Smartphones sind unverzichtbare Begleiter in unserem Alltag, stets online und erreichbar. Sie bieten eine Vielzahl von Funktionen über Millionen von Apps, die benutzerfreundlich gestaltet sind und eine hohe „User Experience“ bieten. Wenn wir beispielsweise nach einem Restaurant suchen, ermitteln Apps automatisch unseren Standort, ohne dass wir manuell eingreifen müssen. Diese Benutzerfreundlichkeit hat jedoch eine Kehrseite: Nutzer verwenden häufig zahlreiche Apps, die auf verschiedene persönliche Daten zugreifen. Dadurch verlieren sie den Überblick darüber, welche App auf welche Daten zugreift und welche Auswirkungen dies auf ihre Privatsphäre hat. Datenschutzhinweise in App-Stores sind oft unverständlich und werden daher häufig ignoriert. Diese Dissertation adressiert genau dieses Problem und zielt darauf ab, verständlichere Datenschutzinformationen zu entwickeln. Der innovative Ansatz besteht darin, basierend auf dem Datenzugriffsverhalten einer App ein präzises Datenschutzprofil zu erstellen und konkrete Informationen über datenschutzbezogene Konsequenzen zu kommunizieren. Die empirischen Ergebnisse zeigen, dass dieser Ansatz effektivere und verständlichere Datenschutzinformationen bietet, die eine bessere Vergleichbarkeit zwischen Apps ermöglichen und einen sichereren Umgang mit Apps fördern.
