Open Password – Freitag, den 21. Januar 2022

# 1019

Konferenz AI-SDV 2021 – Suche – Datenanalyse – Visualisierung – Wissensverarbeitung – Bassam Mokbel – Christoph Haxel – Vanessa Lage-Rupprecht – Marc Jacobs – Fraunhofer SCAI – Intuitive Mind-Maps – Verifikation von Benutzereingaben durch Wissensdatenbanken – Human-in-the-Loop-Ansatz – Competitive Landscape – Social Graph – Angela Bauch – Biomax Informatics – AILANI – centredoc – Deep SEARCH 9 – Harald Jenny – Technology Landscaping – averbis – Francisco Webber – Cortical.io – Semantic Folding – Datenrepräsentation für Maschinelles Lernen – Dolcera – Klaus Kater – Competitive Intelligence – Insight Apps – Typen von Stakeholdern – Update-Zyklen – Blind Spots – Stefan Geißler – Kairntech – Fachvokabularien – ML-Modelltraining – Data Scientists – Search Technology Inc. – Lighthouse IP – Mazahir Bhagat – Canadian Intellectual Property Office – Patent Landscape Maps – Derwent Technologies – Jay Ven Eman – Access Innovations – Digitale Textverarbeitung – Synonyme

dpa – Facebook News – Meta – Christian Röwekamp – Frank Rumpf – dpa-Infocom – Ad Alliance – Podcasts – Mobile 360° – annalect – Podcast User Studie – Smartphone-App – Smart Speaker – Werbung – Signal im Test – Telegram im Test – Sicherheit – Privatsphäre – PSW-Group – Usability – AGBs – WhatsApp

I.

Titel:

Erfahrungsbericht AI-SDV 2021: An den Fronten der Suche, Datenanalyse,
Visualisierung und Wissensverarbeitung- Von Dr. Bassam Mokbel

II.
Kooperationen:
dpa übernimmt Kuratierung von Facebook News

III.
Mediennutzung:
27% der Bundesbürger hören jede Woche Podcast

IV.

Signal und Telegram im Test:

Gesamtnote 1 für Signal – Telegram-Defizite bei Sicherheit und Privatsphäre

Erfahrungsbericht AI-SDV 2021

An den Fronten der Suche, Datenanalyse,
Visualisierung und Wissensverarbeitung

 

Von Dr. Bassam Mokbel*

Die diesjährige Konferenz AI-SDV („The Artificial Intelligence Conference on Search, Data and Text Mining, Analytics and Visualization“) fand virtuell statt und bot den Besuchern ein zweitägiges Programm mit Vorträgen, auf denen innovative Technologien und Applikationen zur Datenanalyse, -suche, -visualisierung sowie Wissensverarbeitung präsentiert wurden. Zusätzlich standen Termine für Produktpräsentationen und Networking auf der Agenda. Nach meinem Eindruck war das Ziel der Veranstaltung also ein fachlicher Austausch zwischen Forschenden, IT-Managern, Entwicklern und Fachleuten aus der Medizin- und Pharmabranche. Es sollten aber ebenso Kontakte von Serviceanbietern und Softwareherstellern zu interessierten Kunden zustande kommen.

Im Folgenden werde ich alle Fachvorträge kurz zusammenfassen und gegebenenfalls einen persönlichen Eindruck dazu notieren. Auf die Zusammenfassung der Produktvorstellungen verzichte ich, jedoch können alle Präsentations-Folien einschließlich der Produkt-Spotlights auf der Veranstaltungswebseite betrachtet werden.
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Intuitive Mind-Maps und Verifikation von Benutzereingaben durch Wissensdatenbanken.
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Die Vorträge am ersten Konferenztag begannen mit einer Begrüßung durch den Organisator Christoph Haxel. Im ersten Fachvortrag mit dem Titel „Ping Pong – Playful Knowledge Transfer“ stellten Vanessa Lage-Rupprecht und Marc Jacobs vom Fraunhofer SCAI eine Methode vor, wie Ontologien für Wissensdatenbanken in Unternehmen und weiteren Einrichtungen in benutzerfreundlicher Weise aufgebaut und erweitert werden können. Als zentrale Motivationen hierfür nannten die Vortragenden eine Verbesserung von Entscheidungsprozessen sowie die Verhinderung eines Schwundes an wertvollem Wissen beim Weggang von Mitarbeitern. Die Kernidee basierte auf der durchgehenden Verwendung von intuitiven Mind-Maps in Benutzeroberflächen und der allgegenwärtigen Vervollständigung und Verifikation von Benutzereingaben durch Wissensdatenbanken in Verbindung mit KI.

