Adressierung des Privacy Paradoxon im B2C-E-Commerce

Das Angebot an Dienstleistungen im Internet ist ein fundamentaler Teil des Internets geworden. Im Bereich des B2C-E-Commerce steigt die Zahl der Online-Angebote und auch der Käufer rasant an. Damit die Käufer die Angebote im Internet kaufen können, müssen sie den jeweiligen Datenschutzbestimmungen der einzelnen Online-Shops zustimmen. Da diese in den meisten Fällen sehr lang und auch sehr schwer zu lesen sind, stimmen die Käufer meistens den Datenschutzbestimmungen zu ohne diese zu lesen, obwohl den meisten Käufern der Schutz ihrer personenbezogenen Daten wichtig ist. Dieses Verhalten wird als Privacy Paradoxon bezeichnet und im Rahmen dieser Arbeit adressiert. Zum Entgegenwirken des Privacy Paradoxon wird in dieser Arbeit ein Datenschutzmodell konzipiert und anhand eines Monitoring Systems (Empfehlungssystems) evaluiert. Das entwickelte Monitoring System ist intuitiv und nachvollziehbar aufgebaut und soll das Bewusstsein des einzelnen Nutzers stärken. Für die Konzeption des Datenschutzmodells wird eine repräsentative Menge aktueller Datenschutzbestimmungen aus dem deutschen B2C-E-Commerce analysiert. Die prototypische Umsetzung des Monitoring Systems erkennt die besuchten Online-Shops automatisch, wertet die Datenschutzerklärungen dieser gegen die vom Nutzer eingestellten Datenschutzpräferenzen aus und informiert den Nutzer visuell über die Verwendung seiner personenbezogenen Daten. Dadurch kann der Nutzer auf einen Blick erkennen welche Datenschutzeinstellungen nicht zu den persönlich eingestellten Datenschutzpräferenzen passen und selbst entscheiden, ob er bei diesem Online-Shop einkaufen möchte oder nicht. Die erarbeiteten Ergebnisse werden aus wissenschaftlicher und prototypischer Sicht evaluiert, validiert und reflektiert und es werden Ansatzpunkte für weitere Forschungsarbeiten aufgezeigt.:Inhaltsverzeichnis I Abbildungsverzeichnis IV Tabellenverzeichnis VI Abkürzungsverzeichnis VIII 1 Einführung 1 1.1 Ausgangssituation und Handlungsbedarf 1 1.2 Forschungsziel der Arbeit 5 1.3 Forschungsmethodik 6 1.4 Struktur der Dissertation 12 2 Stand der Technik und Grundlagen zum E-Commerce und Datenschutz 15 2.1 Elektronische Geschäftsabwicklung 15 2.1.1 Historische Entwicklung der Geschäftsabwicklung 15 2.1.2 Definition und Formen des E-Commerce 17 2.1.3 Auswirkungen des deutschen E-Commerce auf den Datenschutz 20 2.2 Datenschutz 25 2.2.1 Definition von Datenschutz 25 2.2.2 Bundesdatenschutzgesetz 28 2.2.3 Datenschutzgrundverordnung 30 2.2.4 Internationale Betrachtung von Datenschutz 33 2.2.5 Datenschutz im E-Commerce 35 2.2.6 Analyse des Datenschutz-Bewusstseins 38 2.2.7 Manuelle und automatisierte Datenschutzempfehlungssysteme 43 2.3 Konkretisierung der Forschungslücke 45 2.4 Zusammenfassung 46 3 Konzeption eines Datenschutzmodells 48 3.1 Konzeptionelle Grundlagen der Modellierung 48 3.1.1 Modellbegriff 48 3.1.2 Modellierung 49 3.1.3 Modellierungssprachen 51 3.2 Datenschutzmodell 53 3.2.1 Hintergründe und Methodik 53 3.2.2 Identifikation von Datenquellen 54 3.2.3 Systemanalyse 57 3.2.4 Auswertung der Analyse 67 3.2.5 Konzeption des Datenschutzmodells 74 3.2.6 Technische Abbildung des Datenschutzmodells 82 3.2.7 Änderung des Datenschutzmodells 83 3.3 Zusammenfassung 83 4 Entwurf einer Softwarearchitektur für den Prototyp 85 4.1 Konzeptionelle Grundlagen der Softwarearchitektur 85 4.2 Ziele des zu erstellenden Prototyps 90 4.3 Anforderungen an den zu erstellenden Prototyp 90 4.3.1 Funktionale Anforderungen an den zu erstellenden Prototyp 91 4.3.2 Nicht-funktionale Anforderungen an den zu erstellenden Prototyp 95 4.3.3 Zusammenfassung der Anforderungen im Anforderungskatalog 97 4.4 Kontextabgrenzung des Prototyps 98 4.4.1 Fachlicher Kontext 98 4.4.2 Technischer Kontext 102 4.5 Bausteinsichten des Prototyps 102 4.5.1 Verfeinerungsebene 1 der PPM-App 102 4.5.2 Verfeinerungsebene 2 der PPM-App 104 4.6 Laufzeitsicht des Prototyps 122 4.7 Prototypische Umsetzung 126 4.8 Änderung des Datenschutzmodells im Forschungsprototyp 128 4.9 Zusammenfassung 128 5 Evaluation und Validierung des Datenschutzmodells 130 5.1 Wissenschaftliche Evaluation 130 5.1.1 Grundsätze ordnungsmäßiger Modellierung 131 5.1.2 Qualitätsbewertung des Datenschutzmodells 132 5.1.3 Evaluation und Diffusion von Vorarbeiten und Ergebnissen 135 5.2 Prototypische Validierung 136 5.2.1 Privacy-Server 137 5.2.2 Privacy-Admin-Add-On 140 5.2.3 Privacy-Add-On 143 5.2.4 Adressierung der Anforderungen 152 5.3 Zusammenfassung 152 6 Fazit und Ausblick 154 6.1 Zusammenfassung und Reflexion der Arbeit 154 6.1.1 Zusammenfassung der Arbeit 154 6.1.2 Reflexion der Arbeit 155 6.2 Ausblick auf weiteren Forschungsbedarf 157 Literaturverzeichnis XI Anhang A: Installationsanleitung der PPM-App XXXIII Anhang B: Privacy Paradoxon Model im XML-Format XXXVII Anhang C: Privacy Paradoxon Model im JSON-Format XLV Anhang D: Online-Shop Kategorien im JSON-Format LIII Curriculum Vitae LIV Selbständigkeitserklärung LVII

