Zusammenfassung
Empfehlungssysteme bilden einen wertvollen Bestandteil des Web 2.0. Eine Einbeziehung von Bewertungen in verschiedenen Internetfunktionen und diensten entspricht umfassend der Kernidee des Web 2.0, den Nutzern von Internetdiensten eine Teilhabe einzuräumen. Gefilterte Sichten auf große Datenbestände helfen dem Nutzer, die für ihn relevanten Ressourcen zu finden. Dabei versuchen Empfehlungsalgorithmen, basierend auf dem Verhalten des aktiven Nutzers, dem Verhalten anderer Nutzer und den Inhalten des Systems Ressourcen vorzuschlagen, die für den entsprechenden Nutzer interessant sein könnten, die dieser aber noch nicht kennt. So sind die Chancen und Risiken von Empfehlungssytemen sowie die rechtliche Relevanz der Einbeziehung von Bewertungen in eine Rangliste und Empfehlungssysteme zu untersuchen. In sozialen Verschlagwortungssystemen entstehen neben den Tagginginformationen auch weitere Daten, wie z. B. Metadaten von verschlagworteten Ressourcen oder Informationen über Benutzer. Am Beispiel des Empfehlungsalgorithmus FolkRank wird untersucht inwieweit die Einbeziehung solcher Daten geeignet ist um die Güte der Empfehlungen zu verbessern. In diesem Kapitel werden anhand von BibSonomy typische SpamErkennungsverfahren und Merkmale vorgestellt, auf ihre datenschutzrechtliche Zulässigkeit sowie ihre Treffsicherheit geprüft und mit Anregungen zur datenschutzfreundlichen Merkmalsauswahl ergänzt.
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- 1.
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Beispiele sind: http://www.spickmich.de/, http://www.meinprof.de/ http://www.kennstdueinen.de/.
- 3.
Stellungnahme der Artikel-29-Datenschutzgruppe 2/2012 zur Werbung auf Basis von Behavioural Targeting, S. 6, 7, abrufbar unter http://ec.europa.eu/justice/policies/privacy/docs/wpdocs/2010/wp171_de.pdf.
- 4.
Wettbewerbs- und markenrechtliche Ausführungen werden in der vorliegenden Arbeit nur nachrangig berücksichtigt.
- 5.
Im Bereich der Suchdienste haben insoweit namhafte Suchmaschinenbetreiber (z. B. Google, AOL, MSN Deutschland, T Online) im Februar 2005 unter dem Dach der Freiwilligen Selbstkontrolle Multimedia-Dienstenbieter (FSM) die „Selbstkontrolle Suchmaschinen“ gegründet, „um sich – bei gleichzeitiger Wahrung der Meinungsfreiheit und der Vermeidung von Zensur – gemeinsam über einheitliche Standards zur Gewährleistung von Transparenz, Verbraucher- und Jugendschutz zu verständigen und diese im Rahmen eines gemeinsamen Verhaltenskodex für Suchmaschinenanbieter (VK-S)5 umzusetzen“, http://fsm.de/de/FAQs_Selbstkontrolle_Suchmaschinen#VK-S_2.25
- 6.
BVerfGE 103, 44 (59).
- 7.
Vgl. Google in Bezug auf die Autocomplete-Funktion: OLG München (Urteil vom 29.09.2011, Az.: 29 U 1747/11); LG Köln (Urteil vom 19.10.2011, Az.: 28 O 116/11).
- 8.
BGH, Urteil vom 14.05.2013, Az: VI ZR 269/12 zur Autocomplete-Funktion.
- 9.
Im Fall des BGH hatte ein Unternehmer festgestellt, dass Google bei Eingabe seines Namens auch die Begriffe „Scientology“ und „Betrug“ vorschlug. In den Suchergebnissen war allerdings kein Treffer zu finden, der einen solchen Zusammenhang aufwies. Der Betroffene sah sich daher in seinem Persönlichkeitsrecht verletzt.
- 10.
BGH, Urteil vom 14.05.2013, Az: VI ZR 269/12; Danach ist der Suchmaschinenanbieter zumindest dann für solche Einträge verantwortlich, wenn sie Kenntnis davon erlangt hatte (zur Haftung von Internetanbietern siehe Kap. 8).
- 11.
BGHZ 181, S. 328 ff.
- 12.
Von untergeordneter Rolle – vorliegend daher unberücksichtigt – können weiterhin die persönliche Ehre und das Recht des Verfügungsrechts über die Darstellung der eigenen Person sein.
- 13.
BVerfGE 65, 1 (43).
- 14.
Zur Anwendbarkeit des deutschen Datenschutzrechts in diesem Zusammenhang: [91], 159.
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- 16.
- 17.
- 18.
S. Kap. 3, BVerfGE 65, 1 (46).
- 19.
Im nicht wissenschaftlichen Bereich z. B. bei Arzt- oder Rechtsanwaltsempfehlungen kann weiter geprüft werden, ob die Berufsfreiheit betroffen ist.
- 20.
Die im Folgenden besprochenen Experimente wurden bereits in [17] vorgestellt. Die Ergebnisse sind gegenüber der ursprünglichen Arbeit korrigiert, in der die angegebenen FolkRank-Ergebnisse fälschlicher Weise zu gering waren. Inhaltliche Unterschiede bestehen nur beim Vergleich zwischen FolkRank und dem Kollaborativen Filtern. Durch die Korrektur übertrifft der FolkRank nun in einigen Fällen die Werte des Kollaborativen Filterns.
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Doerfel, S., Hotho, A., Kartal-Aydemir, A., Roßnagel, A., Stumme, G. (2013). Empfehlungssysteme für wissenschaftliche Publikationen. In: Informationelle Selbstbestimmung im Web 2.0. Xpert.press. Springer Vieweg, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-38056-3_6
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Online ISBN: 978-3-642-38056-3
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