@phdthesis{,
    author = {Rödler, Robert},
    title = {Profilzuordnung über soziale Netze anhand von Metadaten},
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    keywords = {Soziale Netze, Profilzuordnung, Metadaten, Zeitstempel, Geotags},
    abstract = {Seit der Entwicklung sozialer Netze hat sich ihre Größe, Nutzerzahl und der Funktionsumfang schnell vergrößert. Zudem haben die meisten eine entsprechende Nische für sich entdeckt, wodurch es inzwischen mehrere hundert soziale Netze gibt. Daher ist es auch nicht verwunderlich, dass bereits 2016 eine Studie zu dem Ergebnis gekommen ist, dass eine Person im Durchschnitt in sieben sozialen Netzen angemeldet ist. Da ein Nutzer in einem sozialen Netz eine Menge persönlicher Informationen speichert und hinterlässt, gibt es eine Vielzahl von Bestrebungen, um diese Daten in einem Gesamtprofil zusammenzuführen. Diese Daten sind für Empfehlungssysteme, Marketing, Personalmanagement, aber auch Polizei und Geheimdienste höchst interessant. Klassische Profilzuordnungsverfahren basieren meist auf Profilattributen oder auf der Netzstruktur. Im Rahmen dieser Arbeit soll ein neuer Ansatz gewählt werden, der in dieser Form bisher nicht zum Einsatz kam: Die alleinige Abstützung der Verfahren auf öffentlich zugängliche Metadaten.
Im Rahmen dieser Dissertation wird daher untersucht, inwiefern sich zwei oder mehr Profile in unterschiedlichen sozialen Netzen ein und derselben Person zuordnen lassen und all dies nur anhand von Metadaten. Hierzu werden zunächst im Rahmen der Problembeschreibung die zu klärenden Forschungsfragen definiert, diese unter anderem anhand von Szenarien konkretisiert und entsprechende Anforderungen an ein Verfahren zur Zielerreichung definiert. Eine ausführliche Analyse des aktuellen Standes der Technik der Profilzuordnung und auch artverwandter Themen im Bereich sozialer Netze wird zur Abgrenzung dieser Arbeit durchgeführt. Anhand eines Metamodells werden die in einem sozialen Netz verfügbaren und abrufbaren Metadaten eingeführt und erläutert und basierend auf diesen Erkenntnissen werden drei Ansätze hinsichtlich Zielerreichung evaluiert. Dabei wird zum einen identifiziert, welche Metadaten sich überhaupt für die Profilzuordnung eignen, und zum anderen, wie viele davon benötigt werden. Es konnte gezeigt werden, dass selbst geringe Mengen Metadaten bereits eine nahezu 100%ige Zuordnungsgenauigkeit erzielen können. Umso wichtiger ist es, dass sich Nutzer dessen bewusst sind. Daher rundet eine Betrachtung nötiger Maßnahmen zur Verhinderung der erläuterten Ansätze und damit zur Sicherstellung des persönlichen Datenschutzes diese Arbeit ab.},
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    school = {Universität der Bundeswehr München},
    
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