Adressierung des Privacy Paradoxon im B2C-E-Commerce

Das Angebot an Dienstleistungen im Internet ist ein fundamentaler Teil des Internets geworden. Im Bereich des B2C-E-Commerce steigt die Zahl der Online-Angebote und auch der Käufer rasant an. Damit die Käufer die Angebote im Internet kaufen können, müssen sie den jeweiligen Datenschutzbestimmungen der einzelnen Online-Shops zustimmen. Da diese in den meisten Fällen sehr lang und auch sehr schwer zu lesen sind, stimmen die Käufer meistens den Datenschutzbestimmungen zu ohne diese zu lesen, obwohl den meisten Käufern der Schutz ihrer personenbezogenen Daten wichtig ist. Dieses Verhalten wird als Privacy Paradoxon bezeichnet und im Rahmen dieser Arbeit adressiert. Zum Entgegenwirken des Privacy Paradoxon wird in dieser Arbeit ein Datenschutzmodell konzipiert und anhand eines Monitoring Systems (Empfehlungssystems) evaluiert. Das entwickelte Monitoring System ist intuitiv und nachvollziehbar aufgebaut und soll das Bewusstsein des einzelnen Nutzers stärken. Für die Konzeption des Datenschutzmodells wird eine repräsentative Menge aktueller Datenschutzbestimmungen aus dem deutschen B2C-E-Commerce analysiert. Die prototypische Umsetzung des Monitoring Systems erkennt die besuchten Online-Shops automatisch, wertet die Datenschutzerklärungen dieser gegen die vom Nutzer eingestellten Datenschutzpräferenzen aus und informiert den Nutzer visuell über die Verwendung seiner personenbezogenen Daten. Dadurch kann der Nutzer auf einen Blick erkennen welche Datenschutzeinstellungen nicht zu den persönlich eingestellten Datenschutzpräferenzen passen und selbst entscheiden, ob er bei diesem Online-Shop einkaufen möchte oder nicht. Die erarbeiteten Ergebnisse werden aus wissenschaftlicher und prototypischer Sicht evaluiert, validiert und reflektiert und es werden Ansatzpunkte für weitere Forschungsarbeiten aufgezeigt.:Inhaltsverzeichnis I Abbildungsverzeichnis IV Tabellenverzeichnis VI Abkürzungsverzeichnis VIII 1 Einführung 1 1.1 Ausgangssituation und Handlungsbedarf 1 1.2 Forschungsziel der Arbeit 5 1.3 Forschungsmethodik 6 1.4 Struktur der Dissertation 12 2 Stand der Technik und Grundlagen zum E-Commerce und Datenschutz 15 2.1 Elektronische Geschäftsabwicklung 15 2.1.1 Historische Entwicklung der Geschäftsabwicklung 15 2.1.2 Definition und Formen des E-Commerce 17 2.1.3 Auswirkungen des deutschen E-Commerce auf den Datenschutz 20 2.2 Datenschutz 25 2.2.1 Definition von Datenschutz 25 2.2.2 Bundesdatenschutzgesetz 28 