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Prof. Dr. rer. nat. Dr. h.c. mult.

Wolfgang Wahlster

Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbHSaarbrücken/Kaiserslautern/Bremen/Berlin/Osnabrück

Tel.: (0681) 85775-5252E-mail: [email protected]

www.dfki.de/~wahlster

Vorlesungsreihe 2017: Künstliche Intelligenz für den Menschen: Digitalisierung mit Verstand Mainz, 13. Juni 2017

BIG DATA: Maschinelles Lernen und Wissenextraktion aus

großen Datenmengen

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BIG DATA: Massendaten als Wirtschaftsgut

Daten als das Öl/Gold der Zukunft

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Big Data: Daten als Wirtschaftsgut

BIG DATA

95% der 1,2 Zettabyte weltweiten digitalen Datensind unstrukturiert - bei einem Datenwachstum pro Jahr von 62%.

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© W. WahlsterQuelle: Prof. Dr. P. Lukowicz

Echtzeit-Analyse von Massendaten als Basis für Smart City Technologien

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© W. WahlsterQuelle: Prof. Dr. P. Lukowicz

Datengetriebenes Management von Massenveranstaltungen

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Entwicklung globaler Datenvolumina bis 2020(in Zettabyte)

Quelle: AT Kearney 2013: 2

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@mehr als 2 Mio.

Anfragenjede

Minutedes

Tages3125 neue

Photoshochgeladen

284.166.667 neueEmails versendet

68.4478Mitteilungenversendet

100.000Tweets

geschrieben

571neue Webauftritte

erstellt

47.000 Appsherunter geladen

48 Stundenneues

VideomaterialhochgeladenBei Totalausfall der

IKT würde die Weltwirtschaft binnenweniger Stundenzusammenbrechen

Weiterhin exponentielles Wachstum der weltweitenIKT-Nutzung generiert Zettabytes an unstrukturiertenDaten: BIG DATA

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Unterscheidung zwischen klassischen Datenbanken und BIG DATA

Maschinelles Lernen

MultimodaleInteraktion

Sprach-technologischeInformations-

extraktion

BIG DATA

Datenbanken, Datenwarenhäuser, Informationssysteme

Neue Dienste auf der Basis von Cloud-Netzen:Entscheidungsunterstützung, Vorhersage, Wissensentdeckung, Informationshandel, Fusion, Optimierung, Modellierung

stru

ktur

iert

abne

hmen

der S

trukt

urie

rung

sgra

dun

stru

ktur

iert

1012 = GIGA – PETA = 1015

1018 = EXA – ZETTA = 1021Neues Datenmaterial

Geringe InformationsdichteBisher kaum im Fokus der IT

Klassisches DatenmaterialHohe InformationsdichteBisher im Fokus der IT

Komplexität

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Von Daten zu Metawissen

Information Wissen Meta-Wissen

InterpretierteDaten

Nutzung vonInformation

Verfügbarkeitvon Wissen

Selbstreflexion

DataMining

Informations-extraktion

Wissens-repräsentation

Wissens-Management

Meta-Inferenzsysteme

IT-Unterstützung

Daten

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Der Verarbeitungszyklus für BIG DATA

Datenerfassung• Strukturierte Daten• Unstrukturierte

Daten• Ereignisse• Sensornetzwerke• Datenströme• Multimodalität

Datenanalyse• Vorverarbeitung• Informationsextraktion• Semantische Analyse• Einstellungsanalyse• Datenkorrelation• Mustererkennung• Echtzeit-Analysen• Maschinelles Lernen

Datenpflege• Datenherkunft• Datenanreicherung• Annotation• Datenvalidierung• Redundanzvermeidung• Aktualisierungen• Konsistenzsicherung• Inferenz

Datenspeicherung• In-Memory Technologie• HANA, TERRACOTTA• Spaltenorientierte DB • NoSQL• Cloud-Speicher• Verdichtungsverfahren• Aggregationsverfahren• Kompressionsverfahren

Datenverwendung• Entscheidungsunter-

stützung in Echtzeit• Vorhersage• Simulation• Exploration• Modellierung• Überwachung• Steuerung• Smart Data Engineering

Datenquellen-analyse

• Datenverknüpfungs-potentiale (Linked Data)

• Möglichkeiten der Datenfusion

• Sensorauswahl und -positionierung

• Suche nach offenenDatenquellen

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Der Wissentresor von Google: Der größte Speicher von Wissenstripeln Daten aus Webseiten

− Unstrukturierter Text− Semistrukturierte Domänenontologien− Strukturierte Tabelleninformation

Daten aus sozialen Netzwerken<S, P, O> .99<S, P, O>, .96<S, P, O> .76

Google Knowledge

Vault

271 Mio. Wissenstripel45 Mio. Entitäten1100 Objektklassen4469 Relationsklassen

Beispiele Tripel:((Saarbrücken, Hauptstadt _von, Saarland) 1)((Koblenz, hält_Hitzerekord, Deutschland) .7)

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Schablone Nachfolger:

Der künftige BundespräsidentHorst Köhler hat an den poli-tischen Entscheidungsträgernund manchen Wirtschaftsführernin Deutschland unmittelbar nachseiner Wahl deutliche Kritik geübt.Köhler löst seinen AmtsvorgängerJohannes Rau am 1. Juli 2004 ab.

PersonIn: ----------

PersonOut: ----------

Position: ----------

TimeIn: ----------

TimeOut: ----------

Text:

Text-

klassifikation

Sprach-

verarbeitung

Schablonen-

verabeitung

Schablone Nachfolger:PersonIn: Horst Köhler

PersonOut: Johannes Rau

Position: Bundespräsident

TimeIn: 1.Juli 2004

TimeOut: 1. Juli 2004

Maschinelle Informationsextraktion aus Texten im Internet

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Extraktion von Konsumentenkritik aus Blogs

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Herausforderungen Lösungen

Sprachbarrierenfür die globale

Übersicht

unstrukturierte / unvollständige CRE

Daten

IFRS- / FASB-Rechnungslegung

strukturiert / vollständige Daten

bereit zur Berichtserstattung

Dokumente in 20+ Sprachen können in der gewählten

Sprache angesehen werden

International Financial Reporting Standards (IFRS) / Financial Accounting Standards Board (FASB)

Managen

Extraktion und Organisation relevanter Infos für IFRS-/FASB-

Berichte

Corporate Real Estate (CRE) Management basierend auf Künstlicher Intelligenz

Quelle: Leverton

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Mit einem Klick zum juristischenDokument

KI-basierteExtraktion

…Ver-

längerungErst-

auftragNeuer Mieter

Verkauf

Juristen

Berater

Immobilien-manager

ohne KImit KI

Jahre

benötigte Zeit zur Dokumentenanalyse (in Stunden)

1

2

3

0

8

Zeitgewinn entlang des Lebenszyklus für Immobilienverträge Zeitgewinn bei den verschiedenen

Prozessen

Leasing-übersicht

Suche

Reporting

Portfolio-Verwaltung

Excel-export mit Hyperlinks, API

Schneller semantischerZugriff für alle

Beteiligten

Kosten- und Zeitersparnis beim CRE durch KI

adaptiert von Leverton

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Dokumentenmanagement

Fokus auf Dateien

Unstrukturierte Dokumente

Weniger Inhaltsverwaltung

Versionierung

ERP/SAP-Systeme

Fokus auf Inhalte

Strukturierte Inhalte

Quellen fehlen

Accounting

Strukturierte Inhalte undDokumente

Verknüpfung vonInhalten und Quellen

Ein Dokumenten-Management-Systemist ein zentrales digitales Archiv fürDokumente.

Maschinelles Lernen

Ein Enterprise-Resource-Planning Systemwird zur Unterstützung derRessourcenplanung des gesamtenUnternehmens eingesetzt.

Überbrücken der Lücke zwischen unstrukturierten Dokumenten und strukturierten Systemen

adaptiert von Leverton

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BIG DATA aus Smart Grids: Aktivitätsprofile aus Verbrauchsdaten

Energie-Marktplatz

Netzbetreiber

Netzdienstleistung

NetzrestriktionenAggregator

ElektrizitätsmarktEnergieversorgerEnergiehändler

Prosumer (aktiver Kunde)

DatenMikro-KWK -

Strom

Adaptiert von Christian Rehtanz

Gas

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BIG DATA in Industrie 4.0: Lastoptimierte Steuerung von Produktionsprozessen

Quelle: Siemens AG

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Smart Home: Das Internet der Dinge im Haus

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Durch BIG DATA vom Standardlastprofil zum Individualprofil

Situation Heute– Standardlastprofil– Keine Vorhersage für Verbrauch /

Erzeugung

Situation mit PEC Individuelles Feingranulares Profil Tagesaktuelle Vorhersage Anpassung der Vorhersage über den Tag

Zum Handeln ungeeignet Zum Handeln geeignet

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Individuelles Feingranulares Profil

Energiebedarf

Energieüberschuss

Energiebedarf

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Sensordatenüber Digitalstrom

VorverarbeitungStatistische Klassifikation

DynamischesBayessches Netzfür algorithmische VerarbeitungVon Unsicherheit

Digitale Modellierung

Trockner

…Waschen

Samstags 10-13

Benutzerprofil

Energieprofil …

Wasch-maschine

Kellerlicht

Maschinelles Lernenaus unsicherenBeobachtungen

Automatisierte Benutzer- und Energieprofile

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Anwendung auf Microgrids

• Modellierung eines Haushalts• Erfassung aller Stromverbraucher (evtl. eigene

Internetadresse)• Erfassung aller Energieproduzenten

• Modellierung der Aktivitäten im Haushalt (Nutzung von Digitalstrom)

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050

100150200250300350400450500

1 53 105

157

209

261

313

365

417

469

521

573

625

677

729

781

833

885

Kühlschrank

0200400600800

100012001400160018002000

1 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 53 57

Bügeleisen

0100200300400500600700800900

1 12 23 34 45 56 67 78 89 100

111

122

133

144

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166

177

188

Toaster

1. Toast 2. Toast

0

500

1000

1500

2000

2500

1 16 31 46 61 76 91 106

121

136

151

166

181

196

211

226

241

256

Wasserkocher

1 Liter 1,5 Liter

0

500

1000

1500

2000

2500

132

364

596

712

8916

1119

3322

5525

7728

9932

2135

4338

6541

8745

0948

3151

53

Geschirrspüler

Waschzyklus

0200400600800

100012001400160018002000

1 21 41 61 81 101

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141

161

181

201

221

241

261

281

301

321

341

Kaffeemaschine

kleiner Kaffee

Aufwärmen +Espresso

mittlerer Kaffee

großer Kaffee

05

101520253035404550

1 28 55 82 109

136

163

190

217

244

271

298

325

352

379

406

433

460

487

Ventilator

verschiedeneStufen

Erkennung verschiedener Verbraucher im Haushalt anhand von Lastkurven (Wirkleistung): x-Achse Watt, y-Achse Zeitverlauf

0

20

40

60

80

100

120

1 15 29 43 57 71 85 99 113

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183

197

211

225

239

Flurbeleuchtung

Beleuchtung

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Anwendungsbeispiel: Unterhaltung und Sport

• Bewegungsmuster ermöglichen die Analyse der Performanz bzw. Korrektheit von Abläufen– Sportler können Fehler erkennen und ihr Verhalten

verbessern– Laufcomputer zeichnen biometrische Daten auf,

die mit Trainingsdaten abgeglichen werden können

– SlopeTracker™: Aufzeichnung von Abfahrtsläufen

• Derartige Informationen besitzen nicht nur einen persönlichen Wert → Kommunikation beispielsweise über Blogging und Social Networking– Austausch aktueller Routenbedingungen beim

Skiwandern– Avesani et al. (2004): A trust-enhanced

recommender system application: Moleskiing© http://www.slopetracker.com/

Polar Laufuhr RS 100

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Trend: Tracking von Gegenständen

• Beispiel Logistik– DHL Sendungsverfolgung: Wo ist das Paket?

