Was Mausbewegungen über den Anwender verraten und wie man das verhindern kann

Luis Leiva veranschaulicht es an einem ganz einfachen Beispiel: „Nehmen wir an, wir suchen bei Google nach dem Alter eines Schauspielers und bekommen dann die Trefferseite mit den entsprechenden Links angezeigt. Wenn wir dann keinen dieser Links anklicken, so kann das z.B. bedeuten, dass wir kein Interesse mehr an einer weiteren Recherche haben, oder aber auch, dass wir bereits auf der Seite mit den angezeigten Suchergebnissen die notwendige Information gefunden haben.“

Der Betreiber der Suchmaschine wüsste in diesem Fall also nicht, warum die Seite verlassen wird – könnte man meinen, wäre da nicht noch die Sache mit der Maus. Denn deren Bewegung gibt mitunter mehr über uns Nutzer preis als wir wissen und als uns vielleicht auch recht ist.

Mit nur fünf Code-Zeilen lassen sich Informationen sammeln

„Wir haben nachgewiesen, wie einfach es ist, im großen Stil Daten über die Nutzerverhalten zu erfassen, indem wir ihre Mausbewegungen unauffällig verfolgen, und die demografischen Informationen des Benutzers mit ziemlicher Genauigkeit und nur fünf Code-Zeilen vorhersagen“, sagt der Forscher der Uni Luxemburg.

Während das Aufzeichnen der Mausbewegungen schon seit langem problemlos möglich sei, habe die Analyse bislang fortgeschrittene Kenntnisse in Informatik und maschinellem Lernen erfordert. Inzwischen aber gebe es zahlreiche Software-Plattformen, die es jedem Anwender mit einem Minimum an Programmierkenntnissen ermöglichten, ausgereifte Algorithmen zu erstellen, erklärt Leiva.

Was anhand der Mausbewegung (in Kombination mit dem Web-Content) analysiert werden kann, sind Informationen wie etwa das Alter des Nutzers. „Bewegungen älterer Nutzer sind in der Regel unentschlossener und langsamer als die von jungen Nutzern“, sagt er. Beim Geschlecht hingegen seien die Vorhersagen nicht immer perfekt. „Aber ich bin mir sich, dass sich das noch verbessern lässt“, ist der Informatiker überzeugt. Und das, so der Forscher, werfe zweifelsohne neue Fragen hinsichtlich des Datenschutzes auf. Schließlich hätten Nutzer derzeit nicht die Möglichkeit, die Analyse ihrer Mausbewegungen durch einen einfachen Opt-Out-Mechanismus, also das Einlegen eines Widerspruchs, zu verhindern.

Webbrowser-Erweiterung verhindert ungewolltes Tracking

Der Informatik-Professor hat sich deshalb gemeinsam mit Forschungskollegen in zwei Forschungsprojekten mit dem Problem befasst. So wurde zum einen eine Methode entwickelt, mit der sich Nutzer vor der unerwünschten Nachverfolgung ihrer Mausbewegung schützen können. Das Team konzipierte dafür eine Webbrowser-Erweiterung namens MouseFaker.

Mit Hilfe der Anwendung, die auf GitHub verfügbar ist, werden die Mauskoordinaten in Echtzeit verzerrt. Der tatsächliche Verlauf der Maus ist also nicht erkennbar, wird durch eine künstlich erzeugte Bewegung überlagert. Zwar sei es für Informatik-Experten durchaus möglich, die Funktion zu umgehen, räumt der Forscher ein. „Bislang ist es aber so, dass wir die gängigsten kommerziell genutzten Tracking-Systeme analysiert haben und keines davon in der Lage war, diese künstlichen Bewegungen herauszufiltern.“

Der tatsächliche Verlauf der Maus (oben) wird durch eine künstlich erzeugte Bewegung (unten) überlagert

Datenschutzrechtlich problematisch, aber eben auch nützlich

Da die Mausverfolgung einerseits datenschutzrechtliche Probleme aufwirft, andererseits aber eben auch nützlich sein kann, da mit ihrer Hilfe Suchmaschinen optimiert werden können, haben die Forscher im zweiten Projekt untersucht, inwieweit es reicht, nur kurze Sequenzen aus den gesamten Bewegungsabfolgen aufzuzeichnen. Leiva und seine Kollegen wollten herauszufinden, ob es dann immer noch möglich ist, Rückschlüsse darauf zu ziehen, wie Menschen bei der Websuche Entscheidungen treffen. Das Team analysierte dafür drei repräsentative Szenarien, in denen Nutzerinnen und Nutzer bei der Websuche eine Entscheidung treffen mussten: 1. wenn sie eine Werbung bemerken, 2. wenn sie die Seite verlassen und 3. wenn sie frustriert sind.

Die Ergebnisse haben gezeigt, dass es dabei durchaus Unterschiede gibt. So wird bereits anhand der ersten Mausbewegungen signalisiert, dass der Nutzer einer Anzeige Aufmerksamkeit schenkt. Im Fall des Verlassens der Seite hingegen ist es genau umgekehrt. Hier geben erst die letzten Bewegungen Auskunft darüber, ob der Benutzer sich entschieden hat, die Seite zu verlassen, und ob er mit den Suchergebnissen zufrieden war, ohne dass er etwas anklicken musste. Im Fall der Frustration waren die Ergebnisse zwar gemischt, jedoch gab es Hinweise dafür, dass der mittlere Teil einer Mausbewegungskurve mehr Informationen liefert als der Anfang oder das Ende.

Erforderliche Informationen lassen sich in wenigen Sekunden sammeln

Die Forscher fanden heraus, dass es möglich ist, die genannten Aufgaben manchmal anhand einer nur zwei bis drei Sekunden dauernden Mausbewegung vorherzusagen. „Suchmaschinen können also auch dann nützliche Informationen generieren und ihre Dienste verbessern, wenn sie nur die relevanten Teile verfolgen“ resümiert der Forscher der Uni Luxemburg. Die Privatsphäre der Nutzer werde somit besser geschützt. „Letztendlich,“ so Leiva, „können wir durch die effiziente Aufzeichnung der richtigen Menge an Bewegungsdaten wertvolle Bandbreite und Speicherplatz sparen, die Privatsphäre des Nutzers schützen und die Geschwindigkeit erhöhen, mit der maschinelle Lernmodelle trainiert und eingesetzt werden können.“

Auch wenn er selbst auf diesem Gebiet schon seit vielen Jahren forscht, so beeinflusst dies sein eigenes Verhalten im Umgang mit der Maus recht wenig. „Wenn meine Bewegungen auf der Webseite dazu beitragen können, mir einen besseren Service zu bieten, dann soll mir das recht sein“, sagt der Informatiker. „Ich habe aber durchaus Verständnis dafür, dass Menschen sich darüber ärgern, dass ihre Mausbewegungen ohne ihr Wissen aufgezeichnet werden.“

Autor: Uwe Hentschel

Foto: Uwe Hentschel

Illustrationen: University of Luxembourg