2.2.3 Datenschutzgrundverordnung 30 2.2.4 Internationale Betrachtung von Datenschutz 33 2.2.5 Datenschutz im E-Commerce 35 2.2.6 Analyse des Datenschutz-Bewusstseins 38 2.2.7 Manuelle und automatisierte Datenschutzempfehlungssysteme 43 2.3 Konkretisierung der Forschungslücke 45 2.4 Zusammenfassung 46 3 Konzeption eines Datenschutzmodells 48 3.1 Konzeptionelle Grundlagen der Modellierung 48 3.1.1 Modellbegriff 48 3.1.2 Modellierung 49 3.1.3 Modellierungssprachen 51 3.2 Datenschutzmodell 53 3.2.1 Hintergründe und Methodik 53 3.2.2 Identifikation von Datenquellen 54 3.2.3 Systemanalyse 57 3.2.4 Auswertung der Analyse 67 3.2.5 Konzeption des Datenschutzmodells 74 3.2.6 Technische Abbildung des Datenschutzmodells 82 3.2.7 Änderung des Datenschutzmodells 83 3.3 Zusammenfassung 83 4 Entwurf einer Softwarearchitektur für den Prototyp 85 4.1 Konzeptionelle Grundlagen der Softwarearchitektur 85 4.2 Ziele des zu erstellenden Prototyps 90 4.3 Anforderungen an den zu erstellenden Prototyp 90 4.3.1 Funktionale Anforderungen an den zu erstellenden Prototyp 91 4.3.2 Nicht-funktionale Anforderungen an den zu erstellenden Prototyp 95 4.3.3 Zusammenfassung der Anforderungen im Anforderungskatalog 97 4.4 Kontextabgrenzung des Prototyps 98 4.4.1 Fachlicher Kontext 98 4.4.2 Technischer Kontext 102 4.5 Bausteinsichten des Prototyps 102 4.5.1 Verfeinerungsebene 1 der PPM-App 102 4.5.2 Verfeinerungsebene 2 der PPM-App 104 4.6 Laufzeitsicht des Prototyps 122 4.7 Prototypische Umsetzung 126 4.8 Änderung des Datenschutzmodells im Forschungsprototyp 128 4.9 Zusammenfassung 128 5 Evaluation und Validierung des Datenschutzmodells 130 5.1 Wissenschaftliche Evaluation 130 5.1.1 Grundsätze ordnungsmäßiger Modellierung 131 5.1.2 Qualitätsbewertung des Datenschutzmodells 132 5.1.3 Evaluation und Diffusion von Vorarbeiten und Ergebnissen 135 5.2 Prototypische Validierung 136 5.2.1 Privacy-Server 137 5.2.2 Privacy-Admin-Add-On 140 5.2.3 Privacy-Add-On 143 5.2.4 Adressierung der Anforderungen 152 5.3 Zusammenfassung 152 6 Fazit und Ausblick 154 6.1 Zusammenfassung und Reflexion der Arbeit 154 6.1.1 Zusammenfassung der Arbeit 154 6.1.2 Reflexion der Arbeit 155 6.2 Ausblick auf weiteren Forschungsbedarf 157 Literaturverzeichnis XI Anhang A: Installationsanleitung der PPM-App XXXIII Anhang B: Privacy Paradoxon Model im XML-Format XXXVII Anhang C: Privacy Paradoxon Model im JSON-Format XLV Anhang D: Online-Shop Kategorien im JSON-Format LIII Curriculum Vitae LIV Selbständigkeitserklärung LVII

