Recommender systems increasingly us

Recommender systems increasingly use contextual and demographical data as a basis for recommendations.
Users, however, often feel uncomfortable providing such information.

In a privacy-minded design of recommenders, users are free to decide for themselves what data they want to disclose about themselves.

But this decision is often complex and burdensome, because the consequences of disclosing personal
information are uncertain or even unknown.

Although a number of researchers have tried to analyze and facilitate such information disclosure decisions, their research results are fragmented, and they often do not hold up well across studies.

This article describes a unified approach to privacy decision research that describes the cognitive processes involved in users’ “privacy calculus” in terms of system-related perceptions and experiences that act as mediating factors to information disclosure.

The approach is applied in an online experiment with 493 participants using a mock-up of a context-aware recommender
system.

Analyzing the results with a structural linear model, we demonstrate that personal privacy concerns and disclosure justification messages affect the perception of and experience with a system, which in turn drive information disclosure decisions. Overall, disclosure justification messages do not increase disclosure. Although they are perceived to be valuable, they decrease users’ trust and satisfaction.

Another result is that manipulating the order of the requests increases the disclosure of items requested
early but decreases the disclosure of items requested later.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ผู้แนะนำระบบใช้ข้อมูลบริบท และ demographical มากขึ้นเป็นพื้นฐานสำหรับคำแนะนำผู้ใช้ อย่างไรก็ตาม มักจะไม่สบายใจให้ข้อมูลดังกล่าว ในใจความเป็นส่วนตัวออกแบบของ recommenders ผู้ใช้มีอิสระในการตัดสินใจด้วยตนเองข้อมูลต้องการเปิดเผยตัวเองแต่การตัดสินใจนี้มักจะซับซ้อน และที่เป็น ภาระ เนื่องจากผลกระทบของการเปิดเผยส่วนบุคคลข้อมูลไม่แน่ใจ หรือไม่รู้จัก แม้ว่าจำนวนนักวิจัยได้พยายาม วิเคราะห์ และช่วยในการตัดสินดังกล่าวเปิดเผยข้อมูล วิจัยของพวกเขา กระจัดกระจายผลลัพธ์ และพวกเขามักจะไม่ถือขึ้นดีในการศึกษา บทความนี้อธิบายวิธีการรวมการวิจัยการตัดสินใจส่วนบุคคลที่อธิบายถึงกระบวนการรับรู้ที่เกี่ยวข้องกับผู้ใช้ "ส่วนตัวแคลคูลัส" ในด้านที่เกี่ยวข้องกับระบบการรับรู้ และประสบการณ์การกระทำนั้นเป็นปัจจัยที่ต้องเปิดเผยข้อมูลที่เป็นสื่อกลาง วิธีที่ใช้ในการทดลองออนไลน์กับ 493 คนโดยใช้แบบจำลองของผู้แนะนำตามบริบทระบบ วิเคราะห์ผล ด้วยแบบจำลองเชิงโครงสร้าง เราแสดงให้เห็นถึงความกังวลส่วนตัวส่วนบุคคลและเปิดเผยเหตุผลข้อความมีผลต่อการรับรู้ของ และพบกับระบบ การเปิดใช้งานไดรฟ์ข้อมูลเปิดเผยการตัดสินใจในการ โดยรวม ข้อความเปิดเผยเหตุผลไม่เพิ่มเปิดเผย แม้ว่าจะมีการรับรู้จะมีคุณค่า พวกเขาลดความน่าเชื่อถือและความพึงพอใจของผู้ใช้ผลอื่นคือ ให้จัดการกับลำดับของการร้องขอเพิ่มการเปิดเผยข้อมูลของสินค้าที่ร้องขอแต่ช่วงลดการเปิดเผยข้อมูลของสินค้าที่ร้องขอในภายหลัง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ระบบ Recommender มากขึ้นใช้ข้อมูลบริบทและประชากรเป็นพื้นฐานสำหรับคำแนะนำ.
ผู้ใช้ แต่มักจะรู้สึกอึดอัดให้ข้อมูลดังกล่าว. ในการออกแบบความเป็นส่วนตัวใจของ Recommenders ผู้ใช้มีอิสระในการตัดสินใจด้วยตัวเองว่าข้อมูลที่พวกเขาต้องการที่จะเปิดเผยเกี่ยวกับตัวเองแต่การตัดสินใจนี้มักจะเป็นที่ซับซ้อนและเป็นภาระเพราะผลของการเปิดเผยส่วนตัวของข้อมูลมีความไม่แน่นอนหรือไม่รู้จักแม้กระทั่ง. แม้ว่าจำนวนของนักวิจัยได้พยายามที่จะวิเคราะห์และอำนวยความสะดวกในการตัดสินใจการเปิดเผยข้อมูลดังกล่าวผลการวิจัยของพวกเขามีการแยกส่วนและพวกเขามักจะไม่ถือ ขึ้นได้ดีในการศึกษา. บทความนี้อธิบายวิธีการแบบครบวงจรเพื่อการวิจัยการตัดสินใจความเป็นส่วนตัวที่อธิบายถึงกระบวนการทางปัญญาที่เกี่ยวข้องในผู้ใช้ "ความเป็นส่วนตัวแคลคูลัส" ในแง่ของการรับรู้เกี่ยวกับระบบและประสบการณ์ที่ทำหน้าที่เป็นสื่อกลางปัจจัยที่จะต้องเปิดเผยข้อมูล. วิธีการที่ถูกนำไปใช้ ในการทดลองออนไลน์ที่มีผู้เข้าร่วม 493 ใช้จำลองขึ้นของผู้แนะนำตามบริบทระบบ. การวิเคราะห์ผลที่มีรูปแบบเชิงเส้นโครงสร้างที่เราแสดงให้เห็นว่าความกังวลความเป็นส่วนตัวและข้อความเหตุผลการเปิดเผยข้อมูลผลกระทบต่อการรับรู้ของประสบการณ์และกับระบบซึ่ง ในทางกลับกันผลักดันการตัดสินใจการเปิดเผยข้อมูล โดยรวมข้อความเหตุผลเปิดเผยไม่ได้เพิ่มการเปิดเผยข้อมูล แม้ว่าพวกเขาจะมีการรับรู้จะมีค่าพวกเขาลดความไว้วางใจของผู้ใช้และความพึงพอใจ. ผลก็คือว่าการจัดการกับคำสั่งของการร้องขอการเพิ่มการเปิดเผยข้อมูลของรายการที่ได้รับการร้องขอต้นลดลง แต่การเปิดเผยข้อมูลของรายการที่ได้รับการร้องขอในภายหลัง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

