Watch Your Mobile Payment: An Empirical Study of Privacy Disclosure
Notice bibliographique
Résumé
Using a smartphone as payment device has become a highly attractive feature that is increasingly influencing user acceptance. Electronic wallets, near field communication, and mobile shopping applications, are all incentives that push users to adopt m-payment. Hence, this makes the sensitive data that already exists on everyone's smartphone easily collated to their financial transaction details. In fact, misusing m-payment can be a real privacy threat. The existing privacy issues regarding m-payment are already numerous, and can be caused by different factors. We investigate, through an empirical survey-based study, the different factors and their potential correlations and regression values. We identify three factors that influence directly privacy disclosure: the user's privacy concerns, his risk perception, and the protection measure appropriateness. These factors are impacted by indirect ones, which are linked to the users' and the technology's characteristics, and the behaviour of institutions and companies. In order to analyse the impact of each factor, we define a new research model for privacy disclosure based on several hypotheses. The study is mainly based on a five-item scale survey, and on the modelling of structural equations. In addition to the impact estimations for each factor, our study results indicate that the privacy disclosure in m-payment is primarily caused by the "protection measure appropriateness", which, in its turn, impacted by "the m-payment convenience". We discuss in this paper the research model, the methodology, the findings and their significance.
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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 | 0,015 | 0,077 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».