Comments on 'Information Privacy and Innovation in the Internet Economy'
Notice bibliographique
Résumé
These comments are prepared with the aim of clarifying the contribution, insights, and context of the academic research we have done in the area of digital privacy. We have submitted a similar document in response to the FTC Staff Report on ‘Protecting Consumer Privacy in an Era of Rapid Change: A Proposed Framework for Businesses and Policymakers’. In terms of the specific questions asked in the ‘Information Privacy and Innovation in the Internet Economy ’ document, our research provides insight into (1) ’What is the best way of promoting transparency so as to promote informed choices?’, and (2) ‘Are there lessons from sector-specific [other] privacy laws–their development, their contents, or their enforcement–that could inform U.S. commercial data privacy policy?’ 1 Effect of regulation on the advertising industry Goldfarb and Tucker (2011c) uses nearly 10,000 randomized field or ‘a/b ’ tests of online advertising and subsequent survey responses by three million consumers to investigate how advertising effectiveness changed in Europe following the enactment of the 2002 E-Privacy Directive. We wanted to clarify three additional insights that we feel this paper provides.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,092 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,040 | 0,024 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 0,008 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».