Predicting smartphone location-sharing decisions through self-reflection on past privacy behavior
Predicting smartphone location-sharing decisions through self-reflection on past privacy behavior
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通过对过去隐私行为的自我反思来预测智能手机位置共享决策
DOI：
10.1093/cybsec/tyaa014
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发表时间：
2020
影响因子：
3.9
通讯作者：
Page, Xinru
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Wisniewski, Pamela;Safi, Muhammad Irtaza;Patil, Sameer;Page, Xinru
智能手机位置共享是一种特别敏感的信息泄露类型，对用户的数字隐私和安全以及他们的人身安全都有影响。为了了解和预测位置泄露行为，我们开发了一个Android应用程序，该应用程序从用户的手机中获取元数据，要求他们向应用程序授予位置共享权限，并进行调查。我们比较了使用社会科学中常用的自我报告措施，从用户的移动的手机收集的行为数据，以及我们开发的一种新型措施的有效性，这种措施代表了自我报告和行为数据的混合，以了解用户对过去位置共享行为的态度。这种新的衡量标准是基于一种反思性学习范式，即个人反思过去的行为，以告知未来的行为。基于380名Android智能手机用户的数据，我们发现参与者是否授予我们的应用程序位置共享权限的最佳预测因素是：与应用程序共享信息的行为意图、“仅供参考”的通信风格以及我们的新混合措施之一询问用户是否愿意与当前安装在智能手机上的应用程序共享位置。我们对过去行为的自我反思的新颖混合构建显着提高了预测能力，并表明了结合社会科学和计算科学方法对于改善用户隐私行为预测的重要性。此外，在评估从以前的位置共享研究中得出的行为意图结构的结构效度时，我们的数据显示了两种不同类型的行为意图之间的明显区别：自我报告的使用移动的应用程序的意图与这些应用程序共享信息的意图。这一发现表明，用户希望能够使用移动的应用程序，而不需要共享敏感信息，如他们的位置。这些结果对网络安全研究和系统设计具有重要意义，以满足用户的位置共享隐私需求。
Smartphone location sharing is a particularly sensitive type of information disclosure that has implications for users’ digital privacy and security as well as their physical safety. To understand and predict location disclosure behavior, we developed an Android app that scraped metadata from users’ phones, asked them to grant the location-sharing permission to the app, and administered a survey. We compared the effectiveness of using self-report measures commonly used in the social sciences, behavioral data collected from users’ mobile phones, and a new type of measure that we developed, representing a hybrid of self-report and behavioral data to contextualize users’ attitudes toward their past location-sharing behaviors. This new type of measure is based on a reflective learning paradigm where individuals reflect on past behavior to inform future behavior. Based on data from 380 Android smartphone users, we found that the best predictors of whether participants granted the location-sharing permission to our app were: behavioral intention to share information with apps, the “FYI” communication style, and one of our new hybrid measures asking users whether they were comfortable sharing location with apps currently installed on their smartphones. Our novel, hybrid construct of self-reflection on past behavior significantly improves predictive power and shows the importance of combining social science and computational science approaches for improving the prediction of users’ privacy behaviors. Further, when assessing the construct validity of the Behavioral Intention construct drawn from previous location-sharing research, our data showed a clear distinction between two different types of Behavioral Intention: self-reported intention to use mobile apps versus the intention to share information with these apps. This finding suggests that users desire the ability to use mobile apps without being required to share sensitive information, such as their location. These results have important implications for cybersecurity research and system design to meet users’ location-sharing privacy needs.
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