Online Tracking of Kids and Teens by Means of Invisible Images
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The recent news of a large-scale online tracking campaign involving Facebook users, which gave way to systematic misuse of the collected user-related data, have left millions of people deeply concerned about the state of their online privacy as well as the state of the overall information security in the cyber world. While most to-date revelations pertaining to user tracking are related to websites and social media generally intended for adult online users, relatively little is known about the prevalence of online tracking in websites geared towards children and teens. In this paper, we first provide a brief overview of two laws that seek to protect the privacy of kids and teens online ? the US Children's Online Privacy Act (COPPA) and the EU General Data Protection Regulation (GDPR). Subsequently, we present the results of our study which has looked for potential signs of user tracking in twenty select children-oriented websites in case of a user located in the USA (where COPPA is applicable) as well as a user located in the EU (where GDPR is applicable). The key findings of this study are alarming as they point to overwhelming evidence of widespread and highly covert user tracking in a range of different children-oriented websites. The majority of the discovered tracking is in direct conflict with both COPPA and GDPR, since it is performed without parental consent and by third-party advertising and tracking companies. The results also imply that, relative to their US counterparts, the children residing in the EU may be somewhat less subjected (but are still significantly exposed) to tracking by third-party companies.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle