In recent years there has been an increase in attempts to further increase the efficiency with which advertisement help drive sales. The attempts have largely focused on personalizing adverts to make sure that every person that sees an advert has an interest in it. In order to make the adverts personal, a company needs information about their customer. This is a controversial subject and has as such become a hot topic in Sweden and cause for debate. The thesis reports on our research of what the general Swedish public feel about disclosing personal information. To do this we perform a survey totalling 107 responses and come to a conclusion that there is a need for transparency amongst companies in order for the advertisement to work efficiently. / På senare år har man försökt sig på att effektivisera annonsering. Mestadels har dessa försök fokuserat på att rikta annonser mot enskilda personer, och på så sätt säkerställa att personen har ett intresse av annonsen. För att man ska ha möjligheten att personifiera en annons så behöver företaget information om konsumenten. Detta är en aning kontroversiellt och har dragit till sig en hel del uppmärksamhet i Sverige. Denna forskningsrapport fokuserar på vad den Svenska befolkningen anser om att dela med sig av sin personliga information. Vi har genomfört detta med hjälp av en enkätundersökning som 107 människor deltog i. Tillsammans kom vi fram till att det framför allt behövs genomskinlighet från företagen som använder sig utav personlig information, för att annonseringen ska fungera så bra som möjligt.

With the invention and rise of the Internet of Things, a technology that facilitates the gathering and use of personal data, the importance of the security and the integrity of the user has increased. The purpose of this study is to investigate the different outlooks of two different target groups, professional developers and users, on the subject of integrity and personalization in the digital sphere of systems development. A qualitative approach was used for this study. Interviews were conducted with 6 different professionals in the field of development and design. To gather data from the nonprofessionals a survey was used. The data was then analyzed using qualitative content analysis. The result implies that users are more concerned with the impact Internet of Things have on their privacy and integrity than the producers. We conclude that this stems from not enough awareness from the consumers of the actual risks and benefits of personalization. From our analysis we then developed a model to aid developers in working with consumers. This framework allows the user to divulge only the data they are comfortable with, while also giving them the opportunity to receive a more tailored service if they choose to share more.

Syftet med denna uppsats var att ta reda på om ett tidslinjegränssnitt är ett lämpligt sätt att visualisera personlig data på för vidare utveckling inom projektet A4Cloud. Uppsatsens målgrupp är huvudsakligen medlemmar i A4Cloud men är även intressant för personer med intresse för personlig data eller tidslinjegränssnitt. För att uppnå detta syfte skapades en prototyp över detta användargränssnitt med begränsad funktionalitet för att utföra tester på, för denna studie testades användargränssnittet på datorskärmar. Användningstester med observation gjordes på prototypen med åtta testpersoner för att få fram information om hur användare uppfattade prototypen. Enligt resultaten kan tidslinjekonceptet bli väldigt omtyckt och enkelt att använda. Det finns definitivt skäl till vidareutveckling av detta koncept. Även vissa brister i konceptet och prototypen hittades. Flera designval behöver tänkas om och det kan även vara av värde att jämföra tidslinjen med andra visualiseringsgränssnitt. / A4Cloud

In this thesis, a novel approach to classifying personal data is tested. Previous personal data classification models read the personal data before classifying it. However, this thesis instead investigates an approach to classify personal data by looking at contextual information frequently available in data sets. The thesis compares the well-researched word embedding methods Word2Vec, Global representations of Vectors (GloVe) and Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) used in conjunction with the different types of classification methods Bag Of Word representation (BOW), Convolutional Neural Networks (CNN), and Long Short-term Memory (LSTM) when solving a personal data classification task. The comparisons are made by extrinsically evaluating the different embeddings' and models' performance in a personal data classification task on a sizable collection of well-labeled datasets belonging to Spotify. The results suggest that the embedded representations of the contextual data capture enough information to be able to classify personal data both when classifying non-personal data against personal data, and also when classifying different types of personal data from each other. / I denna uppsats undersöks ett nytt tillvägagångssätt att klassificera personlig data. Tidigare dataklassificerings modeller läser data innan den klassificerar den. I denna uppsats undersöks istället ett tillvägagångssätt där den kontextuella informationen används. Uppsatsen jämför flera väletablerade metoder för 'word embedding' så som Word2Vec, Global representations of Vectors (GloVe) och Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) i kombination med klassificeringsmodellerna Bag Of Word representation (BOW), Convolutional Neural Networks (CNN) och Long Short-term Memory (LSTM). Modellerna jämförs genom att evaluera deras förmåga att klassificera olika typer av personlig data baserad på namngivning och beskrivning av dataset. Resultaten pekar på att representationerna samt modellerna fångar tillräckligt med information för att kunna klassificera personlig data baserat på den kontextuell information som gavs. Utöver detta antyder resultaten att modellerna även klarar av att urskilja olika typer av personlig data från varandra.

Purpose: The purpose of this research is to analyze the current routine for processing customers’ personal data in a Swedish public transport organization and advise on improvements that might be made to better comply with GDPR. Methodology: A qualitative study of personal data (as defined in the GDPR) based on five telephone interviews. The interviews were held in Swedish, then transcribed and finally translated to English for analysis. Literature perspectives: A research (neutral) perspective of the implementation regarding the General Data Protection Regulation (GDPR) within an organization. It is reported that GDPR tend to increase the tension in an organization. Some organizations expect GDPR will increase the annual budget and believe the business strategy will be changed. Findings: The organization is interested to clearly implement the regulation to their best interest they can. The organization see the centralization of customers’ data as a positive outcome and want to continue with IT-support for the GDPR process to get automated. The organization expresses they want to create a good relationship with their customers and be clear with the purpose of data collection. Conclusions: The research suggests that the organization should invest in IT support, help guiding the employees to understand the purpose of GDPR and produce staff guidelines. The staff guidelines should cover most of the issues that may occur during daily routines. However, if any anomalies occur regarding GDPR, the data processor should act as a guide to the employee. / Syfte: Syftet med kandidatuppsatsen är att analysera den nuvarande processen för bearbetning av kunders personuppgifter i en svensk kollektivtrafikorganisation samt ge förbättringsråd angående saker som kan förbättras för att bättre följa GDPR. Metod: En kvalitativ studie som handlar om personuppgifter (enligt definitionen i GDPR); baserat på fem telefonintervjuer. Intervjuerna hölls på svenska, transkriberades och översattes sedan till engelska för en analys. Teoretiska perspektiv: Ett forsknings- (objektivt) perspektiv på implementeringen av den allmänna dataskyddsförordningen (GDPR) inom en organisation. Det rapporteras att GDPR tenderar att öka stressen i en organisation. Vissa organisationer förväntar sig att GDPR kommer öka den årliga utgiften för databehandling samt tror att deras affärsstrategi kommer förändras. Resultat: Region Värmland Kollektivtrafik är intresserade av att genomföra GDPR förordningen i högsta grad. Organisationen ser centraliseringen av kundens personliga data som ett positivt resultat och vill fortsätta med IT-stöd för GDPR- processen för att den ska kunna bli automatiserad. Organisationen uttrycker att de vill skapa en bra relation med sina kunder och vara tydliga med syftet av datainsamlingen. Slutsatser: Studien antyder att organisationen bör investera i IT-stöd, hjälpa anställda att förstå syftet med GDPR samt ta fram personalriktlinjer. Personalriktlinjerna bör täcka de flesta problem som kan uppstå i de dagliga rutinerna. Om det däremot uppstår några avvikelser gällande GDPR, bör personbiträde fungera som en hjälpande hand för de anställda.