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In meinem Beitrag zum Thema "Virtuelle Identität" beschäftige ich mich mit dem Artikel "Linking Virtual and Real-World Identities" (2015) von Yaqoub Alsarkal, Nan Zhang und Yilu Zhou. In diesem Artikel wird aufgezeigt, wie einfach es ist, die viertuelle und reale Identität einer Person anhand von öffentlich zugänglichen Informationen zu verlinken. Im genaueren wird versucht, folgende Fragen zu beantworten:

• Wie viel Prozent der ausgewählten virtuellen Identitäten können mit realen Identitäten verknüpft werden?
• Welche Vorsichtsmaßnahmen müssen von einzelnen Personen getroffen werden, wenn diese nicht wollen, dass ihre virtuelle Identität mit der realen Identität verknüpft werden kann? [Alsarkal et al., 2015, S. 50]

In der Studie von Alsarkal et al. geht es wie bereits erwähnt darum, virtuelle Identitäten - im genaueren Profile von amerikanischen Twitter Usern - mit deren realen Identitäten welche auf whitepages.com zu finden sind, zu verknüpfen. Whitepages.com ist dabei eine Seite, welche persönliche Informationen wie Name, Alter, Adresse, Verwandte Personen und so weiter von verschiedenen Quellen sammelt und zur Verfügung stellt.

Zu Beginn wird der Unterschied zwischen realer und virtueller Identität geklärt. Als typische Quellen für Informationen zu virtuellen Identitäten werden Sociale Medien wie Facebook, Twitter, Instagram und so weiter genannt. Begründet wird dies damit, dass viele Nutzer nicht deren reale Identitäten in solchen Medien verwenden, sondern Usernamen welche beispielsweise aus einem Teil des Vornamen sowie dem Geburtsjahr/Geburtstag bestehen.
Als Beispiel für Seiten auf denen Informationen zu realen Identitäten gefunden werden können, wird, wie bereits oben erwähnt, whitepages.com genannt. [Alsarkal et al., 2015, S. 49]

Methode

Die Methodik nach der in der Studie von Alsarkal et al. vorgegangen wird, wird in drei Punkte unterteilt.

1. Gemeinsame Identitätselemente
   Ziel dabei ist es, Identitätsmerkmale (Elemente) zu eruieren, welche einerseits sowohl bei realen, als auch virtuellen Identitäten vorkommen und andererseits auch aus diesen Online-Quellen abgerufen werden können, damit sie überhaupt für einen Vergleich herangezogen werden können. Folgende Merkmale werden von Alsarkal et al. [2015, S. 50] als geeignet angesehen: Name, Geburtsdatum, Foto, Ort, Telefonnummer, Beziehungen, Bildungshintergrund, Beruflicher Werdegang.
2. Klassifizierung der gemeinsamen Elemente
   Anschließend werden die Elemente in zwei Gruppen unterteilt - einerseits sind dies "Searchable elements" und andererseits "Observable elements".
   > Searchable elements können in einer Suchabfrage verwendet werden, um anschließend ein Ergebnis von einer oder mehreren passenden Identitäten zu erhalten. Als Searchable elements werden Name, Ort und Foto verwendet - wobei dazu gesagt wird, dass das Suchen mittels Foto erst in naher Zukunft zu erwarten sein wird.
   > Observable elements können nicht in Suchabfragen verwendet werden, sie dienen jedoch dazu, die erhaltenene Ergebnisse der Suchabfrage besser und genauer eingrenzen zu können. Folgende Elemente werden zu dieser Gruppe gezählt: Geburtsdatum, Postleitzahl, Geschlecht, Alter, Beruf, Beziehungen, Interessen, usw.
3. Grundsätzliche Idee
   Die Grundsätzliche Idee von Alsarkal et al. ist es, die Searchable und Observable elements zu identifizieren, herauszufiltern und miteinander in Verbindung zu bringen um dann einen Zusammenhang zwischen der realen und virtuellen Identität herzustellen. Dabei gilt, je offener oder unvorsichtiger eine Person in Bezug auf dessen persönliche Informationen ist, desto mehr Elemente können identifiziert werden, was wiederum zu einer größeren Erfolgschance beim Zusammenfügen der Identitäten führt. Sind alle Identifizierungselemente herausgefiltert, werden Suchabfragen mittels den Searchable elements zusammengestellt und anhand dieser nach passenden realen Identitäten gesucht. Die Observable elements werden im Anschluss dazu verwendet, die erhaltenen Ergebnisse zu Filtern und unpassende Identitäten auszuschließen.

