Projektstatus: In Arbeit

Decentralizing KUserFeedback

Wir ebnen den Weg für dezentrale Datenspeicherung.

Björn Balazs, Felix Dahlke, Richard Stoffels
#Runde15 #Datenschutz/Souveränität #Softwareinfrastruktur
Decentralising_KUserFeedback_privact

Welche gesellschaftliche Herausforderung adressiert euer Prototyp?

Für die Entwicklung großer Softwareprojekte ist Nutzer*innenfeedback unerlässlich. Dabei werden häufig große Datenmengen über das Nutzer*innenverhalten generiert und zentral gespeichert. Wir wollen diesen Eingriff in die Privatsphäre unnötig machen, indem die Daten auf den Geräten der Nutzer*innen selbst gespeichert werden und somit unter ihrer Kontrolle bleiben, während gleichzeitig eine anonymisierte Auswertung ermöglicht wird. Damit wollen wir nicht nur konkret die Privatsphäre von Nutzer*innen der grafischen Oberfläche KDE verbessern, sondern dezentrale Datenspeicherung in der Gesellschaft etablieren.

Wie geht ihr das Problem an?

Das bestehende Programm KUserFeedback (Qt, C++, QML, Javascript) soll um eine Opt-In Funktionalität zur lokalen Speicherung erweitert werden. Davon ausgehend können Nutzer*innen selbst konfigurieren, welche Daten unter welchen Umständen von KDE verwendet werden dürfen. Dazu definiert KDE eine Auswertungsanfrage, die von lokalen KUserFeedback-Instanzen periodisch abgefragt werden und gegebenenfalls beantwortet werden. Die Daten werden – sobald genügend vorhanden sind – als statistisches Ergebnis an einen Webservice gesendet und dort KDE zur Verfügung gestellt. Auf diese Weise wird sichergestellt, dass keine personenbezogenen Daten an KDE übermittelt werden.

An wen richtet sich euer Tool?

Zunächst richten wir uns an KDE-Nutzer*innen, die die Hoheit über ihre Daten zurückgewinnen. Gleichzeitig ist das Projekt ein Proof-Of-Concept für dezentral gespeicherte Nutzer*innendaten, die anonymisiert ausgewertet werden sollen. Hierfür gibt es eine ganze Reihe von Anwendungsbeispielen: Von “klassischen” Verbesserungen im Nutzungserlebnis bis hin zu Gesundheitsdaten, die dezentral gespeichert werden aber anonymisiert ausgewertet werden, beispielsweise in der Erkennung und Bekämpfung von Pandemien.