4、共享出行服务中的数据隐私保护与技术创新

共享出行服务中的数据隐私保护与技术创新

1. 数据收集与暴露情况分析

在共享出行服务中，涉及多种用户数据类型，包括联系方式（手机号、座机号、传真号）、社交媒体信息（Facebook、YouTube、个人网站）、个人描述（个人特征、自我描述、喜好事物）、兴趣爱好（运动、爱好、电影）、工作信息（工作描述、工作行业）以及地址信息（国家、城市、邮编、街道）等。

分析过程包含以下步骤：
1. 注册账户
2. 完善个人资料
3. 检查资料设置
4. 查看资料页面
5. 查看拼车信息
6. 创建拼车信息
7. 预订拼车信息

不同共享出行服务收集和暴露的数据属性差异较大。收集的数据属性数量在5到29之间，暴露的数据属性数量在4到17之间。以下是部分服务的数据收集与暴露详情：
|服务名称|收集数据量|强制收集量|可选收集量|暴露数据量|资料页面暴露量|拼车信息暴露量|两者皆有暴露量|
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
|bessermitfahren|9|3|6|9|0|9|0|
|Blablacar|23|14|9|12|2|4|6|
|Clickapoint|12|3|9|10|0|5|5|
|E - carpooling|16|9|7|11|1|5|5|
|Fahrgemeinschaft|14|5|9|11|3|3|5|
|Foahstmit|5|4|1|5|0|5|0|
|Greendrive|6|2|4|4|0|4|0|
|Mifaz|1