Professur Data Science bei der SNAMS 2025
2 Dezember 2025
Vom 24. bis 28. November 2025 fand an der Fachhochschule des BFI in Wien die 12. International Conference on Social Networks Analysis, Management and Security (SNAMS2025) statt. Die Konferenz ist ein interdisziplinäres Forum, auf dem Forschende, Studierende und Fachleute neue Beiträge zu Analyse, Management und Sicherheit sozialer Netzwerke vorstellen und diskutieren – mit besonderem Fokus auf datengetriebene Verfahren (Data Mining, Machine Learning) und den Herausforderungen großer, dynamischer Online-Plattformen wie Facebook, X und LinkedIn.
Die Professur für DataScience war durch Yeong Su Lee und Hendrik Bothe — Vortragender und Session-Chair — vertreten. Mit ihrem Beitrag "A Mixed-Methods Approach to Pseudonymizing Users’ Social Media Profile Data" wurde eine Methode präsentiert, die Datenentitäten in Datensätzen von Sozialen Medien pseudonymisiert. Durch die gewählte Vorgehensweise sollen einerseits Rückschlüsse auf reale Personen unterbunden werden, andererseits jedoch nach wie vor Informationen enthalten sein, die sinnvolle Rückschlüsse auf Zusammenhänge zulassen (z.B. Anzahl an Personen mit einem Arbeitgeber im Bereich IT oder der Automobilindustrie).
Die Kernidee: Profilattribute des Datensatzes werden in semantische (z. B. Personen-, Orts-, Organisationsnamen) und nicht-semantische Entitäten (IDs, rein technische Informationen) getrennt. Die semantischen Entitäten werden kontext-kohärent ersetzt. Dies geschieht über ein lokal ausgeführtes Large Language Model (LLM). Nicht-semantische Entitäten werden hingegen mit einer modifizierten Hill-Chiffre deterministisch transformiert. So bleiben realistische Beziehungen (Familie, Ausbildung, Jobwechsel, Umzüge) und folglich die Auswertbarkeit erhalten, ohne die Identität einzelner Personen preiszugeben. Das Verfahren wurde an einem Facebook-Datensatz mit rund 7.700 öffentlichen Profilen demonstriert.
Bildquellen: Hendrik Bothe / Yeong Su Lee (FI CODE)
