Individual privacy decision making

Individual privacy decision making is often described in terms of a calculus where personal information is given in return for certain benefits [44, 67]. We extend the privacy calculus framework by modeling three privacy intervention approaches (compensation, industry self-regulation, and government regulation) as important variables that exert direct effects on the privacy calculus. We theoretically link these privacy intervention approaches with two types of justice provisions, and argue that justice provisions, through the forms of compensation, industry self-regulation, and government regulation, influence the outcomes of the privacy calculus. We manipulate these privacy intervention approaches in a quasi-experimental survey study and examine their effects on the privacy calculus in two types of information delivery
mechanisms. In particular, we study pull-based LBS, where consumers initiate requests for information and services based on their locations, and push-based LBS, where positioning technologies autonomously and proactively push information and services to consumers’ mobile devices based on their locations. We propose 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 or push).

Kết quả (Việt) 1:

Sự riêng tư cá nhân quyết định thường được mô tả trong điều khoản của một calculus nơi thông tin cá nhân được đưa ra trong trở lại cho một số lợi ích [44, 67]. Chúng tôi mở rộng khuôn khổ tính toán bảo mật bằng mô hình ba cách tiếp cận can thiệp bảo mật (bồi thường, ngành công nghiệp tự quy định và chính phủ quy định) như là yếu tố quan trọng phát huy tác dụng trực tiếp trên tính toán bảo mật. Chúng tôi về lý thuyết liên kết những phương pháp tiếp cận bảo mật can thiệp với hai loại công lý quy định, và tranh luận rằng tư pháp quy định, thông qua các hình thức của chính phủ quy định, ngành công nghiệp tự quy định và bồi thường, ảnh hưởng đến kết quả tính toán bảo mật. Chúng tôi vận dụng các phương pháp tiếp cận can thiệp bảo mật trong một cuộc khảo sát quasi-thí nghiệm nghiên cứu và kiểm tra hiệu ứng của họ trên tính toán bảo mật trong hai loại thông tin giao hàngcơ chế. Đặc biệt, chúng tôi nghiên cứu dựa trên kéo LBS, nơi người tiêu dùng bắt đầu yêu cầu thông tin và dịch vụ dựa trên vị trí của họ, và dựa trên đẩy LBS, nơi định vị công nghệ autonomously và chủ động đẩy thông tin và dịch vụ của người tiêu dùng thiết bị di động dựa trên vị trí của họ. Chúng tôi đề xuất 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 hoặc đẩy).

Kết quả (Việt) 2:

Ra quyết định riêng tư cá nhân thường được mô tả trong điều khoản của một phép tính mà thông tin cá nhân được đưa ra để đổi lấy lợi ích nhất định [44, 67]. Chúng tôi mở rộng khuôn khổ tính toán riêng tư bằng cách mô hình hóa ba cách tiếp cận can thiệp riêng tư (bồi thường, công nghiệp tự quy ​​định, và quy định của chính phủ) như là các biến quan trọng là phát huy tác dụng trực tiếp trên các phép tính riêng tư. Chúng tôi về mặt lý thuyết liên kết các can thiệp riêng tư tiếp cận với hai loại quy định công lý, và cho rằng quy định công bằng, thông qua các hình thức bồi thường, công nghiệp tự quy ​​định, và quy định của chính phủ, ảnh hưởng đến kết quả của các phép tính riêng tư. Chúng tôi vận dụng các phương pháp tiếp cận can thiệp riêng tư trong một nghiên cứu khảo sát bán thực nghiệm và kiểm tra hiệu ứng của họ về các phép tính riêng tư trong hai loại giao thông
cơ chế. Đặc biệt, chúng ta nghiên cứu kéo dựa trên LBS, nơi người tiêu dùng bắt đầu yêu cầu cung cấp thông tin và dịch vụ dựa trên vị trí của họ, và đẩy dựa trên LBS, nơi mà công nghệ định vị tự chủ và chủ động đẩy thông tin và dịch vụ cho các thiết bị di động của người tiêu dùng dựa trên vị trí của họ. Chúng tôi đề xuất rằng những tác động của 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 hoặc đẩy).