Eine App für den Handel mit persönlichen Daten. Ein Produktentwurf


Bachelorarbeit, 2017
99 Seiten, Note: 1,1

Leseprobe

2
Smartes Eco-System für den Handel mit Big Data
Bachelorthesis
Hochschule Pforzheim | Design PF
Studiengang Intermediales Design
Sommersemester 2017
Bachelorthesis eingereicht am 08. Juni 2017
Verfasst von: Luca Moos
Matrikel-Nummer: 308602
Erstprüfer: Prof. Wolfgang Henseler
Zweitprüfer: Prof. Thomas Hensel

3

4
INHALTVERZEICHNIS
1.
EI
N
L
E
ITU
N
G
Einleitung
8
Zielformulierung
9
2.
R
EC
H
ERC
H
E
Was
ist
Big
Data? 10
Volume
10
Velocity
10
Variety
10
Veracity
10
Wem
gehören
die
Daten?
12
Big
Data
in
unserem
Leben
13
Data
Mining 14
Eine
Welt
der
Netzwerke
14
Der
gläserne
Mensch
15
Zwischen Whistleblowern und Snapchat Storys
16
NFC
17
Usability
18
Effektivität
18
Effizienz
18
Zufriedenstellung 18
User
Experience
18
OSIT-Modell 19
Wearable
20
Implantat
20
Smarte
Kleidung
20
Messenger
20
Soziale
Netzwerke
20
Gamification
20

5
INHALTVERZEICHNIS
3.
K
O
N
ZE
PT
I
O
N
N
Problemstellung
23
Marktanalyse
23
Wettbewerber
24
Datenhändler
25
Data
Fairplay
25
Zielmarkt
25
Zielgruppen 26
4.
U
M
S
E
TZ
UN
G
Das
Payem
Ecosystem
31
Vorteile
an
Payem
33
User
33
Händler
33
Einrichten
des
Profils
33
Welche
Daten
sammelt
Payem?
33
Das
Verkaufen
der
Daten
33
Wie
läuft
der
Handel
ab?
34
Wie
funktioniert
das
freigeben
der
Daten?
34
Moodboard 35
Namensfindung
36
Logo
37
Farben
40
Schrift 42
User
Journey
44
Payem
App 46
Sitemap
47
Wireframes 48
Registrierung
50

6
INHALTVERZEICHNIS
Home 51
Wallet 52
Trophäen
53
Meine
Daten
54
Push
Notification
55
Payem
PlugIn
56
Payem
Messenger
58
Payem
Social
Network 58
Plakette
60
Payem
Wearables
und
Implantate
62
Payem
Armband
63
Payem
Kontaktlinsen
und
Brillen
63
Smarte
Kleidung
64
Payem
Jacke
66
Payem
Sport
Shirt
67
Payem
Sneaker
68
Bargeldsloses
bezahlen
mit
Payem 70
Monetarisierung
72
Gamification
im
Payem
Eco-System 74
Eco-System
Händler
76
Datenschutz 79
Marketing
80
5.
A
US
B
LIC
K
Wie könnte die Zukunft mit Payem aussehen?
82
Die
Wohlfühl-Maschine 83
Der
digitale
Assistent
83

7
INHALTVERZEICHNIS
6.
A
N
L
A
GE
N
Literatur
und
Quellen
84
Literaturverzeichnis
90

8
1
EINLEITUNG
Einleitung
Tausende Forschungsprojekte beschäftigen sich
heute mit der Auswertung von Tweets, durch wel-
che unter anderem die Korrelationen zwischen re-
alen Preiserhöhungen und Stimmungen vermessen
werden können. Mobilfunkkonzerne und Com-
puterhersteller sind in der Lage, die Bewegungs-
daten von Usern zu erfassen, um mit diesen dann
auf neue Ansätze für Anwendungen und Wer-
bevermarktung zu schließen. Big Data wird nicht
nur durch unser Surfverhalten generiert, sondern
entsteht auch gleichermaßen an den Schnittstellen
der automatisierten Datenverarbeitung. In diesem
Sinne spricht man auch von transaktionalen Nut-
zerdaten, die durch Webtracking, Handy-Monito-
ring oder der Sensorerfassung entstehen. Ist diese
beeindruckenden Maschinerie erst der Anfang ei-
ner neuen Epoche? Gehen wir direkt vom Informa-
tionszeitalter in ein Datenzeitalter oder ein gläser-
nes Zeitalter? In dem Super-Konzerne alles über
jeden wissen, noch bevor es uns selbst klar wird?
Schon die führenden Philosophen des 19. Jahr-
hunderts erkannten dass man durch vollständigen
und uneingeschränkten Informationszugang, alles
errechnen kann. Was sich zu dieser Zeit unmög-
lich anhörte, ist heute in greifbarer Nähe. Werden
wir bald in einer Welt leben in der Konzerne un-
sere Taten voraussagen? Phillip K. Dick brauchte
in seinem Roman ,,Minority Report" der im Jahr
2050 spielt noch die mystischen Precogs, um Ver-
brechen vorauszusagen und die Täter bereits im
Voraus festzunehmen zu können. Heute im Jahre
2017 ist diese Fantasie praktisch Realität gewor-
den. In Brandenburg wird gerade die Software
,,Precop" getestet, die durch Big Data berechnen
kann in welchem Wohnviertel die Wahrscheinlich-
keit für einen Einbruch am höchsten ist. Natürlich
ist dies noch von Phillip K. Dicks, Vision entfernt,
doch es ist absehbar, dass das Voraussagen von
Verbrechen ohne Precogs nur eine Frage der Zeit
ist. Dieses Beispiel zeigt eindrucksvoll wie Big Data
unsere Welt beeinflussen vermag, wie es nur we-
nige andere Technologien in unserer Geschichte
konnten.
http://www.tagesspiegel.de/berlin/predictive-policing-software-soll-einbrueche-in-brandenburg-vorhersagen/11572038.html
Klaus Mainzer ,,Die Berechnung der Welt: Von der Weltformel zu Big Data", 2014 S.5 ff 978-3406661303

