MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2970698320

Alexa, Where Is My Private Data?: Unanswered Legal and Ethical Questions Regarding Protection and Sharing of Private Data Collected and Stored by Virtual Private Assistants

2019· article· en· W2970698320 sur OpenAlexaff
Cătălin Gabriel Stănescu, Nataliia Ievchuk

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePrivacy, Security, and Data Protection
Établissements canadiensInstitute on Governance
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInternet privacyData Protection Act 1998BusinessComputer securityCloud computingComputer scienceLawPolitical science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Virtual assistants are a constant presence in our day to day life. Fast technological advancements have increased their usage and capabilities. Depending on the provider, these assistants now know our daily schedule, plan our doctor appointments, do our shopping, play our music lists, control our smart devices/houses, make phone-calls and record our conversations. However, the entire amount of private data is collected and stored on cloud, on private companies' servers, over which users of virtual assistants do not have adequate control. At the same time, the question of ownership over collected private data is still debated upon, while security of private data is entirely handled by the companies, thus putting users in considerable risk. The paper's starts from issues related to the collection and storage of personal communications through virtual assistants, as emphasized by the recent Bates case in the US, where the police sought to seize information captured by an Amazon device in connection to an alleged crime. Left without a decision due to the criminal investigation being dropped, the case unveils significant legal and ethical questions that are relevant also for the EU, regarding ownership of collected data, third party access to it (with or without a court order) and the usage of such data in relation to protection of public interests (such as prevention or solving of a crime). The paper further assesses the compatibility of virtual assistants cloud services – such as Alexa (Amazon), Siri (Apple), Cortana (Microsoft) or Home (Google) – with personal data protection requirements imposed in the European Union (EU). Based on the terms and conditions applicable to data collected and stored on cloud by virtual assistants coupled with a discussion of the problems raised by the US Bates' Echo case, the paper argues that although in appearance such services protect private data, there are still unanswered concerns regarding non-customer third parties.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,350
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,274 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSSRN Electronic JournalMême sujetPrivacy, Security, and Data ProtectionTravaux en français237 207