2026-04-17T02:07:23Z https://datacatalogue.cessda.eu/oai-pmh/v0/oai

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DDI study level documentation for study ZA9024 Transatlantic Privacy Perceptions (TAPP), Wave 4 (Spring 2024) Transatlantic Privacy Perceptions (TAPP), Wave 4 (Spring 2024) Transatlantic Privacy Perceptions (TAPP), Wave 4 (Spring 2024) ZA9024, Version 1.0.0ZA9024, Version 1.0.010.4232/1.1455010.4232/1.14550 Kern, Christoph Kern, Christoph Kreuter, Frauke Kreuter, Frauke Kim, Brian Kim, Brian Presser, Stanley Presser, Stanley Shilton, Katie Shilton, Katie Vitak, Jessica Vitak, Jessica GESIS Data Archive for the Social SciencesGESIS Datenarchiv für Sozialwissenschaften Legislation and legal systemsGesetzgebung und RechtssystemeInternational politics and organisationsInternationale Politik und Internationale OrganisationenElites and leadershipEliten und Führungspersönlichkeiten TAPP is an interdisciplinary research project conducted at the Universities of Maryland (UMD) and Munich (LMU). The privacy landscape is shaped by diverse actors from academia, policy, law, technology, journalism, and civil society, making it challenging to unify perspectives across sectors, regions, and cultural contexts. The Transatlantic Privacy Perceptions (TAPP) Panel addresses this by surveying influential privacy experts across jurisdictions with differing regulations. This survey captures stakeholders´ attitudes toward digital privacy, focusing on current and future challenges in privacy policies and practices. The focus of Wave 4 of the Transatlantic Privacy Perceptions (TAPP) Panel is on the use and governance of artificial intelligence (AI). This survey explores innovative applications of AI across various sectors and enhanced operational efficiencies. Additionally, significant emphasis is placed on capturing stakeholder knowledge and use of robust governance frameworks to ensure ethical use, transparency, and accountability in AI deployment. This approach aims to harness AI´s potential while mitigating risks and addressing societal concerns about bias, privacy, and the impact on employment. During the survey period from 17 April 2024 to 15 May 2024 privacy experts who deal with privacy in the United States and/or Europe were interviewed in online interviews (CAWI). Respondents were selected through a deliberate selection process based on their visibility, recognizability and influence in the field.Professional interest in privacy-related topics or both a personal and a professional interest in privacy-related topics; privacy as part of work; use of AI tools or systems as part of work; how much do privacy concerns affect respondent’s use of AI tools or systems in work; organization hast a framework or guidelines for using AI in the workplace; kind of organization’s frameworks and guidelines for AI use (internal, external, mixture of different frameworks); development of framework or guidelines by the organization or by another organization; organization plans the implementation of a framework or guidelines for future AI use; involvement in drafting the framework or guidelines; how does/ will the organization ensure that everyone complies with framework/ guidelines (individuals/ teams will be responsible for any necessary compliance, existing privacy work has/ will expand to include AI, a new role or team focused on AI, external consultants will monitor/ audit, do not know); feeling of confidence that the respondent/ the organization will be able to address privacy challenges that may arise when using AI tools or systems in work; how does the respondent/ the organization plan to address such challenges (no need to use AI systems, reviewing process, conducting assessment and defining