Mein positiver Eindruck war, dass die Forschenden den Human-in-the-loop-Ansatz über den bisherigen State-of-the-Art in der Wissensverarbeitung innovativ weiterdenken.

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Anbindung heterogener Datenverzeichnisse und Berücksichtigung von Ontologie-Wissen in der Suchfunktion.
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Im zweiten Fachvortrag stellte Angela Bauch von Biomax Informatics den KI-gestützten Service „AILANI“ unter dem Titel „AILANI for clinical competitive landscaping“ vor. Diese Enterprise-orientierte Applikation bietet eine intelligente semantische Suche durch zahlreiche Wissensquellen und Literaturverzeichnisse im Medizin- und Pharma-Bereich mit einer KI-basierten Question-Answering-Suchoberfläche. Die umfangreiche Anbindung heterogener Datenverzeichnisse und die Berücksichtigung von Ontologie-Wissen in der Suchfunktion sind wesentliche Grundlagen dieses Dienstes. Dabei ist auch eine Integration kundeneigener Dokumente und eine Schrifterkennung in gescannten Dokumenten vorgesehen. Insbesondere das „Competitive Landscaping“ wurde als wichtiger Anwendungsfall der Suchapplikation vorgestellt. Dabei möchte der Nutzer einen Überblick über Marktvorgänge in der Pharmadomäne erlangen, Key Opinion Leader und potenzielle Konkurrenten und Kollaborateure identifizieren sowie deren Aktivitäten erfassen.

Mich hat insbesondere die Integration eines „Social Graph“ interessiert, welcher die Verbindung zwischen Fachautoren visualisiert und damit der Literaturrecherche eine spannende zusätzliche Dimension geben kann.

Darauf folgten drei Produktvorstellungen für intelligente Wissensdatenbanken und Suchplattformen: „AILANI“ (Biomax Informatics), „RAPID 5“ (centredoc) und „Deep SEARCH 9 Sentinel“ (Deep SEARCH 9).

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Mit „Technology Landscaping“ Integration vieler heterogener Datentypen und -quellen.
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Harald Jenny, Direktor des Schweizer Genossenschafts-Unternehmens centredoc, präsentierte unter dem Titel „Integrated Artificial Intelligence – A Factory Progress Report“ seine Erfahrungen aus den letzten sieben Jahren bei der Entwicklung eigener Business Intelligence Tools. Dabei stand das angestrebte „Technology Landscaping“ im Vordergrund, was nach meinem Verständnis die Erstellung eines umfangreichen Überblicks zu einer gesuchten Technologie aus verfügbaren Daten bezeichnet. Jenny hob die technologischen Herausforderungen der einzelnen Schritte hervor – von der Generierung einer korrekten semantischen Abstraktion Technologie-bezogener Suchanfragen über die Datenhaltung und -indexierung bis hin zur Analyse und Darstellung der Treffer. Er betonte die strategisch wichtige Kollaboration mit averbis, einem deutschen Anbieter für KI-basiertes Textmining, welche einen wichtigen Teil zur Weiterentwicklung der Software beigetragen hat.

Beeindruckend war für mich die Integration vieler heterogener Datentypen und -quellen.