9
Zielformulierung
Was bedeuten Daten in unserer heutigen Zeit?
Eines der wertvollsten Unternehmen unserer Zeit
ist Facebook, welches den Wert von Automobil
Konzernen wie General Motors um ein vielfaches
übersteigt. Dieser Wert beruht einzig und allein auf
den Daten die, die Nutzer auf den Plattformen von
Facebook generieren und die diese dann weiter-
verkauft. Unsere Daten sind das Wertvollste was
diese Unternehmen besitzen und wir User geben
ihnen diese ohne Gegenwert. Mit meiner Bachelor
Thesis habe ich das Ziel verfolgt, eine Lösung zu
entwickeln die dieses Ungleichgewicht ausgleicht
und dem User das Recht an seinen eigenen Daten
zurückgibt.
Mein Konzept hat dabei das Ziel zu einer umfas-
sen den Anlaufstelle zu werden wenn es darum
geht, Daten zu verkaufen und zu kaufen und tritt
damit in direkte Konkurrenz mit Konzernen wie Fa-
cebook oder Google. Dies könnte durch verschie-
dene 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 dahin-
ter befindlichen Technologie ein und analysiere
die Möglichkeiten, die sich dabei für meine Arbeit
bieten. In der darauffolgenden Konzeption be-
trachte ich den Markt, analysiere die Zielgruppe
und arbeite Personas heraus. Aufbauend auf die-
sen Informationen entwickle ich schließlich mein
Konzept mit den dazugehörigen Services, der si-
uellen Gestaltungen und Funktionalitäten, welche
als Vorbild für eine mögliche Umsetzung dienen
sollen. Zu Veranschaulichung wir ausserdem ein
Klick-Dummy erstellt, dessen technischen Umset-
zung ist nicht Teil der Arbeit.
EINLEITUNG

10
2
RECHERCHE
Was ist Big Data?
Big Data - Nur 14% der Bundesbürger wissen was
damit gemeint ist. Big Data ist in unserer Zeit zu
einem Schlagwort geworden, das als Sammelbe-
griff für digitale Technologien genutzt wird, die
einen gesellschaftlichen Umbruch verantworten.
Die weite Verbreitung des Wortes weist darauf
hin, dass digitale Technologien nicht mehr nur
als neutrale Vermittler betrachtet werden, son-
dern vielmehr eng mit Netzwerken, Akteuren und
Diskursen verstanden werden müssen, die unsere
Gesellschaft und uns persönlich verändern. Dabei
handelt es sich bei Big Data nicht wie oft fälschli-
cherweise angenommen um ,,nur" große Daten-
mengen,
sondern um Datenmengen bei de-
nen eine Analyse auf herkömmlichen Weg nicht
mehr möglich ist. Weitere Definitionen weisen Big
Data vier Eigenschaften zu:
Volume
Eine Folge des Mooreschen Gesetzes macht es
möglich immer stärkere und kleinere Compu-
terchips herzustellen. Diese können in immer mehr
Aufgaben und Bereiche unserer Leben vordringen
und digitale Daten erfassen. Dabei ist das Internet
der Dinge signifikant dafür verantwortlich, dass
immer mehr Daten zur Verfügung stehen und gilt
damit als eine der Grundlagen von Big Data. Un-
ten Volumen ist also nicht direkt die Größe der Da-
tenbanken, sondern vielmehr die der produzierten
Daten gemeint.
Dorschel, Joachim "Praxishandbuch Big Data Wirtschaft - Recht - Technik" 2015, S.2 ff 978-3658072889
http://www.computerwoche.de/g/was-ist-big-data,104097
http://www.spiegel.de/kultur/gesellschaft/alexander-kluge-ueber-napoleon-das-glueck-des-dicken-bonaparte-a-1038394.html
http://www.spiegel.de/netzwelt/web/google-doodle-fuer-informatik-pionier-alan-turing-a-840594.html
»Big Data - Nur 14% der
Bundesbürger wissen was
damit gemeint ist«
Velocity
Velocity beschreibt die Geschwindigkeit mit der
neue Datenmenge erzeugt werden, welche direkt
im Bezug mit dem Mooreschen Gesetz stehen.
Gleichzeitig beschreibt sie aber auch die schnelle
Vergänglichkeit von Erkenntnissen die aus diesen
Datenmengen gewonnen werden.
Variety
Variety ist die Heterogenität der Daten, also die
Struktur von Audio- oder Text-Daten die nicht in
ein vordefiniertes Datenmodell passen. Ziel von
Big Data ist es deshalb, Methoden zu entwickeln,
um diese Art von Daten effektiv und nutzvoll aus-
zuwerten. Ein Ansatz ist hierbei das Nutzen von
KI´s oder neuronalen Netzwerken und dem selb-
ständigen Interpretieren von Dateninhalten.
Veracity
Veracity beschreibt die Richtigkeit, Vollständigkeit
und Verlässlichkeit solcher Daten. So sind gerade
Daten im Social Media Bereich stark von der sub-
jektiven Wahrnehmung der unterschiedlichen Per-
sonen beeinflusst. Außerdem besteht die Möglich-
keit, dass es beim Analysieren von Datenmengen

