Privacy in E‐Commerce: Development of Reporting Standards, Disclosure, and Assurance Services in an Unregulated Market
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Government regulation of financial reporting by publicly listed firms, coupled with a punitive regime for violation of generally accepted accounting principles (GAAP), has been in place in the United States for seven decades. Whether this regime is effective or useful is an open question, especially in the absence of data on the behavior of unregulated economies. Privacy disclosure in e‐commerce is essentially an unregulated environment with some parallels to financial disclosure. A study of privacy standards, disclosures practices, and demand for audits can help accountants and security regulators project the consequences of a competitive regime sans regulation for accounting standards, disclosure and audit practices. In this article we set up a framework for such a study, gather data from the field, and analyze privacy standards, privacy disclosure practices, and the effectiveness of opt‐out practices of 100 high‐traffic e‐commerce Web sites. We observe four diverse sets of privacy standards (TRUSTe, BBB Online, WebTrust, and PWC Privacy) competing in this market, attracting clienteles of their own as reflected in privacy policies and the disclosure of such policies. With a few exceptions, actual disclosure and opt‐out practices correspond reasonably well to stated policies in e‐commerce. There is little evidence that the prevailing competitive regime induces a race to the bottom with respect to privacy standards and disclosures. We explore the implications of these results for the consequences of a competitive regime for regulation of financial reporting.
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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 | 0,030 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,009 |
| Communication savante | 0,011 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».