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Datencodierung reduziert erforderliche Rechenleistung auf Bruchteil.
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Francisco Webber von Cortical.io präsentierte unter dem Titel „Semantic Folding – efficiency is the new precision“ Ansätze, um die aktuellen Herausforderungen der Textanalyse zu bewältigen. Er beschrieb fundamentale Probleme bei Informationstechnologien wie die zunehmende Stagnation der Weiterentwicklung von Prozessoren. Eine solche Weiterentwicklung wäre aber geboten, um mit dem rasanten Anstieg verfügbarer Datenmengen angemessen umgehen zu können. Aufwändige generische Textanalyse-Modelle können im Kontext von Spezialanwendungen unangebracht sein, weil sie eine Tendenz zu einem sehr allgemeinen Sprachverständnis in sich tragen. Hingegen bringt das Training vieler anwendungsspezifischer Machine-Learning-Modelle in der gesamten Industrie einen immens steigenden Bedarf an Rechenleistung und menschlichem Annotationsaufwand mit sich.

Als eine mögliche Lösung präsentierte Webber das „Semantic Folding“, eine äußerst effiziente Art der Datenrepräsentation für Maschinelles Lernen (ML) auf Texten. Durch eine spärliche und algebraisch günstige Datencodierung werden Aggregationsoperationen so beschleunigt, dass Lernalgorithmen mit einem Bruchteil der Rechenleistung auskommen. Abschließend nannte er zahlreiche vielversprechende Anwendungsgebiete der neuen Technologie.

Diese Idee der Codierung hat mich sehr überrascht, so dass ich die wissenschaftlichen Veröffentlichungen zu dem Thema verfolgen und die Methoden selbst ausprobieren möchte.

Als weitere Produktvorstellung wurde die Patentsuchplattform „Dolcera“ präsentiert.

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Gegen die Vernachlässigung externer Daten durch hochpersonalisierte „Insight Apps“.
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In „The secret of successful CI: precise targeting + immediate discovery“ gab Klaus Kater von Deep SEARCH 9 einen Einblick in die hauseigene Suchtechnologie für „Competitive Intelligence“ (CI) im Kontext von Forschung und Entwicklung. In der Industrie fließen zunehmend weniger Ressourcen in die Betrachtung externer Informationsquellen, unter anderem weil die Aufarbeitung aufgrund der Verfügbarkeit großer Datenmengen schwieriger wird. Dies stellt ein großes Risiko dar, insbesondere wenn externe Einflüsse auf das eigene Unternehmen gar nicht oder zu spät bemerkt werden. Um dem entgegenzutreten, ist zunächst eine Vielzahl von Informationen aus heterogenen Quellen zusammenzutragen. Zusätzlich muss die richtige Information die jeweils passenden Stakeholder in der Organisation des Kunden erreichen. Dafür bieten Deep SEARCH 9 sehr individuelle „Insight Apps“ an, welche für bestimmte Typen von Stakeholdern angepasst werden. Darüber hinaus beschrieb er sehr schnelle Update-Zyklen (im Bereich von Stunden) bei der Datensammlung als entscheidende Anforderung.

Von dem Vortrag blieb mir besonders in Erinnerung, dass es zunehmend ‚Blind Spots‘ gibt, welche von diversen Suchmaschinen oder Registern nicht abgedeckt werden. So ist beispielsweise das Monitoring für klinische Studien aus dem asiatischen Raum angesichts der bestehenden Sprachbarriere oft unzureichend.

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Trainingsmöglichkeiten von Machine Learning „vor Ort“.
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Stefan Geißler von Kairntech beschrieb in „AI support for creating and maintaining vocabularies“ die hauseigenen Technologien, um diverse Arten von Fachvokabular in Thesauri kollaborativ zu pflegen, mit KI- & ML-Methoden automatisch anzureichern sowie benutzerfreundliches ML-Modelltraining zu ermöglichen. Einerseits bieten moderne KI-basierte Methoden der Sprachverarbeitung viel Potenzial, um die menschliche Pflege von Wissensdatenbanken durch automatische Vorschläge und Begriffserkennung zu unterstützen. Andererseits haben Domänenexperten das Bedürfnis, ML-Modelle für die Erkennung von Fachvokabular selber auf einfache Weise trainieren zu können, ohne auf Data Scientists angewiesen zu sein. Kairntech bietet solche Möglichkeiten in den eigenen Produkten an, so dass sich eine fehlerhafte oder fehlende Begriffserkennung vom jeweiligen Benutzer beheben lässt.

