Erfolgreiche Promotion an der Professur für Data Science
3 November 2025
Am 28. Oktober hat unser externer Doktorand Sergej Schultenkämper (Wissenschaftlicher Mitarbeiter der Fachgruppe Wirtschaftsinformatik an der Hochschule Bielefeld ) seine Promotion erfolgreich abgeschlossen. Das gesamte Forschungsinstitut CODE gratuliert ganz herzlich!
Soziale Online-Netzwerke haben sich zu einem festen Bestandteil der digitalen Kommunikation entwickelt und verzeichnen ein exponentielles Wachstum an Nutzerzahlen. Plattformen wie Facebook, Instagram, X oder auch LinkedIn prägen heute maßgeblich die Art und Weise, wie Menschen miteinander kommunizieren und Informationen austauschen. Nutzerinnen und Nutzer teilen auf diesen Plattformen bereitwillig persönliche Informationen in Form von Texten, Fotos und Videos. Dabei wird der Schutz dieser Daten häufig vernachlässigt. Die umfangreiche Verfügbarkeit persönlicher Informationen im Internet birgt erhebliche Risiken für die Privatsphäre. Über verschiedene Plattformen verteilte und für Dritte zugängliche Daten führen im Zeitverlauf zu umfassenden Datensammlungen, die zur Entwicklung komplexer datengesteuerter Anwendungen genutzt werden, um beispielsweise Nutzerprofile zu korrelieren und deren Anonymität aufzuheben. Die daraus resultierende Identifizierbarkeit macht Nutzerinnen und Nutzer zu potenziellen Zielen für verschiedene Gefährdungsszenarien wie Identitätsdiebstahl oder Social Engineering in Form von Spear-Phishing.
In seiner Dissertation überträgt Herr Schultenkämper erstmals das Konzept des digitalen Zwillings, wie es in der Industrie 4.0 zur Simulation technischer Systeme genutzt wird, auf Akteure in sozialen Netzwerken. Ziel ist die Entwicklung eines Frameworks zur Quantifizierung von Privatsphäre-Gefährdungen. Im Rahmen seiner Arbeit stellt der digitale Zwilling eine plattformübergreifende Repräsentation realer Personen dar, die ausschließlich aus öffentlich zugänglichen Informationen sozialer Netzwerke mittels ontologischer Modellierungsansätze instanziiert wird. Auf dieser Basis wird eine messbare Bewertung potenzieller Gefährdungen in sozialen Netzwerken ermöglicht. Die Arbeit präsentiert ein Gefährdungsmodell, das neben einer allgemeinen Risikobewertung auch spezifische Szenarien wie Identitätsdiebstahl und Spear-Phishing-Angriffe berücksichtigt. Hierzu wird der in der Literatur verwendete Privacy Score um netzwerkstrukturelle Merkmale erweitert. Aufbauend darauf werden zwei anwendungsspezifische Metriken eingeführt: der Identity Theft Risk Score, der durch maschinelle Lernverfahren ermittelt wird, sowie der Spear-Phishing Exposure Score, der auf informationstheoretischen Konzepten basiert. Diese Metriken ermöglichen eine differenzierte Bewertung spezifischer Gefährdungsszenarien. Die erstellten digitalen Zwillinge werden anhand der entwickelten Metriken analysiert. Die Evaluation zeigt, dass nahezu die Hälfte der digitalen Zwillinge über alle drei Metriken hinweg ein hohes Gefährdungspotenzial aufweist und somit als stark exponiert gilt. Das vorgestellte Framework bietet damit eine transparente und reproduzierbare Methode zur Quantifizierung potenzieller Gefährdungen in sozialen Netzwerken und bildet die Grundlage für zukünftige Schutzsysteme.
Abbildung: Prof. Hommel (r) führt die Zuhörer in den Promotionsvortrag von Sergej Schultenkämper (l) ein.
Bildquellen: Sergej Schultenkämper, Benjamin Bellgrau / FI CODE