• Beispiel: Authentizität von Produkten– EPCGlobal ePedigree: Ein „Stammbaum“ soll

die Fälschung von Medikamenten erschweren• Beispiel: Kundeninformation

– Iglo: Woher kommt der Spinat?“America is becoming a nation of track-a-holics. We want to go online and track the whereabouts of everything we order — or do. It's sometimes because we need to know, but often it's simply because we want to know.” Bruce Horovitz, USA Today

Quelle: http://iglo.de/dasigloversprechen/gemueseundmehr/woherkommtihrspinat/index.asp

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Produktgedächtnisse liefern als digitale Zwillingefür jede Instanz eines Produktes Rückverfolgungsinformation

L6114BJ005

Der Internet-Code kennt jedes Erntefeld

Ihr Spinat wurde vonBauer Bernd Müller amam 4. Juli auf seinemFeld Deichblick geerntet.

Mit dem Lasermarkerkann individuelle ProduktinformatonAbgrufen werden

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Domino’s Pizza Tracker : Zeigt sogar den Namendes Mitarbeiters an, der die Pizza gebacken hat

Von 75% aller Kunden genutzt

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BIG DATA in der Paketverfolgung

PPosition Sicherheit ZustandTemperatursensor

In DHL-Verpackung

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KommunikationseinheitLokalisationseinheit

Nachhaltige Energieversorgung

Sensorenschnittstelle Erfassungsschnittstelle

Track and Trace Gerät

UC 4

UC 1UC 3

UC 2

Pakete ohne Tag Paket mit Temp. Sensor

Volumenüberwachung

DHL Realtime BIG DATA Information Hub

BIG DATA in der Logistik: SemantischeProduktgedächtnisse

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Benutzermodellierung und -adaption

System

Daten über den Benutzer

Benutzer-modellierung

Benutzermodellkonstruiert

Adaptationseffekt

Adaptation

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Ubiquitäre Partner-modellierung

War Trusteeder IJCAI Inc.

Hat beiProf. Brauerpromoviert

Fährt gerneschnelle

Abfahrtskier

Trinkt gerneShiraz Bin 555

Besucht gernedas Restaurant

'Uri Buri' in Haifa

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Ubiquitäre Benutzer-modellierung

UbiquitäresBenutzer-

modell

Fährt oft über230 km/h

Kauft australischen

Shiraz

Liest auch imUrlaub täglichseine Email

Bestellt oftBallettkarten

IstAndroid-Spezialist

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Schon dreimalmußte ich dieses Jahr die Heizung reparieren.

Ich muß bei Wanderungen mit ihm immer die komplette Picknick-Ausrüstung schleppen.

Montags wird immer das Wohnzimmer gesaugt.

Ich wollte ihm letzte Woche mal zeigen wie man richtig Hip-Hop tanzt.

Beim Kindergeburtstagmuß ich immer beimTopfschlagen mitmachen.

Ubiquitäre Partnermodellierung durch Service-Roboter im Jahr 2050 ???

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Einordnung der Kommentatoren in der Community

Bewertungen, Kommentare, Hinweise

Umgebung befragen, Freundeskreis befragen, Tagebuch durchsuchen

Interaktionsbeispiel• Digitales Produktgedächtnis: Meinung des Herstellers• Digitales Benutzertagebuch: Eigene Erfahrungen• Community: Meinungen anderer Personen

Der Kunde wählt ein Produkt

SharedLife

Demo

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Im Kloster Maria Laachorganisiert von W. Wahlsterund A. Kobsa (SFB 314)

Heute Zeitschrift:User Modeling and User-Adapted Interaction

bewertet als eines der 5% besten Informatik-Journale

und Konferenzserie:User Modeling

Vor 20 Jahren 1986: Erste internationale Konferenz zur Benutzermodellierung in Deutschland

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Frage 1 - 6

Maschinelles Lernen

Intelligente Immobilienvertragsprüfung basierend auf KI

Frage 1:GehaltsauskunftXYZ?

