Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/10419/263225 
Year of Publication: 
2022
Citation: 
[Journal:] DIW Wochenbericht [ISSN:] 1860-8787 [Volume:] 89 [Issue:] 29/30 [Publisher:] Deutsches Institut für Wirtschaftsforschung (DIW) [Place:] Berlin [Year:] 2022 [Pages:] 400-406
Publisher: 
Deutsches Institut für Wirtschaftsforschung (DIW), Berlin
Abstract: 
Große digitale Plattformen wie Amazon, Apple, Facebook, Google und Microsoft haben die technischen Möglichkeiten, umfangreiche Daten ihrer NutzerInnen zu sammeln. Beim Surfen im Internet kann dies durch das Laden kleinerer Programme und Identifikatoren wie Cookies geschehen, die das Beobachten von Besuchen auf Webseiten ermöglichen. Gemäß vorliegender Schätzung könnte Facebook im Durchschnitt 40 Prozent der im Internet verbrachten Zeit beobachten - weitestgehend unabhängig von den demografischen Eigenschaften der NutzerInnen und den Arten besuchter Webseiten. BesucherInnen von Webseiten teils sensibler Kategorien wie Wettspielseiten, Seiten mit Gesundheits- und Ernährungsinformationen oder Immobiliengeschäften sind mit 60 bis 80 Prozent möglicher beobachteter Zeit besonders betroffen, während Email- oder Messenger-Dienste mit unter 20 Prozent weniger betroffen sind. Da Facebook-NutzerInnen auch persönliche Eigenschaften mit Facebook teilen, die mit dem Surfverhalten außerhalb von Facebook korrelieren - beispielsweise Alter und Geschlecht -, kann Facebook die persönlichen Eigenschaften selbst von NutzerInnen, die sich nie bei Facebook angemeldet haben, zum Erstellen von Schattenprofilen herleiten. In der Studie können so persönliche Eigenschaften von Facebook-NutzerInnen zu 60 bis 80 Prozent korrekt geschätzt werden. Für Nicht-NutzerInnen von Facebook gelingt dies zwar nur zu rund 60 Prozent korrekt, dennoch zeigt dies, dass das Surfverhalten Informationen auch über diese Personengruppe enthält. So könnte Facebook Schattenprofile nutzen, um auch außerhalb der eigenen Plattform zielgerichtete Werbung zu vermarkten.
Subjects: 
Privacy
Tracking
Shadow Profiling
Platforms
Data
Social Media
JEL: 
D18
L40
L50
L86
M38
Persistent Identifier of the first edition: 
Document Type: 
Article

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