Wissens-Gefälle verringern
Auch bekannt als: Minimal Information Asymmetry
Kurzinfo
Verhindern Sie, dass Nutzende durch mangelnde Vertrautheit mit den Richtlinien, den potenziellen Risiken und ihren Befugnissen bei der Verarbeitung entrechtet werden.
STRATEGIEN: Informieren
Kontext
Nutzende interagieren häufig mit für die Verarbeitung Verantwortlichen, deren Dienste (oder Produkte) sie bisher noch nicht genutzt haben. Zu diesem Zeitpunkt ist das Wissen seitens der Nutzenden über die Verarbeitenden und ihre Praktiken, insbesondere hinsichtlich des Datenschutzes, in der Regel nicht vorhanden. Die für die Verarbeitung Verantwortlichen selbst haben natürlich ein viel klareres Verständnis ihrer Richtlinien.
Problem
Die für die Verarbeitung Verantwortlichen verfügen über weit mehr Informationen als die Nutzenden, die ihre Dienste in Anspruch nehmen, was die Nutzenden anfällig für Ausbeutung macht.
Informationsasymmetrie wird allgemein als der Fall beschrieben, in dem eine Partei mehr oder bessere Informationen über eine Transaktion hat als die andere.
Damit eine gesunde Beziehung entstehen kann, sollten die Nutzenden fast so viel über die Praktiken der für die Verarbeitung Verantwortlichen wissen, wie diese selbst.
Lösung
Minimale Informationen von Nutzenden verlangen, so dass nur so viele personenbezogene Daten verarbeitet werden, wie benötigt, erklärt und eingewilligt werden. Das Ungleichgewicht des Wissens in Bezug auf die Verarbeitungspraktiken kann weiter verringert werden, indem klare und prägnante Richtlinien (anstelle oder zusätzlich zu komplexen und wortreichen Richtlinien) veröffentlicht werden.
Implementierung
Beschränken Sie die Datenmenge, die für die Bereitstellung der für die Nutzenden erforderlichen Dienste erforderlich ist, und bevorzugen Sie gegebenenfalls weniger sensible Daten. Geben Sie Nutzenden die Möglichkeit, sich für Funktionen zu entscheiden, die mehr Daten erfordern, aber halten Sie diese standardmäßig minimal. Wenn die erforderliche Datenmenge minimiert wird, muss von Nutzenden weniger Verständnis und Einverständnis gefordert werden. Dies ermöglicht wiederum auch einfachere Richtlinien.
Beispiele
Bekannte Anwendungen
Viele Online-Organisationen stellen ihren Kunden Symboliken oder Hinweise bereit. Häufig sind diese öffentlich und frei verfügbar, können aber auch von Dritten erworben werden. Die Online-Auktionsseite eBay verwendet beispielsweise ein Reputationssystem, um Nutzenden dabei zu helfen, sich beim Kauf von einem unbekannten Angebotssteller wohler zu fühlen. Viele andere E-Commerce-Websites (wie z. B. Amazon) verlassen sich stark auf ein Reputations- und Empfehlungssystem, um Nutzenden dabei zu helfen, eine fundiertere Entscheidung zu treffen.
Lizenz:
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Die vorliegende Pattern-Beschreibung entstand durch Übersetzung der auf privacypatterns.org veröffentlichten Privacy Patterns.
Quellen:
S. Romanosky, A. Acquisti, J. Hong, L. F. Cranor, and B. Friedman, “Privacy patterns for online interactions,” Proceedings of the 2006 conference on Pattern languages of programs – PLoP ’06, p. 1, 2006.
S. Engelman, L. F. Cranor, A. Chowdury, “An analysis of P3P-Enabled web sites among Top-20 Search Results” Carnegie Mellon University, 2005.
L. Cranor, J. Reagle, M. Ackerman, “Beyond Concern: Understanding Net Users’ Attitudes About Online Privacy” AT&T Labs, 1999.