Der obige Ansatz erscheint mir äußerst vielversprechend. Ich kann mir vorstellen, dass diese Art der interaktiven Datenpflege in der Industrie zur etablierten Norm der Zukunft wird.

Als Produktpräsentationen folgten „VantagePoint Version 14 (Search Technology Inc.) sowie „Lighthouse IP Diamond File“ (Lighthouse IP).

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Kanadische “Patent Landscape Maps” – Konventionelle Suchen in Patentdokumenationen haben fast ausgedient.
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Mazahir Bhagat aus dem Canadian Intellectual Property Office stellte in „Mapping Canadian Patented Inventions“ Methoden vor, mit denen große Mengen an Patentschriften in Landkarten-ähnlichen Darstellungen kompakt visualisiert werden. Die gezeigten „Patent Landscape Maps“ werden regelmäßig in öffentlichen Reports der kanadischen Patentbehörde verwendet. In der Vergangenheit wurden sie mit Hilfe von lizensierten Algorithmen des Patentinformationsanbieters Derwent Technologies realisiert. Nun sollen sie durch eine eigene Implementation auf Basis frei verfügbarer Software nachempfunden werden. Diese Eigenentwicklung ermöglicht die Verarbeitung größerer Datenmengen und wird im Austausch mit Forschungseinrichtungen weiterentwickelt.

Den Abschlussvortrag des ersten Konferenztages präsentierte Jay Ven Eman von Access Innovations unter dem Titel „Synonym and AI“. Eman stellte Schwierigkeiten dar, die durch synonyme Begriffe in der digitalen Textverarbeitung auftreten und wie man diese mit Hilfe von KI überwinden kann. Er stellte mehrere Beispiele vor, in denen ohne die Berücksichtigung von Synonymen unter anderem in der medizinischen Fachsprache massive Unterschiede bei Suchergebnissen in öffentlichen Datenbanken zustande kommen. Nach seiner Auffassung bestehen Teile der Lösung darin, dass Synonyme bereits bei der Sucheingabe automatisch zugeordnet und interaktiv vorgeschlagen werden, beispielsweise mit Hilfe von KI und Thesauri sowie mit dem Einsatz von Knowledge Organization Systems (KOSs), welche an die jeweiligen Industriestandards anzupassen sind.

*Dr. Bassam Mokbel ist Chief Data Scientist bei Symantec (Bielefeld).

Lesen Sie im folgenden Teil: Kombination regelbasierter Suchlogik und ML-gestützter Ähnlichkeitssuche – Transfer-Learning-Anwendung „EXTRA Classifier“ um Dokumentenklassifikation und Informationsextraktion erweitert – Wie wir uns bei Small Data angesichts nicht ausreichender Trainingsdaten helfen können – AI den Nutzern erklären, ihre Skepsis mindern – Aufbereitung gefundener Dokumentenmengen in „Spatial Concept Maps“ und „Patent Citation Network Maps“ – Mein Fazit

Kooperationen

dpa übernimmt Kuratierung von Facebook News

 

(dpa) Im Auftrag von Meta übernimmt die Deutsche Presse-Agentur ab dem 1. April die Kuratierung von Facebook News. Im Rahmen dieses Angebots werden ausgewählte Inhalte von deutschen Medienhäusern auf der Plattform veröffentlicht. Die Leitung des neu geschaffenen Teams soll Christian Röwekamp (51) übernehmen, der derzeit noch die Themendienst-Redaktion von Deutschlands größter Nachrichtenagentur verantwortet. Vertragspartner von Meta ist die dpa-Tochtergesellschaft dpa-Infocom GmbH.

Unter dem Dach der dpa-Infocom stellen Geschäftsführer Frank Rumpf und Redaktionsleiter Christian Röwekamp ein Team aus erfahrenen Journalisten zusammen, die sich ausschließlich um die Kuratierung von Facebook News kümmern werden und nicht in weitere redaktionelle Abläufe eingebunden sind. Die dpa stellt sicher, dass die Nutzer von Facebook News an jedem Tag des Jahres und rund um die Uhr mit aktuellen Informationen der deutschen Medien versorgt werden.

 

Mediennutzung

27% der Bundesbürger hören jede Woche Podcasts

 

(Ad Alliance) Kein anderes Medium hat innerhalb so kurzer Zeit einen festen Platz in der Mediennutzung gefunden wie Podcasts. Ganz Deutschland (96%) kennt Podcasts, mehr als die Hälfte (59%) haben schon mal „reingehört“ und rund ein Drittel (27%) der Deutschen hört regelmäßig (mindestens einmal in der Woche) Podcasts. Das belegt die Podcast-Sonderauswertung der Ad Alliance-Grundlagenstudie Mobile 360°. Untermauert werden diese Ergebnisse ebenso von der „Podcast User Studie“, eine Partnerstudie des technologie- und datengetriebenen Marketing-Experten annalect.

Im Mediennutzungs-Setting sind Podcasts mittlerweile fest verankert. Ein Indiz dafür ist die steigende Nutzungszeit: Mehr als die Hälfte der befragten Podcast-Hörenden (86%) widmen dem Medium über 60 Minuten ihrer Zeit pro Woche. Ein bis drei verschiedene Podcasts werden von der Mehrheit (62%) regelmäßig gehört, für 19 Prozent sind es vier bis fünf. Dabei sind solche Podcasts beliebt, bei denen die einzelnen Folgen 20 bis maximal 30 Minuten dauern. Als Endgerät wird die Smartphone-App favorisiert (79%). Elf Prozent geben an, ihre „Alexa“ oder ähnliche Smart Speaker zu nutzen, bei den 16- bis 19-Jährigen liegt der Anteil sogar bei 32 Prozent.

Podcast ist das Medium, das auch physisch ganz nah am Nutzer ist – eben im bzw. am Ohr. 65 Prozent der Befragten geben an, häufig (41%) oder zumindest gelegentlich (24%) über Kopfhörer zuzuhören, also fokussiert und abgeschottet. 95 Prozent möchten sich ganz auf den Podcast konzentrieren oder lassen sich nebenbei nur auf solche Dinge ein, die kaum oder gar nicht ablenken. Wissensformate (61%) stehen an erster Stelle, gefolgt von Nachrichten & Politik (48%), Comedy (40%) und True Crime (37%). Je älter die Nutzer sind, desto größer ist das Interesse an Wissens- und Informationsformaten.

Drei Viertel der Nutzer begrüßen Werbung, wenn dadurch das Angebot kostenlos genutzt werden kann. Die Erwartungen an Podcast-Werbung sind diese: kurz sollte sie sein (83%), klar gekennzeichnet (81%), kompakt (65%), passend (64%), professionell produziert (62%) und möglichst mit Mehrwert (54%).

Signal und Telegram im Test

Gesamtnote 1 für Signal – Telegram-Defizite
bei Sicherheit und Privatsphäre

 

(PSW Group) Während der Messenger-Dienst Signal von Größen wie Edward Snowden empfohlen wird, steht der Telegram-Messenger immer häufiger in Kritik. Die IT-Sicherheitsexperten der PSW GROUP www.psw-group.de haben beide Messenger-Dienste auf Usability, die AGBs und die Sicherheit geprüft.

Patrycja Schrenk, Geschäftsführerin der PSW GROUP, zu den Ergebnissen:
„Signal hat sich ausgezeichnet geschlagen. Die Einstiegshürden sind noch geringer und die Nutzerfreundlichkeit mindestens genauso hoch wie die von WhatsApp. Von der Verschlüsselung, der Datenspeicherung und den generellen Schutzmechanismen war das gesamte Test-Team begeistert. Ein kleines Manko: Die Signal-Foundation hostet ihre Server nicht selbst und die englische Sprache in den Rechtstexten erschwert das Verständnis. Telegram hingegen konnte weniger überzeugen. Zwar bietet der Messenger eine Vielzahl spannender Funktionen und hat keinerlei Einstiegshürden. Allerdings zeigen sich Defizite in Sachen Sicherheit und Privatsphäre. Für Einsteiger, die einen sicheren Messenger suchen, ist Telegram eher nicht geeignet, da zu viele Konfigurationen notwendig sind, um ihn halbwegs sicher nutzen zu können. Profis in Sachen Sicherheit hingegen bietet Telegram einfach zu wenig Privatsphäre.“

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Signal im Detail

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Signal lässt sich kostenfrei installieren und nutzen. Nutzende mit Android- oder iOS-Devices können den Messenger installieren. Wer Signal auf dem Mobilgerät installiert hat, kann den Messenger auch auf dem Desktop verwenden. Versionen existieren für Windows, macOS und dank einer Debian-basierten Distribution auch für Linux.