แนะนำระบบขึ้นใช้ตามบริบทและข้อมูล demographical เป็นพื้นฐานสำหรับข้อเสนอแนะ .
ผู้ใช้ แต่มักจะรู้สึกอึดอัด ให้ข้อมูลดังกล่าว

ในความเป็นส่วนตัว รักการออกแบบ recommenders ผู้ใช้มีอิสระที่จะตัดสินใจด้วยตัวเองว่าพวกเขาต้องการที่จะเปิดเผยข้อมูลเกี่ยวกับตัวเอง

แต่การตัดสินใจนี้มักจะซับซ้อนและเป็นภาระเพราะผลของการเปิดเผยข้อมูลส่วนบุคคล
ไม่แน่ใจหรือแม้กระทั่งไม่รู้จัก

แม้ว่าจำนวนของนักวิจัยได้พยายามที่จะวิเคราะห์ และอำนวยความสะดวกในการตัดสินใจ การเปิดเผยข้อมูลดังกล่าว ผลการค้นคว้าของพวกเขากระจัดกระจาย และพวกเขามักจะไม่ถือขึ้นได้ดีในการศึกษา

บทความนี้อธิบายวิธีการรวมเพื่อวิจัยการตัดสินใจส่วนบุคคลที่อธิบายถึงกระบวนการทางปัญญาที่เกี่ยวข้องกับ " แคลคูลัส " ความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้ในแง่ของระบบที่เกี่ยวข้องกับการรับรู้และประสบการณ์ที่เป็นปัจจัยเพื่อการส่งผ่านข้อมูล

วิธีการที่ใช้ในการทดลองออนไลน์กับเราผู้เข้าร่วมการเลียนแบบของบริบททราบแนะนำ
ระบบ

วิเคราะห์ผลด้วยโครงสร้างแบบเชิง เราแสดงให้เห็นว่าความกังวลเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัวและเปิดเผยเหตุผลที่ข้อความที่มีผลต่อการรับรู้และประสบการณ์กับระบบ ซึ่งจะเปิดเผยข้อมูลไดรฟ์ในการตัดสินใจ โดยรวม , การเปิดเผยเหตุผลข้อความไม่เพิ่มการเปิดเผย แม้ว่าพวกเขาจะรับรู้เป็นคุณค่าพวกเขาลดความไว้วางใจของผู้ใช้และความพึงพอใจ

ผลอื่น ที่จัดการเพื่อขอเพิ่มการเปิดเผยรายการที่ต้องการ
ต้นลดลงแต่การเปิดเผยรายการที่ต้องการในภายหลัง .