Full text: Kommerzielle digitale Überwachung im Alltag

35 / 88 Kommerzielle Digitale Überwachung im Alltag | Studie im Auftrag der österreichischen Bundesarbeitskammer | 2014 lärsten Android-Apps 201293 gezeigt hat. So waren beispielsweise 95% der 179 Studienteilneh- mer davon überrascht, dass die Taschenlampen-App Brightest Flashlight auf Standort-Daten zugreift. 90% waren davon überrascht, dass die App Background HD Wallpapers auf das Ad- ressbuch zugreift. Im Gegensatz dazu war aber kein einziger Teilnehmer (0%) davon über- rascht, dass Google Maps auf die Standort-Daten zugreift. Insgesamt waren die Studienteilneh- merInnen in vielen Fällen davon überrascht, welche Apps auf Geräte-ID, Standort-Daten oder Adressbuch zugreifen. Die Studienautoren betrachten in Folge einen geringen Grad an Überra- schung als eine Art von „informiertem Konsens“. Obwohl das Thema medial immer wieder skandalisiert war, scheint sich die Situation seit 2010 sogar verschlimmert zu haben. Appthority untersucht regelmäßig die Reputation von Apps für den Unternehmenseinsatz. 2014 wurden erneut die je 200 populärsten Apps auf den Plattfor- men iOS und Android mit folgenden Resultaten auf riskante Verhaltensmuster hin untersucht (vgl. Appthority 2014): Riskante Verhaltensweisen von Apps Top 100 Apps Android Top 100 Apps iOS kostenlos kostenpflichtig kostenlos kostenpflichtig Zugriff auf Standort-Daten 82% 49% 50% 24% Zugriff auf Geräte-ID, Identifikation von NutzerInnen 88% 65% 57% 28% Zugriff auf Adressbuch 30% 14% 26% 8% Datenübertragung an Werbenetzwerke 71% 38% 32% 16% Datenübertragung an soziale Netzwerke 73% 43% 61% 53% Datenübertragung an Frameworks und SDKs 38% 20% 31% 41% Tabelle 12: Riskante Verhaltensmuster von Smartphone-Apps. Quelle: Appthority, Summer 2014 App Reputation Report 82% der kostenlosen Android-Apps und 50% der kostenlosen iOS-Apps greifen auf Standort- Daten zu, immer noch fast ein Drittel aller kostenlosen Apps greifen auf das Adressbuch zu. Vie- le Apps übertragen Daten an Werbenetzwerke und Datensammel-Unternehmen, die die ge- sammelten Daten oft wiederum weitergeben. Dabei werden bei den NutzerInnen nicht in allen Fällen Werbeanzeigen eingeblendet. In manchen Fällen werden die App-EntwicklerInnen nach der Menge der Daten bezahlt, die sie über NutzerInnen sammeln. Erstaunlicherweise übermit- teln auch viele kostenpflichtige Apps Daten an Dritte. Viele EntwicklerInnen von Apps nutzen Frameworks, Software Developer Kits (SDK) oder Programmbibliotheken, viele davon sammeln ebenfalls umfangreiche NutzerInnendaten oder übertragen diese gar an Analytics-Anbieter wie Google Analytics oder Flurry weiter. Nach einer anderen Untersuchung von 26 Datenschutzbehörden aus 19 Ländern aus dem Jahr 2014 greifen 31% von 1200 populären Apps auf Daten zu, ohne dass dies für die eigentliche Funktion der App notwendig wäre (vgl. Office of the Privacy Commissioner of Canada 2014). 59% der Apps werden als bedenklich eingestuft, da sie die NutzerInnen nicht ausreichend dar- über informieren, welche Daten genutzt und weitergegeben werden. 93 Lin, Jialiu; Sadeh, Norman M.; Amini, Shahriyar; Lindqvist, Janne; Hong, Jason I.; Zhang, Joy (2012): Expectation and purpose: understanding users' mental models of mobile app privacy through crowdsourcing. In: UbiComp, 2012. Abgerufen am 07.07.2014 von http://www.winlab.rutgers.edu/~janne/privacyasexpectations-ubicomp12-final.pdf Die Situation 2014 Riskante Apps

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