Using the Calculus Perspective to Understand Information PrivacyInform dịch - Using the Calculus Perspective to Understand Information PrivacyInform Việt làm thế nào để nói

Using the Calculus Perspective to U

Using the Calculus Perspective to Understand Information Privacy
Information privacy refers to the ability of the individual to control the terms under which personal information is acquired and used [73]. Although ostensibly the no-tion of privacy appears straightforward, there are a great many ways in which the literature in diverse fields such as law, marketing, political science, psychology, and social sciences has treated this concept [49, 67]. Within the robust body of research that attempts to understand the nature of consumer privacy, it has been found that the calculus perspective of privacy is “the most useful framework for analyzing contemporary consumer privacy concerns” [27, p. 326]. This calculus perspective is especially evident in empirical studies of consumer privacy concerns (e.g., [23, 29, 36, 38, 52]). According to these studies, consumers perform a risk–benefit analysis of all the factors related to a particular information disclosure situation in order to assess privacy concerns. In contrast to most prior research that was conducted to apply the privacy calculus framework in the direct marketing or conventional Web context, we empirically test and extend the calculus model in an understudied LBS context. In a context marked by ubiquity and uniqueness where individuals engage more devices and systems in a real-time fashion [39], privacy concerns become particularly salient as service providers may have access to a larger volume of potentially sensitive information. Thus, the use of LBS often demands that individuals be continually engaging in a dynamic adjustment process in which privacy risks are weighed against benefits of information disclosure, rendering the privacy calculus very significant and highly relevant in this context.
0/5000
Từ: -
Sang: -
Kết quả (Việt) 1: [Sao chép]
Sao chép!
Sử dụng quan điểm tính toán để hiểu thông tin bảo mậtBảo mật thông tin đề cập đến khả năng của cá nhân kiểm soát các điều khoản theo đó thông tin cá nhân được mua lại và được sử dụng [73]. Mặc dù vẻ tion no bảo mật xuất hiện đơn giản, có rất nhiều cách tuyệt vời trong đó các tài liệu trong các lĩnh vực đa dạng chẳng hạn như luật, tiếp thị, khoa học chính trị, tâm lý học, và khoa học xã hội đã điều trị khái niệm này [49, 67]. Trong cơ thể mạnh mẽ của nghiên cứu mà cố gắng để hiểu bản chất của người tiêu dùng bảo mật, nó đã được tìm thấy rằng quan điểm tính toán của bảo mật là "hữu ích nhất nền tảng để phân tích các vấn đề riêng tư hiện đại tiêu dùng" [27, p. 326]. Quan điểm tính toán này là đặc biệt rõ ràng trong các nghiên cứu thực nghiệm của vấn đề riêng tư của người tiêu dùng (ví dụ: [23, 29, 36, 38, 52]). Theo các nghiên cứu này, người tiêu dùng thực hiện một phân tích rủi ro-lợi ích của tất cả các yếu tố liên quan đến một cụ thể thông tin tiết lộ tình hình để đánh giá các vấn đề riêng tư. Ngược lại, đến hầu hết các nghiên cứu trước khi được thực hiện để áp dụng khuôn khổ giải tích bảo mật trong tiếp thị trực tiếp hoặc thông thường Web bối cảnh, chúng tôi empirically thử nghiệm và mở rộng các mô hình tính toán trong một bối cảnh LBS understudied. Trong một bối cảnh phổ biến và tính độc đáo mà cá nhân tham gia thêm các thiết bị và các hệ thống trong một thời trang thời gian thực [39], vấn đề riêng tư trở thành nổi bật đặc biệt như nhà cung cấp dịch vụ có thể có quyền truy cập vào một khối lượng lớn thông tin nhạy cảm tiềm tàng. Vì vậy, việc sử dụng của LBS thường yêu cầu cá nhân liên tục tham gia vào một quá trình điều chỉnh năng động trong bảo mật rủi ro được cân nặng chống lại các lợi ích của tiết lộ thông tin, rendering tính toán bảo mật rất quan trọng và rất có liên quan trong bối cảnh này.
đang được dịch, vui lòng đợi..
Kết quả (Việt) 2:[Sao chép]
Sao chép!
Sử dụng các Perspective Calculus để Hiểu Thông tin bảo mật
thông tin riêng tư đề cập đến khả năng của cá nhân để kiểm soát các điều khoản mà theo đó thông tin cá nhân được thu thập và sử dụng [73]. Mặc dù bề ngoài là sự không-tion riêng tư xuất hiện đơn giản, có rất nhiều cách tuyệt vời trong đó văn học trong các lĩnh vực đa dạng như: luật, tiếp thị, khoa học chính trị, tâm lý học, và khoa học xã hội đã điều trị cho khái niệm này [49, 67]. Trong cơ thể mạnh mẽ của các nghiên cứu mà cố gắng để hiểu được bản chất của sự riêng tư của người tiêu dùng, nó đã được tìm thấy rằng các quan điểm tính toán của riêng tư là "khuôn khổ hữu ích nhất cho việc phân tích mối quan tâm riêng tư của người tiêu dùng hiện đại" [27, tr. 326]. Quan điểm tích này là đặc biệt rõ ràng trong các nghiên cứu thực nghiệm về các mối quan tâm riêng tư của người tiêu dùng (ví dụ, [23, 29, 36, 38, 52]). Theo những nghiên cứu này, người tiêu dùng thực hiện một phân tích rủi ro và lợi ích của tất cả các yếu tố liên quan đến tình trạng công bố thông tin cụ thể để đánh giá mối quan tâm riêng tư. Ngược lại với nghiên cứu trước nhất đó đã được tiến hành để áp dụng các khuôn khổ riêng tư tích trong tiếp thị trực tiếp hoặc ngữ cảnh Web thông thường, chúng tôi thực nghiệm kiểm tra và mở rộng mô hình tính toán trong một bối cảnh LBS understudied. Trong một bối cảnh được đánh dấu bởi tính phổ biến và độc đáo mà các cá nhân tham gia nhiều hơn các thiết bị và hệ thống trong một thời trang thời gian thực [39], mối quan tâm riêng tư trở nên đặc biệt quan trọng là các nhà cung cấp dịch vụ có thể được tiếp cận với một khối lượng lớn các thông tin nhạy cảm. Vì vậy, việc sử dụng LBS thường đòi hỏi rằng các cá nhân được tiếp tục tham gia vào một quá trình điều chỉnh năng động trong đó rủi ro bảo mật đang cân nhắc với lợi ích của việc tiết lộ thông tin, làm các phép tính riêng tư rất đáng kể và rất phù hợp trong bối cảnh này.
đang được dịch, vui lòng đợi..
 
