Digitale Datenspuren nutzbar machen

Datenspenden als Methode der Kommunikationswissenschaft

Sitzung 4️⃣: Datenspende-Studien aus Sicht der Nutzer:innen

Valerie Hase (Ludwig-Maximilians-Universität München)

👉 github.com/valeriehase & valerie-hase.com

1) Wie laufen Datenspende-Studien aus Sicht der Nutzer:innen ab?

image of lupe

Quelle: Foto von Markus Winkler auf Unsplash

Ablauf - Perspektive der Nutzer:innen

process of data donation study

Grafik. Ablauf einer Datenspende-Studie - Perspektive der Nutzer:innen

Schritt I: Anfrage

process of data donation study

Grafik. Ablauf einer Datenspende-Studie - Perspektive der Nutzer:innen

Schritt I: Anfrage

process of data donation study

Grafik. Ablauf einer Datenspende-Studie - Perspektive der Nutzer:innen

Schritt I: Anfrage

Anfragen unterschiedlich stark standardisiert (Hase et al., 2023), s. Beispiele hier für Facebook und hier für Instagram:

  • Verifikation bei Anfrage
  • Spezifizierung der Daten (Metrik, Dauer)
  • Benachrichtigung bei Bereitstellung DDP (E-Mail, Plattform)
  • Dauer Bereitstellung DDP (z.T. wenige Tage)

Schritt II: Download

process of data donation study

Grafik. Ablauf einer Datenspende-Studie

Schritt II: Download

process of data donation study

Grafik. Ablauf einer Datenspende-Studie - Perspektive der Nutzer:innen

Bitte schaut - gerne in Gruppen von 2-3 Personen - in eure DDPs: Welche möglichen “Variablen” könnt ihr identifizieren? 🤔

Schritt II: Download

DDPs unterschiedlich stark standardisiert (Hase et al., 2023):

  • Umfang & Vollständigkeit der bereitgestellten Daten (Variablen, zeitliche Dauer)
  • Benennung & Messung von Variablen
  • kann zu Messfehlern führen!

Schritt III: Datenspende

process of data donation study

Grafik. Ablauf einer Datenspende-Studie - Perspektive der Nutzer:innen

Schritt III: Datenspende

process of data donation study

Grafik. Ablauf einer Datenspende-Studie - Perspektive der Nutzer:innen

Schritt III: Datenspende

👉 Beispiel-Demonstration mit Pycharm & DDT OSD2F (lokal, nicht auf Server): Anleitung lokale Version von OSD2F

  • Wir schauen uns (lokal laufendes) Beispiel eines DDTs an (Araujo et al., 2022; Haim et al., 2023)
  • Beispiel ohne Servereinbindung (d.h. nur lokal) und ohne adjustierte Extrahierung von Dateien bzw. Anonymisierung durch (weiteres) Whitelisting

Was glaubt ihr, welche Schwierigkeiten ergeben sich für Nutzer:innen, die an Datenspende-Studien teilnehmen wollen? 🤔

Schwierigkeiten für Nutzer:innen

Bei Datenspende-Studien ähnlich wie bei Tracking-Studien (Gil-López et al., 2023; Keusch et al., 2019; Silber, Breuer, et al., 2022; Silber, Gerdon, et al., 2022):

  • Technische Herausforderungen/Skills
  • Privatsphäre-Bedenken bzgl. bestimmter Datentypen und Plattformen
  • Aufwand

Zusammenfassung: Datenspenden-Studien aus Sicht der Nutzer:innen 📚

  • Zusammenfassung: Zentrale Schritte umfassen…

    1. Anfrage von Daten
    2. Download von Daten
    3. Datenspende

  • Weiterführende Literatur:

    • Driel et al. (2022)

    • Boeschoten et al. (2022)

Fragen? 🤔

Quellen

Digitale Datenspuren - JoFo/Wisskomm DGPuK 2023 - Valerie Hase

Araujo, T., Ausloos, J., Atteveldt, W. van, Loecherbach, F., Moeller, J., Ohme, J., Trilling, D., Velde, B. van de, Vreese, C. de, & Welbers, K. (2022). OSD2F: An Open-Source Data Donation Framework. Computational Communication Research, 4(2), 372–387. https://doi.org/10.5117/CCR2022.2.001.ARAU
Boeschoten, L., Mendrik, A., Van Der Veen, E., Vloothuis, J., Hu, H., Voorvaart, R., & Oberski, D. L. (2022). Privacy-preserving local analysis of digital trace data: A proof-of-concept. Patterns, 3(3), 100444. https://doi.org/10.1016/j.patter.2022.100444
Driel, I. I. van, Giachanou, A., Pouwels, J. L., Boeschoten, L., Beyens, I., & Valkenburg, P. M. (2022). Promises and Pitfalls of Social Media Data Donations. Communication Methods and Measures, 1–17. https://doi.org/10.1080/19312458.2022.2109608
Gil-López, T., Christner, C., León, E. de, Makhortykh, M., Urman, A., Maier, M., & Adam, S. (2023). Do (Not!) Track Me: Relationship Between Willingness to Participate and Sample Composition in Online Information Behavior Tracking Research. Social Science Computer Review, 089443932311566. https://doi.org/10.1177/08944393231156634
Haim, M., Leiner, D., & Hase, V. (2023). Integrating Data Donations into Online Surveys. Medien & Kommunikationswissenschaft, 71(1-2), 130–137. https://doi.org/10.5771/1615-634X-2023-1-2-130
Hase, V., Ausloos, J., Boeschoten, L., Pfiffner, N., Janssen, H., Araujo, T., Breuer, J., Carriere, T., Vreese, C. de, Hassler, J., Kmetty, Z., Knudsen, E., Möller, J., Oberski, D., Ohme, J., Orben, A., Schmidbauer, E., Struminskaya, B., Trilling, D., … Haim, M. (2023). Fulfilling their data access obligations: Platforms need to increase their compliance to enable data donation studies.
Keusch, F., Struminskaya, B., Antoun, C., Couper, M. P., & Kreuter, F. (2019). Willingness to Participate in Passive Mobile Data Collection. Public Opinion Quarterly, 83(S1), 210–235. https://doi.org/10.1093/poq/nfz007
Silber, H., Breuer, J., Beuthner, C., Gummer, T., Keusch, F., Siegers, P., Stier, S., & Weiß, B. (2022). Linking Surveys and Digital Trace Data: Insights From two Studies on Determinants of Data Sharing Behaviour. Journal of the Royal Statistical Society Series A: Statistics in Society, 185(Supplement_2), S387–S407. https://doi.org/10.1111/rssa.12954
Silber, H., Gerdon, F., Bach, R., Kern, C., Keusch, F., & Kreuter, F. (2022). A preregistered vignette experiment on determinants of health data sharing behavior: Willingness to donate sensor data, medical records, and biomarkers. Politics and the Life Sciences, 1–21. https://doi.org/10.1017/pls.2022.15