Adressierung des Privacy Paradoxon im B2C-E-Commerce

Das Angebot an Dienstleistungen im Internet ist ein fundamentaler Teil des Internets geworden. Im Bereich des B2C-E-Commerce steigt die Zahl der Online-Angebote und auch der Käufer rasant an. Damit die Käufer die Angebote im Internet kaufen können, müssen sie den jeweiligen Datenschutzbestimmungen der einzelnen Online-Shops zustimmen. Da diese in den meisten Fällen sehr lang und auch sehr schwer zu lesen sind, stimmen die Käufer meistens den Datenschutzbestimmungen zu ohne diese zu lesen, obwohl den meisten Käufern der Schutz ihrer personenbezogenen Daten wichtig ist. Dieses Verhalten wird als Privacy Paradoxon bezeichnet und im Rahmen dieser Arbeit adressiert. Zum Entgegenwirken des Privacy Paradoxon wird in dieser Arbeit ein Datenschutzmodell konzipiert und anhand eines Monitoring Systems (Empfehlungssystems) evaluiert. Das entwickelte Monitoring System ist intuitiv und nachvollziehbar aufgebaut und soll das Bewusstsein des einzelnen Nutzers stärken. Für die Konzeption des Datenschutzmodells wird eine repräsentative Menge aktueller Datenschutzbestimmungen aus dem deutschen B2C-E-Commerce analysiert. Die prototypische Umsetzung des Monitoring Systems erkennt die besuchten Online-Shops automatisch, wertet die Datenschutzerklärungen dieser gegen die vom Nutzer eingestellten Datenschutzpräferenzen aus und informiert den Nutzer visuell über die Verwendung seiner personenbezogenen Daten. Dadurch kann der Nutzer auf einen Blick erkennen welche Datenschutzeinstellungen nicht zu den persönlich eingestellten Datenschutzpräferenzen passen und selbst entscheiden, ob er bei diesem Online-Shop einkaufen möchte oder nicht. Die erarbeiteten Ergebnisse werden aus wissenschaftlicher und prototypischer Sicht evaluiert, validiert und reflektiert und es werden Ansatzpunkte für weitere Forschungsarbeiten aufgezeigt.:Inhaltsverzeichnis I Abbildungsverzeichnis IV Tabellenverzeichnis VI Abkürzungsverzeichnis VIII 1 Einführung 1 1.1 Ausgangssituation und Handlungsbedarf 1 1.2 Forschungsziel der Arbeit 5 1.3 Forschungsmethodik 6 1.4 Struktur der Dissertation 12 2 Stand der Technik und Grundlagen zum E-Commerce und Datenschutz 15 2.1 Elektronische Geschäftsabwicklung 15 2.1.1 Historische Entwicklung der Geschäftsabwicklung 15 2.1.2 Definition und Formen des E-Commerce 17 2.1.3 Auswirkungen des deutschen E-Commerce auf den Datenschutz 20 2.2 Datenschutz 25 2.2.1 Definition von Datenschutz 25 2.2.2 Bundesdatenschutzgesetz 28 2.2.3 Datenschutzgrundverordnung 30 2.2.4 Internationale Betrachtung von Datenschutz 33 2.2.5 Datenschutz im E-Commerce 35 2.2.6 Analyse des Datenschutz-Bewusstseins 