Signal kann alles, was es für einen Messenger braucht: Text- und Sprachnachrichten, Medien- und Dateiversand in allen gängigen Formaten, Sprach- und Videotelefonate, auch Sticker sowie Gruppen sind mit an Bord. Die Bedienung ist genauso intuitiv wie bei WhatsApp. Dass mit Signal Payments nun auch eine Bezahlfunktion integriert werden soll, kann als praktisches Funktions-Update verstanden werden.

Das Verschlüsselungsprotokoll wird in der Branche als „Goldstandard“ angesehen. Sämtliche Kommunikationsinhalte, also Anrufe, Nachrichten sowie Dateien werden ohne Zutun der Nutzenden Ende-zu-Ende-verschlüsselt. So können auch weniger versierte Nutzer Privatsphäre leicht umsetzen.

Signal formuliert seine Nutzungsbedingungen schnörkellos und eindeutig und auch die Datenschutzerklärung zeigt sich kurz und aufs Wesentliche reduziert. Die Rechtstexte sollten in deutscher Sprache verfügbar gemacht werden.

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Telegram im Detail

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Telegram lässt sich mit allen Plattformen kostenfrei nutzen. Mobil- und Desktop-Apps stehen genauso bereit wie Web- und inoffizielle Apps. Telegram bringt viele Funktion mit- Bedienen lässt sich Telegram genauso leicht wie jeder andere Messenger. Das Plus an Funktionalität: Text-, Sprach- und Videoanrufe sind genauso mit an Bord wie Foto- und Videobearbeitungstools sowie eine offene Sticker- bzw. GIF-Plattform. „Die vielen Funktionen könnten für weniger versierte Nutzende womöglich etwas zu viel des Guten sein, ist jedoch einfach Geschmackssache. Wir kamen im Test aber gut zurecht“, so Schrenk.

Telegram möchte mit Ende-zu-Ende-Verschlüsselung der Nachrichteninhalte eine „abhörsichere“ Kommunikation erreichen. Mittel zu diesem Zweck ist die Eigenentwicklung des MTProto-Protokolls. Anders als bei den meisten anderen Messengern ist die Ende-zu-Ende-Verschlüsselung bei Telegram standardmäßig nicht aktiv. Chats werden nur zwischen Endgerät und Server verschlüsselt. Die Telegram-Macher erklären in ihrer Datenschutzerklärung, dass Chats auf den Servern verschlüsselt gespeichert werden. Allerdings sind die Daten von Telegram einsehbar. Das gilt auch für Cyberkriminelle, wenn es ihnen gelingt, Zugang zu den Servern zu erhalten. Hinzu kommt, dass die zentralen Server von Telegram überall in der Welt verteilt sind. Alle Gespräche landen bei Telegram in der Cloud – einschließlich Backups, die zwar automatisch stattfinden, deren Schlüssel jedoch beim Anbieter liegt.

Kommunikationsinhalte werden dauerhaft in der Cloud gespeichert und erst gelöscht, wenn die Nutzer Nachrichten oder ihre Accounts löschen. So kann es passieren, dass Dritte bei Neuvergabe einer bei Telegram registrierten Telefonnummer alle Informationen zum gespeicherten Account erhalten. Schrenk: „Wer Telegram die Berechtigung gibt, auf die Kontakte zuzugreifen, lässt zu, dass Telegram sämtliche Nummern inklusive Vor- und Nachnamen der Kontakte dauerhaft auf den Servern speichert

Die Rechtstexte sind informativ, die englische Sprache erschwert jedoch das Lesen und in der Datenschutzerklärung finden sich diverse schwammige Formulierungen, die das Verständnis erschweren.

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