Umsetzung nicht Teil der Arbeit ist.
Payem ist ein smartes Eco-System, das den Umgang mit Userdaten für Händler, sowie für User revolutionieren soll. Der User erhält die Möglichkeit bewusst und absichtlich seine Daten anzubieten und sie Unternehmen zur Verfügung
zu stellen. Dies können auch höchst sensible Daten sein. Der User entscheidet selbst, was er freigeben möchte und was nicht. Der User ist immer darüber informiert, wer seine Daten auf welche Art benutzt. Außerdem hat er die Möglichkeit, Unternehmen bewusst vom Kauf auszuschließen, falls er nicht möchte, dass bestimmte Gruppierungen oder Unternehmen Informationen über ihn erhalten. Für die Daten erhält der User, sobald er diese verkauft, einen Anteil und kann auf diese Art Geld mit seinen Daten verdienen.
Inhaltsverzeichnis
1. EINLEITUNG
Einleitung
Zielformulierung
2. RECHERCHE
Was ist Big Data?
Volume
Velocity
Variety
Veracity
Wem gehören die Daten?
Big Data in unserem Leben
Data Mining
Eine Welt der Netzwerke
Der gläserne Mensch
Zwischen Whistleblowern und Snapchat Storys
NFC
Usability
Effektivität
Effizienz
Zufriedenstellung
User Experience
OSIT-Modell
Wearable
Implantat
Smarte Kleidung
Messenger
Soziale Netzwerke
Gamification
3. KONZEPTION
Problemstellung
Marktanalyse
Wettbewerber
Datenhändler
Data Fairplay
Zielmarkt
Zielgruppen
4. UMSETZUNG
Das Payem Ecosystem
Vorteile an Payem
User
Händler
Einrichten des Profils
Welche Daten sammelt Payem?
Das Verkaufen der Daten
Wie läuft der Handel ab?
Wie funktioniert das freigeben der Daten?
Moodboard
Namensfindung
Logo
Farben
Schrift
User Journey
Payem App
Sitemap
Wireframes
Registrierung
Home
Wallet
Trophäen
Meine Daten
Push Notification
Payem PlugIn
Payem Messenger
Payem Social Network
Plakette
Payem Wearables und Implantate
Payem Armband
Payem Kontaktlinsen und Brillen
Smarte Kleidung
Payem Jacke
Payem Sport Shirt
Payem Sneaker
Bargeldloses bezahlen mit Payem
Monetarisierung
Gamification im Payem Eco-System
Eco-System Händler
Datenschutz
Marketing
5. AUSBLICK
Wie könnte die Zukunft mit Payem aussehen?
Die Wohlfühl-Maschine
Der digitale Assistent
6. ANLAGEN
Literatur und Quellen
Zielsetzung & Themen
Die Arbeit befasst sich mit der Entwicklung eines fairen, nutzerzentrierten Ökosystems für den Handel mit Big Data, um das Machtungleichgewicht zwischen Usern und Daten sammelnden Konzernen auszugleichen und dem Nutzer die Kontrolle über seine persönlichen Daten zurückzugeben.
- Analyse des aktuellen Datenhandels und der technologischen Rahmenbedingungen von Big Data
- Entwicklung eines Konzepts für eine "Payem"-Plattform zur fairen Monetarisierung von Nutzerdaten
- Design nutzerzentrierter Schnittstellen und Wearables für eine nahtlose Datenintegration
- Strategien zur Gamification und Nutzersensibilisierung im Umgang mit digitalen Identitäten
Auszug aus dem Buch
Der gläserne Mensch
Die US-Datenbroker von Datalogix (zu vergleichen mit Payback in Deutschland) verfügen, nach eigenen Angaben über Transaktionsdaten im Wert von über zwei Billionen Dollar Volumen. Solche eher unbekannten Datensammler gibt es zahlreiche. Zest finance etwa beurteilt gemeinsam mit dem deutschen Start-Up Kreditech aus verschiedenen Quellen die Kreditwürdigkeit von Personen. Auch an dieser Stelle werden höchst sensible und für den Markt unglaublich relevante Daten gesammelt. Diese und andere Unternehmen wie Acxiom Deutschland GmbHm, Bertelsmann SE& Co. KGaA (Arvato, AZ Direct), Otto GmbH & Co KG, Deutsche Post AG (ABIS, adress research) oder Schober Information Group verkaufen diese Daten und geben sie dann beispielsweise auch an Facebook weiter, womit diese ihre Datensätze vervollständigen können. Dies hat primär das Ziel, Angebote so individuell wie möglich zugeschnitten zu können um sie für jede Person passend zu gestalten. Durch eine einfach Auswertung der Likes kann Facebook schon sehr genaue Prognose erstellen, wie das folgende Schaubild verdeutlicht.
