The Complexity of Mental Health App Privacy Policies: A Potential Barrier to Privacy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In 2017, the Supreme Court of India ruled that privacy is a fundamental right of every citizen. Although mobile phone apps have the potential to help people with noncommunicable diseases, such as diabetes and mental illness, they often contain complex privacy policies, which consumers may not understand. This complexity may impede the ability of consumers to make decisions regarding privacy, a critical issue due to the stigma of mental illness. OBJECTIVE: Our objective is to determine whether mental health apps have more complex privacy policies than diabetes apps. METHODS: The study used privacy policies extracted from apps. The apps pertained to diabetes or mental health, and were all of Indian origin. Privacy policy reading complexity was compared between the two types of apps using a series of 15 readability measures. The universe of applicable apps on the Google Play store, as viewed between May and June 2017, was considered. The measures of readability were compared using chi-square tests. RESULTS: No significant difference was found between the privacy policy readability of the diabetes apps versus the mental health apps for each of the measures considered. The mean Flesch-Kincaid Grade Level was 13.9 for diabetes apps and 13.6 for mental health apps; therefore, the mean policy grade level for both types of apps was written at a college level. Privacy policies in the 25th percentile of complexity were also written at a college level for both types of apps. CONCLUSIONS: Privacy policy complexity may be a barrier for informed decision making.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,026 | 0,163 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».