Vorgehen

Als erstes wird die Quelle für reale Identitäten ausgewählt. Dabei fiel die Wahl auf Whitepages.com aufgrund der Tatsache, dass es sich dabei um eine der größten Datenbanken dieser Art handelt welche die Informationen kostenlos zur Verfügung stellt. Es reicht dabei, einen Namen und eine Adresse einzugeben, um Suchergebnisse mit gleichen bzw. ähnlichen Namen und Adressen zu erhalten. Anhand der Observable elements können diese Suchergebnisse dann eingegrenzt bzw. auf wenige mögliche reale Identitäten reduziert werden.. Alsarkal et al. nennen dabei das Alter als eines der wichtigsten Observable elements um die Suchergebnisse zu filtern.

Als Quelle für virtuelle Identitäten wurde Twitter ausgewählt, da die meisten Twitterprofile öffentlich sind, in den tweets sehr häufig Geodaten verwendet werden und die meisten Personen reale Namen für ihren Twitteraccount verwenden. Für das Experiment werden tweets mit Geodaten im amerikanischen Raum ausgewählt. Daraus werden genau 1000 Twitter User ausgewählt, deren Username einerseits einen gewöhnlichen Vor- und Nachnamen enthält und andererseits eine Zahl welche als Geburtsjahr - im genaueren zwischen 1940 und 1996 - interpretiert werden kann.

Von diesen 1000 Usernamen werden im Anschluss die Elemente Name (Vor- und Nachname), Alter (Anhand der Zahl im Usernamen errechnet) und Ort bzw. Postleitzahl (Geocodes in den tweets) herausgefiltert. Die herausgefilterten Elemente werden im Anschluss für Suchabfragen zusammengestellt und auf Whitepages.com eingegeben um dazu passende reale Identitäten zu erhalten. Aus den 1000 Suchabfragen konnten 716 Suchabfragen als erfolgreich gewertet werden, da dafür ein oder mehrere Ergebnisse zurückgeliefert wurden.

Ergebnis

Diese 716 erfolgreichen Suchabfragen wurden anschließend anhand der Observable elements dahingehend untersucht, ob eine passende reale Identität mitgeliefert wurde. Dabei wurden folgende Ergebnisse festgestellt:

• Wohnadresse und Name - Hierbei konnten 118 User identifiziert werden, deren Whitepages.com Ergebnis exakt miteinander übereinstimmen. Bei 36 der User stimmen Straße, Postleizahl und Ort überein, jedoch nicht die Hausnummer. Diese Übereinstimmungen wurden als richtig gewertet
• Name, Alter, Postleitzahl - Hierbei konnten 37 User identifiziert werden, bei denen alle der 3 genannten Attribute miteinander übereinstimmen. Auch diese wurden als richtig gewertet.
• Name und Alter - Bei 54 der User stimmten Name und Alter genau mit dem Ergebnis der Suchabfrage überein. Diese wurden als vermutlich richtig gewertet.
• Name und Postleitzahl - Bei 51 der User stimmten Name und Postleizahl genau mit dem Ergebnis der Suchabfrage überein. Diese wurden ebenfalls als vermutlich richtig gewertet.
• Name - Hierbe konnten 231 User mit einem Ergebnis bei Whitepages.com identifiziert werden. Da jedoch keine weiteren Merkmale zur Identifizierung gegeben sind wurden diese als teilweise richtig gewertet.
• Falscher Nachname - Bei 186 User war der zurückgegebene Nachname falsch. Diese wurden auch als falsch gewertet.
• Adresse und Falscher Vorname - Bei 3 User war die zurückgegebene Adresse richtig, jedoch der Vorname falsch. Bei diesen wurde angenommen, dass es sich um Verwandte der Useraccounts handelt.