38 2.2.7 Manuelle und automatisierte Datenschutzempfehlungssysteme 43 2.3 Konkretisierung der Forschungslücke 45 2.4 Zusammenfassung 46 3 Konzeption eines Datenschutzmodells 48 3.1 Konzeptionelle Grundlagen der Modellierung 48 3.1.1 Modellbegriff 48 3.1.2 Modellierung 49 3.1.3 Modellierungssprachen 51 3.2 Datenschutzmodell 53 3.2.1 Hintergründe und Methodik 53 3.2.2 Identifikation von Datenquellen 54 3.2.3 Systemanalyse 57 3.2.4 Auswertung der Analyse 67 3.2.5 Konzeption des Datenschutzmodells 74 3.2.6 Technische Abbildung des Datenschutzmodells 82 3.2.7 Änderung des Datenschutzmodells 83 3.3 Zusammenfassung 83 4 Entwurf einer Softwarearchitektur für den Prototyp 85 4.1 Konzeptionelle Grundlagen der Softwarearchitektur 85 4.2 Ziele des zu erstellenden Prototyps 90 4.3 Anforderungen an den zu erstellenden Prototyp 90 4.3.1 Funktionale Anforderungen an den zu erstellenden Prototyp 91 4.3.2 Nicht-funktionale Anforderungen an den zu erstellenden Prototyp 95 4.3.3 Zusammenfassung der Anforderungen im Anforderungskatalog 97 4.4 Kontextabgrenzung des Prototyps 98 4.4.1 Fachlicher Kontext 98 4.4.2 Technischer Kontext 102 4.5 Bausteinsichten des Prototyps 102 4.5.1 Verfeinerungsebene 1 der PPM-App 102 4.5.2 Verfeinerungsebene 2 der PPM-App 104 4.6 Laufzeitsicht des Prototyps 122 4.7 Prototypische Umsetzung 126 4.8 Änderung des Datenschutzmodells im Forschungsprototyp 128 4.9 Zusammenfassung 128 5 Evaluation und Validierung des Datenschutzmodells 130 5.1 Wissenschaftliche Evaluation 130 5.1.1 Grundsätze ordnungsmäßiger Modellierung 131 5.1.2 Qualitätsbewertung des Datenschutzmodells 132 5.1.3 Evaluation und Diffusion von Vorarbeiten und Ergebnissen 135 5.2 Prototypische Validierung 136 5.2.1 Privacy-Server 137 5.2.2 Privacy-Admin-Add-On 140 5.2.3 Privacy-Add-On 143 5.2.4 Adressierung der Anforderungen 152 5.3 Zusammenfassung 152 6 Fazit und Ausblick 154 6.1 Zusammenfassung und Reflexion der Arbeit 154 6.1.1 Zusammenfassung der Arbeit 154 6.1.2 Reflexion der Arbeit 155 6.2 Ausblick auf weiteren Forschungsbedarf 157 Literaturverzeichnis XI Anhang A: Installationsanleitung der PPM-App XXXIII Anhang B: Privacy Paradoxon Model im XML-Format XXXVII Anhang C: Privacy Paradoxon Model im JSON-Format XLV Anhang D: Online-Shop Kategorien im JSON-Format LIII Curriculum Vitae LIV Selbständigkeitserklärung LVII

Mit Privacy Management Datenhoheit behalten

Die Zukunft liegt in der Cloud. Nur so können zeitgemäße, kollaborative Logistikprozesse gemeistert werden. Über die Cloud bieten Provider Software und digitale Infratruktur an, welche die Kommunikation und vor allem den Datenaustausch entlang der gesamten Supply Chain erleichtern. ..

