Deepiction
Ein Werkzeug, das den digitalen Fußabdruck eines Menschen über alle Plattformen hinweg zusammenführt, ihn in etwas Lesbares übersetzt und die Kontrolle zurückgibt.
Entstanden ist das Projekt im sechsten Semester, zu fünft über zwei Hochschulen hinweg: drei Gestalterinnen an der HfG, zwei Entwickler an der Hochschule Aalen. Die Idee war, die eigenen Daten wieder lesbar zu machen — ohne dafür eine weitere Plattform zu bauen, die selbst Daten sammelt.
Hauptprojekt an der Hochschule für Gestaltung Schwäbisch Gmünd, in Kooperation mit der Hochschule Aalen
März – Juli 2021
Prof. Hans Krämer
UX Design, UI Design, Motion Design, Konzept, Recherche
Alle erzeugen Daten. Fast niemand kann sie lesen.
Die DSGVO gibt jedem das Recht, seine Daten bei einer Plattform anzufordern. Zurück kommt ein Rohexport — tausende Zeilen JSON, ohne Struktur und ohne Erklärung. Das Recht existiert; das Verständnis nicht.
- Kein echtes Sicherheitsgefühl dabei, was mit den eigenen Daten passiert
- Kaum Aufklärung darüber, wie diese Daten verarbeitet werden
- Filterblasen nehmen unbemerkt den Überblick und die Wahl
- Das Auskunftsrecht liefert Dateien, die niemand lesen kann
Eine Umfrage, drei Expert:innen und echte Datenexporte.
Wir haben eine eigene Umfrage weit über die Hochschulblase hinaus verteilt und neben drei Expert:innen auch Nutzer:innen interviewt. Mehrere Teilnehmende haben ihre echten Exporte bei den Plattformen angefordert und uns damit arbeiten lassen — so haben wir aus erster Hand gelernt, wie unlesbar diese Dateien sind. Aus den Tests entstanden zwei Personas, ein Hardliner und ein Softliner; für beide zu gestalten hat verhindert, dass aus dem Werkzeug eine Datenschutzvorlesung wurde.
- Andrew HillGründer, Textile Photos — dezentrale Dateninfrastruktur
- Marcus GelderieProfessor für Internet-Security, Hochschule Aalen
- Michiel Top & Vivien RoggeroCEO und CTO, Your Digital Self — ein Startup, das fast genau das baute
Sechs Ideen, einzeln getestet, zu einer zusammengeführt.
Wir haben sechs Richtungen gebaut und getestet, statt über sie zu diskutieren — eine Timeline, eine Datenvisualisierung, eine Datenverwaltung, ein Browser-Plugin, ein offenes Frage-Feld und einen Avatar. Eine gewichtete Bewertungsmatrix hat entschieden: Der Avatar weckte das größte Interesse, die Datenverwaltung traf den größten Bedarf. Statt einen Sieger zu küren, haben wir aus jeder Idee das Stärkste behalten — und gegen zwei Fragen gebaut.
Was wurde online über mich gesagt?
Welche Partei würde ich laut meinen Daten bei der nächsten Bundestagswahl wählen?
Die zweite ist die schärfere. Sie braucht einen Satz, um zu zeigen, wie weit sich Alltagsdaten lesen lassen.
Ein Übersetzer, keine weitere Plattform.
Non-Profit, spendenfinanziert — kein Datenverkauf, keine Werbung. Vier Werte stehen auf dem Login-Screen: Autonomie, Transparenz, Verantwortung, Sicherheit. Das Interface ist bewusst ruhig und erklärend statt alarmierend.
Die Registrierung
Registrierung ohne OAuth, mit Absicht. Ein „Mit Facebook anmelden“ hätte genau das Zugriffsmuster reproduziert, gegen das sich das Werkzeug richtet — also werden die Daten hochgeladen, verschlüsselt und dezentral abgelegt.
Die Suche
Ein einziges Textfeld. Man stellt eine Frage über sich selbst, die Antwort wird in den eigenen hochgeladenen Daten gesucht.
Die Ergebnisseiten
Ergebnisseiten pro Use Case: eine Karte, eine Top 3, passende Interessen, eine Datenvisualisierung und eine Timeline der eigenen Aktionen.
Die Privatsphäre-Einstellungen
Geführte Privatsphäre-Einstellungen pro Plattform, Schritt für Schritt — weil kaum ein Dienst direkt auf die Einstellungen verlinkt, auf die es ankommt.
Der Überblick
Ein Dashboard: das psychologische Profil als Tag Cloud, ein 3D-Avatar, und wie viele Daten jede Plattform hält.
Die Aufklärung
Q&A-Seiten, die das Werkzeug erklären, die Organisation dahinter und die Datenwelt, in der es sich bewegt.
Er lief, und er wurde getestet.
Zwei Teammitglieder an der Hochschule Aalen bauten ein Node.js-Backend mit einer Volltextsuche über einen synthetischen Datensatz aus zehn Quellen, ausgelegt auf genau diese beiden Fragen. Mein Teil war das Interface und die Übersetzung zwischen Design und Umsetzung. Anschließend haben wir eine Usability-Lab-Sitzung vor rund zwanzig Personen durchgeführt; ich habe moderiert.
- Die Registrierung baute zu wenig Vertrauen auf, und ihre Schritte sahen sich zu ähnlich
- Ein Master-Passwort per Post zuzustellen wirkte altmodisch
- Die Filter brauchten deutlich mehr visuelles Gewicht, um überhaupt gefunden zu werden
Was wir gelernt haben, inklusive des unangenehmen Teils.
Mitten in der Recherche stießen wir auf Your Digital Self — ein Startup, das eine Data Wallet auf fast genau unserer Prämisse baute. Wir haben CEO und CTO interviewt, statt still das Thema zu wechseln; sie boten eine Zusammenarbeit an, die wir für das Semester abgelehnt und für danach offen gelassen haben. Herauszufinden, dass die eigene Idee bereits existiert, und mit den Leuten zu sprechen, die zuerst da waren, hat uns mehr beigebracht als eine weitere Skizzenrunde.
- Hana AmerHfG Schwäbisch Gmünd
- Jasmin KlementHfG Schwäbisch Gmünd
- Alina SchadtHfG Schwäbisch Gmünd
- Anjan BösingerHochschule Aalen
- Tobias WörnleHochschule Aalen
Betreut von Prof. Hans Krämer · „User Driven (Product) Design Development“, Sommersemester 2021, in Kooperation mit der Hochschule Aalen.