11
Spiegel 14/2017 S.64
Klaus Mainzer ,,Die Berechnung der Welt: Von der Weltformel zu Big Data", 2014 S.13 ff 978-3406661303
Des weiteren wird der Begriff oft mit dem Misstrau-
en der Öffentlichkeit in Verbindung gebracht, wel-
che vor allem durch den ,,NSA-Skandal" geprägt
wurde. Die Geheimdienste gerieten hier in die Kri-
tik als bekannt wurde, dass diese ohne konkreten
Vorwand, Massendatenspeicherung betrieben.
Dabei ist das Sammeln von Daten keine Erfindung
des Informationszeitalter. Schon Napoleon wuss-
te, dass Informationen der Schlüssel zum Erfolg
sind. So konnte er im Jahr 1815 preußische und
englische Truppenverbände durch schnelles Vor-
rücken schlagen, da er wertvolle Daten darüber
besaß, wann sich die feindliche Armeen sammel-
ten. Durch das schnelle Vorrücken konnte er die
beiden Streitmächte nacheinander schlagen be-
vor diese sich zusammentun konnten. So konnte
der Konflikt nicht primär durch die Schlagkraft der
napoleonische Armee, sondern vielmehr durch
wichtige Informationen und die kluge und schnelle
Auswertung Napoleons gewonnen werden.
Auch im 2. Weltkrieg erlangten die Alliierten einen
signifikanten Vorteil als es ihnen dank Alan Turing
gelang die Enigma der Nazis zu entschlüsseln. Sie
erlangten dadurch wertvolle Informationen über
die Positionen deutscher Truppen und konnten sich
damit einen Vorteil verschaffen. Der Unterschied
zwischen damals und heute ist, dass es Genies
wie Napoleon oder Turing bedurfte um solche
komplexen Daten auszuwerten und schließlich die
Schlussfolgerung zu solchen Taten zu ziehen. Heu-
te werten neuronale Netzwerke für Unternehmen
und Regierungen/Regierungs Apparate tausend-
fache Mengen von Daten in wenigen Sekunden
aus.
Wir leben heute in einer Wissens- und Informati-
onsgesellschaft. Mit fortschreitender Entwicklung
unserer Kultur hat sich unsere Gesellschaft ver-
ändert. Von Jägern und Sammlern über sesshafte
Feldarbeiter bis hin zur ersten industriellen Revolu-
tion. Heute leben wir im Informationszeitalter und
stehen bereits an der Schwelle zu einer neuen Epo-
che. Noch ist nicht klar was geschehen wird, doch
zeichnet sich am Horizont mit dem Internet der
Dinge, Industrialisierung 4.0 und sogar die Sin-
gularität ab, was uns erwarten könnte. Das Thema
Wissen und Information hat alle Bereiche unserer
Wirtschaft in den letzten Jahrzehnten stark verän-
dert. Von Marktforschung, Vertrieb- und Service-
steuerung, Medizin, Verwaltung und Finanzwesen
über Überwachungssysteme bis hin zu Smart Ho-
mes. Unser heutiges Leben ist von der Nutzung und
dem Sammeln von großen Datenmengen geprägt.
In all diesen Bereichen ist Big Data nützlich, da sie
die Sicherheit und den Komfort eines Produktes er-
höhen könnte. Dabei vervielfacht sich die Menge
der gesammelten Daten jährlich. Die Daten, die
die Menschheit vom Jahre Null bis Anbeginn der
Digitalisierung (ca. 2003) gesammelt hat, entspre-
chen der gleichen Menge die lediglich von 2003-
2011 gesammelt wurden und die Zahl verdoppelt
sich fast jährlich (Siehe Abbildung 1). Aber wie
entstehen solche riesigen Datenmengen? Jeder
Nutzer speist mit jedem Klick, beim Online-Shop-
ping, jeder Eingabe in Navigationsgeräte, jeder
Finanztransaktion, jedem Telefonat, jedem Fitness-
studiobesuch und jedem neuen Freund im sozia-
len Netzwerk, Daten in das weltweite Datennetz.
Mit nur wenigen Angaben in sozialen Netzwerken
können heuristische Algorithmen bereits bessere
Aussagen über die Vorlieben und Abneigungen
treffen, als der eigene Partner.
RECHERCHE

12
https://www.youtube.com/watch?v=z6q_xgjo-3E&t=244s
Quarks & Co: Die Macht der Daten HD (DOKUMENTATION 2014 / GERMAN)
(Klaus Müller (https://www.welt.de/print/welt_kompakt/print_politik/article144471337/Wem-gehoeren-unsere-Daten.html))
0
2003
2003
2011 2013
Big-Data Research machte in den letzten Jahren
eine stetige Wandlung durch, indem diese sich
immer weiter differenzierte. Mithilfe, auf Maschi-
nen basierten Verfahren, die die Wissenschaft
erst jetzt perfektionierte, betreiben Unternehmen
Textanalyse (quantitative Linguistik), Sentimen-
tanalyse (Stimmungserkennung), sozialen Netz-
werkanalyse oder Bildanalyse für vielschichtige
Social-Media-Analysen. Mithilfe dieser Technolo-
gien sollen die Entscheidungen von Wahlen (wie
beim Gayo-Avello, 2012), politischen Einstel-
lungen (Conover et al., 2012), Finanztrends und
Wirtschaftskrisen (Gilbert und Karahalios, 2010;
Zhang, 2010), Psychopathologie (Wald et al.,
2012) und politische Unruhen wie etwa Proteste
(Yogamata, 2012) vorhergesagt werden.
Wem gehören die Daten?
Im Grunde gehören dem Unternehmen alle Daten,
die User ihnen durch das Nutzen der Plattformen
und dem Bestätigen der AGB´s überlassen. Es gibt
momentan kein Gesetz das zum Beispiel verhin-
dert, dass Daten über eine sexuelle Orientierung
die aus dem Kontext einer Konversation gezogen
werden, nicht gespeichert werden dürfen. Face-
book beispielsweise sammelt über jeden User tau-
sende Seiten höchst sensibler Daten. Der Abhörap-
parat der DDR konnte nur unter großem Aufwand
einen Bruchteil dieser Daten sammeln, geschweige
denn nutzvoll auswerten. Im digitalen Zeitalter ist
um einiges leichter. Datenschützer warnen davor,
dass Georg Orwels Dystopie ,,1984" nicht mehr
weit entfernt ist. Das Schloss der digitalen Über-
wachung und Abhörung ist gebaut, es stellt sich
nur noch die Frage, wann die Falschen den Schlüs-
sel dafür bekommen. In China ist diese Entwick-
lung bereits abgeschlossen. Dadurch das bei uns
im Westen private Unternehmen wie Google oder
Facebook die Herren unserer Daten sind ist die
Verteilung hier dezentralisiert. Im abgeschirmten
Internet der Volksrepublik China kontrollieren nur
wenige regierungsnahe Firmen das Internet und
sind dort auf dem Weg einen Überwachungsstaat
zu errichten, der Georg Orwells "1984" geradezu
naiv klingen lässt.
Was sind überhaupt personenbezogenen Daten?
Wo entstehen diese und wo werden sie letztend-
lich verwertet? Nach dem EU-Datenschutz-Richtli-
nien handelt es sich dabei um ,,alle Informationen
über eine bestimmte oder bestimmbare natürliche
Person". Damit zählen fast alle Datenspuren, egal
ob elektronisch oder nicht, die wir
im täglichen Leben hinterlassen.
Aber wie hinterlassen wir so viele Spuren? Es gibt
praktisch keinen Lebensbereich, der nicht über-
wacht wird. Es beginnt bei unserem Smartphone,
RECHERCHE
Abb. 1

