DÜSSELDORF / LONDON (IT BOLTWISE) – Das DFG-geförderte Projekt „SCREEN“ entwickelt eine technische Infrastruktur, um die reale Smartphone-Nutzung wissenschaftlich zu untersuchen. Statt zentrale Bildschirminhalte zu speichern, soll die relevante Information direkt auf dem Smartphone erkannt und verarbeitet werden. Private Bildschirmaufnahmen sollen das Gerät nicht verlassen und nach der Verarbeitung gelöscht werden. Für die Auswertung werden nur anonymisierte oder pseudonymisierte Daten bereitgestellt.
Die Frage, wie Menschen ihr Smartphone wirklich nutzen, lässt sich in der Forschung bislang nur begrenzt aus der Distanz beantworten. SCREEN – „Smartphone Content Research EcosystEm for TrackiNg“ – setzt genau hier an: Das von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) geförderte Verbundprojekt adressiert nicht nur die Nutzungsdauer, sondern vor allem die konkreten Inhalte, die in Apps, sozialen Netzwerken und Messengern auf dem Display erscheinen. Beteiligt ist Prof. Dr. Philipp Krieter von der Hochschule Düsseldorf (HSD); gemeinsam mit Forschenden von GESIS und der Universität Bremen wird eine Infrastruktur aufgebaut, mit der sich sensible Bildschirmdaten datenschutzkonform untersuchen lassen.
Technisch verfolgt das Projekt einen klaren Prinzipienwechsel gegenüber klassischem Tracking: Relevante Informationen sollen direkt auf dem Endgerät erkannt und verarbeitet werden. Das Ziel ist, private Bildschirmaufnahmen möglichst nicht zu zentralen Servern zu transportieren. Nach der Verarbeitung sollen die Aufnahmen dem Smartphone-Kontext entsprechend gelöscht werden, während nur anonymisierte oder pseudonymisierte Informationen, die für die konkrete Forschungsfrage gebraucht werden, für die wissenschaftliche Auswertung bereitgestellt werden. Damit entsteht ein Ansatz, der Datenschutzanforderungen nicht als nachgelagerte Hürde behandelt, sondern als Designvorgabe für die Architektur.
Als Grundlage dient ein bereits entwickelter Ansatz zur automatisierten Analyse von Bildschirmaktivitäten, bei dem Krieter und ein Team aus dem Umfeld der HSD gemeinsam mitwirken. Perspektivisch soll die Software beispielsweise in der Lage sein, zuvor festgelegte Begriffe oder Themen in unterschiedlichen Apps und Medienformaten zu erkennen. Dafür setzt das Projekt auf Verfahren des maschinellen Lernens und auf automatisierte Texterkennung. Parallel ist ein zweites Modul vorgesehen, das erfasst, welche Apps wie lange genutzt werden. Wichtig ist dabei die Forschungslogik: Anders als bei reiner Bildschirmzeitmessung steht nicht nur „wie viel“, sondern auch „was“ und in welchem Nutzungskontext analysierbar wird.
Die Bedeutung dieser Kopplung aus Inhaltserkennung und Nutzungsdaten zeigt sich besonders bei der Untersuchung von Nachrichtenkonsum. In einer Pilotstudie soll SCREEN das Verhältnis zwischen der tatsächlich erfassten Nachrichtennutzung und der eigenen Wahrnehmung der Nutzer*innen vermessen. Laut Projektkonzept werden die Tracking-Daten mit mobilen Befragungen kombiniert. Dadurch lassen sich unter anderem Fragen beantworten, wann Menschen Nachrichten konsumieren, wie gut sie sich durch das aktuelle Geschehen informiert fühlen und welche Zusammenhänge zwischen Nachrichtennutzung und Wohlbefinden bestehen. Gleichzeitig dient die Studie als Belastungstest: Wie zuverlässig und alltagstauglich funktioniert die neu entwickelte Forschungssoftware unter realen Bedingungen?
Für die Praxis in Sozial- und Verhaltenswissenschaften ist vor allem die Skalierbarkeit der Infrastruktur relevant. SCREEN ist nicht als Einzelstudie gedacht, sondern schafft nach Angaben des Projekts eine wiederverwendbare technische Basis für künftige Untersuchungen. Die SCREEN-Module sollen in die bereits bestehende GESIS AppKit integriert werden, eine Open-Source-Infrastruktur für mobile wissenschaftliche Befragungen. In der Umsetzung ist außerdem ein intensives technisches Testing vorgesehen; parallel dazu sollen Forschende und Studierende die Nutzerfreundlichkeit bewerten. Das Team arbeitet damit an einer Brücke zwischen datenärmerer Methodik und experimenteller Datenqualität: genug Kontext, um wissenschaftlich belastbare Aussagen zu treffen, ohne die Privatsphäre durch zentrale Rohdaten zu riskieren.
Die Projektperspektive geht dabei über klassische Auswertungspipelines hinaus. Perspektivisch wollen die Projektpartner prüfen, inwieweit für Smartphones optimierte KI-Sprachmodelle sowie multimodale KI-Modelle eingesetzt werden können, um textliche und visuelle Inhalte direkt auf dem Endgerät wissenschaftlich zu klassifizieren. Das würde die bisherigen Schritte weiter in Richtung On-Device-Analyse verschieben und gleichzeitig den Grundsatz stärken, sensible Ausgangsdaten so weit wie möglich lokal zu verarbeiten. Mit einer Laufzeit von 36 Monaten und rund 355.000 Euro Fördermitteln für den Projektteil an der HSD ist die Zeitachse eng genug für frühe Prototypen, aber auch lang genug, um technische Stabilität, Datenschutzkonzept und wissenschaftliche Validierung gemeinsam weiterzuentwickeln.
Für Unternehmen und Entwickler im Umfeld von KI- und Privacy-Technologien ist SCREEN vor allem deshalb interessant, weil es ein konkretes Betriebsmodell für On-Device-Forschung beschreibt: erst lokale Verarbeitung, dann nur stark eingeschränkte Datenweitergabe, flankiert von Logging- und Analysebausteinen. Neben Prof. Dr. Philipp Krieter (HSD) sind Prof. Dr. Cornelius Puschmann (Universität Bremen) sowie Dr. Lukas Rahnke-Otto und Dr. Mareike Wieland (GESIS) beteiligt; Krieter verantwortet insbesondere die Entwicklung der mobilen Tracking- und Logging-Software sowie die Erprobung weiterführender KI-basierter Analyseverfahren. Wenn das Konzept in Pilot- und Folgeanwendungen so funktioniert, wie es geplant ist, könnten ähnliche Muster künftig auch in anderen Domänen die Lücke zwischen detaillierter Verhaltensforschung und strengen Datenschutzanforderungen schließen.
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