necessary tools, use existing privacy tools (not adjusting for AI), use a mixture of external consultation and internal resources, using or creating AI framework); most important key aspects of practices centered around AI privacy (documentation and traceability of data sources, human involvement and/or oversight of AI decision-making, human-centered design (e.g., usability, explainability), technical privacy safeguards (e.g., encryption), privacy by design (e.g., default settings), data minimization, control over own data (e.g., access, correct, delete data), copyright protections, other, prefer not to answer); familiarity with Responsible AI principles; paid or voluntary privacy work (respondent performs privacy-related activities as part of his paid job vs. as a volunteer or activist); years of experience on privacy issues; sector for privacy work (academia, government, journalism, law, non-profit/NGO/ Think Tank, Tech industry, non-Tech industry, volunteer/ activist); region of expertise: policy context the respondent is most familiar with when it comes to privacy issues (United States, Europe, other). Additionally coded: Respondent ID, response ID, wave; returning respondent (individuals who have participated in at least one wave of TAPP); response status; willingness to participate in future waves of the TAPP Panel; date in which the survey was finished and recorded; duration to complete the survey (in seconds); country of expertise.TAPP ist ein interdisziplinäres Forschungsprojekt, das an den Universitäten von Maryland (UMD) und München (LMU) durchgeführt wird. Die Datenschutzlandschaft wird von verschiedenen Akteuren aus Wissenschaft, Politik, Recht, Technologie, Journalismus und Zivilgesellschaft geprägt, was es schwierig macht, Perspektiven über Sektoren, Regionen und kulturelle Kontexte hinweg zu vereinheitlichen. Das Transatlantic Privacy Perceptions (TAPP) Panel geht dieser Herausforderung an, indem es einflussreiche Datenschutzexperten aus verschiedenen Rechtsordnungen mit unterschiedlichen Vorschriften befragt. Diese Umfrage erfasst die Einstellungen der Interessengruppen zum digitalen Datenschutz und konzentriert sich dabei auf aktuelle und zukünftige Herausforderungen in der Datenschutzpolitik und -praxis. Der Schwerpunkt der vierten Welle des Transatlantic Privacy Perceptions (TAPP) Panels liegt auf der Nutzung und Steuerung künstlicher Intelligenz (KI). Diese Umfrage untersucht innovative Anwendungen von KI in verschiedenen Sektoren und verbesserte betriebliche Effizienz. Darüber hinaus wird großer Wert darauf gelegt, das Wissen der Interessengruppen und die Nutzung robuster Governance-Rahmenwerke zu erfassen, um eine ethische Nutzung, Transparenz und Rechenschaftspflicht beim Einsatz von KI sicherzustellen. Dieser Ansatz zielt darauf ab, das Potenzial der KI zu nutzen und gleichzeitig Risiken zu mindern und gesellschaftliche Bedenken hinsichtlich Voreingenommenheit, Datenschutz und Auswirkungen auf die Beschäftigung auszuräumen. Während des Erhebungszeitraums vom 17. April 2024 bis zum 15. Mai 2024 wurden Datenschutzexperten, die sich mit Datenschutz in den Vereinigten Staaten und/oder Europa befassen, in Online-Interviews (CAWI) befragt. Die Befragten wurden in einem sorgfältigen Auswahlverfahren auf der Grundlage ihrer Sichtbarkeit, Bekanntheit und ihres Einflusses in diesem Bereich ausgewählt.Berufliches Interesse an datenschutzrelevanten Themen oder sowohl persönliches als auch berufliches Interesse an datenschutzrelevanten Themen; Datenschutz als Teil der Arbeit; Einsatz von KI-Tools oder -Systemen als Teil der Arbeit; inwieweit beeinflussen Datenschutzbedenken die Nutzung von KI-Tools oder -Systemen durch die Befragten bei der Arbeit; verfügt die Organisation