Automatisierte Analyse von Cookie-Consent-Mechanismen

Cookie-Banner sind heute aus dem modernen Web kaum noch wegzudenken und prägen das Surferlebnis. Während diese Mechanismen primär zur Erfüllung gesetzlicher Datenschutzanforderungen (wie der DSGVO) implementiert wurden, ist kritisch zu hinterfragen, inwieweit sie tatsächlich eine informierte und freiwillige Einwilligung ermöglichen oder vielmehr als Instrumente zur gezielten Nutzersteuerung eingesetzt werden.

Im Zentrum dieses Promotionsprojekts steht die systematische, automatisierte Erfassung und Auswertung von Consent-Mechanismen auf globaler Ebene. Das Vorhaben strebt an, ein umfassendes Bild der aktuellen Consent-Landschaft zu zeichnen und die Diskrepanz zwischen rechtlichem Anspruch und technischer Umsetzung empirisch offenzulegen.

Die Forschungsfragen gliedern sich in vier Kernbereiche:

1. 1dentifikation manipulativer Design-Muster (Dark Patterns): Untersuchung der gezielten Beeinflussung von Nutzern. Es wird analysiert, inwieweit visuelle Hierarchien, suggestive Formulierungen oder versteckte Ablehnungsoptionen eingesetzt werden, um Einwilligungen zu erwirken, die bei einer neutralen Gestaltung unterbleiben würden.
2. Prävalenz und Implementierung: Analyse der weltweiten Verbreitung von Consent-Bannern. Hierbei wird untersucht wie konsistent die rechtliche Einwilligungspflicht umgesetzt wird.
3. Regionale und geopolitische Divergenzen: Vergleich der Banner-Ausgestaltung zwischen verschiedenen Jurisdiktionen. Ein besonderer Fokus liegt auf der Gegenüberstellung von EU-Mitgliedstaaten und Nicht-EU-Ländern, um den Einfluss regulatorischer Rahmenbedingungen auf die tatsächliche Web-Praxis zu evaluieren.
4. Temporale Dynamik des Ad-Tech-Ökosystems: Durchführung einer Zeitreihenanalyse zur Erfassung der Evolution von Werbetechnologien. Dabei werden insbesondere die Entwicklung der durchschnittlichen Anzahl gesetzter Cookies sowie Trends bei der Quantität und Art der involvierten Werbepartner untersucht.

Methodik und Zielsetzung

Durch den Einsatz skalierbarer, automatisierter Analysewerkzeuge (z. B. auf Basis von Headless-Browsing und Natural Language Processing) ermöglicht das Projekt eine Datentiefe, die manuelle Prüfverfahren weit übersteigt. Die resultierenden Erkenntnisse dienen nicht nur der wissenschaftlichen Dokumentation, sondern leisten einen wesentlichen Beitrag zur Transparenz digitaler Einwilligungsprozesse. Ziel des Projekts ist es, die Differenz zwischen legitimer Nutzerführung und manipulativer Beeinflussung empirisch greifbar zu machen.

Im Rahmen dieses Projekts sind inzwischen folgende Veröffentlichungen entstanden:

1. Schlolaut, M., Kieselmann, O.  & Wacker, A., "Comparing Nudges and Deceptive Patterns at a Technical Level", Mobilizing Research and Regulatory Action on Dark Patterns and Deceptive Design Practices Workshop at CHI conference on Human Factors in Computing Systems, Honolulu, HI, May 12, 2024