Các ngôn ngữ khác
Hỗ trợ công cụ dịch thuật: Albania, Amharic, Anh, Armenia, Azerbaijan, Ba Lan, Ba Tư, Bantu, Basque, Belarus, Bengal, Bosnia, Bulgaria, Bồ Đào Nha, Catalan, Cebuano, Chichewa, Corsi, Creole (Haiti), Croatia, Do Thái, Estonia, Filipino, Frisia, Gael Scotland, Galicia, George, Gujarat, Hausa, Hawaii, Hindi, Hmong, Hungary, Hy Lạp, Hà Lan, Hà Lan (Nam Phi), Hàn, Iceland, Igbo, Ireland, Java, Kannada, Kazakh, Khmer, Kinyarwanda, Klingon, Kurd, Kyrgyz, Latinh, Latvia, Litva, Luxembourg, Lào, Macedonia, Malagasy, Malayalam, Malta, Maori, Marathi, Myanmar, Mã Lai, Mông Cổ, Na Uy, Nepal, Nga, Nhật, Odia (Oriya), Pashto, Pháp, Phát hiện ngôn ngữ, Phần Lan, Punjab, Quốc tế ngữ, Rumani, Samoa, Serbia, Sesotho, Shona, Sindhi, Sinhala, Slovak, Slovenia, Somali, Sunda, Swahili, Séc, Tajik, Tamil, Tatar, Telugu, Thái, Thổ Nhĩ Kỳ, Thụy Điển, Tiếng Indonesia, Tiếng Ý, Trung, Trung (Phồn thể), Turkmen, Tây Ban Nha, Ukraina, Urdu, Uyghur, Uzbek, Việt, Xứ Wales, Yiddish, Yoruba, Zulu, Đan Mạch, Đức, Ả Rập, dịch ngôn ngữ.

Copyright ©2025 I Love Translation. All reserved.

E-mail: