Bewertung digitaler Dienste nach Datenschutz Kriterien

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BEWERTEN

Der engagierte Teil

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Ein transparentes Bewertungssystem zur einheitlichen Überprüfung der Datenschutzqualitäten

Wir legen Einzelkriterien fest

Wir tragen mit Fachleuten Kriterien zusammen, welche für die Beurteilung der Datenschutzqualitäten einer Dienstleistung von Belang sind.

Wir fassen Bereiche von Kriterien zusammen

Um aufzuzeigen, in welchen spezifischen Feldern ein digitaler Dienst welches Potential für Verbesserungen hat, werden die Kriterien zu thematisch passenden Bereichen zusammen gefasst.

Wir legen Bewertungsvorgaben und Gewichtungen fest

Ab hier beziehen wir Position: Mit der Festlegung der Vorgaben, ab wann welche Note vergeben wird und welche Einzelkriterien und welche Bereiche wie stark bei der Berechnung der Gesamtnote gewichtet werden, bringen wir unsere eigene Meinung ein.

Alles geschieht aber transparent und so, dass darüber diskutiert werden kann.

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Bewerten elektronischer Dienste und Software mit dem Bewertungssystem

Prüfen jedes einzelnen Dienstes auf Datenverwendung

Welche Scripts laufen auf den Diensten, was steht in den AGB's, welche Tracking-Technologien werden angewendet.

Festhalten der Quellen und benutzten Testmechanismen

Die Resultate sollen jederzeit und von jeder Person nachvollzogen werden können.

Übertragen der Resultate in die Datenbank

Hinweis

Die Bewertungen sind bisher fiktiv!

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Die Bewertungen sind bisher fiktiv!

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Die Bewertungen sichtbar machen

Bewertungsresultate abfragbar für Einzeldienste oder ganze Kategorien

Du sollst fast nach Belieben nach Kategorien von Diensten - wie z.B. Messenger, Cloud-Dienste, Suchplattformen - oder nach Firmen, Bewertungsklassen etc. suchen und die Resultate anzeigen können.

Direktvergleich innerhalb von Kategorien

Wie bei manchen Online-Shops soll es möglich werden, verschiedene Dienste aus bestimmten Kategorien direkt miteinander vergleichen zu können.

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In die Details gehen

Klicke dich durch die vernetzten Daten

Vergleiche, verfolge, gehe den Datensammlern nach. Hier ein Beispiel einer Datenanalyse unserer Datenbank mit Metabase.

Hinweis

Die Bewertungen sind bisher fiktiv!

Hinweis

Die Bewertungen sind bisher fiktiv!

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