Frage 17:Haustierhaltung

adaptiert von: Munich RE

- Maklererfahrung- Bauchgefühl- Einfache Regeln

Wohnungs-suchender

Annahme

Annahme mit

Ablehnung

Auflagen

Automatische Annahme (fürbestimmte Kundenprofile)

Weniger Fragen &direkte Entscheidung

WenigerFragenMaschinelles Lernen

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Künstliche Intelligenz ermöglicht die automatische Personalisierung von mobilen Medienpräsentationen

Text Bild Video

Künstliche IntelligenzInformationsextraktion

Medienrezipient

Künstliche IntelligenzBenutzermodellierung

Medieninhalt Benutzerprofil

Künstliche IntelligenzSelektion, Aggregation und Präsentation

Personalisierte Präsentation

Medienbot

Robot Journalismus

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Noch in der frühen Phase, aber werden durch Deep Learning immer besser.

Vorteil: Parallele Verfolgung aller Nachrichtenströme in Echtzeit Erkennung von wahrscheinlichen Falschmeldungen Personalisierte Auswahl, Aggregation und Präsentation

Nachteil: Quellenlage, Nachrichtenauswahl und Informations-genese oft intransparent. Kritische Distanz und Unabhängigkeit nicht garantiert. Keine Implementation des Pressekodex

Künstliche Intelligenz als Wegbereiter für Medien-Bots und Robo-Journalismus?

Facebooks Messenger Chat BotsBeispielanwendung von CNN

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aus Dissertation: Dr. M. Deru, Swoozy: Intelligente und benutzerzentrierte Interaktionen für das semantische Fernsehen, DFKI 2016

Künstliche Intelligenz für das semantische TV: Inhaltserkennung in laufenden TV-Sendungen undparallele Zusatzinformationsangebote

Automatische Extraktion von Gesichtern, Namen, Orten, Produkten und semantische Suche im Web mit Sprach-, Bild-und Zeichenerkennung

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Semantisches Fernsehen mit multimodaler Interaktion

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TEXT 2.0: Stellen Sie sich vor, ein Text "weiß", dass er gerade von Ihnen lesen wird

Text 2.0 ist eine neue Interaktionsform mit Texten, die Internet-Dienste durch Blickbewegungsanalysen auslöst

Während des Lesens werden im Text 2.0 versteckte Dienste ausgelöst.

Es basiert auf der Idee, dass der Computer weiß, welche Zeile, welcher Satz oder welches Wort gerade gelesen wird.

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Text 2.0 stellt ein effizientes Verfahren zur Verfügung, um Aufmerksamkeitsdaten beim Lesen nutzbar zu machen.

Lesen des Textes via Eyetracker

Datenfilterung und -normalisierung

Bestimmung der Sakkadenlängen

Daten-Clustering und Fixationserkennung

Abgleich mit versteckten Diensten

Dienstaufruf

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Text 2.0 des DFKI: Blickbewegungsanalyse per Webkamera während des Lesens

Von Google-Gründer Larry Page persönlich mit Begeisterung getestet

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Flugblatt aus der Reformationszeit mit dem Titel „Ego Sum Papa.“ gegen Papst Alexander VI. etwa um 1500.

Dschihadistisches Online Magazine „Inspire“

Twitter-Dienst des IS alsPropagandamittel im Sekundentakt

Neue Medien werden stets auch zur Radikalisierung bis hin zum „Mitmach-Terrorismus“ mißbraucht

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6

Rollenanalyse in sozialen Netzwerken

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• Wer hat den meisten Einfluß?

• Wer sind die Initiatoren?

• Wer verhält sichunsozial?

• Wer ist am aktivsten?

• Wie stabil sinddiese Rollen?

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Der Datenhunger staatlicher Behörden

NSA Datenzentrum in Utah:Mehrere Terabyte für jeden Menschen auf der Welt,, 65 Megawatt Stromverbrauch

Angreifer können verschlüsselte Daten jetzt

speichern und später entschlüsseln

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Neues facebook-Datenzentrum in Alaska: Senkung des Stromverbrauchs durch extrem kühle Umgebungen

Sorgen um Privatheit im Internet

• Digital Natives befürchten, von anderen Nutzern beobachtet zu werden.

• Digital Immigrants befürchten dass Betreiber persönliche Informationen sammeln, verarbeiten und

weitergeben.

• Digital Outsiders fühlen sich den Gefahren im Internet hilflos ausgesetzt.

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