With the increased popularity of Web 2.0 services in the last years data privacy has become a major concern for users. The more personal data users reveal, the more difficult it becomes to control its disclosure in the web. However, for Web 2.0 service providers, the data provided by users is a valuable source for offering effective, personalised data mining services. One major application is the detection of spam in social bookmarking systems: in order to prevent a decrease of content quality, providers need to distinguish spammers and exclude them from the system. They thereby experience a conflict of interests: on the one hand, they need to identify spammers based on the information they collect about users, on the other hand, they need to respect privacy concerns and process as few personal data as possible. It would therefore be of tremendous help for system developers and users to know which personal data are needed for spam detection and which can be ignored. In this paper we address these questions by presenting a data privacy aware feature engineering approach. It consists of the design of features for spam classification which are evaluated according to both, performance and privacy conditions. Experiments using data from the social bookmarking system BibSonomy show that both conditions must not exclude each other.

Aufgrund der mittlerweile unüberschaubaren Vielfalt von Anwendungsmöglichkeiten des Web 2.0, findet man fast zu jedem Lebensbereich eine passende Community im Netz. Dabei steigt auch die Anzahl der Bewertungsportale stetig und betrifft längst nicht mehr nur die Bewertung von Waren, sondern erstreckt sich unterdessen auch auf Beurteilungen von Leistungen und Eigenschaften von zu bestimmten Berufsgruppen gehörenden Personen. Diese Entwicklung birgt die Gefahr, dass die dadurch gewonnenen persönlichen Daten durchaus geeignet sind, wahrheitswidrig ein übermäßig positives oder übermäßig negatives Persönlichkeitsbild des Betroffenen zu konstruieren und dadurch sein Ansehen zu beeinflussen. Im Hinblick auf Fragen im Zusammenhang mit dem Persönlichkeits- und Datenschutz soll der folgende Beitrag Maßstäbe an eine verfassungs- und datenschutzkonforme technische Gestaltung von Online-Bewertungsportalen aufzeigen.

Aufgrund der mittlerweile unüberschaubaren Vielfalt von Anwendungsmöglichkeiten des Web 2.0, findet man fast zu jedem Lebensbereich eine passende Community im Netz. Dabei steigt auch die Anzahl der Bewertungsportale stetig und betrifft längst nicht mehr nur die Bewertung von Waren, sondern erstreckt sich unterdessen auch auf Beurteilungen von Leistungen und Eigenschaften von zu bestimmten Berufsgruppen gehörenden Personen. Diese Entwicklung birgt die Gefahr, dass die dadurch gewonnenen persönlichen Daten durchaus geeignet sind, wahrheitswidrig ein übermäßig positives oder übermäßig negatives Persönlichkeitsbild des Betroffenen zu konstruieren und dadurch sein Ansehen zu beeinflussen. Im Hinblick auf Fragen im Zusammenhang mit dem Persönlichkeits- und Datenschutz soll der folgende Beitrag Maßstäbe an eine verfassungs- und datenschutzkonforme technische Gestaltung von Online-Bewertungsportalen aufzeigen.