Flow

1. User geht auf check24.de
2. Meldung darüber, dass Datenspende-Kampagne vorhanden ist mit der Bitte um Beteiligung
3. Weiterleitung zum Formular Risikolebensversicherung
4. Meldung mit der Bitte, die folgenden Feder zu setzen:

• Geburtsdatum
• Beruf
• Raucher

8. Vom Plugin folgende Felder setzen:

• Radio Button: "Sie versterben"
• Radio Button: "Konstante Versicherungssumme"
• Input "Versicherungssumme": 200.000
• Input "Laufzeit": 20 Jahre
• Felder unter "Mögliche Vorteile" müssen leer bleiben

9. Formular wird vom User abgeschickt, die Ergebnisseite öffnet sich
10. Meldung mit der Bitte, die Berufsbezeichnung zu variieren und Formular erneut abzusenden (Button "neu berechnen"). Evtl. Eingabefeld für Beruf hervorheben auf der linken Seite.
11. Beispiele geben, was synonyme Berufsbezeichnungen sein könnten.
12. Wenn User das Formular mehrmals abgeschickt hat, anbieten, die Spende abzusenden.

Texte

Onboarding Dialog:

Titel

Wie wirken Berufsbezeichnungen auf den Preis einer Risikolebensversicherung?

Text

Wie Menschen ihren Beruf bezeichnen, unterscheidet sich wahrscheinlich selbst zwischen denen, die denselben Job ausüben. Wir wollen herausfinden, ob bzw. welchen Einfluss es auf den Preis einer Risikolebensversicherung hat, wie Nutzerinnen und Nutzer ihren Beruf beim Antrag angeben.

Buttons

• Mitmachen
• Jetzt nicht

Instruction Dialog auf Formularseite

Text

Bitte fülle die Felder Geburtsdatum, Beruf und Raucher aus. Lasse die anderen Felder leer oder unverändert. Setze anschließend ein Häkchen ganz unten (bei „Ich bestätige, die Erstinformationen [...]“) und klicke auf „Jetzt vergleichen“, um das Formular abzusenden.

Instruction Dialog auf Ergebnisseite

Text

Was sind andere Berufsbezeichnungen für deinen Beruf? Klicke in das Feld „Beruf“ auf der linken Seite und gebe eine synonyme Bezeichnung für deinen Beruf ein.
Beispiel: Informatiker/in= Programmierer, EDV-Mitarbeiter/in, Angestellte/r(90%Bürotätigkeit)Journalist/in= Redakteur, Rundfunkredakteur, ReporterKfz-Mechaniker/in =Automechaniker/in, Mechatroniker/in, Kfz-Handwerker/in

The API runs on an AW server returns

• a list of active investigations and
• plugin configuration for a single active investigation.

It receives and processes

• scraped data sent by a plugin after completing an investigation.

Investigations are fed manually into the API as well as data export from the API is not provided by an endpoint.

Short vocabulary list for common understanding:

• investigation: an investigation is a scraping job that is executed by the plugin. The job is like to contain multiple steps that eg introduce the investigation and ask the user to input form data or perform other tasks.

The following endpoints are required:

• GET listInvestigations: returns an array of active investigations.

  • No parameters required.
  • The following attributes are returned per investigation:
    • investigationID (integer): ID of the investigation, unique among investigations
    • name (string): name of the investigation
    • owner (string): owner of the investigation eg "AW" or third parry owner like "ADFC"
    • description (string): short description of the investigation
    • startTimestamp (timestamp): timestamp when the investigation begins
    • endTimestamp (timestamp): timestamp when the investigation ends
    • startURL (string, optional): regex pattern that matches the URL of the investigated site and triggers the plugin to start
    • stats (object, optional): to be defined
    • consentRequired (string, allowed values anonymous, optIn, optOut): type of investigation defining what meta data is transmitted to the API when sending scraped data
    • type (string, allowed values scheduled, userDriven): determining if investigation should be scheduled for execution or only run manually

• GET getInvestigation: returns information (meta data of the investigation and configuration data) concerning a specific investigation.

  • The endpoint receives the following parameters:
    • investigationID (integer): ID of the investigation, unique among investigations
  • The following attributes are returned:
    • investigationID (integer): ID of the investigation, unique among investigations
    • name (string): name of the investigation
    • owner (string): owner of the investigation eg "AW" or third parry owner like "ADFC"
    • description (string): short description of the investigation
    • startTimestamp (timestamp): timestamp when the investigation begins
    • endTimestamp (timestamp): timestamp when the investigation ends
    • startURL (string, optional): regex pattern that matches the URL of the investigated site and triggers the plugin to start
    • stats (object, optional): to be defined
    • consentRequired (string, allowed values anonymous, optIn, optOut): type of investigation defining what meta data is transmitted to the API when sending scraped data
    • type (string, allowed values scheduled, userDriven): determining if investigation should be scheduled for execution or only run manually
    • steps (object): object containing configuration data for the specific investigation (eg steps and / or intervals for scheduled investigations)

• PUT scrapedData: receives scraped data from an investigation

  • No parameters required.
  • The following attributes are accepted:
    • investigationID (integer): ID of the investigation, unique among investigations
    • scrapedData (object): Object of extracted scraped data
    • clientID (string, optional): unique ID of the plugin instance, sent if investigation type is optIn or optOut and user chose to send clientID

The following features are required apart those defined by the endpoints:

• add investigations via a form builder, delete/update investigation
• manually export sent in data for an investigation
• rate limiting for PUT endpoint

The attached diagram describes the user flow for installing the extension, starting it for the first time and executing investigation

s.