SynthiClick: Anonymisierung und Synthese von Clickpfaden und Verhalten im Web

Abstract

Das Verbundvorhaben SynthiClick hatte das Ziel Bewegungsdaten im WWW durch generative Methoden des maschinellen Lernens so nachzubilden, dass die synthetischen Datensätze in Analysen Clickpfade von realen Personen möglichst getreu abbilden aber keinen Personenbezug ermöglichen. Des Weiteren sollten Metriken und Werkzeuge entwickelt werden, mit denen sich sowohl die Eignung dieser synthetischen Daten für konkrete Auswertungszwecke als auch ihre Freiheit von personenbeziehbaren Informationen quantitativ bewerten und, soweit möglich, formal begründen lassen. Die so geschaffene Grundlage für frei nutzbare, realistische Web‑Verhaltensdaten soll Forschung und Entwicklung im Bereich des maschinellen Lernens unterstützen und zugleich einen Weg hin zu einer Zukunft digitaler Souveränität eröffnen, in der invasive und ubiquitäre Tracking‑Praktiken durch datenschutzkonforme Syntheseverfahren ersetzt werden können.