{"id":783,"date":"2021-06-22T12:07:53","date_gmt":"2021-06-22T12:07:53","guid":{"rendered":"https:\/\/website.prod.unilu.spikeseed.cloud\/de\/news\/mausbewegungen-offenbaren-ihr-verhalten\/"},"modified":"2021-06-22T12:07:53","modified_gmt":"2021-06-22T12:07:53","slug":"mausbewegungen-offenbaren-ihr-verhalten","status":"publish","type":"news","link":"https:\/\/www.uni.lu\/de\/news\/mausbewegungen-offenbaren-ihr-verhalten\/","title":{"rendered":"Mausbewegungen offenbaren Ihr Verhalten"},"content":{"rendered":"<section class=\"wp-block-unilux-blocks-free-section section\"><div class=\"container xl:max-w-screen-xl\"><p>In zwei k\u00fcrzlich ver\u00f6ffentlichten Forschungsberichten demonstrieren Computerwissenschaftler der Universit\u00e4t Luxemburg und internationale Partner, wie Mausbewegungen genutzt werden k\u00f6nnen, um mehr \u00fcber das Nutzerverhalten zu erfahren. W\u00e4hrend diese Methode viele interessante Anwendungsm\u00f6glichkeiten bietet, k\u00f6nnen Mausbewegungen jedoch auch sensible Informationen \u00fcber dieNutzenden preisgeben, wie beispielsweise deren Alter oder Geschlecht. Die Wissenschaftler wollen daher das Bewusstsein f\u00fcr diese potenziellen Datenschutzprobleme sch\u00e4rfen und haben Ma\u00dfnahmen vorgeschlagen, um sie zu begrenzen.<\/p><p><a href=\"https:\/\/wwwde.uni.lu\/recherche\/fstm\/dcs\/members\/luis_leiva\" target=\"_self\" title=\"\" rel=\"noopener\">Professor Luis\u00a0Leiva<\/a>\u00a0vom Fachbereich Informatik an der Universit\u00e4t Luxemburg und korrespondierender Autor der beiden Papiere erkl\u00e4rt die wichtigsten Ergebnisse im Detail.<\/p>\n<h3 class=\"has-text-align-left wp-block-unilux-blocks-heading\"        id=\"meine-maus-meine-regeln\"\n    >\nMeine Maus, meine Regeln<\/h3>\n<p>\u201eWir haben nachgewiesen, wie einfach es ist, im gro\u00dfen Stil Daten \u00fcber die Nutzerverhalten zu erfassen, indem wir ihre Mausbewegungen unauff\u00e4llig verfolgen, und mithilfe von f\u00fcnf Code-Zeilen die demografischen Informationen des Benutzers mit ziemlicher Genauigkeit vorherzusagen. Jahrelang konnte man die Mausbewegungen auf Websites ganz einfach aufzeichnen, doch f\u00fcr die Analyse brauchte man fortgeschrittene Kenntnisse in Informatik und maschinellem Lernen. Heute gibt es viele Bibliotheken und Frameworks, die es jedem mit einem Minimum an Programmierkenntnissen erm\u00f6glichen, ziemlich ausgereifte Klassifikatoren zu erstellen. Das wirft neue Fragen zum Datenschutz auf, denn die Nutzenden selbst haben keinen einfachen Opt-Out-Mechanismus.\u201c<\/p><p>Basierend auf diesen Ergebnissen entwickelte das Team eine Methode, die Mausverfolgung zu verhindern, indem sie in Echtzeit die Mauskoordinaten verzerrt. \u201eSie ist von der aktuellen Forschung im Bereich des adversialen maschinellen Lernens inspiriert und wurde als Webbrowser-Erweiterung implementiert, so dass in der Praxis jeder von dieser Arbeit profitieren kann\u201c, erkl\u00e4rt Leiva. Die <a href=\"https:\/\/github.com\/luileito\/mousefaker\" target=\"_blank\" title=\"\" rel=\"noopener\">Webbrowser-Erweiterung<\/a>\u00a0namens MouseFaker ist auf GitHub verf\u00fcgbar.<\/p><p>Die Arbeit wurde auf der <a href=\"https:\/\/acm-chiir.github.io\/chiir2021\/\" target=\"_blank\" title=\"\" rel=\"noopener\">6. ACM SIGIR Conference on Human Information Interaction and Retrieval<\/a> vorgestellt.<\/p>\n<h3 class=\"has-text-align-left wp-block-unilux-blocks-heading\"        id=\"wenn-man-die-wahl-hat\"\n    >\nWenn man die Wahl hat<\/h3>\n<p>Nichtsdestotrotz umfasst die Mouse-Tracking-Technologie \u00e4u\u00dferst n\u00fctzliche Anwendungen f\u00fcr Webmaster und insbesondere f\u00fcr Suchmaschinen. Dr. Ioannis Aparakis von Telefonica Research und Mitautor der beiden Publikationen, erkl\u00e4rt: \u201eWenn Sie bei Google oder Bing nach etwas suchen, senden Ihre Mausbewegungen ein winziges Signal an die Suchmaschine, das anzeigt, ob Sie an den angezeigten Inhalten interessiert sind oder nicht. Da die Mausverfolgung datenschutzrechtliche Probleme aufwerfen kann, haben wir die M\u00f6glichkeit untersucht, nur einen kleinen Teil der gesamten Bewegungsabfolge aufzuzeichnen und zu sehen, ob wir immer noch R\u00fcckschl\u00fcsse darauf ziehen k\u00f6nnen, wie Menschen bei der Websuche Entscheidungen treffen.