13
»Daten [...] die Rohstoffe des 21.
Jahrhunderts«. So begründete Sie
diese These wie folgt: ,,Wer heute
gute Autos herstellen kann, aber
nicht in ausreichender Weise den
Zugang zum Kunden bekommt, der
wird morgen nicht mehr der Produ-
zent oder der Hauptteil der Wert-
schöpfung sein.
«
Angela Merkel
das dem Anbieter sagt wo wir uns befinden, mit
wem wir kommunizieren und auf welchen Seiten
wir uns bewegen. Das geht weiter mit Finanzdaten
von Telefonanbieter, Banken und Versicherungen.
Nötig sind hier neue Richtlinien und gute Informa-
tionen. In bestimmten alltäglichen Situationen fällt
es niemandem schwer gut informiert zu sein. Jeder
Mensch der ein Brot kauft, das ihm nicht schmeckt,
kauft morgen einfach ein Anderes. Diese Art von
Gütern unterscheiden sich von den sogenannten
Vertrauensgütern, wie etwa auf dem Finanz- oder
Gesundheitsmarkt. Die Herausforderung, die uns
in Zukunft bevorsteht liegt darin, dass es in der di-
gitalen Welt um eine Art von Gütern geht, die wir
nicht sofort begreifen können.
Big Data in unserem Leben
Das Internet und die immer weiter voranschreiten-
de Digitalisierung durchdringen immer mehr Tei-
le unseres Alltags. Sie verändern unser tägliches
Leben, unsere Gesellschaft, Ökonomie, unsere
Kultur. Das World Wide Web und das damit ein-
hergehende Sammeln von Daten wird in dieser
Entwicklung ein Stück weit unsichtbar, weil wir
Störungen oder Dysfunktionen kaum noch wahr-
nehmen. Außerdem hat der rasante Aufstieg von
RECHERCHE
Ramón Reichert ,,Big Data - Analysen zum digitalen Wandel von Wissen, Macht und Ökonomie" 2014 S.10 ff
978-3837625929
https://www.wuv.de/digital/smartphone_ist_weltweit_das_gadget_nr_1
https://de.statista.com/statistik/daten/studie/182363/umfrage/prognostizierte-marktanteile-bei-smartphone-betriebssystemen/
sozialen Netzwerken gezeigt, dass es sich hierbei
nicht um einen technologiegetriebenen sondern
vielmehr um einen sozialen Prozess handelt. In
unserer hypermobilen 24/7 online Gesellschaft
wollen die Menschen rund um die Uhr Zugriff auf
ihre Mails, Social Networks und Chats haben. Da-
mit liefern sie ständig einen unendlichen Fluss an
Informationen. Zu einem wichtigen Teil des mobi-
len Handels ist der Mobile Commerce geworden.
Wurde 2012 das Smartphone nur zur Recherche
verwendet, finden nun immer mehr Käufe über
mobile Endgeräte statt. Der Einkauf von kosten-
pflichtigen Apps, Musik und News boomt. Heute
wird auf Ebay jede Minute etwas über ein Mobile
Device gekauft und es ist absehbar, dass sich die-
ser Trend noch weiter steigern wird.
Genau so wird sich auch die Menge der erfass-
ten Daten kontinuierlichen steigern. Mit jedem
weiteren verkauften Mobile Device wird das glo-
bale Datennetz vollständiger. Die Verbreitung
wird dafür sorgen, dass die Welt Stück für Stück
zusammen geschaltet wird. Heute im Jahr 2017
existieren, über 6 Milliarden Mobilfunkverträ-
ge. Entscheidend für die Explosion der Nutzer ist
die Beliebtheit in Entwicklungsländern. In Gabun,
Botswana und Namibia übersteigt die Zahl der
Mobilfunkverträgen sogar die der Bevölkerung.
Durch dieses globale Netz können erstaunliche
Voraussagen getätigt werden, so kann Google
etwa durch "Google Flu Trends" voraussagen,
wo als nächstes eine Grippe ausbrechen wird.
Durch die öffentliche Transparenz, können diese
Voraussagen direkten Einfluss auf unser alltägli-
ches Leben nehmen. Genau wie die immer präzi-
ser werdende Werbung, die uns anhand etlicher
Korrelationen nur auf uns zugeschnitten Werbung
anzeigt. Während diese Werbung heute noch Feh-