Das Forschungszentrum

Im 570 m² großen Forschungszentrum erforschen Wissenschaftler die Social Networked Industry. Es ist ein Versuchszentrum für neue Hightech-Technologien, die die Wissenschaftler darin unterstützen, die Mensch-Technik-Interaktion neu zu definieren. Dabei wird u. a. der Frage nachgegangen, wie sich die Fähigkeiten der Mitarbeiter bestmöglich mit den Fähigkeiten technischer Assistenzsysteme kombinieren lassen. Zum Einsatz kommen nicht nur Smart Devices, wie Datenbrillen und Tablets, sondern auch cyberphysische Systeme, wie intelligente Regale oder Fahrzeuge. Die komplette Halle ist mit unterschiedlichen hochflexiblen sowie modular und frei skalierbaren Referenz- und Experimentiersystemen ausgestattet

So klappt's auch mit dem Datenschutz

Shoppen im Netz boomt - mehr als 50 Millionen Onlinekäufer gab es 2016. Auf den Schutz von Daten und Privatsphäre legen allerdings längst nicht alle Wert

Concept of a proactive risk management in logistics networks

Logistiknetzwerke von Unternehmen wachsen sehr schnell und werden immer komplexer. Unternehmen wissen oft nicht, von welchen anderen Unternehmen sie abhängig sind und welche geschäftskritischen Risiken sich daraus für sie ergeben. Aus diesem Grund wird in diesem Artikel ein Konzept eines proaktiven Ri-sikomanagements in Logistiknetzwerken vorgestellt. Das Konzept basiert auf der Big Data Technologie und verwendet zur Identifikation von Risiken und zum Aufbau eines Logistiknetzwerkes neben internen Unternehmensdaten auch externe Daten, z. B. Social Media Plattformen oder andere Datenportale. Diese Daten werden ausgewertet und mit Risiken behaftete Beziehungen werden dem Bediener grafisch angezeigt. Zusätzlich dazu kann das System dem Benutzer mögliche Alternativen zur Vermeidung dieser Risiken aufzeigen und somit zur Entscheidungsunterstützung genutzt werden.Logistics business networks are growing rapidly and becoming more and more complex. Companies often do not know of what other companies they depend and which business-critical risks are consequences of these dependencies. For this reason, a concept of a proactive risk management in logistics networks is presented in this article. The concept is based on the Big Data technology and used for the identification of risks and the development of a logistics network using in addition to internal company data, external data such as social media platforms or other data portals. These data are analyzed and risky relationships are graphically displayed to the operator. In addition, the system can identify possible alternatives to the user to avoid these risks and thus be used for decision support

Dynamic risk orientation through predictive analytics on the example of maintenance planning

Autonome Steuerungsverfahren gelten als vielversprechender Ansatz, um einer zunehmend dynamisch und komplexer werdenden Produktionsumgebung gerecht zu werden. Während Steuerungsverfahren im Rahmen der Produktionsplanung immer kürzere Planungszyklen anstreben, konnte die Planbarkeit für Instandhaltungsmaßnahmen durch Predictive Maintenance-Ansätze erst gewonnen werden. Um die Potenziale eines kombinierten Ansatzes nutzen zu können, stellt diese Arbeit eine Verhandlungsumgebung dar, die auf dem Contract Net Interaktionsprotokoll basiert. Durch die Gewährleistung der Vergleichbarkeit zweier Auftragsarten soll eine bessere Integration von zustandsabhängigen Instandhaltungsaufträgen in die reaktive Maschinenbelegungsplanung von autonomen Steuerungsverfahren erreicht werden.Autonomous control methods (ACMs) are considered as a promising approach to deal with an increasingly dynamic and complex production environment. However, existing ACMs do not sufficiently utilize the potential arising out of the plannability offered by condition based maintenance orders in the context of predictive maintenance when doing dynamic and myopic production scheduling. In order to better leverage the potentials of a combined approach, this work presents a negotiation environment based on a reversed contract net protocol to enable a monetary comparability of both order types. This is intended to realize a better integration of condition based maintenance orders into the reactive machine allocation decisionmaking of ACMs