\u201c<\/p><p>Das Team analysierte drei repr\u00e4sentative Szenarien, in denen Nutzende bei der Websuche eine Entscheidung treffen mussten: wenn sie eine Werbung bemerken, wenn sie die Seite verlassen und wenn sie frustriert sind. Die Ergebnisse sind interessant: Denn wenn Benutzer einer Anzeige Aufmerksamkeit schenken, wird dies bereits anhand der ersten Mausbewegungen signalisiert. Im Fall des Verlassens der Seite ist es genau umgekehrt: Die letzten Bewegungen geben Auskunft dar\u00fcber, ob der Benutzer sich entschieden hat, die Seite zu verlassen, und ob er mit den Suchergebnissen zufrieden war, ohne dass er etwas anklicken muss. Im Fall der Frustration waren die Ergebnisse gemischt, aber es gibt Hinweise, dass der mittlere Teil einer Mausbewegungskurve mehr Informationen liefert als der Anfangs- oder Endteil.<\/p><p>Die Forscher fanden heraus, dass es m\u00f6glich ist, die oben genannten Aufgaben manchmal anhand einer nur 2 oder 3 Sekunden dauernden Mausbewegung vorherzusagen. Ihre Schlussfolgerung ist daher, dass Suchmaschinen auch dann n\u00fctzliche Informationen generieren und ihre Dienste verbessern k\u00f6nnen, wenn sie nur die relvanten Teile verfolgen, sodass die Privatsph\u00e4re der Nutzer besser gesch\u00fctzt ist. Die Arbeit wird auf der <a href=\"https:\/\/sigir.org\/sigir2021\/\" target=\"_blank\" title=\"\" rel=\"noopener\">44. International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval<\/a>, dem f\u00fchrenden internationalen Forum auf diesem Gebiet, vorgestellt.<\/p><p>\u201eLetztendlich,\u201c so Professor Leiva, \u201ek\u00f6nnen wir durch die effiziente Aufzeichnung der richtigen Menge an Bewegungsdaten wertvolle Bandbreite und Speicherplatz sparen, die Privatsph\u00e4re des Nutzers sch\u00fctzen und die Geschwindigkeit erh\u00f6hen, mit der maschinelle Lernmodelle trainiert und eingesetzt werden k\u00f6nnen. In Anbetracht der Gr\u00f6\u00dfe des Internets wird dies unter dem Strich einen positiven Effekt auf unsere Umwelt haben.<strong>\u201c<\/strong><\/p>\n<h3 class=\"has-text-align-left wp-block-unilux-blocks-heading\"        id=\"publications\"\n    >\nPublications<\/h3>\n<p>L. A. Leiva, I. Arapakais, C. Iordanou. My Mouse, My Rules: Privacy Issues of Behavioral User Profiling via Mouse Tracking, Proceedings of ACM SIGIR Conference on Human Information Interaction and Retrieval,\u00a0<a href=\"https:\/\/orbilu.uni.lu\/handle\/10993\/46879\" target=\"_blank\" title=\"\" rel=\"noopener\">DOI: 10.1145\/3406522.3446011<\/a><\/p><p>L. Br\u00fcckner, I. Arapakis, L. A. Leiva. When Choice Happens: A Systematic Examination of Mouse Movement Length for Decision Making in Web Search, Proceedings of the International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR), <a href=\"https:\/\/orbilu.uni.lu\/handle\/10993\/46986\" target=\"_blank\" title=\"\" rel=\"noopener\">DOI:<\/a><a href=\"https:\/\/orbilu.uni.lu\/handle\/10993\/46986\" target=\"_self\" title=\"\" rel=\"noopener\">10.1145\/3404835.3463055<\/a><\/p><\/div><\/section>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>In zwei k\u00fcrzlich ver\u00f6ffentlichten Forschungsberichten demonstrieren Computerwissenschaftler der Universit\u00e4t Luxemburg und internationale Partner, wie Mausbewegungen genutzt werden k\u00f6nnen, um mehr \u00fcber das Nutzerverhalten zu erfahren. 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