14
https://de.statista.com/statistik/daten/studie/182363/umfrage/prognostizierte-marktanteile-bei-smartphone-betriebssystemen/
http://wirtschaftslexikon.gabler.de/Definition/data-mining.html
https://www.youtube.com/watch?v=z6q_xgjo-3E&t=244s
Quarks & Co: Die Macht der Daten HD (DOKUMENTATION 2014 / GERMAN)
http://www.klicksafe.de/themen/kommunizieren/soziale-netzwerke/was-sind-soziale-netzwerke/
www.dischba.de/downloads/bigdata.ppt
ler macht und uns oft auch mal falsche Angebote
sendet oder anzeigt, wird es nur noch eine Frage
der Zeit sein, bis die Algorithmen dahinter klug ge-
nug sind, um unsere Wünsche vorauszusehen und
unser Kaufverhalten in einem Maß manipulieren
können, welches heute noch unvorstellbar scheint.
.
Data Mining
Unternehmen wollen wissen, wo wir Urlaub ma-
chen oder auch ob wir die Absicht haben abzu-
nehmen. Daher werden bei einem normalen Ein-
kauf in einem
Online-Shop bereits Daten wie die Summe des
Einkaufs, Dauer, Ware und Standpunkt gespei-
chert. Diese Daten werden dann zum Anzeigen
weiterer Angebote genutzt und/oder an Dritte
weiterverkauft. Dieses Abgreifen von Daten wird
durch das bestätigen der AGB´s erlaubt, die vom
Nutzer aber in der Regel nicht gelesen werden.
Was sind solche Daten wert?
Einfache Daten, wie etwa der Wohnort haben ei-
nen Wert von 5,00 , Rabattkarten 0,80 , Pri-
vate Interessen 1,40, der Wunsch abzunehmen
8,00. Besonders wertvoll werden diese Daten
allerdings erst, wenn Korrelationen hergestellt
werden können: Jakob 19 Jahre alt, macht gerade
Abitur, möchte abnehmen und Muskeln aufbauen
ist aber Vegetarier und laktoseintolerant. Genau
diese Zusammenhänge sind das eigentlich Gold
der Datensammlung, da sie umfassendes Wissen
über den User bieten und es erlauben, das Ange-
bot perfekt abzustimmen und Verhalten genau vo-
rauszusagen.
Eine Welt der Netzwerke
Soziale Netzwerke sind ein Phänomen des 21.
Jahrhunderts. Wenn man über Big Data redet kann
man sie nicht übergehen, da sie ein sehr wesentli-
ches Verlangen der Menschheit erfüllen: Den Wil-
len mit anderen Gleichgesinnten in Kontakt zu tre-
ten und interagieren zu können. Dieses Bestreben
verfolgen die Menschen schon seit Anbeginn ihrer
Geschichte. Die Erfindung der Sprache und der
Schrift sowie später die des Telefons, E-Mails und
den Netzwerken wie wir sie heute kennen, sind Be-
mühungen, dieses Verlangen zu befriedigen. Seit
Beginn des 21. Jahrhunderts sind zahlreiche Netz-
werke entstanden und wieder vergangen. Wäh-
rend heute Instagram, Snapchat und Facebook im
sozialen Bereich Erfolge feiern sind Netzwerke mit
Xing oder LinkedIn auch im Business-Bereich aktiv.
Es ist allerdings absehbar, dass auch diese nur
Zwischenschritte sind. Werden wir wie in Joe Hal-
demans bekanntem Roman ,,Der ewige Krieg"
irgendwann zu einem großen Ganzen? Einer
speziesumfassenden Unität? Mark Zuckerberg
etwa möchte Facebook zur Stimme Aller machen,
indem Wahlen über Facebook stattfinden und so
Menschen zu einer globalen Stimme werden. Das
Glaubensbekenntnis von Zuckerberg und seinen
Anhängern besteht nämlich darin, dass Techno-
logien wie Facebook , Gesellschaft maßgeblich
voranbringen werden. Obwohl Zuckerberg es be-
streitet, ist Facebook schon lange nicht mehr nur
noch ein Technologieunternehmen, sondern auch
eine Nach rich tenquelle und ein Siedepunkt poli-
RECHERCHE
»Big Data ist wie Feuer wir können
uns verbrennen oder eine Zivilisation
darauf gründen.
«

15
Nufer, Gerd; Lenzen, Caroline Verena ,,Instagram Marketing" S.2 ff doi:10.15496/publikation-16114
urn:nbn:de:bsz:21-dspace-747111
https://www.econstor.eu/bitstream/10419/156086/1/881611689.pdf
https://bigdatablog.de/2016/01/21/mangelnde-akzeptanz-von-big-data/
tischer Meinungen. Während zu Beginn des Jahr-
hunderts noch die Börsenmakler unsere Wirtschaft
kontrollierten, sind es heute die Sammler unserer
Daten wie Facebook und Co.
Nur diese großen Datenkraken haben Zugriff
auf wirklich große Datenmengen. Ein Anthro-
pologe der für Facebook arbeitet oder etwa ein
Soziologe der in den Diensten von Google steht,
hat Zugang zu Daten die seine Kollegen an den
Instituten niemals zu Gesicht bekommen werden.
Dieses ungleiche Verhältnis von Wissenschaft und
privaten Konzernen festigt die Stellung der sozi-
alen Netzwerke als digitales Kontrollmedium die
sich Datenwissen aneignen. Sie ermöglichen das
Sammeln von ,,digitalen Fußabdrücken", ordnen
diese und können so Räume für Wissenschaft und
Wirtschaft etablieren.
Der gläserne Mensch
Die US-Datenbroker von Datalogix (zu verglei-
chen mit Payback in Deutschland) verfügen, nach
eigenen Angaben über Transaktionsdaten im Wert
von über zwei Billionen Dollar Volumen. Solche
eher unbekannten Datensammler gibt es zahlrei-
che. Zest finance etwa beurteilt gemeinsam mit
dem deutschen Start-Up Kreditech aus verschie-
denen Quellen die Kreditwürdigkeit von Personen.
Auch an dieser Stelle werden höchst sensible und
für den Markt unglaublich relevante Daten gesam-
melt. Diese und andere Unternehmen wie Acxiom
Deutschland GmbHm, Bertelsmann SE& Co. KGaA
(Arvato, AZ Direct), Otto GmbH & Co KG, Deut-
sche Post AG (ABIS, adress research) oder Scho-
ber Information Group verkaufen diese Daten und
geben sie dann beispielsweise auch an Facebook
weiter, womit diese ihre Datensätze vervollständi-
gen können. Dies hat primär das Ziel, Angebote
so individuell wie möglich zuschneiden 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 fol-
gende Schaubild verdeutlicht.
RECHERCHE
Ethnischer Hintergrund
Geschlecht
Sexuelle Orientierung
Politische Einstellung
Religion
Eigenschaften
Zuverlässigkeit der Prognose
95%
93%
88%
85%
82%
Abb. 2

