A Semantic-based Approach to Reduce the Reading Time of Privacy Policies
Notice bibliographique
Résumé
Privacy policy is a legal document in which the users are informed about the data practices used by the organizations. Past research indicates that the privacy policies are long and hard to understand. They are also known to have incomplete content. Users are not inclined to read the policy as they have to read long policies to find information about data practices of an organization. The solution that we are proposing in this research is to assist users with finding relevant content to their queries using semantic approach. This thesis presents the development of domain ontology for privacy policies. Natural Language Processing was used to understand the content of the policies and capture vocabulary for the ontology. This vocabulary was further used to build the ontology so that the ontology highlights relevant sentences related to a privacy concern. We validated and evaluated the ontology using different methods: competency questions, data driven, metric based and user evaluation. Results from the evaluation of ontology show that the amount of text to read is significantly reduced as the users have to only read selected text that ranged from 1% to 30% of a privacy policy. The amount of text depended on the query and its associated keywords. This signifies that the time required to read a policy is significantly reduced as the ontology directs user to the right content for a query. This finding was also confirmed by the results of the user study session. The results from the user study session indicated that the users found ontology helpful in finding relevant selected sentences to read as compared to reading the entire policy.
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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 | 0,005 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».