über einen Rahmen oder Richtlinien für den Einsatz von KI am Arbeitsplatz; Art der Rahmenbedingungen und Richtlinien der Organisation für den Einsatz von KI (intern, extern, Mischung aus verschiedenen Rahmenbedingungen); Entwicklung von Rahmenwerken oder Richtlinien durch die Organisation oder durch eine andere Organisation; Organisation plant die Umsetzung eines Rahmenwerks oder von Richtlinien für die zukünftige Nutzung von KI; Beteiligung an der Ausarbeitung des Rahmenwerks oder der Richtlinien; wie stellt die Organisation sicher, dass alle das Rahmenwerk/die Richtlinien einhalten (Einzelpersonen/Teams sind für die Einhaltung verantwortlich, bestehende Datenschutzmaßnahmen wurden/werden auf KI ausgeweitet, eine neue Rolle oder ein neues Team mit Schwerpunkt auf KI, externe Berater überwachen/prüfen, weiß nicht); Vertrauen, dass der Befragte/die Organisation in der Lage sein wird, Datenschutzprobleme zu lösen, die bei der Verwendung von KI-Tools oder -Systemen bei der Arbeit auftreten können; wie plant der Befragte/die Organisation, solche Herausforderungen anzugehen (keine Notwendigkeit, KI-Systeme einzusetzen, Überprüfung des Prozesses, Durchführung von Bewertungen und Definition der erforderlichen Tools, Nutzung bestehender Datenschutz-Tools (ohne Anpassung für KI), Nutzung einer Kombination aus externer Beratung und internen Ressourcen, Nutzung oder Erstellung eines KI-Rahmenwerks); wichtigste Aspekte der Praktiken im Zusammenhang mit dem Datenschutz bei KI (Dokumentation und Rückverfolgbarkeit von Datenquellen, menschliche Beteiligung und/oder Überwachung der KI-Entscheidungsfindung, menschenzentriertes Design (z. B. Benutzerfreundlichkeit, Erklärbarkeit), technische Datenschutzmaßnahmen (z. B. Verschlüsselung), Privacy by Design (z. B. Standardeinstellungen), Datenminimierung, Kontrolle über eigene Daten (z. B. Zugriff, Korrektur, Löschung von Daten), Urheberrechtsschutz, Sonstiges, keine Angabe); Vertrautheit mit den Grundsätzen der verantwortungsvollen KI; bezahlte oder freiwillige Datenschutzarbeit (der Befragte übt datenschutzbezogene Tätigkeiten im Rahmen seiner bezahlten Arbeit aus vs. als Freiwilliger oder Aktivist); Jahre Erfahrung mit Datenschutzfragen; Sektor für Datenschutzarbeit (Wissenschaft, Regierung, Journalismus, Recht, gemeinnützige Organisationen/NGOs/Think Tanks, Technologiebranche, Nicht-Technologiebranche, Freiwilliger/Aktivist); Kompetenzgebiet: politischer Kontext, mit dem der Befragte in Bezug auf Datenschutzfragen am besten vertraut ist (Vereinigte Staaten, Europa, Sonstiges). Zusätzlich verkodet: Befragten-ID, Antwort-ID, Welle; wiederkehrender Befragter (Personen, die an mindestens einer Welle von TAPP teilgenommen haben); Antwortstatus; Bereitschaft zur Teilnahme an zukünftigen Wellen des TAPP-Panels; Datum, an dem die Umfrage abgeschlossen und aufgezeichnet wurde; Dauer zum Ausfüllen der Umfrage (in Sekunden); Land der Expertise. EstoniaEstlandFranceFrankreichGermanyDeutschlandHungaryUngarnNorwayNorwegenSwedenSchwedenSwitzerlandSchweizUnited KingdomVereinigtes KönigreichUnited States of AmericaVereinigte Staaten von AmerikaCanadaKanada Longitudinal: PanelLongitudinal.PanelLängsschnitt: PanelLongitudinal.Panel Non-probability: PurposiveNonprobability.PurposiveNicht-Wahrscheinlichkeitsauswahl: Bewusste AuswahlNonprobability.Purposive Self-administered questionnaire: Web-based (CAWI)SelfAdministeredQuestionnaire.CAWISelbstausgefüllter Fragebogen: Webbasiert (CAWI)SelfAdministeredQuestionnaire.CAWI A - Data and documents are released for academic research and teaching.A - Daten und Dokumente sind für die akademische Forschung und Lehre freigegeben. http://dbkapps.gesis.org/dbkoai/oai.asp oai:dbk.gesis.org:DBK/ZA9024 2025-09-30 ddi:codebook:2_5