16
https://de.wikipedia.org/wiki/Chelsea_Manning
https://de.wikipedia.org/wiki/Whistleblower
https://de.wikipedia.org/wiki/Chelsea_Manning
https://de.wikipedia.org/wiki/Whistleblower
Der Umgang mit Daten: https://www.sas.com/content/dam/SAS/bp_de/doc/studie/ba-st-forsa-der-
umgang-mit-daten-2343928.pdf
Zwischen Whistleblowern
und Snapchat Storys
Wie bereits beschrieben ist Snapchat heute eines
der populärsten Social-Networks der Welt. Kaum
eine andere App ermöglicht so flüchtige und doch
intime Einblicke in unser Privatleben. Nicht ganz
ohne Grund wurde Snapchat in seiner Anfangs-
zeit 2011 als "Nackt-App" verschrien. Hier wer-
den alle Bilder vom Urlaub in Italien, bis zum
Absturz auf der letzten WG Party mit der Welt,
Freunden und vor allem mit dem Aktienkonzern
Snap Inc. geteilt. Dessen AGBs ihm praktisch er-
lauben alles mit diesen Daten zu machen. Also
leben wir in einer Welt in der die Privatsphäre
als überholtes Modell gilt, wie Mark Zuckerberg
schon 2010 prophezeite? Aus diesem Blickwinkel
betrachtet ja, allerdings gibt es schon seit Anbe-
ginn des großen Datensammels Whistleblower
wie beispielsweise Chelsea Manning oder Edward
Snowden. Ihnen ist der Datenschutz offensicht-
lich nicht egal und sind demnach empört Umgang
mit intimen Informationen. Jedes Mal, wenn ein
verstoß gegen den Datenschutz von solchen Per-
sonen aufgedeckt wird, wie etwa die 2003 von
Snowden ausgelöste NSA-Affäre, geht ein Auf-
schrei durch die Bevölkerung und den Menschen
wird die ansonsten unsichtbare Wahrheit klar vor
Augen geführt. Allerdings handelt es sich hierbei
in der Regel um geheime Informationen aus dem
militärischen Bereich. Erst durch Snowdens Aufde-
ckung der PRISM Affäre, die eine Überwachung
im privaten Sektor zeigte deren Ausmaß kaum
vorstellbar schien, rückte dieses Thema weiter in
die Öffentlichkeit. Während wir auf auf der einen
Seite besorgniserregende Leichtsinnigkeit im Be-
zug auf Facebook, Snapchat und Co feststellen
können, gibt es auf der anderen Seite dazu auch
eine Gegenbewegung der Whistleblower und
Netzaktivisten. Da wäre als prominentes Beispiel
etwa die dezentralisierte Hackergruppe Anony-
mous, die durch Angriffe auf Institutionen auf sich
aufmerksam machten. Ein Beispiel aus Deutsch-
land die Open Knowledge Foundation, die es
sich zur Aufgabe gemacht hat öffentliche Daten
wirklich öffentlich zu machen. So entwerfen und
entwickeln sie Tools zur Digitalisierung deutscher
Städte, um mit den gesammelten Daten einen so-
zialen Mehrwert zu erzeugen oder mit "fragden-
staat.de" Anfragen von Bürgern an die Behörden
zu stellen. Diese Bewegungen zeigen, dass wir uns
nicht in einer homogenen Massen befinden wenn
es um den Umgang mit Daten geht, sondern dass
sich durch die Bevölkerungsschichten, ganz ver-
schiedene Stimmungen abbilden. Eine Studie der
Forsa-Umfrage im Auftrag von SAS® Deutschland
zeigt außerdem, dass Menschen mit fortschreiten-
dem Alter immer sensibler im Umgang mit Daten
werden. Während die frühen Millennials anfangs
unbesorgt ihre Daten im Netz angegeben haben,
sind heute viele bei Facebook abgemeldet und
gehen auch ansonsten sorgsamer mit ihren Daten
um. Allerdings sind wir noch weit davon entfernt,
dass die Mehrheit der Bevölkerung angemessenen
und reflektierten mit ihren Daten umgeht. Doch
zeichnet sich ein Bild ab, aus dem man durchaus
schlussfolgern kann, dass die Datensensibilität und
das Bewusstsein darüber im Laufe der Zeit weiter
zunehmen wird.
RECHERCHE

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https://www.xing.com/communities/posts/bluetooth-4-punkt-0-eine-alternative-zu-rfi d-und-nfc-1005567488
http://praxistipps.chip.de/nfc-was-ist-das_12294
Josef Langer ,,Anwendungen und Technik von Near fi eld communication" 2014 (NFC) S.91ff 978-3642054969
NFC
Die Abkürzung steht für Near Field Communicati-
on und wurde zur kabellosen Überbrückung kur-
zer Distanzen entwickelt. Der Standardwert wird
speziell dafür verwendet um auf extrem kurzen
Reichweite zu funktionieren und so das Ausspä-
hen von Übertragungsdaten zu erschweren. NFC
unterscheidet dabei zwei Betriebsmodi: Den pas-
siven und aktiven Modus. Im ersteren Modus kann
das Gerät selbst im ausgeschalteten Zustand oder
ohne Energiequelle noch an einem Datenaus-
tausch teilnehmen. Da das Radio-Frequenz-Feld
einer aktiven Gegenstelle verwendet wird. Im ak-
tiven Modus dagegen arbeitet das Gerät primär
im Peer-To-Peer-Modus und stellt eine Direktver-
bindung zwischen zwei Geräten her. Hierzu wird
allerdings eine Energiequelle benötigt. Das größ-
te Potenzial für NFC liegt wohl im bargeldlosen
bezahlen. Diese Funktion bietet für die User vie-
le Vorteile und so ist es bequem, schnell und der
Verschleiß von EC-Karte wird verhindert. Gerade
die bereits erwähnte Schnelligkeit ist für den Ein-
zelhandel signifi kant, da lange Wartezeiten für
Unzufriedenheit unter den Kunden führen.
Auch der neue Ausweis bietet seit 2010 die Mög-
lichkeit sich digital (per NFC) auszuweisen.
Apple bietet seit 2014 Apple Pay an, eine kon-
taktlose Zahlungsmöglichkeit, die auf NFC ba-
siert.
Mit Bluetooth 4.0 und RFID gibt es außerdem
alternativen zu NFC, die ähnliche Möglichkeiten
bieten. Auf lange Sicht wird sich aber vermutlich
NFC, aufgrund des hohen Vorkommens durchset-
zen.
RECHERCHE
Abb. 3 - Dieses oder ähnliche Symbole werden
häufi g von Stores verwendet um eine kontaklose
Bezahlungsmöglichkeit zu signalisieren.

