Predicting Privacy Attitudes Using Phone Metadata
Predicting Privacy Attitudes Using Phone Metadata
复制标题
使用电话元数据预测隐私态度
DOI：
10.1007/978-3-319-39931-7_6
复制
发表时间：
2016
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Vivek K. Singh
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Isha Ghosh;Vivek K. Singh
随着智能手机的使用越来越多，使用这些设备的个人产生的电话元数据也相应增加。管理这些设备上的个人信息隐私可能是一项复杂的任务。最近的研究建议使用社交和行为数据来自动推荐隐私设置。这篇论文首次尝试将用户的手机使用元数据与他们的隐私态度联系起来。基于一项为期10周的实地研究，包括通过应用程序收集手机元数据，以及一项关于隐私态度的调查，我们报告说，对手机元数据的分析可能会揭示一个人的隐私态度的重要线索。具体来说，基于手机使用元数据的预测模型在预测个人隐私态度方面明显优于基于个性特征的可比模型。研究结果激发了一个新的方向，即通过观察用户的手机使用特征来自动推断用户对隐私的态度。
With the increasing usage of smartphones, there is a corresponding increase in the phone metadata generated by individuals using these devices. Managing the privacy of personal information on these devices can be a complex task. Recent research has suggested the use of social and behavioral data for automatically recommending privacy settings. This paper is the first effort to connect users’ phone use metadata with their privacy attitudes. Based on a 10-week long field study involving phone metadata collection via an app, and a survey on privacy attitudes, we report that an analysis of cell phone metadata may reveal vital clues to a person’s privacy attitudes. Specifically, a predictive model based on phone usage metadata significantly outperforms a comparable personality features-based model in predicting individual privacy attitudes. The results motivate a newer direction of automatically inferring a user’s privacy attitudes by looking at their phone usage characteristics.