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Schufrin, Marija; Reynolds, Steven Lamarr; Kuijper, Arjan; Kohlhammer, Jörn

A Visualization Interface to Improve the Transparency of Collected Personal Data on the Internet

2021

IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics

Online services are used for all kinds of activities, like news, entertainment, publishing content or connecting with others. But information technology enables new threats to privacy by means of global mass surveillance, vast databases and fast distribution networks. Current news are full of misuses and data leakages. In most cases, users are powerless in such situations and develop an attitude of neglect for their online behaviour. On the other hand, the GDPR (General Data Protection Regulation) gives users the right to request a copy of all their personal data stored by a particular service, but the received data is hard to understand or analyze by the common internet user. This paper presents TransparencyVis - a web-based interface to support the visual and interactive exploration of data exports from different online services. With this approach, we aim at increasing the awareness of personal data stored by such online services and the effects of online behaviour. This design study provides an online accessible prototype and a best practice to unify data exports from different sources.

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Simo, Hervais; Shulman, Haya; Schufrin, Marija; Reynolds, Steven Lamarr; Kohlhammer, Jörn

PrivInferVis: Towards Enhancing Transparency over Attribute Inference in Online Social Networks

2021

IEEE INFOCOM 2021

IEEE Conference on Computer Communications Workshops (INFOCOM WKSHPS) <2021, Online>

The European GDPR calls, besides other things, for innovative tools to empower online social networks (OSN) users with transparency over risks of attribute inferences. In this work, we propose a novel transparency-enhancing framework for OSN, PrivInferVis, to help people assess and visualize their individual risks of attribute inference derived from public details from their social graphs in different OSN domains. We propose a weighted Bayesian model as the underlying method for attribute inference. A preliminary evaluation shows that our proposal outperforms baseline algorithms on several evaluation metrics significantly. PrivInferVis provides visual interfaces that allow users to explore details about their (inferred and self-disclosed) data and to understand how inference estimates and related scores are derived.

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Schufrin, Marija; Reynolds, Steven Lamarr; Kuijper, Arjan; Kohlhammer, Jörn

A Visualization Interface to Improve the Transparency of Collected Personal Data on the Internet

2020

VizSec 2020

IEEE Symposium on Visualization for Cyber Security (VizSec) <17, 2020, online>

Online services are used for all kinds of activities, like news, entertainment, publishing content or connecting with others. But information technology enables new threats to privacy by means of global mass surveillance, vast databases and fast distribution networks. Current news are full of misuses and data leakages. In most cases, users are powerless in such situations and develop an attitude of neglect for their online behaviour. On the other hand, the GDPR (General Data Protection Regulation) gives users the right to request a copy of all their personal data stored by a particular service, but the received data is hard to understand or analyze by the common internet user. This paper presents TransparencyVis - a web-based interface to support the visual and interactive exploration of data exports from different online services. With this approach, we aim at increasing the awareness of personal data stored by such online services and the effects of online behaviour. This design study provides an online accessible prototype and a best practice to unify data exports from different sources.

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Schufrin, Marija; Sessler, David; Reynolds, Steven Lamarr; Ahmad, Salmah; Mertz, Tobias; Kohlhammer, Jörn

Information Visualization Interface on Home Router Traffic Data for Laypersons

2020

Proceedings of the Working Conference on Advanced Visual Interfaces AVI 2020

International Conference on Advanced Visual Interfaces (AVI) <2020, online>

With the aim to increase the awareness of the everyday internet user for the own home network traffic, we present two interactive visualization interfaces for visual exploration of home router traffic records. Thereby we differentiate between users with a present intrinsic motivation for the topic and those with absent intrinsic motivation. Therefore, gamification in the first interface is used to maintain motivation of the first type of user, while the storytelling concept based on the hero's journey in the second interface aims at increasing the perceived incentives for the second user group.