18
"Benutzer-orientierte Gestaltung interaktiver Systeme", 1999 S. 3
Abb. 2 - Darstellung nach: "Benutzer-orientierte Gestaltung interaktiver Systeme", 1999 S. 3
Alan Cooper, ,,About Face | Interface und Interaction Design" S.93 ff ISBN 978-0-470-08411-3
https://www.nngroup.com/articles/definition-user-experience/
http://max-wielsch.blogspot.de/2013/02/das-osit-modell.html
Usability
Was der Begriff Usability, auch Benutzerfreund-
lichkeit genannt, genau bedeutet, hat die Interna-
tionale Organisation für Standardisierung in der
tDIN EN ISO 9241-11 definiert. Sie definiert die
Usability wie folgt:
"Das Ausmaß, in dem ein Produkt durch bestimm-
te Benutzer in einem bestimmten Nutzungskontext
genutzt werden kann, um bestimmte Ziele effektiv,
effizient und zufriedenstellend zu erreichen. Die
Begriffe Effektivität, Effizienz und Zufriedenstel-
lung werden dabei wie folgt definiert:
Effektivität
"Die Genauigkeit und Vollständigkeit, mit der
Benutzer ein bestimmtes Ziel erreichbar"
Effizienz
"Der im Verhältnis zur Genauigkeit und Vollstän-
RECHERCHE
digkeit eingesetzte Aufwand, mit dem Benutzer
ein bestimmtes Ziel erreichbar"
Zufriedenstellung
"Freiheit von Beeinträchtigung und positive Ein-
stellung gegenüber der Nutzung des Produkts"
User Experience
Unter User Experience wird ein vollständiges Nut-
zererlebnis mit einer digitalen Anwendung oder
auch eines Gegenstandes beschrieben. Hierfür
spielen der Spaß am Erleben und in der zuvor
erläuterten Usability zusammen. Um den User zu
überzeugen und eine gute User Experience zu
schaffen, sollte sich die App deshalb so angenehm
und intuitiv wie möglich bedienen lassen. Neben
diesem "Joy of Use" sollten außerdem auch die
Ziele des Users erreicht werden.
Vor der Nutzung
Während der Nutzung
Nach der Nutzung
Erwartung an die Anwendung
effektive und zufriedenstellende
Zielerreichung
Verarbeitung der erlebten Nutzung
und emotionale Bindung
Abb. 4

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Heutige User-Interfaces sollen den Menschen un-
terstützen und ihm helfen sein Leben noch effi zien-
ter zu gestalten. Dabei sollte diese die Rolle des
Vermittlers zwischen Mensch und Maschinen ein-
nehmen. Eine gute NUI fügt sich in das Verhalten
des Nutzers ein, erst wenn der User ein Element
benötigt tritt dieses, situativ relevant, in den Vor-
dergrund. Hierfür muss der Designer der Anwen-
dung allerdings genau über das Verhalten seiner
User informiert sein. Eins der Modelle das man für
das Lösen solcher Aufgaben betrachten kann, ist
OSIT. Hierbei handelt es sich um eine Akronym
aus folgenden Wörtern:
RECHERCHE
OSIT-Modell
,,Von visueller Gestaltung zur Gestaltung von Ver-
halten. Dieser erste Einblick verdeutlicht sehr gut,
wohin sich, neben den Geschäftsmodellen, das
Design verändern wird. Nicht mehr die Gestaltung
des Aussehens - Look - ist von entscheidender Be-
deutung, sondern die Gestaltung des Verhaltens
- Feel - rückt in den Mittelpunkt designerischen
Denkens spielte also bei den grafi schen Benut-
zungsoberfl ächen die Grafi k, das Visuelle, eine
zentrale Rolle bei der Gestaltung, so verlagert
sich dies bei Natural User Interfaces in Richtung
Verhalten. Das bedeutet nicht, dass es in Zukunft
keine visuellen Interaktionselemente mehr geben
wird, nur ist eben deren Verhalten für den effek-
tiven und effi zienten Umgang mit der Software
wichtiger als ihr Aussehen. ..."
Wolfgang Henseler
3. Information:
Anschließend betrachtet der User
seine Selektion im Detail.
4. Transaktion:
Nun entscheidet der User und
handelt.
1. Orientierung:
Nun wird anhand der möglichen
Optionen eine Auswahl getroffen.
1. Selektion
Nun wird anhand der möglichen
Optionen eine Auswahl getroffen.
Abb. 5

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http://www.wearables-tech.de/was-sind-wearables-tech-trend/
https://de.wikipedia.org/wiki/Wearable_Computing
Medizin der Zukunft | Menschen als Cyborgshttps://www.youtube.com/watch?v=lVw6dgbPZww
Dieses Modell wendet der Mensch täglich etliche
male an. Er braucht dabei nur wenige Sekunden
um das OSIT-Modell durchzugehen und zu ent-
scheiden. Dieses Modell entwickelte sich schon
vor tausenden von Jahren in der Steinzeit und half
dem Menschen in wenigen Sekunden Entscheidun-
gen zu treffen, die über Leben und Tod entschei-
den. Das OSIT-Modell trifft auf jeden Menschen
gleichermaßen zu da es aus der grundlegen-
den Physiologie abgeleitet wird. Bei der Verhal-
tensanalyse eines oder mehrer Anwender gilt es
deswegen dieses zu nutzen. Daher ist es tief in je-
dem Menschen verwurzelt und kann dazu genutzt
werden die Orientierung und Entscheidungen von
Menschen abzuwägen.
Wearable
Eine Wearable (engl. tragbar) ist ein tragbares
Computer System, das am User in Form einer
Uhr, Armbandes, Bauchgurt oder Brille, befestigt
ist. Ein Hörgerät beispielsweise könnte man auch
als Wearable bezeichnen. Bekannte Geräte die
in diese Kategorie fallen sind beispielsweise die
Apple Watch oder die Fitness Armbänder von Fit-
bit. In der Regel zeigen Wearables verschiedene
Sensoren auf, die zum Beispiel die Körperfunktio-
nen beim Sport überwachen und gekoppelt über
Bluetooth LE mit einem Smartphone detaillierte
Informationen liefern. In der Regel kann man Klei-
dungsstücke die mit irgendeiner Art von Technolo-
gie versehen sind ebenfalls als Wearable bezeich-
nen.
Ein wichtiger Punkt von Wearables ist der An-
spruch sich selbst zu verbessern und das Leben an
gesellschaftliche und individuelle Ansprüche an-
zupassen. Zum Beispiel geht es vielen Usern dar-
um das Leben gesünder und effizienter zu gestal-
ten und sich selbst zu messen. Es gibt heute bereits
Krankenkassen die Förderungsprogramme beim
Nutzen von Fitness-Trackern anbieten.
Implantat
Während Wearables, wie der Name bereits an-
deutet, tragbar aber nicht explizit mit dem Körper
verbunden sind,handelt es sich bei Implantaten per
Definition um in den Körper eingepflanztes künstli-
ches Material, das für immer oder einen längeren
Zeitraum dort verbleiben soll. Dabei gibt es ver-
schiedene Arten von Implantaten zu unterscheiden
wie medizinischen, plastischen und funktionellen.
Im Gegensatz zu Prothesen sind Implantate inner-
halb des Körpers angebracht. Was bisher in den
Bereich der Science-Fiction verbannt war findet
heute auch Einzug in die Biotechnologie. Es gibt
etwa Bestrebungen Menschen mit technologischen
Elementen zu verbinden. In der Medizin ist das so-
gar schon alltäglich, so sind etwa Herzschrittma-
cher auch Implantate.
Implantate bilden dabei eine konsequente Wei-
terentwicklung von Wearables, befriedigen sie
doch den Wunsch vieler Menschen ihr Device so
nah wie möglich am Körper zu tragen. Dies zeigt
die Entwicklung moderner Kommunikationstech-
nologie die im Laufe der Jahre immer mobiler ge-
worden sind, immer näher am Menschen getragen
werden können und immer größere Teile unseres
Lebens einnehmen.
Smarte Kleidung
Selbst Kleidung ist heute smart. Das beginnt mit
Handschuhen in die Metallfasern eingearbeitet
sind damit wir unsere Smartphones auch im Win-
ter verwenden können, geht über beheizbare
RECHERCHE