Zusammenfassung der Kapitel
1. EINLEITUNG: Hinführung zur Bedeutung von Big Data in der modernen Gesellschaft und Definition des Ziels, ein System zur Rückgewinnung der Datenhoheit zu schaffen.
2. RECHERCHE: Wissenschaftliche und technologische Grundlagen zu Big Data, Wearables und Usability-Modellen, die als Basis für das neue Ökosystem dienen.
3. KONZEPTION: Analyse der Problemstellung und Marktsituation sowie Definition der Zielgruppen mithilfe von Sinus-Milieus und Personas.
4. UMSETZUNG: Detaillierte Ausarbeitung des "Payem"-Konzepts, inklusive App-Design, Wearables, Monetarisierungsstrategien und datenschutzrechtlicher Überlegungen.
5. AUSBLICK: Reflexion über zukünftige Szenarien des digitalen Lebens und die Weiterentwicklung zu KI-gestützten persönlichen Assistenten.
Schlüsselwörter
Big Data, Datenschutz, Datenhandel, Nutzerdaten, Payem, Wearables, User Experience, Gamification, Monetarisierung, Datensicherheit, Internet der Dinge, Digitale Souveränität, Algorithmen, Transparenz, Usability.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in der Arbeit grundlegend?
Die Arbeit untersucht, wie Nutzer in der heutigen digitalen Wirtschaft die Souveränität über ihre persönlichen Daten zurückerlangen können, anstatt sie großen Konzernen kostenlos zur Verfügung zu stellen.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Die Arbeit deckt die Bereiche Big Data Analyse, nutzerzentriertes Interface-Design, Datensicherheit und ökonomische Monetarisierungsmodelle ab.
Was ist das primäre Ziel der Arbeit?
Das Ziel ist die Konzeption eines "Payem" genannten Ökosystems, das den Handel mit Daten transparent gestaltet und dem Nutzer eine finanzielle Teilhabe an seinen eigenen Informationen ermöglicht.
Welche wissenschaftliche Methode wurde verwendet?
Der Autor nutzt eine Kombination aus Marktanalyse, Persona-Entwicklung zur Zielgruppenbestimmung und einem prozessorientierten Designansatz zur Erstellung des Systemkonzepts.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil gliedert sich in eine umfassende Recherche zu Daten-Technologien sowie die konkrete Ausarbeitung von Anwendungskonzepten, vom Branding und Design bis hin zu Hardware-Wearables.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Zentrale Begriffe sind Big Data, Datenschutz, Datensouveränität, Monetarisierung, Gamification und User Experience.
Was ist die Rolle der "Plaketten" in diesem Konzept?
Die Plaketten dienen als Gütesiegel für Unternehmen, um zu signalisieren, dass diese fair und transparent mit den bei Payem erworbenen Daten umgehen.
Wie unterscheidet sich Payem von klassischen sozialen Netzwerken?
Während klassische Netzwerke Daten ohne direkten Mehrwert für den Nutzer monetarisieren, legt Payem Wert auf Transparenz und eine faire finanzielle Beteiligung des Nutzers am Verkauf seiner Daten.
- Citar trabajo
- Luca Moos (Autor), 2017, Eine App für den Handel mit persönlichen Daten. Ein Produktentwurf, Múnich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/373459