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Reynolds, Steven Lamarr; Kuijper, Arjan [1. Gutachten]; Schufrin, Marija [2. Gutachten]

Visualization Interface to Improve the Transparency of Collected Personal Data on the Internet

2019

Darmstadt, TU, Master Thesis, 2019

In den letzten Jahrzehnten hat das Internet ein enormes Wachstum erlebt. Die Nutzung von Online- Diensten im alltäglichen Leben für allerlei Arten von Aktivitäten steigt. In den meisten Fällen sammeln Unternehmen dabei Daten zur Bereitstellung und Verbesserung ihrer Online-Dienste. Viele Nutzer sind sich jedoch nicht über das Ausmaß und die Art der bei der Nutzung erhobenen und gespeicherten Daten bewusst. Diese Arbeit ist der Fragestellung gewidmet, wie der durchschnittliche Internetnutzer darin unterstützt werden kann, einen Einblick in die von ihm gesammelten Daten zu erhalten und damit einen bewussteren Umgang zu entwickeln. Ziel der dabei entwickelten Anwendung ist es, die Transparenz der gesammelten Daten zu verbessern. Dazu wurde ein Überblick darüber gewonnen, wie Daten aktuell im Internet gesammelt werden. Basierend auf diesem Überblick wurde für diese Arbeit als Datengrundlage die personenbezogenen Daten von Online-Diensten ausgewählt, die Nutzer mit dem Auskunftsrecht der europäischen Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) anfordern können. Darauf aufbauend wurden Konzepte entwickelt, wie diese Daten mit Hilfe von Informationsvisualisierung für den durchschnittlichen Internetnutzer visualisiert werden können. Das am besten geeignete Konzept wurde ausgewählt und prototypisch als Webinterface implementiert. Nutzer können von mehreren ausgewählten Online- Plattformen ihre Daten einfügen und visuell explorieren. Durch die ausgewählte Zusammensetzung von interaktiven Visualisierungsansätzen soll bei der Einschätzung der Menge, der Typen und beim Erkunden von Mustern oder Trends unterstützt werden. Eine zusätzliche Funktion erlaubt es dem Nutzer, die einzelnen Datenelemente nach der wahrgenommenen Sensibilität zu bewerten. Hierdurch soll der Nutzer bewusst dazu angeregt werden, sich mit seinen Daten auseinanderzusetzen. Die implementierte Anwendung wurde im Rahmen dieser Arbeit mit 37 echten Nutzern und deren persönlichen Daten evaluiert. Aus den Ergebnissen lässt sich ableiten, dass die Nutzung der Anwendung einen Einfluss auf die Haltung zur Privatsphäre in Online-Diensten der Teilnehmer hatte und somit einen möglichen Weg in Richtung besseres Bewusstsein für die eigene Privatsphäre im Internet darstellt.

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Reynolds, Steven Lamarr; Kuijper, Arjan [1. Gutachten]; May, Thorsten [2. Gutachten]

Visualisierung von zeitlichen, thematischen Änderungen in einem Dokumentenkorpus

2017

Darmstadt, TU, Bachelor Thesis, 2017

Mehrere Dokumente in einem Korpus können mit Themen beschrieben werden. Diese Themen bestehen aus Termen die sich aus den Wörtern der Dokumente bilden. Das Thema der vorliegenden Bachelorarbeit beschäftigt sich mit der Visualisierung der Entwicklung dieser Themen über einen Zeitstrahl. Über mehrere Zeitabschnitte hinweg werden Themen aus Dokumenten generiert. In einer Visualisierung wird die Entwicklung der Themen über diese Zeitabschnitte dargestellt. Dazu wird die Ähnlichkeit zwischen Themen berrechnet und angezeigt. Die Themen werden sortiert um die Visualisierung möglichst visuell und ansprechend darzustellen. Damit können Entwicklungen der Themen betrachtet werden. Das System erlaubt ein späteres austauschen des verwendeten Topic Modeling Verfahrens und ein schnellen Import von Dokumentenkorpera. Die Visualisierung ist unabhängig von dem Topic Modeling Verfahren. Zusätzlich wird mittels Interaktionstechniken eine Visual Analytics Anwendung umgesetzt.