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https://de.wikipedia.org/wiki/Soziales_Netzwerk_(Internet)
https://de.wikipedia.org/wiki/Instant_Messaging
Kleidungsstücke bis hin zu LED-Lichtern an unse-
ren Kleidern. Vor allem für alte Menschen oder
Menschen mit Beeinträchtigung könnte smarte
Kleidung interessant sein. In Form von trackba-
ren Kleidungsstücken oder Schuhe die sich selbst
zubinden. Dank immer kleiner werdender Tech-
nologie ist es ein leichtes alle Technologien eines
Smartphones oder Wearables in Kleidung zu ver-
arbeiten. Die Basis bilden dabei leitende Fasern,
die ohne Gefahr für den User Strom leiten können.
Google und Levis arbeiten bereits daran über die
Kleidung anrufen anzunehmen oder Nachrichten
zu verschicken.
Messenger
Instant Messenger sind eine Kommunikationsplatt-
form bei der Teilnehmer sich gegenseitig Text-, Bild
oder Audionachrichten schicken können. Um den
Service nutzen zu können wird in der Regel die In-
stallation einer Anwendung vorausgesetzt ,die die
Verbindung zur Plattform herstellt. Heutige Mes-
senger Dienste verdienen in der Regel über den
Verkauf von Nutzerdaten Geld. Der Dienst mit den
meisten Users auf diesem Gebiet ist WhatsApp
welches inzwischen zu Facebook Inc. zählt.
Soziale Netzwerke
Soziale Netzwerke sind heute zum Dreh- und An-
gelpunkt unsere sozialen Interaktion geworden.
Sie bieten Menschen einen virtuellen Raum um
miteinander zu interagieren. Hier werden Erfah-
rungen ausgetauscht und Informationen und Mei-
nungen verbreitet. Zu den bekanntesten Vertretern
zählen Snapchat, Instagram und Facebook.
Gamification
Gamification ist das Einsetzen von Spielprinzipien,
Spieldesigndenken und Spielmechaniken in Pro-
zesse die Gaming fremd sind. Dies dient dazu User
für Aufgaben zu motivieren. Ziel ist es die Leistung
der Nutzer zu erhöhen und den emotionalen In-
vest bei der Nutzung zu erhöhen. Außerdem hilft
es technische Anwendungen für Technik fremden
Usern ansprechend und zugänglich zu machen
und sie länger an eine Anwendung zu binden.
Folgenden Elemente können für die Gamification
genutzt werden.
Fortschrittsanzeige
: Für den User ist es wichtig
seinen Fortschritt innerhalb der in der App ab-
gesteckten Anforderungen abzulesen. Dies kann
etwa in Form von bestimmter Items, Badges oder
etwa einer Prozentanzeige getan werden. Dies
dient zur Transparenz und ist Elementar für die
Motivation des Users.
Challenges: Hierbei handelt es sich um eine Auf-
gabe oder Herausforderung, die der User in be-
stimmter Zeit oder zu einem bestimmtes Zeitpunkt
erledigen muss. Dabei handelt es sich in der Regel
um Rätsel oder Fleißarbeiten. Oft bauen diese auf-
einander auf um den User weiterhin zu motivieren.
Transparenz: Für den User soll jede Aktion nach-
vollziehbar sein. Das bedeutet er sollte das Ergeb-
nis einer Funktion bereits im Voraus kennen. Dies
führt dazu, dass der User Aktionen abwägen und
wertschätzen kann. Auch stetige Rückmeldungen
über seine Aktionen können diesen Effekt unter-
stützen, durch das Anstreben positiven Feedbacks
lernt der Anwender.
Tieferer Sinn: Der User einer Anwendung handelt
in der Regel zielorientiert oder sollte zumindest
dahingehend motiviert werden. Einen tieferen Sinn
RECHERCHE
Ende der Leseprobe aus 99 Seiten

Details

Titel
Eine App für den Handel mit persönlichen Daten. Ein Produktentwurf
Hochschule
Hochschule Pforzheim  (Gestaltung)
Note
1,1
Autor
Jahr
2017
Seiten
99
Katalognummer
V373459
ISBN (eBook)
9783668524224
ISBN (Buch)
9783668524231
Dateigröße
3931 KB
Sprache
Deutsch
Schlagworte
Big Data, Eco-System, Design, App, User Interface Design, User-Centered-Design, Natural User Interface, Konzept, Business, Grafik
Arbeit zitieren
Luca Moos (Autor), 2017, Eine App für den Handel mit persönlichen Daten. Ein Produktentwurf, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/373459

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