Abstract: Location-based services (

Abstract: Location-based services (LBS) use positioning technologies to provide individual users with reachability and accessibility that would otherwise not be available in the conventional commercial realm. While LBS confer greater connectivity and personalization on consumers, they also threaten users’ information privacy through granular tracking of their preferences, behaviors, and identity. To address privacy concerns in the LBS context, this study extends the privacy calculus model to explore the role of information delivery mechanisms (pull and push) in the efficacy of three privacy intervention approaches (compensation, industry self-regulation, and government regulation) in influencing individual privacy decision making. The research model was tested using data gathered from 528 respondents through a quasi-experimental survey method. Structural equations modeling using partial least squares validated the instrument and the proposed model. Results suggest that the effects of the three privacy intervention approaches on an individual’s privacy calculus vary based on the type of information delivery mechanism (pull and push). Results suggest that providing financial compensation for push-based LBS is more important than it is for pull-based LBS. Moreover, this study shows that privacy advocates and government legislators should not treat all types of LBS as undifferentiated but could instead specifically target certain types of services.

Kết quả (Việt) 1:

Tóm tắt: Dịch vụ dựa trên vị trí (LBS) sử dụng công nghệ định vị để cung cấp cho người dùng cá nhân reachability và khả năng tiếp cận nào nếu không không có sẵn trong lĩnh vực thương mại thông thường. Trong khi các hạt LBS này lớn hơn kết nối và cá nhân hóa trên người tiêu dùng, họ cũng đe dọa bảo mật thông tin của người dùng thông qua theo dõi chi tiết của sở thích, hành vi và danh tính của họ. Để địa chỉ vấn đề riêng tư trong bối cảnh LBS, nghiên cứu này kéo dài các mô hình tính toán bảo mật để khám phá vai trò của các cơ chế phân phối thông tin (kéo và đẩy) trong hiệu quả của ba bảo mật sự can thiệp của phương pháp tiếp cận (bồi thường, ngành công nghiệp tự quy định và chính phủ quy định) ảnh hưởng đến quyền riêng tư cá nhân đưa ra quyết định. Các mô hình nghiên cứu đã được thử nghiệm bằng cách sử dụng dữ liệu thu thập từ 528 người trả lời thông qua một phương pháp khảo sát quasi-thí nghiệm. Phương trình cấu trúc mô hình bằng cách sử dụng một phần tối thiểu xác nhận công cụ và các mô hình đề xuất. Kết quả cho thấy rằng những ảnh hưởng của phương pháp tiếp cận can thiệp bảo mật ba trên một cá nhân bảo mật tính toán khác nhau dựa trên loại cơ chế phân phối thông tin (kéo và đẩy). Kết quả cho thấy rằng việc cung cấp tài chính bồi thường dựa trên đẩy LBS là quan trọng hơn nó là nhất dựa trên kéo LBS. Hơn nữa, nghiên cứu này cho thấy rằng những người ủng hộ quyền riêng tư và nhà lập pháp của chính phủ không nên xử lý tất cả các loại LBS như undifferentiated nhưng có thể thay thế đặc biệt nhắm mục tiêu một số loại dịch vụ.

Kết quả (Việt) 2:

Tóm tắt: Dịch vụ định vị (LBS) sử dụng công nghệ định vị để cung cấp cho người dùng cá nhân với reachability và khả năng tiếp cận mà nếu không sẽ không có sẵn trong các lĩnh vực thương mại thông thường. Trong khi LBS trao kết nối lớn hơn và cá nhân vào người tiêu dùng, họ cũng đe dọa bảo mật thông tin của người sử dụng thông qua theo dõi chặt chẽ việc ưu đãi, hành vi của họ, và bản sắc. Để giải quyết những mối quan tâm riêng tư trong bối cảnh LBS, nghiên cứu này mở rộng các mô hình bảo mật tích để tìm hiểu vai trò của các cơ chế cung cấp thông tin (kéo và đẩy) trong hiệu quả của ba can thiệp riêng tư tiếp cận (bồi thường, công nghiệp tự quy định, và quy định của chính phủ) trong ảnh hưởng đến việc ra quyết định riêng tư cá nhân. Các mô hình nghiên cứu đã thử nghiệm bằng cách sử dụng dữ liệu thu thập từ 528 người trả lời thông qua một phương pháp điều tra bán thực nghiệm. Phương trình mô hình cấu trúc bằng cách sử dụng hình vuông ít nhất một phần xác nhận các công cụ và mô hình đề xuất. Kết quả cho thấy những ảnh hưởng của sự can thiệp riêng tư ba cách tiếp cận về quyền riêng tư tính toán của một cá nhân khác nhau dựa trên các loại của cơ chế cung cấp thông tin (kéo và đẩy). Kết quả cho thấy rằng việc cung cấp bồi thường tài chính cho push-dựa LBS là quan trọng hơn nó là dành cho LBS pull. Hơn nữa, nghiên cứu này cho thấy rằng những người ủng hộ quyền riêng tư và các nhà lập pháp của chính phủ không nên điều trị tất cả các loại LBS như không phân biệt nhưng thay vì có thể nhắm tới các loại dịch vụ nhất định.