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Privacy in Social Networks
(2016)
Online Social Networks (OSNs) are heavily used today and despite of all privacy concerns found a way into our daily life. After showing how heavy data collection is a violation of the user's privacy, this thesis establishes mandatory and optional requirements for a Privacy orientated Online Social Network (POSN). It evaluates twelve existing POSNs in general and in regard to those requirements. The paper will find that none of these POSNs are able to fulfill the requirements and therefore proposes features and patterns as a reference architecture.
Soziale Netzwerke nehmen in der Gesellschaft einen immer größer werdenden Stellenwert ein. Bisher beschränkte sich die Nutzung dieser auf zweidimensionale Eingabegeräte wie Tastatur und Maus sowie die mobile Nutzung durch Touchscreen Smartphones. Bis heute existieren noch keine einheitlichen Eingabemethoden und Interaktionselemente für die körpergesteuerte Mensch-Maschine-Kommunikation. Ziel dieser Arbeit ist es, die Machbarkeit einer dreidimensionalen Körpersteuerung für ein soziales Netzwerk mittels eines Natural User Interfaces (NUI) und des Kinect Sensors zu beweisen. Das NUI soll dem Nutzer ein möglichst natürliches Nutzungserlebnis bieten und seinen Anforderungen und Bedürfnissen gerecht werden. Dafür werden die Interaktionen und das NUI speziell für die Körpersteuerung ausgerichtet. Die Machbarkeit des Konzepts wird durch die Erstellung eines interaktiven Prototypen sowie eines Proof-Of-Concept bewiesen.