Im gesamten ergibt dies eine 29,6%ige Erfolgsquote bei denen eine passende reale Identität zu den Twitteruser-Accounts gefunden werden konnte. Im weiteren haben Alsarkal et al. [2015, S. 52f.] festgestellt, dass eingebettete Geodaten in tweets direkt dazu verwendet werden könne um Rückschlüsse auf die reale Identität zu ziehen. Als Grund dafür nennen sie, dass die meisten tweets von zu Hause aus getätigt werden. Daraus lässt sich im Weiteren der Schluss ziehen: Möchte man nicht, dass die virtuelle Identität mit der realen Identität verknüpft werden kann, so ist es eine gute Strategie ortsgebundene Informationen nicht freizugeben.

Fazit

Ich habe diesen Artikel gewählt, da mich das Thema selbst sehr interessiert hat und ich es sehr spannend fand, wie einfach es ist, anhand der Informationen der virtuellen Identität eine dazu passende reale Identität zu finden. In diesem Artikel wird dies ja ausschließlich anhand der Informationen aus dem Twitteraccount einer Person durchgeführt. Interessant wäre es jedoch zu wissen, wie einfach und schnell dies möglich wäre, würde man die Informationen mehrerer Sozialer Medien wie beispielsweise Facebook, Twitter und Instagram dazu heranziehen. Ich persönlich glaube, dass es dann noch viel einfacher und schneller ginge die dazugehörige reale Identität zu finden. Ein weiterer Kritikpunkt ist, dass es sich in dieser Studie ausschließlich um Amerikanische Profile handelt. Ob dies auch mit österreichischen Profilen möglich ist wäre ebenfalls eine interessante Frage die sich mir stellt - ich persönlich glaube nämlich schon...

Quelle:
[Alsarkal et al., 2015] Linking Virtual and Real-World Identities, 2015. IEEE Xplore - http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=7165938.

Hallo Anne,

ich habe deine Studie sehr interessant gefunden, inwieweit die virtuelle Identität mit der realen Identität in Verbindung steht und mit dieser verknüpft werden kann. Ich bin erstaunt darüber, dass durch sogenannte Whitepages sehr viele Informationen über einzelne User erfasst werden können und durch die Verknüpfung von Twitter Profilen eine Person sehr genau analysiert werden kann. Daher denke ich, ist es wichtig, bewusst mit seinen Daten umzugehen und sich zu fragen, wie transparent möchte ich online sein und wo ist meine Grenze, die ich durch meine Anonymität bewahren möchte.

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Hallo Anne Sophie!

Ein wirklich sehr interessanter Artikel. Es ist meiner Meinung nach sehr spannend, wie und wo Menschen ihre privaten Daten in welcher Form veröffentlichen. Meine private Erfahrung zeigt, dass auf Facebook die meisten meiner Freunde zwar den Klarnmane angeben, aber bei Telefonummer und Anschrift sehr vorsichtig sind. Bei beruflcihen Netzwerken wie LinkedIn und Xing ist es allerdings meiner Ansicht nach wieder einigermaßen unterschiedlich. Da ist die Handynummer schnell einmal angegeben, fühlt man sich doch im professionellen Netzwerk auch sicherer? Das ist die große Frage, die ich mir persönlcih schon sehr oft stelle. 

Kombiniert man die verschiedensten Profile einer Person im Internet - so bin ich mir sicher, genaue Persönlicihkeitsprofile erstellen zu können. Man darf gespannt sein, was diesbezüglich die Zukunft noch bringt.

Ich habe mich diese Woche mit dem Thema Datenschutz in virtuellen Welten beschäftigt, wo auch die etwaige Klarnamenpflicht eines Spieleherstellers angesprochen wird.

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